Главная Коллекция "Revolution" Иностранные языки и языкознание Идентификация слов по входящим в них буквам с применением системно-когнитивного анализа

Идентификация слов по входящим в них буквам с применением системно-когнитивного анализа

Анализ иерархической структуры языка. Поиск путей прогнозирования и классификации объектов. Построение диаграммы Парето. Ценность букв для идентификации слов. Освоение инструментария системно-когнитивного анализа. Проверка орфографии в Word и FineReader.

Рубрика	Иностранные языки и языкознание
Вид	статья
Язык	русский
Дата добавления	25.04.2017
Размер файла	5,3 M

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://allbest.ru

Кубанский государственный аграрный университет

УДК 007.681.5:519.714:519.766

ИДЕНТИФИКАЦИЯ СЛОВ ПО ВХОДЯЩИМ В НИХ БУКВАМ С ПРИМЕНЕНИЕМ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА

Е.В. Луценко, д.э.н., профессор

Введение

Язык является мощным средством моделирования реальности. Иерархическая структура языка, включающего в частности такие структуры, как символы, слова, предложения и тексты, является ярким примером иерархической структуры обработки информации, обеспечивающей адекватное отражение структуры реальности. Описание некоторых объектов на естественном языке является их моделированием и позволяет решать задачи идентификации, прогнозирования, сравнения и классификации этих объектов. Автоматизированный синтез моделей объектов, описанных на естественном языке, представляет большой интерес для теории и практики систем искусственного интеллекта.

Эффективность языка, как системы моделирования, удивительна: 32 буквы русского алфавита позволяют составить более 40 тысяч слов русского языка, из которых может быть образовано огромное количество осмысленных предложений.

Каждый символ содержит некоторое количество информации о словах, предложениях и текстах, в которые он входит, каждое слово - о предложениях и текстах, и каждое предложение - о текстах. Однако в буквах содержится больше информации о словах, в словах - о предложениях, в предложениях - о текстах. Поэтому на основе анализа букв целесообразно идентифицировать лишь слова, а на основе слов - предложения, на основе предложений - тексты.

В данной статье исследуется возможность идентификации слов по входящим в них буквам. При этом слова рассматриваются как классы распознавания, а буквы - как признаки.

Эта задача проста и наглядна. Поэтому она рекомендуется в качестве первой лабораторной работы для освоения инструментария системно-когнитивного анализа - универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос" [1, 2, 3]. В этой связи изложение материала в статье ведется в такой форме, чтобы ее можно было использовать в качестве руководства к лабораторной работе.

Подобные задачи имеют большое практическое значение и решаются в ряде систем, например, в редакторе Word - при проверке орфографии и подборе рекомендуемых слов для замены, в системе FineReader - для поиска слов с неверно распознанными символами и др.

Задание:

1. Создать файл в стандарте DOS-текст с концами строк, записать его в поддиректорию DOB.

2. Сгенерировать классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающую выборку.

3. Осуществить синтез и верификацию модели.

4. Провести анализ устойчивости модели к неполноте информации и наличию шума.

5. Проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого.

6. Оценить ценность букв для идентификации слов. Сравнить суммарную ценность для этой цели гласных и согласных букв.

7. Выполнить кластерно-конструктивный анализ слов и букв, вывести информационные и семантические портреты слов и букв, построить их профили.

8. Вывести в графической форме семантические сети и когнитивные диаграммы слов и букв, а также классическую и интегральную когнитивные карты.

Пример решения задания 1: "Создать файл в стандарте DOS-текст с концами строк, записать его в поддиректорию DOB"

Текстовый файл создается в редакторе Word или MultiEdit. Если он создан в Word, то при сохранении выбирается режим: "Файл - Сохранить как - Тип файла: Текст DOS с разбиением на строки". Имя файла произвольное, но удовлетворяющее требованиям DOS. Этот файл каждый студент создает самостоятельно из двух - трех абзацев текста. Например, это может быть краткая биография студента или текст может быть взят из какого-либо файла, имеющегося на компьютере. Могут использоваться и русский, и латинский алфавиты, а также цифры. Регистр роли не играет.

