ОБЩЕНИЕ  ЧЕЛОВЕКА  С  СИСТЕМОЙ  ИИ

Искусственный интеллект и естественный язык
Как мы знаем, интеллектуальная деятельность предполагает создание и использование абстрактных объектов (понятий), освобожденных от второстепенных, привходящих характеристик и отражающих наиболее существенные стороны действительности. Она реализует высшую форму регуляции деятельности человека в предметной среде.
В свою очередь существенность, значимость отражаемого определяется деятельным контекстом: в процессе управляемой мышлением деятельности и в соотнесении с ее целями и средствами. Очевидно, что деятельность человека нельзя рассматривать в отрыве от его общественных отношений. В социальной среде, в условиях общественного разделения труда структура человеческой деятельности усложняется. Человек может выполнять лишь отдельные этапы решения задачи, а цель деятельности может быть связана с его непосредственными потребностями косвенным путем. При этом функции регуляции совместной и дифференцированной деятельности выполняет коммуникативная деятельность (общение), заключающаяся в обмене информацией о деятельности индивидуальной.
В качестве средства такого обмена (средства общения) используется знаковая система социального уровня - язык. Связи языковых знаков (элементов языка) с психическими явлениями и объектами психического взаимодействия объективированы в социальной группе носителей данного языка и относительно константны для нее. Каждый член группы воспринимает эти связи как данные извне, как существующие объективно, а процесс усвоения этих связей (и знаков языка) - одна из необходимых предпосылок формирования личности, включения человека в систему общественных отношений. Овладевая языком, человек приобретает детально разработанную систему объективации и реализации собственной психической деятельности, активно используемую им в ходе социальных взаимодействий.
Основными элементами языка как знаковой системы являются языковые знаки, образующие субстанцию языка. Они связаны внутрисистемными отношениями, определяющими как структуру языка в целом, так и структуру конкретных знаковых конструкций, и участвуют в отношениях с внеязыковыми объектами.
Языковой знак - материальный объект, поставленный в соответствие некоторому другому объекту и заменяющий последний в ходе деятельности (свойство знаковости). Другими словами, если некоторый объект является знаком, то он поставлен в соответствие некоторому другому объекту и способен его заменять. Отметим также, что знаки следует отличать от единиц языка: фонем, морфем и слов (в естественном языке). Фонемы свойством знаковости не обладают и служат лишь исходным материалом для построения знаков языка, а морфемы и слова являются знаками.
Второй атрибут языкового знака - его конвенциальность, или немотивированность. Это свойство означает, что устанавливается указанное соответствие соглашением людей, использующих язык (всюду в данном разделе, если специально не оговаривается иное, речь идет о языке человека). Знак может не иметь никакого сходства с объектом, в соответствие которому он поставлен, и не быть связанным с ним причинно-следственными отношениями.
Однако выбор материального объекта на роль знака не может быть произволен абсолютно. Объект должен обладать так называемыми системообразующими свойствами - необходимыми для включения его в систему языка.
К числу системообразующих свойств языка относятся дискретность ("членораздельность") и неоднородность ("различаемость") его элементов. Неоднородность языка проявляется и в его иерар- хичности - в языке может быть выделено несколько иерархических неоднородных уровней, единицы каждого из которых относительно однородны (морфемы - как единицы морфологического уровня, например). С особенностями речевого аппарата человека связан принцип линейности в языке – в конструкциях, построенных по правилам языка, знаки могут располагаться лишь в линейной последовательности, то есть цепочкой.
Как элементы системы (языка) знаки обладают еще рядом свойств. Связь знака с внеязыковыми объектами задается отношениями: сигматическими - связь знака с реальными объектами и явлениями действительности или отдельными аспектами их; семантическими - связь с психическими моделями соответствующих сторон реальности или с моделями реально не существующих объектов; 
прагматическими - связь с людьми, использующими знаки языка в своей деятельности. Синтаксические отношения (при описании естественных языков обычно рассматриваются два уровня синтаксических отношений: морфологический и синтаксический в узком смысле) характеризуют связи между знаками как элементами языка: иерархические - отношения вхождения знака в сложный знак; синтагматические - отношения взаимодействия знаков или их классов; парадигматические - отношения между элементами одного класса, например, формами одного слова.
Характеристика языка как знаковой системы, элементы которой связаны отношениями с различными сторонами действительности, полезна и при рассмотрении процессов его использования (традиционная начиная с работ Ф. де Соссюра проблема лингвистики "язык - речь"). Язык является знаковой системой социального уровня. Выбор знаков, правил их комбинирования и соотнесения с явлениями объективного и субъективного планов закреплен общественным соглашением, которое разделяют все владеющие данным языком. Тем самым язык задает нормы интерпретации и употребления знаков. А в реальных процессах его использования языка на основе этих общих норм строятся и анализируются конкретные знаковые конструкции, описывающие конкретные ситуации.
Таким образом, процесс использования языка - речевая деятельность (РД) - может быть охарактеризован как актуализация и конкретизация существующих в языке в потенциальной форме синтаксических отношений и отношений знаков с внеязыковыми объектами: выбор нужной формы слова при синтезе, установление актуального сигматического отношения с реальным объектом - "денотатом" и т.п. Результатом РД при синтезе является сообщение, несущее определенную информацию и о самом языке (по правилам которого оно построено), и о ситуации, в которой оно было синтезировано, и об авторе.
В структурном плане сообщение представляет собой наделенную структурой линейную последовательность знаков. Каждый знак характеризуется его позицией в цепочке и актуальными синтаксическими отношениями с другими знаками. "Нечленимые" в языке знаки - материальные оболочки "элементарных" языковых единиц (морфем, неизменяемых слов, фразеологизмов) - "воспроизводятся" в речевом произведении в готовом виде. Структурно сложные знаки строятся из составляющих по правилам языка.
Общение, или коммуникативная деятельность, предполагает наличие не менее двух носителей языка - автора сообщения и субъекта, которому это сообщение адресовано, - реципиента (в случае диалога они естественным образом поочередно "меняются местами"), а также наличие некоторой совместной деятельности, которую общение должно регулировать.
Определенное сходство в структурном и функциональном плане с естественными языками имеют и представители класса искусственных языков.
Хотя проблема соотношения естественных и искусственных языков представляется на первый взгляд (и является на самом деле) тривиальной, при ее рассмотрении часто допускаются ошибки. Одна из наиболее распространенных - абсолютизация временных и несущественных различий (существенные при этом как правило упускаются из виду), учет особенностей искусственных языков, существующих в данный момент, и неоправданный перенос выявляемых при этом различий на весь класс искусственных языков вообще. Очевидно, что в этом случае и сама проблема подменяется другой.
Единственное непреходящее отличие естественного языка от всех прочих - которые и следует называть искусственными - связано с историей его возникновения. Естественный язык - продукт, естественно-исторически возникший из объективных общественных потребностей (в первую очередь из потребности в общении, регулирующем совместную и дифференцированную деятельность) на ранних этапах общественного развития, когда человеческое познание было практически нерефлексивным и ни о каком активном сознательном регулировании процесса создания языка не могло быть и речи.
Объективность существования ЕЯ объясняет, почему многие языковые реликты, исключения и нерегулярности "живут" в языке до сих пор, а попытки избавиться от них, модернизировать, улучшить язык часто заканчиваются неудачей. Для того, чтобы некоторые новшества попали в язык, "закрепились" в нем, их должно усвоить большинство носителей языка (и при спонтанном развитии языка новшества, возникшие в речи, попадают в язык лишь в этом случае). Это и есть объективация. В противном же случае (без объективации) модернизатор, пусть даже руководствующийся самыми благими намерениями, окажется в положении Шалтая-Болтая из "Алисы в Зазеркалье".
Примечательно, что хотя существенные отклонения от общих языковых правил и норм недопустимы, индивидуальные модели ЕЯ (индивидуальные языковые модели - ИЯМ), усвоенные его носителями и определяющие особенности речи последних, могут иметь некоторое своеобразие. Они описывают своего рода "подмножество-расширение" эталонного языка, не содержащее неизвестных конкретному носителю языка знаков и правил и включающее ряд конструкций и форм, не входящих в общелитературный язык (заведомо неграмматичных) или используемых в рамках узких социальных групп (формы просторечные и разговорные, жаргонизмы, профессионализмы). Несмотря на формальную недопустимость или ограничения на употребление подобных форм, они (эти формы) не только встречаются в повседневной речи (соответствующие запреты либо вообще не входят в ИЯМ носителя языка, либо случайно или намеренно им игнорируются), но и понимаются людьми.
Понятие ИЯМ подчеркивает факт субъективного преломления естественного языка как знаковой системы социального уровня в ходе его усвоения и использования. Формирование ИЯМ - сложный и длительный процесс, включенный в процесс развития человеческой психики и детерминируемый как внешними (социальная среда), так и внутренними (индивидуальные психофизиологические особенности) факторами. Примечательно, что с уменьшением социальной группы (производственный коллектив, семья) своеобразие используемого в ней подмножества-расширения ЕЯ возрастает. И это естественно: усвоить отклонения от языка-эталона должно в этом случае небольшое число лиц.
Характерной, но не обязательно отличительной чертой любого естественного языка является его универсальность. Возникнув как средство регуляции самых разнообразных видов человеческой деятельности (протекающей в различных контекстах, предполагающей использование различных средств, направленной на различные объекты), ЕЯ может быть использован для выражения качественно различных видов содержания, для описания реальной действительности и процессов психической деятельности с разной степенью строгости, полноты, эксплицитности.
Автор сообщения, например, может описать некоторую ситуацию в весьма общих чертах и, не потеряв при этом объективно существенные (но не сочтенные им таковыми) детали, возложить задачу выявления этих деталей и дальнейшей конкретизации совместной деятельности на реципиента.
И хотя в ходе последующих языковых взаимодействий могут потребоваться новые языковые средства (необходимые для выражения новых видов информации), соответствующее расширение ЕЯ, представляющего собой открытую систему, всегда возможно. При этом способность ЕЯ служить метаязыком для себя позволяет описать такое расширение средствами самого языка.
Поскольку ЕЯ является средством объективации психической деятельности человека (построения моделей отражаемого) и средством передачи информации об отражаемом, сигматические, семантические и прагматические аспекты знаков чрезвычайно существенны в процессах использования языка. Важную роль играют и синтаксические отношения, существующие в потенциальной форме в языке или в ИЯМ и актуализируемые в РД. Возможность передачи информации с необходимостью предполагает структурированность языковых выражений, репрезентующих эту информацию, а многие тонкие оттенки содержания передаются исключительно синтаксическими средствами. Так, порядок слов, например, находится в соответствии с "актуальным членением" соотнесенного с текстом содержания.
Необходимо учитывать и различие значения в языке и речевой деятельности, а также динамическую природу значения - с течением времени со знаком начинают ассоциироваться новые объекты (расширение значения), а часть прежнего значения может теряться (сужение), например, за счет появления уточняющих терминологических словосочетаний.
Синтаксическое значение существует в языке как система ассоциированных с данным сообщением эталонных парадигматических, синтагматических и иерархических связей с другими знаками языка - аналог "значимости" в смысле одного из лингвистов-классиков  Ф. де Соссюра. Являясь соотносительной характеристикой знаков языка, оно определяет выбор некоторого знака как средства выражения других видов значения. Сигматическое значение - класс реальных объектов ("денотатов", или "обозначаемых"), в соответствие которым может быть поставлено сообщение, в то время как  семантическое значение отсылает к классу эталонных психических моделей денотатов (к "десигнатам", "означаемым", или "концептам"). Прагматическое значение представляет собой класс нормативно соотнесенных с сообщением действий потенциальных реципиентов или же класс действий и целей потенциального автора сообщения, побуждающих его к речевой деятельности.
Полное  значение сообщения является комплексом четырех указанных видов  значения.   Возможны и "вырожденные" случаи. Так, например, сигматическое значение некоторых знаков может быть пустым (всегда - кентавр, в определенном временном интервале - Великий инквизитор); пустая морфа не изображается никаким знаком (хотя, например, в словоформе слов отсутствие флексии передает грамматическое значение родительный падеж, множественное число); служебные морфемы обладают лишь грамматическим и крайне абстрактным семантическим (грамматический род, число) значением.
Кроме того, для естественного языка чрезвычайно характерно отсутствие взаимно-однозначного соответствия между знаками и связанными с ними обозначемыми, означаемыми и действиями.
Знак или сообщение называется омонимичным, если связанные с ним в языке или в речевом произведении классы обозначаемых, означаемых или деятельных актов содержат более одного элемента. Частным случаем омонимии является полисемия - наличие у слова нескольких обозначаемых (означаемых): оросительный канал - канал ствола орудия - канал  связи  с ЭВМ - дипломатические каналы. Возможна и грамматическая омонимия: второй параграф - о  второй  главе -  для  второй  главы,  цинковые белила - белила  потолок,  прием  посла  =  посол  принял <кого-то>   -
<кто-то>  принял посла.
В письменной речи (если не проставлены ударения) неразличимы формы: профессора - профессора, колет - колет, это все твои вещи? - это все твои вещи?, а в устной (омофония) - конструкции и скота - из кота. Определенный интерес представляют сходные по строению, но имеющие несовпадающие значения слова (паронимы): языковый - языковой, представить - предоставить (языковая колбаса - языковой знак, представить справку - предоставить возможность).
