Jajem, tyjesz, wyjecie czyli Dlaczego dialog z komputerem jest taki trudny?
|
|
|
- Bernard Cybulski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jajem, tyjesz, wyjecie czyli Dlaczego dialog z komputerem jest taki trudny? Aleksander Pohl Katedra Informatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza SFI 8. marca 2008
2 Plan prezentacji Lingwistyka komputerowa Wstęp Fleksja Semantyka
3 Plan prezentacji Lingwistyka komputerowa Wstęp Fleksja Semantyka
4 Kilka słów o mnie :-) Zapalony programista Rubiego Entuzjasta lingwistyki komputerowej Obecnie pracuję głównie w projekcie: Polska Platforma Bezpieczeństwa Wewnętrznego (używamy Javy :-/)
5 Test Turinga Alan Turing w 1950 roku sformułował słynny test, który mógłby dać odpowiedź na pytanie: Czy maszyna jest inteligenta?. Podstawowa idea: ludzka inteligencja przejawia się w dialogu Jeśli komunikujac się z komputerem w języku naturalnym nie jesteśmy w stanie zorientować się, że mamy do czynienia z maszyna, to możemy uznać, że jest on inteligentny. Do dziś żaden system nie przeszedł testu Turinga.
6 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
7 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
8 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
9 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
10 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
11 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
12 Lingwistyka komputerowa obszar wiedzy na przecięciu językoznawstwa i sztucznej inteligencji rozwiazanie problemów językowych na potrzeby: komunikacji człowieka z maszyna np. interfejs w języku polskim do bazy danych o filmach maszynowego tłumaczenie tekstów jeden z pierwszych problemów LK: tłumaczenie z rosyjskiego na angielski ekstrakcji informacji np. śledzenie informacji prasowych dotyczacych nowych wdzianek Dody wyszukiwania informacji np. użycie zamiast słów kluczowych pytań, opisu pożadanego rezultatu automatycznej akwizycji wiedzy np. robot kuchenny czytajacy ksiażkę kulinarna
13 Problemy lingwistyki komputerowej 1 rozpoznawanie mowy/pisma przekształcanie ciagu dźwięków/obrazu na litery/wyrazy/zdania synteza mowy przekształcanie napisów w dźwięki analiza morfologiczna przyporzadkowanie słowom ich kategorii gramatycznej (np. koń M l. p., r. męski żywotny) ujednoznacznianie sensu przyporzadkowanie słowu pojęcia (np. zamek określenie czy chodzi o zamek jako budowlę, czy zamek w drzwiach) analiza syntaktyczna rozpoznanie gramatycznej struktury zdania, zachodzacych w nim zwiazków
14 Problemy lingwistyki komputerowej 1 rozpoznawanie mowy/pisma przekształcanie ciagu dźwięków/obrazu na litery/wyrazy/zdania synteza mowy przekształcanie napisów w dźwięki analiza morfologiczna przyporzadkowanie słowom ich kategorii gramatycznej (np. koń M l. p., r. męski żywotny) ujednoznacznianie sensu przyporzadkowanie słowu pojęcia (np. zamek określenie czy chodzi o zamek jako budowlę, czy zamek w drzwiach) analiza syntaktyczna rozpoznanie gramatycznej struktury zdania, zachodzacych w nim zwiazków
15 Problemy lingwistyki komputerowej 1 rozpoznawanie mowy/pisma przekształcanie ciagu dźwięków/obrazu na litery/wyrazy/zdania synteza mowy przekształcanie napisów w dźwięki analiza morfologiczna przyporzadkowanie słowom ich kategorii gramatycznej (np. koń M l. p., r. męski żywotny) ujednoznacznianie sensu przyporzadkowanie słowu pojęcia (np. zamek określenie czy chodzi o zamek jako budowlę, czy zamek w drzwiach) analiza syntaktyczna rozpoznanie gramatycznej struktury zdania, zachodzacych w nim zwiazków
16 Problemy lingwistyki komputerowej 1 rozpoznawanie mowy/pisma przekształcanie ciagu dźwięków/obrazu na litery/wyrazy/zdania synteza mowy przekształcanie napisów w dźwięki analiza morfologiczna przyporzadkowanie słowom ich kategorii gramatycznej (np. koń M l. p., r. męski żywotny) ujednoznacznianie sensu przyporzadkowanie słowu pojęcia (np. zamek określenie czy chodzi o zamek jako budowlę, czy zamek w drzwiach) analiza syntaktyczna rozpoznanie gramatycznej struktury zdania, zachodzacych w nim zwiazków
17 Problemy lingwistyki komputerowej 1 rozpoznawanie mowy/pisma przekształcanie ciagu dźwięków/obrazu na litery/wyrazy/zdania synteza mowy przekształcanie napisów w dźwięki analiza morfologiczna przyporzadkowanie słowom ich kategorii gramatycznej (np. koń M l. p., r. męski żywotny) ujednoznacznianie sensu przyporzadkowanie słowu pojęcia (np. zamek określenie czy chodzi o zamek jako budowlę, czy zamek w drzwiach) analiza syntaktyczna rozpoznanie gramatycznej struktury zdania, zachodzacych w nim zwiazków
18 Problemy lingwistyki komputerowej 2 rozpoznawanie obiektów nazwanych właściwa interpretacja nazw własnych i ich skrótów (np. Rzeczpospolita Polska, Polska, RP) rozpoznawanie wyrażeń koekstensywnych wykrywanie wyrażeń odnoszacych się do tych samych obiektów (np. Leo kupił Volkswagena. On lubi niemieckie samochody. ) tłumaczenie słów/wyrażeń wybór właściwego tłumaczenia spośród wielu możliwych Jadę samochodem. I drive a car. Jadę rowerem. I ride a bicycle.
19 Problemy lingwistyki komputerowej 2 rozpoznawanie obiektów nazwanych właściwa interpretacja nazw własnych i ich skrótów (np. Rzeczpospolita Polska, Polska, RP) rozpoznawanie wyrażeń koekstensywnych wykrywanie wyrażeń odnoszacych się do tych samych obiektów (np. Leo kupił Volkswagena. On lubi niemieckie samochody. ) tłumaczenie słów/wyrażeń wybór właściwego tłumaczenia spośród wielu możliwych Jadę samochodem. I drive a car. Jadę rowerem. I ride a bicycle.
20 Problemy lingwistyki komputerowej 2 rozpoznawanie obiektów nazwanych właściwa interpretacja nazw własnych i ich skrótów (np. Rzeczpospolita Polska, Polska, RP) rozpoznawanie wyrażeń koekstensywnych wykrywanie wyrażeń odnoszacych się do tych samych obiektów (np. Leo kupił Volkswagena. On lubi niemieckie samochody. ) tłumaczenie słów/wyrażeń wybór właściwego tłumaczenia spośród wielu możliwych Jadę samochodem. I drive a car. Jadę rowerem. I ride a bicycle.