Пример текста файла: Молоко око срок окорок огород В. Г. Белинский высоко и по достоинству оценил гениальное творение нашего национального поэта. Великий критик писал:

"Пусть идет время и приводит с собой новые потребности, пусть растет русское общество и обгоняет "Онегина": как бы далеко оно ни ушло, всегда будет оно любить эту поэму, всегда будет останавливать на ней исполненный любви и благодарности взор...".

Слова из этого файла будут использованы системой для выполнения следующего этапа работы.

Пример решения задания 2: "Сгенерировать классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающую выборку"

Генерация классификационных и описательных шкал и градаций осуществляется в соответствующих режимах системы "Эйдос": "Автоввод первичных признаков и TXT-файлов", "F5 Признаки - Буквы" (рисунки 1, 2):


Рисунок 1. Выбор режима "Импорт данных из TXT-файлов стандарта DOS-текст	Рисунок 2. Выбор режима "Признаки - F5 Буквы"

В результате будут автоматически сгенерированы классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающая выборка (приведена полностью) (таблицы 1, 2 3).

Таблица 1 - Классификационные шкалы и градации (слова)

Код	Слово	Код	Слово	Код	Слово
1	БЕЛИНСКИЙ	16	ЛЮБВИ	31	ОЦЕНИЛ
2	БЛАГОДАРНОСТИ	17	ЛЮБИТЬ	32	ПИСАЛ
3	БУДЕТ	18	МОЛОКО	33	ПОТРЕБНОСТИ
4	ВЕЛИКИЙ	19	НАЦИОНАЛЬНОГО	34	ПОЭМУ
5	ВЗОР	20	НАШЕГО	35	ПОЭТА
6	ВРЕМЯ	21	НЕЙ	36	ПРИВОДИТ
7	ВСЕГДА	22	НОВЫЕ	37	ПУСТЬ
8	ВЫСОКО	23	ОБГОНЯЕТ	38	РАСТЕТ
9	ГЕНИАЛЬНОЕ	24	ОБЩЕСТВО	39	РУССКОЕ
10	ДАЛЕКО	25	ОГОРОД	40	СОБОЙ
11	ДОСТОИНСТВУ	26	ОКО	41	СРОК
12	ИДЕТ	27	ОКОРОК	42	ТВОРЕНИЕ
13	ИСПОЛНЕННЫЙ	28	ОНЕГИНА	43	УШЛО
14	КАК	29	ОНО	44	ЭТУ
15	КРИТИК	30	ОСТАНАВЛИВАТЬ

Таблица 2 - Описательные шкалы и градации (буквы)

Код	Буква	Код	Буква	Код	Буква	Код	Буква
1	0	18	H	35	Y	52	П
2	1	19	I	36	Z	53	Р
3	2	20	J	37	А	54	С
4	3	21	K	38	Б	55	Т
5	4	22	L	39	В	56	У
6	5	23	M	40	Г	57	Ф
7	6	24	N	41	Д	58	Х
8	7	25	O	42	Е	59	Ц
9	8	26	P	43	Ж	60	Ч
10	9	27	Q	44	З	61	Ш
11	A	28	R	45	И	62	Щ
12	B	29	S	46	Й	63	Ъ
13	C	30	T	47	К	64	Ы
14	D	31	U	48	Л	65	Ь
15	E	32	V	49	М	66	Э
16	F	33	W	50	Н	67	Ю
17	G	34	X	51	О	68	Я

