Метод формального описания содержания сложных естественно-языковых текстов и его применение к проектированию лингвистических процессоров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, доктор технических наук Фомичев, Владимир Александрович

• Фомичев, Владимир Александрович
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Фомичев, Владимир Александрович

Введение

Глава 1. Разработка и исследование математической модели для описания системы первичных единиц концептуального уровня, используемых лингвистическим процессором

1.1. Формализация семантики естественного языка и потребности проектирования лингвистических процессоров

1.2. Постановка задачи 41 1.3 .Базовые обозначения и вспомогательные определения

1.4. Краткая характеристика предлагаемой математической модели для описания системы первичных единиц концептуального уровня, используемых лингвистическим процессором

1.5.Сортовые системы

1.5.1. Основные идеи определения класса сортовых систем

1.5.2. Формальное определение сортовой системы

1.6. Типы, порождаемые сортовыми системами, и конкретизации типов

1.6.1. Определение множества типов

1.6.2. Интерпретация определения множества типов

1.6.3. Отношение конкретизации на множестве типов

1.7. Концептуально-объектные системы

1.8. Системы кванторов и логических связок. Концептуальные базисы

1.9. Обсуждение разработанной математической модели для описания системы первичных единиц концептуального уровня, используемых лингвистическим процессором

1.9.1 .Особенности модели с математической точки зрения 67 1.9.2. Сравнение модели с другими подходами к описанию первичных единиц концептуального уровня

1.10. Выводы по материалам главы

Глава 2. Разработка и исследование математической модели для описания структурированных значений предложений и связных текстов на естественном языке

2.1. Постановка задачи

2.2. Краткая характеристика предлагаемого решения поставленной задачи

2.2.1. Краткая характеристика новых правил построения формул

2.2.2. Схема определения трех классов формул, порождаемых концептуальными базисами

2.3. Использование интенсиональных кванторов в формулах

2.4. Использование реляционных символов и разметка формул

2.4.1. Правила для применения реляционных символов

2.4.2. Правило, позволяющее помечать формулы

2.5. Использование логических связок "не", "и", "или"

2.6. Построение составных обозначений понятий и объектов

2.6.1. Правило для построения составных обозначений понятий

2.6.2. Построение составных обозначений объектов

2.7. Использование в формулах кванторов существования и всеобщности.

Построение обозначений упорядоченных наборов

2.7.1. Применение кванторов существования и всеобщности

2.7.2. Построение обозначений упорядоченных наборов 97 2.7.3 .Сводная таблица правил Р[0]-Р[ 10]

2.8. Стандартные К-языки. Математическое исследование их свойств

2.9. Исследование выразительных возможностей стандартных К-языков

2.9.1. Удобный способ описания событий

2.9.2. Формализация предположений о структуре семантических представлений множеств

2.9.3. Построение семантических представлений вопросов с ролевыми вопросительными словами

2.9.4. Семантические представления вопросов о количестве предметов

2.9.5. Семантические представления вопросов о количестве событий

2.9.6. Семантические представления вопросов с формами вопросительно-относительного местоимения "какой"

2.9.7. Построение семантических представлений вопросов общеудостоверительного актуально-синтаксического типа

2.9.8. Отображение смысловой структуры команд

2.9.9. Представление теоретико-множественных отношений и операций на множествах

2.9. 10. Представление смысла фраз с придаточными предложениями цели и с косвенной речью

2.9.11. Явное представление причинно-следственных отношений, передаваемых дискурсами

2.9.12. Построение семантических представлений дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных частей текста

2.9.13. Представление фрагментов знаний о мире

2.9.14. Объектно-ориентированные представления фрагментов знаний

2.10. Сравнение выразительных возможностей СК-языков с возможностями основных известных подходов к формальному представлению содержания ЕЯ-текстов

2.11. Обсуждение построенной математической модели

2.12. Выводы по материалам главы

Глава 3. Анализ возможностей применения аппарата СК-языков к решению ряда актуальных проблем информатики

3.1. Аппарат СК-языков как инструмент проектирования лингвистических процессоров систем автоматизированного контроля смысловой полноты и целостности документации сложных технических систем

3.2. Разработка семантического сетевого языка нового поколения

3.3. Новые возможности для разработки языков представления знаний и построения онтологий предметных областей

3.3 Л. Онтологии и их значение для глобальных информационных сетей

3.3.2. Анализ возможностей представления знаний о предметных областях средствами СК-языков

3.3.3. Разработка новых языков представления знаний для решения информационно-сложных задач

3.4. Возможности использования СК-языков в проектировании интеллектуальных информационно-поисковых и вопросо-ответных Интернет-систем нового поколения

3.4.1. Актуальность разработки вопросо-ответных Интернет-систем

3.4.2. Электронные библиотеки и проблема обеспечения доступа общественности к государственным информационным ресурсам

3.5. Определение класса стандартных К-языков как формальная метаграмматика для описания содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов

3.6. Анализ возможностей использования СК-языков для формирования контрактов и протоколов переговоров в области электронной коммерции

3.7. Выводы по материалам главы

Глава 4. Разработка математической модели лингвистической базы данных и нового метода преобразования "ЕЯ-текст ^ Семантическое представление"

4.1. Постановка задачи

4.2. Формализация дополнительных требований к языку построения семантических представлений текстов

4.3. Текстообразующие системы

4.3.1. Морфологические базисы

4.3.2. Морфологические базисы Р-типа (русскоязычного типа)

4.3.3. Понятие текстообразующей системы

4.4. Понятие лексико-семантического словаря

4.5. Словари глагольно-предложных семантико-синтаксических фреймов

4.6. Формализация необходимых условий реализации данного смыслового отношения в сочетаниях вида "Глагольная форма + Зависимая группа слов"

4.7. Словари предложных семантико-синтаксических фреймов

4.8. Лингвистические базисы

4.9. Структуры данных, ассоциированные с текстом в рамках заданного лингвистического базиса

4.9.1. Компонентно-морфологическое представление текста

4.9.2. Проекции компонентов лингвистического базиса на входной текст

4.10. Матричное семантико-синтаксическое представление ЕЯ - текста

4.11. Новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления

4.11.1. Принципы установления соответствия между матричным семантико-синтаксическим представлением текста и его К-представлением

4.11.2. Формулировка метода

4.11.3. Принципы выбора формы семантического представления для текстов различных видов

4.11.4. Обсуждение разработанного метода преобразования ЕЯ-текстов в семантические представления

4.12. Выводы по материалам главы

Глава 5. Разработка алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов из подъязыков естественного языка

5.1. Постановка задачи разработки алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов

5.2. Формализация исходных предположений о рассматриваемых подъязыках естественного (русского) языка

5.3. Начальные этапы разработки алгоритма построения матричного семантико-синтаксического представления входного текста лингвистического процессора

5.4. Описание алгоритма выявления вида входного текста

5.5. Принципы обработки ролевых вопросительных словосочетаний

5.6. Принципы и методы обработки причастных оборотов и придаточных определительных предложений

5.7. Разработка алгоритма поиска возможных смысловых связей между значением глагольной формы и значением зависящей от нее группы слов

5.8. Обработка прилагательных, предлогов, количественных числительных и существительных

5.9. Завершение разработки алгоритма построения матричного семантико-синтаксического представления входного текста

5.10. Начальный шаг построения семантических представлений входных текстов

5.11. Построение семантических представлений коротких фрагментов входного текста с помощью алгоритма

Начало-постр-СемП"

5.12. Заключительные этапы разработки алгоритма сборки семантического представления входного текста по его матричному семантико-синтаксическому представлению

5.13. Алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов на естественном (русском) языке

5.13.1. Описание алгоритма 8еш8уп ("Семантико-синтаксич-анализ-текста")

5.13.2. Обсуждение разработанного алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов

5.14. Применение разработанного алгоритма к проектированию русскоязычных интерфейсов прикладных компьютерных систем

5.14.1. Применения в научно-технических исследованиях.

5.14.2. Компьютерные программы, разработанные в рамках учебного процесса

5.15. Выводы по материалам главы 5 322 Заключение по диссертации 328 Литература 336 Приложение 1: Доказательства Леммы 1, Леммы 2 и Утверждения 2. из Главы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод формального описания содержания сложных естественно-языковых текстов и его применение к проектированию лингвистических процессоров»

Актуальность темы исследования. За последние два десятилетия научно-техническое направление "искусственный интеллект" получило значительное развитие и нашло целый ряд успешных применений. Основная часть информации хранится и передается людьми с помощью естественного языка (ЕЯ), т.е. совокупности русского, английского, японского и других языков. Один из главных классов компьютерных интеллектуальных систем (ИС) составляют программы, понимающие ЕЯ или синтезирующие выражения ЕЯ по некоторым внутренним представлениям. Такие программы называются системами обработки естественного языка, или лингвистическими процессорами (ЛП).

Несколько неформальных понятий, являющихся базовыми для теории смысловой обработки компьютером ЕЯ, многократно используются в диссертации: семантика ЕЯ, связный текст (дискурс), структурированное значение выражения на ЕЯ, семантическое представление ЕЯ-выражения и алгоритм семантико-синтаксического анализа.

Под семантикой ЕЯ будем понимать совокупность закономерностей передачи информации средствами ЕЯ. Связным текстом (или дискурсом) называется последовательность взаимосвязанных по смыслу выражений на ЕЯ. Если Т -некоторое выражение на ЕЯ (словосочетание, предложение, дискурс), то структурированным значением выражения Т является информационная структура, строящаяся мозгом человека, владеющего данным подъязыком ЕЯ (русским, английским или другим), независимо от контекста, в котором услышано или прочитано выражение Т, т.е. строящаяся на основе только знаний о значениях элементарных лексических единиц и правил их комбинирования в данном языке.

Под семантическим представлением (СП) ЕЯ-выражения Т понимается формальная структура, являющаяся либо образом структурированного значения этого выражения, либо отражением смысла (или содержания) данного выражения в определенном контексте - в ситуации диалога, в контексте знаний о мире или в контексте предшествующей части дискурса.

Таким образом, СП ЕЯ-выражения Т является формальной структурой, первичными элементами которой являются, в частности, обозначения понятий, конкретных объектов, множеств объектов, событий, имена функций и отношений, логические связки, обозначения чисел и цветов, а также обозначения смысловых отношений между значениями фрагментов текста или между объектами рассматриваемой предметной области. СП текстов могут являться, например, строками и размеченными ориентированными графами (семантическими сетями).

Алгоритм семантико-синтаксического анализа строит по тексту на ЕЯ его СП, используя для этого знания о морфологии и синтаксисе подъязыка ЕЯ (русского, английского и др.), информацию о взаимосвязях лексических единиц с единицами семантического уровня и знания о мире. Семантико-синтаксическими анализаторами (ССА) называются прикладные компьютерные системы, реализующие алгоритмы семантико-синтаксического анализа ЕЯ-текстов (письменных или устных).

В настоящее время известно много областей применения ССА как преобразователей ЕЯ-текстов в их СП. В частности, СП ЕЯ-тексга, являющееся выходом такого преобразователя, может поступить на вход подсистем ИС, формирующих по этому СП (в зависимости от назначения ИС): запрос на выполнение медицинской или технической диагностики, текст на языке перевода, схему электронного блока, запрос к интеллектуальной базе данных (БД) Интернет-магазина, управляющее воздействие на автономный интеллектуальный робот (например, транспортно-погрузочный робот), концептуальную схему реляционной базы данных, выражение языка представления знаний для пополнения или модификации базы знаний (БЗ), семантическую аннотацию электронного документа.

Основное содержание данной диссертации посвящено развитию теории ССА в связи с существованием целого ряда недостаточно исследованных вопросов, касающихся формализации структуры выходного языка ССА, формализации структуры данных, используемых для преобразования ЕЯ-текстов в их СП и разработки системы формальных понятий, позволяющих описывать алгоритмы, реализуемые ССА. Новые области применения ССА усилили актуальность исследования этих вопросов.

Государственными и коммерческими организациями накоплены большие запасы информационных ресурсов, содержащих знания о предметных областях. Для повышения эффективности работы сотрудников с накопленными знаниями крупные компании в мире разрабатывают или уже разработали и используют системы управления знаниями. По имеющимся в литературе оценкам, более 70% ресурсов, накопленных в различных организациях, носит неструктурированный характер и образуется электронными текстовыми документами. Поэтому, по мнению ряда авторов, повышению эффективности работы сотрудников различных организаций с накопленными информационными ресурсами будет способствовать разработка интеллектуальных поисковых систем с ЕЯ-интерфейсами, способных осуществлять смысловой анализ естественно-языковых полей используемых электронных документов и, как следствие, давать ссылки на документы, интересующие пользователя, или формулировать ответы на поставленные вопросы (Попов 2001,2002; Королев 2003; Pohl 2003).

