Адаптация лингвистического обеспечения к естественному языку пользователя тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Пастухов, Александр Юрьевич

• Пастухов, Александр Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пастухов, Александр Юрьевич

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Обзор современных алгоритмических языков.

1.2. Обзор систем обработки естественного языка.

1.3. Обзор методов обработки естественного языка.

1.4. Постановка задачи.

2. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ АДАПТАЦИИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ К ЕСТЕСТВЕННОМУ ЯЗЫКУ.

2.1. Процесс чтения текста программы.

2.2. Анализ адекватности языков программирования.

2.2.1. Близость морфологического уровня к естественному языку.

2.2.2. Близость структуры операторов к естественному языку.

2.2.3. Использование контекстной информации.

2.2.4. Использование дополнительных знаний.

2.2.5. Графическая и языковая разметка текста.

2.3. Технология адаптации лингвистического обеспечения к естественному языку.

2.3.1. Морфологический уровень.

2.3.2. Адекватность синтаксического описания.

2.3.2.1 Обращения к свойствам и методам объектов.

2.3.2.2 Оформление вызова метода.

2.3.3. Использование контекстной информации.

2.3.3.1 Анафорические конструкции.

2.3.3.2 Повторный вызов метода.

2.3.4. Использование дополнительной информации.

2.3.4.1 Дескриптивные референции.

2.3.4.2 Манипулирование множествами объектов.

2.3.5. Средства оформления текста программы.

2.3.5.1 Языковая разметка текста.

2.3.5.2 Графическая разметка текста.

2.3.6. Лингвистический процессор, необходимый для поддержки расширений языка.

2.3.6.1 Структура лингвистического процессора транслятора.

2.3.7. Дополнительные средства лингвистического процессора.

2.4. Выводы.

3. СТРУКТУРА ТРАНСЛЯТОРА.

3.1. Лексический анализатор.

3.2. Грамматика декларативной части кода.

3.3. Синтаксический анализатор декларативной части кода.

3.4. Грамматика императивной части кода.

3.5. Слабые методы предварительной разметки кода.

3.6. Синтаксический анализатор императивной части кода.

3.7. Генератор кода.

3.8. Выводы.

4. СРЕДА РАЗРАБОТКИ «СТИМУЛ».

4.1. Среда разработки.

4.2. Лексический анализ.

4.3. Блок работы со словарем.

4.4. Блок морфологического анализа и синтеза.

4.5. Синтаксический анализ декларативной части программы.

4.6. Синтаксический анализ императивной части программы.

4.6.1. Средства слабой разметки текста.

4.6.2. Прямой порядок обращения к свойству или методу объекта.

4.6.3. Вызов метода с произвольным расположением аргументов.

4.6.4. Анафорические конструкции.

4.6.5. Повторный вызов метода.

4.6.6. Дескриптивная референция.

4.6.7. Сочинительные конструкции.

4.6.8. Завершение синтаксического анализа.

4.7. Генератор кода.

4.7.1. Дескриптивные референции.

4.7.2. Анафорические конструкции.

4.7.3. Синонимичные идентификаторы.

4.7.4. Работа с множествами объектов.

4.7.5. Генерация полного текста программы.

4.8. Результаты.

5. Примеры применения технологии.

5.1. Адаптация лингвистического обеспечения САПР AUTOCAD.

5.1.1. Перевод системы команд на русский язык.

5.1.2. «Сцепленные» команды.

5.1.3. «Разорванные» идентификаторы.

5.1.4. Альтернативное оформление привлечения контекста.

5.2. Адаптация языка запросов QBE.

5.3. Адаптация к другим естественным языкам. Английский.

5.3.1. Апострофные конструкции.

5.3.2. Морфология английского языка.

5.4. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптация лингвистического обеспечения к естественному языку пользователя»

Актуальность темы. Современные информационные технологии предъявляют возрастающие требования к темпам разработки программных продуктов, их характеристикам и времени их освоения. Успешное решение этой проблемы возможно путем создания и практического использования простых в освоении средств разработки программного обеспечения, позволяющих сократить такие этапы, как анализ, тестирование и отладка.

