Синтез визуальных объектов по естественно-языковому описанию на базе интегрированной онтологии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Литвинович, Артем Владимирович

• Литвинович, Артем Владимирович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Литвинович, Артем Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ СИНТЕЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ОПИСАНИЮ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ СТРУКТУР.

1.1. Интегральная система.

1.2. Общие принципы ТТР-компонента интегральной системы.121.3. Визуализация, онтология и лингвистическая трансляция.

1.3.1 Визуализация.

1.3.2 Онтология.

1.3.3 Лингвистическая трансляция.

1.4. Программные средства для визуализации.

1.5 Визуализация в САПР.

1.6 ТТР-системы.

ГЛАВА 2. ЯЗЫК ОПИСАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ GRASP.

2.1. Общая характеристика языка GRASP.

2.2. Неформальное описание языка GRASP.

2.2.1. Д-язык.

2.2.2. П-язык.

2.3. Формальное описание языка GRASP.

2.3.1 Д-язык.

2.3.2 П-язык.

2.3.3 Интерпретация П-языка.

2.4. Реализация GRASP.

2.5. Выводы и результаты.

ГЛАВА 3. ОНТОЛОГИЯ И СИНТЕЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

3.1. Онтологии как средство интеграции приложений.

3.2. Интерфейс онтология - генерация изображений.

3.2.1. Онтологическое описание конструкций.

3.2.2. Варианты интерфейса.

3.3. Реализации интерфейса и вопросы эффективности.

ГЛАВА 4. ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОНТОЛОГИИ.

4.1. Проблема обработки естественного языка.

4.2. Реализованный вариант лингвистической трансляции.

4.3. Элементы лингвистического обеспечения онтологии.

4.3.1. Общие сведения.

4.3.2. Графематический анализ.

4.3.3. Морфологический анализ.

4.3.4. Синтаксический анализ.

4.3.5. Семантическая интерпретация.

4.3.6. Семантический/проблемный анализ.

ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОЦЕНКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

5.1. Общие сведения.

5.2. Автономное тестирование GRASP и среда "Космическая верфь".

5.3. Тестирование в интегральной системе.

5.3.1. Генерация текста на GRASP из онтологии.

5.3.2. Трансляция текста на GRASP в онтологию.

5.4. Верификация онтологии и возможности расширения.

5.5. Визуализация научных данных.

5.5.1. Использование GRASP для визуализации научных данных

5.5.2. Визуализация междисциплинарных данных.

5.5.3. Визуализация происхождения данных.

5.6. Моделирование процесса сурдоперевода.

5.7. Визуализация для ТТР-систем.

5.8. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Синтез визуальных объектов по естественно-языковому описанию на базе интегрированной онтологии»

Актуальность темы.

Технологии трехмерной визуализации в современной науке и технике являются неотъемлемым и весьма важным элементом обработки сложной информации о пространственном строении объектов [1]. Технологии уровня OpenGL или Direct3D [2] позволяют не только наглядно представлять пространственный объект, но и преобразовывать изображение, используя операторы сдвига, поворота, изменения масштаба и т.п.

На текущий момент разработано множество алгоритмов и методов визуализации (растеризация, рейкастинг, трассировка лучей, трассировка путей), которые обычно совмещаются в передовом программном обеспечении, чтобы получить достаточно качественное и фотореалистичное изображение при оптимальных затратах вычислительных ресурсов.

В качестве наиболее известных программных средств следует упомянуть OpenGL, OpenGL ES, WebGL, Java OpenGL, 03D, GLSL и HLSL, POV-Ray SDL, VRML, X3D [3, 4, 5]. Однако при всем разнообразии этих средств создание инструментального средства, обладающего развитыми процедурной и декларативной составляющей, компактностью и наглядностью описания изображений, возможностями расширения, и, наконец, средой визуального программирования, является достаточно актуальной проблемой.