Другой острой проблемой теории ИС является автоматизация формирования баз знаний ИС. Основная часть знаний, накопленных человечеством, хранится в виде естественно-языковых текстов (ЕЯ-текстов). Поэтому в последние годы реализован ряд проектов, направленных на автоматическое извлечение знаний из ЕЯ-текстов. Значительное внимание в Германии, США, Японии и некоторых других странах уделяется проблеме автоматизации извлечения знаний из биологических и медицинских документов (отчетов об исследованиях, статей в научных журналах и т.д.). Однако построенные системы извлечения знаний из ЕЯ-текстов обладают весьма узкими способностями понимания ЕЯ-текстов, особенно дискурсов. Это выражается в использовании разнообразных узкоспециализированных шаблонов для извлечения знаний. Центральной причиной этого положения является недостаточная проработанность вопросов формализации семантики ЕЯ.

Благодаря бурному прогрессу компьютерной сети Всемирная Паутина (the World Wide Web, WWW, W3) пользователи сети во всем мире получили быстрый доступ к огромному количеству ЕЯ-текстов, относящихся к различным областям деятельности. С середины 1990-х годов специалисты в самых разных областях работают не только с публикациями и БД своих организаций, но и стремятся использовать информационные ресурсы Паутины. Поэтому чрезвычайно актуальна задача организации взаимодействия на ограниченном ЕЯ из различных предметных областей с огромным объемом накопленных информационных ресурсов Всемирной Паутины. ЕЯ-интерфейсы для

10 взаимодействия с информационными ресурсами Паутины необходимы не только специалистам для решения профессиональных задач, но и конечным пользователям, перед которыми стоят задачи получения медицинской или юридической информации, расширения культурного кругозора и т.д.

В феврале 2001 г. консорциум сети Всемирная Паутина, обозначаемый в большинстве документов сокращением W3C (the World Wide Web Consortium), официально объявил о широком развертывании исследований по преобразованию существующей сети в Семантическую Всемирную Паутину (Semantic Web). Один из наиболее важных аспектов реализации этого крупномасштабного проекта заключается в том, что компьютерные интеллектуальные агенты (КИА) смогут анализировать информацию, представленную на Веб-сайтах, взаимодействуя между собой. Часть КИА сможет выполнять смысловой анализ ЕЯ-компонентов электронных документов, представленных в Веб-сайтах. Это даст возможность конечным пользователям осуществлять поиск информации в Паутине не по ключевым словам, а по смыслу, с помощью КИА. Важные дополнительные возможности предоставят речевые браузеры.: они позволят использовать телефоны (в том числе мобильные) для взаимодействия с Семантической Паутиной на ЕЯ.

Развитие гражданского общества в нашей стране существенно зависит от степени доступности государственных информационных ресурсов. Обеспечение такой доступности является одной из центральных задач федеральной целевой программы "Электронная Россия (2002 - 2010 годы)". Огромную роль в обеспечении доступа общественности к государственным информационным ресурсам должны сыграть электронные библиотеки (ЭлБ). Для обеспечения подлинной широты доступа пользователей ЭлБ к информационным ресурсам необходимы интеллектуальные поисковые системы с ЕЯ-интерфейсами, способные отыскивать информационные источники или находить ответы на вопросы конечных пользователей на основе осуществления смыслового анализа (а) запроса пользователя, (б) естественно-языковых полей разнообразных хранящихся электронных документов и сравнения содержания запроса пользователя с содержанием анализируемых текстовых полей электронных документов. Поэтому одной из центральных научных задач, связанных с созданием ЭлБ, является автоматизация семантического анализа ЕЯ-текстов с целью смыслового поиска информационных источников.

Накопленный опыт исследований по созданию ЛП показал, что большое влияние на проектирование анализаторов ЕЯ-текстов оказывают используемые методы формального отображения содержания (или смысла) текстов, а также методы формального представления промежуточных результатов смыслового анализа текстов. Особую актуальность приобрела проблема формального представления содержания дискурсов.

Во-первых, основной объем информации в текстовых БД и сети Интернет представлен дискурсами. Во-вторых, сформулированная Э.В. Поповым современная концепция разработки систем общения с БД на ограниченном естественном языке (ОЕЯ) предполагает, что на вход системы поступают не только предложения, но и дискурсы. В-третьих, можно согласиться с высказанной Э.В. Поповым гипотезой о том, что повышению эффективности общения на ОЕЯ с большими БД будет способствовать реализация таких систем общения, когда активную роль в диалоге будет играть не только конечный пользователь, но и компьютер, располагающий моделью базы знаний, причем инициатива будет на протяжении диалога неоднократно переходить от одного участника общения к другому. Последовательность выражений на ОЕЯ (с указанием авторов выражений), сформированных участниками общения, образует дискурс.

Можно выделить несколько наиболее важных аспектов проблемы, формального представления содержания (или смысла) ЕЯ-текстов в компьютерных системах.

Идея использования в системах машинного перевода искусственного языка-посредника для представления смысла ЕЯ-текстов была высказана еше в 1960-м году А.К. Жолковским, H.H. Леонтьевой и Ю.С. Мартемьяновым. В 1960-е - 1970-е годы эта идея получила значительное развитие в работах А.К. Жолковского и И.А. Мельчука по лингвистической модели "Смысл - Текст". В 1970-е годы усилению внимания к идее семантического языка-посредника способствовала теория смысловой зависимости в ЕЯ Р. Шенка, нашедшая применение в нескольких экспериментальных ЛП.

Использование языка-посредника для представления содержания (смысла) ЕЯ-текстов позволяет перейти от неформализованного объекта, каким является ЕЯ-текст, к формальной структуре, что открывает возможности обработки этой структуры различными процедурами - "семантическими экспертами" в рамках базы знаний, представленных записями на формальном языке (языке представления знаний).

На протяжении 1980-х - 2000-х годов в проектировании ЛП наиболее часто использовались языки-посредники, предоставляемые теорией семантических сетей и фреймов, теорией концептуальных графов и эпизодической логикой. В нешей стране использовались также расширенные семантические сети, неоднородные семантические сети, семантический язык, разработанный в рамках направления "компьютерная семантика русского языка", стандартные K-языки, предложенные автором данной работы, и некоторые другие подходы.

В середине 1990-х годов возникла новая проблема, усилившая внимание исследователей к проблеме разработки языка-посредника для отображения содержания ЕЯ-текстов. С целью устранения языкового барьера между пользователями сети Интернет из разных стран мира в монографии (Uchida H., Zhu M., Delia Senta T. The UNL, A Gift for a Millennium. The United Nations University /Institute of Advanced Studies) был предложен новый язык-посредник, использующий слова английского языка для обозначения информационных единиц и несколько специальных символов. Этот язык, названный универсальным сетевым языком (UNL, the Universal Networking Language), базируется на идее отображения содержания фраз с помощью бинарных отношений. С конца 1990-х годов ООН финансировался комплексный проект, направленный на разработку системы ЛП, преобразующих фразы на различных естественных языках в выражения языка UNL, а также преобразующих выражения языка UNL в предложения на различных естественных языках; координатор проекта - Институт передовых исследований ООН Токийского университета. В проекте разрабатывались ЛП для шести официальных языков ООН и многих других языков. В течение нескольких последних лет исследования в этом направлении координируются Фондом универсального сетевого цифрового языка (the Universal Networking Digital Language Foundation).

Проблема создания широко применимых методов формального описания содержания (смысла) предложений и дискурсов (другими словами, описания структурированных значений ЕЯ-текстов) тесно соприкасается с потребностями развития таких бурно развивающихся направлений информатики, как многоагентные системы (MAC) и электронная коммерция. Взаимодействие компьютерных интеллектуальных агентов (КИА) осуществляется через обмен посланиями, которые могут выражать сообщения, вопросы и команды. Для формирования таких посланий разрабатываются специальные языки общения интеллектуальных агентов (Agent Communication Languages, или ACL). Для координации деятельности исследовательских центров разных стран по разработке стандартных инструментальных средств в области МАО в 1996 г. образован международный Фонд интеллектуальных физических агентов (The Foundation for Intelligent Physical Agents, или FIPA), штаб-квартира которого находится в Женеве. В 1997 - 2000 годах в рамках этого фонда был разработан стандарт языка общения КИА, который в дальнейшем будет называться FIPA ACL. Часть этого языка, предназначенная для представления содержания посланий (в отличие от внешней информации - об отправителе, получателе и т.д.), названа семантическим языком (FIPA Semantic Language, или FIPA SL). Фондом поставлена задача разработки библиотеки языков представления содержания посланий КИА (Content Languages), совместимых с этим языком и охватывающих весь спектр применений МАС.

Многоагентные системы рассматриваются как ключевая технология для реализации электронной коммерции. Следовательно, выразительные возможности языка общения КИА должны быть достаточными для того, чтобы представлять содержание произвольных коммерческих переговоров и контрактов, заключенных в результате этих переговоров. Поэтому формальные языки для представления содержания коммерческих переговоров и контрактов являются предметами исследования в новых научных направлениях в области МАС, называемых электронными переговорами (e-negotiations) и электронным заключением контрактов (electronic contracting).

Между тем, выразительные возможности семантического языка FIPA SL довольно далеки от того, чтобы быть удобными для решения этой задачи. Поэтому аюуальна задача создания методов разработки более совершенных формальных языков - таких, которые были бы удобны для представления содержания любых посланий КИА, в том числе и для представления содержания произвольных коммерческих переговоров и контрактов.

Проблема разработки формальных языков-посредников для отображения содержания (или смысла) ЕЯ-текстов (другими словами, языков семантических представлений, или семантических языков) исследуется специалистами разных стран в течение более трех десятилетий. В нашей стране ряд аспектов этой проблемы в различные периоды изучались Ю.Д. Апресяном, И.М. Богуславским, В.М. Брябриным, В.Н. Вагиным, Б.Ю. Городецким, А.К. Жолковским, И.М. Зацманом, А.П. Ершовым, Ю.И. Клыковым, О.С. Кулагиной, Е.С. Кузиным, Л.Т. Кузиным, И.П. Кузнецовым, Д.Г. Лахути, H.H. Леонтьевой, Л.И. Литвинцевой, ЮЛ. Любарским, М.Г. Мальковским, А.Г. Мацкевичем, И.А. Мельчуком, Л.И. Микуличем, A.C. Нариньяни, Г.С. Осиповым, Г.С. Плесневичем, Э.В. Поповым, Д.А. Поспеловым, В.Ш. Рубашкиным, З.М. Шаляпиной, Г.С. Цейтиным, Л.Л. Цинманом и другими учеными. В последнее десятилетие особенно большой объем глубоких результатов по формализации семантики русского языка был представлен в монографии В.А. Тузова "Компьютерная семантика русского языка", 2004 г.

За рубежом наибольший вклад в разработку методов математического описания содержания (смысла) ЕЯ-текстов внесли Р. Монтегю (грамматики Монтегю), Дж. Барвайз и Р. Купер (теория обобщенных кванторов, ситуационная теория), М. Кресвелл (теория структурированных значений предложений), Й. Гронендейк и М. Стокхоф (динамические грамматики Монтегю, динамическая предикатная логика), Дж. Сова (теория концептуальных графов), Л. К. Шуберт и Ч.Х. Хуан (эпизодическая логика), Г. Камп и У. Рейль (теория представления дискурсов). Несмотря на усилия, предпринимавшиеся в течение многих лет учеными разных стран, до последнего времени многие существенные аспекты проблемы формального описания содержания ЕЯ-текстов оставались мало изученными. Одна из основных причин этой ситуации заключается в том, что внимание уделялось, главным образом, формализации смысловой структуры отдельных фраз, а не дискурсов. Кроме того, недостаточно изученной является проблема формального описания смысловой структуры фраз, обозначающих высказывания и включающих описания множеств и/или придаточные цели и/или слова "понятие", "термин", а также структуры фраз, выражающих команды и вопросы.

Наконец, сегодня ясно, что понимание ЕЯ-текста осуществляется в контексте системы знаний о мире и о целях интеллектуальных систем. Однако выразительные возможности большинства известных подходов к математическому описанию смысловой струюуры ЕЯ-текстов (а именно, грамматик Монтегю, теории обобщенных кванторов, ситуационной теории, теории структурированных значений предложений, динамических грамматик Монтегю, динамической предикатной логики) недостаточны для построения теорий компьютерного понимания ЕЯ в контексте системы знаний о мире и о целях интеллектуальных систем. Например, исследования по дескриптивным логикам, выросшие из работ по терминологическим языкам представления знаний (ЯПЗ), показали полезность включения в состав ЯПЗ составных обозначений понятий. Однако перечисленные непосредственно выше подходы не предоставляют такой возможности.

Проблема автоматизации формирования баз знаний ИС посредством извлечения информации из ЕЯ-текстов с помощью ЛП, проблема разработки семантического языка-посредника для устранения языкового барьера между пользователями сети Интернет и ряд других актульных научно-технических проблем требуют создания эффективных средств формального представления содержания произвольных ЕЯ-текстов, относящихся к деловой прозе (термин А.П. Ершова, ставший широко популярным в компьютерной лингвистике), т.е. ЕЯ-текстов, относящихся к технике, бизнесу, медицине и т.д.