Современные языки программирования основаны на строгом синтаксисе с фиксированным порядком слов. Их дальнейшее развитие проходит в направлении создания визуальных сред, позволяющих упростить создание рутинного кода. Недостаточное внимание к структуре и оформлению текста программы приводят к проблемам при понимании и анализе кода, что замедляет разработку, повышает вероятность ошибки и затрудняет освоение данного лингвистического обеспечения.

Программы должны составляться таким образом, чтобы их могли читать в первую очередь люди, а не машины. Людям это необходимо для корректировки, применения и модификации программы. Если бы мы были связаны только с машинами, то программы были бы написаны так, чтобы машина могла читать их легче, чем человек. Кроме того, программа - это документ для последующего использования, учебный материал по кодированию алгоритмов и средство для дальнейшей разработки более совершенных программ. Следовательно, языки программирования должны обеспечивать возможность создания удобочитаемых программ» [1] .

Использование элементов естественного языка программиста в средствах разработки позволяет упростить работу с текстом программы. Хотя сам естественный язык является сложной системой, любой носитель языка владеет им в совершенстве и все новые конструкции, вводимые в язык, являются привычными и понятными. Применение естественного языка позволяет приблизить код программы к техническим текстам за счет более гибкого синтаксиса, использования контекстной и дополнительной внетекстовой информации, новых конструкций оперирования объектами программы.

Такой подход также позволяет упростить освоение языков программирования неквалифицированными пользователями. В современном мире появляется все больше интеллектуальных устройств, мобильных программ-агентов, наиболее удобным видом общения с которыми является диалог на естественном языке, который близок к программированию агента или устройства. Использование алгоритмического языка, основанного на естественном, упростит диалог и сохранит низкие ресурсные требования системы в целом. Для неквалифицированных пользователей близость языка программирования к естественному позволит использовать привычные термины и понятия, и ускорит его освоение.

Практическая ценность. Адаптация языков программирования к естественному языку пользователя позволяет улучшить и упростить код, а также уменьшить время обучения. Применение технологии к профессиональным средствам разработки позволяет эволюционно развивать их и дополнять различными средствами естественного языка, при этом остается возможность использования ранее созданных программ и библиотек алгоритмов. Адаптация лингвистического обеспечения, предназначенного для конечных пользователей, позволяет уменьшить период освоения языка. Это также облегчает процесс обучения компьютерной грамотности и основам программирования в учебных заведениях. С помощью данной технологии появляется возможность использования диалога на ограниченном естественном языке, дополняя, но не заменяя программное обеспечение.

Результаты работы внедрены в учебный процесс в Волгоградском государственном техническом университете на кафедре «САПР и ПК» и

Гимназии №9. С помощью описываемой технологии было разработано расширение объектно-ориентированного языка Паскаль, с учетом структуры и особенностей русского языка. Благодаря этому упростилось обучение основам языка, освоение ключевых слов и функций (благодаря их переводу), формулирование алгоритмов (за счет их близости с предложениями естественного языка) и понимание принципов объектно-ориентированного программирования (благодаря дополнительным средствам работы с объектами).

Технология адаптации лингвистического обеспечения к естественному языку пользователя применяется в производственном процессе компаний ЗАО WestCall Communications, ГКО ЦНТИ г Волгограда. Для этого было разработано расширение языка запросов QBE, для трансляции естественноязыковых запросов к базе данных в операторы языка SQL.

Цель работы. Целью диссертационной работы является ускорение освоения лингвистического обеспечения, повышение качества и производительности труда инженеров-программистов и неквалифицированных пользователей путем внедрения в их практику языков программирования нового поколения, адаптированных к родному языку пользователей и обладающих различными свойствами естественного языка.

Научная новизна.

1 ) Разработана технология адаптации процедурных и объектно-ориентированных языков программирования, приближающая текст программы к техническому тексту на ограниченном естественном языке. Технология позволяет использовать отдельные уровни описания естественного языка пользователя (морфологический и синтаксический), в традиционных алгоритмических языка, включая использование естественной морфологии, конструкций работы с контекстной и дополнительной внетекстовой информации, средств манипулирования множествами объектов и структурирования текста программы.