Если же различные знаки имеют "общее значение" и могут, в частности, заменять друг друга в сообщении (общее в синтаксическом значении, "значимости"), то их обычно называют синонимами. "Абсолютная" синонимия в ЕЯ встречается редко: языкознание = лингвистика = языыковедение; флексии -ее и -ей с грамматическим значением сравнительная степень прилагательного, находящиеся в отношении свободного чередования: весел-ее = весел-ей.
Как правило, возможность замены знака другим, то есть употребления синонима, ограничена нетождественностью "общего значения", контекстными условиями. Так, например, морфологические синонимы - флексии с "общим значением" мужской род, множественное число, именительный падеж: -ы, -и, -е, -а, -я - употребляются с существительными различных типов склонения (лингвист-ы, филолог-и, южан-е, профессор-а, кра-я). К контекстным условиям относятся также лексическая сочетаемость и стилистическая окраска. Например, замена хочу на желаю во фразе Я не хочу его видеть допустима, а во фразе Кроме нас хотят  переселиться  в  колхоз  еще  несколько  семей – нет. 
Очевидно, что для экспликации понятия синонимии необходимо, вообще говоря, построить некоторую метрику в пространстве значений (разумеется, и описать это пространство), а также выбрать ту или иную трактовку синонимии. Например, можно считать, что два объекта являются "абсолютными синонимами", если расстояние между ними в построенной метрике равно нулю (сильная трактовка), "синонимами" (или "полусинонимами"), если оно меньше единицы и т.д.
Описывая одну и ту же ситуацию, одно обозначаемое с помощью различных синонимичных конструкций (синонимичными, естественно, могут быть и предложения, тексты), носитель языка имеет возможность переструктурировать не только сообщение, но и репрезентуемую им модель ситуации, выделять то одни, то другие компоненты и аспекты.
Согласно данному выше определению значение сообщения является комплексом эталонных для некоторого ЕЯ внутриязыковых связей знаков и ассоциированных со знаками внеязыковых объектов. А поскольку при усвоении естественного языка конкретным человеком, при формировании ИЯМ язык претерпевает субъективное преломление, отклонения от эталона имеют место и в сфере значений - субъективное сужение или расширение значения. Возможно, что отдельные виды значения при этом не меняются или меняются в разной степени. Своеобразием может отличаться и значение, ассоциированное со знаком в той или иной социальной группе (научные термины, профессионализмы, диалекты языка, жаргонизмы).
Учет субъективной и социальной соотнесенности значения (как следствие преломления языка в ИЯМ или в модели языка, общей для членов социальной группы) - необходимая предпосылка эффективного использования ЕЯ для общения между людьми, между людьми и искусственными информационными системами.
В конкретных процессах РД происходит дальнейшая модификация значения - с сообщением связываются лишь отдельные компоненты преломленного в ИЯМ значения. Подобная актуализация предполагает выбор уместных в текущем контексте аспектов семантического и прагматического (учет конкретной цели автора сообщения, особенностей собеседника) значений; установление, если это возможно, связи с обозначаемым; выбор (раскрытие) синтаксических средств выражения значения.
Соотнесенная с сообщением в реальном процессе речевой деятельности подсистема значения (виртуально ассоциированного с данным сообщением в ИЯМ носителя языка) может быть названа смыслом сообщения.
Понимание выражений естественного языка 
С привлечением понятий значения и смысла сообщения можно конкретизировать описание информационного аспекта общения, регулирующего совместную и дифференцированную деятельность. Автор очередного сообщения строит его таким образом и с использованием таких (представленных в его ИЯМ) языковых средств, чтобы смысл сообщения максимально точно отображал важнейшие в текущей контекстной ситуации аспекты деятельности, преследуемые им цели. Задача же реципиента - выявить этот смысл, то есть установить те стороны значения (допустимого с позиций его ИЯМ), которые наиболее существенны в текущей ситуации с его точки зрения и которые, как он предполагает, имел в виду автор сообщения.
Подобный процесс раскрытия смысла и назван пониманием сообщения.
Понимание сообщения можно трактовать как вид интеллектуальной деятельности, обладающий всеми атрибутами ее и, естественно, всеми атрибутами психического отражения: информационностью (выявляется информация об актуальных связях знаков) и субъективностью (учитывается информация, существенная с позиций реципиента). Процесс понимания может быть прерывистым: выдвижение подцелей, возврат на предыдущие этапы и коррекция. Кроме того, он может сопровождаться адаптацией как к языку в целом, так и к особенностям ИЯМ собеседника.
В силу того, что понимание языковых выражений - один из наиболее привычных для человека видов интеллектуальной деятельности, многие этапы понимания реализуются с помощью неосознаваемых человеком средств - вторичных автоматизмов, сформированных в ходе усвоения языка.
Однако хотя построение интерпретации сообщения часто осуществляется "автоматически", и не вызывает осознаваемых субъективных трудностей, смысл, соотнесенный с сообщением реципиентом
- Ср, может отличаться от смысла, ассоциированного с тем же сообщением его автором - Са. Главные причины этого: несовпадение ИЯМ, используемых конкретными носителями языка; неадекватное отражение в них языка как социального феномена; многоплановость сущности, репрезентуемой языковым выражением (негомогенность значения, потенциальная неисчерпаемость этого значения).
После того как Са объективирован в построенном автором сообщении и сообщение передано реципиенту, последний рассматривает как единственно доступные реальности только это сообщение (линейную последовательность знаков языка) и текущий деятельный контекст. Он может воспринимать этот контекст иначе, чем автор сообщения - из-за иных представлений о членении ситуации и существенности отдельных компонентов ее - и сопоставить сообщению иную интерпретацию, отображающую те аспекты, которые восприняты им. Даже и в том случае, когда основные компоненты ситуации отображены реципиентом верно (относительно Са), многогранность свойств и характеристик реальных объектов может привести к расхождению смыслов, ассоциируемых с соответствующим сообщением.
Кроме того "ключевыми" в текущем коммуникативном акте могут быть различные виды значения сообщения. Одно и то же сообщение может быть синтезировано с разными целями: установить актуальные семантические и сигматические связи и выполнить действия над соответствующими объектами, запомнить смысл сообщения, запомнить лишь знаковую сторону сообщения.
Замечательный пример, иллюстриующий возможность неправильного относительно Са выделения ключевого вида значения описан Дж.Литлвудом. В печатном тексте одной из своих работ Литлвуд не обнаружил последней фразы - "Таким образом, σ следует сделать сколь возможно малым". Однако вместо нее на пустом месте в конце статьи стояла миниатюрнейшая σ. Наборщик вместо того, чтобы воспроизвести данную фразу (что он и должен был сделать по роду своей профессии), выполнил потенциально предусматриваемые ее значением действия.
Примечательно, что своеобразие восприятия смысла часто определяется устойчивыми психическими факторами, в первую очередь социальной ролью реципиента (поэтому ошибку наборщика следует признать экстраординарной). Так, лингвиста могут заинтересовать несущественные для прочих носителей языка проявления в речи языковых закономерностей, а математика - можно вспомнить дона Веласкеса из романа Я. Потоцкого "Рукопись, найденная в Сарагоссе" (и одноименного фильма) - количественные отношения между описываемыми в сообщении объектами.
В силу действия подобных осложняющих факторов понимание должно предполагать ориентацию на ИЯМ автора полученного сообщения, учет целей его обращения к реципиенту, а также адаптацию и обучение, направленные на сближение используемых собеседниками ИЯМ и повышение точности отражения в них языка. Основная предпосылка близости ИЯМ - активные коммуникативные взаимодействия, протекающие в общем деятельном контексте (так, в небольшой социальной группе ИЯМ достаточно близки, хотя они, как отмечалось, могут отражать язык с искажениями). А для сближения смыслов можно использовать перефразирование сообщений, упоминавшееся в связи с синонимией, и уточняющий диалог.
Разумеется, такой диалог будет возможен и плодотворен лишь в том случае, когда реципиент осознает, что он понял сообщение "как-то не так", что в сообщении не указаны важные с его точки зрения детали - "Этого просто не вынести!   А что вам нужно вынести? - спросила Алиса" (Л.Кэрролл, "Алиса в Стране Чудес"), что в его распоряжении вообще нет средств приписать сообщению какую-либо интерпретацию.
В тех же случаях, когда реципиент считает, что смысл сообщения раскрыт им правильно, возможно объективное несовпадение этого смысла с Са и/или с наиболее вероятной в языке интерпретацией сообщения - нормативно выделенной подсистемой значения ЯВ, которую можно назвать смыслом относительно языка (Ся). В языке критерии выделения Ся должны быть объективными, например синтаксическими. Так, наиболее вероятная (нормативная) в русском языке трактовка фразы Мать любит дочь определяется порядком слов: мать - субъект, дочь - объект. Можно считать, что значение данного выражения включает и другую, менее вероятную интерпретацию (которую следовало бы выразить фразой Дочь любит мать) и предположить, что эта интерпретация соответствует Са. Ср может в данном случае совпасть либо с Ся, либо с Са.
Таким образом, Са - "то, что хотел сказать автор сообщения", Ся - "то, что сказано", и Ср - "то, что понял реципиент", вообще говоря могут не совпадать. Если Ср совпадает с Са, реципиент понял сообщение правильно относительно автора, если же Ср совпадает с Ся - объективно правильно.  Субъективно правильное понимание имеет место в том случае, когда Ср релевантен текущей деятельности реципиента, когда реципиент сумел извлечь из полученного сообщения ценную для себя информацию.
Введенные критерии правильности независимы - понимание правильное в одном аспекте, может быть правильным и в других, а может и не быть таковым. Причем правильность трактуется как соотносительная характеристика процесса понимания. Понимание может быть правильным (или неправильным) лишь по отношению к некоторому "судие": автору сообщения, языку, деятельности реципиента. В то же время при совпадении (близости) Са, Ся и Ср можно говорить и об абсолютно правильном понимании. Здесь, правда, возникает уже упоминавшаяся в связи с синонимией проблема описания "пространства смыслов" - причем, общего для собеседников (!) - и задания его "метрики". В пространстве смыслов, наряду с правильностью понимания, характеризующей корреляцию наиболее существенных аспектов значения, можно было бы рассматривать и полноту понимания - меру близости объемов смыслов.
Для того, чтобы добиться правильного понимания адресуемых ему сообщений, каждый из участников процесса общения должен располагать информацией об определяющей предмет общения проблемной среде, о языке (эта информация представлена в его ИЯМ), о собеседнике, в том числе и об используемой им ИЯМ, и о себе. Эта информация соответствует глобальному контексту общения.
Естественно, что при обработке очередного сообщения (отдельной фразы, абзаца и т.п.) важную роль играет и информация, почерпнутая из предшествующих сообщений (из локального контекста). Именно учет глобального и локального контекстов: предмета обсуждения, собственных целей и целей собеседника, языковых и внеязыковых связей между отдельными сообщениями - и помогает реципиенту приписать очередному сообщению наиболее уместную интерпретацию, то есть правильно понять его.
Установив, о чем идет речь в сообщении, как должна быть использована содержащаяся в нем информация, реципиент может относительно легко разрешать проблемы, возникающие при анализе чисто знаковых (синтаксических) отношений, определяющих структуру сообщения.
Иллюстрирует эти возможности способность человека:
1) выбирать "наиболее разумную" интерпретацию сообщения, отсеивая интерпретации неестественные (но формально допустимые): За безбилетный проезд и провоз одного  места багажа взимается штраф 1 рубль,  Сведения о войсках противника,  которые помогали нашим партизанам,  В  черных костюмах выступают наши фигуристы, которые отделаны красными и зелеными цветами;
2) понимать неграмматичные  (ошибочные)  конструкции:  Ошбика вслове  лектор,  В аудиторию вошли лектора [следует: лекторы], Предоставить [следует:  представить]  справку в бухгалтерию - и грамматически  неоформленные  квазифразы  типа:  ребен-  спа- комнат-  шир-  распах-  окн-;
3) определять по контексту достаточные с точки зрения текущего этапа общения аспекты значений и функциональные роли в тексте незнакомых слов и конструкций. Читатель "Алисы в Зазеркалье", например,  достаточно  ясно  представляет себе, что произошло с головой Бармаглота  (... Взы-взы - стрижает меч,  Ува!  Ува!  И голова  Барабардает  с  плеч!), хотя и не знает семантическое и сигматическое значения незнакомого глагола  барабардать.
Примечательно, что ориентация на "высшие" аспекты значения (сигматический, семантический и прагматический), то есть на внеязыковые связи знака характерна и для более частных видов речевой деятельности. Так, согласно данным психолингвистики  и при выборе слов из долговременной памяти человек ориентируется в первую очередь на их семантические значения и связи. Использование других критериев, звукового сходства, например, свидетельствует либо о невозможности обращения к семантическому уровню (незнание семантического значения слова), либо о нарушении психической деятельности (шизофрения).
В этой связи можно вспомнить знаменитую фразу Л.В.Щербы Глокая куздра штеко будланула бокра и кудрячит бокренка. Невозможность установить сигматические и семантические отношения квазислов этой фразы заставляет человека при ее анализе обратиться к чисто знаковым (синаксическим) отношениям. Предполагая грамматическую корректность фразы, можно исследовать ее синтаксические свойства: порядок слов, словоизменение, словообразование (бокр - бокр-енок). Определенные ассоциации могут возникнуть и при анализе знаковой (звуковой) структуры корневых морфем. Так, глокость может показаться кому-то очень нехорошим качеством, а глагол кудрячить может ассоциироваться либо с существительным кудри, либо с глаголами корчить или корячить, либо с названием встроенной функции CDR (рекомендуется произносить "кудр") языка Лисп.
Несомненно, "высшие" аспекты значения передаются с помощью знаковых (синтаксических) средств, а проникнуть на эти "высшие" уровни не удается, не начав анализа структуры сообщения. Однако можно предположить, что по мере раскрытия внеязыковых связей знаков - даже до завершения анализа синтаксической структуры сообщения в целом - происходит переход на уровень информационной модели описываемой ситуации. Причем выявляемая информация (семантическая, сигматическая, прагматическая) не только пополняет эту модель, но и управляет дальнейшим анализом текста.