Однако перечисленные наиболее популярные подходы к формальному представлению содержания ЕЯ-текстов имеют ограниченную сферу применения. В частности, не предоставляют адекватных формальных средств для представления содержания произвольных предложений с описаниями множеств или составными обозначениями понятий, дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных частей текстов, с обозначениями сложных целей, с косвенной речью.

Наибольшие трудности при разработке ЛП связаны с выполнением преобразования "ЕЯ-текст Семантическое представление (СП) текста". Однако анализ как отечественных, так и зарубежных публикаций показывает, что при разработке преобразователей ЕЯ-текстов в СП текстов крайне недостаточно используются формальные средства. Это выражается в неформальном и фрагментарном описании структуры лингвистической базы данных (ЛБД), т.е. БД с морфологической и семантико-синтаксической информацией о лексических единицах, а также методов обработки информации основными подсистемами преобразователя "ЕЯ-текст СП текста".

Основная часть исследований по разработке ЕЯ-интерфейсов и ЛП других видов была реализована для английского языка, синтаксис которого существенно отличается от синтаксиса русского языка (РЯ). Чрезвычайно существенно то, что полные описания информационного и программного обеспечения таких ЛП, как правило, недоступны специалистам в нашей стране. Кроме того, одним из следствий экономической ситуации, сложившейся в 1990-е годы в нашей стране, является отсутствие даже в центральных библиотеках большого количества публикаций в области разработки ЛП, опубликованных за рубежом в 1990-е и 2000-е годы на английском и некоторых других языках. Все это серьезно затрудняет подготовку специалистов в нашей стране в области проектирования ЛП и сужает возможности принятия оптимальных проектных решений, приводит к дополнительным трудозатратам на разработку ЛП.

Учитывая сказанное, актуальной является проблематика разработки методов формального описания структуры ЛБД, а также таких методов семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков русского языка, которые более широко используют формальные средства описания входных, промежуточных и выходных данных по сравнению с известными методами.

Разработка ЛП многих видов, например, ЕЯ-интерфейсов больших БД, отличается высокой трудоемкостью. В связи с этим в данной диссертационной работе выдвигается гипотеза о том, что в долговременной перспективе сокращению затрат и времени на разработку семейства ЛП в рамках одной организации или нескольких взаимодействующих организаций будет способствовать реализация в проектировании информационного и алгоритмического обеспечения ЛП следующих двух принципов:

1) принципа стабильности используемого языка семантических представлений (ЯСП) по отношению к многообразию решаемых задач, многообразию предметных областей и многообразию программных сред (стабильность понимается как использование единой системы правил для построения конструкций ЯСП и варьируемого набора первичных информационных единиц, определяемого предметной областью и решаемой задачей);

2) принципа преемственности алгоритмического обеспечения ЛП на основе использования одной или нескольких совместимых формальных моделей лингвистической БД и единых формальных средств представления промежуточных и окончательных результатов семантико-синтаксического анализа ЕЯ-текстов по отношению к многообразию решаемых задач, предметных областей и программных сред (преемственность понимается как максимальное использование алгоритмов, реализуемых подсистемами ЛП).

В данной работе предпринята попытка создания значительной части предпосылок для реализации этих двух принципов при проектировании лингвистических процессоров. Целями работы являются:

1. Создание широко применимого метода формального описания содержания (смысла) предложений и связных текстов на естественном языке (в частности, на русском и английском языках), т.е. метода формального описания структурированных значений (СЗ) ЕЯ-текстов, базирующегося на принципиально новом подходе (по сравнению с подходами других исследователей) к описанию смысловой структуры ЕЯ-текстов.

2. Применение нового метода формального описания СЗ ЕЯ-текстов к расширению формального аппарата и языковых средств теории многоагентных систем.

3. Разработка метода проектирования семантико-синтаксических анализаторов (ССА) - компонентов естественно-языковых диалоговых систем с более широким использованием формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных по сравнению с известными методами.

4. Применение нового метода формального описания СЗ ЕЯ-текстов и нового метода проектирования ССА к разработке алгоритмического и программного обеспечения русскоязычных интерфейсов прикладных компьютерных систем.

Методы исследования. В работе использованы известные из математической логики, теории формальных языков и грамматик, теории систем искусственного интеллекта и разработанные автором методы определения формальных языков, а также разработанные автором метод формального описания структуры лингвистической БД естественно-языковой диалоговой системы и метод формального описания структуры входных данных ЛП и структуры промежуточных данных при выполнении преобразования "ЕЯ-текст 4 Семантическое представление текста".

Научная новизна диссертационной работы определяется:

1. Разработкой нового метода классификации сущностей из произвольных предметных областей с помощью формальных выражений, называемых типами; метод позволяет формально различать типы объектов и типы множеств объектов, типы понятий и типы объектов, характеризуемых этими понятиями, множества и упорядоченные наборы объектов, а также позволяет связать с объектом из предметной области несколько базовых понятий (сортов), характеризующих этот объект с нескольких возможных точек зрения.

2. Созданием нового метода формального описания содержания, т.е. структурированных значений, предложений и связных естественноязыковых текстов (дискурсов) из широкого многообразия текстов деловой прозы: предоставляются существенно более широкие выразительные возможности по сравнению с другими известными подходами к этой проблеме. Этот предложенный метод формального описания содержания ЕЯ-текстов назван методом К-представлений. Метод базируется на разработанном диссертантом определении нового класса формальных языков - класса стандартных концептуальных языков (СК-языков).

3. Разработкой новых (по отношению к современному состоянию теории представления знаний) способов построения составных обозначений понятий, пояснения смысла понятия с помощью других понятий, построения составных обозначений объектов, множеств объектов и сложных целей, представления фрагментов знаний, передаваемых фразами со словом "понятие", представления содержания дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текста, построения модулей знаний, включающих метаданные о фрагментах знания.

4. Расширением возможностей проектирования языков представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов (КИА) в многоагентных системах, рассматриваемых в мире как ключевая технология, в частности, для реализации электронной коммерции; в том числе, возможностями использования аппарата СК-языков для построения протоколов коммерческих переговоров, осуществляемых КИА, и для формирования контрактов, заключаемых КИА в ходе таких переговоров.

5. Разработкой новой теории проектирования семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов с использованием формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных, которая включает: (а) метод К-представлений; (б) формальную модель лингвистической базы данных, содержащей такую информацию о лексических единицах и их взаимосвязях с информационными единицами, которая достаточна для семантико-синтаксического анализа интересных для приложений подъязыков русского языка; (в) новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления; (г) структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка. Все результаты диссертации являются новыми и получены полностью автором. На защиту выносятся следующие основные научные результаты и положения:

1. Разработана математическая модель, перечисляющая первичные единицы концептуального уровня, используемые лингвистическим процессором, а также описывающая информацию, связанную с такими единицами и необходимую для соединения этих единиц в составные единицы, отображающие структурированные значения сколь угодно сложных (по гипотезе автора) ЕЯ-текстов. Модель включает определение нового класса формальных объектов, названных концептуальными базисами (к.б.), и исследование некоторых свойств к.б. К важным преимуществам этой модели относятся возможности формального различения обозначений понятий и объектов, характеризуемых этими понятиями, сущностей и множеств сущностей, множеств и упорядоченных наборов, а также учет существования функций, аргументами и/или значениями которых могут быть множества, в том числе множества СП текстов и множества понятий.

2. В развитие предыдущего результата построена математическая модель для описания содержания, т.е. структурированных значений (СЗ), предложений и сложных связных текстов (дискурсов) на ЕЯ (в частности, на русском и английском языках). Модель включает определение нового класса формальных языков, названных стандартными концептуальными языками (стандартными К-языками, СК-языками), и может рассматриваться как формальная грамматика нового вида. Сущность модели в том, что она задает

10 частичных операций на концептуальных структурах, с помощью которых за конечное число шагов можно построить семантическое представление (т. е. формальное представление СЗ) предложения или дискурса из чрезвычайно широкого подъязыка деловой прозы. Проведено математическое исследование формальных объектов, задаваемых этой моделью - выражений (или цепочек) СК-языков. В частности, доказана однозначность структурного анализа таких выражений. Исследованы выразительные возможности класса СК-языков.

3. Главное отличие комплекса идей, лежащих в основе построенной модели, от центральных идей наиболее популярных зарубежных подходов к формальному описанию содержания ЕЯ-текстов (теории представления дискурсов, теории концептуальных графов, эпизодической логики) заключается в том, что модель построена не добавлением нескольких новых выразительных механизмов к языку логики предикатов первого порядка, а как математическая модель нового вида, предназначенная для отображения способов построения СЗ произвольно сложных текстов деловой прозы. Следствием этого главного отличия являются, в частности, такие преимущества предложенной модели, как возможность построения формальных аналогов (на семантическом уровне) структурированных значений составных обозначений целей интеллектуальных систем (и, как следствие, советов, пожеланий, команд), сложных составных обозначений понятий и множеств объектов, СЗ ЕЯ-текстов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текстов, СЗ предложений со словом "понятие", а также расширение числа способов использования логических связок "и", "или", "не". Указанные выразительные возможности можно интерпретировать и как основные преимущества построенной модели по сравнению с теорией расширенных семантических сетей, теорией неоднородных семантических сетей и компьютерной семантикой русского языка.

4. Совокупность научных результатов, полученных в главе 1 и главе 2, образует новый метод формального описания содержания (т.е. структурированных значений) предложений и связных естественноязыковых текстов (дискурсов) из широкого многообразия текстов деловой прозы, предоставляя новые возможности по сравнению с другими известными подходами к этой проблеме. Этот предложенный метод формального описания содержания ЕЯ-текстов назван методом К-представлений.

5. Аппарат СК-языков целесообразно использовать в качестве базового теоретического инструмента (а) автоматизированной разработки документации сложных технических систем (в частности, летательных, надводных и подводных аппаратов) и анализа такой документации на смысловую полноту и непротиворечивость, (б) разработки Интернет-систем нового поколения, сочетающих в себе черты информационно-поисковых (тематический поиск) и вопросо-ответных систем для представления результатов семантико-синтаксического анализа словосочетаний, предложений и дискурсов. Основные преимущества применения аппарата СК-языков по сравнению с известными подходами заключаются в расширении возможностей построения СП составных описаний объектов и множеств объектов, СП дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных частей текста, обозначений составных целей и действий, построения СП выражений с однородными существительными.

6. Обоснована перспективность использования аппарата СК-языков для разработки семантического сетевого языка нового поколения с выразительными возможностями, превышающими возможности языка который используется в ряде проектов, направленных на создание универсального языка-посредника с целью устранения языкового барьера между пользователями сети Интернет из разных стран. К потенциальным преимуществам такой новой версии относятся: (1) наличие теоретического подхода к построению семантических представлений сложных дискурсов, относящихся к произвольным предметным областям; (2) реализация способа построения обозначений составных концептов в виде выражений СК-языков, более адекватно отвечающего задаче компьютерной смысловой обработки ЕЯ-текстов по сравнению с комплексами языка 1ЖЬ; (3) предоставление более широких выразительных средств формального отображения связей между определяемым понятием и понятиями, входящими в толкование его смысла; (4) разделение описания формы выражений семантического сетевого языка и введения конкретных информационных единиц; (5) создание предпосылок построения формальных моделей таких подсистем семантико-синтаксических анализаторов, которые обрабатывают промежуточные СП текстов для построения фрагментов целевого СП входного текста; (6) отсутствие привязки первичных информационных единиц к английскому языку.

7. По сравнению с известными подходами к разработке языков представления знаний о мире в прикладных интеллектуальных системах (в частности, терминологических языков представления знаний) предложенный в диссертации аппарат СК-языков вносит в теорию представления знаний новые способы построения составных обозначений понятий, пояснения смысла понятия с помощью других понятий, построения составных обозначений объектов, множеств объектов и сложных целей, представления фрагментов знаний, передаваемых фразами со словом понятие, представления содержания дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текста, построения модулей знаний, включающих метаданные о фрагментах знания. Эти новые способы формирования конструкций из семантических единиц представляются перспективными для разработки онтологий предметных областей с выразительными возможностями, превышающими возможности существующих онтологий.

8. Показано, что аппарат СК-языков расширяет возможности проектирования языков представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов (КИА) в многоагентных системах, рассматриваемых в мире как ключевая технология, в частности, для реализации электронной коммерции. Обоснована возможность использования аппарата СК-языков для построения протоколов коммерческих переговоров, осуществляемых КИА, и для формирования контрактов, заключаемых КИА в ходе таких переговоров. К основным преимуществам СК-языков в этом отношении относятся возможность строить формальные аналоги (на семантическом уровне) (а) инфинитивных конструкций, выражающих цели, предложения (в том числе о выпуске продукции и поставке товаров), обязательства и (б) дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текста, а также возможность построения СП текстов, отражающих метаданные текста как информационного объекта.

