Представление моделей и алгоритмов в лингвопроцессорах сетями Петри тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Желтов, Павел Валерианович

• Желтов, Павел Валерианович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Желтов, Павел Валерианович

Введение.

Глава 1. Лингвопроцессоры и формальные модели. Анализ и разработка.

1.1. Концептуальная схема и основные определения.

1.2. Анализ имеющихся лингвопроцессоров и разработка методов их моделирования.

1.3. Анализ и разработка формального аппарата.

1.4. Структурная схема разрабатываемого лингвопроцессора.

Выводы.

Глава 2. Модели и алгоритмы морфологического анализатора.

2.1. Атрибутивно-типовая модель.

2.2. Сетевые модели морфологического корректора и их алгоритмы.

2.3. Сетевые модели морфологического анализатора и их алгоритмы.

Выводы.

Глава 3. Модели и алгоритмы синтаксического анализатора.

3.1. Структура данных для синтаксического анализатора.

3.2. Синтаксические отношения.

3.3. Сетевые модели синтаксического анализатора и их алгоритмы.

3.4. Синтаксический классификатор.

3.5. Моделирование параллельной обработки информации в лингвопроцессорах.

Выводы.

Глава 4. Разработка и описание комплекса программ.

4.1. Структура программного комплекса.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Представление моделей и алгоритмов в лингвопроцессорах сетями Петри»

Актуальность темы. В связи с развитием вычислительной техники интенсивно ведутся работы по созданию различных систем искусственного интеллекта. Эти системы призваны смоделировать некое подобие человеческого мышления. А так как человеческое мышление тесно связано с речью, то создание формальных моделей языка призвано играть в данном направлении важную роль.

Формальная модель естественного языка (ЕЯ) представляет собой знания о ЕЯ, формализованные средствами какого-либо математического аппарата.

Формальные модели языка, реализованные на компьютере, входят в качестве составных частей в системы машинного перевода (МП), подсистемы общения с базами данных (БД) и базами знаний (БЗ) на неограниченном ЕЯ, экспертные системы и другие информационные системы. Разработка систем, способных понимать ЕЯ, считается основной целью исследований в области искусственного интеллекта.

Общим для всех этих систем является наличие лингвопро-цессора (ЛП), т.е. преобразователя, осуществляющего анализ текста на естественном языке, переход к его формальному представлению и синтез - построение текста по его представлению. Как правило, лингвистические процессоры содержат морфологический и синтаксический блоки анализа и синтеза. Причем задача анализа гораздо сложнее задачи синтеза, а лингвопроцессоры, настроенные на анализ, обратимы в направлении синтеза, поэтому создание анализаторов является актуальным. Из работ, выполненных в России и за рубежом, наиболее интересными являются исследования Ю.Д. Апресяна, И.М. Богуславского, Р.Г. Бухараева, Ю.Р. Валькмана, В.А. Вудса,

Б.Ю. Городецкого, В.М. Захарова, JI.JI. Иомдина, Киммо Кос-киньеми, О.С. Кулагиной, М.Г. Мальковского, И.А. Мельчука, Л.Г. Митюшина, А.С. Нариньяни, О.А. Невзоровой, Н.В. Перцо-ва, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, В.Д. Соловьева, П.И. Сосни-на, Д.Ш. Сулейманова, JI.JI. Цинмана, С.А. Шарова и других. Анализ этих работ показывает, что в современной науке существует обширный круг проблем, связанных с разработкой моделей и алгоритмов лингвопроцессоров. Особенно актуальным является целостный анализ лингвопроцессоров как технических объектов и разработка сквозной методологии моделирования, используя однотипный математический аппарат.

Объектом исследований являются лингвопроцессоры.

Предметом исследований являются структуры, модели и алгоритмы морфологического и синтаксического анализаторов ЛП.

Целью работы - разработка сетевых моделей и алгоритмов для морфологического корректора и анализатора, синтаксического анализатора и классификатора ЛП.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

1. Представление моделей лингвопроцессоров сетями Петри.

2. Разработка структур данных, моделей и алгоритмов морфологического анализатора.

3. Разработка структур данных, моделей и алгоритмов морфологического корректора (МК).

4. Разработка структур данных, моделей и алгоритмов СА.

5. Разработка структуры данных, модели и алгоритма синтаксического классификатора (СК).

6. Разработка и описание комплекса программ, реализующих ЛП.

