Технология понимания и герменевтическая интерпретация

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Технология понимания и герменевтическая интерпретация (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Исследователи, работающие в области вычислительной (computational) герменевтики (Мэллери, Гурвиц и Даффи) соединяют технологию понимания ИИ естественных языков с герменевтической интерпретацией текстов. Они пытаются также создать технику моделирования текстуальной интерпретации. Путем видоизменения моделируемого «предпонимания», на которое вынуждены полагаться читатели, интерпретирующие любой текст, они надеются проверить гипотезы, касающиеся выводимого воздействия частичного предпонимания на чтение конкретных текстов. И здесь следует пояснить, что сама идея «вычислительной герменевтики» возникла из интереса к «логике прецедентов» для принятия политических решений. Согласно этой точке зрения, исторически обусловленные решения, подобные тем, которые принимаются в международной политике, не могут быть объяснены на основе тех или иных недальновидных ожиданий перемен к лучшему, ни на основе слепого следования общепринятым правилам.

Исследователи в области прецедентной логики основываются на том, что политические деятели одарены гораздо более богатым чувством истории. Исходя из ярко выраженных прецедентов, или вариантов, выведенных на основании предполагаемого понимания истории, они конструируют как правила, которым они следуют, так и ожидаемые результаты. Конструирование прецедентов согласно этому подходу возникает как интегральная часть процессов формирования политики, и влечет герменевтическое конструирование исторически богатого предпонимания, на котором в дальнейшем основываются современные интерпретации политической реальности.

Процесс конструирования прецедентов влечет за собой преобразование отдельных событий в цепи антецедентов и консеквентов. Факторы, включающие в себя события, и сами события выбираются и связываются воедино каузальными и интенциональными связками для получения возможного упорядочения или конфигурации, такой, чтобы каждое событие вносило свой вклад в возможность (ожидаемого события) или необходимость последующего. Предполагаемые при этом интерпретации фокусируются на выделении роли и рациональных моментах, которые наряду с ситуационными факторами, отражающими сущность события (его социальный контекст) группируются в разворачивающиеся последовательности выборов, случайностей и ошибок, обусловленных различными обстоятельствами.

С точки зрения ранних работ по логике прецедентов сходство между этой независимой идеей и возникающей техникой моделирования ИИ было явным. Между тем Элкер был первым, кто рассматривал подобное моделирование как «формальную герменевтику»^[1]. Однако этот подход, более направленный на эмпирическое содержание, чем на абстрактную форму, привел к тому, что «вычислительная герменевтика» стала общепринятым термином.

Вычислительная герменевтика, первоначально нацеленная на развитие эмпирического содержания в большей степени, чем на абстрактную форму данного направления науки, постепенно пошла по пути, который Г. Даффи назвал «макроструктурным путем». Макроструктурный путь предполагал ни что иное, как реальный анализ, который проводился с использованием доступной технологии^[2]. Опубликованные результаты этого подхода включали модель принятия политических решений, разработанная А. Танакой на примере Китая^[3], а также анализ Элкером, Леннертом и Шнайдером (1985) версии Тойнби мифа об Иисусе^[4].

Невычислительный анализ конструирования сюжета шел параллельным путем. Из наиболее заметных результатов следует отметить рассмотрение Д. Мэффордом изменений в советской политической риторике в период «перестройки» и «гласности»^[5].

В то время как некоторые исследователи продолжали макроструктурные исследования, Мэллери и Даффи обратили внимание на сходство между логикой прецедентов и прикладными исследованиями П. Уинстона и Б. Каца^[6]. Используя упрощенную схему шекспировских пьес и описания физических объектов, программа Каца и Уинстона автоматически находила прецеденты в образцах текстов.

Мэллери и Даффи разработали новую систему — Relatus — способную выполнять схожие задания, используя гораздо более обширные тексты. Основополагающее описание Relatus’a принадлежит Элкеру, Даффи, Гурвицу и Мэллери^[7], в то время как технические детали различных компонент можно найти и в публикациях других авторов. Особенность предложенной учеными системы Relatus состоит в том, что она способна делать анализ англоязычных текстов и представлять их содержание в виде референциально интегрированной семантической сети. Все результаты анализа содержания текста, включая обнаружение прецедентов и лексическую категоризацию, заложены в структуру этой сети, а большинство результатов получается с помощью так называемой «ограничивающей интерпретирующей референции», которую разработал Мэллери.

