Parsowanie semantyczne i jego zastosowania
|
|
- Judyta Sobolewska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Parsowanie semantyczne i jego zastosowania Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 18 czerwca 2015 Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
2 Co to jest parsowanie semantyczne? Zadanie znajdowania form logicznych. Wyrażanie treści zdania, akapitu, czy tekstu w sposób jawny, uporzadkowany i zrozumiały dla komputera. Wymaga przyjęcia języka opisu zwanego językiem reprezentacji znaczenia oraz teorii (sposobu, koncepcji) opisu świata. Jako język reprezentacji znaczenia wykorzystuje się zwykle logikę formalny język opisu reguły wnioskowania formalna semantyka oparta na teorii modeli Teoria opisu świata składa się z ontologii definiujacej typy bytów (pojęcia) teorii poszczególnych dziedzin (teoria czasu, przestrzeni, zdarzeń itp.) Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
3 Język reprezentacji znaczenia Jako język reprezentacji znaczenia przyjmujemy rozszerzona logikę pierwszego rzędu Formuły naszego języka reprezentacji znaczenia będziemy wyrażać graficznie w formie grafów semantycznych. Słoń trabi. trabić Agnt SG słoń SG (s, TYPE(s, słoń), (t, TYPE(t, trabić) AGENT(t, s))) (s, TYPE(s, słoń) s = 1, (t, TYPE(t, trabić) AGENT(t, s))) W powyższym grafie pudełka reprezentuja obiekty, o których jest mowa. występuje zatem obiekt słoń i zdarzenie trabić, symbole i SG to kwantyfikatory określajace liczność obiektów odpowiednio jako przynajmniej 1 i dokładnie 1. Kółeczka reprezentuja relacje między obiektami. Agnt wskazuje na to, że słoń jest agensem trabienia. Strzałka wchodzaca to pierwszy argument, wychodzaca drugi. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
4 Kwantyfikatory Składnię rachunku predykatów pierwszego rzędu rozszerzamy o kwantyfikatory (np. co dziesiaty, czy prawie każdy). Słoń codziennie trabi. CODZIENNIE trabić Agnt SG słoń SG (s, TYPE(s, słoń), CODZIENNIE(t, TYPE(t, trabić) AGENT(t, s))) CODZIENNIE(t, TYPE(t, trabić) SG (s, TYPE(s, słoń), AGENT(t, s))) Reprezentacja grafowa pozwala nie dospecyfikowywać stosunków zakresowych i precyzyjnie sterować stopniem tego niedospecyfikowania. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
5 Nazwy własne Teofil trabi. trabić Agnt SG Teofil SG (s, HASNAME(s, Teofil ), (t, TYPE(t, trabić) AGENT(t, s))) Nazwy własne (np. Poznań) umieszczamy w cudzysłowach. Nazwy własne nie definiuja typu obiektu, tylko identyfikuja obiekt poprzez podanie przypisanej mu etykiety. W reprezentacji logicznej nazwy własne sa napisami, powiazanymi z obiektami za pomoca relacji HASNAME. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
6 Teoria opisu świata Płytka analiza semantyczna: opisujemy świat zgodnie z jego obrazem przedstawionym w języku: pojęcia to leksemy, relacje między pojęciami wynikaja z relacji składniowych Zalety: niewielka liczba zasobów potrzebna do stworzenia reprezentacji semantycznej Wady: brak informacji o powiazaniach semantycznych pomiędzy różnymi predykatami. Na przykład, aby automatycznie rozpoznać implikację zachodzac a pomiędzy zdaniami Przygladam się słoniowi, Patrzę na słonia, Widzę słonia, należy zauważyć, że słoń jest zwiazany ze zdarzeniem ta sama relacja we wszystkich trzech przypadkach, znać zależności semantyczne między predykatami przygladać się, patrzyć i widzieć. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
7 Cechy Zazwyczaj wyrażane przez przymiotniki i przysłówki. Przyjmujemy, że cechy (atrybuty) to pojęcia majace swoje instancje. Przykładowo instancjami koloru różowy moga być różne odcienie tego koloru. Intensywnie różowy słoń trabi. trabić Agnt SG słoń Attr różowy Attr intensywnie Cechę łaczymy z określanym pojęciem za pomoca relacji Attr. Cechy moga mieć swoje własne cechy. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