21 Problemy lingwistyki komputerowej 3 analiza semantyczna interpretacja zdania w pewny języku formalnym (np. logice predykatów, logice deskryptywnej), odniesienie wyrażeń do rzeczywistości pozajęzykowej analiza dyskursu uwzględniania pragmatycznych aspektów komunikacji (np. dostosowanie komunikatów do zasobu słownictwa użytkownika) synteza zdań tworzenie zdań na podstawie elementarnych danych, notacji logicznej
22 Problemy lingwistyki komputerowej 3 analiza semantyczna interpretacja zdania w pewny języku formalnym (np. logice predykatów, logice deskryptywnej), odniesienie wyrażeń do rzeczywistości pozajęzykowej analiza dyskursu uwzględniania pragmatycznych aspektów komunikacji (np. dostosowanie komunikatów do zasobu słownictwa użytkownika) synteza zdań tworzenie zdań na podstawie elementarnych danych, notacji logicznej
23 Problemy lingwistyki komputerowej 3 analiza semantyczna interpretacja zdania w pewny języku formalnym (np. logice predykatów, logice deskryptywnej), odniesienie wyrażeń do rzeczywistości pozajęzykowej analiza dyskursu uwzględniania pragmatycznych aspektów komunikacji (np. dostosowanie komunikatów do zasobu słownictwa użytkownika) synteza zdań tworzenie zdań na podstawie elementarnych danych, notacji logicznej
24 Plan prezentacji Lingwistyka komputerowa Wstęp Fleksja Semantyka
25 Wstęp Trójkat semiotyczny
26 Wstęp Właściwie brak jednoznaczności. Przykład znany wszystkim informatykom: Jak porównujemy liczby całkowite? a == 10 Jak porównujemy liczby rzeczywiste? a == 10.0 Nie! a 10.0 DELTA Pojedyncza liczba rzeczywista w zapisie binarnym reprezentuje przedział liczb rzeczywistych. Pojedynczy znak może być zinterpretowany na wiele sposobów, może reprezentować różne pojęcia a przez to różne odniesienia.
27 Wstęp Właściwie brak jednoznaczności. Przykład znany wszystkim informatykom: Jak porównujemy liczby całkowite? a == 10 Jak porównujemy liczby rzeczywiste? a == 10.0 Nie! a 10.0 DELTA Pojedyncza liczba rzeczywista w zapisie binarnym reprezentuje przedział liczb rzeczywistych. Pojedynczy znak może być zinterpretowany na wiele sposobów, może reprezentować różne pojęcia a przez to różne odniesienia.
28 Wstęp Właściwie brak jednoznaczności. Przykład znany wszystkim informatykom: Jak porównujemy liczby całkowite? a == 10 Jak porównujemy liczby rzeczywiste? a == 10.0 Nie! a 10.0 DELTA Pojedyncza liczba rzeczywista w zapisie binarnym reprezentuje przedział liczb rzeczywistych. Pojedynczy znak może być zinterpretowany na wiele sposobów, może reprezentować różne pojęcia a przez to różne odniesienia.
29 Wstęp Źródła wieloznaczności przetworzenie obrazu/dźwięku na tekst fleksja wyrażenia złożone struktura syntaktyczna homonimia tłumaczenie
30 Wstęp Obraz/dźwięk tekst rozpoznanie fonemów np. głoski dźwięczne i bezdźwięczne: p/b, t/d, etc. rozpoznanie końca wyrazu: jajem / ja jem? tyjesz / ty jesz? wyjecie / wy jecie? zapis ortograficzny čarny czarny može może / morze? Rozwiazanie: ukryte modele Markowa (Hidden Markov Models). Przykład zastosowania: interfejs głosowy komputera Mac (niestety tylko w języku angielskim).
31 Wstęp Obraz/dźwięk tekst rozpoznanie fonemów np. głoski dźwięczne i bezdźwięczne: p/b, t/d, etc. rozpoznanie końca wyrazu: jajem / ja jem? tyjesz / ty jesz? wyjecie / wy jecie? zapis ortograficzny čarny czarny može może / morze? Rozwiazanie: ukryte modele Markowa (Hidden Markov Models). Przykład zastosowania: interfejs głosowy komputera Mac (niestety tylko w języku angielskim).
32 Wstęp Obraz/dźwięk tekst rozpoznanie fonemów np. głoski dźwięczne i bezdźwięczne: p/b, t/d, etc. rozpoznanie końca wyrazu: jajem / ja jem? tyjesz / ty jesz? wyjecie / wy jecie? zapis ortograficzny čarny czarny može może / morze? Rozwiazanie: ukryte modele Markowa (Hidden Markov Models). Przykład zastosowania: interfejs głosowy komputera Mac (niestety tylko w języku angielskim).
33 Wstęp Obraz/dźwięk tekst rozpoznanie fonemów np. głoski dźwięczne i bezdźwięczne: p/b, t/d, etc. rozpoznanie końca wyrazu: jajem / ja jem? tyjesz / ty jesz? wyjecie / wy jecie? zapis ortograficzny čarny czarny može może / morze? Rozwiazanie: ukryte modele Markowa (Hidden Markov Models). Przykład zastosowania: interfejs głosowy komputera Mac (niestety tylko w języku angielskim).
34 Wstęp Obraz/dźwięk tekst rozpoznanie fonemów np. głoski dźwięczne i bezdźwięczne: p/b, t/d, etc. rozpoznanie końca wyrazu: jajem / ja jem? tyjesz / ty jesz? wyjecie / wy jecie? zapis ortograficzny čarny czarny može może / morze? Rozwiazanie: ukryte modele Markowa (Hidden Markov Models). Przykład zastosowania: interfejs głosowy komputera Mac (niestety tylko w języku angielskim).
