📄Работа №58485
Тема: Формирование денотативной модели предметной области робота-эколога
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Лингвистика
Объем:
53 листов
Год:
2018
Просмотров:
147
4270
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДЕНОТАТИВНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ
ВЕРИФИКАЦИИ ОПИСАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Внутриязыковой перевод как отдельный вид перевода...7
1.2 Роль понимания в процессе перевода 10
1.3 Понятие денотата и методика построения денотатного графа 14
1.4 Автоматизированные системы для работы с текстом....19
Выводы по главе 1: 25
2 ДЕНОТАТНЫЙ ГРАФ КАК ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ
ИНСТРУМЕНТ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 26
2.1 Построение и верификация денотатного графа 26
2.2 Автоматизированное создание денотатного графа 34
Выводы по главе 2: 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 42
1 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДЕНОТАТИВНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ
ВЕРИФИКАЦИИ ОПИСАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Внутриязыковой перевод как отдельный вид перевода...7
1.2 Роль понимания в процессе перевода 10
1.3 Понятие денотата и методика построения денотатного графа 14
1.4 Автоматизированные системы для работы с текстом....19
Выводы по главе 1: 25
2 ДЕНОТАТНЫЙ ГРАФ КАК ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ
ИНСТРУМЕНТ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 26
2.1 Построение и верификация денотатного графа 26
2.2 Автоматизированное создание денотатного графа 34
Выводы по главе 2: 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 42
📖 Введение
Данная выпускная квалификационная работа посвящена особенностям внутриязыкового перевода, в основе которого лежит денотативная модель отображения содержания текста, которая в дальнейшем может быть использована для лингвистического обеспечения робототехнических исследований.
Ни для кого не секрет, что в последнее время исследования в области робототехники привлекают все больший интерес. Наряду с программистами и инженерами лингвисты также играют одну из ключевых ролей в создании систем искусственного интеллекта.
Хотелось бы отметить, что идеи о создании робототехники встречаются и в художественной литературе. Для нас интересной представляется мысль, высказанная в научно-фантастической пьесе Карла Чапека «R.U.R.»: чтобы роботы начали функционировать, их необходимо обучить: «Понимаете, нам приходится оставлять немного места для естественного развития. <...> Это приблизительно то же самое, что у людей школа. Они учатся говорить, писать и считать. <...> Вы можете прочитать им двадцать томов Научного словаря, и они повторят вам все подряд, наизусть. Но ничего нового они никогда не выдумают» [Чапек].
Мысль об обучении роботов достаточно проста и понятна, однако в действительности ее реализация требует больших усилий. Так, для того чтобы система смогла прочитать текст, его нужно формализовать, то есть перевести текст с естественного языка на язык формализованный, понятный системе.
Таким образом, считаем очевидной актуальность нашего исследования, в котором рассматривается один из способов перевода текстов с естественного языка на язык формализованный, который способна понять система. Кроме того, актуальность обусловлена и связью с общелингвистическими теоретическими проблемами, такими как текст и закономерности его восприятия и понимания, семантика языковых единиц текста, выделение основного содержания и его последующая экспликация.
Объектом исследования является модель денотативного анализа текста как один из способов формализации текста. В качестве предмета исследования выступает механизм построения денотатного графа.
Цель нашего исследования заключается в оценке применимости денотативного анализа текста для описания предметной области.
Поставленная цель предполагает решение ряда конкретных задач:
• изучить процессы восприятия и понимания текста;
• изучить понятие «денотат», «денотатный граф»;
• изучить модель построения денотатного графа;
• сформировать корпус текстов по теме «Твердые бытовые отходы»;
• формализовать отобранные тексты с помощью методики
денотативного анализа;
• провести верификацию построенного денотатного графа.
Для исследования были использованы следующие методы:
1. анализ теоретических работ по семантике текста и способам ее формализации;
2. метод сплошной выборки для нахождения текстов по теме «Твердые бытовые отходы;
3. моделирование денотатного графа на основе отобранных текстов;
4. эксперимент для верификации построенных графов.
Материалом исследования послужила лекция о твердых бытовых отходах и способах их утилизации, а также научные статьи по данной тематике.
Научная новизна работы состоит в том, что в ней метод денотативного анализа текста рассматривается как один из этапов на пути создания систем искусственного интеллекта.
Методологическую базу составляют фундаментальные исследования по проблеме понимания и смысла текста (Н.И. Жинкин, А.И. Новиков, А.А. Смирнов, Л.П. Доблаев), а также труды, посвященные семантике текста и способам ее формализации (А.И. Новиков, Н.М. Нестерова).