Проблема речевых ошибок
	Использование естественного языка в качестве средства общения (речевая деятельность человека) неизбежно сопровождается теми или иными нарушениями языковых правил. Такие нарушения - вне зависимости от того, обусловлены они неполнотой знаний человека о языке или же случайными сенсомоторными "сбоями" (описки, опечатки, оговорки) - мы будем называть речевыми ошибками.
	Обнаружить речевую ошибку не всегда просто. Действительно, для получателя сообщения (реципиента) внешним признаком речевой ошибки служит появление в тексте какой-либо незнакомой ему речевой единицы. Однако такая "подозреваемая" речевая единица может оказаться и правильной конструкцией или формой (например, просторечным вариантом или термином), не знакомой реципиенту.
	С другой стороны, абсолютно правильная на первый взгляд единица может быть ошибкой, обнаружить которую удается лишь на "высших" этапах анализа. Так, в предложении "Пуск ракеты осуществляется нажатием краской кнопки" все слова известны, синтаксические связи правильны; опечатка обнаруживается только на семантическом/смысловом уровне.
	Если одним из участников общения является компьютерная система (система автоматической обработки текста – АОТ-система), положение становится еще более сложным. И лингвистические знания, и интеллектуальные способности (в том числе - в плане работы с языком) такого "собеседника" пока весьма скромны.
	Отметим еще одно обстоятельство. Как бы ни разнились характер использования и назначение АОТ-систем (системы машинного перевода, работающие в пакетном режиме; системы обеспечения диалога с машиной на естественном языке), оснащение их средствами обнаружения и исправления речевых ошибок повышает устойчивость и эффективность функционирования таких систем, облегчает (в случае диалоговых систем) процесс общения человека с ЭВМ.

Классификация речевых ошибок
	Первый критерий классификации речевых ошибок, в соответствии с которым ошибки подразделяются на мотивированные и случайные, связан с понятием индивидуальной языковой модели. Индивидуальная языковая модель (ИЯМ) - это то подмножество языковых единиц и правил, которое усвоил и использует в своей речевой практике конкретный носитель некоторого естественного языка. Субъективное преломление языка (как знаковой системы социального уровня) в процессе его усвоения приводит к тому, что в ИЯМ не попадают (или попадают в искаженном варианте) некоторые языковые единицы и правила языка.
	Поэтому в речи конкретных носителей языка начинают проявляться некоторые индивидуальные особенности, либо вступающие в противоречие с языковыми нормами, либо нет.
	В первом случае мы имеем дело с мотивированными речевыми ошибками - точнее, с ошибками, мотивированными особенностями ИЯМ конкретного носителя языка (автора анализируемого АОТ-системой текста). К ошибкам такого рода относятся, например, ошибки в словоизменении (контейнерá - в форме именительного падежа множественного числа), орфографические ошибки в основах (еденица), некоторые пунктуационные ошибки, смешение слов-паронимов (представить - предоставить), нарушение лексической сочетаемости (делать горе), искажение фразеологизмов (не так страшен черт, как его малютки).
	Ошибки, обусловленные внешними по отношению к ИЯМ факторами: сбой речевого аппарата человека, несвоевременное переключение регистра клавиатуры, нажатие соседней клавиши, сбой на линии связи с ЭВМ - мы будем называть случайными. Как правило, мотивированные речевые ошибки регулярно повторяются в речи носителя языка, а случайные ошибки могут как повторяться (например, при западании клавиши), так и не повторяться. Отметим, что иногда отличить случайную ошибку от мотивированной сложно. Так, употребление слова представить вместо предоставить в контексте представлено право может быть или результатом случайной ошибки (пропуск буквы), или результатом мотивированной ошибки (смешения паронимов).
	Мотивированные речевые ошибки могут различаться степенью серьезности (грамматичности). Помимо серьезных, абсолютно недопустимых грамматических ошибок - типа орфографических ошибок в основах или смешения слов - рассматриваются и ошибки, в результате которых появляются "полуграмматичные" формы (контейнерá, сидевши), которые имеют в словарях стилистические пометы: просторечное, устарелое, разговорное, областное и др.
	Следующий критерий классификации ошибок (мотивированных и случайных) связан с языковыми уровнями, нормы (правила) которых оказываются нарушенными в результате речевых ошибок. В соответствии с этим критерием  речевые ошибки можно классифицировать следующим образом:
1) орфографические ошибки: пропуск одной буквы, замена одной буквы, перестановка двух рядом стоящих букв, одна лишняя буква (отдельно может рассматриваться случай удвоения буквы), замена буквы русского алфавита буквой латиницы и др.;
2) морфологические (словоизменительный уровень) ошибки: ошибки в окончаниях (флексиях) при склонении и спряжении слов (рассматриваются различные подклассы таких ошибок), употребление отсутствующих в языке форм слов, несоблюдение правил чередования в основе, употребление незнакомых АОТ-системе вариантов слов, испытывающих колебания в роде, одушевленности;
3) синтаксические ошибки: ошибки в моделях управления слов-предикатов, пунктуационные ошибки, нарушение нормативного порядка слов (в том числе - в устойчивых словосочетаниях), вставка пробела внутрь слова, пропуск пробела (отдельно могут рассматриваются случаи слитного и раздельного написания частиц не и ни);
4) лексико-семантические ошибки: употребление слов в ненормативном значении, нарушение лексической сочетаемости, семантические противоречия.