35 Fleksja Fleksja W językach fleksyjnych (np. polskim) słowa odmieniaja się przez osoby, czasy, liczby, rodzaje, przypadki, stopnie: jeść: ja jem, ty jesz, on/ona/ono je, my jemy, wy jecie, oni jedza,... (45 form) kot: M. kot, D. kota, C. kotu, B. kota, N. kotem, Ms. kocie, W. kocie,... dobry: r.m., st. równy M. dobry, D. dobrego,... r.m., st. wyższy M. lepszy, D. lepszego,... r.ż., st. równy M. dobra, D. dobrej,... bardzo: st. równy bardzo, st. wyższy bardziej, st. najwyższy najbardziej
36 Fleksja Fleksja W językach fleksyjnych (np. polskim) słowa odmieniaja się przez osoby, czasy, liczby, rodzaje, przypadki, stopnie: jeść: ja jem, ty jesz, on/ona/ono je, my jemy, wy jecie, oni jedza,... (45 form) kot: M. kot, D. kota, C. kotu, B. kota, N. kotem, Ms. kocie, W. kocie,... dobry: r.m., st. równy M. dobry, D. dobrego,... r.m., st. wyższy M. lepszy, D. lepszego,... r.ż., st. równy M. dobra, D. dobrej,... bardzo: st. równy bardzo, st. wyższy bardziej, st. najwyższy najbardziej
37 Fleksja Fleksja W językach fleksyjnych (np. polskim) słowa odmieniaja się przez osoby, czasy, liczby, rodzaje, przypadki, stopnie: jeść: ja jem, ty jesz, on/ona/ono je, my jemy, wy jecie, oni jedza,... (45 form) kot: M. kot, D. kota, C. kotu, B. kota, N. kotem, Ms. kocie, W. kocie,... dobry: r.m., st. równy M. dobry, D. dobrego,... r.m., st. wyższy M. lepszy, D. lepszego,... r.ż., st. równy M. dobra, D. dobrej,... bardzo: st. równy bardzo, st. wyższy bardziej, st. najwyższy najbardziej
38 Fleksja Fleksja W językach fleksyjnych (np. polskim) słowa odmieniaja się przez osoby, czasy, liczby, rodzaje, przypadki, stopnie: jeść: ja jem, ty jesz, on/ona/ono je, my jemy, wy jecie, oni jedza,... (45 form) kot: M. kot, D. kota, C. kotu, B. kota, N. kotem, Ms. kocie, W. kocie,... dobry: r.m., st. równy M. dobry, D. dobrego,... r.m., st. wyższy M. lepszy, D. lepszego,... r.ż., st. równy M. dobra, D. dobrej,... bardzo: st. równy bardzo, st. wyższy bardziej, st. najwyższy najbardziej
39 Fleksja Fleksja W językach fleksyjnych (np. polskim) słowa odmieniaja się przez osoby, czasy, liczby, rodzaje, przypadki, stopnie: jeść: ja jem, ty jesz, on/ona/ono je, my jemy, wy jecie, oni jedza,... (45 form) kot: M. kot, D. kota, C. kotu, B. kota, N. kotem, Ms. kocie, W. kocie,... dobry: r.m., st. równy M. dobry, D. dobrego,... r.m., st. wyższy M. lepszy, D. lepszego,... r.ż., st. równy M. dobra, D. dobrej,... bardzo: st. równy bardzo, st. wyższy bardziej, st. najwyższy najbardziej
40 Fleksja Opis morfologiczny i forma podstawowa Podstawowy problem: dla danej formy znaleźć jej opis morfologiczny oraz formę podstawową:»szli przez ciemny las«biernik liczby pojedynczej przymiotnika ciemny»spotkali czarownicę z kotem«narzędnik liczby pojedynczej rzeczownika kot»nie czekajac odrzekł: Ja biorę czarownicę a ty kota. «imiesłów współczesny czasownika czekać Rozwiazanie: wykorzystanie stemmera, stworzenie słownika fleksyjnego
41 Fleksja Opis morfologiczny i forma podstawowa Podstawowy problem: dla danej formy znaleźć jej opis morfologiczny oraz formę podstawową:»szli przez ciemny las«biernik liczby pojedynczej przymiotnika ciemny»spotkali czarownicę z kotem«narzędnik liczby pojedynczej rzeczownika kot»nie czekajac odrzekł: Ja biorę czarownicę a ty kota. «imiesłów współczesny czasownika czekać Rozwiazanie: wykorzystanie stemmera, stworzenie słownika fleksyjnego
42 Fleksja Opis morfologiczny i forma podstawowa Podstawowy problem: dla danej formy znaleźć jej opis morfologiczny oraz formę podstawową:»szli przez ciemny las«biernik liczby pojedynczej przymiotnika ciemny»spotkali czarownicę z kotem«narzędnik liczby pojedynczej rzeczownika kot»nie czekajac odrzekł: Ja biorę czarownicę a ty kota. «imiesłów współczesny czasownika czekać Rozwiazanie: wykorzystanie stemmera, stworzenie słownika fleksyjnego
43 Fleksja Słownik fleksyjny języka polskiego
44 Fleksja Fleksja wieloznaczność Czy to wystarczy?»wyjecie jak wyjce afrykańskie!«forma podstawowa wyć»zanim wyjecie wszystko z talerza, umyjcie ręce.«forma podstawowa wyjeść Jednej formie można przypisać wiele form podstawowych.»zjadłem dziś dwa jaja.«biernik liczby mnogiej rzeczownika jajo»nikt nie mógł znaleźć skradzionego jaja Fabergé.«dopełniacz liczby pojedynczej rzeczownika jajo Jednej formie można przyporzadkować wiele opisów morfologicznych.
45 Fleksja Fleksja wieloznaczność Czy to wystarczy?»wyjecie jak wyjce afrykańskie!«forma podstawowa wyć»zanim wyjecie wszystko z talerza, umyjcie ręce.«forma podstawowa wyjeść Jednej formie można przypisać wiele form podstawowych.»zjadłem dziś dwa jaja.«biernik liczby mnogiej rzeczownika jajo»nikt nie mógł znaleźć skradzionego jaja Fabergé.«dopełniacz liczby pojedynczej rzeczownika jajo Jednej formie można przyporzadkować wiele opisów morfologicznych.
46 Fleksja Fleksja wieloznaczność Czy to wystarczy?»wyjecie jak wyjce afrykańskie!«forma podstawowa wyć»zanim wyjecie wszystko z talerza, umyjcie ręce.«forma podstawowa wyjeść Jednej formie można przypisać wiele form podstawowych.»zjadłem dziś dwa jaja.«biernik liczby mnogiej rzeczownika jajo»nikt nie mógł znaleźć skradzionego jaja Fabergé.«dopełniacz liczby pojedynczej rzeczownika jajo Jednej formie można przyporzadkować wiele opisów morfologicznych.
47 Fleksja Fleksja interpretacje Dla zdania: Nie ma rzeczy bardziej zwykłej i naturalnej niż to, że ludzie, którzy maja roszczenie, iż odkryli jakaś rzecz nową w świecie filozofii i nauk, sugeruja innym, by chwalili ich własne systemy, osławiajac jednocześnie wszystkie te, które powstały wcześniej. otrzymujemy kombinacj!
48 Fleksja Rozwiazanie i zastosowania Nie ma prostej odpowiedzi na pytanie jak rozwiazać powyższe problemy. Można wyróżnić dwa podejścia: morfosyntaktyczne wykorzystanie morfosyntaktycznych opisów słów występujacych w kontekście danego słowa semantyczne wykorzystanie relacji semantycznych zachodzacych pomiędzy danym słowem a innymi słowami w jego kontekście Zastosowania: wyszukiwarka Google od 2007 roku uwzględnia fleksję języka polskiego, framework Ruby on Rails zna fleksję języka angielskiego.
49 Fleksja Rozwiazanie i zastosowania Nie ma prostej odpowiedzi na pytanie jak rozwiazać powyższe problemy. Można wyróżnić dwa podejścia: morfosyntaktyczne wykorzystanie morfosyntaktycznych opisów słów występujacych w kontekście danego słowa semantyczne wykorzystanie relacji semantycznych zachodzacych pomiędzy danym słowem a innymi słowami w jego kontekście Zastosowania: wyszukiwarka Google od 2007 roku uwzględnia fleksję języka polskiego, framework Ruby on Rails zna fleksję języka angielskiego.
50 Fleksja Rozwiazanie i zastosowania Nie ma prostej odpowiedzi na pytanie jak rozwiazać powyższe problemy. Można wyróżnić dwa podejścia: morfosyntaktyczne wykorzystanie morfosyntaktycznych opisów słów występujacych w kontekście danego słowa semantyczne wykorzystanie relacji semantycznych zachodzacych pomiędzy danym słowem a innymi słowami w jego kontekście Zastosowania: wyszukiwarka Google od 2007 roku uwzględnia fleksję języka polskiego, framework Ruby on Rails zna fleksję języka angielskiego.
