Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ
У статті розглядається проблеми аналізу і синтезу конструкцій природної мови, реалізованих в інтелектуальному інтерфейсі, інтегрованого в довільну платформу і призначеного для вдосконалення взаємодії користувача з розподіленою багатопроцесорний обчислювальною середою, що містить складні структури...
Збережено в:
| Дата: | 2004 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2004
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1685 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ / О.Н. Булавенко, В.Н. Коваль // Проблеми програмування. — 2004. — N 2,3. — С. 451-457 — Бібліогр.:11 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859664901403836416 |
|---|---|
| author | Булавенко, О.Н. Коваль, В.Н. |
| author_facet | Булавенко, О.Н. Коваль, В.Н. |
| citation_txt | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ / О.Н. Булавенко, В.Н. Коваль // Проблеми програмування. — 2004. — N 2,3. — С. 451-457 — Бібліогр.:11 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | У статті розглядається проблеми аналізу і синтезу конструкцій природної мови, реалізованих в інтелектуальному інтерфейсі,
інтегрованого в довільну платформу і призначеного для вдосконалення взаємодії користувача з розподіленою багатопроцесорний
обчислювальною середою, що містить складні структури даних. Гідність розробки – гнучкість, можливість оперативного створення баз
знань при взаємодії на природних мовах, зручна система навігації.
In article is considered problems of the analysis and synthesis of designs of natural language realized in the intellectual interface, integrated
in an any platform and interaction, intended for improvement, of the user with distributed multiprocessor computing environment containing complex
structures of the data. Advantage of development - flexibility, opportunity of operative creation of bases of knowledge at interaction in natural
languages convenient system of navigation.
|
| first_indexed | 2025-11-30T10:16:13Z |
| format | Article |
| fulltext |
1
ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ПРЕДЛОЖЕНИЙ
ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА В ИНТЕГРИРОВАННОМ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ ИНТЕРФЕЙСЕ СИСТЕМЫ ИРМ
Олег Н. Булавенко, Валерий Н. Коваль
Институт кибернетики им. В.М.Глушкова НАН Украины, Киев, тел:044-266-70-85, 044-266-64-29,
факс:044-266-21-48, e-mail:ikdepval@ln.ua
У статті розглядається проблеми аналізу і синтезу конструкцій природної мови, реалізованих в інтелектуальному інтерфейсі,
інтегрованого в довільну платформу і призначеного для вдосконалення взаємодії користувача з розподіленою багатопроцесорний
обчислювальною середою, що містить складні структури даних. Гідність розробки – гнучкість, можливість оперативного створення баз
знань при взаємодії на природних мовах, зручна система навігації.
In article is considered problems of the analysis and synthesis of designs of natural language realized in the intellectual interface, integrated
in an any platform and interaction, intended for improvement, of the user with distributed multiprocessor computing environment containing complex
structures of the data. Advantage of development - flexibility, opportunity of operative creation of bases of knowledge at interaction in natural
languages convenient system of navigation.
Введение
Проблеме распознавания текста на естественном языке в настоящее время уделяется огромное внимание,
несмотря на то, что достигнуты значительные успехи в этой области: разработаны мощные электронные
словари, большие лексикографические системы, системы машинного перевода и реферирование. Такое
внимание объясняется не только нерешенными проблемами, порожденными сущностью самого естественного
языка, но и тенденциями, связанными с развитием интеллектуального общения человека-пользователя со
сложными компьютерными системами Проблемы, связанные с языком, - это омонимия, синонимия и многие
другие не позволяет создавать совершенные системы машинного перевода, а также память синтаксических
понятий – Базы Знаний.
Как известно, проведены большие работы по созданию моделей анализа предложений языка на разных
функциональных уровнях [1], тесно связанных при обработке текста. Впервые предложения на естественном
языке были выражены через модели пораждающих грамматик Хомского. Существует также много других
лексикографических моделей, отражающих в той или иной мере степень взаимосвязанности уровней
обработки, в том числе модели на основе построения семантических сетей [2]. Как правило, при анализе
текстов на естественных языках основной операцией является распознавание синтаксических и семантических
отношений, связывающих отдельные слова или группы слов текста. Слова же текста, в свою очередь, несут
главную информацию, определяющую структуру этих отношений.
