Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии





НазваниеЛекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии
страница5/5
Дата публикации21.01.2015
Размер0.55 Mb.
ТипЛекция
100-bal.ru > Литература > Лекция
1   2   3   4   5

Гипертекст.
Развитие компьютерных технологий и, в частности, такого явления как электронный документы, привело к созданию особого вида текста, который не мог возникнуть в «бумажной» печатной продукции – гипертекст. Его главной отличительной особенностью является возможность создания перекрёстных ссылок и комментариев, открывающихся при нажатии на ссылку, оглавлений, позволяющих переходить по ссылке сразу к нужной странице и т.п. Проблематика гипертекста не стольк сложна в настоящее время, как проблематика систем аннотирования и реферирования, но исключительно широко используется в практической деятельности от Интернет-сайтов, до электронных словарей.
Информационно-поисковые системы
Информационно-поисковые системы (ИПС) возникли в конце 1950-х – начале 1960-х годов как ответ на резкий рост объемов научно-технической информации. По типу хранимой и обрабатываемой информации, а также по особенностям поиска ИПС разделяются на две больших группы – документальные и фактографические. В документальных ИПС хранятся тексты документов или их описания (рефераты, библиографические карточки и т.д.). Фактографические ИПС имеют дело с описанием конкретных фактов, причем не обязательно в текстовой форме. Это могут быть таблицы, формулы и другие виды представления данных. Существуют и смешанные ИПС, включающие как документы, так и фактографическую информацию. В настоящее время фактографические ИПС строятся на основе технологий баз данных (БД). Для обеспечения информационного поиска в ИПС создаются специальные информационно-поисковые языки, в основе которых лежат информационно-поисковые тезаурусы. Развитие современных информационно-поисковых систем связано с разработкой ИПС бестезаурусного типа. Такие ИПС работают с пользователем на ограниченном естественном языке, а поиск осуществляется по текстам рефератов документов, по их библиографическим описаниям, а часто и по самим документам. Для индексирования в ИПС бестезаурусного типа используются слова и словосочетания естественного языка. В качестве информационно-поисковых систем мы можем рассматривать поисковые машины Сети Интернет, такие, как Яндекс, Гугл и другие, а также – электронные каталоги библиотек.

К области компьютерной лингвистики в определенной степени могут быть отнесены работы в области создания гипертекстовых систем, рассматриваемых как особый способ организации текста и даже как принципиально новый вид текста, противопоставленный по многим своим свойствам обычному тексту, сформированному в гутенберговской традиции книгопечатания.
Политическая лингвистика
Предмет политической лингвистики – политический дискурс как совокупность дискурсивных практик, идентифицирующих участников политического дискурса как таковых или формирующих конкретную тематику политической коммуникации. Под дискурсивной практикой понимаются тенденции в использовании близких по функции, альтернативных языковых средств выражения определенного смысла. Эти тенденции, естественно, находят отражение в частоте употребления соответствующих феноменов фонетического, морфологического, синтаксического и семантического уровня. Очень близким аналогом в лингвистической поэтике можно считать понятие идиостиля писателя.

Дискурсивные практики с лингвистической точки зрения определяются устойчивыми наборами языковых средств вариативной интерпретации, свойственными данному политическому субъекту или характерными для обсуждения данного предмета. В этом смысле можно говорить о таких предметах политической лингвистики, как «дискурс Рейгана», «дискурс Горбачева», «тоталитарный дискурс», «дискурс безопасности», «дискурс свободы и справедливости», «парламентский дискурс». Иными словами, дискурс Рейгана – это совокупность дискурсивных практик Р.Рейгана, проявляющихся в его политических выступлениях, интервью и т.д. Тоталитарный дискурс – это совокупность дискурсивных практик, характерных для политического языка тоталитарного общества, а дискурс безопасности – совокупность дискурсивных практик, встречающихся в дискуссиях о безопасности государства и формирующих эти дискуссии как часть политического дискурса в целом.