2) Разработана атрибутная транслирующая контекстно-свободная грамматика с ограничениями и условными е-правшами для описания объектно-ориентированного языка «Стимул», исполъзуюгцего конструкции естественного языка, позволившая упростить описание дополнительных конструкций, вводимых в язык программирования, и обладающая высокой скоростью обработки при использовании методов автоматного недетерминированного синтаксического анализа.

3) Разработан недетерминированный автоматный синтаксический анализатор, основанный на методе стека древесных структур, позволяющий обрабатывать программы на данном языке со средним временем работы ограниченным 0(-|0|-п) и средними требованиями к памяти, ограниченными 0(|0| -п), где |СЗ| - количество правил в грамматике и п - длина обрабатываемой цепочки.

Методы исследований.

Для решения поставленных задач были использованы математические методы, методы системного анализа, методы искусственного интеллекта, структурной и компьютерной лингвистики. При разработке методики и алгоритмов адаптации языков программирования к естественному языку использованы: теория графов, теория конечный автоматов, аппарат формальных автоматных и контекстно-свободных грамматик, методы табличного и автоматного анализа.

Структура и объем работы.

Работа содержит настоящее введение, оглавление, пять глав, заключение, библиографию и 10 приложений. Её объем составляет 204 страниц. В тексте содержится 64 рисунка, 13 таблиц. Библиография содержит 95 источников.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Пастухов, Александр Юрьевич

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: Межвузовская научно-практической конференция студентов и молодых ученых г. Волжского, 1998 (лауреат); смотре-конкурсе студенческих работ ВолгГТУ, 1998 (поощрительная премия); областной конференции студентов и молодых ученых, декабрь, 1998; III Всероссийском симпозиуме "Математическое моделирование и компьютерные технологии", Кисловодск, 1999; 3-d international conference "Interactive systems: the problems of humancomputer interaction", Ульяновск, 1999; юбилейном смотре-конкурсе студенческих работ ВолгГТУ, 2000 (третье место); международном семинаре Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и её приложениям, Протвино, 2000; V-ая Региональная конференция молодых ученых и исследователей Волгоградской области (первая премия).

Основное содержание работы было изложено в следующих публикациях:

1. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю. Программирование на базе естественного русского языка.//Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре (1997, сентябрь). Материалы 3-й международной научно-технической конференции - Астрахань, 1997

2. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю. Универсальный язык программирования на базе русского языка.//Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия. Материалы 2-й международной научно-технической конференции. Часть II - Ульяновск, 1997

3. Пастухов А.Ю. Использование естественного языка в программировании// Материалы конференции молодых исследователей Волгоградской области - Волгоград, 1998;

4. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Introducing natural language phenomenas into the programming language.// Publication of the conversion research results for international cooperation SIBCONVERS'99. Proceedings Volume 2 may 18-20, 1999, Tomsk, Russia - Tomsk, 1999

5. Заболеева-Зотова A.B., Пастухов А.Ю. Использование конструкций естественного языка в языках программирования высокого уровня//Перспективные технологии автоматизации. Тезисы докладов международной электронной научно-технической конференции - Вологда, 1999

6. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Using natural language constructions in the programming languages// Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction ".-Proceedings of the International Conference, 22-24 September 1999.-Ulianovsk,1999

7. Пастухов А.Ю. Создание алгоритмического языка с использованием конструкций естественного языка//Сборник научных трудов. III Всероссийский симпозиум. Математическое моделирование и компьютерные технологии. Том V. - Кисловодск, 1999.

8. Пастухов А.Ю. Расширение языков программирования конструкциями естественного языка//Тезисы докладов юбилейного смотра-конкурса научных, конструкторских и технологических работ студентов Волгоградского государственного технического университета - Волгоград, 2000.

9. Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. Применение естественноязыковых конструкций в программировании: преобразование текста программы в более удобный вид//Труды международного семинара

159

Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и её приложениям. Том 2. Прикладные проблемы - Протвино, 2000.