Модель распознавания отношений, опирающаяся на анализ представлений естественного языка,
включает в качестве первоочередной операции распознавание и перевод языковых объектов (отношений) в
язык категорий традиционных грамматик (род, падеж, число, время и т.д.). В свою очередь, сам процесс
анализа конструкций естественного языка опирается на модель правил грамматики конкретного языка.
Привязка к грамматике естественного языка имеет свои трудности: это разнородность обработки отдельных
слов и словосочетаний, вызванная многообразием грамматических типов слов в зависимости от их положения в
предложении; сложность адаптации к предметной области пользователя и трудности разработки. Однако
грамматические правила построения предложений были сформированы на основании громадного опыта
использования языка и неявно отражают процессы обучения и формирования этих правил в мозгу человека. Да
и вся информация, воспринимаемая человеком в виде слов и предложений естественного языка, отражает
наиболее гибко и точно передаваемые мысли и идеи между людьми, правда, лишь в случае адекватности их баз
знаний. Поэтому, в большинстве используемых в настоящее время методов анализа текстов используются
грамматические модели.
Процесс анализа объектов языковых отношений является лишь начальной стадией в многоярусном
анализе разного уровня понятий – от предметного до абстрактного. В данной статье мы рассмотрим обработку
на самом низшем и самом важном уровне анализа, служащем основой для анализа и синтеза понятий на более
высоких уровнях. Главной отличительной чертой этого анализа, на наш взгляд, является совместное участие
всех компонент анализа и синтеза: морфологическо-лексический анализ, синтаксический и семантический
анализ и одновременный рост семантической сети (СС) с учетом существующей Базы Знаний в процессе
анализа для фиксации его результатов в памяти компьютерной системы. Обработанный и отображенный в виде
СС входной текст, однозначно отображает семантическую структуру предложений, которая может
анализироваться путем запросов и ответов как активная память знаний.
2
В следующих разделах, на примерах будут рассмотрены принципы и методы реализации общего
алгоритма модели анализа предложений естественного английского языка, осуществленные в системе ИРМ в
составе интегрированного интеллектуального интерфейса.
Структура интерфейса системы ИРМ
Интегрированный интеллектуальный интерфейс («Intelligent Solver of Problem» (ISP) –
«Интеллектуальный Решатель Задач» (ИРЗ)) [3] системы ИРМ [4,5,6] отражает модель поведения человек-
машина на современном уровне ее развития и предназначен для совершенствования взаимодействия
пользователя с вычислительной системой (ВС) при решении прежде всего интеллектуальных задач, а также
задач других классов. ИРЗ выполнен в виде пакета библиотечных программ по распределенной обработке
информации и является интегрированной системой в том смысле, что объединяет средства и методы
взаимодействия интерфейса с классами и методами языка С+Граф и стандартной операционной системой типа
WindowsNT/XP, реализованными на одном или нескольких процессорах. Для работы с графами ИРЗ
предоставляет средства диалогового многооконного интерфейса (см. рис.3) в виде директив: запросов и
ответов. И библиотеки, и сама многооконная среда запрограммированы на языке Java и его расширении
С+Граф [7], что позволяет применять их на всех использующихся платформах, благодаря свойствам технологии
языка Java [8].
Каждый класс задач использует специализированный интерфейс. ИРЗ работает в среде ОС семейства
Windows, что позволяет унифицировать внешний вид Приложения и способ запуска и отладки задач.
Рис.1. Общий вид оконного интерфейса ИРЗ: на фоне главного окна, предназначенного для ввода исходного
текста (в том числе голосом через микрофон) открыта панель работы с графами – их создание, модификация,
сохранение, уничтожения и др.