Математический аппарат. В работе применены методы моделирования систем, аппарат сетей Петри, реляционное проектирование с помощью СУБД, теория алгоритмов и технология программирования.

Научная новизна.

1. В диссертации впервые широко использованы Сети Петри для моделирования блоков лингвопроцессора и самого ЛП. Предложенные модели представлены в алгебраической форме.

2. Предложены гибкие сети для моделирования схем следования, сетевые модели функционирования лингвопроцессора и его компонент на основе сетей Петри.

3. Смоделированы взаимодействия блоков ЛП, а также их компоненты: алгоритмы и структуры данных.

4. Лингвопроцессор исследован как система с учетом взаимосвязей между ее компонентами. Структуры данных и алгоритмы сбалансированы по сложности, что делает систему удобной и эффективной в применении.

5. С помощью сетей Петри смоделирована параллельная обработка информации в лингвопроцессоре, повышающая быстродействие системы

6. На основе полученных моделей и алгоритмов разработан комплекс программ, реализующий ЛП, состоящий из морфологического анализатора и корректора, а также синтаксического анализатора и классификатора.

Достоверность полученных результатов оценивается на основе результатов экспериментов.

Практическая ценность работы. Сетевые модели и алгоритмы, предложенные в диссертации, позволяют решать задачи разработки пакетов прикладных программ для автоматизации обработки текстов на ЕЯ, в частности корректоров, помогающих пользователям обнаруживать и исправлять ошибки в ЕЯ-тексте. Атрибутивно-типовые модели, разработанные в диссертационной работе, обеспечивают компактное хранение информации, быстрый доступ к данным. Гибкие сети и разработанные на их основе схемы следования делают возможной работу ЛП при неполных, нечетких и недостоверных данных. Созданные формальные модели ЕЯ могут быть положены в основу вопросно-ответных и экспертных систем. Морфологическая база данных может быть использована как информационно-справочная база для построения двуязычных ЛП. Полученные в диссертации результаты способствуют расширению сферы использования русского языка, как языка компьютерных технологий.

Реализация и внедрение резульгаоюв. Теоретические и практические результаты диссертационной работы, в том числе их программная реализация, были внедрены на кафедрах компьютерных технологий и сравнительно-сопоставительного языкознания Чувашского государственного университета. Результаты исследований используются в учебном процессе при проведении лекций и лабораторных работ по курсу «Модели и методы искусственного интеллекта». Представление моделей гибкими сетями были получено при выполнении научных исследований в рамках проекта № 98-01-03287, поддержанного Российским фондом фундаментальных исследований.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Сетевые модели, алгоритмы и структуры данных морфологического анализатора лингвопроцессоров.

2. Сетевые модели, алгоритмы и структуры данных морфологического корректора лингвопроцессоров.

3. Сетевые модели, алгоритмы и структуры данных синтаксического анализатора лингвопроцессоров.

4. Сетевая модель и алгоритм синтаксического классификатора.

5. Комплекс программ, реализующий разработанные модели и алгоритмы в ЛП.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на Итоговой научной конференции «Технические науки: Сегодня, завтра» (Чебоксары, 1997), Всероссийской конференции-фестивале творчества студентов «Юность Большой Волги» (Чебоксары, 1999, 2000), Всероссийском семинаре «Проблемы прикладной лингвистики» (Пенза, 2001), Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов - 2002» (Москва, 2002), Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике» (Чебоксары, 2002, 2004), Казанской школе по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL-2003 (Казань,

2003), Научной школе «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» (Саранск, 2003), научной студенческой конференции (Чебоксары, 2000, 2001, 2002, 2003,

2004), Всероссийской научной конференции «Динамика нелинейных электротехнических и электронных систем» (Чебоксары, 2003), Региональной научной конференции «Волжские земли в истории и культуре России» (Чебоксары, 2003), семинаре по моделированию (Казань, 2004).

На конкурсе работ студентов и молодых ученых в 2004 г. работа была награждена дипломом Министерства образования Российской Федерации.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 3i5 работ.

Структура и объем работы. Работа содержит введение, 4 главы, заключение, список использованной литературы, приложение. Объем работы - 171 страница.