9. Предложен метод формализации дополнительных предположений о первичных информационных единицах, используемых лингвистическими процессорами, с помощью понятия размеченного концептуального базиса. Суть этого понятия заключается во введении ряда обозначений для первичных единиц концептуального уровня и формальном описании свойств таких единиц с целью их единообразного использования при построении СП ЕЯ-текстов в разных предметных областях, в том числе при построении СП вопросов, команд, составных описаний множеств.

10. Предложено формальное понятие морфологического базиса. Это понятие дает оригинальную математическую интерпретацию морфологических систем многих естественных языков, включая русский, английский и немецкий языки. Преимуществом этой интерпретации является ее высокий уровень общности, позволяющий рассматривать морфологический анализ слов языка в качестве составной части семантико-синтаксического анализа текстов без углубления в детали морфологического анализа. Предложено формальное понятие морфологического базиса Р-типа (русскоязычного типа), отражающее особенности морфологии русского языка.

11. Разработана формальная модель лингвистической базы данных (ЛБД), содержащей такие сведения о лексических единицах и их взаимосвязях с информационными единицами, которые достаточны для семантико-синтаксического анализа интересных для приложений подъязыков русского языка. С этой целью определено формальное понятие лингвистического базиса. Главное отличие построенной модели от большинства известных подходов к описанию логической структуры ЛБД заключается в том, что ЛБД описывается не с помощью таблиц (или рисунков) и неформальных описаний характера данных в таких таблицах, а как представитель строго математически определенного класса объектов, называемых лингвистическими базисами.

12. Разработан новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления (СП). Метод предусматривает использование предложенного автором матричного 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. Важное преимущество метода заключается в том. что он позволяет уменьшить сложность изложения логики функционирования семантико-синтаксических анализаторов ЕЯ-текстов. Являясь формальной структурой, МССП текста оказывается значительно более удобной отправной точкой описания процесса построения СП ЕЯ-текста по сравнению с самим текстом.

13. Предложен новый метод формального описания предположений о струюуре входных текстов ЛП на основе комбинированного использования аппарата бесконтекстных (или контекстно-свободных) грамматик и введенного в диссертации понятия лингвистического базиса. Преимуществами этого метода являются возможности использования в продукциях бесконтекстных грамматик (а) только базовой формы слова (лексемы) вместо совокупности слов с данной лексемой, (б) только обозначения части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данной части речи, (в) только обозначения подкласса части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данному подклассу части речи, (г) только сорта числового значения параметра вместо подмножества продукций, порождающих все цепочки, представляющие все числовые значения данного параметра.

14. Разработан сложный структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка. Этот алгоритм является композицией двух построенных автором алгоритмов: (а) структурированного алгоритма преобразования текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка в их матричные семантико-синтаксические представления; тексты могут выражать высказывания, вопросы и команды, включающие, в частности, составные обозначения множеств, причастные обороты и придаточные определительные предложения; б) структурированного алгоритма преобразования МССП входного текста в его К-представление семантическое представление, являющееся выражением некоторого СК-языка.

Главное отличие и преимущество разработанного алгоритма по сравнению с другими существующими алгоритмами семантико-синтаксического анализа текстов заключается в том, что он описывается не средствами какокй-либо системы программирования, а полностью с помощью предложенной системы формальных понятий, что делает этот алгоритм независимым от прграммной реализации и предметной области.

Работоспособность предложенного структурированного алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов из подъязыков естественного (русского) языка доказана успешным созданием на его основе семейства экспериментальных русскоязычных интерфейсов прикладных компьютерных систем, реализованных в программных средах Turbo Pascal 7.0, Delphi 4.0, Borland С++ 3.1, Visual С++, PHP.

15. Совокупность научных результатов, полученных в главах 1, 2, 4, 5, и часть научных результатов главы 3 образуют новую теорию проектирования семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов с использованием формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных.

Совокупность теоретических положений, разработанных в диссертации на основании выполненных автором исследований, может быть квалифицирована как новое крупное научное достижение в области разработки математического и программного обеспечения вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, обусловлена корректностью математических определений и доказательств; согласованностью результатов с известными подходами, представленными в отечественной и зарубежной литературе; работоспособностью разработанных компьютерных программ, реализующих предложенные алгоритмы и использующих предложенную в диссертации логическую структуру лингвистической базы данных (ЛБД); успешным использованием в учебном процессе определения класса СК-языков, формальной модели ЛБД и алгоритма семантико-синтаксического анализа ЕЯ-текстов, а также объективным анализом полученных результатов.

Практическая ценность и предложения по использованию результатов.

Диссертация носит теоретический характер. Ее практическая ценность заключается в

- разработке определения нового класса формальных языков (класса СК-языков) и базирующегося на этом определении нового метода формального отображения содержания (смысла) ЕЯ-текстов (метода К-представлений), который впервые предоставляет проектировщикам ЛП формальные средства отображения содержания сложных связных ЕЯ-текстов, а также содержания фраз некоторых видов (в частности, фраз со словом "понятие", часто встречающихся в учебниках и энциклопедических изданиях);

- анализе перспектив, открываемых определением класса СК-языков для разработки семантического сетевого языка нового поколения с выразительными возможностями, превышающими возможности языка-посредника ЦЫЬ;

- выявлении широкого спектра новых возможностей, которые определение класса СК-языков и метод К-представлений предоставляют разработчикам языков представления знаний о мире и разработчикам информационного обеспечения многоагентных систем, в том числе разработчикам языков отображения содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов (КИА) и разработчикам языков представления содержания коммерческих переговоров, осуществляемых КИА в области электронной коммерции, а также языков формирования контрактов, заключаемых КИА в ходе переговоров;

- построении формальной модели лингвистической базы данных (ЛБД), которая в компактной форме, не зависящей от предметной области и среды программирования, задает логическую структуру широко применимых ЛБД ЕЯ-интерфейсов прикладных компьютерных систем;

- разработке новой формы представления промежуточных результатов семантико-синтаксического анализа ЕЯ-текстов - матричного семантико-синтаксического представления текста;

- разработке широко применимого структурированного алгоритма семантико-синтаксического анализа предложений (высказываний, вопросов, команд) из представляющих практический интерес подъязыков русского языка.

Результаты диссертации могут быть использованы в работе организаций, занимающихся проектированием лингвистических процессоров, языков представления знаний в онтологиях (в частности, в онтологиях, предназначенных для реализации информационных образовательных технологий), электронных библиотек, семантических сетевых языков, а также созданием информационного обеспечения многоагентных систем, в том числе в области электронной коммерции.

Реализация результатов. Полученные в диссертации результаты нашли применение в проектировании информационного и программного обеспечения прикладных компьютерных систем, а также в учебном процессе.

Аппарат СК-языков был применен при разработке информационного обеспечения Машинного фонда русского языка в Институте русского языка РАН для создания широко применимого языка построения семантических представлений фраз и дискурсов.

Аппарат СК-языков, формальная модель ЛБД, новый метод преобразования "ЕЯ-тексг ^ Семантическое представление текста" и ряд базовых процедур, входящих в состав структурированного алгоритма семантико-синтаксического анализа ЕЯ-тексгов, были использованы для разработки информационного обеспечения (языки для построения семантических представлений текстов, ЛБД) и программного обеспечения ЛП следующих прикладных компьютерных систем:

- экспертной системы технической диагностики и интеллектуальной базы данных автоматизированного склада в исследованиях по созданию гибких производственных систем механообработки, выполнявшихся в МИЭМ в соответствии с Комплексно-целевой программой "ЛОТОС";

- интеллектуальной базы данных, предназначенной для подбора вин и составления ресторанной винной карты в ходе взаимодействия конечного пользователя с \¥еЬ-сайтом Российской ассоциации сомелье (РАС) и \№еЬ-сайтом Интернет-магазина, разработанного при поддержке РАС;

- интеллектуальной консультационной системы, предназначенной для освоения прикладных компьютерных программ (ООО "ПРО-ИНВЕСТ-ИТ", Москва).

Указанные применения подтверждены актами внедрения, приведенными в Приложении 2 к данной диссертационной работе.

На основе научных результатов, полученных в диссертационной работе, были разработаны и успешно апробированы в течение ряда лет семестровые курсы лекций по новым дисциплинам: "Лингвистические информационные технологии", "Глобальные информационные сети и дистанционное обучение" на факультете прикладной математики в МИЭМ, "Теоретические основы лингвистических информационных технологий", "Математическая лингвистика" и "Проектирование лингвистических процессоров" в "МАТИ" - Российском государственном технологическом университете им. К.Э.Циолковского; с 1994 г. по 2003 г. проводились занятия сначала спецсеминара "Математическая лингвокибер-нетика", а затем спецсеминара "Теория текстовых баз знаний" для студентов и аспирантов механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова; проводятся лабораторные работы в МАТИ, посвященные проектированию ЕЯ-интерфейсов; защищено на "отлично" более 25 дипломных работ в МИЭМ, МАТИ и на мехмате МГУ им. М.В. Ломоносова, руководителем и консультантом которых был автор данной диссертационной работы; в МИЭМ осуществляется подготовка аспирантов в области теории и конструирования лингвистических информационных технологий.

Апробация работы и публикации. Результаты диссертации в 1983-2005 годах многократно докладывались на всесоюзных и московских научных семинарах, всесоюзных, всероссийских и международных конференциях, симпозиумах и конгрессах, в том числе на семинаре по искусственному интеллекту в Институте проблем управления (рук. акад. Г.С.Поспелов), на семинаре отдела когнитивных и компьютерных технологий Института системного анализа РАН (рук. чл.-корр. РАН В.Л. Арлазаров), на семинаре МИЭМ "Устойчивость и управление" (рук. акад. АН Высшей Школы В.Н.Афанасьев, проф. В.Б.Колмановский, проф. В.М.Носов), на Всероссийских семинарах общества "Знание" в Московском доме научной и технической пропаганды, на семинаре кафедры дискретной математики МГУ (рук. акад. РАН О.Б.Лупанов), на семинаре по искусственному интеллекту кафедры математической теории интеллектуальных систем МГУ (рук. акад. Академии технологических наук В.Б.Кудрявцев), на Всесоюзной конференции по информатике (Ереван, 1987), на Всесоюзной конференции по Машинному фонду русского языка (Москва, МГУ, 1987), на Международных семинарах по дискретной математике и ее применениям (Москва, механико-математический факультет МГУ, 1998, 2001), на XII и XIII Международных конференциях по теоретическим проблемам кибернетики (Нижний Новгород, 1999; Казань, 2002), на

1 Междун. симпозиуме ИФАК по искусственному интеллекту (Ленинград, 1983), на Междун. конференции "Алгебраические методы в обработке естественного языка" (Энсхеде, Нидерланды, 1995), на 1 Междун. симпозиуме по базам данных, Веб-системам и кооперативным системам (Германия, 1999), на Междун. конференции по компьютерно-ориентированной теории систем (Технический университет Вены, Австрия, 1999), на Междун. симпозиуме по интеллеюуальным программным системам для новой инфоструктуры (Германия, 2004), на 5-й Междун. конференции по гибким вопросо-ответным системам (Копенгаген, Дания, 2002), на Междун. конференции Диалог'2004 по компьютерной лингвистике и интеллеюуальным технологиям (Россия), на 6-й Междун. конференции по электронной коммерции и Веб-технологиям (Копенгаген, Дания, 2005).

Все основные результаты диссертации опубликованы. По теме диссертации автором опубликовано 69 печатных работ (включая 27 работ на английском языке), в том числе одна монография Список основных публикаций приведен в конце автореферата. В каждой из работ, выполненных в соавторстве (таких работ 9), не менее половины результатов получено автором данной диссертации. Опубликованные материалы отражают основное содержание диссертации. Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка литературы и двух приложений. Приложение 1 содержит доказательства двух лемм и базирующегося на них доказательства одного из утверждений из Главы 2. Приложение 2 включает копии 7 актов об использовании результатов диссертационной работы в научно-технических исследованиях и учебном процессе. Глава 1 разбита на 10 параграфов, глава 2 - на 12 параграфов, глава 3 - на 7 параграфов, глава 4 - на 12 параграфов, глава 5 - на 15 параграфов. Список литературы содержит 301 наименование. Общий объем работы составляет 392 страницы текста (включая 29 страниц приложений). Работа содержит 22 рисунка и

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Фомичев, Владимир Александрович

5.15. Выводы по материалам главы 5

1. Предложен новый метод формального описания предположений о структуре входных текстов лингвистического процессора на основе комбинированного использования аппарата бесконтекстных (или контекстно-свободных) грамматик и введенного в диссертации понятия лингвистического базиса. Преимуществами этого метода являются возможности использования в продукциях бесконтекстных грамматик (а) только базовой формы слова (лексемы) вместо совокупности слов с данной лексемой, (б) только обозначения части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данной части речи, (в) только обозначения подкласса части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данному подклассу части речи, (г) только сорта числового значения параметра вместо подмножества продукций, порождающих все цепочки, представляющие все числовые значения данного параметра.