Диагностика речевых ошибок
	Методы обнаружения и исправления орфографических и морфологических ошибок в текстах широкой тематики базируются на представлении о тексте как о цепочке независимо появляющихся словоформ. Известно три основных метода обнаружения орфографических ошибок - статистический, полиграммный и словарный. 
	При статистическом методе словоформы, обнаруживаемые в тексте, упорядочиваются согласно частоте их встречаемости. Искаженные слова оказываются среди малоупотребительных слов в конце списка.	При полиграммном методе все встречающиеся в тексте двух- или трёхбуквенные сочетания (полиграммы) проверяются по таблицам, содержащим информацию об их допустимости в русском языке. Если в словоформе имеются недопустимые полиграммы, то она считается неправильной. При словарном методе все входящие в текст словоформы проверяются по компьютерному словарю. Если словарь такую форму допускает, она считается правильной, а иначе либо сразу признаётся ошибочной, либо предъявляется человеку.
	В настоящее время первые два метода практически не используются, т.к. уже есть хорошие компьютерные словари, достаточно большие по объёму и с эффективным доступом.  
	Диагностика же и исправление синтаксических, пунктуационных и лексико-семантических ошибок предполагает взгляд на текст как на последовательность связанных единиц, комбинирование которых имеет свои закономерности. Подходы к автоматизации выявления и коррекции этих ошибок можно разбить на две группы: синтаксически-ориентированные подходы и подходы, основанные на концептуальных фреймах. Последние больше пригодны для систем, работающих в строго ограниченных предметных областях. Для текстов широкой тематики предназначены синтаксически ориентированные подходы. Сначала поступившее на вход предложение обрабатывается средствами грамматики, рассчитанной на синтаксически правильный текст. Если такая проверка обнаруживает дефекты синтаксической структуры, некоторые условия ослабляются. Какие грамматические правила смягчаются, зависит от учитываемых системой ошибок. Например, в русских текстах иногда оказывается пропущенной запятая, обособляющая причастный оборот в постпозиции. Для того, чтобы такое предложение могло быть обработано, требуется временная отмена условия  (присутствующего в каноническом правиле) обязательного наличия запятой. Однако ослабление канонических правил неизбежно влечёт за собой возрастание числа возможных интерпретаций. При этом нельзя опознать ошибочный текст  прежде, чем будет закончен анализ средствами канонической грамматики. Другой подход предлагает сначала использовать слабую грамматику, а затем подвергнуть обрабатываемое предложение фильтрации на основе строгих требований правильности. Но при этом наличие ошибки предполагается более вероятным, чем соблюдение норм грамматики.
	Также отметим, что описанные методы позволяют автоматически обнаружить ошибку только тогда, когда не удаётся построить связный синтаксический граф для рассматриваемого предложения. Однако ошибки, при которых возможно получение формально приемлемой, но по сути неверной интерпретации, остаются невыявленными. При этом никаких сообщений об ошибках не поступает.

Система комплексного контроля качества текста ЛИНАР
	Построение автокорректоров сталкивается с рядом принципиальных и не решенных пока в полном объеме проблем: компактное хранение словарей, эффективные методы морфологического и синтаксического анализа и т.д. Тем не менее на очереди - создание систем, способных производить более сложное по сравнению с автокорректорами автоматическое или автоматизированное редактирование текстов на естественном языке. В идеале же необходима система, выполняющая функции научного редактора - человека, осуществляющего литературную и научную правку научно-технических текстов. Такое направление развития представляет разрабатывавшаяся в 1986-1990 гг. на кафедре алгоритмических языков факультета ВМК МГУ система ЛИНАР (ЛИтературно-НАучный Редактор) - интеллектуальная система комплексного контроля качества и редактирования русскоязычных текстов.
	Суть подхода заключалась в существенном расширении возможностей имевшихся в то время автокорректоров за счет:
- ограничения предметной области, к которой относились обрабатываемые тексты (методы, алгоритмы и программы обработки данных телеметрии на многопроцессорных вычислительных комплексах);
- ограничения видов текстов (научно-технические отчеты, деловая переписка);
- использования средств синтаксического и семантического анализа текста;
- привлечения более полных моделей русского языка.
	Пользователем ЛИНАР является человек, оценивающий с помощью системы качество некоторого текста с позиций лица, которому адресован этот текст (адресата), и вносящий в текст необходимые исправления. В качестве адресата могут выступать литературный или научный редактор, корректор, потенциальные читатели (конструкторы, программисты, руководители). Пользователем ЛИНАР может быть, например, автор обрабатываемого текста, желающий взглянуть на него "со стороны", или научный руководитель работы, обеспокоенный терминологическими и стилистическими неувязками в текстах разделов, подготовленных различными участниками проекта.
	Обработка текста с помощью системы ЛИНАР включает в себя в общем случае несколько циклов (как и при подготовке текста "вручную"), каждый из которых оформляется как самостоятельный сеанс работы с системой. В начале сеанса пользователь формирует задание на обработку текста, для выполнения которого система загружает необходимые информационные модули и вызывает программы контроля текста. Каждая программа проверяет некоторое определенное свойство текста, т.е. реализует одноаспектный контроль текста. Таким образом, в структурном плане систему ЛИНАР можно считать пакетом прикладных программ; сеанс работы с ней состоит из серии одноаспектных проверок текста или его фрагментов.
	Основная технологическая схема использования системы ЛИНАР предусматривает, что текст хранится на машинных носителях и обрабатывается программами контроля, формирующими протокол замечаний по тексту (иногда система предлагает свой вариант исправления). Далее пользователь просматривает эти замечания и, если он с ними соглашается, вносит необходимые изменения в текст с помощью текстового редактора. Измененная версия текста может быть объектом обработки в следующем сеансе. В зависимости от объема текста пользователь может выбрать диалоговый или пакетный режим работы с системой. В последнем случае протокол замечаний формируется на внешнем носителе.
	Часто написании отдельных фрагментов текста разными авторами для обозначения одной и той же сущности могут быть использованы различные термины, что усложняет понимание текста. Автоматическое обнаружение подобных конфликтов требует привлечения глубоких знаний о понятийном и терминологическом аппарате предметной области, и в ЛИНАР не реализуется. Однако в составе системы имеется программа контроля, которая может сформировать по фрагментам текста списки используемых терминологических словосочетаний. На основе этой информации решить терминологические проблемы человеку будет значительно проще, чем при обработке текста "вручную".
	ЛИНАР не только обнаруживает неточности, ошибки, но и может "объяснить" пользователю суть своих замечаний, а также предложить способы устранения ошибок. Так, например, в случае орфографической ошибки система предлагает свой вариант исправления слова, в случае нарушения естественного порядка слов - правильный порядок слов и т.д. Рекомендации системы призваны помочь пользователю в улучшении текста, направляют его деятельность.

База знаний системы ЛИНАР 
	Контроль текста, осуществляемый системой ЛИНАР, основывается на использовании знаний о том, что такое правильный, хороший текст. Совокупность этих знаний называется контролирующими знаниями, или К-знаниями. При формировании К-знаний учитывались результаты лингвистических, психологических работ, исследований по эргономике; принят во внимание опыт редакторов, корректоров, нормоконтролеров.
	К-знания должны обеспечить возможность оценки текста с различных сторон:
- соответствие общеязыковым нормам;
- соответствие "внешним" нормам, например, требованиям ГОСТов,  регламентирующих форму изложения материала в научно-технических  документах;
- сложность восприятия текста потенциальным читателем;
- семантическая корректность текста (соответствие выявляемых в тексте семантических отношений и понятийной модели предметной области).
	Часть К-знаний (процедурная составляющая) представлена программами одноаспектного контроля. Каждая программа фиксирует строго определенное свойство текста или строго определенный дефект текста (конфликтную ситуацию). Затем формируется соответствующее диагностическое сообщение, которое, в зависимости от выбранного режима работы, либо сразу предъявляется пользователю, либо включается в протокол замечаний. 
	Важным компонентом информационного обеспечения системы ЛИНАР является и лингвистическая база знаний, содержащая базовые общие знания о русском языке. Кроме того, ЛИНАР использует тематический словарь и тезаурус предметной области, к которой относятся обрабатываемые тексты, и описания нормативных требований, предъявляемых к текстам. Соответствующие информационные массивы создавались разработчиками системы на основе общеязыковых и предметно-ориентированных словарей и справочников, Государственных стандартов и отраслевых инструкций по оформлению текстовых документов.
	База знаний ЛИНАР содержит также заранее формируемый - и пополняемый в ходе эксплуатации системы - банк адресатов: конкретных читателей или определенных однородных групп читателей (конкретный руководитель научно-исследовательского проекта; конкретный представитель руководства организации-заказчика; инженеры, которые будут создавать описываемый программно-аппаратный комплекс и др.). Настройка на адресата производится в начале очередного сеанса работы с ЛИНАР и позволяет моделировать процесс восприятия текста разными людьми и, следовательно, оценивать качество текста с разных точек зрения. При такой настройке могут меняться базовые и тематические лингвистические знания (состав словаря, совокупность грамматических правил), степень жесткости требований по соблюдению тех или иных норм и условий. 
	Таким образом, К-знания ЛИНАР (которые служат критерием корректности текста и используются для обнаружения "дефектов" текста - отклонений от требований, предъявляемых К-знаниями) формируются динамически в каждом конкретном сеансе работы с системой и являются комплексными по своей природе. Они включают как процедурные знания об исследуемом аспекте текста (воплощенные в соответствующих программах контроля), так и декларативные знания, фильтруемые и конкретизируемые в начале каждого сеанса.
	Обнаруженные программой контроля несоответствия текста и К-знаний могут быть устранены двумя способами:
•	путем внесения изменений в текст (это наиболее частый случай: несоответствие - суть ошибка, допущенная в тексте, которую необходимо исправить);
•	путем изменения К-знаний системы.
	Заметим, что изменениям подвергается лишь один компонент К-знаний - лингвистические знания, причем не все, а лишь те, которые соответствуют наиболее подвижной части естественного языка - лексикону. Как правило, такие изменения заключаются в пополнении базы знаний, например, в создании новой словарной статьи для слова, впервые встретившегося в тексте и не знакомого системе.
	Знания, отображающие требования семантической корректности и простоты интерпретации, общеязыковые и внешние нормы, может изменять только администратор системы.
	Для внесения изменений в базу лингвистических знаний используются сервисные программы; для изменения текста - подсистема редактирования ЛИНАРа.
	Отметим, что (даже при работе с ЛИНАР в диалоговом режиме) редактирование текста обычно производится по завершении работы программ контроля. Это связано с тем, что исправление фиксируемых системой ошибок и неточностей зачастую требует переделки относительно больших фрагментов текста (разбиение длинной фразы на несколько более простых, устранение неоднозначности трактовки и т.п.). Однако некоторые - локальные - изменения можно внести в текст сразу же в момент обнаружения ошибки. Поэтому в ряде программ контроля, например, в программах орфографического уровня, предусмотрена возможность исправления фиксируемых ошибок в момент их обнаружения.
	
Программы контроля
	Программы контроля текста могут быть классифицированы по нескольким критериям.
	Первый критерий связан с анализируемым программой аспектом текста. В соответствии с этим критерием выделяются следующие группы программ одноаспектного контроля:
- контроль орфографии (включая поиск ошибок в склонении и спряжении слов);
- анализ лексического состава текста;
- стилистический контроль;
- проверка выполнения правил структуризации текста;
- контроль синтаксической структуры;
- пунктуационный контроль;
- семантический контроль.