В первой главе рассмотрена концептуальная модель лин-гвопроцессора как системы. Сделан вывод о том, что проанализированные лингвопроцессоры, несмотря на все их достоинства, не сбалансированы по сложности. Предложены сети Петри и гибкие сети как аппарат для построения моделей и как аппарат для моделирования взаимодействия компонентов системы, таких как формальные модели, структуры данных и алгоритмы, т. е. как мета-аппарат. Представлена архитектура разработанного лингвопроцессора - направленного на анализ.

Вторая глава посвящена разработке структурно-алгоритмической модели морфологического анализатора. Она состоит из атрибутивно-типовой модели, структур данных и алгоритмов анализа. Для моделирования и реализации атрибутивно-типовой модели применены формальный аппарат сетей Петри и реляционный аппарат соответственно В атрибутивно-типовой модели существуют следующие типы отношений: а) шаблоны; б) атрибуты. Основные понятия сетей Петри отображены в соответствующие термины и понятия лингвопроцессора.

В третьей главе излагается структурно-алгоритмическая модель синтаксического анализатора лингвопроцессора. Основной задачей синтаксического анализатора лингвопроцессора является преобразование морфологической структуры предложения, поступающей с выхода морфологического блока, в синтаксическую структуру. Так как морфологическая структура предложения состоит из морфологической структуры отдельных словоформ, то переход от морфологической структуры предложения к его синтаксической структуре осуществляется путем установления синтаксических связей между морфологической структуры слов и между самими связями. При этом морфологические структуры отдельных словоформ служат для установления этих связей. В работе эти связи представлены синтаксическими отношениями.

В четвертой главе описывается созданный на базе разработанных алгоритмов комплекс программ. В его состав входят: 1) морфологическая база данных; 2) морфологический анализатор; 3) морфологический корректор; А) синтаксический анализатор; 5) синтаксический классификатор. Проведен анализ результатов работы лингвопроцессора, который показал, что время работы программы имеет квадратичную зависимость от количества слов анализируемого текста.

В приложении приводится интерфейс комплекса программ.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Желтов, Павел Валерианович

Выводы

1. Разработана структура данных для представления синтаксической структуры предложения. Эта структура данных состоит из двух массивов, в одном из которых хранятся найденные в предложении СинтО, а во втором - информация о связях между самими СинтО (соответствует узлам древовидной структуры) . Она сочетает в себе все преимущества древовидной структуры и не имеет ее недостатков.

2. Получен набор из 16 синтаксических отношений, позволяющий разложить простое предложение на его синтаксические составляющие. Для представления СинтО разработана структура данных.

3. Разработана модель на сетях Петри и алгоритм синтаксического анализа, состоящий из алгоритма установления СинтО между компонентами предложения СинтО и алгоритма установления связей между самими СинтО, временная сложность Л данных алгоритмов не превышает (п -п)/2 для алгоритма установления СинтО между компонентами предложения, где л -число МорфС, и С2(п2-п)/2 для алгоритма установления связей между самими СинтО, где л - число СинтО предложения.

4. Разработана схема классификатора, создана структура данных для ее хранения, а также модель на сетях Петри и алгоритм классификатора. Временная сложность данного алгоритма является линейной и не превышает п*С сравнений, где С - число типов предложений в классификации, а л количество предложений в тексте.

5. С помощью сетей Петри разработана модель параллельной обработки информации в лингвопроцессоре. Если последовательная обработка информации в ЛП занимает т*[ (п+1) /2] +CS (l2i~h) /2+.+С!* (12х-Ы /2+ (к2,-^) /2+.Л (к2х-кх)/2+С2Х сравнений, где х - число предложений в тексте, т -число слов в тексте, п - число морфем в базе данных, Ci -число синтаксических отношений в базе данных, li - число морфологических структур в i-ом предложении, ki - число СинтО в i-ом предложении, С2 - число типов предложений в классификации, то для модели параллельной обработки информации для анализа текста из х предложений будет требоваться в среднем С3*[ (п+1)/2]+CS (l^-li)/2+.+С!* (12х-1К)/2+(к21-к1)/2+.+ (к2х-кх)/2+С2 сравнений, где С3 минимальное количество слов, требующееся для установления СинтО (например для русского языка оно в среднем равно 2, т.к. большинство отношений бинарные).