2. Разработан сложный структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка. Этот алгоритм является композицией двух построенных автором алгоритмов: а) структурированного алгоритма преобразования текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка в их матричные семантико-синтаксические представления; тексты могут выражать высказывания, вопросы и команды, включающие, в частности, составные обозначения множеств, причастные обороты и придаточные определительные предложения; (б) структурированного алгоритма преобразования МССП входного текста в его К-представление - семантическое представление, являющееся выражением некоторого СК-языка.

Главное отличие и преимущество разработанного алгоритма по сравнению с другими существующими алгоритмами семантико-синтаксического анализа

327 текстов заключается в том, что он описывается не средствами какой-либо системы программирования, а полностью с помощью предложенной системы формальных понятий, что делает этот алгоритм независимым от программной реализации и предметной области. Работоспособность предложенного алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов из подъязыков естественного (русского) языка доказана успешным созданием на его основе семейства экспериментальных русскоязычных интерфейсов прикладных компьютерных систем, реализованных в программных средах Turbo-Pascal 7.0, Delphi 4.0, Borland С++ 3.1, Visual С++, PHP.

3. Совокупность научных результатов, полученных в главах 1, 2, 4, 5, и часть научных результатов главы 3 образуют новую теорию проектирования семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов с использованием формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных. Эта теория включает: (а) метод IC-представлений; (б) формальную модель лингвистической базы данных, содержащей такую информацию о лексических единицах и их взаимосвязях с информационными единицами, которая достаточна для семантико-синтаксического анализа интересных для приложений подъязыков русского языка; (в) новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления; (г) струюурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО ДИССЕРТАЦИИ

Результаты данной диссертации дают не только продвижение вперед, но и качественный скачок в области разработки формальных средств и методов проектирования алгоритмов семантико-синтаксического анализа ЕЯ-текстов. Этот качественный скачок обусловлен следующими основными факторами:

1. Разработчики лингвистических процессоров (ЛП) получили систему правил (причем компактную, состоящую всего из 10 основных правил), позволяющих, по гипотезе автора, строить семантические представления (СП) произвольных текстов деловой прозы, т.е. текстов по экономике, технике, медицине, юриспруденции и т.д. Это означает, что созданы

228 предпосылки разработки эффективных процедур построения СП ЕЯ-текстов и процедур обработки СП ЕЯ-текстов (в контексте содержания предшествующей части текста или диалога, в рамках знаний о предметной области и т.д.), которые можно будет использовать в разных областях и развивать возможности этих процедур при возникновении новых задач.

2. Впервые построена широко применимая формальная модель лингвистической базы данных.

3. Разработан практически полезный сложный структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа, который описывается не средствами какой-либо системы программирования, а полностью с помощью предложенной системы формальных понятий, что делает этот алгоритм независимым от программной реализации и предметной области.

Часть полученных результатов будет полезна и при проектировании компьютерных программ, синтезирующих ЕЯ-тексты по их семантическим представлениям, а также для создания языков представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов в многоагентных системах и для разработки логико-информационных основ электронной коммерции.

Все научные результаты диссертационной работы являются новыми и получены полностью автором. На защиту выносятся следующие основные научные результаты и положения:

1. Разработана математическая модель, перечисляющая первичные единицы концептуального уровня, используемые ЛП, а также описывающая информацию, связанную с такими единицами и необходимую для соединения этих единиц в составные единицы, отображающие структурированные значения сколь угодно сложных (по гипотезе автора) ЕЯ-текстов. Модель включает определение нового класса формальных объектов, названных концептуальными базисами (к.б.), и исследование некоторых свойств к.б. К важным преимуществам этой модели относятся возможности формального различения обозначений понятий и объектов, характеризуемых этими понятиями, сущностей и множеств сущностей, множеств и упорядоченных наборов, а также учет существования функций, аргументами и/или значениями которых могут быть множества, в том числе множества СП текстов и множества понятий.

2. В развитие предыдущего результата построена математическая модель для описания содержания, т.е. структурированных значений (СЗ), предложений и сложных связных текстов (дискурсов) на ЕЯ (в частности, на русском и английском языках). Модель включает определение нового класса формальных языков, названных стандартными концептуальными языками (стандартными К-языками, СК-языками), и может рассматриваться как формальная грамматика нового вида. Сущность модели в том, что она задает 10 частичных операций на концептуальных структурах, с помощью которых за конечное число шагов можно построить семантическое представление (т. е. формальное представление СЗ) предложения или дискурса из чрезвычайно широкого подъязыка деловой прозы. Проведено математическое исследование формальных объектов, задаваемых этой моделью - выражений СК-языков. В частности, доказана однозначность структурного анализа таких выражений. Исследованы выразительные возможности класса СК-языков.

3. Главное отличие комплекса идей, лежащих в основе построенной модели, от центральных идей наиболее популярных зарубежных подходов к формальному описанию содержания ЕЯ-текстов (теории представления дискурсов, теории концептуальных графов, эпизодической логики) заключается в том, что модель построена не добавлением нескольких новых выразительных механизмов к языку логики предикатов первого порядка, а как математическая модель нового вида, предназначенная для отображения способов построения СЗ произвольно сложных текстов деловой прозы. Следствием этого главного отличия являются, в частности, такие преимущества предложенной модели, как возможность построения формальных аналогов (на семантическом уровне) структурированных значений составных обозначений целей интеллектуальных систем (и, как следствие, советов, пожеланий, команд), сложных составных обозначений понятий и множеств объектов, СЗ ЕЯ-текстов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текстов, СЗ предложений со словом "понятие", а также расширение числа способов использования логических связок "и", "или", "не". Указанные выразительные возможности можно интерпретировать и как основные преимущества построенной модели по сравнению с теорией

330 расширенных семантических сетей, теорией неоднородных семантических сетей и компьютерной семантикой русского языка.

4. Совокупность научных результатов, полученных в главе 1 и главе 2, образует новый метод формального описания содержания (т.е. структурированных значений) предложений и связных естественноязыковых текстов (дискурсов) из широкого многообразия текстов деловой прозы, предоставляя новые возможности по сравнению с другими известными подходами к этой проблеме. Этот предложенный метод формального описания содержания ЕЯ-текстов назван методом К-представлений.

5. Аппарат СК-языков целесообразно использовать в качестве базового теоретического инструмента (а) автоматизированной разработки документации сложных технических систем (в частности, летательных, надводных и подводных аппаратов) и анализа такой документации на смысловую полноту и непротиворечивость, (б) разработки Интернет-систем нового поколения, сочетающих в себе черты информационно-поисковых (тематический поиск) и вопросо-ответных систем для представления результатов семанти-ко-синтаксического анализа словосочетаний, предложений и дискурсов. Основные преимущества применения аппарата СК-языков по сравнению с известными подходами заключаются в расширении возможностей построения СП составных описаний объектов и множеств объектов, СП дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных частей текста, обозначений составных целей и действий, построения СП выражений с однородными существительными.

6. Обоснована перспективность использования аппарата СК-языков для разработки семантического сетевого языка нового поколения с выразительными возможностями, превышающими возможности языка ЦЖ, который используется в ряде проектов, направленных на создание универсального языка-посредника с целью устранения языкового барьера между пользователями сегги Интернет из разных стран. К потенциальным преимуществам такой новой версии относятся: (1) наличие теоретического подхода к построению семантических представлений сложных дискурсов, относящихся к произвольным предметным областям; (2) реализация способа

331 построения обозначений составных концептов в виде выражений СК-языков, более адекватно отвечающего задаче компьютерной смысловой обработки ЕЯ-текстов по сравнению с комплексами языка ЦЫЬ; (3) предоставление более широких выразительных средств формального отображения связей между определяемым понятием и понятиями, входящими в толкование его смысла; (4) разделение описания формы выражений семантического сетевого языка и введения конкретных информационных единиц; (5) создание предпосылок построения формальных моделей таких подсистем семантико-синтаксических анализаторов, которые обрабатывают промежуточные СП текстов для построения фрагментов целевого СП входного текста; (6) отсутствие привязки первичных информационных единиц к английскому языку.

7. По сравнению с известными подходами к разработке языков представления знаний о мире в прикладных интеллектуальных системах (в частности, терминологических языков представления знаний) предложенный в диссертации аппарат СК-языков вносит в теорию представления знаний новые способы построения составных обозначений понятий, пояснения смысла понятия с помощью других понятий, построения составных обозначений объектов, множеств объектов и сложных целей, представления фрагментов знаний, передаваемых фразами со словом понятие, представления содержания дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текста, построения модулей знаний, включающих метаданные о фрагментах знания. Эти новые способы формирования конструкций из семантических единиц представляются перспективными для разработки онтологий предметных областей с выразительными возможностями, превышающими возможности существующих онтологий.

8. Показано, что аппарат СК-языков расширяет возможности проектирования языков представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов (КИА) в многоагентных системах, рассматриваемых в мире как ключевая технология, в частности, для реализации электронной коммерции. Обоснована возможность использования аппарата СК-языков для построения протоколов коммерческих переговоров, осуществляемых КИА, и для формирования контрактов, заключаемых КИА в ходе таких

332 переговоров. К основным преимуществам СК-языков в этом отношении относятся возможность строить формальные аналоги (на семантическом уровне) (а) инфинитивных конструкций, выражающих цели, предложения (в том числе о выпуске продукции и поставке товаров), обязательства и (б) дискурсов со ссылками на смысл фраз и более крупных фрагментов текста, а также возможность построения СП текстов, отражающих метаданные текста как информационного объекта.

9. Предложен метод формализации дополнительных предположений о первичных информационных единицах, используемых лингвистическими процессорами, с помощью понятия размеченного концептуального базиса. Суть этого понятия заключается во введении ряда обозначений для первичных единиц концептуального уровня и формальном описании свойств таких единиц с целью их единообразного использования при построении СП ЕЯ-текстов в разных предметных областях, в том числе при построении СП вопросов, команд, составных описаний множеств.

10. Предложено формальное понятие морфологического базиса. Это понятие дает оригинальную математическую интерпретацию морфологических систем многих естественных языков, включая русский, английский и немецкий языки. Преимуществом этой интерпретации является ее высокий уровень общности, позволяющий рассматривать морфологический анализ слов языка в качестве составной части семантико-синтаксического анализа текстов без углубления в детали морфологического анализа. Предложено формальное понятие морфологического базиса Р-типа (русскоязычного типа), отражающее особенности морфологии русского языка.

11. Разработана формальная модель лингвистической базы данных (ЛБД), содержащей такие сведения о лексических единицах и их взаимосвязях с информационными единицами, которые достаточны для семантико-синтаксического анализа интересных для приложений подъязыков русского языка. С этой целью определено формальное понятие лингвистического базиса. Главное отличие построенной модели от большинства известных подходов к описанию логической структуры ЛБД заключается в том, что ЛБД описывается не с помощью таблиц (или рисунков) и неформальных описаний характера данных в таких таблицах, а как представитель строго математически определенного класса объектов.

12. Разработан новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления (СП). Метод предусматривает использование предложенного автором матричного 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. Важное преимущество метода заключается в том, что он позволяет уменьшить сложность изложения логики функционирования семантико-синтаксических анализаторов ЕЯ-текстов. Являясь формальной структурой, МССП текста оказывается значительно более удобной отправной точкой описания процесса построения СП ЕЯ-текста по сравнению с самим текстом.

13. Предложен новый метод формального описания предположений о структуре входных текстов ЛП на основе комбинированного использования аппарата бесконтекстных (или контекстно-свободных) грамматик и введенного в диссертации понятия лингвистического базиса. Преимуществами этого метода являются возможности использования в продукциях бесконтекстных грамматик (а) только базовой формы слова (лексемы) вместо совокупности слов с данной лексемой, (б) только обозначения части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данной части речи, (в) только обозначения подкласса части речи вместо множества всех словоформ, относящихся к данному подклассу части речи, (г) только сорта числового значения параметра вместо подмножества продукций, порождающих все цепочки, представляющие все числовые значения данного параметра.

14. Разработан сложный структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка. Этот алгоритм является композицией двух построенных автором алгоритмов: (а) структурированного алгоритма преобразования текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка в их матричные семантико-синтак

334 сические представления; тексты могут выражать высказывания, вопросы и команды, включающие, в частности, составные обозначения множеств, причастные обороты и придаточные определительные предложения; б) структурированного алгоритма преобразования МССП входного текста в его К-представление - СП, являющееся выражением некоторого СК-языка.

Главное отличие и преимущество разработанного алгоритма по сравнению с другими существующими алгоритмами семантико-синтаксического анализа текстов заключается в том, что он описывается не средствами какокй-либо системы программирования, а полностью с помощью предложенной системы формальных понятий, что делает этот алгоритм независимым от прграммной реализации и предметной области.