10. Базельцева И.А., Заболеева-Зотова А.В., Пастухов А.Ю. The emotional oriented interface software researching// Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction".-Proceedings of the International Conference, 23-27 September 2001. - Ulianovsk, 2001.

11. Заболеева-Зотова A.B., Козлова H.A., Пастухов А.Ю., Сердюков П.В., Чернов С.A. LSA в гипертекстовых массивах// Инновации №4-5 (41-42), 2001, с. 76-78.

12. Пастухов А.Ю., Заболеева-Зотова А.В. Учет психолингвистических особенностей процесса чтения при разработке языков программирования// Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: Межвуз. сб. науч. тр./ ВолгГТУ. - Волгоград, 2001. - стр. 151-155.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе содержатся описание новых подходов к дальнейшему развитию языков программирования очень высокого уровня и их приближению к естественному. Для разработки технологии адаптации были выбраны объектно-ориентированные и структурные языки программирования, как наиболее полно использующие возможности естественного языка. В качестве основного естественного языка-прототипа был взят русский, но были показаны возможности использования и других естественных языков (английский). Итогом проведенных исследований явилась разработка транслятора, переводящего программы, написанные на языке «Стимул» на Паскаль, а также разработка макетов систем для адаптации командного языка САПР AutoCAD, языка запросов QBE и лингвистического процессора для английского языка.

Данное исследование показало, что необходимо дальнейшее развитие языков программирования, для обеспечения естественно-языкового взаимодействия с разработчиком. Традиционные языки программирования обладают слишком строгим синтаксисом, что приводит к затрудненному пониманию текста. Хотя идеалом, в данном случае, является полностью естественно-языковой интерфейс, предлагаемое решение является эффективным промежуточным решением, способным развиться в полноценную систему обработки естественного языка (за счет совершенствования лексического и синтаксического, и дополнения семантическим и прагматическим уровнями анализа).

Хотя основное внимание уделялось объектно-ориентированной технологии, данный подход был эффективно использован для структурных языков программирования. Макет адаптированного командного языка AutoCAD позволяет упростить написание сценариев в данной САПР. Адаптация языка запросов QBE предоставляет средства для запросов к базе

155 данных на естественном языке. Благодаря своему естественному виду, такие языки не вызывают психологического барьера при их изучении, что сокращает время на обучение персонала и упрощает их использование.

Другим интересным аспектом использования описанного подхода является возможность создания многоязыковых сред разработки. Так как транслятор представляет собой двухуровневую систему исходный язык, основанный на естественном - традиционный алгоритмический язык, то появляется возможность замены любого из этих уровней. При замене языка первого уровня получаются различные диалекты, оптимизированные под конкретные естественные языки. Это позволяет создавать многонациональные коллективы разработчиков, каждый из которых использует свой диалект, а результаты их работы транслируются на единый базовый язык. С другой стороны, благодаря возможности легкой замены языка второго уровня, такая система может быть использована как кросс-транслятор, для перевода проекта на любой требуемый язык программирования, из поддерживаемых системой.

К экономическим выгодам использования языков, основанных на данной технологии, относятся сокращение сроков обучения; уменьшение времени на отладку и тестирование программы, за счет того, что более упрощенное понимание текста позволяет проще находить семантические ошибки в коде; легкость создания кросс-транслятора, для перевода проекта на произвольный язык программирования высокого уровня.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пастухов, Александр Юрьевич, 2001 год

1. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ.: Пер. с англ.-М.: Мир, 1981. 320 с.

2. Дау У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование -М.: Мир, 1975.-247 с.

3. Дейкстра Э. Дисциплина программирования.-М.: Мир, 1978. 257с.

4. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. В 3-х т. -М.: Мир,1976. Т.1-3.

5. Вирт Н. Систематическое программирование. Введение.-М.: Мир,1977.- 183 с.

6. Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных= программы: Пер. с. англ./Под ред. Подсивилова Д.Б.-М.: Мир, 1985. 406 с.

7. Хелмс Г.Л. Языки программирования. Краткое руководство: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1985. 176 с.