Глава 4.Разработка и описание комплекса программ

4.1. Структура программного комплекса

При разработке программного комплекса было решено исходить из таких принципов, как:

1) максимальная визуальная приближенность структур данных и алгоритмов программного комплекса к их описанию в главах 2 и 3;

2) простота и прозрачность структур комплекса программ и составляющих его модулей;

3) ориентированность на пользователя - лингвиста, что подразумевает лиц, имеющих достаточно общее представление о программировании, т.е. фактически не обязательно являющихся программистами-профессионалами, каковыми и являются лингвисты;

4) возможность дополнения базы знаний другими флективными и агглютинативными языками;

5) учет пожеланий сотрудников филологического факультета ЧГУ, работающих на кафедре сопоставительного и прикладного языкознания, самостоятельно изучивших программирование на языке Object Pascal в среде программирования Delphi и планирующих использовать разработанный комплекс программ в учебной и научной деятельности.

С учетом вышесказанного языком программирования был выбран Object Pascal, получивший широкое распространение не только среди программистов, но и среди представителей гуманитарных наук, интересующихся программированием, а в качестве программной среды для отладки комплекса программ был вы-# бран компилятор Delphi 6 фирмы Borland.

Среда программирования Delphi позволяет реализовывать современный графический интерфейс для демонстрации возможностей программного комплекса и является высоконадежной.

Программный комплекс был налажен с помощью компилятора Delphi б фирмы Borland и протестирован в операционных системах Windows 95, Windows 96, Windows NT 3.51, Windows NT 4.0, Windows ME, Windows 2000 и Windows XP.

Программный комплекс состоит из следующих модулей:

1) модуль, содержащий структуры данных морфологии (Unit MorphStruct);

2) модуль, содержащий алгоритмы морфемного анализа (Unit MorphemAlgorithms);

3) модуль, содержащий алгоритмы определения морфологических характеристик (Unit MorphAlgorithms);

4) модуль, содержащий структуры данных синтаксиса (Unit SyntStruct);

5) модуль, содержащий алгоритмы синтаксиса (Unit Synt-Algorithms);

6) модуль, содержащий алгоритм классификации предложений по типам (Unit Classification);

7) модуль пользовательского интерфейса (Unit Unitl) Морфологическая база знаний была подробно описана в разделе 2.2, синтаксическая база знаний - в разделе 3.2. Модуль

Ф пользовательского интерфейса содержит чисто прикладную информацию и приводится в приложении. Остальные же модули описываются ниже.

Рис .4.1. Схема взаимодействия модулей

4.1.1. Модуль MorphStruct Этот модуль содержит структуры данных, переменные и связанные с ними функции.

Интерфейс модуля(Interface). Типы данных.

Заключение

1. Разработан ЛП, являющийся сбалансированным по сложности между формальным аппаратом описания ЕЯ, структурами данных и алгоритмами. Для этого в качестве мета-аппарата моделирующего компоненты ЛП и их взаимодействия были выбраны сети Петри как единственный математический аппарат, который поддерживает функциональную спецификацию, моделирование и оценку, а также обеспечивает визуальную поддержку.

Моделирование производилось с помощью графового представления сетей Петри, которые представлялись в алгебраической форме и вводились в ЭВМ для анализа. Анализ моделей осуществляется с помощью построенной на ЭВМ ленты достижимости. Модели на сетях Петри представляют алгоритмы ЛП, их взаимодействия со структурами данных и формальной моделью

ЕЯ, а также используется как формальный аппарат описания ЕЯ, для создания формальных моделей

2. Разработаны принципы сравнительно - сопоставительного подхода к созданию формальных моделей ЕЯ и проектированию лингвопроцессоров, позволяющий легко объединять созданные ЛП для разных языков в систему МП.

3. Разработан ЛП состоящий из двух блоков: морфологического и синтаксического анализаторов.

4. В морфологическом анализаторе разработаны: а) атрибутивно-типовая модель ЕЯ; с помощью сетей Петри сформулирована ее взаимодействие с алгоритмами. Данная модель реализована с помощью реляционного аппарата в виде мор* фологической базы данных. б) модели и алгоритмы морфемного анализа для нахождения префиксов, суффиксов, аффиксов, частиц, окончаний на сетях Петри.

Временная сложность этих алгоритмов не превышает (п+1)/2 сравнений, где л-общее число морфем в базе данных. в) модели и алгоритмы определения части речи словоформы на сетях Петри, основанной на приоритетах части речи и их пересекаемости, частично снимающий проблему омонимии, а также алгоритмы определения морфологических характеристик. Сложность каждого из алгоритмов также не превышает (п+1)/2 сравнений, где л-общее число морфем.