Работоспособность предложенного структурированного алгоритма семантико-синтаксического анализа текстов из подъязыков естественного (русского) языка доказана успешным созданием на его основе семейства экспериментальных русскоязычных интерфейсов прикладных компьютерных систем, реализованных в программных средах Turbo-Pascal 7.0, Delphi 4.0, Borland С++, Visual С++, PHP. 15. Совокупность научных результатов, полученных в главах 1, 2, 4, 5, и часть научных результатов главы 3 образует новую теорию проектирования семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов с использованием формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных. Эта теория включает: (а) метод K-представлений; (б) формальную модель лингвистической базы данных, содержащей такую информацию о лексических единицах и их взаимосвязях с информационными единицами, которая достаточна для семантико-синтаксического анализа интересных для приложений подъязыков русского языка; (в) новый метод преобразования ЕЯ-текстов в их семантические представления; (г) структурированный алгоритм семантико-синтаксического анализа текстов из представляющих практический интерес подъязыков естественного (русского) языка.

Совокупность теоретических положений, разработанных в диссертации на основании выполненных автором исследований, может быть квалифицирована как новое крупное научное достижение в области разработки математического и программного обеспечения вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Фомичев, Владимир Александрович, 2005 год

1.1 Агранат Т Б, Кулагина ОС О приименных придаточных при автоматическом анализе текстов Диалог 2000 Теоретические проблемы Труды международного семинара Диалог 2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям Т 1 Протвино 2000-С 11-15

2. Апресян Ю Д, Богуславский И M, Иомдин Л Л и др Лингвистическое обеспечение в системе автоматического перевода ЭТАП-1 // Разработка формальной модели естественного языка Новосибирск ВЦ СО АН СССР -1981

3. Апресян Ю Д, Богуславский И M, Иомдин Л Л и др Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2 M Наука, 1989

4. Апресян ЮД, Цинман Л Л Об идеологии системы ЭТАП-2 // Формальное представление лингвистической информации Новосибирск ВЦ СО АН СССР -1982

5. Арлазаров В Л, Журавлев Ю M, Ларичев О И, Лохин В M, Макаров И M, Рахманкулов В 3, Финн В К Теория и методы создания интеллектуальных компьютерных систем// Информационные технологии и вычислительные системы 1998, № 1, С 3-13

6. Вагин В H Дедукция и обобщение в системах принятия решений // M Наука, Главная редакция физ-матем литературы, 1988 -383 с

7. Валгина H С, Розенталь Д Э, Фомина M И Современный русский язык Под редакцией H С Вапгиной Издание шестое, переработанное и дополненное M. Лотос, 2003 -528 с

8. Ю.Воробьева ГФ, Панюшева МС, Толстой ИВ Современный русский язык Синтаксис M • Русский язык, 1975 192 с

9. Гаврилова Т А, Хорошевский В Ф Базы знаний интеллектуальных систем Санкт-Петербург, ПИТЕР, 2000 382 С.

10. Гаврилова Т А Использование онтологии в системах управления знаниями // Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке» Россия, Дивноморское, 2001 С 21-32

11. Гладкий AB Синтаксические структуры естественного языка в автоматизированных системах общения M Наука 1985

12. Городецкий В И Многоагентные системы основные свойства и модели координации поведения// Информационные технологии и вычислительные системы 1998, №1, с 22-34

13. Добров Б В , Лукашевич H В, Невзорова О А, Федунов Б Е Методы и сресдства автоматизированного проектирования прикладной онтологии // Известия АН Теория и системы управления 2004 № 2 58-68

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

15. Емельянов С В О проблемах интеграции России в международную информационную сеть Интернет // Информационные технологии и вычислит системы 1996, № 3, с 3-7

16. Ермаков А Е Неполный синтаксический анализ текста в информационно-поисковых системах // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междун семинара Диалог'2002 В двух томах Т 2 Прикладные проблемы M, Наука, 2002 -С. 180-185

17. Ермаков А Е, Киселев С Л Лингвистическая модель для компьютерного анализа тональности публикаций СМИ // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междунар конф Диалог'2005 (Звенигород, 1 7 июня 2005 г ) С 136-140

18. Ершов АП Машинный фонд русского языка внешняя постановка // Машинный фонд русского языка идеи и суждения / Под ред Ю H Караулова, M Наука, 1986, С 7-12

19. Ершов Ю Л, Палютин Е А Математическая логика M • Наука, 1979 320 с

20. Калиниченко Л A, Скворцов H A, Брюхов Д О, Кравченко Д В, Чабан И А Проектирование персонализированных электронных библиотек над web-сайтами со слабоструктурированными данными //Программирование, 2000, № 3 С 9-22

21. Киселев С Л, Ермаков А Е, Плешко В В Поиск фактов в тексте естественного языка на основе сетевых описаний // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междунар конф Диалог'2004 (Верхневолжский, 2 7 июня 2004 г ) С 282-285

22. Клыков Ю И, Горьков Л H Банки данных для принятия решений // M Советское радио, 1980,-208 с

23. Клышинский Э С. Одна модель построения агента// ИУ' 99 1999 - С 126

24. Когаловский M Р Систематика коллекций информационных ресурсов в электронных библиотеках // Программирование 2000 № 3 С 31 -52.

25. Когаловский M Р, Новиков Б А Электронные библиотеки новый класс информационных систем (от составителей выпуска) // Программирование 2000 № 3 С 38

26. Королев АН Интеллектуальная поисковая система лингвистический аспект // Новости искусственного интеллекта 2003. № 2 С 34-36

27. Кузин Е С Информационные технологии и проектирование прикладных программных систем // Информационные технологии и вычислительные системы РАН, 1996 №3

28. Кузин Е С Функционально-ориентированное проектирование прикладных программных систем информационная технология для среднего класса пользователей//Проблемы информатизации 1999 №4

29. Кузин Е С Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных информационных систем // Информационные технологии 2000 № 1

30. Кузин Е С Информационно-сложные задачи и технология их решения // Новости искусственого интеллекта 2003 № 1 С 24-29

31. Кузин ЕС Представление знаний и решение информационно-сложных задач в компьютерных системах // Приложение к журналу "Информационные технологии" 2004 №4 С 1-32

32. Кузнецов Б А, Солнцева Е К, Деревянкин М В , Закамская Д В Обработка запросов на естественном языке новое качество поиска в БД ВИНИТИ // НТИ Серия 2 Информационные процессы и системы 2001 №11 -С 31-37

33. Кузнецов И П Кибернетические диалоговые системы // М- Наука, 1976, 299с

34. Кузнецов И П Механизмы обработки семантической информации // М Наука, 1978

35. Кузнецов И П Семантические представления//М Наука, 1986 290 с

36. Кузнецов ИП, Мацкевич А Г. Особенности организации базы предметных и лингвистических знаний в системе АНАЛИТИК // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междун конференции Диалог'2003 (Протвино, 11-16 июня 2003 г.) С 373 378

37. Кузнецов И П, Шарнин М М Интеллектуальный редактор знаний на основе расширенных семантических сетей // В сб И А Мизин (отв ред), Системы и средства информатики Вып 5 М Наука, 1993 С 14-21

38. Кулагина О С О проблемах автоматической обработки текстов на естественных языках Интеллектуальные системы Т 1, вып 1-4 -М, 1996 -С 109-116

39. Кулагина О С О параметрическом представлении смысла слов Математические вопросы кибернетики вып 7, -М Наука, 1998-С 325-332

40. Кулагина ОС Об одном подходе к установлению отношений между простыми предложениями в составе сложного при автоматическом анализе текстов Математические вопросы кибернетики вып 10, -М . Физматгиз, 2001 -С 15-34

41. Курбатов С С Автоматизированное построение естественно-языкового интерфейса для реляционных баз данных // Новости искусственного интеллекта 2002 №2 С 17-21

42. Курбатов С С, Попов Э В Автоиатическое формирование SQL-программы по структурированному описанию запроса к базе данных на естественном языке // Междун конгресс "Искусственный интеллект в XXI веке ICAT200I, 3-8 сентября М Физматлит 2001-С 133-142

43. Лахути Д Г, Рубашкин В Ш Средства и процедура концептуальной интерпретации входных сообщений на естественном языке // Изв АН СССР Техн кибернетика 1987. №2 С 49-59

44. Лахути ДГ, Рубашкин ВША Linguistic Processor with Advanced Semantic Component//Новости искусственного интеллекта 1993 Спец выпуск С 99-103

45. Лахути ДГ, Рубашкин В Ш Семантический (концептуальный) словарь для информационных технологий Часть 1. Общий подход к построению. // Научно-техн информация Сер 2 Информ процессы и системы 1998 №1 С 19-24

46. Лахути ДГ, Рубашкин В Ш Семантический (концептуальный) словарь для информационных технологий Часть 2 Логическая интерпретация понятий и и их описание в концептуальном словаре // Научно-техн информация Сер 2 Информ процессы и системы 1999 №5 С 1-12

47. Лахути ДГ, Рубашкин В Ш Семантический (концептуальный) словарь для информационных технологий Часть 3 Методы формирования и ведения словаря // Научно-техн информация Сер 2 Информ процессы и системы 2000 № 7 С 1-9

48. Лезин Г В, Мамедниязова НС О представлении семантики концептуальных моделей в базах знаний // Труды Междунар семинара Диалог'2000 по компьютерной лингвистике и ее приложениям Том 2 Протвино, 2000 С 235-242

49. Леонтьева H H Семантика связного текста и единицы информационного анализа // НТИСер 2 1981, № 1, С 21-29

50. Леонтьева H H Об информационной системе словарей Машинного фонда русского языка // Машинный фонд русского языка идеи и суждения / Под ред ЮН Караулова, M Наука, 1986, С 109-125

51. Леонтьева H H Динамика единиц в семантических структурах // Труды Междунар Семинара Диалог'2002 по компьютерной лингвистике и ее приложениям Том 1 Теоретические проблемы, URL http //www dialog-21 ru/archive asp^y=2002 & vol=6077 & parentmenuid=711

52. Леонтьева HH, Семенова СЮ Инструменты построения фрейма ПЕРСОНА //Научно-техническаяинформация Сер2 -2001.-N8 С 9-20

53. Леонтьева H H, Семенова СЮ Об отражении полисемии в прикладном семантическом словаре //Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды международного семинара Диалог 2002 Протвино, 6-11 июня 2002 года M, Наука, 2002 - Т 2 - С 489-496

54. Леонтьева H H, Семенова С Ю Семантический словарь РУСЛАН как инструмент компьютерного понимания // Понимание в коммуникации Материалы научно-практической конференции 5-6 марта 2003 г — M, Ml 1 ИИ, 2003 С 41-46

55. Лукашевич HB АвиаОнтология анализ современного состояния ресурса // Компью-терная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды междунар конференции Диалог'2004 (Верхневолжский, 2-7 июня 2004 г) С 424-430

56. Любарский Ю Я Интеллектуальные информационные системы //М Наука, Главная редакция физ-матем литературы, 1990 -232 с

57. Люгер ДжФ Искусственный интеллект Стратегии и методы решения сложных проблем 4-е издание Пер с англ М Издательский дом "Вильяме", 2003 864 с

58. Мальковский М Г Диалог с системой искусственного интеллекта //М • изд-во МГУ, 1985 214 с

59. Мальковский М Г, Жалыбин П П Инструментальная среда экспертной обработки японских текстов // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды Междунар конф Диало^ООб (Звенигород, 1 -7 июня 2005 г.) С. 373-376

60. Мальковский М Г, Соловьев С Ю Универсальное терминологическое пространство // Труды Междунар Семинара Диалог'2002 по компьютерной лингвистике и ее приложениям Том 1. Теоретические проблемы С. 266-277

61. Мальковский М Г, Соловьев С Ю Методы формирования глоссариев в универсальном терминологическом пространстве // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междун конференции Диалог'2003 (Протвино, 11-16 июня2003 г) С 577-578

62. Мальковский МГ, Соловьев СЮ // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междун конф Диалог'2004 (Верхневолжский, 2-7 июня 2004 г). С 577-578

63. Мальковский М Г, Шикин И Ю Нечеткий лингвистический интерфейс //Программирование, 1998 №4 С 50-61

64. Мальцев А И Алгебраические системы М. Наука 1970 - С 392

65. Марчук А Г, Осипов А Е К вопросу об идентификации электронных документов и коллекций //Программирование, 2000, № 3 -С 53 62

66. Мельчук И А Опыт теории лингвистических моделей "Смысл Текст" M ■ Наука -1974-314 С

67. Нариньяни АС Кентавр по имени ТЕОН Тезаурус + Онтология // Труды Междунар Семинара Диалог'гОО! по компьютерной лингвистике и ее приложениям Том 1 Теоретические проблемы, URL http //www dialog-21 ru/archive asp9y=2001 & vol=6077 & parentmenuid=711

68. Нариньяни A С TEOH-2 От тезауруса к онтологии и обратно// Труды Междунар Семинара Диалог'2002 по компьютерной лингвистике и ее приложениям Том 1 Теоретические проблемы, URL http //www dialog-21 ru/archive asp?y=2002 & vol=6077 & parentmenuid=711