Наиболее известные примеры дискурсов, на которых развивалась политическая лингвистика, – русский политический язык советской эпохи (Lingua Sovietica), дискурс Великой французской революции, политический язык «Третьего Рейха», «вьетнамский английский» в США в период вьетнамской войны..

Изучение политического языка было инициировано по крайней мере тремя факторами. Во-первых, внутренними потребностями лингвистической теории, которая с завидным постоянством в разные периоды истории лингвистики обращалась к реальным сферам функционирования языковой системы. «Примат речи» часто становился главным лозунгом реформаторов учения о языке. Во-вторых, чисто политологическими проблемами изучения политического мышления, его связи с политическим поведением; необходимостью построения предсказывающих моделей в политологии, а также разработки методов анализа политических текстов и текстов средств массовой информации для мониторинга различных тенденций в сфере общественного сознания. И, наконец, социальным заказом – малорезультативными попытками освободить политическую коммуникацию от всякого рода манипуляций. Последний фактор одновременно стимулировал и становление теории речевого воздействия.

Теория речевого воздействия исследует механизмы вариативной интерпретации действительности не только в политическом языке, но и при функционировании языковой системы в любой сфере деятельности человека, будучи, тем самым, шире политической лингвистики и по постановке задачи, и по предмету исследования. Она, однако, не исследует сами дискурсивные практики, и в этом отношении оказывается уже политической лингвистики.

Наиболее значительны различия между теорией воздействия и политической лингвистикой в сфере приложений. Основные области приложения политической лингвистики в политологии связаны с изучением политического мышления политиков по языковым данным, а также реконструкция и мониторинг состояния общественного сознания по текстам средств массовой информации. Для работы с этими феноменами были разработаны специальные инструменты, среди которых наиболее известны методы контент-анализа и когнитивного картирования. Сущность контент-анализа заключается в том, чтобы по внешним – количественным – характеристикам текста на уровне слов и словосочетаний сделать правдоподобные предположения о его плане содержания и, как следствие, сделать выводы об особенностях мышления и сознания автора текста – его намерениях, установках, желаниях, ценностных ориентациях и т.д.

В политологии контент-анализ обычно используется для изучения когнитивных установок автора текста – его отношения к тем или иным событиям, понятиям, ценностным категориям и т.д. Типичный пример – исследование программ республиканской и демократической партии в их динамике по отношению к концепту «СВОЙ – ЧУЖОЙ». Превалирование «ЧУЖОГО» над «СВОИМ» позволяет сделать вывод о большей конфликтности политического дискурса, о наличии существенных проблем в межпартийных отношениях. И действительно, динамика реализации выделенного концепта коррелирует с динамикой политических конфликтов. Более того, пики «ЧУЖОГО» в партийных программах при отсутствии внешнего конфликта часто указывает на наличие внутреннего конфликта.