Существенно возрастает актуальность такого программного обеспечения, если оно успешно интегрируется с онтологическими описаниями, поскольку во многих областях (создание прототипов конструкций, медицина, коммерческие приложения, использующие OLAP-технологии, интеллектуальные обучающие программы, междисциплинарная интеграция данных наблюдений и т.д.) требуется визуализация именно концептуального уровня.

Интеграция системы визуализации с онтологиями и средствами лингвистической трансляции является наиболее сложной проблемой, требующей комплексного подхода [6]. Если программные средства визуализации получили достаточное развитие (уже упомянутые OpenGL и т.д.), количество онтологий весьма велико, обработка естественного языка достигла определенного уровня, то интеграция предоставляемых этим программным обеспечением возможностей в рамках целостной системы пока далека от концептуальной и технологической зрелости. Отдельные аспекты этой проблемы исследованы в работах [7, 8, 9].

В этих работах рассмотрена роль онтологий для обеспечения интеграции, возможности использования онтологий в различных областях, в том числе в САПР и в поддержке научной и образовательной деятельности. Всеми авторами отмечается большой потенциал и перспективность семантических технологий в самых различных областях науки и техники, но отмечаются также и трудности работы с онтологиями.

Цель данной работы - разработка системы синтеза изображений по выражениям естественного языка через общую, интегрированную онтологию предметной области. В соответствии с главной целью и с учетом комплексного характера проблемы, в диссертации необходимо было решить следующие конкретные задачи:

1. Разработка теоретических принципов компонента целостной системы, обеспечивающего синтез трехмерного изображения по описанию на предметно-ориентированном креолизованном (вербальном и иконическим) естественном языке.

2. Разработка языка описания графических объектов - GRASP, обладающего развитыми процедурной и декларативной составляющими, компактностью и наглядностью описания изображений, возможностями расширения и эффективной интеграцией с онтологией.

3. Реализация GRASP, включающая интерпретатор языка и среду визуального программирования.

4. Разработка элементов лингвистического обеспечения системы на основе семантически-ориентированного метода анализа, использующего полную морфологию и синтаксис в мере, который определяется сложностью самого текста.

5. Создание методики расширения интерпретируемых конструкций языка GRASP новыми классами объектов, свойств и отношений.

На защиту выносятся следующие положения и результаты:

• Целесообразность разработки и реализации языка синтеза графических объектов, обладающего высоким уровнем описания на основе специализированного разделения декларативно-процедурных составляющих и эффективной интеграцией с базами знаний (онтологиями);

• Концептуальная модель и структурная схема экспериментальной системы синтеза графических объектов по тексту на предметно-ориентированном естественном языке;

• Перспективность использования развитых средств визуализации, интегрированных в базы знаний с доступом на предметно-ориентированном естественном языке;

• Разработка и апробация в экспериментальном программном образце метода, позволяющего качественно улучшить функционирование систем преобразования текста в изображение (ТТР-систем), ориентированных на русский язык.

Объектом исследования являются технологии трехмерной визуализации, рассматриваемые в рамках интегрированных систем на базе онтологий.

Предметом исследования являются системы синтеза изображений по выражениям естественного языка через общую, интегрированную онтологию предметной области.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы компьютерной графики, методы создания и работы с онтологиями, методы лингвистической трансляции.

Научная новизна работы.

1. Сформулированы теоретические принципы компонента целостной системы, обеспечивающего синтез двумерного и трехмерного изображения по описанию на предметно-ориентированном креолизованном естественном языке.

2. Предложен расширяемый язык описания графических объектов GRASP, ориентированный на организацию визуализации в терминах объектов, отношений и их свойств.

3. Разработана технология визуализации объектов, базирующаяся на лингвистическом анализе предметно-ориентированного описания с крелизованными элементами текста, погружении его в онтологию, трансляции онтологического описания в разработанный язык GRASP и генерации изображения с помощью средств OpenGL.

4. Создана методика расширения интерпретируемых конструкций языка новыми классами объектов, свойств и отношений на основе декларативного представления практически без перепрограммирования интерпретатора.