8. Хювёнен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа. В 2-х т.: Пер. с. финск.-М.: Мир, 1990.- Т. 1,2.

9. Сигунов В. Три подхода к программированию//Компьютерра.-1997-№10(187).-С.46

10. Хигман Б. Сравнительное изучение языков программирования.-М.: Мир, 1974.-204 с.

11. Языки программирования Ада, Си, Паскаль. Сравнение и оценка/Под ред. А.Р. Фьюэра, Н. Джехани; Пер. с англ. под ред. В.В. Леонаса.-М.: Радио и связь, 1989.-368 с.

12. Василеску Ю. Прикладное программирование на языке Ада: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.-348 с.

13. Лавров С., Силагадзе Г. Автоматическая обработка данных. Язык ЛИСП и его реализация.-М.: Наука, 1978. 245 с.

14. Маурер У. Введение в программирование на языке ЛИСП.-М.: Мир, 1976.-312 с.

15. Хендерсон П. Функциональное программирование. Применение и реализация.-М.: Мир, 1983. 287 с.

16. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.-М.: Радио и связь, 1985.-634 с.

17. Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке Пролог.-М.: Мир, 1987.

18. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ.-М.: Финансы и статистика, 1994.-256 с.

19. Стерлинг jl, Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.-235 с.

20. Stroustrup В. What is «Object Oriented Programming»?//Lecture notes in computer science 1986-Vol. 276,- C. 51-70

21. Stroustrup B. An Overview of C++//ACM SIGPLAN Notices.- 1986.-V. 22, № 8 C. 7-18

22. Богатырев P. Феномен технологии Java//ComputerWeek Moscow-1996.-№23 C.23-24, 46

23. Богатырев P. Java и Juice: дуэль технологий?!//Компьютерра.-1996-№34(161).-C.30-33

24. Internet: http://www.ics.uci.edu/~juice

25. Рендал Л. Шварц, Том Кристиансен Изучаем Perl-Киев.: Изд. группа BHV, 2000.-319 с.

26. Преображенский А.Б. Состояние развития систем естественноязыкового общения.//Искусственный интеллект. Т.1. Системы общения и экспертные системы.-М.: Радио и связь, 1990 С.32-64.

27. Evaluating natural language processing systems// Artificial intelligence. -1999.-Vol.107, №1.-C. 15-56.

28. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке.-М.: Наука, 1982360 с.

29. Брябрин В.М., Любарский А.Я., Микулич Л.И. и др. Диалоговые системы в АСУ ./Под ред. Д. А. Поспелова.-М.: Энергоиздат, 1983 С.22-40.

30. Eva Hajicova Automatic compilation of a knowledge base//Linguistic approaches to artificial intelligence. Berlin: Kluwer, 1987. - C.34-71.

31. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б. Общение конечных пользователей с системами обработки данных.-М.: Радио и связь, 1988.-288 с.

32. Аллен Дж.Ф., Перро Р. Выявление коммуникативного намерения содержащегося в высказывании//Новое в зарубежной лингвистике.-М.: Прогресс, 1986.-Вып.17 С.322-362.

33. Hobbs J.R., Stidcel М.Е., Appelt D.E. Interpretation as abduction// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. -C. 69-142

34. Пранц М.Г. ТАСС диалоговая система обработки текста // Разработка и применение лингвистических процессоров/ВЦ ОС АН СССР-Новосибирск, 1983.-С.З 7-43.

35. Palmer M.S., Passonnean R.J., Weir С., Finin Т. The KERNEL text understanding system// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 17-68

36. Давтян А. Дружба с умным алгоритмом// Компьютерра-1996-№20( 147).-С.36-3 8

37. Bonnie J. Porr, Pamela W. Jordan, John W. Benoit A survey on current paradigms in machine translation //Advances in computer science. 1999. - Vol.49. - C.2-68

38. Булатов О. Translation Office квартет для переводчика// Компьютерра.-1996.-№22(149).- С.30

39. Тимофеев Е. "Контекст 3.0": электронный словарь идет в народ. //Компьютерра.-1996.-№27( 154).- С.40

40. Лурия А.Р. Язык и сознание./Под ред. Е.Д. Хомской.-Ростов н/Д.: Изд-во Феникс, 1998. 416 с.