8 Określenia miejsca Zazwyczaj wyrażane przez wyrażenia przyimkowe i przysłówki. Przyimki lokatywne reprezentuja relacje pomiędzy miejscami. Relacje te moga być modyfikowane, np. dość głęboko w szafie. Relacje Loc, Abl, Adl, Perl wskazuja na kierunek ruchu. Relacja Ref łaczy przyimek z jego podrzędnikiem. Z Poznania jedzie pociag przez Wrocław. Abl z Ref SG Poznań jechać Agnt SG pociag Perl przez Ref SG Wrocław Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
9 Role tematyczne Relacje wiaż ace czasowniki z ich podrzędnikami. Zdeterminowane przez relacje składniowe. Rola Przybliżony opis Agnt Aktor akcji Ptnt Obiekt podlegajacy akcji Dat Argument celownikowy Inst Argument narzędnikowy Adl Argument adlatywny Abl Argument ablatywny Loc Argument lokatywny Perl Argument perlatywny Topic Temat komunikacji PTim Argument czasowy Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
10 Konteksty sytuacyjne Jan wierzy, że słoń trabi. wierzyć Agnt SG Jan Situation że trabić Agnt SG słoń (w, TYPE(w, wierzyć) SG (j, HASNAME(j, Jan ), AGENT(w, j)) (x, DSCR(x, SG (s, TYPE(s, słoń), (t, TYPE(t, trabić) AGENT(t, s)))), że(w, x))) Zdanie, które jest przedmiotem przekonań nie musi być obiektywnie prawdziwe. Umieszczamy je w kontekście oznaczajacym, że jego prawdziwość należy określać ze względu na subiektywny model świata posiadany przez Jana. Aby reprezentować konteksty w notacji logicznej, rozszerzamy ja o metajęzykowy predykat DSCR. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
11 Relacja Root Jan przybył na dwie umówione przez Marysię kolacje. Root przybyć Agnt SG Jan Adl na Ref 2 kolacja SG Marysia Agnt umówić Ptnt Relacja Root wskazuje na element nadrzędny w drzewie. Odróżnia powyższe zdanie od Marysia umówiła dwie kolacje, na które Jan przybył. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
12 Niejednoznaczność Chłód wiatru powiewem ogarnał Jana. Inst SG powiew A 1 Poss wiatr Root ogarnać Ptnt SG Jan Agnt chłód A 2 Poss wiatr W powyższym zdaniu występuje niejednoznaczność składniowa: mamy tu chłód wiatru, albo powiew wiatru. Niejednoznaczność jest wyrażona przez symbole A 1 i A 2 występuje przy relacjach łacz acych wiatr z jego nadrzędnikiem. Poszczególne odczyty niejednoznacznego zdania uzyskujemy wybierajac jeden z tych symboli i odrzucajac relacje etykietowane drugim z nich. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
13 Analizator fleksyjny Morfeusz Morfeusz Źródło: najlepszy analizator dla języka polskiego, szybki, stabilny, wygodny w użyciu, bardzo duże pokrycie, tagset podobny do NKJP. informacji o charakterystyce fleksyjnej, informacje sa konwertowane na wpisy leksykalne. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
14 Słownik walencyjny Walenty elektroniczny słownik walencyjny (dla ludzi i maszyn), duży i szczegółowy, obecnie głównie powierzchniowoskładniowy, niebawem będzie dodawany poziom semantyczny, główne źródło empiryczne: NKJP publicznie dostępny na licencji swobodnej (open source): Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
15 Gramatyka POLFIE Gramatyka POLFIE: podejście LFG, implementacja w XLE (platforma dedykowana LFG), stworzona w oparciu o wcześniejsze implementowane gramatyki języka polskiego: GFJP (DCG): FOJP (HPSG): korzysta z informacji: walencyjnych z Walentego, fleksyjnych z Morfeusza, testowana na: banku struktur Składnica: korpusie NKJP (szczególnie NKJP1M); intensywnie rozwijana (m.in. semantyka). Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
16 Poziomy reprezentacji w formaliźmie LFG Dwa podstawowe poziomy reprezentacji: c-struktura: struktura składnikowa w formie drzewa, oparta na kategoriach składniowych, struktura powierzchniowa, zależna od języka; f-struktura: struktura funkcyjna w formie struktury atrybutów, oparta na funkcjach gramatycznych, struktura głęboka, dość uniwersalna, bliska semantyce (ale to nie semantyka). Pozostałe: s(emantic)-structure, a(rgument)-structure, i(nformation)-structure... Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