Когнитивное картирование как методика политологии и социальных наук развивалось в 1970–1980-х годах работах американского социолога и политолога Р.Аксельрода и его коллег в США и Скандинавии. Когнитивное картирование позволяет выявить представленную в политических текстах структуру каузального рассуждения (что чему способствует/препятствует, что из чего следует и т.п.) и на основании этого делать выводы о мышлении автора текста и его видении политической ситуации. Фактически когнитивное картирование позволяет определить факторы, которые учитывают политики при принятии решений. Стратегия выбора факторов и задает возможную типологию политического мышления.
К данному направлению прикладной лингвистики примыкает судебная лингвистика: в её компетенцию входит анализ текстов на наличие оскорблений, экстремистских высказываний, различного рода подстрекательства, мошенничества и т.п. При этом, следует помнить, что судебно-лингвистическая экспертия – не единственный случай применения знаний лингвистов в интересах правосудия.
Прикладное речеведение
Особым направлением а прикладной лингвистике является прикладное речеведение. Области его применения – автоматическое распознавание речи, синтез речи, идентификация говорящего по голосу и речи, диагностика лжи по речи и целый ряд других. Эта область знания охватывает целый ряд дисциплин: фонетику, психологию, физиологию акустику, социолингвистику, коммуникативную и когнитивную лингвистику и др. Принципиальная междисциплинарность области прикладного речеведения обусловлена исключительной сложностью объекта исследования и моделирования, каким является звучащая речь.
Анализ и синтез речи.
Устная речь представляет собой наиболее удобный и ес­тественный способ общения человека с компьютером, не требующий специального обучения. При этом используются не только все преимущества устного общения по сравнению с письменной речью (освобождаются руки, зрение, не нуж­ны специальные инструменты и освещение, применяются стандартные каналы связи, например, телефон), но и появ­ляются широкие возможности для гибкого взаимодействия с компьютером (без применения клавиатуры, "мыши", экрана монитора и т. д.). За последние 10—15 лет произошли замет­ные изменения в компьютерных технологиях синтеза и рас­познавания речи, обусловленные постоянно растущими воз­можностями компьютерной техники, совершенствованием математического аппарата и более глубоким пониманием ре­альных процессов порождения и понимания речи человеком.

К середине 90-х годов ученые перешли от исследований и ла­бораторных испытаний к промышленным разработкам. В ме­ждународной компьютерной сети Интернет собирается ин­формация о последних достижениях в сфере речевых техно­логий. Однако говорить о том, что с компьютером можно об­щаться так же, как мы общаемся друг с другом, пока нельзя. В каких же случаях "говорящие", "слышащие и понимающие человеческую речь" машины могут помочь человеку?

Области применения речевых технологий

В качестве главных стратегических направлений в раз­витии речевых технологий выделяются:

  • создание человеко-машинных интерфейсов с устным вводом/выводом информации;

  • речевое управление компьютером и другими техниче­скими устройствами (особенно в экстремальных, опасных для человека условиях);

  • организация информационно-справочной службы, по­зволяющей получать и выдавать различную информацию из базы данных в условиях, когда вопрос задается голосом (на
    транспорте, в медицине, банковской службе);

  • создание устройств для приема и озвучивания различ­ных сообщений, например, писем электронной почты по те­лефону;

  • многоязычный устный ввод/вывод речевой информа­ции с автоматическим переводом;

  • разработка приспособлений и компьютерных систем для помощи инвалидам (слепым, глухим, немым, парализо­ванным);

  • создание "автоматической машинистки" — машины, которая распознает произвольное речевое сообщение и за­писывает его в обычном текстовом виде;

  • озвучивание корректур и исправление орфографиче­ских ошибок;

  • помощь в обучении иностранному языку (автоматиче­ские фонетические тренажеры).

Речевые технологии используются также в более слож­ных системах искусственного интеллекта, воспроизводящих элементы порождения и понимания речи человеком.

Большое значение речевые технологии имеют и для на­учных исследований. Участвуя в создании систем автомати­ческого синтеза и распознавания речи, ученые имеют воз­можность проверить на практике правильность теоретиче­ских представлений об устройстве звукового механизма ре­чи и его отдельных частей (звуковой системы языка, рече-производящего механизма и механизма звукового воспри­ятия), выявить недостающие знания, слабую определенность используемых понятий и т. д.

Существенно также и то, что развитие речевых техно­логий требует совершенствования методов цифровой обра­ботки речевого сигнала, которые с успехом могут использо­ваться и в собственно научных целях в разных областях зна­ния: лингвистике, фонетике, физиологии слуха и речи. На­пример, высококачественные синтезаторы речи позволяют создавать речеподобные, близкие к естественным сигналы с точно задаваемыми и контролируемыми параметрами. Эта особенность синтезированной речи делает ее удобной и да­же необходимой для экспериментального изучения воспри­ятия речи человеком.