Гипотеза исследования состоит в том, что текст, представленный в виде денотатного графа, может быть использован в процессе обучения системы.
Теоретическая значимость работы заключается в исследовании процесса отображения семантического содержания текста с помощью денотатного графа, позволяющего создать адекватный вторичный текст.
Практическая значимость обусловлена тем, что модель денатотивного анализа текста может быть использована в процессе обучения системы, то есть способствовать развитию исследований по проблемам искусственного интеллекта.
Апробация работы. Результаты исследования были представлены на научно-практической конференции «Перевод, реклама, PR в современной межкультурной коммуникации» (г. Пермь, 2017), а также в рамках Первого межвузовского научного семинара «Актуальные проблемы лингвистического обеспечения робототехнических исследований». Практическая часть исследования выполнялась при поддержке кафедры ИТАС ПНИПУ в рамках гранта РФФИ «Исследование и разработка модели управления автономного роботизированного комплекса, предназначенного для эффективного и безопасного мониторинга техногенных образований» (номер проекта 1747-590128). В ходе работы над проектом по теме исследования опубликовано в соавторстве 3 научные статьи (2 в рецензируемом научном издании, включенном в реестр ВАК РФ, 1 в издании, входящем в РИНЦ; на данный момент все статьи находятся на стадии выхода из печати).
Ни для кого не секрет, что в последнее время исследования в области робототехники привлекают все больший интерес. Наряду с программистами и инженерами лингвисты также играют одну из ключевых ролей в создании систем искусственного интеллекта.
Хотелось бы отметить, что идеи о создании робототехники встречаются и в художественной литературе. Для нас интересной представляется мысль, высказанная в научно-фантастической пьесе Карла Чапека «R.U.R.»: чтобы роботы начали функционировать, их необходимо обучить: «Понимаете, нам приходится оставлять немного места для естественного развития. <...> Это приблизительно то же самое, что у людей школа. Они учатся говорить, писать и считать. <...> Вы можете прочитать им двадцать томов Научного словаря, и они повторят вам все подряд, наизусть. Но ничего нового они никогда не выдумают» [Чапек].
Мысль об обучении роботов достаточно проста и понятна, однако в действительности ее реализация требует больших усилий. Так, для того чтобы система смогла прочитать текст, его нужно формализовать, то есть перевести текст с естественного языка на язык формализованный, понятный системе.
Таким образом, считаем очевидной актуальность нашего исследования, в котором рассматривается один из способов перевода текстов с естественного языка на язык формализованный, который способна понять система. Кроме того, актуальность обусловлена и связью с общелингвистическими теоретическими проблемами, такими как текст и закономерности его восприятия и понимания, семантика языковых единиц текста, выделение основного содержания и его последующая экспликация.
Объектом исследования является модель денотативного анализа текста как один из способов формализации текста. В качестве предмета исследования выступает механизм построения денотатного графа.
Цель нашего исследования заключается в оценке применимости денотативного анализа текста для описания предметной области.
Поставленная цель предполагает решение ряда конкретных задач:
• изучить процессы восприятия и понимания текста;
• изучить понятие «денотат», «денотатный граф»;
• изучить модель построения денотатного графа;
• сформировать корпус текстов по теме «Твердые бытовые отходы»;
• формализовать отобранные тексты с помощью методики
денотативного анализа;
• провести верификацию построенного денотатного графа.
Для исследования были использованы следующие методы:
1. анализ теоретических работ по семантике текста и способам ее формализации;
2. метод сплошной выборки для нахождения текстов по теме «Твердые бытовые отходы;
3. моделирование денотатного графа на основе отобранных текстов;
4. эксперимент для верификации построенных графов.
Материалом исследования послужила лекция о твердых бытовых отходах и способах их утилизации, а также научные статьи по данной тематике.
Научная новизна работы состоит в том, что в ней метод денотативного анализа текста рассматривается как один из этапов на пути создания систем искусственного интеллекта.
Методологическую базу составляют фундаментальные исследования по проблеме понимания и смысла текста (Н.И. Жинкин, А.И. Новиков, А.А. Смирнов, Л.П. Доблаев), а также труды, посвященные семантике текста и способам ее формализации (А.И. Новиков, Н.М. Нестерова).
Гипотеза исследования состоит в том, что текст, представленный в виде денотатного графа, может быть использован в процессе обучения системы.
Теоретическая значимость работы заключается в исследовании процесса отображения семантического содержания текста с помощью денотатного графа, позволяющего создать адекватный вторичный текст.