Построение Базы Знаний
Общение пользователя с аппаратно-программной средой ЭВМ в существующих интерфейсных системах
осуществляется на технических языках (общее название всех форм алгоритмических языков – пакетных,
диалоговых, декларативных и др.). Актуальным для интеллектуальных систем является введение возможности
общения пользователей на национальных (или ограниченных искусственных) языках. Проблема, которая встает
на этом пути – семантическая адекватность понимания текстов и речи. В большинстве систем эта проблема
решается путем применения определенного набора директив или фраз с жестким ограничением на их
расширение. В других системах вводится единый цифровой код семантики информации [9] для распознавания
смысловой информации. В интегрированном интеллектуальном интерфейсе (ИИ) системы ИРМ разработан
метод распознавания смысла текста через взаимодействие с семантической Базой Знаний.
База Знаний (БЗ) представляет собой набор семантических сетей (СС), создаваемых на базе графовых
структур. В ИРЗ БЗ может строится двумя способами: (1) с помощью форматированного ввода конкретной
информации об узлах и дугах сети, (2) посредством ввода текста на естественном языке в виде предложений.
3
Общая схема правил кодирования при форматированном вводе может быть представлена следующим
образом:
имя-узла[(функция-узла|значение)]{,[<имя-дуги/значение|nil>]|-имя-узла[(функция-узла|значение)]};
Скобки [] означают необязательное вхождение элемента; скобки {} означают возможность повторения
элемента кодирования через запятую; вертикальная черта | означает альтернативу.
Например База Знаний "Солнечная система", описанная ниже и введенная в главное окно под названием
Solaris (см. рис.2) :
//***Solaris***//
/// Planets
Solaris<have_first_planet/0.15>Mercury;
Solaris<have_fourth_planet/2>Mars;
Solaris<have_third_planet/1>Earth;
Solaris<have_sixth_planet/3>Jupiter;
Solaris<have_ninth_planet/12>Pluto;
Solaris-center;
///Satellites
Mars<have_first_Satelitte/1>Phobos;
Mars<have_second_Satelitte/1>Deaimos;
Earth<have_satelitte/1>Moon;
представляется в графическом окне в следующем виде (см. рис.2).
Рис. 2. Графическое окно ИРЗ с изображением введенной СС: узлы графа отображаются в виде овалов с
вписанными именами, а дуги – в виде линий с точками, обозначающими направление отношений между
узлами.
Как видно из примера, пользователь вводит имена узлов и дуг с возможным указанием их атрибутов
(функция или значение), а также указывает направление следования дуг.
При другом способе ввода информации, БЗ представляется в виде совокупности предложений,
вводимых в главное окно с клавиатуры или голосом через микрофон. В последнем случае должна
4
одновременно функционировать система распознавания голоса (например, Dragon Naturally Speaking Dictate-
5.0/6.0 [10]).
Алгоритм грамматического анализа. Просмотр и анализ текста на естественном английском языке
осуществляется последовательно слово-за-словом по мере ввода текста в машину и состоит из этапов
синтаксического (СА) и семантического анализа (СЕМА). Правила лексического анализа базируется на лексике
языка или морфологическом словаре, содержащем слова и соотнесенные с ними атрибуты-предикаты: n-
существительное, v-глагол, pron-личное местоимение, а-прилагательное, adv-наречие, prep-предлог, art-
артикль, name-собственные имена, digit-число, conj-союз и др. Фрагмент такого англо-русского словаря
представлен ниже:
he / pron > он
him / pron > ему
be / v > быть
boy / n > мальчик
beautiful / a > красивый
very / adv > очень
little / a > маленький
with / prep > с
on / prep > при
the / art
Mary / name > Мария
or / conj > или
and / conj > и
million / digit > миллион
4 / digit > четыре
…
Правила грамматического анализа, и определение границ синтаксических групп базируются на твердом
порядке слов английского языка, что значительно облегчает его разбор. В английском языке подлежащее,
сказуемое, дополнение обычно стоят в строгой последовательности одно за другим, являясь «костяком»
предложения (см. рис. 3). Обстоятельства, как правило, стоят до и после костяка. Определение не имеют
постоянного места в предложении, и может находиться рядом с любым членом предложения, который требует
определения.
Рис. 3 – Твердый порядок слов в английском предложении.