Таблица 3 - Обучающая выборка

№	Класс	Коды признаков
1	БЕЛИНСКИЙ	38	42	48	45	50	54	47	45	46	77
2	БЛАГОДАРНОСТИ	38	48	37	40	51	41	37	53	50	51	54	55	45	81
3	БУДЕТ	38	56	41	42	55	73
4	ВЕЛИКИЙ	39	42	48	45	47	45	46	75
5	ВЗОР	39	44	51	53	72
6	ВРЕМЯ	39	53	42	49	68	73
7	ВСЕГДА	39	54	42	40	41	37	74
8	ВЫСОКО	39	64	54	51	47	51	74
9	ГЕНИАЛЬНОЕ	40	42	50	45	37	48	65	50	51	42	78
10	ДАЛЕКО	41	37	48	42	47	51	74
11	ДОСТОИНСТВУ	41	51	54	55	51	45	50	54	55	39	56	79
12	ИДЕТ	45	41	42	55	72
13	ИСПОЛНЕННЫЙ	45	54	52	51	48	50	42	50	50	64	46	79
14	КАК	47	37	47	71
15	КРИТИК	47	53	45	55	45	47	74
16	ЛЮБВИ	48	67	38	39	45	73
17	ЛЮБИТЬ	48	67	38	45	55	65	74
18	МОЛОКО	49	51	48	51	47	51	74
19	НАЦИОНАЛЬНОГО	50	37	59	45	51	50	37	48	65	50	51	40	51	81
20	НАШЕГО	50	37	61	42	40	51	74
21	НЕЙ	50	42	46	71
22	НОВЫЕ	50	51	39	64	42	73
23	ОБГОНЯЕТ	51	38	40	51	50	68	42	55	76
24	ОБЩЕСТВО	51	38	62	42	54	55	39	51	76
25	ОГОРОД	51	40	51	53	51	41	74
26	ОКО	51	47	51	71
27	ОКОРОК	51	47	51	53	51	47	74
28	ОНЕГИНА	51	50	42	40	45	50	37	75
29	ОНО	51	50	51	71
30	ОСТАНАВЛИВАТЬ	51	54	55	37	50	37	39	48	45	39	37	55	65	81
31	ОЦЕНИЛ	51	59	42	50	45	48	74
32	ПИСАЛ	52	45	54	37	48	73
33	ПОТРЕБНОСТИ	52	51	55	53	42	38	50	51	54	55	45	79
34	ПОЭМУ	52	51	66	49	56	73
35	ПОЭТА	52	51	66	55	37	73
36	ПРИВОДИТ	52	53	45	39	51	41	45	55	76
37	ПУСТЬ	52	56	54	55	65	73
38	РАСТЕТ	53	37	54	55	42	55	74
39	РУССКОЕ	53	56	54	54	47	51	42	75
40	СОБОЙ	54	51	38	51	46	73
41	СРОК	54	53	51	47	72
42	ТВОРЕНИЕ	55	39	51	53	42	50	45	42	76
43	УШЛО	56	61	48	51	72
44	ЭТУ	66	55	56	71

Пример решения задания 3: " Осуществить синтез и верификацию модели"

Синтез модели осуществляется на основе обучающей выборки (таблица 3) в соответствующем режиме (рисунок 3) после формирования классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки.

В результате синтеза семантической информационной модели рассчитываются две ее основные матрицы: матрица абсолютных частот (таблица 4) и матрица информативностей (таблица 5).

Таблица 4 - Матрица абсолютных частот (фрагмент)

Коды

букв

Коды классов (слов)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

37

2

1

1

1

1

2

38

1

1

1

1

1

39

1

1

1

1

1

1

1

40

1

1

1

1

41

1

1

1

1

1

1

42

1

1

1

1

1

2

1

1

1

43

44

1

45

2

1

2

1

1

1

1

2

1

1

1

46

1

1

1

47

1

1

1

1

2

2

1

48

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

49

1

1

50

1

1

2

1

3

3

51

2

1

2

1

1

2

1

3

3

52

1

53

1

1

1

1

54

1

1

1

1

2

1

55

1

1

2

1

1

1

56

1

1

Таблица 5 - Матрица информативностей (фрагмент)

Кодыбукв

Коды классов (слов)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

37

1,0

1,1

0,6

1,1

1,7

1,0

38

1,2

0,9

1,8

1,8

1,6

39

1,1

1,6

1,4

1,3

1,3

0,7

1,4

40

1,0

1,7

1,2

1,0

41

1,0

1,9

1,7

1,7

1,1

2,1

42

0,4

0,9

0,6

0,9

0,7

0,9

0,7

1,1

0,2

43

44

4,1

45

1,0

1,3

0,3

0,2

1,1

0,2

1,4

0,9

0,7

46

1,8

2,0

1,6

47

0,8

1,0

1,2

1,2

2,5

1,9

1,2

48

0,8

0,4

1,0

0,7

1,2

0,6

1,4

1,2

1,2

0,4

49

2,8

2,7

50

0,4

0,9

0,2

1,2

1,1

51

0,4

0,7

-0,5

0,1

-0,6

1,1

0,3

52

1,3

53

0,6

1,7

1,5

1,3

54

0,6

0,2

1,0

1,0

1,1

0,4

55

0,1

1,0

0,9

1,2

0,8

0,8

56

2,0

1,3

Верификация модели осуществляется путем копирования обучающей выборки в распознаваемую (рисунок 4), распознавания (рисунок 5) и измерения дифференциальной и интегральной валидности (рисунок 6).