17 Przykład S N ( SUBJ)= Antek V = idzie Antek idzie. PRED IŚĆ 1 SUBJ 1 NUM TENSE PRES PRED CASE GEND ANTEK NOM M1 SG Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
18 Funkcje gramatyczne podstawowe pojęcie w LFG, określa relację między nadrzędnikiem a podrzędnikiem, niezależne od pozycji w drzewie, niezależne od semantyki. Podstawowy zestaw fukcji gramatycznych SUBJ: podmiot (Antek idzie), OBJ: dopełnienie bliższe (Eryk lubi Antka), OBJ θ : dopełnienie dalsze (Antek dał Erykowi płytę), OBL: dopełnienie przyimkowe (Eryk czeka na Antka), COMP: dopełnienie zdaniowe (Antek mówi, że idzie), XCOMP: dopełnienie bezokolicznikowe (Antek chce iść), XCOMP-PRED: dopełnienie predykatywne (Antek jest miły). Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
19 Zastosowania automatyczne wnioskowanie, ekstrakcja informacji, wyszukiwanie semantyczne, odpowiadanie na pytania, tworzenie baz wiedzy. Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne 18 czerwca / 19
Parsowanie semantyczne wypowiedzi w języku polskim z użyciem parsera ENIAM
Parsowanie semantyczne wypowiedzi w języku polskim z użyciem parsera ENIAM Wojciech Jaworski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 3 lutego 2017 Wojciech Jaworski (IPI PAN) Parsowanie semantyczne
Bardziej szczegółowoBank częściowo ujednoznacznionych struktur LFG
Bank częściowo ujednoznacznionych struktur LFG Katarzyna Krasnowska 1 Witold Kieraś 1,2 1 IPI PAN 2 IJP UW 7 października 2013 Katarzyna Krasnowska Witold Kieraś Bank struktur LFG 7 października 2013 1
Bardziej szczegółowoi INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI
Struktura składnikowa w polskiej gramatyce LFG Agnieszka Patejuk i INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI POLSKIEJ AKADEMII NAUK ul. Jana Kazimierza 5, 01-248 Warszawa Seminarium ZIL, 23 kwietnia 2012 Wykorzystane
Bardziej szczegółowoKategorialny Parser Składniowo-Semantyczny dla języka polskiego
Kategorialny Parser Składniowo-Semantyczny dla języka polskiego Wojciech Jaworski Instytut Informatyki Uniwersytetu Warszawskiego Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 26 kwietnia 2016 Wojciech
Bardziej szczegółowoj INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI
j INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI POLSKIEJ AKADEMII NAUK ul. Jana Kazimierza 5, 01-248 Warszawa AGNIESZKA PATEJUK i ADAM PRZEPIÓRKOWSKI Co i kiedy można skoordynować w polskim oraz czy i jak to opisać w LFG
Bardziej szczegółowoWykład 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:
Bardziej szczegółowoOntologie, 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
Bardziej szczegółowoWalenty. słownik walencyjny języka polskiego z kontrolą i koordynacją. Filip Skwarski. 5 listopada 2012 r. IPI PAN
Walenty słownik walencyjny języka polskiego z kontrolą i koordynacją Filip Skwarski IPI PAN 5 listopada 2012 r. Układ 1 Wstęp Istniejące opisy walencyjne Po co nam kolejny słownik walencyjny? Opracowanie
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład IV: Reprezentacje jako Modele symboliczne I: Rachunek predykatów, Sieci semantyczne Gwoli przypomnienia: Kroki w modelowaniu kognitywnym:
Bardziej szczegółowoAUTOMATYKA INFORMATYKA
AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław Kowalczuk Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów
Bardziej szczegółowoReguły 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
Bardziej szczegółowoKomputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki
Bardziej szczegółowoWstęp do logiki. Semiotyka cd.
