?
The Advantages of Using SK–languages for Designing Semantic-Syntactic Analyzers of Recommender Systems
Статья описывает широко применимый метод проектирования мультилингвистических семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов рекомендательных систем. Входные тексты могут включать вопросы многих видов, образованные с помощью вопросительных слов (или без них), глаголов, существительных, прилагательных, предлогов, обозначений числовых значений раз личных параметров. Для входных текстов на английском и немецком языках разработанный алгоритм семантико-синтаксических анализа обрабатывает вопросы многих видов, команды и утверждения (описания фактов) из ограниченного подъязыка естественного языка.. Дополнительно для входных текстов на русском языке алгоритм может обрабатывать запросы с причастными оборотами и придаточными определительными предложениями. В качестве семантического языка – посредника алгоритм использует СК-язык, определяемый рассматриваемой лингвистической базой данных. Класс СК-языков введен теорией К-представлений (концептуальных представлений) -оригинальной теорией проектирования семантико-синтаксических анализаторов естественно-языковых текстов с широким применением формальных средств представления входных, промежуточных и выходных данных. Текущая версия теории изложена в монографии В.А. Фомичева, опубликованной издательством Шпрингер в 2010 году. Разработанный алгоритм реализован средствами языка программирования PYTHON.