41. Слобин Д., Грин Дж. Психолингвистика: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1976.-350 с.

42. Выготский Л.П. Мышление и речь М.: Лабиринт, 1999. - 416 с.

43. Гийом Г. Принципы теоретической лингвистики.-М.: Культура, 1992218 с.

44. Мельчук И.А Опыт теории лингвистических моделей "Смысл<=>Текст". Семантика, синтаксис.-М.: Наука, 1974. 436 с.

45. Цейтин Г.С. К вопросу о построении математических моделей языка.//Тезисы Совещания по математической лингвистике. Л.: Изд-во ЛГУ, 1959.-С. 45.

46. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах/Под. ред. Кибрика А.Е., Нариньяни A.C. -М.: Наука, 1987 280 с.

47. Поспелов Д.А. Продукционные модели//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.28^9

48. Нариньяни A.C., Яхно Т.Г. Продукционные системы//Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах.-М.: ВЦ АН СССР, ВИНИТИ, 1984.-С. 136-177.

49. Поспелов Д.А. Данные и знания//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.7-13

50. Лозовский B.C. Сетевые модели//Искусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990 -С.28-49.

51. Марков Фреймы -М.: изд-во АН СССР, 1954.-374 с.

52. Хафман И. Активная память.-М.: Прогресс, 1986.-309 с.

53. Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления//Реальность и прогнозы искусственного интеллекта.: Пер. с англ.-М.: Мир, 1987.-С. 15-26.

54. Шенк Р. Обработка концептуальной информации: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987.-С. 274

55. Хачатрян А.Р. Неточный вывод на знаниях./ТИскусственный интеллект. Т.2. Модели и методы.-М.: Радио и связь, 1990.-С.105-110.

56. Paul S. Jacobs, Lisa F. Ran Innovations in text interpretations// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 14-25.

57. James Pustejovsky, Bramir Boguraev Lexical knowledge representation and natural language processing// Artificial Intelligence. Vol. 63. - C. 193-223

58. Малысовский М.Г., Волкова И.А., Благовещенский П.В. Лингвистический процессор в составе системы распознавания речи//Интеллектуальные системы. 1996. - Том1, Вып. 1-4. - С. 67-78.

59. Зализняк А.А. Русское именное словоизменение.-М.: Наука, 1967 153с.

60. Морфологический анализ научного текста на ЭВМ// АН СССР, Ин-т языковедения им А.А. Потебки -Киев: Наук, думка, 1989.-262 с.

61. Мальковский М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта-М.: Изд-воМГУ, 1985.-214 с.

62. Jane Morris, Graeme Hirst Lexical cohesion computed by thesaural relations as an indicator of the structure of text// Computational linguistics. -1991. Vol. 17, № l.-C. 21-48

63. Кулагина O.C. О проблемах автоматической обработки текстов на естественном языке// Интеллектуальные системы. 1996. - Том 1, Вып. 1-4. -С. 109-116

64. Giorgio Satta, Oliviero Stock Bidirecrtional context-free grammar parsing for natural language processing// Artificial intelligence. 1994. - Vol. 69, №1-2. -C.123-162

65. Walter Daelemans, Gerald Gozdar, Koenraad De Smedt Inheritance in natural language processing// Computational linguistics. -1992. Vol. 18, № 2. - C. 201-214

66. Sippu, Soisalon-Soininen Parsing theory Berlin: Kluwer, 1988. - 692 c.

67. Shieber S. An introduction to unification-based approaches to grammar//CSLI lecture notes Chicago: Chicago University Press, 1986. - Vol.4510 c.

68. Robert F. Simmons, Yeong-Ho Yu. The acquisition and use of context-dependent grammars for English// Computational linguistics. -1992. Vol.18, №4. -C. 43-57.

69. Oliviero Stock. Parsing with flexibility, dynamic strategies and idioms in mind// Computational linguistics. -1989. Vol. 15, №1. - C.67-79.