	Рассмотрим несколько примеров работы программ синтаксического и семантического контроля:
1) 
Рассмотрим структуру памяти вычислительной машины, в которой хранятся команды.
СЛОВО которой ИМЕЕТ БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА-ХОЗЯИНА В
ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ: машины, памяти, структуру
Каждому каналу соответствует свое устройство, которые в свою очередь связаны с главной ЭВМ.
СЛОВО которые НЕ ИМЕЕТ СЛОВА-ХОЗЯИНА В ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ
Мощь языка Си - результат выявления его авторами потребностей программистов, которые возникают при программировании на языке ассемблера.
СЛОВО которые ИМЕЕТ БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА-ХОЗЯИНА В ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ: программистов, потребностей, авторами
2)
Все рассматриваемые программы написаны на ассемблере.
НЕСОВПАДЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ КЛАССОВ!
В ОПИСАНИИ ГЛАГОЛА "написать" СЕМ.-КЛАСС АКТАНТА:
=язык_программирования=
РЕАЛЬНЫЙ АКТАНТ ассемблере ИМЕЕТ СЕМ.-КЛАСС: =транслятор=
Схема прерываний подключается к магистрали.
НЕСОВПАДЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ КЛАССОВ!
В ОПИСАНИИ ГЛАГОЛА "подключаться" СЕМ.-КЛАСС АКТАНТА:
=устройство=
РЕАЛЬНЫЙ АКТАНТ схема прерываний ИМЕЕТ СЕМ.-КЛАСС:
=структура2=
3)
Снижение напряжения вызвало отключение принтера.
НЕОДНОЗНАЧНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ!
  1 трактовка:
=причина=    : снижение напряжения
=следствие=  : отключение принтера
  2 трактовка:
=причина=    : отключение принтера
=следствие=  : снижение напряжения
4) Каждому каналу сопоставлено определенное устройство. Они, в свою очередь, связаны с главной ЭВМ.
ДЛЯ МЕСТОИМЕНИЯ они В ПРЕДШЕСТВУЮЩЕЙ ФРАЗЕ НЕ НАЙДЕНО СЛОВ,
НА КОТОРЫЕ ЭТО МЕСТОИМЕНИЕ ССЫЛАЕТСЯ
Рассмотрим структуру памяти ЭВМ. Она состоит из двух основных частей.
ДЛЯ МЕСТОИМЕНИЯ она В ПРЕДШЕСТВУЮЩЕЙ ФРАЗЕ НАЙДЕНО БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА,
НА КОТОРОЕ ССЫЛАЕТСЯ ЭТО МЕСТОИМЕНИЕ:  ЭВМ, памяти, структуру
5)
Информация передается в сопроцессор АК-34 по 16 каналу.
ОБЪЕКТ: сопроцессор АК-34
ГРУППА: 16 каналу
ВЫХОД ЗНАЧЕНИЯ ЗА ВЕРХНЮЮ ГРАНИЦУ ДИАПАЗОНА
(СОПРОЦЕССОР АК-34 ИМЕЕТ КАНАЛЫ: 0,1,2, ... 15)
Общение человека с системой ИИ (естественный язык и естественность общения) 
Наиболее существенными и привлекательными (в контексте задачи общения с системой ИИ)  свойствами ЕЯ являются:
- максимально широкое использование его человеком в своей повседневной деятельности (это избавляет от необходимости специального изучения формализованного языка общения с ЭВМ и от трудностей, связанных с формулировкой заданий и запросов на таком языке);
- возможность использования естественного языка для выражения качественно различного содержания с любой доступной или желательной человеку степенью строгости и полноты (что гарантирует чрезвычайную широту сферы общения - как в плане охвата самых разнообразных предметных областей, так и в плане варьирования формулировок);
- его открытость и способность служить метаязыком для самого себя (что обеспечивает расширяемость используемых языковых средств).
Эти обстоятельства (обычно упоминается первое - не только потому, что оно действительно важно, но и потому, что оно абсолютно очевидно, лежит на поверхности) служат очень серьезными доводами в пользу общения с системами ИИ именно на естественном языке. Пока исследования носили чисто экспериментальный характер, эти доводы были достаточны. Однако на нынешнем этапе, для которого как уже отмечалось, характерна практическая переориентация работ, возникают новые проблемы, ранее остававшиеся в тени.
Часть из них: необходимость отчуждения системы от разработчика, надежность и устойчивость ее функционирования, эффективность реализации, наличие средств сопровождения - возникает и при создании традиционного программного обеспечения. Новые моменты связаны с использованием для общения с машиной именно естественного языка.
Среди проблем, особо актуальных на нынешнем этапе исследований и разработок, укажем:
- тщательный анализ вопроса целесообразности использования естественного языка в человеко-машинном общении;
- поиск ситуаций, в которых общение с машиной на естественном языке оправдано технологически и эргономически;
- выявление обстоятельств, учет которых обеспечивает человеку комфортные, естественные условия общения с компьютером;
- анализ пригодности использовавшихся ранее подходов и методов в изменившихся (практическая переориентация) условиях.
Перед автором некоторого искусственного языка общения с машиной (например, языка программирования), конечно же, не стоит вопрос о целесообразности использования созданного языка по его прямому назначению. При оценке такого языка речь может идти о выразительных средствах, эффективной реализуемости, легкости усвоения и т.п. Отдельные неудачные решения могут быть изменены в ходе доработки и отражены в разного рода пересмотренных сообщениях и др. Объективация языка заключается в создании стандартов, трансляторов, формировании круга пользователей.
Естественный же язык изначально дан разработчикам систем ИИ извне, он объективирован (и активно используется в речевой практике) в большой социальной группе носителей данного языка, которые привыкли к вполне определенным, человеческим условиям общения (в том числе, рассмотренным в начале данной главы). Если эти условия (человеческий фактор) будут игнорироваться, язык общения, возможно, сохранив внешнее сходство с тем или иным ЕЯ, потеряет главное - естественность. А учет этих условий требует от разработчиков систем ИИ очень серьезных дополнительных усилий, поскольку предполагает воссоздание (моделирование) нетривиальных человеческих механизмов работы с языком, наделение системы ИИ - как "собеседника" пользователя - основными чертами (на уровне информационных процессов) собеседника-человека.
Поэтому при создании систем ИИ практической ориентации следует тщательно проанализировать, оправданы ли интеллектуальные и материальные затраты (весьма значительные, в нынешних условиях отсутствия в нашей стране рынка готового программно-информационного обеспечения) на их разработку, экономична ли (с учетом ресурсоемкости) их эксплуатация.
Серьезная практическая задача обеспечения общения с ЭВМ на естественном языке требует серьезного и практичного подхода. В каждой конкретной ситуации необходимо учитывать основательность доводов в пользу общения с системой именно на естественном языке, помнить о реально предоставляемых пользователю удобствах (в частности, об утомительности клавиатурного ввода, о возможностях - пока весьма скромных - технических средств обеспечения общения: устройства распознавания и синтеза звучащей речи, читающие автоматы).
Стремление разработчика или заказчика не отстать от моды, создать "высокоинтеллектуальную" информационную систему, оснащенную средствами естественноязычного интерфейса, не является достаточно веским основанием, а дилетантский подход (в этой новой и чрезвычайно сложной области особенно) не только не приводит к успеху, но и дискредитирует саму идею общения с ЭВМ на естественном языке.
Задачу обеспечения естественного общения человека с машиной можно принять без каких бы то ни было оговорок. Однако ниоткуда не следует, что наиболее удобным и естественным для пользователя (и целесообразным, с точки зрения разработчика) средством такого общения будет естественный язык. Пререкания с "непонятливым" компьютером, ориентированным на ведение диалога с человеком на так называемом ограниченном естественном языке, могут потребовать более значительных усилий, чем изучение искусственного формального языка общения.
Нас интересуют ситуации, в которых необходимость использования естественного языка диктуется глубинными внутренними причинами:
- характер поручаемых системе ИИ заданий, а следовательно, и адресуемых ей сообщений таков (носит предварительный, неформальный характер), что описать их на каком-либо формализованном языке крайне трудно;
- общение пользователя с машиной происходит эпизодически и/или в очень широкой сфере (изучение специального языка общения нецелесообразно, или же он становится необъятным).
Часто в таких случаях альтернативой использованию естественного языка может служить хорошо разработанная схема "выспрашивания" нужной системе информации с помощью традиционных средств организации дружелюбного интерфейса (например, меню).
Весьма интересен феномен появления "гибридных" знаковых систем - искусственных языков, обладающих рядом свойств ЕЯ. Однако любые формальные средства общения требуют предварительной экспликации, формализации той ситуации, о которой идет речь, привлечения знаний об используемых в системе способах структуризации знаний. Формулируя же адресуемые машине сообщения на естественном языке, человек может не знать: каким набором семантических единиц располагает система ИИ; в какие формальные структуры будет отображаться содержание сообщения; какие компоненты описываемой ситуации являются в настоящий момент значимыми, а какие - второстепенными.
Более того, оказавшись в абсолютно новых условиях, человек, как правило, не сможет воспользоваться ограниченным формальным языком. Эти обстоятельства могут оказаться решающими при выборе языка общения с машиной как для профессионала, который на очередном этапе решения задачи не располагает пока адекватной формальной моделью и вынужден по этой причине отказаться от привычного для него искусственного языка, так и для конечного пользователя, для которого содержательный уровень общения является единственно доступным.