Практическая ценность результатов диссертационной работы определяется созданием системы синтеза изображений по описанию на предметно-ориентированном креолизованном естественном языке, пригодной для многих областей применения.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в научно-исследовательской работе, выполняемой в НИЦЭВТ по Государственным контрактам № 07.514.11.4038 и № 07.514.11.4031 .

Апробация работы. Основные результаты работы обсуждались и были одобрены на XIV международной конференции «Речь и компьютер» (SPECOM-2011), на второй Международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (КНиТ-2011) и на Тринадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2012).

Публикации. Результаты диссертации отражены в 5 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы. Работа содержит 130 страниц, включая 34 рисунка, 4 таблицы, список литературы из 126 наименований, 36 страниц приложений с актами об использовании результатов работы.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Литвинович, Артем Владимирович

Основные выводы и результаты по диссертационной работе в целом:

1. Сформулированы теоретические принципы компонента целостной системы, обеспечивающего синтез трехмерного изображения по описанию на предметно-ориентированном естественном языке.

2. Предложен расширяемый язык описания графических объектов GRASP, ориентированный на организацию визуализации в терминах объектов, отношений и их свойств.

3. Выполнена реализация предложенного языка GRASP в виде интерпретирующей системы, использующей для эффективной визуализации спецификации OpenGL.

4. Разработана технология визуализации объектов, базирующаяся на лингвистическом анализе предметно-ориентированного описания с крелизованными элементами текста, погружении его в онтологию, трансляции онтологического описания в язык GRASP и генерации изображения с помощью средств OpenGL.

5. Создана методика расширения интерпретируемых конструкций, языка новыми классами объектов, свойств и отношений на основе декларативного представления практически без перепрограммирования интерпретатора.

6. Разработаны и реализованы модули лингвистического обеспечения компонента, обеспечивающие трансляцию предметно-ориентированного естественного языка в онтологическое представление.

7. Реализована технологическая цепочка, включающая лингвистическую трансляцию предложений на предметно-ориентированном естественном языке в онтологическое представление, генерацию программы на GRASP и визуализацию.

8. Проведены эксперименты, продемонстрировавшие работоспособность целостной компоненты, а также эффективность и

116 расширяемость языка GRASP.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Литвинович, Артем Владимирович, 2013 год

1. The Industry's Foundation for High Performance Graphics, OpenGL Headline News, http://www.opengl.org.

2. The OpenGL® Shading Language Электронный ресурс. / John Kessenich, 2011. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.opengl.Org/registry/doc/GLSLangSpec.4.20.6.clean.pdf.

3. The Khronos Group Connecting Software to Silicon, WebGL, WebCL, GLFW and GYP in Nodejs. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.khronos.org.

4. ROV-Ray 3.6 Documentation Online View, 2012. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.povray.Org/documentation/view/3.6.l/224/.

5. X3D and Related Specifications, 2012, X3D International Standards. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.web3d.org/x3d/specifications.

6. Elena Simperl. Reusing Ontologies on the Semantic Web. A Feasibility Study // Data and Knowledge Engineering; ISSN: 0169-023X, 2009, № 68(10), pp. 905-925.

7. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.-336 с.

8. Хорошевский В.Ф. Семантические технологии: ожидания и тренды // Труды Международной научно-технической конференции «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» OSTIS-2012. 16-18 февраля 2012, г. Минск, Беларусь. 2012.

9. Хахалин Г.К., Воскресенский А.Л. Контекстное фрагментирование в лингвистическом анализе // Труды X национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием КИИ-2006. М.: Физматлит, 2006, с. 479-488.

10. Бездушный А.Н., Жижченко А.Б., Кулагин М.В., Серебряков В.А., Интегрированная система информационных ресурсов РАН и технологияразработки цифровых библиотек. // Программирование V 26, N 4, 2000, pp. 177-185.