Система Relatus отображает содержание текста исходя из синтаксического анализа, при этом последовательность процедур осуществляется согласно графу анализа, в вершинах которого записаны ограничения. Затем они собираются вместе для формирования плана переписывания приблизительного содержания предложений (т. е. фиксируя семантические связи внутри предложения) в уже имеющиеся в сети фрагменты содержания. При нахождении более ранних прецедентов ограничения интерпретируются согласно уже имеющемуся образцу. Процедура называемая «семантической инверсией» переписывает заново структуру семантической сети с учетом ограничений, позволяющих обнаружить копии и похожие места этих фрагментов содержания в той же самой семантической сети. По сути дела, интерпретационные процедуры, отсекающие избыточные фрагменты, были разработаны для ускорения поиска существенных фрагментов содержания, вводя определенный порядок работы процедур, интерпретирующих ограничения.

Мэллери и Даффи рассматривают Relatus как среду, в которой можно осуществлять все разновидности анализа вычислительной герменевтики.

Некоторые компоненты Relatus’a (система представления темпорального знания, система автоматического порождения и применения правил анализа, словарная система для использования нескольких языков, обучающие алгоритмы) используются только на различных этапах работы, но никогда не являются постоянными структурными частями большой системы. Система может порождать множественные «системы полаганий», поддерживающие одновременную разработку моделей полаганий для нескольких акторов (агентов действия). Одной из исследовательских целей проекта Relatus была как раз имитация сюжетных дебатов между многочисленными авторами.

В «формальной герменевтике», позднее названной «вычислительной герменевтикой», разрабатываемой как метод сюжетного анализа, основным инструментом анализа был аппарат концептуальных зависимостей (КЗ), ранее применявшийся лишь для иллюстративных целей. КЗ-редукция терминов к «семантическим примитивам» предполагает точную синонимию терминов и аналитичность предложений. Однако ввиду того, что именно эту аналитичность Куайн подверг уничтожающей критике, Мэллери и Даффи вынуждены были перейти к «лексикалистскому» (lexicalist) подходу, который моделирует содержание текста, используя появляющиеся в тексте термины. Сохранив классификацию лексических категорий для целей анализа содержания текста, эти авторы тем не менее не навязывают конкретную схему категорий компьютерному воплощению содержания текста. Сила КЗ-подхода заключается в его способности обнаруживать эквивалентные смыслы. Однако критика аналитичности, осуществленная Куайном выявила, что КЗ-редукция примитивов может породить большое количество ошибок из-за элиминации лингвистических нюансов. Тем не менее, обнаружение сходства смыслов является первичной задачей любой программы понимания естественного языка, и некоторые категорные схемы должны применяться именно для поддержки этих программ.

Лексикалистская модель Relatus обходит эти трудности, разрешая пользователю использовать любую категорную схему (и даже множество категорных схем), согласованную с его аналитическими интересами.

[1] Н. R. Alker, Jr. Polimetrics: Its Descriptive Foundations // Fred Greenstein and NelsonPolsby, eds., Handbook of Political Science. V. 7. Reading, MA: Addison—Wesley, 1975, pp. 140—210.
[2] G. Duffy. Events and Versions: Reconstructing Event Data Analysis // International Interactions. 1994. 20: 147 167.
[3] A. Tanaka. China, China Watching, and CHINA WATCHER // Donald A. Sylvan and SteveChan, eds., Foreign Policy Decision Making: Perception, Cognition, and Artificial Intelligence. New York: Praeger, 1984.
[4] H. R. Alker, Jr., W. C. Lehnert, andD. K. Schneider. Two Reinterpretations ofToynbee’s Jesus: Explorations in Computational Hermeneutics // Graziella Tonfoni, ed. Artificial Intelligenceand Text Understanding. Special issue of Quaderni di Ricerca Linguistica. 1985, 6: 49—94.
[5] D. Mefford. From Struggle to Dialogue: The Revolution in Soviet Political Language //Paper presented to the Annual Meeting of the International Studies Association, Atlanta. 1992.
[6] P. H. Winston. Learning New Principles from Precedents and Exercises //Artificial Intelligence. 1982, 19: 321 350; B. Katz, P. H. Winston. A Two—Way NaturalLanguage Interface // Integrated Interactive Computer Systems. P. Degano and E. Sandawall, eds. Amsterdam: North-Holland. 1982; B. Katz. Text Processing with the START NaturalLanguage System // E. Barrett, ed. Text, Context, and HyperText: Writing with and for theComputer. Cambridge: MIT Press, 1988. Pp. 55—77.
[7] H. R. Alker, Jr., G. Duffy, R. Hurwitz, and J. C. Mallery. Text Modeling for InternationalPolitics: A Tourist’s Guide to Relatus // Valerie M. Hudson, ed., Artificial Intelligence andInternational Politics. Boulder: Westview, 1991. Pp. 97—126.

Показать весь текст

Заполнить форму текущей работой