51 Fleksja Rozwiazanie i zastosowania Nie ma prostej odpowiedzi na pytanie jak rozwiazać powyższe problemy. Można wyróżnić dwa podejścia: morfosyntaktyczne wykorzystanie morfosyntaktycznych opisów słów występujacych w kontekście danego słowa semantyczne wykorzystanie relacji semantycznych zachodzacych pomiędzy danym słowem a innymi słowami w jego kontekście Zastosowania: wyszukiwarka Google od 2007 roku uwzględnia fleksję języka polskiego, framework Ruby on Rails zna fleksję języka angielskiego.
52 Semantyka Semantyka Semantyka to dział językoznawstwa, który koncentruje się na badaniu znaczenia wyrażeń języka. Jak można opisać znaczenie słów? za pomoca definicji w języku naturalnym lub formalnym: jajko 1.»żeńska komórka rozrodcza ptaka, zwykle kury, zawierajaca białko i żółtko, otoczone skorupka, wykorzystywana jako produkt spożywczy«1 za pomoca relacji semantycznych np. hipernimii, hiponimii, holonimii, meronimii, synonimii, sprawstwa, etc.: jajko hipernimy: komórka, meronimy: żółtko, białko,... 1 Uniwersalny słownik języka polskiego Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.
53 Semantyka Semantyka Semantyka to dział językoznawstwa, który koncentruje się na badaniu znaczenia wyrażeń języka. Jak można opisać znaczenie słów? za pomoca definicji w języku naturalnym lub formalnym: jajko 1.»żeńska komórka rozrodcza ptaka, zwykle kury, zawierajaca białko i żółtko, otoczone skorupka, wykorzystywana jako produkt spożywczy«1 za pomoca relacji semantycznych np. hipernimii, hiponimii, holonimii, meronimii, synonimii, sprawstwa, etc.: jajko hipernimy: komórka, meronimy: żółtko, białko,... 1 Uniwersalny słownik języka polskiego Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.
54 Semantyka Semantyka Semantyka to dział językoznawstwa, który koncentruje się na badaniu znaczenia wyrażeń języka. Jak można opisać znaczenie słów? za pomoca definicji w języku naturalnym lub formalnym: jajko 1.»żeńska komórka rozrodcza ptaka, zwykle kury, zawierajaca białko i żółtko, otoczone skorupka, wykorzystywana jako produkt spożywczy«1 za pomoca relacji semantycznych np. hipernimii, hiponimii, holonimii, meronimii, synonimii, sprawstwa, etc.: jajko hipernimy: komórka, meronimy: żółtko, białko,... 1 Uniwersalny słownik języka polskiego Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.
55 Semantyka Semantyka wieloznaczność I»Kupiłem wczoraj akcje warte 100 tysięcy.«akcja jako papier wartościowy»akcja tej ksiażki rozwijała się niemrawo.«akcja jako fabuła Czysta homonimia jeden wyraz (w znaczeniu leksemu) posiadajacy wiele znaczeń»lekarz zalecił podanie zastrzyku.lekarka zaleciła podanie zastrzyku.«dwa wyrazy posiadajace (niemal) identyczne znaczenie.
56 Semantyka Semantyka wieloznaczność I»Kupiłem wczoraj akcje warte 100 tysięcy.«akcja jako papier wartościowy»akcja tej ksiażki rozwijała się niemrawo.«akcja jako fabuła Czysta homonimia jeden wyraz (w znaczeniu leksemu) posiadajacy wiele znaczeń»lekarz zalecił podanie zastrzyku.lekarka zaleciła podanie zastrzyku.«dwa wyrazy posiadajace (niemal) identyczne znaczenie.
57 Semantyka Rozwiazanie Można wyróżnić dwa podejścia: statystyczne wykorzystanie algorytmów automatycznego uczenia do wyekstrahowania zwiazków semantycznych na podstawie dużego korpusu tekstów. Wady: żaden korpus nie jest idealny, konieczne jest ręczne oznaczenie sensu wszystkich słów w korpusie symboliczne stworzenie słownika zawierajacego relacje semantyczne lub definicje formalne Wady: czasochłonność, brak zgodności co do tego, które relacje powinny być uwzględnione
58 Semantyka Rozwiazanie Można wyróżnić dwa podejścia: statystyczne wykorzystanie algorytmów automatycznego uczenia do wyekstrahowania zwiazków semantycznych na podstawie dużego korpusu tekstów. Wady: żaden korpus nie jest idealny, konieczne jest ręczne oznaczenie sensu wszystkich słów w korpusie symboliczne stworzenie słownika zawierajacego relacje semantyczne lub definicje formalne Wady: czasochłonność, brak zgodności co do tego, które relacje powinny być uwzględnione
59 Semantyka Rozwiazanie cd. Słowniki semantyczne: WordNet najbardziej znany słownik semantyczny języka angielskiego. Na jego podstawie tworzone sa słowniki dla innych języków, np. polskiego Słowosieć Zalety: liczba słów, uwzględnienie wyrażeń złożonych i nazw własnych. Wady: brak pokrycia w korpusie tekstów, brak relacji syntagmatycznych. Przykład: egg hypernyms: ovum, egg cell; hyponyms: nit, spawn, roe,... FrameNet słownik zawierajacy opis sytuacji i czynności. Na razie nie doczekał się ostatecznej wersji.
60 Semantyka Rozwiazanie cd. Słowniki semantyczne: WordNet najbardziej znany słownik semantyczny języka angielskiego. Na jego podstawie tworzone sa słowniki dla innych języków, np. polskiego Słowosieć Zalety: liczba słów, uwzględnienie wyrażeń złożonych i nazw własnych. Wady: brak pokrycia w korpusie tekstów, brak relacji syntagmatycznych. Przykład: egg hypernyms: ovum, egg cell; hyponyms: nit, spawn, roe,... FrameNet słownik zawierajacy opis sytuacji i czynności. Na razie nie doczekał się ostatecznej wersji.
61 Semantyka Rozwiazanie cd. Słowniki semantyczne: WordNet najbardziej znany słownik semantyczny języka angielskiego. Na jego podstawie tworzone sa słowniki dla innych języków, np. polskiego Słowosieć Zalety: liczba słów, uwzględnienie wyrażeń złożonych i nazw własnych. Wady: brak pokrycia w korpusie tekstów, brak relacji syntagmatycznych. Przykład: egg hypernyms: ovum, egg cell; hyponyms: nit, spawn, roe,... FrameNet słownik zawierajacy opis sytuacji i czynności. Na razie nie doczekał się ostatecznej wersji.
62 Semantyka Słownik semantyczny języka polskiego Słownik semantyczny języka polskiego zintegrowany z SFJP
63 Semantyka Semantyka wieloznaczność II Czy to wystarczy?»i saw clouds flying over Zurich.Widziałem chmury lecace nad Zurychem.I saw buildings flying over Zurich.Widziałem budynki lecac nad Zurychem.«Tylko na podstawie wiedzy zdroworozsadkowej można właściwie przetłumaczyć powyższe przykłady. Rozwiazanie: wykorzystanie Cyc lub Sumo.