11. Батоврин В.К., Гуляев Ю.В., Олейников А.Я. Обеспечение интероперабельности основная тенденция в развитии открытых систем // Информационные технологии и вычислительные системы, №5, 2009.

12. OASIS Reference Model for Service Oriented Architecture V 1.0. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.oasis-open.org/committees/download.php/19679/soa-rm-cs.pdf

13. С. Д. Кузнецов. Концептуальное проектирование реляционных баз данных с использованием языка UML. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://citforum.ru/database/articles/umlbases.shtml

14. Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks, Boris Motik, Bijan Parsia, Peter Patel-Schneider, Ulrike Sattler. OWL 2: The next step for OWL. // Journal of Web Semantics, ELSEVIER; ISSN: 1570-8268, 2008, №6 vol. 4, pp. 309-322.

15. Graham Klyne, Jeremy J Carroll. Resource description framework (RDF): Concepts and abstract syntax. W3C Recommendation // World Wide Web onsortium, 2004, № 2, Vol. 10, pp. 1-20.

16. Dieter Fensel, Wolfgang Wahlster, Henry Lieberman, James Hendler Spinning the Semantic Web: Bringing the World Wide Web to Its Full Potential. — The MIT Press, 2002.

17. Dave Beckett, Jan Grant. Semantic Web Scalability and Storage: Mapping Semantic Web Data with RDBMSes. Электронный ресурс. — Режим доступа:http://www.w3 .org/2001 /sw/Europe/reports/scalablerdbmsmappingreport

18. M. Б. Ворошилова КРЕОЛИЗОВАННЫЙ ТЕКСТ: АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ // Политическая лингвистика. Вып. 20. - Екатеринбург, 2006. -С. 180-189.

19. Волгина Н.С. Теория текста. М.: Логос, 2003, 280 с.

20. Хахалин Т.К. Прикладная онтология на языке гиперграфов // Труды второй Всероссийской Конференции с международным участием "Знания-Онтологии-Теории" (30HT-09). Новосибирск, 20-22 октября 2009 г. Новосибирск, 2009, с. 223-231.

21. OWL Full, OWL DL and OWL Lite in OWL Language Reference -http://www.w3 .org/TR/owl-ref

22. Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax, Klyne G., Carroll J. (Editors), W3C Recommendation, 10 February 2004. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/20Q4/REC-rdf-primer-20040210/.

23. Rada Mihalcea, Chee Wee Leong. Toward communicating simple sentences using pictorial representations, Springer Science+Business Media B.V. 2009.

24. Xiaojin Zhu, Andrew B. Goldberg, Mohamed Eldawy, Charles Dyer, Bradley Strock. A Text-to-Picture Synthesis System for Augmenting

25. Communication, Department of Computer Sciences University of Wisconsin, Madison, USA, AAAI 2007.

26. Atsushi Yamada et al. Reconstructing Spatial Image from Natural Language Texts // Proc. OF COLING-92, NANTES, AUG. 23-28, Kyoto University, Japan, 1992, 1279-1283.

27. Hans Svensson & Ola Akerberg. Development and Integration of Linguistic Components for an Automatic Text-to-Scene Conversion System, Department of Computer Science Lund Institute of Technology, Sweden, August 2002.

28. Goldberg A., Rosin J., Zhu X. Dyer C. Toward Text-to-Picture Synthesis //In NIPS 2009 Mini-Symposia on Assistive Machine Learning for People with Disabilities. — 2009

29. Zhu X., Goldberg A., Eldawy M., Dyer C. A text-to-picture synthesis system for augmenting communication // Proceedings of The National Conference of the Artifical Intelligence. — 2007. — Vol.22 — P.1590-1595.

30. Дмитрий Усталов, Александр Кудрявцев. Применение онтологии при синтезе изображения по тексту, ФГАОУ ВПО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина», 3 марта 2012 г.

31. Ермилов В. В. Вариационное параметрическое геометрическое моделирование в САПР на основе онтологий, Дис. . канд. техн. наук: 05.13.12. Н.Новгород, 2007. 170 с.