70. Antony J. Fisher. Practical parsing of generalized phrase structure grammars// Computational linguistics. 1989. - Vol.15, №3. - C.45-56.

71. Fernando C.N. Pereira, David H.D. Warren Definite clause grammars for language analysis survey of the formalism and a comparison with augmented transition networks// Artificial intelligence. - 1980. - Vol.13, №3. - C. 231-278

72. Anton Nijholt. CFG: covers, normal forms, and parsing. Berlin: SpringerVerlag, 1980.-235 c.

73. Andrew Haas. A parsing algorithm for unification grammar// Computational linguistics. -1989. Vol.15, №4. - C.219-232

74. Walter I. Savitch. A formal method for context-free languages augmented with reduplication//Computational linguistics. -1989. Vol.15, №4. - C.250-261

75. Madeleine Bates. The theory and practice of augmented transition network grammars//Lecture notes on computer science- Berlin: Springer-Verlag, 1978. -Vol.63 ,-C.191-259

76. Colmeraner A. Metamorphosis grammars//Lecture notes on computer science- Berlin: Springer-Verlag, 1978. Vol.63. - C.133-190

77. J.G. Carbonell, P.J. Hayes. Robust parsing multiple construction-specific strategies//Natural language parsing systems/ Ed. by Leonardo Bole Berlin: Springer-Verlag, 1987.-C. 1-32

78. T.W. Finin, M. Store Palmer. Parsing with logical variables// Natural language parsing systems/ Ed. by Leonardo Bole Berlin: Springer-Verlag, 1987. -C.33-48

79. J.G. Neal, S.C. Shapiro Knowledge-based learning// Natural language parsing systems-Berlin: Springer-Verlag, 1987. -C. 49-92

80. J. Pitrat Using declarative knowledge for understanding natural language// Natural language parsing systems-Berlin: Springer-Verlag, 1987 C. 93-136

81. M. Thiel Weighted parsing//Natural language parsing systems Berlin: Springer-Verlag, 1987-C. 137-160

82. Paulo T. Sato A common parsing scheme for left- and right-brunching langugages// Computational linguistics. 1988. - Vol.14, №1. - C. 20-30

83. A.K. Joski An introduction to TAG. Mathematics of language// International journal: computers and mathematics with application. 1992. - Vol.23, №2-5. - C. 87-115

84. Susan L. Graham, Michael A. Harrison. Parsing of general context-free languages// Advances in computers. 1976. - Vol.14. - C. 77-186

85. Masaru Tomita. An efficient augmented context-free parsing algorithm// Computational linguistics. 1987. - Vol.13, №1-2. - C. 31-46

86. Allan Kamsay. Computer-aided syntactic description of language systems// Computational linguistics. An international handbook on computer-oriented language research and applications Boston: Walter de Giuyter, 1989. - C.204-218

87. Revised report on algorithmic language Algol-68/ Ed. by A. Wijngaarden -Berlin: Springer, 1976 345 c.

88. Natural language parsing and linguistic theories/ Ed. by U. Reyle Berlin: Rohrer Dordrecht, 1998. - 625 c.

89. Jerry R. Hobbs, Mark E. Stidcel, Doughlas E. Appelt. Interpretation as abduction// Artificial intelligence. 1993. - Vol. 63. - C. 69-142167

90. Поляков B.H. Синтез формальных моделей языка и смысла как проблема семантической обработки естественного языка// Новости искусственного интеллекта. 1997. - №1. - С. 23-34

91. Невзорова O.A. Машинное обучение и задачи обработки естественного языка// Новости искусственного интеллекта. 1998. - №1. - С.35-42.

92. Johanna D. Moore, Martha Е. Pollack. A problem for RST: the need for multi-level discourse analyses// Computational linguistics. 1992. - Volume 18, № 4.-C. 537-544

93. Дворянкин A.M. Основы трансляции: Учеб. пособие Волгоград: Волгоград, гос. тех. ун-т., 1997. - 80 с.

94. Гиляревский P.C., Старостин Б.А. Иностранные имена и названия в русском тексте. Справочник. М.: Высшая школа, 1985. - 134 с.