64 Semantyka Semantyka wieloznaczność II Czy to wystarczy?»i saw clouds flying over Zurich.Widziałem chmury lecace nad Zurychem.I saw buildings flying over Zurich.Widziałem budynki lecac nad Zurychem.«Tylko na podstawie wiedzy zdroworozsadkowej można właściwie przetłumaczyć powyższe przykłady. Rozwiazanie: wykorzystanie Cyc lub Sumo.
65 Semantyka Semantyka wieloznaczność II Czy to wystarczy?»i saw clouds flying over Zurich.Widziałem chmury lecace nad Zurychem.I saw buildings flying over Zurich.Widziałem budynki lecac nad Zurychem.«Tylko na podstawie wiedzy zdroworozsadkowej można właściwie przetłumaczyć powyższe przykłady. Rozwiazanie: wykorzystanie Cyc lub Sumo.
66 Semantyka Semantyka wieloznaczność II Czy to wystarczy?»i saw clouds flying over Zurich.Widziałem chmury lecace nad Zurychem.I saw buildings flying over Zurich.Widziałem budynki lecac nad Zurychem.«Tylko na podstawie wiedzy zdroworozsadkowej można właściwie przetłumaczyć powyższe przykłady. Rozwiazanie: wykorzystanie Cyc lub Sumo.
67 Semantyka Cyc?
68 Semantyka Sumo?
69 Semantyka Ontologie EnCYClopedia Suggested Upper Merged Ontology Ontologia (w informatyce) to formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej dziedziny wiedzy: pojęcia indywidua relacje funkcje reguły
70 Semantyka Ontologie EnCYClopedia Suggested Upper Merged Ontology Ontologia (w informatyce) to formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej dziedziny wiedzy: pojęcia indywidua relacje funkcje reguły
71 Semantyka Ontologie cd. Cyc oraz Sumo stanowia formalizację zdroworozsadkowej wiedzy obejmujacej najbardziej ogólne własności świata. CloudInSky Mt: UniversalVocabularyMt isa: SpatiallyDisjointObjectType ExistingObjectType Mt: TopicMt isa: WeatherObjects-Weather-Topic genls: Outdoors-ExposedToWeather CloudlikeObject Opaque Airborne TopAndBottomSidedObject
72 Semantyka Ontologie cd. Cyc oraz Sumo stanowia formalizację zdroworozsadkowej wiedzy obejmujacej najbardziej ogólne własności świata. CloudInSky Mt: UniversalVocabularyMt isa: SpatiallyDisjointObjectType ExistingObjectType Mt: TopicMt isa: WeatherObjects-Weather-Topic genls: Outdoors-ExposedToWeather CloudlikeObject Opaque Airborne TopAndBottomSidedObject
73 Semantyka Zastosowania hakia.com semantic search Prawdziwe Web 2.0 (języki RDF, OWL) Moduł dla Lucene bazujacy na WordNecie uwzględnienie synonimów Cycorp wykorzystuje Cyc m.in. integrowania heterogenicznych baz danych, inteligentnego wyszukiwania informacji, rozproszonego AI, analizowania bezpieczeństwa sieci komputerowych ABB ścisła kontrola procesu wytwarzania transformatorów
74 Semantyka Zasoby WordNet wordnet.princeton.edu FrameNet framenet.icsi.berkeley.edu Słownik fleksyjny języka polskiego winnie.ics.agh.edu.pl/proj_uk/sfjp/index.html Słownik semantyczny języka polskiego (demo) wierzba.wzks.uj.edu.pl/ dernow/smddemo OpenCyc SUMO Strona Włodzisława Ducha duch/ir.html
75 Semantyka Źródła Obrazek Cyc Everything You Always Wanted To Know About Sex ;-) Obrazek Sumo Obrazek Nobody knows shoes
76 Semantyka
2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują): BRAK
OPIS MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) I. Informacje ogólne 1. Nazwa modułu kształcenia: JĘZYKOZNAWSTWO OGÓLNE 2. Kod modułu kształcenia: 08-KODM-JOG 3. Rodzaj modułu kształcenia: OBLIGATORYJNY 4. Kierunek
Przetwarzanie języka w praktyce. przykładzie problemu rozstrzygania wieloznaczności
, na przykładzie problemu rozstrzygania wieloznaczności Aleksander Pohl http://apohllo.pl Katedra Informatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza SFI 8. marca 2008 Plan prezentacji Określenie celu Wymagania Ferret
Systemy organizacji wiedzy i ich rola w integracji zasobów europejskich bibliotek cyfrowych
Systemy organizacji wiedzy i ich rola w integracji zasobów europejskich bibliotek cyfrowych Adam Dudczak Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (maneo@man.poznan.pl) I Konferencja Polskie Biblioteki
Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.
Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Autor: Mariusz Sasko Promotor: dr Adrian Horzyk Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Cele pracy 3. Rozwiązanie 3.1. Robot
Rozróżnianie sensów polskich słów za pomoca rozwinięcia metody Leska
Rozróżnianie sensów polskich słów za pomoca rozwinięcia metody Leska Seminarium przetwarzania języka naturalnego Mateusz Kopeć Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 6 lutego 2012 Plan 1 Zadanie
Języki programowania zasady ich tworzenia
Strona 1 z 18 Języki programowania zasady ich tworzenia Definicja 5 Językami formalnymi nazywamy każdy system, w którym stosując dobrze określone reguły należące do ustalonego zbioru, możemy uzyskać wszystkie
Open Access w technologii językowej dla języka polskiego
Open Access w technologii językowej dla języka polskiego Marek Maziarz, Maciej Piasecki Grupa Naukowa Technologii Językowych G4.19 Zakład Sztucznej Inteligencji, Instytut Informatyki, W-8, Politechnika
Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki
Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Działy logiki 2 Własności semantyczne i syntaktyczne 3 Błędy logiczne
Forma. Główny cel kursu. Umiejętności nabywane przez studentów. Wymagania wstępne:
WYDOBYWANIE I WYSZUKIWANIE INFORMACJI Z INTERNETU Forma wykład: 30 godzin laboratorium: 30 godzin Główny cel kursu W ramach kursu studenci poznają podstawy stosowanych powszechnie metod wyszukiwania informacji
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) NLP jest dziedziną informatyki łączącą zagadnienia sztucznej inteligencji i lingwistyki zajmującą się automatyzacją analizy, rozumienia, tłumaczenia i generowania
Polszczyzna i inżynieria lingwistyczna. Autor: Marcin Miłkowski (IFiS PAN)
Polszczyzna i inżynieria lingwistyczna Autor: Marcin Miłkowski (IFiS PAN) 1 Polszczyzna i jej cechy szczególne Polszczyzną posługuje się od 40 do 48 milionów osób: najczęściej używany język zachodniosłowiański
Internet Semantyczny i Logika II
Internet Semantyczny i Logika II Ontologie Definicja Grubera: Ontologia to formalna specyfikacja konceptualizacji pewnego obszaru wiedzy czy opisu elementów rzeczywistości. W Internecie Semantycznym językiem
Zastosowanie Wikipedii w przetwarzaniu języka naturalnego
Zastosowanie Wikipedii w przetwarzaniu języka naturalnego Plan prezentacji Wikipedia Klasyfikacja Zastosowanie w NLP Plan prezentacji Wikipedia Klasyfikacja Zastosowanie w NLP Rysunek : http://img2.wikia.nocookie.net/
Korpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego
Korpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego Witold Kieraś Łukasz Kobyliński Maciej Ogrodniczuk Instytut Podstaw Informatyki PAN III Konferencja DARIAH-PL Poznań 9.11.2016
Lokalizacja Oprogramowania
mgr inż. Anton Smoliński anton.smolinski@zut.edu.pl Lokalizacja Oprogramowania 16/12/2016 Wykład 6 Internacjonalizacja, Testowanie, Tłumaczenie Maszynowe Agenda Internacjonalizacja Testowanie lokalizacji