Wstęp do logiki Semiotyka cd. Gramatyka kategorialna jest teorią formy logicznej wyrażeń. Wyznacza ją zadanie sporządzenia teoretycznego opisu związków logicznych takich jak wynikanie, równoważność, wzajemna
Bardziej szczegółowoSGJP Model odmiany Przymiotniki Rzeczowniki Czasowniki Podsumowanie
Warszawa, Wiedza Powszechna 2007 Publikacja przygotowana w latach 2003 2006 w ramach projektu Słownik gramatyczny języka polskiego, sponsorowanego przez Komitet Badań Naukowych (nr rejestracyjny 2 H01D
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 1 Wstęp
Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp Literatura: Alfred V. Aho, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman: Compilers: Princiles, Techniques, and Tools. Addison-Wesley 1986, ISBN 0-201-10088-6 Literatura: Alfred V. Aho,
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 3
Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy
Bardziej szczegółowoSystemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski
Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do
Bardziej szczegółowoInteligentne 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
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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,
Bardziej szczegółowoSemantyka 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
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.
Wprowadzenie do analizy składniowej Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy wprowadzenia do analizy składniowej. Zapraszam serdecznie
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Gramatyki bezkontekstowe I Gramatyką bezkontekstową
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd. Włodzimierz Bielecki WI ZUT
Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd Analiza Syntaktyczna Wstęp Parser dostaje na wejściu ciąg tokenów od analizatora leksykalnego i sprawdza: czy ciąg ten może być generowany przez gramatykę.
Bardziej szczegółowoSpis 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
Bardziej szczegółowoSkładnia rachunku predykatów pierwszego rzędu
Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Plan wykładu 1 Na (dobry) początek Zrozumieć słowa Oswoić znaki 2 Gramatyka
Bardziej szczegółowoGramatyka Kategorialna Języka Polskiego
Gramatyka Kategorialna Języka Polskiego Wojciech Jaworski Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski 3 października 2011 Wojciech Jaworski (MIM UW) Gramatyka Kategorialna Języka Polskiego 3 października
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Prologa
Wprowadzenie do Prologa Rozdział 1 Tutorial Introduction Maciej Gapiński Dominika Wałęga Spis treści 1. Podstawowe informacje 2. Obiekty i relacje 3. Reguły 4. Fakty 5. Zapytania 6. Zmienne i stałe Podstawowe
Bardziej szczegółowoWstęp do Językoznawstwa
Wstęp do Językoznawstwa Prof. Nicole Nau UAM, IJ, Językoznawstwo Komputerowe Dziesiąte zajęcie 08.12.2015 Składnia: Co bada? Jak bada? Konstrukcja składniowa a) ciąg (zespół) form wyrazowych związanych
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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
Bardziej szczegółowoPredykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut
Predykat Weźmy pod uwagę następujące wypowiedzi: (1) Afryka jest kontynentem. (2) 7 jest liczbą naturalną. (3) Europa jest mniejsza niż Afryka. (4) 153 jest podzielne przez 3. Są to zdania jednostkowe,
Bardziej szczegółowoWSTĘP 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).
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI
MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI Program wykładów: dr inż. Barbara GŁUT Wstęp do logiki klasycznej: rachunek zdań, rachunek predykatów. Elementy semantyki. Podstawy teorii mnogości
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów
Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan na pytanie o odniesienie przedmiotowe zdań odpowiedź
Bardziej szczegółowo3 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
Bardziej szczegółowoCo to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne
Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważniejsze teorie semantyczne Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Koncepcje znaczenia 2 3 1. Koncepcje referencjalne znaczenie jako byt
Bardziej szczegółowoJęzyk UML w modelowaniu systemów informatycznych
Język UML w modelowaniu systemów informatycznych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Wykład 11 Diagramy struktur złożonych Klasyfikator - definiuje cechy strukturalne