При вводе каждое слово или цифра, разделенные пробелами, выделяются программой-сканером.
Одновременно, в виде СС строятся соответствующие синтаксические отношения. Алгоритм анализа
определяет порядок анализа слов в предложении с целью выделения синтаксических словосочетаний: группы
подлежащего, группы глагола и групп дополнения и обстоятельства, если они есть, которым соответствуют
семантические отношения. В английской грамматике определены также правила нахождения границ членов
предложения. Эти границы определяют точки перехода в алгоритме анализа текста. Не усложняя формальным
описанием правил грамматики, дадим их словесное описание. Например, для повествовательного предложения
подлежащее или группа подлежащего может быть ограничено слева предшествующим ему обстоятельством,
а справа – сказуемым. В группу подлежащего могут входить левые и правые определения подлежащего. Левые
определения ограничены, как правило, артиклем или другим определителем, а справа – существительным, к
которому оно относится (опорное существительное). Опорное существительное справа может быть
ограничено глагольной формой (личной или неличной), предлогом, наречием, союзом или артиклем
следующего существительного. Левые или правые определения могут образовать цепочку левых или правых
определений, состоящих из основ существительных. Правые определения слева ограничены опорным
существительным, к которому они соотносятся посредством предлога (of, to,by,for,with...). Сказуемое может
быть слева ограничено последним словом группы подлежащего, справа – дополнением или, при его отсутствии,
5
обстоятельством. Сказуемое, выраженное глаголом в личной форме, может состоять как из одного, так и из
нескольких компонентов (вспомогательного и смыслового глагола): He has been reading a book. Составное
глагольное сказуемое образуется глаголом to be, to have, can, must, may ..., а также глаголами to continue, to
stop, to want..., за которыми следует инфинитив или герундий. Грамматикой также определены правила
изменения функций того или иного члена предложения в зависимости от его положения в нем. Так, например, в
качестве подлежащего может выступать инфинитив (to come) или инфинитивная группа (to produce a line...),
ограничиваемая справа сказуемым. Инфинитив или инфинитивная группа может выступать правым
определением существительного, к которому оно относится. В случае если инфинитив или инфинитивная
группа занимает нулевое или четвертое место в предложении, он выполняет функции обстоятельства цели
или следствия. Герундий (отглагольное существительное с суффиксом –ing) или герундиальная группа,
занимающая в предложении первое место, выполняет функции подлежащего: Swimming is my favourite sport. В
случае если герундий или герундиальная группа занимает третье место в предложении, она выполняет функции
дополнения, а – нулевое место, – функции обстоятельства.
Блок СА выделяет слова и по словарю определяет тип предиката. Для слов, производных от словарных форм
(герундий, глаголы в разных временах, существительные во множественном числе), сначала осуществляется их
опознание во вспомогательных таблицах и шаблонах и представление в словарной форме, а затем их поиск в
словаре для сравнения и установления типа предиката. На основе синтаксических шаблонов, определенных в
грамматике (в данном случае английской), и используя морфолексические характеристики слов из словаря,
формируются синтаксические структуры – группы подлежащего, группы дополнения, обстоятельства или
глагольные группы. Взаимосвязь между синтаксическими группами уточняется на этапе семантического
анализа предложения (СЕМА) по положению слов в предложении (основываясь на шаблонах твердого порядке
слов и шаблонов сложноподчиненных предложений для английского языка).
Этапы СА и СЕМА перекрываются. Отношения между семантическими объектами в СС отражают отношения
между членами предложения. Обычно в предложении отношение выражается предлогами или глаголами (или
глагольными группами) в разных формах, а семантические объекты – подлежащими или группами
подлежащих, дополнениями и т.п. Рассмотрим построение дерева разбора на примере анализа
полнофункционального предложения: The most important characteristic of a receiver is the sensitivity, (рис.4).
Рис. 4. Граф, отражающий семантическую структуру предложения The most important characteristic of a
receiver is the sensitivity:на рисунке видно как в графическом окне интерфейса связываются узлы, образующие
группы подлежащего, правого определения и дополнения; в свою очередь эти группы связываются
отношениями, представляющими предлог of и глагол is. Темным квадратом отмечено опорное существительное
characteristic.