5. В морфологическом корректоре разработаны: а) гибкие лингвистические сети Петри для представления схем следований морфем и атрибутивно-типовой модели. б) инструментарий на основе лингвистических сетей на вход которого подается схема следования морфем в алгебраической записи, а на выходе получается разложение сетевой схемы на набор линейных путей. Эти пути служат для коррекции анализа и синтеза словоформ.

6. В синтаксическом анализаторе разработаны: а) структура данных для представления синтаксических структур предложения. Она состоит из двух массивов, в одном из которых хранятся найденные в предложении синтаксические отношения, а во втором информация о связях между СинтО (соответствует узлам древовидной структуры), сочетает в себе все преимущества древовидной структуры и не имеет ее недостатков. б) модель представления синтаксических отношений в виде сети Петри, структура данных для записи СинтО и записи набора из 16 СинтО, позволяющий разложить любое простое предложение на его синтаксические составляющие. в) модель и аппарат анализа синтаксической структуры на сетях Петри, состоящий из алгоритма установления СинтО между компонентами предложения и алгоритма установления связей между самими СинтО, объединяющий их в синтаксическую структуру.

Временная сложность данных алгоритмов не превышает (п2-п)/2 сравнений для алгоритма установления СинтО между компонентами предложения, где л - число МорфС, и С2(п2-п)/2 сравнений для алгоритма установления связей между самими СинтО, где п - число СинтО предложения.

7. В синтаксическом классификаторе разработаны: а) схема классификации предложений по типам; б) структура данных для ее хранения; в) модель на сетях Петри и алгоритм, классифицирующий

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Желтов, Павел Валерианович, 2005 год

1. Апресян Ю.Д., Богуславский И.М., Иомдин JT.J1. и др. Лингвистический процессор для сложных информационных систем.-М.: Наука, 1992. 256 с.

2. Апресян Ю.Д. Образ человека по данным языка: попытка системного описания // Вопросы языкознания. М.: Наука, 1995, №1.

3. Васильев В. В., Кузьмук В. В. Сети Петри, параллельные алгоритмы и модели мультипроцессорных систем. Киев, 1990. 216 с.

4. Валькман Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследователь ского проектирования: формальные системы и семиотические модели. Киев: Port-Royal, 1998. 250 с.

5. Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. 2-е изд. М., 1988. 208 с.

6. Вудс В.А. Сетевые грамматики для анализа естественного языка II Кибернетический сборник. М., 1976. Вып. 13. - С. 121-158.

7. Гатиатуллин А.Р. Интегрированный программно-информацион ный комплекс «Морфема» // Сборник трудов Международного семинара но компьютерной лингвистике и ее приложениям «Диалог-98». Казань, 1998. - С.453-466.

8. Гатиатуллин А.Р. Реализация синтаксического генератора предложений татарского языка // Сборник трудов Математического центра имени И.И. Лобачевского. Т.4. Компьютерная лингвистика Казань, 1999. - С.41-50.

9. Григорьев А.В. Представление генетических алгоритмов се тями Петри в задаче размещения: Автореф. дис. . канд. техн. наук // Чувашский гос. ун-т. Чебоксары, 2002. 22 с.

10. Димитриев А.П. Стохастическая оптимизация в задаче размещения на сетях Петри: Автореф. дис. . канд. техн. наук // Чувашский гос. ун-т. Чебоксары, 2001. 23 с.

11. Десрочерс А. А., Ал-Джар Р. Й. Приложения сетей Петри в производственных системах: Моделирование, управление и анализ производительности. Нью-Йорк, 1995. 270 с.

12. Желтов П.В., Желтов В.П. Разработка лингвопроцессора для анализа естественного языка. Вестник Чувашского государственного университета. Естественные и технические науки. № 2. Чебоксары, 2002.

13. Желтов П.В. Лингвистический процессор в системах искусственного интеллекта. Конспект лекций. Чуваш, гос.ун-т.-Чебоксары. 2004.

14. Желтов П.В. Концептуальная модель лингвопроцессора. Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике. Материалы V Всероссийская научно-техническая конференция, Чебоксары, Изд-во Чуваш, ун-та, 2004. С.288-289.