Bardziej szczegółowoMetodologia prowadzenia badań naukowych Semiotyka, Argumentacja
Semiotyka, Argumentacja Grupa L3 3 grudnia 2009 Zarys Semiotyka Zarys Semiotyka SEMIOTYKA Semiotyka charakterystyka i działy Semiotyka charakterystyka i działy 1. Semiotyka Semiotyka charakterystyka i
Bardziej szczegółowoSpis treści Informacje podstawowe Predykaty Przykłady Źródła RDF. Marek Prząda. PWSZ w Tarnowie. Tarnów, 6 lutego 2009
PWSZ w Tarnowie Tarnów, 6 lutego 2009 1 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia 2 3 4 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia Opis (ang. Resource Description Framework) jest specyfikacją modelu metadanych,
Bardziej szczegółowoReprezentacja 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
Bardziej szczegółowoGramatyki atrybutywne
Gramatyki atrybutywne, część 1 (gramatyki S-atrybutywne Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyki atrybutywne Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji
Bardziej szczegółowoGłówne problemy kognitywistyki: Reprezentacja
Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja Wykład dziesiąty Hipoteza języka myśli (LOT): źródła i założenia Andrzej Klawiter http://www.amu.edu.pl/~klawiter klawiter@amu.edu.pl Filozoficzne źródła:
Bardziej szczegółowoTechniki informacyjne dla wnioskowania oraz generowania, reprezentacji i zarządzania wiedzą
Zakład Zaawansowanych Technik Informacyjnych (Z-6) Techniki informacyjne dla wnioskowania oraz generowania, reprezentacji i zarządzania wiedzą Zadanie nr 2 Relacyjne systemy dedukcyjne: teoria i zastosowania
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Kompilatory. Literatura. Translatory. Literatura Translatory. Paweł J. Matuszyk
Plan wykładu (1) Paweł J. Matuszyk AGH Kraków 1 2 tor leksykalny tor syntaktyczny Generator pośredniego Generator wynikowego Hopcroft J. E., Ullman J. D., Wprowadzenie do teorii automatów, języków i obliczeń,
Bardziej szczegółowoII cykl wykładów i warsztatów. CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych
II cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 18-20 maja 2015 roku Politechnika Wrocławska, Centrum Kongresowe,
Bardziej szczegółowoZ punktu widzenia kognitywisty: język naturalny
Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Wykład III: Język: od syntaktyki do semantyki (od gramatyki do znaczeń) Gramatyka struktur frazowych GSF to drugi, mocniejszy z trzech modeli opisu języka
Bardziej szczegółowoNegacja w języku polskim,
Negacja w języku polskim, Implementacja n-słów w środowisku Separ Dariusz Leniowski 13 września 2011 Streszczenie Artykuł ten poświęcony jest zjawiskom występującym przy słowach wprowadzających negację
Bardziej szczegółowoOPIS PRZEDMIOTU. gramatyka opisowa języka polskiego (składnia) Humanistyczny. Instytut Filologii Polskiej i Kulturoznawstwa.
Załącznik Nr 1.11 pieczątka jednostki organizacyjnej OPIS PRZEDMIOTU, PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW WERYFIKACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA CZEŚĆ A * (opis przedmiotu i programu nauczania) OPIS PRZEDMIOTU Nazwa
Bardziej szczegółowoDiagramu Związków Encji - CELE. Diagram Związków Encji - CHARAKTERYSTYKA. Diagram Związków Encji - Podstawowe bloki składowe i reguły konstrukcji
Diagramy związków encji (ERD) 1 Projektowanie bazy danych za pomocą narzędzi CASE Materiał pochodzi ze strony : http://jjakiela.prz.edu.pl/labs.htm Diagramu Związków Encji - CELE Zrozumienie struktury
Bardziej szczegółowoMetoda Tablic Semantycznych
Procedura Plan Reguły Algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan Procedura Reguły 1 Procedura decyzyjna Logiczna równoważność formuł Logiczna konsekwencja Procedura decyzyjna 2 Reguły α, β,
Bardziej szczegółowoLogika 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
Bardziej szczegółowoJęzyk programowania Scala / Grzegorz Balcerek. Wyd. 2. Poznań, cop Spis treści
Język programowania Scala / Grzegorz Balcerek. Wyd. 2. Poznań, cop. 2016 Spis treści Przedmowa 1 Stosowana notacja 1 1. Wprowadzenie 3 1.1. Konsola interaktywna języka Scala 3 1.2. Zmienne 5 1.3. Wartości
Bardziej szczegółowoAnaliza znaczeniowa sterowana składnią
S e ISA(e, Czytanie) Czytający(e, Ola) Czytany(e, Książka) NP VP N.Ola V.czyta NP N.książkę W jaki sposób przenieść znaczenie pojedynczych słów ze słownika w odpowiednie miejsca w reprezentacji zdania?
Bardziej szczegółowoModelowanie treści sumeryjskich tekstów gospodarczych z epoki Ur III.
