Inżynieria lingwistyczna

Inżynieria lingwistyczna. Komputerowe przetwarzanie tekstów w języku naturalnym – Streszczenie

Inżynieria lingwistyczna to jedna z wielu nazw dziedziny obejmującej próby zautomatyzowania przetwarzania danych w języku naturalnym. Główne rozpatrywane aktualnie zadania to wyszukiwanie, klasyfikacji i selekcja informacji wyrażonych za pomocą języka naturalnego, a także maszynowe tłumaczenie tekstów z jednego języka na drugi, streszczanie i analiza mowy. Związane z tymi zastosowaniami badania dotyczą opisu różnych poziomów wiedzy o języku: morfologii, składni, semantyki i pragmatyki wypowiedzi w języku naturalnym, budowania zasobów lingwistycznych słowników jedno- i wielojęzycznych, dużych korpusów tekstów znakowanych różnego typu informacjami oraz tworzenia programów do analizy danych językowych.

Niniejsza książka zawiera wprowadzenie do większości problemów związanych z analizą tekstów w języku naturalnym i krótką charakterystykę najpopularniejszych obecnie metod ich rozwiązywania. Przedstawione są dwa główne nurty badań: formalny opis języka i praw nim rządzących oraz metody statystyczne pomijające problem rozumienia tekstu na rzecz analizy częstości występowania wybranych zależności. Książka opisuje zagadnienia z zakresu lingwistyki komputerowej i przeznaczona jest zarówno dla osób zainteresowanych formalnym opisem języka, jak i tych chcących tworzy aplikacje operujące na danych tekstowych.

Celem autorki było przedstawienie wyzwań, jakie stawia przez twórcami systemów informatycznych przetwarzanie danych wyrażonych w języku naturalnym, także wskazanie kierunku poszukiwania rozwiązań. Większość tematów opisana jest od poziomu podstawowego, zatem do zrozumienia podręcznika właściwie nie jest potrzebna żadna wiedza lingwistyczna. Również osoby o zainteresowaniach związanych z lingwistyką formalną, z niewielkim doświadczeniem informatycznym, mogą znaleźć tu sporo interesujących informacji.

Skrócony spis treści

1. Co to jest inżynieria lingwistyczna
2. Reprezentacja wiedzy o języku
3. Elementy tekstu – segmenty, słowa, zdania
4. Budowa zdań – składnia
5. Ustalanie znaczenia
6. Analiza tekstów ciągłych i dialogów
7. Generowanie tekstów w języku naturalnym
8. Statystyczne modele języka
9. Elektroniczne zasoby językowe
10. Kilka uwag o analizie i syntezie mowy
11. Wyszukiwanie informacji w danych tekstowych
12. Tłumaczenie maszynowe