Рисунок 3. Режим "Синтез семантической информационной модели" системы "Эйдос"

Рисунок 4. Режим "Ввод-корректировка обучающей выборки" системы "Эйдос" (копирование ее в распознаваемую - F5)

Рисунок 5. Выбор режима "Пакетное распознавание"

системы "Эйдос"

Рисунок 6. Выполнение режима "Пакетное распознавание"

системы "Эйдос"

Рисунок 7. Выбор режима "Измерение адекватности модели"системы "Эйдос"

Рисунок 8. Режим "Измерение адекватности модели" системы "Эйдос"

Видим, что модель адекватна, т.к. интегральная валидность составляет 100 %. Это означает, что при идентификации слов на основе знания входящих в них букв системой не было допущено ни одной ошибки, причем необходимо специально отметить, что при этом в модели не учитывались последовательность букв и их сочетаний.

Пример решения задания 4: "Проверить устойчивость модели к неполноте информации и наличию шума"

В примере, исследуемом в данной лабораторной работе, неполнота информации - это пропуск букв, а наличие шума - замена верных букв неверными.

Устойчивость модели к неполноте информации. Подготовим распознаваемую выборку, состоящую из идентифицируемых слов с отсутствующими буквами.

Для этого выполним следующую последовательность шагов:

Шаг 1. Сбросим распознаваемую выборку в режиме "F7 Сервис - Генерация (сброс) баз данных - Распознаваемые анкеты" (рисунок 9):

Шаг 2. Скопируем, например, первую анкету из обучающей выборки в распознаваемую, используя возможности режима "F2 Обучение - Ввод-корректировка обучающей выборки" (рисунок 4);

Шаг 3. Выберем режим "F4 Распознавание - Ввод-корректировка распознаваемой выборки" (рисунок 10):

Выбор режима осуществляется нажатием клавиши Enter.

Шаг 4. Перейдем в правое окно, в котором задаются коды признаков, нажав клавишу "TAB".

Шаг 5. Удаляем последний код признака и дублируем анкету, нажав клавишу "F5 Дублирование анкеты".

Рисунок 9. Режим "Сброс распознаваемой выборки" системы "Эйдос"

Рисунок 10. Выбор режима "Ввод-корректировка распознаваемой выборки" системы "Эйдос"

Повторяем шаги 4 и 5 до тех пор, пока в описании слова останется одна буква. В результате получится видеограмма, представленная на рисунке 11.

Студенты при выполнении этого этапа работы могут взять несколько анкет на выбор. При этом набор анкет должен отличаться у разных студентов.

Обучающая выборка в этом случае будет иметь вид, представленный на таблице 4:

Таблица 6 - Варианты кодирования объекта обучающей выборки, отличающиеся степенью неполноты информации

№

Класс

Коды признаков

1

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

50

54

47

45

46

2

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

50

54

47

45

3

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

50

54

47

4

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

50

54

5

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

50

6

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

45

7

БЕЛИНСКИЙ

38

42

48

8

БЕЛИНСКИЙ

38

42

9

БЕЛИНСКИЙ

38

Жирным шрифтом выделены символы, коды которых есть в анкете.

Шаг 6. Выполним пакетное распознавание, выбрав и выполнив режим "F4 Распознавание - Пакетное распознавание", как показано на рис. 5 и 6.

Шаг 7. Затем выберем и выполним режим "F4 Распознавание - Вывод результатов распознавания" (рисунок 12):

Рисунок 11. Выполнение режима "Ввод-корректировка распознаваемой выборки" системы "Эйдос"

Рисунок 12. Выбор режима "Вывод результатов распознавания"

системы "Эйдос"

Шаг 8. Войдя в этот режим получим видеограмму, представленную на рисунке 13:

Рисунок 13. Обобщенная форма по результатам выполнения режима "Вывод результатов распознавания" системы "Эйдос"

Шаг 9. Нажав клавишу "F1 Карта идентификации объекта с классами" получим более подробные результаты идентификации, представленные на рисунке 14:

Рисунок 14. Идентификация в условиях неполноты информации в системе "Эйдос"

Из обобщенных и детальных выходных форм по результатам распознавания слова по его неполному описанию видно, что модель обладает очень высокой устойчивостью к неполноте информации в описании идентифицируемых объектов.