32. Sure Y., Erdmann M., Angele J., Staab S., Studer R., Wenke D. OntoEdit: collaborative ontology development for the Semantic Web// Proc. of the first Int. Semantic Web Conference, June 9- 12 2002, Sardinia, Italia.

33. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. С.-Пб.: Питер, 2001.

34. Щуревич В.Е., Визуализация и анализ баз знаний интеллектуальных систем, Международный журнал «Программные продукты и системы», № 2, 2009. —45.

35. Гаврилова Т.А. Формирование прикладных онтологий // Труды XI национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием КИИ-2006. M.: URSS, 2006.

36. Кулаков A.C. Информационная технология визуализации WEB-онтологий. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2010.

37. Рабчевский Е. Автоматическое построение онтологий // Труды 9 Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» RCDL'2007, Переславль-Залесский, Россия, 2007.

38. СУБД Progress, Progress Software Corporation (Бедфорд), http://www.progress.com/

39. Новиков C.B. Проблемы описания метаданных в RDF и использование онтологий. // XVII Международная студенческая школа-семинар — Новые информационные технологии. Тезисы докладов. М.: МИЭМ, 2009. с. 311-312.

40. Новиков С.В. Проблемы использования технологий Semantic Web для писания данных и использования онтологий. // Ежегодная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. М.: МИЭМ, 2009.

41. Heiko Paulheim. Ontology-based Application Integration. Springer Science + Business Media, 2011.

42. ONTOLOGIES. A Handbook of Principles, Concepts and Applications in Information Systems/edited by Raj Sharman, Rajiv Kishore, and Ram Ramesh. -Springer Science+Business Media, 2007.

43. The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing/Edited by Alexander Clark, Chris Fox, and Shalom Lappin. -Blackwell Publishing Ltd, 2010.

44. Eirikur Rognvaldsson, Sigrun Helgadottir(Eds.). Advances in Natural Language Processing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.

45. Pierre M. Nugues. Anlntroduction to Language Processing with Perl and Prolog. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.

46. Computational Linguistics and Intelligent Text Processing // 12th International Conference, CICLing 2011. Tokyo, Japan, February 20-26, 2011.

47. Alexander Gelbukh (Ed.). Computational Linguistics and Intelligent Text Processing // 4th International Conference, CICLing 2003, Mexico City, Mexico, February 16-22, 2003.

48. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. — М.: МИЭМ, 2011, —272 с.

49. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. М.: Издательский центр Academia, 2006, 304 с.

50. Курбатов С. С. Представление абстрактных объектов в базе знаний. HTML-страница, URL: http://eia~dostup.ru/shema01.htm

51. Рэнди Дж. Рост. OpenGL. Трёхмерная графика и язык программирования шейдеров. Для профессионалов. Питер, 2005.

52. Дональд Херн, М. Паулин Бейкер. Компьютерная графика и стандарт OpenGL = Computer Graphics with OpenGL. 3-е изд. - M.: Вильяме, 2005.- 1168 с.

53. Эдвард Энджел. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL = Interactive Computer Graphics. A Top-Down Approach with Open GL. 2-е изд. -M.: Вильяме, 2001. - 592 с.

54. WebGL. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://www.khronos.org/webgl/

55. WebGL, Java OpenGL, 03D. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ WebGL, Java OpenGL, 03D.

56. GLSL. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/OpenGLShadingLanguage

57. HLSL. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/HLSL

58. POV-Ray SDL. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/POV-Ray

59. VRML. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/VRML

60. X3D. Электронный ресурс. / Википедия — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/X3D

61. Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks, Boris Motik, Bijan Parsia, Peter Patel-Schneider, Ulrike Sattler. OWL 2: The next step for OWL. // Journal of Web Semantics, ELSEVIER, 2008, №6 vol. 4, pp. 309-322.

62. Джордж Ф. Люггер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. Вильяме, 2005, 864 стр.