3. Podaj elementy składowe jakie powinna uwzględniać definicja informatyki.
1. Podaj definicję informatyki. 2. W jaki sposób można definiować informatykę? 3. Podaj elementy składowe jakie powinna uwzględniać definicja informatyki. 4. Co to jest algorytm? 5. Podaj neumanowską architekturę
Strukturalizacja otoczenia agentów: ontologie, CYC, sieci semantyczne
WYKŁAD 8 Strukturalizacja otoczenia agentów: ontologie, CYC, sieci semantyczne Jan widział X, gdy leciał nad miastem. Jan widział samolot, gdy leciał nad miastem. Jan widział dom, gdy leciał nad miastem.
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
AUTOMATYKA INFORMATYKA
AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław Kowalczuk Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów
Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne. Wykład Ćwiczenia
Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Rocznik: 217/218 Język wykładowy: Polski Semestr 1 IIN-1-13-s
Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma studiów: Stacjonarne. audytoryjne. Wykład Ćwiczenia
Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma studiów: Stacjonarne Rocznik: 2019/2020 Język wykładowy: Polski Semestr 1 z Kierunkowe 10
Wprowadzenie. Teoria automatów i języków formalnych. Literatura (1)
Wprowadzenie Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura (1) 1. Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques and Tools, Addison-Wesley,
Ontologie, czyli o inteligentnych danych
1 Ontologie, czyli o inteligentnych danych Bożena Deka Andrzej Tolarczyk PLAN 2 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania
Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. 1 Logika Klasyczna obejmuje dwie teorie:
I. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ?... 13 II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY...
I. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ?.... 13 II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY............ 17 1. Niepowtarzalność języka każdego z nas.................. 17 1.1. Nasz język indywidualny...........................
Wstęp do logiki. Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża,
Prof. UAM, dr hab. Zbigniew Tworak Zakład Logiki i Metodologii Nauk Instytut Filozofii Wstęp do logiki Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża, kto poprawnie wnioskuje i uzasadnia
Wprowadzenie do składni
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Przedmiot składni i jej miejsce w systemie języka 2 3 Hierarchia jednostek języka nielinearne linearne (liniowe) cechy dystynktywne semantyczne dystynktywne,
Reprezentacja wiedzy wprowadzenie, sieci semantyczne, ramy
Reprezentacja wiedzy wprowadzenie, sieci semantyczne, ramy Agnieszka Ławrynowicz 17 listopada 2016 Plan wykładu 1 Wprowadzenie: wiedza, reprezentacja, wnioskowanie, bazy wiedzy 2 Systemy oparte o wiedzę
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE IV w Szkole Podstawowej nr 42 z Oddziałami Integracyjnymi w roku szkolnym 2018/2019
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE IV w Szkole Podstawowej nr 42 z Oddziałami Integracyjnymi w roku szkolnym 2018/2019 Opracowano na podstawie: realizowanego w szkole programu nauczania języka
Wprowadzenie do logiki Język jako system znaków słownych
Wprowadzenie do logiki Język jako system znaków słownych Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl język system znaków słownych skoro system, to musi być w tym jakiś porządek;
Załącznik Nr 4. odniesienie do obszarowych efektów kształcenia w KRK. kierunkowe efekty kształceniaopis WIEDZA
Załącznik Nr 4. Odniesienie kierunkowych efektów kształcenia do obszarowych efektów kształcenia dla obszaru lub obszarów kształcenia przyporządkowanych temu kierunkowi Kognitywistyka z racji tradycji badawczych
Filozofia z elementami logiki Język jako system znaków słownych część 2
Filozofia z elementami logiki Język jako system znaków słownych część 2 Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl Rozkład jazdy 1 Pojęcie znaku 2 Funkcje wypowiedzi językowych
Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty. Literatura
Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques
USPRAWNIANIE CZYTANIA U UCZNIÓW DYSLEKTYCZNYCH
USPRAWNIANIE CZYTANIA U UCZNIÓW DYSLEKTYCZNYCH Jakie ćwiczenia są szczególnie ważne w nauczaniu uczniów dyslektycznych? Problemy uczniów dyslektycznych w głównej mierze są spowodowane deficytami językowymi
WYMAGANIA PROGRAMOWE DLA KLASY IV SZKOŁY PODSTAWOWEJ Z PRZEDMIOTU JĘZYK POLSKI NA ROK SZKOLNY 2014/2015
WYMAGANIA PROGRAMOWE DLA KLASY IV SZKOŁY PODSTAWOWEJ Z PRZEDMIOTU JĘZYK POLSKI NA ROK SZKOLNY 2014/2015 Celujący Bardzo dobry Spełnia wymagania na ocenę bardzo dobrą i ponadto: Mówienie formułuje twórcze
Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów społecznościowych
Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów społecznościowych AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław
Logika. dr Agnieszka Figaj
Logika dr Agnieszka Figaj O czym to będzie? Dwa fundamentalne pytania: Czym zajmuje się logika? Czym my zajmować się będziemy? Logika (grec. logos-oznacza rozum) Nauka normatywna, analizująca źródła poznania
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja Piotr Konderak Zakład Logiki i Filozofii Nauki p.203b, Collegium Humanicum konsultacje: wtorki, 16:00-17:00 kondorp@bacon.umcs.lublin.pl http://konderak.eu
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
I. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ? II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY...
Spis treści I. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ?... 13 II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY...17 1. Niepowtarzalność języka każdego z nas...17 1.1. Nasz język indywidualny...17 1.2. Czynniki
Kryteria ocen z języka polskiego dla klasy V szkoły podstawowej
Kryteria ocen z języka polskiego dla klasy V szkoły podstawowej 1. Kształcenie literackie i kulturalne: Ocena dopuszczająca- uczeń: - poprawnie czyta i wygłasza tekst poetycki - wyodrębnia elementy świata
Spis treści tomu pierwszego
Spis treści tomu pierwszego WSTĘP.... 11 DŹWIĘK JAKO ZJAWISKO FIZYCZNE...15 CHARAKTERYSTYKA AKUSTYCZNA I AUDYTYWNA DŹWIĘKÓW MOWY.. 17 SŁUCH...20 WYŻSZE PIĘTRA UKŁADU SŁUCHOWEGO...22 EMISJE OTOAKUSTYCZNE...25
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
Egzamin Gimnazjalny z WSiP MAJ 2015 Analiza wyników próbnego egzaminu gimnazjalnego Część humanistyczna z zakresu języka polskiego Klasa 1
Egzamin Gimnazjalny z WSiP MAJ 2015 Analiza wyników próbnego egzaminu gimnazjalnego Część humanistyczna z zakresu języka polskiego Klasa 1 Arkusz egzaminu próbnego składał się z 22 zadań różnego typu.