Устойчивость модели к наличию шума. Шум можно рассматривать как сочетание неполноты информации (т.к. некоторые значащие символы исчезают из описаний объектов), и дезинформации (т.к. в описание включаются ложные символы).

Поэтому замену символов в словах на символы, которые не встречаются по обучающей выборке можно считать неполнотой информации.

Этот случай мы рассматривать не будем, т.к. по сути уже рассмотрели его в предыдущем пункте.

Рассмотрим пример, в котором одно слово заменой букв преобразуется в другое слово, например, слово "критик" преобразуется в слово "окорок".

Каждой замене будет соответствовать одна анкета распознаваемой выборки (таблица 5):

Таблица 7 - Варианты кодирования объекта обучающей выборки, отличающиеся уровнем шума

№

Класс

Коды признаков

1

КРИТИК

47

53

45

55

45

47

2

КРОТИК

47

53

51

55

45

47

3

КРОТОК

47

53

51

55

51

47

4

ОКОРОК

47

53

51

51

51

47

Результаты идентификации представлены на рисунке 15:

Рисунок 15. Результаты идентификации в условиях шума в системе "Эйдос"

Видим, что модель обладает определенной устойчивостью и к шуму.

Пример решения задания 5: "Проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого"

С этой целью в текстовый файл специально включены такие слова, как: "око", "окорок", "молоко". Результаты их идентификации приведены на рисунке 16:

Рисунок 16. Карточки результатов распознавания системы "Эйдос" в случае идентификации классов, один из которых является подмножеством других

Как видим идентификация осуществляется правильно. Это является важным достоинством семантической информационной модели системы "Эйдос", т.к. представляет собой проблему для многих типов нейронных сетей. Достаточно отметить, что возможность решения подобных задач считается одним из основных достоинств развитой модели нейронной сети, реализованной в неокогнитроне Фукушимы.

Пример решения задания 6: Оценить ценность букв для идентификации слов. Сравнить суммарную ценность для этой цели гласных и согласных букв

Для решения этой задачи запустим 2-й режим в 3-й подсистеме (рисунок 17). В этом режиме все признаки, которыми в данном примере являются буквы, выводятся системой "Эйдос" в порядке убывания среднего количества информации, которое в них содержится о принадлежности к словам.

Если просуммировать ценность букв "нарастающим итогом" то получим накопительную кривую, представленную на рисунке 18.

Эта кривая называется "Парето-диаграмма" по имени известного итальянского математика и экономиста XIX века Вильфредо Парето, впервые предложившего оценивать силу влияния факторов и исключать из рассмотрения незначимые факторы и впервые построившего подобные диаграммы.

Рисунок 17. Запуск режима системы "Эйдос" измерения ценности признаков для решения задач идентификации, прогнозирования и управления

Рисунок 18. Парето-диаграмма ценности букв для идентификации слов

Характерная "полочка" на Парето-диаграмме соответствует цифрам и буквам латинского алфавита, которые не встретились в словах обучающей выборки. язык парето word идентификация слово

В таблице 8 приведены буквы, проранжированные в порядке убывания среднего количества информации в них, о принадлежности к словам.

Таблица 8 - Ценность букв для идентификации слов

№

Код

Буква

Ценность (бит)

Ценность (бит)

"нарастающим итогом"

Ценность (%)

"нарастающим итогом"