15. Желтов П.В. Сравнительно-сопоставительный подход в проектировании лингвопроцессоров. Математические модели и их приложения: Сб. науч. Тр. Вып. 6 Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та. 2004. 2 с.

16. Желтов П.В, Захаров В.М. Моделирование лингвопроцессоров сетями Петри // Эволюционное моделирование / Труды Казанского городского семинара «Методы моделирования». Вып. 2. Казань: Изд-во «Фэн», 2004. 4 с.

17. Желтов П.В., Желтов В.П. О различных представлениях графа. Технические науки: Сегодня и завтра: Тезис докладов юбилейной итоговой научной конференции. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1997. 2с.

18. Желтов П.В. Атрибутивно-типовая модель лексики в сравнительно-сопоставительном аспекте. Вестник Чувашского государственного университета. Естественные и технические науки. № 2. Чебоксары, 2003.

19. Желтов П.В. Атрибутивно-типовая модель лексики. Чуваш, гос. ун-т. Чебоксары. Деп. в ВИНИТИ 07.04.04 № 571-В2004.

20. Желтов П.В Атрибутивно-типовая модель лексики. Математика в высшем образовании. Тезисы докладов 12-й международной конференции. Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та. 2004. С.124.

21. Желтов П.В. Морфологический анализатор чувашского языка. Материалы Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2002», М., 2002 .

22. Желтов П.В. Объектно-ориентированная модель морфологического анализа. Материалы XXXV научной студенческой конференции/ Чуваш, гос. ун-т, Чебоксары, 2001 .

23. Желтов П.В., Желтов В.П. Алгоритмы морфемного анализа. Чуваш, гос. ун-т. Чебоксары, 2002. - 9с.: Деп. в ВИНИТИ, 31.01.02 №198-В2002.

24. Желтов П.В., Желтов В.П. Объектно-ориентированное программирование и морфологический анализ.Чуваш.гос.ун-т. Чебоксары, 2001, Деп. в ВИНИТИ №1056-В2001.

25. Желтов П.В., Желтов В.П. Программный морфологический анализатор. Чуваш, гос.ун-т. Чебоксары, 2001. - 27 с:. Деп. в ВИНИТИ №483-В2001.

26. Желтов П.В. Модели и алгоритмы морфологического анализа Чуваш, гос.ун-т.-Чебоксары.2004.-20 с.-Рус.- Деп.в ВИНИ-ТИ.29.01.2004,№159=В2004

27. Желтов П.В. Алгебраическое представление сетевой модели морфологического анализатора лингвопроцессора. Математические модели и их приложения: Сб. науч. Тр. Вып. б Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та. 2004. 2 с.

28. Желтов П.В. Алгоритм распознавания однокоренных слов и его программная реализация. Наука, творчество, информация: Материалы XXXIII научной студенческой конференции / Чуваш, ун-т, Чебоксары, 1999 г. 1 с.

29. Желтов П.В., Серолапкин А.В. Алгоритм распознавания однокоренных слов и его программная реализация, I Всероссийская конференция фестиваль творчества студентов «Юность большой Волги», Чебоксары , 1999. 1с.

30. Желтов П.В. Программный лексический анализатор, Материалы XXXIV научной студенческой конференции/ Чуваш, ун-т, Чебоксары, 2000. 1 с.

31. Желтов П.В., Серолапкин А.В. Программный лексический анализатор. II Всероссийская конференция-фестиваль творчества студентов "Юность Большой Волги", Чебоксары , 2000. 1с.

32. Желтов П.В., Желтов В.П. Структурно-функциональные модели лексики. Материалы XXXVII научной студенческой конференции /Чуваш, ун-т, Чебоксары, 2003.

33. Желтов П.В. Сетевые модели для анализа, синтеза и коррекции словоформ. Чуваш. гос.ун-т.-Чебоксары. Деп.в ВИНИТИ,19.02.2004,№200-В2004.

34. Желтов П.В., Желтов В.П., Димитриев А.П. Представление словоформ с помощью сетей Петри. Материалы V Всероссийской научной конференции «Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем». Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 2003.

35. Желтов П.В. Гибкие сети в моделировании лингвопроцессо-ров. Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике. Материалы V Всероссийская научно-техническая конференция, Чебоксары, Изд-во Чуваш, ун-та, 2004. С.286-267.

36. Желтов П.В., Желтов В.П. Петри-машина, предназначенная для обработки алгоритмов. Материалы V Всероссийской научной конференции «Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем». Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 2003.