Kultura logicznego myślenia
dr hab. Maciej Witek, prof. US Kultura logicznego myślenia rok akademicki 2017/2018, śemeśtr zimowy Temat 1: Semiotyka i jej dyścypliny kognitywiśtyka.uśz.edu.pl/mwitek dyzury: wtorki, godz. 14.00-15.30,
Niko 2 Przedmiotowy System Oceniania
Niko 2 Przedmiotowy System Oceniania TREŚCI NAUCZANIA REALIZOWANE W PODRĘCZNIKU NIKO 2 I PODLEGAJĄCE OCENIANIU MÓWIENIE I SŁUCHANIE - opisywanie ilustracji - komentowanie przedstawionej na obrazku sytuacji
2
1 2 3 4 5 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem
4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...
Spis treści 1 Wstęp 11 1.1 Do kogo adresowana jest ta książka... 12 1.2 Historia badań nad mową i językiem... 12 1.3 Obecne główne trendy badań... 16 1.4 Opis zawartości rozdziałów... 18 2 Wyzwania i możliwe
Tłumaczenie maszynowe. Zasady działania. Autorzy: Josef van Genabith (DFKI), Krzysztof Łoboda (Uniwersytet Jagielloński)
Tłumaczenie maszynowe. Zasady działania Autorzy: Josef van Genabith (DFKI), Krzysztof Łoboda (Uniwersytet Jagielloński) 1 Tłumaczenie maszynowe Zarys prezentacji: Uzasadnienie dla technologii MT: liczba
Odniesienie do efektów kształcenia dla obszaru nauk EFEKTY KSZTAŁCENIA Symbol
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Wydział Informatyki i Zarządzania Kierunek studiów INFORMATYKA (INF) Stopień studiów - pierwszy Profil studiów - ogólnoakademicki Projekt v1.0 z 18.02.2015 Odniesienie do
Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki
Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk
HLT_12 Warszawa. Lingwistyka matematyczna w Katedrze Elektroniki AGH
HLT_12 Warszawa Lingwistyka matematyczna w Katedrze Elektroniki AGH 1 Lingwistyka jaka jest każdy widzi Lingwistyka matematyczna: - identyfikacja rozmówcy - przetwarzanie języka naturalnego - przetwarzanie
Praca magisterska Jakub Reczycki. Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński. Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
System gromadzenia, indeksowania i opisu słownikowego norm i rekomendacji Praca magisterska Jakub Reczycki Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ SZTUCZNA INTELIGENCJA dwa podstawowe znaczenia Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące się), pewną dyscyplinę badawczą (dział
Rozdział VII. Znaczenie logiki dla prawa i pracy prawnika Zadania i odpowiedzi 20
Przedmowa Wykaz skrótów XIII XV Część A. Wprowadzenie Rozdział I. Rys historyczny 1 1. Początki logiki jako nauki 1 2. Średniowiecze 2 3. Czasy nowożytne i współczesne 4 Rozdział II. Podstawowe prawa myślenia
Morfeusz 2 analizator i generator fleksyjny dla języka polskiego
Morfeusz 2 analizator i generator fleksyjny dla języka polskiego Marcin Woliński i Anna Andrzejczuk Zespół Inżynierii Lingwistycznej Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk Warsztaty CLARIN-PL,
Zaawansowany system automatycznego rozpoznawania i przetwarzania mowy polskiej na tekst
Zaawansowany system automatycznego rozpoznawania i przetwarzania mowy polskiej na tekst Mariusz Owsianny, PCSS Dr inż. Ewa Kuśmierek, Kierownik Projektu, PCSS Partnerzy konsorcjum Zaawansowany system automatycznego
KRYTERIA OCEN Z JĘZYKA POLSKIEGO DLA UCZNIÓW KLAS IV ZGODNE Z PROGRAMEM NAUCZANIA JĘZYKA POLSKIEGO SŁOWA NA START W KLASIE IV i VI SZKOŁY PODSTAWOWEJ.
Polska Szkoła w Moss im. Jana Brzechwy KRYTERIA OCEN Z JĘZYKA POLSKIEGO DLA UCZNIÓW KLAS IV ZGODNE Z PROGRAMEM NAUCZANIA JĘZYKA POLSKIEGO SŁOWA NA START W KLASIE IV i VI SZKOŁY PODSTAWOWEJ. Nr dopuszczenia
Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne
Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne Agnieszka Ławrynowicz 24 listopada 2016 Plan wykładu 1 Powtórka: sieci semantyczne, RDF 2 Definicja ontologii 3 Logiki deskrypcyjne Semantyczny Internet
Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia
Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia Bogdan Kreczmer ZPCiR IIAiR PWr pokój 307 budynek C3 bogdan.kreczmer@pwr.wroc.pl Copyright c 2003 2008 Bogdan Kreczmer Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu
3 grudnia Sieć Semantyczna
Akademia Górniczo-Hutnicza http://www.agh.edu.pl/ 1/19 3 grudnia 2005 Sieć Semantyczna Michał Budzowski budzow@grad.org 2/19 Plan prezentacji Krótka historia Problemy z WWW Koncepcja Sieci Semantycznej
Programowanie komputerów
Programowanie komputerów Wykład 1-2. Podstawowe pojęcia Plan wykładu Omówienie programu wykładów, laboratoriów oraz egzaminu Etapy rozwiązywania problemów dr Helena Dudycz Katedra Technologii Informacyjnych
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, 22.10.2017 Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII? Dwa kluczowe terminy Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące
Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki
Alan M. TURING n=0 1 n! Matematyk u progu współczesnej informatyki Wykład 5. Alan Turing u progu współczesnej informatyki O co pytał Alan TURING? Czym jest algorytm? Czy wszystkie problemy da się rozwiązać
Semantyka rachunku predykatów
Relacje Interpretacja Wartość Spełnialność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Relacje Interpretacja Wartość Plan Plan Relacje O co chodzi? Znaczenie w logice Relacje 3 Interpretacja i wartościowanie
KRYTERIA OCEN Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE V
KRYTERIA OCEN Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE V OCENA CELUJĄCĄ otrzymuje ją uczeń, który opanował pełny zakres wiadomości i umiejętności określonych programem nauczania dla klasy V oraz: twórczo i samodzielnie
Internet Semantyczny. Logika opisowa
Internet Semantyczny Logika opisowa Ontologie Definicja Grubera: Ontologia to formalna specyfikacja konceptualizacji pewnego obszaru wiedzy czy opisu elementów rzeczywistości. W Internecie Semantycznym
JĘZYK POLSKI WYMAGANIA EDUKACYJNE KLASA V
JĘZYK POLSKI WYMAGANIA EDUKACYJNE KLASA V (ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych) OCENA CELUJĄCA Otrzymuje ją uczeń, którego wiedza znacznie wykracza
Narzędzia AI. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl Pokój 312. http://zajecia.jakubw.pl SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Narzędzia AI Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl Pokój 312 http://zajecia.jakubw.pl SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji
Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania pozytywnych ocen niższych.