Эксперименты с лингвистическим процессором АДАМАНТ 
* * * РАБОТАЕТ ЛП "АДАМАНТ" * * *
КТО?
БОГАЧЕВ
РЕЖИМ РАБОТЫ?
ТЕСТОВЫЙ
ВЫ РАБОТАЕТЕ В ТЕСТОВОМ РЕЖИМЕ!
ЛЮБОЕ ВХОДНОЕ СООБЩЕНИЕ РАССМАТРИВАЕТСЯ ЛИБО КАК КОНТРОЛЬНАЯ ИЛИ ОБУЧАЮЩАЯ ФРАЗА
(НА ЭКРАНЕ РАСПЕЧАТЫВАЕТСЯ НАЙДЕННАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ),
ЛИБО КАК ОЦЕНКА ИЛИ УКАЗАНИЕ.
СТЕПЕНЬ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СТАНДАРТНАЯ?
ДА
СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ СТАНДАРТНАЯ?
НЕТ
ЗАДАЙТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ: ЧИСЛО ОТ 0 - МИН., ДО 5 - МАКС.
4
МОГУ ЛИ Я РАССЧИТЫВАТЬ НА ВАШУ ПОМОЩЬ НА ЭТАПЕ АНАЛИЗА?
ДА
По фамилии пользователя и выбранному им режиму работы ЛП настраивается на очередной сеанс, считывая в свою оперативную память необходимые процедуры и описания уместных в данном сеансе языковых единиц (в частности, словарь пользователя по фамилии Богачев). Адресуемые данному ("рядовому") пользователю вопросы будут формулироваться в таком виде, что для ответа на них не потребуются знания, выходящие за рамки школьного курса русского языка (при диалоге с администратором в вопросах могут появиться лингвистические термины, понятия языковой модели системы). В начале сеанса устанавливаются "степень самостоятельности" ЛП при обработке незнакомых языковых объектов и "степень подробности" выдаваемых на экран терминала сообщений о работе процедур языковой адаптации и обучения (этот параметр можно менять в ходе сеанса); ЛП также спрашивает пользователя, согласен ли он отвечать на его вопросы, возникающие в случаях, когда установленная степень самостоятельности не позволяет процессору изменять лингвистические знания автоматически. При заданной степени подробности (4) процессор будет информировать пользователя о всех обращениях к процедурам языковой адаптации.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК ИГРАЛ С КОШКОЙ НА БАЛКОНЕ.
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВА "БАЛКОНЕ"
ПРЕДСКАЗАНИЯ: НЕОДУШЕВЛ. СУЩ.  В ФОРМЕ ПРЕДЛОЖН. ПАДЕЖА. СЕМ. КЛАСС: =МЕСТО=
УКАЖИТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, РОД СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО С ОСНОВОЙ "БАЛКОН" (ВОЗМОЖНЫЕ ОТВЕТЫ: М/Ж/С)
М
КАКОЕ ОКОНЧАНИЕ ИМЕЕТ СЛОВО "БАЛКОН" В ФОРМЕ ТВОРИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА  (ОМ ИЛИ ЕМ)?
ОМ
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАЛКОНЕ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК НЕОДУШЕВЛ. СУЩ. МУЖ.  РОДА В ФОРМЕ ПРЕДЛ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ ГРАММАТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: НЕОДУШ.  СУЩ.  МУЖ. РОДА, 1 ТИП СКЛОНЕНИЯ.
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: =МЕСТО=
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.68750 СЕК.)
=ИГРАТЬ2= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ=  	            :   МАЛЬЧИК
=ОБЪЕКТ=	:   КОШКА 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
=МЕСТО=	:   БАЛКОН (НА)
ПРАВИЛЬНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
Пользователь помог ЛП определить грамматические признаки незнакомого ему слова балкон; род и тип склонения (ср. на кузне, на окне, на ясене). Семантический класс (=МЕСТО=) установлен автоматически, поскольку группа на балконе анализировалась процессором - после заполнения валентностей выбранной трактовки предиката играть (2-местный предикат с актантами: "кто (человек)?", "с кем/чем (животное или предмет)?") - как обстоятельство места. Так как пользователь согласился с найденной интерпретацией, ЛП запоминает новую словарную статью слова балкон.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК ИГРАЛ С ДРУГОМ В СРЕДУ.
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "СРЕДУ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК НЕОДУШ. СУЩ. ЖЕНСКОГО РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ.  ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ ГРАММАТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: НЕОДУШ. СУЩ. ЖЕНСКОГО РОДА, 2 ТИП СКЛОНЕНИЯ
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: =ИГРА=
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.10875 СЕК.)
=ИГРАТЬ1= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ= 	            :   МАЛЬЧИК
=ПАРТНЕР=	            :   ДРУГ
=ИГРА=	:   СРЕДА 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
НЕВЕРНО. СРЕДА - ДЕНЬ НЕДЕЛИ
УКАЗАНИЕ УЧТЕНО. НОВАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ:
=ИГРАТЬ1= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ=   :   МАЛЬЧИК
=ПАРТНЕР=   :   ДРУГ
=ИГРА=	:   ? 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА= : СРЕДА
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
ВЕРНО. РЕЖИМ: СП = 2.
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
ИЗМЕНЕН ПАРАМЕТР: СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ (СП)
Попытка процессора воспринять группу в среду как один из актантов 3-х местного предиката играть1 ("кто (человек)?", "с кем (человек)?", "во что (игра)?") оказалась неудачной. Пользователь отверг найденную интерпретацию и определил семантику незнакомого слова среда через знакомое ЛП понятие день недели. После этого процессор: проанализировал словоформу среда с предсказанием "существительное в форме именительного падежа, семантический класс =врем1="; отменил все действия, выполненные с момента начала обработки группы в среду (группы  мальчик и  с другом, выбранные на роли 1-го и 2-го актантов, повторно не обрабатывались); продолжил анализ фразы. Слово среда теперь - по семантическим признакам - не может быть воспринято как название игры. Третья валентность предиката играть1 остается незаполненной, а на этапе поиска обстоятельств группа в среду воспринимается как обстоятельство времени.
Согласившись c новой интерпретацией пользователь (с помощью директивы "РЕЖИМ") уменьшил значение параметра "степень подробности". Поэтому в дальнейшем о незнакомых словах выдается менее подробная информация.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК СТРИГЕТ КУЗЯВУЮ БУТЯВКУ НА БАЛКНЕ.
"СТРИГЕТ"  - ОШИБКА В СПРЯЖЕНИИ!  ПРИ ФЛЕКСИИ "ЕТ" В ОСНОВЕ ПРОИСХОДИТ ЧЕРЕДОВАНИЕ:  Г - Ж. ОШИБКА ИСПРАВЛЕНА
КАКАЯ ИЗ ОСНОВ: 1. БАЛКОН, 2. БАЛКН - ВВЕДЕНА ВЕРНО (1 ИЛИ 2, 0 - ЕСЛИ ОБЕ ВВЕДЕНЫ ВЕРНО)?
1
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУТЯВКУ"
- ОДУШ. СУЩ. ЖЕН. РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (13 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУЗЯВУЮ"
- ПРИЛ.  В ФОРМЕ ВИН. ПАДЕЖА ЕД.  ЧИСЛА (ЖЕНСКИЙ РОД) (1 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.80000 СЕК.) 
=СТРИЧЬ= (СТРИЧЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   МАЛЬЧИК
=ОБЪЕКТ=	:   БУТЯВКА --АТР -> КУЗЯВАЯ 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=/=ВСЕГДА=/=ИНОГДА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=/=ДЕЙСТВИЕ ХАРАКТЕРНО=
ВЕРНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
При установленных значениях параметров процессор исправляет грамматические и случайные ошибки в знакомых словах самостоятельно (информируя об этом пользователя). Исправление случайной ошибки в слове балкон, впервые появившемся только в данном сеансе, возможно только с согласия пользователя.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА И КУДРЯЧИТ БОКРЕНКА.
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУДЛАНУЛА" 
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУДРЯЧИТ"
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
При анализе этой фразы процессор по синтаксическим шаблонам выделяет в ее составе два ядерных предложения, связанных союзом и. В каждом из них на роли слов-предикатов выбираются (с согласия пользователя) формы незнакомых глаголов: будлануть и кудрячить. Этим глаголам сопоставляется одна из простейших стандартных моделей управления ("кто?", "кого/что?"), которая используется при поиске актантов. На роль подлежащего второго предложения выбирается именная группа глокая куздра - подлежащее первого предложения. После уточнения грамматических признаков нескольких незнакомых слов распечатывается полученная интерпретация.
СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ "БОКР" - ОДУШЕВЛЕННОЕ (ДА, НЕТ)?
ДА
КАК ПРАВИЛЬНО: 1. ГЛОКИЙ ИЛИ 2. ГЛОКОЙ?
1
СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ "БОКРЕНОК" - ОДУШЕВЛЕННОЕ (ДА, НЕТ)?
ДА
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "ШТЕКО" - НАРЕЧИЕ (ОБР. ДЕЙСТВИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БОКРА" -  ОДУШ.  СУЩ.  МУЖ. РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (1 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУЗДРА"
- ОДУШ.  СУЩ. ЖЕН. РОДА В ФОРМЕ ИМ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (2 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "ГЛОКАЯ"
- ПРИЛ.  В ФОРМЕ ИМ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (ЖЕНСКИЙ РОД) (3 ТИП СКЛОНЕНИЯ) 
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУДЛАНУЛА"
- ГЛАГОЛ (НЕВОЗВР., СОВЕРШ. ВИД) В ФОРМЕ: ПРОШ. ВРЕМЯ, ЖЕН. РОД, ЕД. ЧИСЛО (2 ТИП СПРЯЖЕНИЯ)
 ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БОКРЕНКА"
- ОДУШ. СУЩ.  МУЖ. РОДА В ФОРМЕ ВИН.  ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (3 ТИП СКЛОНЕНИЯ);
 ОСНОВА МНОЖ. ЧИСЛА: "БОКРЯТ" 
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУДРЯЧИТ"
- ГЛАГОЛ (НЕВОЗВР., НЕСОВ. ВИД)  В ФОРМЕ: НАСТ. ВРЕМЯ, 3 ЛИЦО, ЕД. ЧИСЛО (4 ТИП СПРЯЖЕНИЯ) ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 13.78025 СЕК.)
 =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА --АТР -> ГЛОКАЯ
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
=ОБР. Д.=                     :   ШТЕКО
======ЗАТЕМ==> =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (КУДРЯЧИТЬ)
=СУБЪЕКТ=	:   КУЗДРА  --АТР -> ГЛОКАЯ
=ОБЪЕКТ=	:   БОКРЕНОК 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
ВЕРНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ВЧЕРА КУЗДРА БУДЛАНУЛА БОКРА И ШТЕКО БАРАБАРДАЕТСЯ 
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАРАБАРДАЕТСЯ"
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАРАБАРДАЕТСЯ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК ГЛАГОЛ (ВОЗВР., НЕСОВ. ВИД): НАСТ. ВРЕМЯ, 3 ЛИЦО, ЕД. ЧИСЛО (1 ТИП СПР.)
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.53125 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   ИЮНЬ --ДЕНЬ -> 5
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
======ЗАТЕМ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БАРАБАРДАТЬСЯ)
=СУБЪЕКТ=   :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   КУЗДРА 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
=ОБР. Д.=   :   ШТЕКО
ВЧЕРА КУЗДРА БУДЛАНУЛА БОКРА, И БУТЯВКА БАРАБАРДАЕТСЯ. 
ПОСКОЛЬКУ ОЦЕНКИ НЕ БЫЛО, СЧИТАЕТСЯ, ЧТО ПРЕДЫДУЩАЯ ФРАЗА ПОНЯТА ПРАВИЛЬНО
АНАЛИЗ ОЧЕРЕДНОГО СООБЩЕНИЯ:
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.01250 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   ИЮНЬ --ДЕНЬ -> 5
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
========И1 ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БАРАБАРДАТЬСЯ)
=СУБЪЕКТ=               :   БУТЯВКА
=ОБЪЕКТ=	:   БУТЯВКА 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
ВЕРНО
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА, ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА.
ФРАЗА НЕПОНЯТНА (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.73025 СЕК.)
НЕСВЯЗНЫЕ ФРАГМЕНТЫ:
1)	КУЗДРА --АТР -> ГЛОКАЯ 
2)	2) =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=   :   ?
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
=ОБР. Д.=   :   ШТЕКО 
ЗАБЫТЬ: ГЛОКАЯ, КУЗДРА, ШТЕКО, БУДЛАНУТЬ, БОКР
СДЕЛАНО
РЕЖИМ: СП = 0
ИЗМЕНЕН ПАРАМЕТР: СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ (СП)
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА, ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА.
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 8.01250 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   ШТЕКО
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
======ПРИ ЭТОМ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (ГЛОКАТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   ШТЕКО
=ОБЪЕКТ=	:   КУЗДР 
=ВРЕМЯ=	:   =В ТЕКУЩИЙ МОМЕНТ=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
ВЕРНО. КОНЕЦ.
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
РАБОТАЕТ БЛОК ОБУЧЕНИЯ
СЕАНС ОКОНЧЕН
Последние два примера показывают, что ЛП АДАМАНТ может забывать (директива ЗАБЫТЬ) информацию, полученную в ходе сеанса, и что результат анализа фразы зависит от наличных (и меняющихся во времени) лингвистических знаний.
Завершая сеанс, ЛП запоминает новую информацию в своей долговременной памяти. В данном случае (в словарь пользователя Богачева) будут записаны словарные статьи слов: балкон, куздр, глокать (глагол, имеющий форму деепричастия глокая) и др.