Практическая значимость обусловлена тем, что модель денатотивного анализа текста может быть использована в процессе обучения системы, то есть способствовать развитию исследований по проблемам искусственного интеллекта.
Апробация работы. Результаты исследования были представлены на научно-практической конференции «Перевод, реклама, PR в современной межкультурной коммуникации» (г. Пермь, 2017), а также в рамках Первого межвузовского научного семинара «Актуальные проблемы лингвистического обеспечения робототехнических исследований». Практическая часть исследования выполнялась при поддержке кафедры ИТАС ПНИПУ в рамках гранта РФФИ «Исследование и разработка модели управления автономного роботизированного комплекса, предназначенного для эффективного и безопасного мониторинга техногенных образований» (номер проекта 1747-590128). В ходе работы над проектом по теме исследования опубликовано в соавторстве 3 научные статьи (2 в рецензируемом научном издании, включенном в реестр ВАК РФ, 1 в издании, входящем в РИНЦ; на данный момент все статьи находятся на стадии выхода из печати).
✅ Заключение
Данная работа была посвящена изучению возможностей применения метода денотативного анализа текста для описания и верификации предметной области.
Ключевым теоретическим понятием, на которое мы опирались в нашем исследовании, было понятие денотата. Изучив его дефиниции у разных ученых, в качестве рабочего мы выбрали определение, сформулированное А.И. Новиковым. Под денотатом исследователь понимает «отраженные в мышлении и выраженные в тексте соответствующими языковыми средствами объекты и явления реальной действительности».
Цель работы заключалась в оценке применимости денотативного анализа текста для описания предметной области. Мы предложили универсальных алгоритм для описания любой предметной области. Для анализа была взята лекция по твердым бытовым отходам и способам их утилизации, а также две научные статьи, посвященные данной тематике. На основе материала исследования были построены денотатные графы, которые впоследствии были верифицированы и представлены в виде денотатных пар для ввода в систему. В ходе верификации выяснилось, что для правильного решения теста система нуждается в больших сведениях о предметной области по сравнению с человеком, имеющим фоновые знания. Кроме того, система пока не умеет решать тесты с открытыми вопросами, что требует определенных технических доработок.
В ходе проведения исследования наша гипотеза о том, что текст, представленный в виде денотатного графа, может быть использован в процессе обучения системы, несомненно, подтвердилась.
Таким образом, в нашем исследовании мы показали, что метод денотативного анализа текста, предложенный А.И. Новиковым, имеет большое прикладное значение в процессе формализации текста. В конце работы мы предложили созданные нами тексты, которые могут быть использованы для проведения эксперимента, проверяющего способность системы строить денотатные графы и, следовательно, адекватно понимать предложенные ей тексты. В дальнейшем нам представляется перспективным продолжать данное исследование и создать универсальный метод описания предметной области, благодаря которому система сама могла бы обучаться и запоминать сведения о произвольной предметной области.
Ключевым теоретическим понятием, на которое мы опирались в нашем исследовании, было понятие денотата. Изучив его дефиниции у разных ученых, в качестве рабочего мы выбрали определение, сформулированное А.И. Новиковым. Под денотатом исследователь понимает «отраженные в мышлении и выраженные в тексте соответствующими языковыми средствами объекты и явления реальной действительности».
Цель работы заключалась в оценке применимости денотативного анализа текста для описания предметной области. Мы предложили универсальных алгоритм для описания любой предметной области. Для анализа была взята лекция по твердым бытовым отходам и способам их утилизации, а также две научные статьи, посвященные данной тематике. На основе материала исследования были построены денотатные графы, которые впоследствии были верифицированы и представлены в виде денотатных пар для ввода в систему. В ходе верификации выяснилось, что для правильного решения теста система нуждается в больших сведениях о предметной области по сравнению с человеком, имеющим фоновые знания. Кроме того, система пока не умеет решать тесты с открытыми вопросами, что требует определенных технических доработок.
В ходе проведения исследования наша гипотеза о том, что текст, представленный в виде денотатного графа, может быть использован в процессе обучения системы, несомненно, подтвердилась.
Таким образом, в нашем исследовании мы показали, что метод денотативного анализа текста, предложенный А.И. Новиковым, имеет большое прикладное значение в процессе формализации текста. В конце работы мы предложили созданные нами тексты, которые могут быть использованы для проведения эксперимента, проверяющего способность системы строить денотатные графы и, следовательно, адекватно понимать предложенные ей тексты. В дальнейшем нам представляется перспективным продолжать данное исследование и создать универсальный метод описания предметной области, благодаря которому система сама могла бы обучаться и запоминать сведения о произвольной предметной области.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.