Wymagania edukacyjne z języka polskiego dla kl. V Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania pozytywnych ocen niższych. OCENA CELUJĄCA Wiedza ucznia znacznie wykracza poza obowiązujący
CLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich
CLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki G4.19 Research Group maciej.piasecki@pwr.wroc.pl Projekt CLARIN
Słowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa
Słowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa Paweł Ke dzia, Marek Maziarz, Maciej Piasecki Politechnika ska Katedra Inteligencji
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2015/2016
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2015/2016 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ GH-P8 KWIECIEŃ 2016 Zadanie 1. (0 1) 2) wyszukuje w wypowiedzi potrzebne informacje
Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne. Wykład Ćwiczenia
Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Rocznik: 2016/2017 Język wykładowy: Polski Semestr 1 IIN-1-103-s
JĘZYK Wiesław Gdowicz
JĘZYK Wiesław Gdowicz Komunikacja językowa jest procesem wytwarzania i odbierania. Produkcja językowa - zdolność mówienia lub wykorzystania w inny sposób słów. Właściwością produkowania jest generatywność.
I. Umiejscowienie kierunku w obszarze/obszarach kształcenia wraz z uzasadnieniem:
Załącznik nr 2 do uchwały nr 182/09/2013 Senatu UR z 26 września 2013 roku EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW FILOLOGIA POLSKA poziom kształcenia profil kształcenia tytuł zawodowy absolwenta studia
Klasyfikacja tradycyjna Klasyfikacja Zygmunta Saloniego Przykład analizy. Części mowy. Anna Kozłowska. Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Klasyfikacja tradycyjna 2 3 Pojęcie części mowy. Kryteria klasyfikacji Cześć mowy klasa leksemów o wspólnych cechach semantycznych / fleksyjnych / składniowych.
ZAJĘCIA DLA DZIECI Z TRUDNOŚCIAMI W CZYTANIU I PISANIU ( MARZEC / KWIECIEŃ )
ZAJĘCIA DLA DZIECI Z TRUDNOŚCIAMI W CZYTANIU I PISANIU ( MARZEC / KWIECIEŃ ) Zajęcia prowadzone w tym okresie obejmowały ćwiczenia i zabawy powiązane treściowo z materiałem nauczania dla klasy trzeciej
Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do
Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do testu z filozofii jest zaliczenie testu z logiki i zaliczenie
Semantic primitivesi ich konfiguracje w różnych językach
Semantic primitives i ich konfiguracje w różnych językach Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Naturalny metajęzyk semantyczny 2 Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) i idea rozkładania znaczeń
Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie: wprowadzenie, sieci semantyczne, ramy
Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie: wprowadzenie, sieci semantyczne, ramy Agnieszka Ławrynowicz 1 grudnia 2016 Notatki do wykładu z przedmiotu Sztuczna Inteligencja na kierunku Informatyka na Politechnice
Ocena celująca: Ocena bardzo dobra: 01.09.2015 WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO DLA KLASY I. 1. Uczeń:
01.09.2015 WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO DLA KLASY I Ocena celująca: samodzielnie i twórczo rozwija własne uzdolnienia prezentując je na forum klasy, biegle posługuje się zdobytymi wiadomościami
Słowa jako zwierciadło świata
SYLLABUS Lp. Element Opis 1 2 Nazwa modułu Typ modułu Słowa jako zwierciadło świata do wyboru 3 Instytut Instytut Nauk HumanistycznoSpołecznych i Turystyki 4 5 Kod modułu Kierunek, specjalność, poziom
System Korekty Tekstu Polskiego
Wnioski Grzegorz Szuba System Korekty Tekstu Polskiego Plan prezentacji Geneza problemu i cele pracy Opis algorytmu bezkontekstowego Opis algorytmów kontekstowych Wyniki testów Rozszerzenie pracy - uproszczona
Kategorie gramatyczne polszczyzny
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Pojęcie kategorii gramatycznej 2 3 Pojęcie kategorii gramatycznej i jej wartości Kategoria gramatyczna swoisty (stały, regularny, obligatoryjny) podział zbioru
Wstęp do Językoznawstwa
Wstęp do Językoznawstwa Prof. Nicole Nau UAM, IJ, Językoznawstwo Komputerowe Ósme zajęcie 24.11.2015 Morfologia: definicja "Morfologia jest działem gramatyki, której przedmiotem jest opis wewnętrznej budowy
Spis treści. ROZDZIAŁ 2 Wzajemne oddziaływanie między leksykonem a innymi środkami służącymi kodowaniu informacji... 67
Spis treści Wykaz skrótów... 11 Przedmowa... 15 Podziękowania... 17 ROZDZIAŁ 1 Wprowadzenie: założenia metodologiczne i teoretyczne... 19 1. Cel i układ pracy...... 19 2. Język jako przedmiot badań...
Definicje. Algorytm to:
Algorytmy Definicje Algorytm to: skończony ciąg operacji na obiektach, ze ściśle ustalonym porządkiem wykonania, dający możliwość realizacji zadania określonej klasy pewien ciąg czynności, który prowadzi
Eksploracja Zasobów Internetu
document accents, spacing, etc. stopwords noun groups stemming automatic or manual indexing structure recognition structure full text index terms When Google encounters a hyphen ( ) in a query term, e.g.,
KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Nauka o języku i komunikacji. 2. KIERUNEK: Nauczanie języka angielskiego na poziomie wczesnoszkolnym
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Nauka o języku i komunikacji 2. KIERUNEK: Nauczanie języka angielskiego na poziomie wczesnoszkolnym 3. POZIOM STUDIÓW: studia podyplomowe 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW:
INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE
Studia podyplomowe dla nauczycieli INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE Przedmiot JĘZYKI PROGRAMOWANIA DEFINICJE I PODSTAWOWE POJĘCIA Autor mgr Sławomir Ciernicki 1/7 Aby
Rozwiązywanie dysambiguacji za pomocą lingwistycznej sieci symantycznych relacji leksykalnych na przykładzie systemu WordNet
Rozwiązywanie dysambiguacji za pomocą lingwistycznej sieci symantycznych relacji leksykalnych na przykładzie systemu WordNet Julian Szymański, Kamila Błaszczyk, Artur Chełmecki 18 marca 2007 1 Wstęp Rozwój
Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne. Wykład Ćwiczenia
Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Informatyka Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Rocznik: 2016/2017 Język wykładowy: Polski Semestr 1 IIN-1-103-s
WSTĘP ZAGADNIENIA WSTĘPNE
27.09.2012 WSTĘP Logos (gr.) słowo, myśl ZAGADNIENIA WSTĘPNE Logika bada proces myślenia; jest to nauka o formach poprawnego myślenia a zarazem o języku (nie mylić z teorią komunikacji czy językoznawstwem).