языков русского языка
.
С этой целью определено понятие лингвисти
-
ческого базиса
[11].
2.
Предложен новый метод преобразования ЕЯ
-
текстов в их СП
.
Метод предусматривает использование предложенного автором ма
-
тричного семантико
-
синтаксического представления
(
МССП
)
входного
текста как промежуточного представления при переходе от ЕЯ
-
текста
к СП текста
,
являющемуся выражением некоторого СК
-
языка
(
т
.
е
.
К
-
представлением текста
).
При этом не используется традиционное
синтаксическое представление текста
[11, 12].
3.
Разработан структурированный алгоритм семантико
-
синтакси
-
ческого анализа текстов из представляющих практический интерес
подъязыков естественного
(
русского
)
языка
(
алгоритм
SemSyn1),
бази
-
рующийся на построенной формальной модели лингвистической базы
данных
(
ЛБД
)
и на введенном понятии МССП ЕЯ
-
текста
.
Алгоритм
устанавливает смысловые отношения между элементарными значащи
-
ми единицами входного текста
,
отражая эти отношения посредством
МССП
,
а затем строит семантическое представление
(
СП
)
текста
,
явля
-
ющееся К
-
представлением текста
.
Входные ЕЯ
-
тексты могут выражать
высказывания
(
сообщения
),
команды
,
специальные вопросы
(
т
.
е
.
во
-
просы с вопросительными словами
),
общие вопросы
(
т
.
е
.
вопросы с
ответом
“
Да
”/ “
Нет
”)
и могут
,
в частности
,
включать причастные обо
-
роты и придаточные определительные предложения
.
Алгоритм
SemSyn
позволяет устанавливать возможные смысло
-
вые отношения
,
в частности
,
в сочетаниях
“
Глагол
+
Предлог
+
Суще
-
ствительное
”, “
Глагол
+
Существительное
”, “
Существительное
1 +
+
Предлог
+
Существительное
2”, “
Число
+
Существительное
”, “
Прила
-
гательное
+
Существительное
”, “
Существительное
1 +
Существитель
-
ное
2”, “
Причастие
+
Существительное
”, “
Причастие
+
Предлог
+
Су
-
ществительное
”, “
Вопросительно
-
относительное местоимение или ме
-
стоименное наречие
,
играющее роль вопросительного слова
+
Глагол
”,
“
Предлог
+
Вопросительно
-
относительное местоимение
+
Глагол
”.
Ал
-
горитм существенно использует ряд новых выразительных возможно
-
стей
,
предоставляемых определением класса СК
-
языков
[11].
Пример
1.
Пусть Т
1 = “
Антибиотик
“
Зиннат
”,
выпускаемый фир
-
мой
“GlaxoWelcome”,
излечивает болезни
,
вызванные кокковой фло
-
рой
”.
Тогда алгоритм
SemSyn
построит по тексту Т
1
его К
-
представ
-
ление
(
Ситуация
(e1,
выпуск
1 *
(
Агент
2,
нек фирма
1“
(
Назв
, “Gla-
xoWelcome”
) :
x1
)(
Время
, #
сейчас
#
)(
Продукция
1,
нек антибиотик
*
(
Назв
, “
Зиннат
”
) :
x2
)
∧
Ситуация
(
e2,
лечение
1
∗
(
Агент
1, x2
)(
Про
-
цесс
1,
все болезнь
1
∗
(
Причина
,
произв флора
∗
(
Вид
1,
кокк
))))
.
Таким
образом
,
алгоритм
SemSyn
может использоваться для построения се
-
мантических аннотаций Веб
-
документов
.
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. “
Приборостроение
”. 2005.
№
3 83