Modelowanie treści sumeryjskich tekstów gospodarczych z epoki Ur III. Wojciech Jaworski Uniwersytet Warszawski 19 listopada 2007 ojciech Jaworski Uniwersytet Warszawski ()Modelowanie treści sumeryjskich
Bardziej szczegółowoTechnologie obiektowe
WYKŁAD dr inż. Paweł Jarosz Instytut Informatyki Politechnika Krakowska mail: pjarosz@pk.edu.pl LABORATORIUM dr inż. Paweł Jarosz (3 grupy) mgr inż. Piotr Szuster (3 grupy) warunki zaliczenia Obecność
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści wspólnych z kierunkiem Matematyka, moduł kierunku obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL
Bardziej szczegółowoSemantic Web Internet Semantyczny
Semantic Web Internet Semantyczny Semantyczny Internet - Wizja (1/2) Pomysłodawca sieci WWW - Tim Berners-Lee, fizyk pracujący w CERN Jego wizja sieci o wiele bardziej ambitna niż istniejąca obecnie (syntaktyczna)
Bardziej szczegółowoTeraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI
1 Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI 1. Obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem aplikacji komputerowych obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym wykonuje
Bardziej szczegółowoŚwiat rzeczywisty i jego model
2 Świat rzeczywisty i jego model Świat rzeczywisty (dziedzina problemu) Świat obiektów (model dziedziny) Dom Samochód Osoba Modelowanie 3 Byty i obiekty Byt - element świata rzeczywistego (dziedziny problemu),
Bardziej szczegółowoStrukturalizacja 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.
Bardziej szczegółowoIndukcja reguł gramatyki j. polskiego
Indukcja reguł gramatyki języka polskiego dr inż. m.golebski@elka.pw.edu.pl Instytut Informatyki Politechnika Warszawska 25 lutego 2008 Plan prezentacji 1 Aktualny stan wiedzy 2 Wyniki badań D. Magermana
Bardziej szczegółowoAnaliza i projektowanie obiektowe 2017/2018. Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej
Analiza i projektowanie obiektowe 2017/2018 Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej Jacek Marciniak Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 Plan wykładu 1. Model wiedzy dziedzinowej
Bardziej szczegółowoCo to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne
Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważniejsze teorie semantyczne Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Koncepcje znaczenia 2 3 1. Koncepcje referencjalne znaczenie jako byt
Bardziej szczegółowoAdam Meissner.
Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Podstawy logiki pierwszego rzędu
Bardziej szczegółowoMetoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.
Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna
Bardziej szczegółowoDariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki
Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Object-oriented programming Najpopularniejszy obecnie styl (paradygmat) programowania Rozwinięcie koncepcji programowania strukturalnego
Bardziej szczegółowoTECHNOLOGIE OBIEKTOWE WYKŁAD 2. Anna Mroczek
TECHNOLOGIE OBIEKTOWE WYKŁAD 2 Anna Mroczek 2 Diagram czynności Czym jest diagram czynności? 3 Diagram czynności (tak jak to definiuje język UML), stanowi graficzną reprezentację przepływu kontroli. 4
Bardziej szczegółowoWprowadzenie. 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,
Bardziej szczegółowoDiagramy klas. dr Jarosław Skaruz http://ii3.uph.edu.pl/~jareks jaroslaw@skaruz.com
Diagramy klas dr Jarosław Skaruz http://ii3.uph.edu.pl/~jareks jaroslaw@skaruz.com O czym będzie? Notacja Ujęcie w różnych perspektywach Prezentacja atrybutów Operacje i metody Zależności Klasy aktywne,
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia
Bardziej szczegółowoLeksykon gramatyki kategorialnej dla języka polskiego
Leksykon gramatyki kategorialnej dla języka polskiego MIM UW pm262952@students.mimuw.edu.pl 1 października 2012 Cel pracy CCG Celem jest konwersja polskiego banku drzew na format wywodów CCG. Potrzebne
Bardziej szczegółowoWykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych
Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych dr inż. Adam Iwaniak Infrastruktura Danych Przestrzennych w Polsce i Europie Seminarium, AR Wrocław
Bardziej szczegółowoSpis 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...