Сферы применения систем автоматической обработки текстов

	Системы автоматической обработки текста (т.е. переработки одного вида текста в памяти ЭВМ в другой) по выполняемым функциям (входной и выходной информации) можно классифицировать следующим образом:
	 Язык входного текста	 Язык выходного текста	
 1	Естественный-1	Естественный-2	
 2	Искусственный	Естественный	
 3	Естественный	Искусственный / Естественный	
 4	Естественный	Естественный + { Искусственный}	
	К системам первого типа относятся программы машинного перевода, получающие текст на некотором естественном языке и перерабатывающие его в текст на другом естественном языке. Второй тип - системы генерации (синтеза) текстов по некоторому формальному описанию. Системы третьего типа, наоборот, перерабатывают текст на естественном языке в текст на искусственном (индексирование, извлечение смыслового содержания) или в другой текст на естественном языке (реферирование). К последнему классу отнесем программы, занимающиеся проверкой текста, написанного на естественном языке. Они в результате своей работы либо исправляют входной текст автоматически, либо формируют некоторый протокол замечаний.
	Естественный язык - сложная, многоплановая система, с множеством правил, внутренних связей, имеющая отношение ко всем аспектам деятельности человека. Точность и правильность работы программ определяется глубиной анализа. Достаточно глубокий анализ пока достигается только для определенных узких предметных областей (из-за специфичности подъязыка такой области: в каждой области свои термины, специфические семантические отношения и т.п.). 
	Для создания систем, работающих со всем естественным языком без потери глубины анализа, в настоящий момент не хватает либо технических возможностей (быстродействия, памяти), либо теоретической базы (например, пока нет даже единой схемы достаточно полного, глубокого и непротиворечивого описания семантики естественного языка). Однако в коммерческих системах, ввиду того, что предназначаются они для большого количества пользователей, разных предметных областей, принята концепция поверхностного анализа, к тому же и производится такой анализ значительно быстрее. Дальнейшее продвижение вперед, использование естественного языка в практических областях невозможно без оснащения этих систем обширными и глубокими (с точки зрения охвата различных явлений языка) описаниями и моделями, созданными лингвистами-профессионалами. 
	Эта тенденция прогнозируется многими исследователями и прослеживается на примере развития АОТ-систем, уже в наши дни представляющих коммерческий интерес и использующихся при решении следующих прикладных задач:
1. Machine Translation and Translation Aids - машинный перевод;
2. Text Generation - генерация текста;
3. Localization and Internationalization - локализация и интернационализация;
4. Controlled Language - работа на ограниченном языке;
5. Word Processing and Spelling Correction - создание текстовых документов (ввод, редактирование, исправление ошибок)
6. Information Retrieval - информационный поиск и связанные с ним задачи.
	Отметим, что это деление несколько условное, и в реальных системах часто встречается объединение функций. Так, для машинного перевода требуется генерация текста, а при исправлении ошибок приходится заниматься поиском вариантов словоформы и т.д.

Машинный перевод
	Исторически машинный перевод является первой попыткой использования компьютеров для решения невычислительных задач (знаменитый Джорджтаунский эксперимент в США в 1954 г.; работы по машинному переводу в СССР, начавшиеся в 1954 г.). Развитие электронной техники, рост объема памяти и производительности компьютеров создавали иллюзию быстрого решения этой задачи. Идея захватила воображение ученых и администраторов. Практическая цель была простой: загрузить в память компьютера максимально возможный словарь и с его помощью из иноязычных текстов получать текст на родном языке в удобочитаемом виде. Однако первоначальная эйфория по поводу того, что столь трудоемкую работу можно поручить ЭВМ, сменилась разочарованием в связи с абсолютной непригодностью получаемых текстов. Приведем в качестве примера результаты работы одной из современных коммерческих систем перевода. Предложим ей перевести народное английское 

стихотворение, известное нам в переводе "Робин-Бобин" (текст этот очень простой, московские дети изучают его в начальной школе):
Robin, Robin, what a man!
He eats as much as no one can.
He ate a lot of fish, he ate a lot of meat.
He ate a lot of ice-cream and a sweet.
He ate a lot of porridge and ten eggs
And all the cookies Mother had.
He drank a lot of juice, he ate a cake 
Then said: "I have a stomach-ache"	Малиновка, Малиновка, какой человек!
Он ест насколько никто не может.
Он съел много рыб, он съел много мяс.
Он съел много ледяных-сливки и сладкий.
Он съел много каша и десять яйцо
И вся Мать повары имела.
Он пил много соков, он съел торт 
Затем сказал: "У меня есть желудок- боль"	
Сравним с художественным переводом К.Чуковского:
 Робин Бобин Барабек
 Скушал сорок человек.
 И корову, и быка, 
 И кривого мясника,
 И телегу, и дугу,
 И метлу, и кочергу.
 Скушал церковь, скушал дом,
 И кузницу с кузнецом,
 А потом и говорит:
 - У меня живот болит!
	Следующий пример показывает неустойчивость системы машинного перевода при обработке неоднозначностей. Два предложения по отдельности "Flyer flies." и "Flyers fly." переводятся "Летчик летает." и "Летчики летают.", если же из тех же словосочетаний составить одно предложение "Flyer flies and flyers fly" получаем "Летчик летает и муха летчиков.".
	Конечно, системы, настроенные на определенную предметную область, дают гораздо более приемлемые результаты. Однако в этом случае системы перевода получаются очень узко ориентированными, и попытка использовать их даже в смежных предметных областях дает совершенно непредсказуемые результаты. Подобные эксперименты даже распространены среди любителей пошутить: инструкция по эксплуатации манипулятора-мыши, переведенная с английского языка на русский системой автоматического перевода, использующей специализированный медицинский словарь, превращается в описание всевозможных издевательств над несчастным маленьким грызуном.
	Возникают эти проблемы из-за принципиально разных подходов к переводу человека и машины. Квалифицированный переводчик понимает смысл текста и пересказывает его на другом языке словами и стилем, максимально близкими к оригиналу. Для компьютера этот путь выливается в решение двух задач: 1) перевод текста в некоторое внутреннее семантическое представление и 2) генерация по этому представлению текста на другом языке. Поскольку не только не решена сама по себе ни одна из этих задач, а нет даже общепринятой концепции семантического представления текстов, при автоматическом переводе приходится фактически делать "подстрочник", заменяя по отдельности слова одного языка на слова другого и пытаясь после этого придать получившемуся предложению некоторую синтаксическую согласованность. Смысл при этом может быть искажен или безвозвратно утерян.
	Более реалистичными являются попытки создать системы автоматизированного перевода - программы, которые не берут на себя полностью весь перевод, а лишь помогают человеку-переводчику справиться с некоторыми трудностями (Computer Aided Translation). Одним из примеров таких систем является Eurolang Optimizer. Его можно рассматривать как нечто переходное между компьютерным словарем и программой-переводчиком, как некий набор предметно-ориентированных глоссариев, снабженный интерфейсом для удобства переводчика: предлагается несколько вариантов перевода, выделенные разными цветами в зависимости от условий применимости; переводчик может с помощью меню определенным образом настраивать словари для более быстрого и правильного выбора нужного эквивалента.
	Подобные программные средства могут помочь в решении проблем, связанных с терминологией и вообще со знаниями переводчика о предметной области: одни и те же слова могут по-разному переводиться в зависимости от того, о каком предмете идет речь. 
	Автоматически может быть решена проблема согласованности. Понятно, что согласованность важна в рамках одного документа: один и тот же термин, даже если его без потери смысла можно перевести несколькими словосочетаниями, должен переводиться одинаково на протяжении всего документа. Однако еще более важной является согласованность в широком смысле - разработка и применение единой концепции интерпретации одного и того же термина на разных языках (скажем, американский разработчик программного обеспечения может быть недоволен, что термин dialog box переводится на итальянский как finestra (окно) и как boite (коробка, ящик) на французский). Ошибки, возникающие вследствие нарушения согласованности, являются серьезной проблемой, так как, имея только текст-результат перевода, уже невозможно установить, какие термины в оригинале были одинаковыми, а теперь переведены по-разному (в отличие от орфографических ошибок, которые исправить никогда не поздно).
	В последнее время также появляются автоматизированные системы "доперевода" или "перевода изменений". Их возникновение связано с тем, что большинство технических текстов (описания, инструкции) не являются целиком новыми (как и явления, продукты, механизмы и т.п., ими описываемые), а содержат в себе лишь некоторые изменения, связанные, например, с усовершенствованием конструкции. Система "доперевода" извлекает из памяти знакомые предложения, а новые куски предлагает переводчику. Заметим, что такой человеко-машинный способ генерации новых текстов также помогает согласованности в стиле и терминологии при переходе от одной версии к другой.
	Развитием систем подобного вида можно считать канадскую (Канада - двуязычная страна, постоянно сталкивающаяся с проблемой перевода на государственном уровне) систему генерации прогнозов погоды Forecast Generator (FOG). Можно считать, что в ней перевод полностью заменен генерацией текстов. В памяти системы хранится 20 миллионов слов и словосочетаний, связанных с прогнозами погоды, что позволяет генерировать как английский, так и французский вариант непосредственно из базы данных. Конечно, успешная работа этой системы в значительной мере объясняется ограниченной природой текстов: сообщения о погоде являются классическим примером подъязыка. Ограниченность словаря, грамматики и семантики дает возможность достичь отличных результатов сравнительно простыми методами.

Генерация текста
	С необходимостью генерации хотя бы простейших фраз разработчики практических систем столкнулись еще на заре их создания. Даже в столь примитивно организованной (в плане дружественности пользовательского интерфейса) среде, как DOS, при попытке сгенерировать стандартное сообщение о количестве скопированных файлов мы сталкиваемся с проблемой построения фразы: в зависимости от этого количества необходимо использовать разные слова (в английской версии file в случае одного файла и files, если больше; в русской - и того хуже: могут встретиться варианты файл, файла и файлов, причем правила, в каком случае какой из них использовать, достаточно сложны). 
	По степени сложности и выразительности существующие методы генерации сообщений принято подразделять на 4 класса (часто используются комбинации методов). Рассмотрим их на примере генерации сообщений о копировании файлов.
1) Canned-based methods
Неизменяющийся шаблон - просто печать строки символов без каких-либо изменений.
Для генерации сообщений создаются таблицы шаблонов, которые будут выдаваться в зависимости от ситуации. В нашем варианте при копировании одного файла будет напечатана первая строка таблицы:
1 file copied,
а в случае, например, трех - третья:
3 files copied
2) Template-based methods
Изменяющийся шаблон - бесконтекстная вставка слов в образец-строку (именно этот метод используется в MS-DOS):
Шаблон: <Число> file(s) copied
может быть использован для генерации сообщений:
0 file(s) copied,
1 file(s) copied,
2 file(s) copied
3) Phrase-based methods 
Контекстная вставка. 
В зависимости от вида сообщения (контекста) шаблон может быть несколько изменен. Скажем, система может распознавать, с каким окончанием писать слово file в зависимости от их количества. 
Шаблон: <Число> <Определение> <file/files при =1, >1><Глагол: время - прош.>
может использоваться для генерации сообщений:
1 file copied,
2 marked files copied, 
2 marked files deleted 