При разработке прикладных систем, работающих с уст­ной речью, возникают сложные и разноплановые проблемы, которые человек легко преодолевает в реальном языковом общении. Всё дело в том, что слуховое восприятие речи человеком является направленным, то есть навыки человека предоставляют возможность легко адаптироваться к любому акустическому фону и выделять из того акустического хаоса, который мы можем увидить при анализе звукового сигнала техническими средствами, полезную информацию в виде языковых знаков. Обучить такому машину оказалось исключительно сложной задачей, решаемой в настоящее время, притом, достаточно успешно, с одной стороны, за счёт большого количества накопленных знаний, с другой – за счёт введение некоторых ограничений на возможности системы автоматического распознанвания речи: ограниченное количество дикторов, либо ограниченная тематика. Задача синтеза речи оказалась несколько проще, но при этом оказалось необходимым учитывать, что тот акустический хаос, который можно увидить при анализе звукового сигнала, не является случайным, он имеет свою внутреннюю организацию, которая обеспечивает разборчивость речи, и нарушение этих законов приводит к снижению разборчивости и негативному восприятиу услышанного пользователем. В настоящее время основной сложностью синтеза речи является обеспечения «естественности» звучания синтезированной речи. В решении этих проблем участвуют ученые из раз­ных областей науки: лингвисты, физиологи, психологи, ма­тематики, инженеры, специалисты в области компьютерной науки.
Речеведение в криминалистике.
Одним их краеугольных вопросов прикладного речеведения является идентификация говорящего по устной речи. Идентификация говорящего — это процесс определения на основе характеристик речевого сигнала и речево­го потока в целом, принадлежит ли данное высказывание конкретному гово­рящему при условии выбора из п-стимулов, принадлежащих п-лицам. Из­вестно, что голоса и речь различных людей обычно отличаются друг от друга. Кроме того, помимо лингвистического сообщения голос и речь несут инфор­мацию о территориальной и социальной принадлежности говорящего, его эмоциональном состоянии, его отношении к собеседнику, высказыванию и ситуации в целом, о его физиологических, психических, психологических и интеллектуальных особенностях.

До середины 80-х гг. работа лингвистов сводилась в основном к идентификации говорящего по аудиозаписи. Однако в последние годы круг задач лингвистов значительно расширился и в настоя­щее время он включает целый ряд направлений:

  • анализ лингвистического материала с целью установления авторства, «портрет» говорящего и пишущего, анализ речи на орфографическом, фонолого-фонетическом, лексическом, синтактико-семантическом уров­нях в рамках высказывания и текста (дискурса);

  • интерпретация смысла слов, фраз, предложений и других спорных фраг­ментов в различного рода документах;

  • использование лингвистических доказательств в суде;

  • проведение исследования в рамках прикладной фонетики: слухового, аку­стического и лингвистического анализа речевого сигнала в целях иденти­фикации говорящего по голосу и речи.

В прикладном речеведении на данном этапе его развития в России и за рубежом можно выделить следующие основные направления в области теоре­тических и практических исследований:

• идентификация и верификация личности говорящего экспертом и автома­тической (полуавтоматической) системой;

  • объективность и субъективность методов идентификации;

  • автоматизация процесса идентификации и верификации;

  • процедура слухового опознания говорящего;

  • исследование факторов, оказывающих влияние на речевой сигнал (эмоциональное состояние, различные степени физического и психиче­ского напряжения, патология и наличие различных заболеваний и т. д.);

  • определение акустических характеристик речи говорящего (звуковой и просодико-интонационный аспекты);

  • установление подлинности (аутентичности) аудиозаписи и повышение качества звучания аудиоматериалов (фонограмм);

  • проблемы оценки показаний фонетистов-экспертов;

  • разработка методик и их практическое применение.