37. Желтов П.В. Проблемы синтаксического анализа русского языка. Материалы XXXVI научной студенческой конференции/ Чуваш. ун-т, Чебоксары, 2002 .1с.

38. Желтов П.В. Синтаксический анализатор простых предложений русского языка. Проблемы прикладной лингвистики: Сборник материалов Всероссийского семинара. Часть I. Пенза, 2001. 1с.

39. Желтов П.В. Модели и алгоритмы синтаксического анализа Чуваш, гос.ун-т.-Чебоксары. Деп.в ВИНИТИ, 19.02.2004,№291-В2004.

40. Желтов П. В. Алгебраическое представление сетевой модели классификатора лингвопроцессора. Математические модели и их приложения: Сб. науч. Тр. Вып. 6 Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та. 2004. 2 с.

41. Желтов П.В. Сетевые модели и их алгебраическое представление в лингвопроцессорах. Чуваш, ун-т. Чебоксары,2004.19 с. Деп. в ВИНИТИ. 10.06.04, № 985-В2004.

42. Желтов В.П., Желтова JI. В. Моделирование систем и дискретные математические модели: Текст лекций. Чебоксары, 1995. 124 с.

43. Желтов П.В., Губанов А.Р. Опыт составления программ по русскому языку. Материалы XXXVI научной студенческой конференции/ Чуваш. Ун-т, Чебоксары, 2002. 1 с.

44. Желтов П.В., Желтов В.П. Создание региональных компьютерных фондов. Материалы региональной научной конференции «Волжские земли в истории и культуре России» (г.Чебоксары, 20-21 июня 2003 г.). Москва: Вуз и школа, 2003. 5 с. (стр.168-172).

45. Желтов П.В. Исследование рекурсивных структур формальными методами Чуваш, гос.ун-т.-Чебоксары. 2004.-20 с.-Рус.-Деп.в ВИНИТИ.05.01.2004,№5-В2004

46. Захаров В.М., Желтов П.В. Моделирование обработки информации в лингвопроцессорах сетями Петри. Казань, 2004. 20 с. (Препринт / Изд-во Казан, гос. техн. ун-та. Казань, 04П2) .

47. Кибрик А.Е. Для чего нужны формальные модели языка ? // Сборник трудов Формально-логические и компьютерные модели языков в рамках российской конференции по искусственному интеллекту КИИ-9б Казань: Изд-во "Фэн". -1996. -С.3-5.

48. Кишиневский М.А., Таубин А.Р., Цирлин B.C. Сети Петри и анализ переключательных схем // Кибернетика. 1982. №4.

49. Котов В.Е. Алгебра регулярных сетей Петри // Кибернетика. 1980. №5.

50. Котов В.Е. Сети Петри. М., 1984. 160 с.

51. Кузьмук В. В. Применение модифицированных Е-сетей для построения параллельных алгоритмов // Докл. АН УССР. Сер.А. 1985. № 8. С. 65-68.

52. Кулагина О.С. Исследования по машинному переводу. М. Наука. 1979. 320 с.

53. Кутанов А. Т., Юдицкий С. А. Комплекс моделей компьютеризированной системной инженерии: CASE-технологии // Автоматика и телемеханика. 1995. № 1. С. 174 187.

54. Лавров С.С. Архитектура баз знаний // Программное обеспечение вычислительных комплексов новой архитектуры. Новосибирск НФ ИТН и ВТ АН СССР, 1986.-С.3-13.

55. Лескин А. А., Мальцев П. А., Спиридонов А. М. Сети Петри в моделировании и управлении. Л., 1989. 133 с.

56. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. -М.: Изд-во МГУ, 1985.-214 с.

57. Математическое моделирование технологических процессов и метод обратных задач в машиностроении / А.Н. Тихонов, В.Д. Кальнер, В.Б. Гласко. М., 1990. 264 с.

58. Мурата Т. Сети Петри: Свойства, анализ, приложения // Тр. ин-та инженеров по электротехнике и радиоэлектронике: Пер. с англ. Т. 77. 1989. № 4. С. 41 85.

59. Нариньяни А.С. Автоматическое понимание текста новая перспектива // В сб. Трудов 130. -С. 203-208.

60. Нариньяни А.С. Искусственный интеллект: стагнация или новая перспектива? -Пущине: РАЙИ//В сб. Трудов в 3-х томах 133. T.I. С. 15-29.