63. Artificial Intelligence Application and Innovations/Eds. M. Bramer and V. Devedzic. Springer Science + Buisiness Media, 2004.

64. Sowa J. F. Conceptual graphs as a universal knowledge representation. In Semantic Networks in Artificial Intelligence. Edited by F. Lehmann, 1992.

65. Semantic Networks in Artificial Intelligence. Ed: Fritz Lehmann, Special Issue of International Journal Computers & Mathematics with Application. V. 23, N 2-5, January-March, 1992. Part 1., p. 243-276.

66. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990, 304 с.

67. Semantic Networks in Artificial Intelligence. Ed: Fritz Lehmann, Special Issue of International Journal Computers & Mathematics with Application. V. 23, N 2-5, January-March, 1992. Part 1., p. 243-276.

68. Микони C.B. Модели и базы знаний (учебное пособие). С-Пб.: Министерство путей сообщения Российской Федерации, Петербургский государственный университет путей сообщения (ЛИИЖТ), 2000, 154 с.

69. Хахалин Г.К., Воскресенский А.Л. Мультизадачное использование прикладной онтологии // Труды XI национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием КИИ-2008. М.: URSS, 2008, с. 112-123.

70. Jena Semantic Web Framework. Электронный ресурс. — Режим доступа: http: //incubator.apache.org/jena/

71. Апресян Ю.Д. и др. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2 -М.: Наука, 1988.

72. Васильев М.В., Грицаненко A.B., Заслонко А.Н., Иванов О.Ю., Курбатов С.С., Хахалин Г.К. Адаптивный лингвистический транслятор. В сб. "Разработка и применение лингвистических процессоров" (под ред. Нариньяни A.C.). Новосибирск: 1983, с. 3-17.

73. Хахалин Г.К., Воскресенский А.Л. Контекстное фрагментирование в лингвистическом анализе // Труды X национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием КИИ-2006. М.: Физматлит, 2006, с. 479-488.

74. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. -М.: МГУ, 1985.- 213 с.

75. Управление научными данными в следующем десятилетии Электронный ресурс., 2010 — Режим доступа: http://citforum. novgorod.ru/ database/articles/scientificdata/

76. Какие отрасли хранят самые большие объемы данных? Электронный ресурс. / Инфографика 00241, 2011 — Режим доступа: http://c-iourn.com/2011/08/04/какие-отрасли-хранят-самые-большие об/

77. Проблемы работы со сверхбольшими массивами данных Электронный ресурс., 2010 — Режим доступа: http://www.tadviser.ru/ index.php

78. PostgreSQL Электронный ресурс. / wikipedia, 2006 — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL

79. Иерархически построенная память для доступа к научным данным большого объема, «Успехи современной радиоэлектроники» 7, 2012 // Труды ОАО "Научно-исследовательский центр электронной вычислительной техники".

80. Литвинович A.B., Курбатов С.С., Хахалин Г.К. Синтез выражений русского жестового языка по естественно языковому тексту // XIVмеждународная конференция «Речь и компьютер». SPECOM-2011. РФ, Республика Татарстан Казань, 2011, С. 420-425.

81. Литвинович A.B. Язык описания графических объектов GRASP // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, № 10, 2012, с. 26-30.

82. Воскресенский А.Л, Хахалин Г.К. От звучащей речи — к жестовой. SPECOM 2009: Санкт-Петербург, 2009.

83. Специфические средства общения глухих: Видеокурс: В 3 частях // СПб Павловск: МЦР, 2002.

84. Шаляпина З.М. Автоматический перевод: эволюция и современные тенденции // Вопросы языкознания, №2, 1996. С. 105-117.

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

86. Курбатов С.С. Автоматизированное построение естественноязыкового интерфейса для реляционных баз данных // Новости ИИ, №2, 2002. С. 17-21.

87. Мальковский М.Г. и другие. Система ЛИНАР. Электронный ресурс. http://ergeal.ru/txt/archive/cs/ppo/l-3.htm

88. Прозорова Е. Маркеры локальной структуры дискурса в русском жестовом языке. Диссертация, МГУ, 2009.