Здесь, согласно шаблонам можно выделить группу подлежащего «The most important characteristic »,
правое определение « of a receiver », группу дополнения «the sensitivity» и глагол «is». Как видно из рис.2.
6
группа подлежащего формируется узлами The, most, important и characteristic (опорное существительное) и
объединяющими их дугами связи is_an3, is_an4, is_an5, правое определение опорного существительного узлами
a, receiver, с которым оно связано отношением-дугой of, а прямое дополнение - узлами the, sensitivity и
объединяющими их дугами связи is_ad4. Направление отношения между этими группами образуется дугой is.
На рис.3 видно, как в графическом окне интерфейса связываются узлы, образующие группы подлежащего,
правого определения и дополнения; в свою очередь эти группы связываются отношениями, представляющими
предлог of и глагол is. Более темным квадратом отмечено опорное существительное characteristic.
Сформированное в СС указанным методом предложение уже «готово» для взимодействия с ним любого
подобного ему агента, как со стороны запросов пользователя, так и со стороны другого агента-предложения.
Взаимодействие с Базой Знаний
Взаимодействие с БЗ производится путем т.н. распространения маркеров - операции поиска и сравнения
с отметкой найденных узлов или дуг, удовлетворяющих указанному критерию поиска. Для ускорения операции
поиска узлам или дугам созданного (уже имеющего имена узлов и дуг) графа присваивается имя маркера,
которое хранится в хэш-таблице в виде соответствия «имя маркера узла - имя узла» или «имя маркера дуги -
имя дуги». Маркеры могут быть расцвечены, что облегчает визуальную навигацию. Операция распространения
маркеров выполняется последовательно параллельно средствами библиотеки С+Граф.
В процессе ввода и анализа предложений новые семантические объекты «взаимодействуют» с уже
находящимися в БЗ. Эти взаимодействия отражаются либо в виде непосредственных связей, либо через
понятия (концепты). Например, если вслед введенному выше предложению последует предложение The
sensitivity of the receiver permit to responding with small radio signal., СС свяжет объекты с предыдущим
предложением, а, именно, на существительное в группе подлежащего, т.е. на receiver (см. рис.5).
Рис. 5. Взаимодействие агентов-предложений в СС: из рисунка видно как с введенным ранее
существительным связывается одноименное существительное из второго предложения, образуя единый граф
СС
Диалог с БЗ осуществляется через диалоговое окно «Conversation» (см. рис. 6). Рассмотрим процесс
диалога с созданной на рис. 3 БЗ. В верхнем поле панели вводится текст вопроса либо с клавиатуры, либо
голосом. Ответ выводится в поле ответов. Он мажет быть озвучен программой «Govorilka» [11] cустановкой
опции Speech ON. Процесс формирования ответа начинается с поиска в графе БЗ узла с базовым именем,
указанном в поле запросов, затем ищутся узлы, ассоциированные с базовым узлом. Текст ответа формируется
на основе той структуры, куда входит узел опорного существительного.
7
Рис. 6 - Диалоговое окно взаимодействия с БЗ, созданной в виде СС: выбором опций возможен «ручной» анализ
связей узлов в БЗ, либо через опцию «Запрос к Базе Знаний» вывести более понятный для человека ответ.
Заключение
При разработке интеллектуального интегрированного интерфейса системы ИРМ были реализованы и
проверены методы оперативного синтаксического и семантического анализа исходных текстов и отображение
результатов анализа на дереве семантической сети с подготовкой структуры предложения для запросов
пользователя, т.е. синтеза предложения ответа. К моменту написания статьи созданы словари и блоки
синтаксического и семантического анализа для ограниченного английского языка, готовятся соответствующие
компоненты для русского и украинского языков. Было показано решение задачи одного из классов задач,
решаемых средствами интеллектуального интерфейса.