61. Никонов В.В., Подгурский Ю.Е. Применение сетей Петри // Зарубеж. радиоэлектроника. 1986. № 11. С. 17-37.

62. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем: Пер. с англ. М., 1984. 264 с.

63. Прос Дж.-М., Ксай Кс. Сети Петри: Средство для разработки и управления производственными системами. Мец; Нью-Йорк, 1996. 200 с.

64. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: «Мир», 1980. 476 с.

65. Розенблюм Л.Я. Сети Петри // Техническая кибернетика. 1983. № 5. С. 12 40.

66. Руднев В. В. Словарные сети Петри // Автоматика и телемеханика. 1987. № 4. С. 102 108.

67. Русская грамматика М.: Наука, 1980. Т. 1: Фонетика. Фонология. Ударение. Интонация. Словообразование. Морфология. 783 с. Т 2: Синтаксис. 709 с.

68. Рыжов В.А. Динамичные сети Петри. М., 1988. 24 с.

69. Соловьев В.Д.Запоминание порядка слов в предложе-нии//Когнитивная и компьютерная лингвистика. Казань :Изд.КГУ, 1994, 49-56.

70. Соснин П.И. Человеко-компьютерная диалогика.- Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2001.285 с.

71. Сулейманов Д.Ш., Гатиатуллин А.Р. Формальное описание значений аффиксальных морфем // Сборник трудов Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям «Диалог-98». Казань, 1998.-С.713-725.

72. Сулейманов Д.Ш., Гатиатуллин А.Р. Интегрированный программно-информационный комплекс «Морфема» // Сборник трудов шестой национальной конференции с международным участием КИИ-98 в трех томах. T.I. Пущине, 1998. -С.208-214.

73. Сулейманов Д.Ш., Гатиатуллин А.Р. Синтаксический анализатор предложений татарского языка // Сборник трудов Математического центра имени Н.И. Лобачевского. Т.4. Компьютерная лингвистика. Казань, 1999. - С.111-126.

74. Таль А. А., Юдицкий С. А. Иерархия и параллелизм в сетях Петри: Сложные автоматные сети с параллелизмом // Автоматика и телемеханика. 1982. № 7.С. 113-123; № 9. С. 83-89.

75. Татарская грамматика. В 3-х томах. Казань: Татарское кн. изд-во, 1993.

76. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М., 1984. 496 с.

77. Хан А.А., Хура Г.С., Сингх X., Нанда Н.К. Представление логических операций уравнениями состояний на основе сети Петри / Тр. инженеров ин-та электротехники и радиоэлектроники. Т.69. 1981. № 4. С.93-95.

78. Хомский Н. Синтаксические структуры // Пер. с англ.: Chomsky N. Syntactic Structures в сб. «Новое в лингвистике», вып.2. М.: Изд-во ин.лит., 1962.

79. Шаров С.А. Средства компьютерного представления лингвистической информации. URL: http//nl-web/.

80. Ширяев В. Д. Основы алгоритмизации. Учеб. пособие. Саранск, 1993.

81. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Предпроектное моделирование функционирования организационных систем. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2004. 120 с.

82. Evan L. Antworth.PC-KIMMO: A two-level processor for Morphological analisys.- SUMMER INSTITUTE OF LINGUISTICS: Occasional Publications in Academic Computing, 1990 (опубликовано в Интернете, www.sil.org).

83. Khodabandeh A. Introduction to Artifex and its Petri Nets. Chech., 1999.

84. Petri C. A. General net theory Proc. Jt. IBM Seminar, Univ. Newcastle Upon Tyne. Set. 1976.

85. Simulation modeling and analysis / Averill M. Law, W. David Kelton. 2nd ed. p. cm. (McGraw-Hill series in industrial engineering and management science), 1991.

86. Victor H. Yngve, The depth hypothesis// Proceedings of symposia in applied mathematics, vol XII (русский перев.: Новое в зарубежной лингвистике, Вып. 4 М.: Прогресс, 1965 - с. 126-138).

87. Edward L. Keenan, Bernard Comrie. Noun phrase accessibility and universal grammar. In "Linguistic Inquiry", Vol. 8, no 1, 1997, p. 63 -98 (русский перев.: Новое в зарубежной лингвистике, вып. 11 - М.: Прогресс, 1982).