Bardziej szczegółowoPodejście 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
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
Bardziej szczegółowo2. 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
Bardziej szczegółowoKultura logicznego myślenia
Kultura logicznego myślenia rok akademicki 2015/2016 semestr zimowy Temat 6: Rachunek predykatów jako logika pierwszego rzędu logika elementarna = logika pierwszego rzędu KRZ logika zerowego rzędu Język
Bardziej szczegółowoJęzyk opisu sprzętu VHDL
Język opisu sprzętu VHDL dr inż. Adam Klimowicz Seminarium dydaktyczne Katedra Mediów Cyfrowych i Grafiki Komputerowej Informacje ogólne Język opisu sprzętu VHDL Przedmiot obieralny dla studentów studiów
Bardziej szczegółowoReprezentacja znaczenia
Reprezentacja znaczenia Różne formalizmy: rachunek predykatów pierwszego rzędu (ang. first order predicate calculus) sieci semantyczne (ang. semantic networks) diagram zależności pojęciowych (ang. conceptual
Bardziej szczegółowoTutorial prowadzi przez kolejne etapy tworzenia projektu począwszy od zdefiniowania przypadków użycia, a skończywszy na konfiguracji i uruchomieniu.
AGH, EAIE, Informatyka Winda - tutorial Systemy czasu rzeczywistego Mirosław Jedynak, Adam Łączyński Spis treści 1 Wstęp... 2 2 Przypadki użycia (Use Case)... 2 3 Diagramy modelu (Object Model Diagram)...
Bardziej szczegółowoPiotr Kulicki Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II Instytut Filozofii Teoretycznej Katedra Podstaw Informatyki
Piotr Kulicki Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II Instytut Filozofii Teoretycznej Katedra Podstaw Informatyki Modalności w praktyce informatycznej Lublin, 17 listopada 2009 Interesująca opinia
Bardziej szczegółowoLOGIKA I TEORIA ZBIORÓW
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja
Bardziej szczegółowoLogika dla prawników
Logika dla prawników Wykład I: Pytania o logikę Dr Maciej Pichlak Uniwersytet Wrocławski Katedra Teorii i Filozofii Prawa mpichlak@prawo.uni.wroc.pl Tak na logikę Kodeks karny: Art. 226 1. Kto znieważa
Bardziej szczegółowoKlasyczny rachunek zdań 1/2
Klasyczny rachunek zdań /2 Elementy logiki i metodologii nauk spotkanie VI Bartosz Gostkowski Poznań, 7 XI 9 Plan wykładu: Zdanie w sensie logicznym Klasyczny rachunek zdań reguły słownikowe reguły składniowe
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 2 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 27 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoCele kształcenia wymagania ogólne
Cele kształcenia wymagania ogólne konieczne ocena: dopuszczająca podstawowe ocena: dostateczna rozszerzone ocena: dobra dopełniające ocena: bardzo dobra ponadprogramowe ocena: celująca I Kształcenie literackie
Bardziej szczegółowoMorfeusz 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,
Bardziej szczegółowoKultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 1/2
Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań /2 Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Kraków 22 III 2 Plan wykładu: Zdanie w sensie logicznym Klasyczny rachunek zdań reguły słownikowe reguły składniowe
Bardziej szczegółowoProgram warsztatów CLARIN-PL
W ramach Letniej Szkoły Humanistyki Cyfrowej odbędzie się III cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Narzędzia cyfrowe do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 17-19
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011
Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011 Przedmowa. CZĘŚĆ I: WPROWADZENIE 1. Komputer 1.1. Kółko i krzyżyk 1.2. Kodowanie 1.3. Odrobina fantazji
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoPODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Katedra Informatyki Stosowanej Politechnika Łódzka PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium PROGRAMOWANIE SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH Opracowanie: Dr hab. inŝ. Jacek Kucharski Dr inŝ. Piotr Urbanek Cel ćwiczenia
Bardziej szczegółowoOpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak
OpenAI Gym Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak Plan prezentacji Programowanie agentowe Uczenie przez wzmacnianie i problemy związane z rozwojem algorytmów Charakterystyka OpenAI Gym Biblioteka gym Podsumowanie
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe
Bardziej szczegółowoModelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego
Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w uniwersalnym
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2014/2015
EGZMIN W KLSIE TRZECIEJ GIMNZJUM W ROKU SZKOLNYM 2014/2015 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZSDY OCENINI ROZWIĄZŃ ZDŃ RKUSZ GH-P7 KWIECIEŃ 2015 Zadanie 1. (0 1) PP Zadanie 2. (0 1) Zadanie 3. (0 1) II. naliza i interpretacja
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków
Bardziej szczegółowoKORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.)
KORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Pracownia Historii Języka Polskiego XVII i XVIII wieku IJP PAN, Instytut Podstaw Informatyki PAN Podstawowe informacje o projekcie
Bardziej szczegółowoLingwistyczny 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
Bardziej szczegółowo