Разделы
Рекомендуем
Счетчики
Реализация бинарного синхронизированного линейного дерева и его применение для обработки текста естественного языка
Описаны реализация и функционирование бинарного синхронизированного линейного дерева. Предложена структура линии времени, которая применяется на уровне дискурса для обработки смысловых связей между элементами различных предложений. Рассмотрена структура системы, обрабатывающей тексты естественного языка. Сделано предположение, что, семиотическая обратная связь может привести к возникновению в системе внутреннего монолога и самосознания. Описана реализация семиотической обратной связи на основе синхронизированного линейного дерева. Показана возможность применения модели внутреннего монолога для синтеза фраз естественного языка.
Обработку текста естественного языка принято разделять на операции морфологического и синтаксического разбора, семантического анализа и синтеза. В качестве структуры семантической нейронной сети [1], выполняющей морфологический и синтаксический разбор, применим синхронизированное линейное дерево [2]. Семантический анализ содержимого текста реализуем, используя модель предметной области в виде нейронной экспертной системы [3]. Операцию синтеза текста реализуем программно, путем восстановления текста по возбужденному нейрону-эффектору в синхронизированном линейном дереве.
Синхронизированное линейное дерево состоит из подслоев нейронов. Каждому синхронизированному подслою соответствует фронт волны обработки. Нейроны первого подслоя соответствуют первой букве слова, второго - второй и так далее. Общее количество подслоев равно максимальному количеству букв в одном слове. Первый подслой состоит из нейронов, распознающих первую букву, второй слой состоит из нейронов распознающих первые две буквы, третий - первые три буквы [2, рис.1]. Подслой фронта волны содержит синхронизированные нейроны, выполняющие операцию конъюнкции и несинхронизированные нейроны, выполняющие операции дизъюнкции. Агрегирующие подслои не синхронизированных нейронов, выполняющих функции дизъюнкции, размещаются между подслоями синхронизированных нейронов выполняющих функции конъюнкции. В результате получается многослойная структура, в которой перед каждым подслоем фронта волны находится подслой агрегирования [2 рис. 2, рис. 3]
Для упрощения структуры связей между нейронами и уменьшения количества нейронов в системе можно объединить в одном логическом элементе несинхронизированные дизъюнкторы из подслоя агрегирования и связанные с их аксонами синхронизированные конъюнкторы фронта волны [4, рис.1]. Каждый такой элемент имеет по два дендритных дерева, одно выполняет функцию дизъюнкции входных градиентных значений, второе - функцию конъюнкции входных градиентных значений и результата функции дизъюнкции. Можно сказать, что этот логический элемент представляет собой ансамбль из двух нейронов, назовем его дизконъюнктором, рис.1. Дизконъюнктор обозначим кругом, его дендрит дизъюнктора обозначим слева от этого круга (рис.1, п.1), дендрит конъюнктора сверху или снизу круга (рис.1, п.2), аксон - справа круга (рис.1, п.3). Дополнительные семантические связи дизконъюнктора будем обозначать линиями с точкой на этом круге (рис.1, п.4). Для удобства, внутри круга будем записывать символы, соответствующие дендриту конъюнктора, или точку обозначающую возбуждение дизконъюнктора.
Продолжение в первоисточнике.
Источник: (Eidolon) →
Реализация бинарного синхронизированного линейного дерева и его применение для обработки текста естественного языка / Д.Е.Шуклин // Кибернетика и системный анализ. Киев. Изд-во Института кибернетики НАН Украины, 2002. - No 4. С.36-43
Дополнительно
Ключевые слова: нейронная сеть, морфологический разбор, синтаксический разбор, внутренний монолог.