1

66

Э

0,76988

0,76988

4,841

2

56

У

0,74529

1,51517

9,526

3

49

М

0,71090

2,22607

13,996

4

46

Й

0,69728

2,92335

18,380

5

61

Ш

0,68748

3,61083

22,703

6

47

К

0,68569

4,29652

27,014

7

67

Ю

0,66376

4,96028

31,187

8

52

П

0,66014

5,62042

35,338

9

64

Ы

0,65157

6,27199

39,434

10

41

Д

0,64023

6,91222

43,460

11

68

Я

0,63612

7,54834

47,459

12

44

З

0,62131

8,16965

51,366

13

65

Ь

0,59697

8,76662

55,119

14

38

Б

0,59622

9,36284

58,868

15

53

Р

0,58610

9,94894

62,553

16

59

Ц

0,57201

10,52095

66,149

17

40

Г

0,56958

11,09053

69,730

18

39

В

0,55490

11,64543

73,219

19

62

Щ

0,52045

12,16588

76,492

20

37

А

0,51477

12,68065

79,728

21

48

Л

0,50010

13,18075

82,872

22

54

С

0,47977

13,66052

85,889

23

55

Т

0,47498

14,13550

88,875

24

51

О

0,46548

14,60098

91,802

25

50

Н

0,45089

15,05187

94,637

26

45

И

0,43046

15,48233

97,343

27

42

Е

0,42253

15,90486

100,000

Пример решения задания 7: "Выполнить кластерно-конструктивный анализ слов и букв, вывести информационные и семантические портреты слов и букв, построить их профили"

Кластерно-конструктивный анализ слов. Кластерно-конструктивный анализ выполняется в 5-й подсистеме "Типология" (рисунок 19).

Сначала на основе матрицы информативностей рассчитывается матрица сходства классов (таблица 7), а затем на основе нее формируется таблица кластеров и конструктов клас...

статья "Идентификация слов по входящим в них буквам с применением системно-когнитивного анализа" скачать

Подобные документы

Проверка стилистики и орфографии русского языка
Синонимы иноязычных слов в русском языке. Грамматика русского языка, проверка правильности написания ряда слов, верная расстановка ударений в словах. Исправление ошибок построения предложений. Образование нужной формы имен числительных и существительных.

контрольная работа [21,6 K], добавлен 29.12.2009

Проверочные задания по орфографии русского языка
Выполнение заданий по пунктуации и орфографии русского языка. Расстановка ударения и повторение транскрипции слов. Значение и смысл фразеологизмов. Повторение падежей, лексическое значение слов. Специфика составления заявления, резюме и доверенности.

контрольная работа [18,0 K], добавлен 10.02.2012

Особенности иноязычных слов на определенных примерах в речи
Историческое влияние экономических, политических и культурных контактов с другими странами на внедрение в русский язык иноязычных слов. Заимствование и освоение новых слов благодаря средствам массовой информации. Примеры происхождения некоторых слов.

реферат [20,2 K], добавлен 02.04.2010

Основные правила орфографии английского языка
Изучение орфографии и пунктуации английского языка, правила расстановки знаков пунктуации, верное написание слов, применение правила переноса. Различия в написании между американским и британским вариантами английского языка. Образцы составления писем.

доклад [17,9 K], добавлен 09.10.2009

Основные понятия русского языка
Лексическое значение слов. Словари русского языка. История возникновения устойчивых словосочетаний (фразеологизмов). Правила расстановки ударений в словах. Морфемный разбор слов, правила орфографии. Морфологический и синтаксический разбор словосочетаний.

контрольная работа [23,1 K], добавлен 01.04.2015

Знание семантики слова, правильность и сочетаемость слов
Проблема правильного и уместного употребления слов. Единицы языка как ячейки семантики. Морфемы полнозначных слов. Типы семантических отношений. Возможность соединения слов по смыслу в зависимости от реальной сочетаемости соответствующих понятий.

курсовая работа [40,2 K], добавлен 02.01.2017

Заимствованные слова в лексике русского языка
Основные группы исконных русских слов, объединенных по своему происхождению. Причины проникновения иноязычных слов в лексику русского языка. Заимствование слов старославянского и неславянского происхождения, примеры их использования в современной речи.

доклад [33,0 K], добавлен 18.12.2011

Заимствования в русском языке
Процесс проникновения заимствований в русский язык. Причины проникновения иноязычных слов в нашу речь. Пути проникновения иностранных слов и освоение заимствованной лексики. Анализ различных точек зрения на проникновение иностранных слов в русский язык.

курсовая работа [57,9 K], добавлен 22.01.2015

Использование иностранных слов в русском языке
Понятие исконно русской лексики, причины заимствования из других языков. Появление слов–интернационализмов, слов-калек, слов-экзотизмов и варваризмов. Приспособление иностранных слов к русским графическим и языковым нормам, орфоэпические нормы.

реферат [27,6 K], добавлен 25.10.2010

Порядок слов в простом предложении современного немецкого языка
Функция порядка слов в предложении. Прямой, обратный (инвертированный), прогрессивный и регрессивный типы порядка слов. Способы построения простого предложения немецкого языка, взаимодействие между собой главных и второстепенных членов предложения.