69. Невзорова О A, Федунов Б E Система анализа технических текстов "ЛоТА". основные концепции и проектные решения // Изв АН. Теория и системы управления 2001 №3

70. Осипов ГС Построение модели предметных областей Неоднородные семантические сети//Изв АН СССР. Техн Кибернетика 1990 №5 С 32-45

71. Осипов ГС Приобретение знаний интеллектуальными системами // M Наука, Физматлит, 1997

72. Пацкин А Г Опыт построения полной морфемно-ориентированной сети для русского языка // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междунар конф Диалог'2004 (Верхневолжский, 2-7 июня 2004 г ) С 493498

73. Плесневич Г С Логика моделей "классы бинарные отношения" I // Изв РАН Теория и системы управления 1997 №5 С 17-26

74. Плесневич Г С Логика моделей "классы бинарные отношения" II // Изв РАН Теория и системы управления 1998 №5. С 69-80

75. Плесневич Г С Понятийно-ориентированные языки в инженерии знаний // Новости искусственного интеллекта 2003 № 6 С 3-9

76. Попов Э В, Общение с ЭВМ на естественном языке M Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982 -360 с

77. Попов Э В Корпоративные системы управления знаниями будущее // Новости искусственного интеллекта 2001 № 1. С 14-25

78. Попов Э В Общение с базами данных на ограниченном естественном языке прошлое, настоящее, будущее//Новости искусств интеллекта 2002 №1 С 21-26

79. Попов ЭВ, Преображенский АБ, Особенности реализации ЕЯ систем // Искусственный интеллект Кн 1 Системы общения и экспертные системы Справочник / Под ред Э В Попова,- M . Радио и связь, 1990 -С. 9-32

80. Поспелов ДА Большие системы Ситуационное управление // М. Знание, 1975,-62 с

81. Поспелов ДА Логико-лингвистические модели в системах управления // M Энергоиздат, 1981 -231 с

82. Поспелов ДА Ситуационное управление теория и практика M Наука, 1986,-288 с

83. Поспелов ДА Многоагентные системы настоящие и будущее// Информационные технологии и вычислительные системы 1998, № 1, с 14- 21

84. Рубашкин В Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах M Наука,1989

85. Смирнов AB, Пашкин МП, Шилов H Г, Леватова ТВ Онтологии в системах искусственного интеллекта способы построения и организации (часть 1) // Новости искусственного интеллекта 2002 №1 (49) С 3-13

86. Смирнов AB, Пашкин МП, Шилов НГ, Леватова ТВ Онтологии в системах искусственного интеллекта способы построения и организации (часть 2) // Новости искусственного интеллекта 2002 №2 (50) С 3-9

87. ПО Смирнов Ю М, Андреев А М,БерезкинД В, Брик А В Об одном способе построения синтаксического анализатора текстов на естественном языке // Известия ВУЗов "Приборостроение" -1997.Т 40 №5 С 34-42

88. Соколова Е Г, Болдасов M В. Автоматическая генерация текстов на ЕЯ (портрет направления) // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии Труды Междунар конф Диалог'2004 (Верхневолжский, 2-7 июня 2004 г) С 565-572

89. Соловьева H С, Сомин H В О семантическом представлении связных текстов // В с б И А Мизин (отв ред ), Системы и средства информатики Вып 5 M : Наука, 1993 С 22-29

90. Тарасов В Б, Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта 1998 №2 С 5-64

91. Тузов В А Математическая модель языка Л : изд-во ЛГУ, 1984 176 С

92. Тузов В А (2004a) Компьютерная грамматика русского языка // Вестник СпбГУ, Серия "Прикладная математика, информатика, процессы управления". Вып 1-2 2004

93. Тузов В А (20046) Компьютерная семантика русского языка СПб, изд-во С -Петербург гос ун-та, 2004 400 с

94. Фомичев В.А (1978а).Алгебраическое описание структуры языков представления знаний в памяти интегрального робота// Автоматич. регулирование и управление (выпуск одиннадцатый) / Ред. Ю.А. Рязанов.- М.: Всесоюз. заочн. машиностр.ин-т, 1978. -С. 84-88.

95. Фомичев В.А. (19786).Элементы модели смысловой интерпретации управляющих воздействий в системах с текстовым управлением // Приборы и установки для научных исследований. -М.: Всесоюз. заочн. машиностр. ин-т, 1978. С. 48-51.

96. Fomichov V.A. (2005). Standard K-Languages as a Powerful and Flexible Tool for Building Contracts and Representing Contents of Arbitrary E-Negotiations //K. Bauknecht, В. Proeil, H. Werthner (Eds.), The 6th Intern. Conf. on Electronic Commerce and Web

97. Technologies "ЕС-Web 2005", Copenhagen, Denmark, Aug. 23 26, 2005, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3590. Springer Verlag. 2005. P. 138-147.

98. Фомичев В.А. (19866). О синтезе формальных спецификаций задач в диалоговой системе ТЕМП-1, //Матем. обеспечение и программирование для вычислит, и управляющих систем /Под ред. В.Н.Маркова. -М., МИЭМ, 1986. С. 10-13.

99. Фомичев В А. (1988а) Представление информации средствами К-исчислений Учебное пособие // М , Московский институт электронного машиностроения (МИЭМ), 1988

100. Фомичев В А (19886). О средствах построения математической теории естественно-языкового общения // Матем обеспечение вычислительных, информационных и управляющих систем /Под ред В Н Маркова М , МИЭМ, 1988 - С 21-25

101. Фомичев В.А. (198 8 в) К-исчисления, К-языки и проблематика создания фонда естественно-языковых процессоров //Вторая Всесоюз конф по созданию Машинного Фонда русского языка (Материалы конф ) М , Институт русского языка АН СССР, 1988 - С 99-106

102. Фомичев В.А. (1988 г) Перспективы проектирования экспертных систем на основе аппарата К-исчислений и К-языков //Вопросы применения экспертных систем / Под ред. В В.Соломатина и Е.В.Марковой Минск, НПО "Центрсистем", 1988 - С 65-72

103. Фомичев В А. (1988ж) Принципы построения модели "Текст Знания — Смысл" для реализации новой информационной технологии в нескольких предметных областях,-М, 1988 -II с -Деп в ВИНИТИ АН СССР 28 12 88, № 9103-В88

104. Фомичев В А (1990а) О возможностях структурного документирования алгоритмов средствами стандартных К-языков-М, 1990 -24 с-Деп в ВИНИТИ АН СССР 19 0190, № 4I6-B90

105. Фомичев В А (1990в) K-языки и разработка новых информационных технологий // Новые информационные технологии в системотехнике / Под ред Л С Болотовой-М Радио и Связь, 1990 С 53-62

106. Фомичев В А (1990г) K-языки и проектирование переносимых подсистем общения экспертных систем // Экспертные системы на персональных компьютерах Матер, семин / О-во "Знание" РСФСР. Моек дом науч -техн проп -М 1990 -С 3337

107. Фомичев В А (1990е) Эффективный метод текстового управления мобильным интеллектуальным роботом // 5-е Всесоюзное совещание по робототехническим системам Тезисы докладов (Геленджик, октябрь 1990 г.) Ч 1 -М. 1990-С 168

108. Фомичев В А (20026) Математические основы представления смысла текстов для разработки лингвистических информационных технологий Часть I Модель системы первичных единиц концептуального уровня // Информационные технологии 2002 № 10 (октябрь) С 16-25

109. Фомичев В А (2005а) Семантико-синтаксические анализаторы вопросо-ответных Интернет-систем нового поколения как инструмент повышения качества высшего образования // Качество Инновации Образование 2005 № 1 С 67-72

110. Фомичев В А (20056) Стандартные К-языки как универсальный и гибкий инструмент формирования контрактов и протоколов переговоров в области электронной коммерции // Информационные технологии 2005 № 3 С 26-29

111. Фомичев В А (2005в) Понятие текстообразующей системы как компонент нового формального аппарата для проектирования лингвистических процессоров // Информационные технологии -№8 2005 С 22-27

112. Фомичев В А (2005г) Класс формальных языков и алгоритм для построения семантических аннотаций Веб-документов // Вестник МГТУ имени H Э Баумана Сер «Приборостроение» 2005 № 3 (60) С 73-86

113. Фомичев В А (2005д) Новый метод преобразования естественно-языковых текстов в семантические представления // Информационные технологии 2005 № 10 С 25-35

114. Фомичев В А (2005е) Новый класс языков для представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов // Качество и ИЛИ (CALS)-технологии № 1 2005 С 34-39

115. Фомичев В А (2005ж) Формализация структуры основных словарей лингвистической базы данных // Качество и ИЛИ (САЬЗ)-технологии № 3. 2005 С 30-38.

116. Фомичев В А (2005з) Формализация проектирования лингвистических процессоров M : МАКС Пресс, 2005 368 с

117. Харин НП Некоторые особенности семантического поиска текстовой информации // Новости искусственного интеллекта 2002 №2 С. 22-25

118. Хорошевский В Ф. Обработка естественно-языковых текстов от моделей понимания языка к технологиям извлечения знаний // Новости искусственного интеллекта 2002 №6 С 19-26

119. Цинман JIJI Язык для записи лингвистической информации в системе автоматического перевода ЭТАП (опыт "практической логики") // Семиотика и информатика 1986 - № 27 - С 82-120

120. Чуйков А В , Фомичев В А (2001) Реализация ускоренного лингвистического анализа текстов при поиске производителей продукции через Интернет // Новые информационные технологии Материалы Четвертого научно-практического семинара M, МИЭМ, 2001 - С 185-186

121. Aczel, Р, Israel, D, Katagiri, Y, & Peters, S Situation Theory and Its Applications//CSLI Lecture Notes Stanford CSLI Publications 1993 - Vol 3,No 37.

122. Ahrenberg, L On the integration and scope of segment-based models of discourse //In papers from the Third Nordic Conf on Text Comprehension in Man and Machine, Linkoeping Univ 1992 -P 1-16

123. Alshawi, H & van Eijck, J Logical Forms in the Core Language Engine // In Proc 27th Ann Meeting of the ACL, Vancouver, Canada 1989 - P 25-32

124. Alshawi, H Resolving quasi logical forms//Computational Linguistics 1990. -V 16,No3 -P. 133-144

125. Alshawi, H The Core Language Engine // MIT Press, Cambridge, MA 1992

126. Barwise J, Cooper, R Generalized Quantifiers and Natural Language // Linguistics & Philosophy -1981.-Vol 4, No 2 -P 159-219.

127. Barwise, J & Cooper, R Extended Kamp notation a graphical notation for Situation Theory // In Aczel, Israel, Katagiri, fc Peters (1993) 1993 - P 29-53

128. Barwise J & Perry J Situations and Attitudes//Cambridge MA The MIT Press -1983

129. Brachman, RJ & Schmolze, JG An overview of the KL-ONE knowledge representation system // Cognitive Science 1985 - Vol 9, No 2, - P 171-216

130. Carpenter, B The Logic of Typed Feature Structures // Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science, Cambridge University Press 1992 V 32

131. Carpenter B, Penn G Attribute Logic Engine (ALE), Version 3 2 URL http //www cs toronto edu/~gpenn/ale html

132. Cresswell, MJ Structured Meanings the Semantics of Prepositional Attitudes Cambridge MA MIT Press 1985

133. Chierchia, G Structured Meanings, Thematic Roles and Control // In G Chierchia B H Partee & R Turner (Eds) Properties, types and meaning, 2 Semantic issues Dordrecht etc Kluwer 1989 -P.131-166

134. Clifford, J QE-III : a Formal Approach to Natural Language Querying In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-83) Los Altos, California AAAI, William Kaufman, Inc 1983. - P 79-83

135. Clifford, J Natural Language Querying of Historical Data Bases // Computational Linguistics 1988 -V 14, No4 -P 10-34

136. Cooper, R Three Lectures on Situation Theoretic Grammar // In M Filgueiras et al (Eds), Natural Language Processing Berlin etc Springer-Verlag -1991 -P 102-140182 (CYC 2001) The Upper Cyc Ontology, 2001, URL http//www eye com/cyc-2-1/toc html

137. DAML Ontology Library. The DARPA's Technology Integration Center (TIC), Arlington, VA, 2001 (URL http //wwwdaml org/ontologies)

138. DAML plus OIL 2001 Reference description of the DAML + OIL (March 2001) ontology markup language (URL http //www daml org/2001/03/daml+oil)

139. Eijck, DJN van and H Kamp Representing Discourse in Context Amsterdam, The University of Amsterdam, 1996

140. English Query, URL http //www/microsoft com/sql/evaluation/features/english asp, posted in October 2000

141. Fensel D et al OIL in a Nutshell // Knowledge Acquisition, Modeling, and Management, Proceedings of the European Knowledge Acquisition Conference (EKAW-2000) / Eds R.Dieng et al. Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), SpringerVerlag, 2000