Литература
1. D.I.Moldovan and Y.W.Tung, “SNAP: A VLSI Architecture for Artificial Intelligence Processing,” J. Parallel and Distributed Computing. Vol 2,
No. 2, May 1985, pp. 109-131.
2. W.D.Hills, The Connection Machine. The MIT Press, Cambridge, Mass., 1985.
3. О.Н. Булавенко, В.Н. Коваль. «Интекгрированный интеллектуальный интерфейс системы ИРМ». Ж. «Искусственный интеллект», 4’2003,
cc.---
4. Вычислительная система. Патент РФ №2042193. Кл. д-06F15/16. Бюл. от 20.08.95/ Булавенко О.Н., Любарский В.Ф., Мушка В.М. и др.
5. Обчислювальна система. Патент України № 19875. Кл д-06F15/16 Бюл 6 от 25.12.1997р. / Булавенко О.Н., Коваль В.Н., Любарский В.Ф.,
Мушка В.М. и др.
6. Патент Украины 56139 авторiв О. Булавенко, В. Коваль, В. Любарский и др. // Обчислювальна система, вiд 15.05.2003, бюл. №5.
В.Н.Коваль, О.Н.Булавенко, З.Л.Рабинович //Развитие знаниеориентированных систем мультипроцессорной обработки информации на
основе технологии интеллектуальных решающих машин, Научно-теоретич. Ж “Искусственный интеллект” 3’2002,сс.242-257
7. О.Н. Булавенко, В.Н Коваль, З.Л. Рабинович //Друга міжнародна науково практична конференція з програмування УкрПРОГ'2000,
сс.123-131 //Параллельное программирование в Интеллектуальных решающих машинах.
8. http://java.sun/com/products/jdc1.2/docs/rmi/index.html
9. Чипашвили Ш.Ш. Некоторые вопросы создания единого кода семантики информаци (Проект «Интерсемантика») // Искусственный
интеллект. – 2000.-№3.-С.578-583)
10. http://dragonsystems.com
11. Anton Ryazanov, 20001-2002, vsoft@vector-ski.ru
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1685 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-30T10:16:13Z |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Булавенко, О.Н. Коваль, В.Н. 2008-09-02T14:17:06Z 2008-09-02T14:17:06Z 2004 Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ / О.Н. Булавенко, В.Н. Коваль // Проблеми програмування. — 2004. — N 2,3. — С. 451-457 — Бібліогр.:11 назв. — рос. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1685 681 У статті розглядається проблеми аналізу і синтезу конструкцій природної мови, реалізованих в інтелектуальному інтерфейсі, інтегрованого в довільну платформу і призначеного для вдосконалення взаємодії користувача з розподіленою багатопроцесорний обчислювальною середою, що містить складні структури даних. Гідність розробки – гнучкість, можливість оперативного створення баз знань при взаємодії на природних мовах, зручна система навігації. In article is considered problems of the analysis and synthesis of designs of natural language realized in the intellectual interface, integrated in an any platform and interaction, intended for improvement, of the user with distributed multiprocessor computing environment containing complex structures of the data. Advantage of development - flexibility, opportunity of operative creation of bases of knowledge at interaction in natural languages convenient system of navigation. ru Інститут програмних систем НАН України Инструментальные средства и среда программирования Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ Article published earlier |
| spellingShingle | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ Булавенко, О.Н. Коваль, В.Н. Инструментальные средства и среда программирования |
| title | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ |
| title_full | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ |
| title_fullStr | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ |
| title_full_unstemmed | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ |
| title_short | Технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ИРМ |
| title_sort | технология анализа и синтеза предложений естественного языка в интегрированном интеллектуальном интерфейсе системы ирм |
| topic | Инструментальные средства и среда программирования |
| topic_facet | Инструментальные средства и среда программирования |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1685 |
| work_keys_str_mv | AT bulavenkoon tehnologiâanalizaisintezapredloženiiestestvennogoâzykavintegrirovannomintellektualʹnominterfeisesistemyirm AT kovalʹvn tehnologiâanalizaisintezapredloženiiestestvennogoâzykavintegrirovannomintellektualʹnominterfeisesistemyirm |