курсовая работа [70,2 K], добавлен 08.11.2013

Эффективные технологии обучения порядку слов немецкого языка
Основные аспекты, функции порядка слов в немецком языке. Средства и подходы к обучению. Учет возрастных и психолингвистических особенностей обучающихся на средней ступени. Анализ возможных трудностей и методические рекомендации по обучению порядку слов.

дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.01.2017

Правила русского языка
Определение слов с ударением на втором слоге. Формы настоящего и прошедшего времени единственного числа от глаголов. Определение слов с твердыми согласными перед е. Ошибки, вызванные нарушением лексической сочетаемости слов, и порядок их исправления.

практическая работа [10,1 K], добавлен 25.08.2011

Лексико-семантические группы слов в названиях точек обслуживания г. Тольятти
Коммуникативная функция языка. Особенность лексической системы языка. Характеристика лексико-семантической системы русского языка. Группы слов в названиях точек обслуживания г. Тольятти: видовые отношения слов; тематические; лексико-семантические.

курсовая работа [24,5 K], добавлен 21.04.2010

Развитие словообразовательной системы русского языка в ХХ веке
Словообразовательная система русского языка XX столетия. Современное словопроизводство (конец ХХ века). Словарный состав русского литературного языка. Интенсивное образование новых слов. Изменения в семантической структуре слов.

реферат [23,2 K], добавлен 18.11.2006

Українська мова серед інших слов’янських мов
Сучасні слов'янські народи та їхня етнічна спорідненість. Етнічна близькість слов'ян. Класифікація слов'янських мов. Походження і розвиток мови. Мови класифікують за генеалогічними зв'язками, типом організації і суспільним статусом, поширеністю.

лекция [49,5 K], добавлен 17.12.2008

Причины, основные направления и значение реформирования русского языка при Петре I
Растущая национализация русского литературного языка, отделение его от церковно-книжных диалектов славянорусского языка и сближение с живой устной речью. Основные группы слов, "уязвимые" для проникновения иностранных слов; значение реформирования языка.

творческая работа [15,5 K], добавлен 08.01.2010

Функционирование лексических и фразеологических единиц, вербализирующих соматический образ человека
Соматизмы как особый класс слов в лексической системе языка. Особенности языковых картин мира в английской культуре. Понятие фразеологического сочетания слов. Семантические особенности соматической фразеологии. Классификации фразеологических единиц.

курсовая работа [110,0 K], добавлен 18.08.2012

Реформы русской орфографии
Краткая история развития орфографии. Фонетический, традиционный, морфологический принцип. Русская дореформенная орфография, правила употребления упразднённых букв. Реформа кириллицы в 1708-1710 гг. Исключение букв "ять", "фита", "I" из русского письма.

курсовая работа [41,4 K], добавлен 14.12.2013

Пунктуация и грамматика русского языка
Работа с текстом, повторение правил пунктуации и грамматики русского языка. Порядок определения и доказательства частеречной принадлежности слов. Морфологический анализ данных словоформ. Анализ и доказательство частеречной омонимии исследуемых слов.

контрольная работа [12,1 K], добавлен 13.05.2010

Стилистические свойства слов и фразеологизмов, обозначающих психологическое состояние
Изучение понятия и классификации слов и фразеологизмов, обозначающих психологическое состояние человека в русском языке. Характеристика стилистических свойств слов и фразеологизмов в текстах художественной литературы на примере творчества Н.С. Лескова.

курсовая работа [36,6 K], добавлен 22.02.2012

Другие документы, подобные "Идентификация слов по входящим в них буквам с применением системно-когнитивного анализа"

главная

рубрики

по алфавиту

вернуться в начало страницы

вернуться к началу текста

вернуться к подобным работам

Рубрики

По алфавиту

Закачать файл

Заказать работу

весь список подобных работ

скачать работу можно здесь

сколько стоит заказать работу?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

Коды букв	Коды классов (слов)
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
37		2					1		1	1				1					2
38	1	1	1													1	1
39				1	1	1	1	1			1					1
40		1					1		1										1
41		1	1				1			1	1	1
42	1		1	1		1	1		2	1		1	1
43
44					1
45	2	1		2					1		1	1	1		2	1	1		1
46	1			1									1
47	1			1				1		1				2	2			1
48	1	1		1					1	1			1			1	1	1	1
49						1												1
50	1	1							2		1		3						3
51		2			1			2	1	1	2		1					3	3
52													1
53		1			1	1									1
54	1	1					1	1			2		1
55		1	1								2	1			1		1
56			1								1