К числу активно разрабатываемых тем, помимо вышеперечисленных, можно отнести также различные виды произносительной маскировки, анализ спорных сегментов речи, идентификацию речевых расстройств, диалекталь­ный анализ речи, речь в состоянии интоксикации (алкогольной, наркотиче­ской, медикаментозной), имитируемую речь, анализ неречевых сегментов, влияние курения на идентифицируемый возраст говорящего, влияние различ­ных заболеваний на модификацию речевого сигнала, обнаружение фактов монтажа фонограммы и записи на различных устройствах звукозаписи (аналоговые способы, оцифровка и др.), возможность идентификации гово­рящего при переключении с одного языка на другой, влияние изменения стиля произношения на идентификацию говорящего, проблемы билингвизма и трилингвизма в криминалистической практике, организацию процесса иден­тификации говорящего, разработку базы фонетических данных, разработку автоматизированных и полуавтоматизированных систем идентификации лич­ности по голосу и речи, систем шумоочистки и т. д.

Сюда же примыкают такие направления исследований, как диагностика лжи, алкогольного и наркотического опьянения, стресса по речи, а также диагностика по речи различных заболеваний, но в отличие от тех направлений, о который шла речь ранее, данные направления пока не могут похвастаться широким практическим применением в сило недостаточной научтной разработанности и исключительной лсложности объекта исследования.
1   2   3   4   5

Похожие:

Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconРабочая программа дисциплины опд. В. 02 «Практика аудирования» для...
«Лингвистика и новые информационные технологии», специальности 031301. 65 «Теоретическая и прикладная лингвистика», введённому в...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconЛекция Текстовые процессоры (или текстовые редакторы)
Работа с таблицей: вставка таблицы через меню Таблица, через кнопку на панели инструментов Стандартная
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconПрограмма дисциплины «Миграционная политика в России и за рубежом. Лингвистические аспекты»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, и студентов направления подготовки 45. 04. 03 «Фундаментальная...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconВ. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки...
Ки и искусственного интеллекта – полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления....
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconРабочая программа по курсу «Имитационное моделирование экономических...
«Имитационное моделирование экономических процессов» составлена в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconСамостоятельная работа: 76 час. Итоговый контроль: экзамен I. Организационно-методический...
Цель дисциплины – познакомить студентов с основными задачами искусственного интеллекта, как области человеческой деятельности
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconВалентин Юрьевич Технологии и системы искусственного Выпускная работа...
В условиях резкого увеличения объемов информации переход к работе со знаниями на основе искусственного интеллекта является, по всей...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconНовые информационные и педагогические технологии
...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconПояснительная записка: Цели и задачи дисциплины. Дисциплина «Языки программирования»
Ступников А. А. Языки программирования. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения, направления...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconРеферат по информатике на тему История и тенденции развития искусственного интеллекта
На сегодняшний день проблема исследования ai занимает актуальное место в системе информационных наук. В своем реферате я попытаюсь...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconРабочая программа по курсу «Имитационное моделирование экономических...
«Имитационное моделирование экономических процессов» составлена в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconМоделирование в химической технологии, расчет химических реакторов
Методы оптимизации химико-технологических процессов и нахождения экстремума функций
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconТема: Текстовые документы и текстовые процессоры
Знакомство с отраслями использования текстовых документов обеспечить применение знаний и способов действий в разнообразных ситуациях...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconПрограмма по формированию навыков безопасного поведения на дорогах...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 010400....
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconРабочая программа учебной дисциплины изотопная геохимия специальность:...
«Прикладная геохимия, петрология, минералогия» в течение 6 семестра после прохождения курсов «Химия», «Общая геология», «Кристаллохимия»,...
Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов. Лингвистические аспекты искусственного интеллекта. Текстовые процессоры. Искусственные языки. Лингвостатистические методы. Новые информационные технологии iconПрограмма дисциплины «Лингвистические и логические задачи» для направления...
Составитель – Т. Н. Ермакова, кандидат юридических наук, старший преподаватель кафедры уголовно-правовых дисциплин Вятггу


Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
100-bal.ru
Поиск