Лингвистическая модель данных для естественных языков и искусственного интеллекта. Часть 3. Распознавание

Аннотация

Введение. Статья продолжает серию публикаций по лингвистике отношений (далее R-лингвистика) и посвящена анализу проблемы распознавания применительно к рассматриваемому в рамках серии подходу. Распознавание непосредственным образом влияет на языковые формы тем более, что модель, используемая в рамках R-лингвистики, создает существенные особенности в распознавании.

Методология и источники. Методы исследования заключаются в разработке необходимых математических понятий для лингвистики в области идентификации, для чего используется вербальный подход к ранее полученным результатам по идентификации в лингвистических пространствах.

Результаты и обсуждение. В качестве задачи распознавания в R-лингвистике выделены две задачи: распознавание видов и распознавание значений признаков. Каждая из этих задач имеет специфику по размерности, по расширению на кортежи параметров, блокированию ошибок в распознавании и т. д. Кроме того, наличие лингвистической модели способствует упрощению решения указанных задач. В разделе сформулированы особенности и пути решения обоих задач распознавания с учетом изложенной специфики.

На основе материала, изложенного в данной серии публикаций, описываются общие контуры и свойства лингвистической модели мира. Здесь также обсуждаются различные аспекты распознавания, связанные с лингвистическими пространствами: переменные, память, проблемы расширения и т. д.

Заключение. Сформулирован закон созидательного мышления, следующий из лингвистической модели данных.