Кодыбукв	Коды классов (слов)
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
37		1,0					1,1		0,6	1,1				1,7					1,0
38	1,2	0,9	1,8													1,8	1,6
39				1,1	1,6	1,4	1,3	1,3			0,7					1,4
40		1,0					1,7		1,2										1,0
41		1,0	1,9				1,7			1,7	1,1	2,1
42	0,4		0,9	0,6		0,9	0,7		0,9	0,7		1,1	0,2
43
44					4,1
45	1,0			1,3					0,3		0,2	1,1	0,2		1,4	0,9	0,7
46	1,8			2,0									1,6
47	0,8			1,0				1,2		1,2				2,5	1,9			1,2
48	0,8	0,4		1,0					0,7	1,2			0,6			1,4	1,2	1,2	0,4
49						2,8												2,7
50	0,4								0,9		0,2		1,2						1,1
51					0,4			0,7	-0,5		0,1		-0,6					1,1	0,3
52													1,3
53		0,6			1,7	1,5									1,3
54	0,6	0,2					1,0	1,0			1,1		0,4
55		0,1	1,0								0,9	1,2			0,8		0,8
56			2,0								1,3


Рисунок 3. Режим "Синтез семантической информационной модели" системы "Эйдос"	Рисунок 4. Режим "Ввод-корректировка обучающей выборки" системы "Эйдос" (копирование ее в распознаваемую - F5)

Рисунок 5. Выбор режима "Пакетное распознавание" системы "Эйдос"	Рисунок 6. Выполнение режима "Пакетное распознавание" системы "Эйдос"

Рисунок 7. Выбор режима "Измерение адекватности модели"системы "Эйдос"	Рисунок 8. Режим "Измерение адекватности модели" системы "Эйдос"


Рисунок 9. Режим "Сброс распознаваемой выборки" системы "Эйдос"	Рисунок 10. Выбор режима "Ввод-корректировка распознаваемой выборки" системы "Эйдос"


Рисунок 13. Обобщенная форма по результатам выполнения режима "Вывод результатов распознавания" системы "Эйдос"


Рисунок 14. Идентификация в условиях неполноты информации в системе "Эйдос"



Рисунок 15. Результаты идентификации в условиях шума в системе "Эйдос"



Рисунок 16. Карточки результатов распознавания системы "Эйдос" в случае идентификации классов, один из которых является подмножеством других


Рисунок 17. Запуск режима системы "Эйдос" измерения ценности признаков для решения задач идентификации, прогнозирования и управления	Рисунок 18. Парето-диаграмма ценности букв для идентификации слов

№	Код	Буква	Ценность (бит)	Ценность (бит) "нарастающим итогом"	Ценность (%) "нарастающим итогом"
1	66	Э	0,76988	0,76988	4,841
2	56	У	0,74529	1,51517	9,526
3	49	М	0,71090	2,22607	13,996
4	46	Й	0,69728	2,92335	18,380
5	61	Ш	0,68748	3,61083	22,703
6	47	К	0,68569	4,29652	27,014
7	67	Ю	0,66376	4,96028	31,187
8	52	П	0,66014	5,62042	35,338
9	64	Ы	0,65157	6,27199	39,434
10	41	Д	0,64023	6,91222	43,460
11	68	Я	0,63612	7,54834	47,459
12	44	З	0,62131	8,16965	51,366
13	65	Ь	0,59697	8,76662	55,119
14	38	Б	0,59622	9,36284	58,868
15	53	Р	0,58610	9,94894	62,553
16	59	Ц	0,57201	10,52095	66,149
17	40	Г	0,56958	11,09053	69,730
18	39	В	0,55490	11,64543	73,219
19	62	Щ	0,52045	12,16588	76,492
20	37	А	0,51477	12,68065	79,728
21	48	Л	0,50010	13,18075	82,872
22	54	С	0,47977	13,66052	85,889
23	55	Т	0,47498	14,13550	88,875
24	51	О	0,46548	14,60098	91,802
25	50	Н	0,45089	15,05187	94,637
26	45	И	0,43046	15,48233	97,343
27	42	Е	0,42253	15,90486	100,000