89. Власов А. Skyfallen Entertainment Facial Motion Capture (захват движений лица), КРИ-2007.

90. Филлмор Ч. Дело о падеже, в кн. Новое в зарубежной лингвистике, вып. X, Лингвистическая семантическая. М.: Прогресс, 1981, с. 369-495.

91. Вудс В. А. Сетевые грамматики для анализа естественных языков. Кибернетический сборник, Новая серия, вып. 13.- М.:Мир, 1976, с. 120158.

92. Хорошевский В.Ф. Интеллектуальные диалоговые системы. -Измерение, контроль, автоматизация. 5-6 (27-28), 1980, с. 45-55.

93. Кулагина О.С. Исследования по машинному переводу М.: Наука, 1979.

94. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: URSS, Серия "Науки об искусственном". Изд.2, 2004, 360 с.

95. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: URSS, 2009, 272 с.

96. Ю. Д. Апресян, И. М. Богуславский, Л. Л. Иомдин и др. Лингвистический процессор для сложных информационных систем. М.: Наука, 1992.

97. Кулагина О.С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. № 3. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1991.

98. Литвинцева Л.В. Концептуальная модель системы визуализации трехмерных динамических сцен // Программные продукты и системы, № 2, 1992.

99. Албу Б.А., Хорошевский В.Ф. ГКОГР система когнитивной графики. Разработка, реализация и применение // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. - 1990. -N5.

100. Ильин Г.М., Игнатова В.Н. Модель системы перевода от текста описания трехмерной сцены на естественном языке к ее графическому изображению. // Труды 2 Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту, Минск, 1990. - Т2.

101. Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Визуализация пространственных сцен по текстовым описаниям для интеллектуальна систем // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. - N5.

102. Reiter R., Nackworth A. A logical framework for depiction and image> interpretation // Artificial Intelligence, v. 41, N2, 19S9.

103. Виноград, SHRDLU, Terry Winograd and Carlos F. Flores. Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design. Ablex Pub. Corp., Norwood, NJ, 1986.

104. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. — 2-е изд. — М.: Вильяме, 2006. — 1408 с.

105. Haojie Li, Jinhui Tang, Guangda Li, Tat-Seng Chua. Word2Image: Towards Visual Interpreting of Words. School of Computing, National University of Singapore. MM'08, October 26-31, 2008, Vancouver, British Columbia, Canada.

106. Литвинович A.B. Система синтеза изображений по тексту на естественном языке // Динамика сложных систем — XXI век, № 2, 2013 (в печати).

107. Ершов А.П. К методологии построения диалоговых систем: феномен деловой прозы // Вопросы кибернетики: Общение с ЭВМ на естественном языке. М., 1982.

108. Несговорова Г.П. Программно-методические средства подготовки русскоязычных текстов при разработке программных систем // Методы теоретического и системного программирования. Новосибирск, 1991. - С. 40-48.

109. Национальный корпус русского языка: 2003-2005. Результаты и перспективы. М.: Индрик, 2005. - 344 с.

110. YingDong , Mingshu Li. НуО-ХТМ: a set of hyper-graph operations on XML Topic Map toward knowledge management // Future Generation Computer Systems, № 20 (2004), pp. 81-100.

111. Lama Al Khuzayem and Peter McBrien. Knowledge Transformation using a Hypergraph Data Model // 2012 Imperial College Computing Student' Workshop (ICCSW'12), pp. 1-7.

112. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. Онтологии в корпоративных системах // Корпоративные системы, №1, 2006.

113. Зыков А. А. Гиперграфы // Успехи математических наук. 1974. Т. 29, вып. 6. С. 89-154.

114. Белоусов А. И., Пастуховский А. В. Ориентированные гиперграфьг и системы подстановок // Фундаментальная и прикладная математика 1996, 2, № 4, 1163—1186.