142. Fenstad, JE, Halvorsen, P. K, Langholm, T ,Van Benthem, J Situations, Language and Logic//Dordrecht D Reidel 1987.

143. Finin, T, Labrou, Y, & Mayfield, J (1997) KQML as an agent communication language In J Bradshow (Ed ), Software Agents, MIT Press, Cambridge, 1997

144. FIPA (1998a) FIPA'98 Specification Part 2 Agent Communication Language Geneva, The Foundation for Intelligent Physical Agents 1998, URL http //www fipa org/spec/FIPA98 html

145. FIPA (1998b) FIPA'98 Specification Part 12 Ontology Service Geneva, The Foundation for Intelligent Physical Agents 1998, URL httpV/www fipa org/spec/FlPA98 html

146. Fomichov, V (1992) Mathematical models of natural-language-processing systems as cybernetic models of a new kind Cybernetica (Belgium), XXXV (1), 63-91

147. Fomichov, VA (1993a) Towards a mathematical theory of natural-language communication // Informática An Intern J. of Computing and Informatics (Slovenia), 17(1), 21-34

148. Fomichov, V A (1993b) K-calculuses and K-Ianguages as powerful formal means to design intelligent systems processing medical texts // Cybernetica (Belgium), XXXVI (2), 161-182

149. Fomichov, V A (1994). Integral Formal Semantics and the design of legal full-text databases//Cybernetica (Belgium), XXXVII (2), 145-177

150. Fomichov, V A (1996a). A mathematical model for describing structured items of conceptual level // Informática (Slovenia), Vol 20, No 1, 5-32

151. Fomichov, VA (1997a) K-calculuses and the problem of conceptual information retrieval in textual data bases Knowledge Transfer (Volume II) Edited by A Behrooz

152. Proc of the International Conference "Knowledge Transfer 1997 (KT97)", Symposium "Information Technology", University of London, 14-16 July 1997), London, University of London, 52-58

153. Fomichov, V A (1998b) A comprehensive mathematical framework for designing agent communication languages Proceedings of the International Conference "Information Society (IS'98)", Ljubljana, Slovenia, 6-7 October 1998, 81-84.

154. Gaerdenfors, P (Ed) Generalised Quantifiers // Linguistic and Logical Approaches Dordrecht D Reidel 1987

155. Gazdar, G, Klein, E, Pullum, G, Sag, I Generalized Phrase Structure Grammar // Oxford Blackwell 1985

156. Gazdar, G, Mellish.C S Natural Language Processing in PROLOG, an Introduction to Computational Linguistics Addison-Wesley -1989

157. Genesereth, MR, Fikes, RE, et al (1992) Knowledge Interchange Format Version 3 Reference Manual Technical Report Logic-92-1, Computer Science Department, Stanford University

158. Genesereth, M R (1999) Knowledge Interchange Format Geneva, FIPA, 1999, on-line at http //www fipa org

159. Grishman, R Computational Linguistics an Introduction // Cambridge Cambridge University Press 1986

160. Groenendijuk J, Stokhof, M Two Theories of Dynamic Semantics // In J van Eijck (Ed), Logics in Artificial Intelligence Berlin etc Springer-Verlag 1991 - P 5564

161. Groenendijuk, J & Stokhof, M Dynamic Montague Grammar In L Kalman and L Polos (Eds), Papers from the Second Symposim on Logic and Language Budapest Akademiai Kiado 1990 -P 3-48

162. Groenendijuk, J & Stokhof, M Dynamic Predicate Logic // Linguistics and Philosophy 1991 - Vol 14, No 1 -P 39-101

163. Gruber TR A translation approach to portable ontology specifications // Knowledge Acquisition Journal 1993 V 5. P. 199-220

164. Guarino N Formal ontology and information systems // Proceedings of FOIS'98 Trento, Italy. Amsterdam IOS Press, 1998 P 3-15

165. Guilfoyle, C, Jeffcoate, J , & Stark, H (1997) Agents on the Web Catalyst for ECommerce London Ovum Ltd, April 1997

166. Heim, I E-Type Pronouns and Donkey Anaphora Linguistics & Philosophy. -1990 Vol 13, No 2 -P 137-177

167. Herzog, O. & Rollinger, C-R (Eds >(1991) Text Understanding in LILOG Integrating Computational Linguistics and Artificial Intelligence Final Report on the IBM Germany LILOG-Project Berlin etc Springer-Verlag

168. Hirst, G Semantic Interpretation and Ambiguity // Artificial Intelligence 1988 -Vol 34 -P.131-177

169. Horrocks I A denotational semantics for Standart OIL and Instance OIL Department of Computer Science, University of Manchester, UK, 2000, http //www ontoknowledge org/oil/downl/semantics pdf

170. Horrocks I, van Harmelen F, Patel-Schneider P DAML + OIL Release (March 2001), URL http //www.daml org/2001/03/daml+oil+index

171. Hwang, СНА Logical Approach to Narrative Understanding Ph D Dissertation, U of Alberta, Edmonton, Canada -1992

172. Johnson, M Attribute-Value Logic and the Theory of Grammar Stanford, CSLI, 1988

173. Johnsonbaugh R Discrete Mathematics Fifth edition Upper Saddle River, New Jersey. Prentic Hall, 2001 621 p

174. Jowsey, E Montague Grammar and First Order Logic // Edinburgh Working Papers in Cognitive Science 1987 - Vol l,Univ of Edinburgh

175. Kamp, H A theory of truth and semantic representation // In Groenen-dijk J, Janssen T & Stokhof M (Eds), Formal Methods in the Study of Natural Language Part 1 Amsterdam Mathematical Centre 1981. - P 227-322

176. Kamp H & Reyle, U (1993) Introduction to Modeltheoretic Semantics of Natural Language, Formal Logic and Discourse Representation Theory Dordrecht' Kluwer Academic Publishers

177. Kamp, H and Reyle, U (1996) A Calculus for First Order Discourse Representation Structures // Journal for Logic, Language and Information (JOLLI), 1996

178. Labrou, Y. (1996) Semantics for an Agent Communication Language PhD thesis, University of Maryland, Baltimore County, August 1996

179. Labrou, Y., & Finin, T. (1997). Semantics and conversation for an agent comunication language. Proc. of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-97), Nagoya, Japan, August 1997.

180. Labrou, Y., & Finin, T. (1998). Semantics for an Agent Communication Language. In Agent Theories, Architectures, and Languages. Ed. by M.P.Singh, A.S.Rao, and MJ.Wooldridge. Lect. Notes in AI, Vol. 1365, Springer-Verlag, 209-214.

181. Lenat D.B. CYC: A large-scale investment in knowledge infrastructure // Communications of the ACM. 1995. Vol. 38. No. 11 (http://www.cyc.com).254. (Loom 2001) Loom Project Home Page, 2001. http://www.isi.edu/isd/LOOM/LOOM-HOME.html.

182. Meyer, R. Probleme von Zwei-Ebenen-Semantiken // Kognitionswissenschaft, -1994.-Vol.4, No.l.-P. 32-46.

183. Montague, R. Universal Grammar. Theoria. -1970. Vol.36. - P. 373-398.

184. Montague, R. English as a Formal Language. In : R.H. Thomason (Ed.), Formal Philosophy. Selected papers of Richard Montague. New Haven and London : Yale University Press. -1974. P. 188-221.

185. Montague, R. The Proper Treatment of Quantification in Ordinary English. Ibid. -P. 247-270.

186. Narin'yani, A.S. Towards an Integral Model of Language Competence // In : Computational Models of Natural Language Processing. Amsterdam : North-Holland. -1984.-P.275-295.

187. Partee B. H., ter Meulen, A., & Wall, R. Mathematical Methods in Linguistics // Dordrecht etc.: Kluwer. 1990.

188. Partee, B.H. (Ed.) Montague Grammar. New York etc.: Academia Press. 1976.

189. Peregrin, J. On a Logical Formalization of Natural Language // Kybemetika. -1990. Vol.26, No. 4. - P. 327-341.

190. Peres, J Basic Aspects of the Theory of Generalized Quantifiers // In M Filgueiras et al (Eds ), Natural Language Processing Berlin etc Springer-Verlag 1991 -P 141-157

191. Pietät, U & Von Luck, К Knowledge representation in L1LOG // In К H Blasius, U Hedtstuck & С -R Rollinger (Eds ), Sorts and Types in Artificial Intelligence Berlin etc Springer-Verlag 1990 -P 140-164

192. Pietät, U The knowledge representation language Lulog- In Herzog and Rollinger (1991) -P 357-379

193. Sadek, MD (1991) Attitudes mentales et interaction rationelle vers une theorie formelle de la communication These de Doctorat Informatique, Université de Rennes 1, France

194. Schank, R С Conceptual Dependency, a theory of natural language understanding //CognitivePsychology. 1972 V 3 N 4 P. 552-631.

195. Schank, RC, Goldman, NM, Rieger, С J, &• Riesbeck, CK Conceptual Information Processing // Amsterdam, Oxford North-Holland Publ Company, New York American Elsevier Publ Comp, Inc 1975 Книга переведена на русский язык

196. Шенк Р, Голдман Н М, Ригер Ч Дж, Ризбек К К Обработка концептуальной информации Пер с англ Подред ВМ Брябрина М Энергия, 1980-361 С

197. Shapiro S С Formalizing English // International Journal of Expert Systems 1996 V 9 N 1 P 151-171

198. Schubert, L К & Hwang, С H An episodic knowledge representation for narrative texts // Proceedings of the First Int Conf on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR'89), Toronto, Canada 1989 -P 444-458

199. Schubert LK Dynamic Skolemization, in H Bunt and R Muskens (eds), Computing Meaning, vol 1, Studies in Linguistics & Philosophy Series, Kluwer Academic Press, Dortrecht (also Boston, London), 1999,219-253

200. Schubert L К The situations we talk about In J Minker (ed), Logic-Based Artificial Intelligence, Kluwer, Dortrecht, 2000,407-439

201. Semantic Web (2001) Semantic Web Activity Statement W3C, URL http //www w3 org/2001/sw/activity

202. Sembock, TMT, Van Rijsbergen, С J SILOL A Simple Logical-linguistic Document Retrieval System // Information Processing & Management 1990 - Vol 26, No l.-P 111-134

203. Simmons RF Semantic networks thir computation and use for understanding English sentences // Computer Models of Thought and Language, R Schank and К Colby (eds) San Francisco Freeman, 1973 P. 63-113

204. Snyder, W. (2001) English Query Relationships // SQL Server Magazine, March 2001, URL http //www winnetmag com/SQL Server/Article/ArticlelD/16508/16508 html

205. Sowa, J F Conceptual Structures Information Processing in Mind and Machine // Addison-Wesley Publ Comp Reading, MA -1984

206. Sowa, J F Toward the expressive power of natural language // In Sowa, J F (Ed), Principles of Semantic Networks Explorations in the Representation of Knowledge Morgan Kaufman Publ, Inc 1991 P 157-189

207. Sowa, J F Conceptual graphs draft proposed American National Standard // W. Tepfenhart & W Cyre, eds, Conceptual Structures Standards and Practices, Lecture Notes in AI #1640, Springer-Verlag, Berlin 1999 P 1-65

208. Thomason, R.H. A Model Theory for Prepositional Attitudes. Linguistics & Philosophy. 1980. - Vol. 4, No.l. - P. 47-70.

209. Thome, R., & Schinzer, H. (1998). Market survey of electronic commerce. Informática (Slovenia), Vol. 22, No. 1. P.l 1-19.

210. Uchida H., Zhu M., Delia Senta T. The UNL, A Gift for a Millennium. A book published by The United Nations University /Institute of Advanced studies (UNU/IAS), 1999.

211. Voice (2001). "Voice Browser" Activity Voice enabling the Web! W3C paper, 2001, URL http://www.w3.org/Voice/.

212. Wilks, Y. An artificial intelligence approach to machine translation // In Computer Models of Thought and Language, R. Schank and K. Colby (Eds.), San Francisco:Freeman. 1973. - P. 114-151.

213. Winograd, T. Understanding Natural Language // New York: Academic Press;Edinburgh: Edinburgh Univ. Press. 1973.

214. Woods, W. & Kaplan, R. The lunar sciences natural language information system // BBN Report, No. 2265, Bolt, Beranek and Newman, Cambridge, Mass. 1971.

215. Wooldridge, M. (1998). Verifiable semantics for agent communication languages. Proc. of the International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS-98), Paris, France, July 2-7,1998, IEEE Press.

216. Xu L., Jeusfeld M.A. A concept for monitoring of electronic contracts. Tilburg University, The Netherlands, 2003 (URL http://infolab.uvt.nl/pub/itrs010.pdf). 19 p.

217. Zhu M., Uchida H. Universal Word and UNL Knowledge Base//Proceedings of the International Conference on Universal Knowledge Language (ICUKL-2002), 25-29 Novenmber 2002, Goa of India;http://www.unl.ias.edu/publications/UW%20and%20UNLKB.htm.