4) Feature-based methods
Синтез сообщения на основе набора свойств (грамматических признаков). 
Это наиболее сложный метод, он требует привлечения обширных лингвистических знаний, но, в то же время, он и наиболее привлекателен. Предложение определяется набором характеристик составляющих его слов (например, наличие/отсутствие отрицания, настоящее/прошедшее время) и правилами их сочетаемости.
Шаблон:<Число><Определение><file/files при =1, >1><Глагол: время - любое>
позволяет генерировать сообщения:
1 file should be copied,
1 file was copied,
2 marked files were copied
Понятно, что генерация логически связных, целостных текстов является гораздо более сложной задачей: к правилам построения предложений добавляются правила их сочетаемости, правила развития сюжета, соблюдения стиля и т.п. Ввиду невозможности их полной формализации задачу генерации полноценных художественных текстов можно считать на настоящий момент неразрешимой. Однако  для некоторых специализированных технических текстов эти правила строго оговорены некоторыми стандартами, немногочисленны и поэтому поддаются формализации. Примером таких текстов могут служить различные инструкции, техническая документация, тем более задача ее автоматической генерации давно назрела.
	На Западе уже давно разработка документации превратилась в особую подотрасль разработки любых достаточно сложных систем (в том числе программного обеспечения). Сопроводительная техническая документация весьма разнообразна: руководство пользователя, руководство для менеджера (администратора) системы, руководство по монтажу (инсталляции) и первичному запуску, руководство по эксплуатации, руководство по интегрированию системы с другими устройствами (программами), проектные материалы и т.д. Однако часто пользователь не получает своевременно и в полном объеме необходимый ему материал, соответствующий используемой им версии системы. Это можно объяснить двумя причинами. Во-первых (субъективная причина), подготовка документации - это дополнительная работа, требующая дополнительного времени и дополнительных навыков (разработчику трудно изложить требуемое на понятном рядовому пользователю языке, остальным же надо сначала детально изучить систему). Во-вторых (объективная причина), документация устаревает по ходу модернизации системы. 
	Поиски решения этих проблем привели в свое время к появлению новой профессии "технического писателя". Однако понятно, что привлечение дополнительных работников ведет к удорожанию продукта. Поэтому в последние годы появились практические системы, осуществляющие помощь в разработке документации, вплоть до ее автоматической генерации. Форма и содержание документации часто выбирается не столько из соображений удобства и полезности для пользователя, сколько из соображений простоты ее создания.
	Документация, как правило, содержит графическую и текстовую части. Графическую часть проще сформировать, однако без текстовой не обойтись: в ней описывается семантика продукта (назначение, технические данные, ограничения, детализация работы в разных режимах). Очевидно, что качественная система должна генерировать текст, правильный с точки зрения грамматики и синтаксиса естественного языка. Поскольку предметная область точно определена, а техническая документация составляется по определенным строго заданным правилам, степень формализации в постановке данной задачи существенно выше, чем в задаче машинного перевода, что позволяет надеяться на более высокие результаты.

Локализация и интернационализация
	Для того чтобы иметь успех на международном рынке, программные продукты должны быть локализованы, т.е. приспособлены к культурным и языковым нормам потенциальных покупателей. 
	Для многих программных приложений локализация может быть сравнительно простой, когда основная программа (алгоритм) изменяется незначительно. Конечно, опции меню, сообщения об ошибках, экранные подсказки и другие текстовые строки, вставленные в программу, должны переводиться, но это не создает особых проблем, если при разработке приложения была предусмотрена возможность локализации. Для решения этой задачи программный код и текст должны быть разделены. По установленному стандарту текстовые строки оформляются в отдельном файле, вызываемом из программы. Таким способом текстовые строки можно переводить, не затрагивая исходный код.
	Подобные принципы облегчения локализации возможны не для всех приложений. Системы, в которых естественный язык используется не только для формирования сообщений на экране, но и является предметом деятельности самой системы (например, программы-автокорректоры), поддаются локализации с большим трудом. Здесь могут потребоваться большие специализированные словари и полная переработка алгоритмов. Часто эта задача настолько сложна, что разработчик ею заниматься не может, и проблема локализации приложений является заботой пользователя-носителя языка.
	В идеале для нашего многоязычного мира программные средства должны быть интернациональными; пользователь, купив версию программы для некоторого языка, не должен покупать другую версию для другого. Назрела необходимость иметь программные средства, позволяющие автоматически настраивать приложение на заданный язык. Пока мы довольно далеки от этой цели, но работы в этой области ведутся с большой интенсивностью, особенно в Европе, где в связи с образованием Европейского Союза возникает необходимость вести дела и документацию на всех официальных и некотором количестве неофициальных языков.

Работа на ограниченном языке
	Одним из способов разрешения проблем, связанных с обработкой естественного языка, является упрощение и некоторая формализация самих текстов: использование ограниченного языка (подмножества языка). Под ограниченным понимается упрощенный язык, использующий ограниченный словарь, грамматику, строго определенные несложные синтаксические конструкции. Обычно в нем запрещаются длинные предложения, длинные цепочки существительных (типа "решение проблемы разработки систем перевода на базе представления текста в виде последовательности предложений..."), не используются пассивные и негативные конструкции, вводятся строгие правила использования терминов. Тексты должны соответствовать одному из стандартных стилей или даже быть составлены по определенному шаблону, принятому в данной предметной области для документов подобного рода. 
	Эти правила не являются современным изобретением: именно их обычно применяют при написании технической документации. Достаточно "древним" примером ограниченного языка является "Бэйсик Инглиш", введенный англичанами для общения с туземным населением в колониях. Неожиданно он оказался полезен и для общения самих туземцев друг с другом: колонизация ввела в их быт множество предметов и понятий, просто не имеющих названий в их родных языках. Забавно, что через много лет при "колонизации" Европы и всего мира англоязычными техническими средствами используются практически те же методы. Например, все специалисты в области компьютерной техники пользуются английскими терминами (файл, принтер и т.д.), не пытаясь подыскать эквивалент на родном языке, и мы по-русски говорим word для windows, а не слово для окон.
	Применение ограниченного языка делает документ более понятным, удобным для восприятия, он становится легче для переводчиков, поскольку дает меньше возможностей для неоднозначного толкования: такой документ легче составить автору, не являющемуся носителем языка документа. Правительства, особенно в Европе, начинают вводить стандарты на подготовку документации, нормы, по которым требуется использование ограниченных языков, особенно в международной торговле. В связи с этим возникает потребность автоматизации проверки соответствия текста правилам ограниченного языка; появляется задача создания систем, осуществляющих перевод с естественного языка на ограниченный.
	Boeing, Caterpillar и несколько других компаний призвали вести всю документацию только на ограниченном языке. Ими разработана система Boeing Simplified English Checker для проверки соответствия текстов различным промышленным стандартам и государственным нормам. На ее базе создается программа Clearcheck, не только контролирующая правильность текста на ограниченном языке, но и исправляющая ошибки.
	Некоторые разработчики прогнозируют создание систем с использованием ограниченных языков, в которых полный и корректный перевод документации будет производиться без вмешательства человека. 

Создание текстовых документов (ввод, редактирование, исправление ошибок) 
	Нет необходимости говорить о многообразии систем для подготовки текстовых документов: текстовых редакторов, издательских систем и т.п. Они прочно вошли в нашу жизнь, без них не может обойтись ни один пользователь и ни одна область деятельности. Более того, создание текстовых документов - одна из основных сфер применения персональных компьютеров. Использование текстовых редакторов обусловлено не только тем, что они облегчают работу, но и тем, что в последнее время во многих сферах деятельности введены стандарты на подготовку текстов, основанные на применении определенных редакторов. 
	В отличие от машинного перевода разработка систем редактирования текстов еще на заре своего развития, в 60-е годы, считалась коммерчески перспективной прикладной областью. В настоящее время рынок перенасыщен подобными системами; среди их создателей существует жесткая конкуренция, поэтому при введении одним из поставщиков каких-либо новых возможностей (например, проверка стиля) остальные вынуждены вводить в свои системы нечто подобное. Одним из первых массовых нововведений стало включение в состав текстового редактора программ проверки правописания и внесения необходимых исправлений - автокорректоров. Чтобы придать своему продукту новые коммерчески перспективные свойства, создатели вынуждены все больше использовать лингвистические знания, применять методы морфологического и синтаксического анализа. На очереди - создание систем, выполняющих функции научного редактора, т.е. осуществляющих литературную и научную правку текстов, способных производить сложное автоматизированное редактирование текстов на естественном языке. 
	Проверка текста в таких системах может вестись в режиме "off-line" - когда формируется протокол замечаний по тексту, либо в режиме "on-line" - когда исправление ошибок ведется по мере их обнаружения (возможно, после получения соответствующего подтверждения от пользователя). При обнаружении ошибки система может предложить вариант ее исправления (при наличии нескольких вариантов - их упорядоченный список). Замечания по тексту также могут носить различный характер. Они могут быть локальными (указывается фрагмент текста с ошибкой) и глобальными (выдается диагностическое сообщение, касающееся всего текста, например: "данный текст труден для восприятия"). В третьей главе мы рассмотрим подробнее проблемы создания систем подобного рода.

Поиск информации
	Не вызывает сомнений необходимость автоматизации поиска заданных текстовых фрагментов в текстах на естественном языке. 
	Однако часто даже при поиске информации другого рода (например, аудио- и видео-) работа на самом деле ведется с описаниями на естественном языке (например, для организации поиска фотографий необходимо снабдить каждую из них набором словесных характеристик типа "портрет, профиль, полный рост, женщина", "пейзаж, лес, осень" и т.п.). 
	В последних разработках классических систем поиска текста основное внимание уделяется дополнению их разнообразными средствами текстовой обработки, что приводит к расширению возможностей и облегчению работы для пользователя-непрофессионала.
	Применение компьютеров не только ускоряет создание и обработку документов, но и чрезвычайно стимулирует рост их количества и объема. Очень многие пользователи регулярно сталкиваются с необходимостью быстро просматривать большой объем документов и выбирать из них действительно нужные. Эта задача возникает при работе с текстовыми базами данных, с электронной почтой, при поиске в Интернете. Сократить количество просматриваемых документов могут помочь системы категоризации. Большой поток входных документов эти системы распределяют по небольшому количеству классов. При категоризации могут учитываться как чисто внешние показатели документов (объем, расширение имени соответствующего файла и т.п.), так и их содержательные характеристики (название, фамилия автора, ключевые слова), которые могут позволить отнести текст к  той или иной тематической рубрике. В последнем случае мы имеем дело с рубрицированием текстов. 
	Часто бывает, что в крупных организациях, особенно государственных, правила делопроизводства предписывают сопровождать каждый документ кратким описанием или набором ключевых слов. Во всех указанных случаях была бы весьма полезна возможность автоматически составлять сжатые описания содержания документов - рефераты.
	К сожалению, автоматические методы не настолько совершенны, чтобы создать полноценный реферат путем генерации предложений текста. Однако уже сейчас возможно автоматическое реферирование - составление более или менее информативных и связных рефератов заданного объема (квазирефератов) - путем выбора информативных предложений из исходного текста, а также выделение достаточно представительного списка ключевых слов.
	В качестве ключевых слов система может выбирать слова, наиболее часто встречающиеся в тексте (и являющиеся при этом информативными, т.е. не предлоги, союзы и проч.), либо использовать для отбора какие-либо синтактико-семантические признаки (из фрагмента: "Определение. Интегралом ... называется ..." можно заключить, что интеграл - ключевое слово).
	При реферировании из текста отбираются предложения, в наибольшей степени характеризующие его содержание. Таковыми могут считаться, например, предложения, содержащие ключевые слова (чем больше, тем лучше), либо отобранные по некоторым особым признакам. Размер реферата (коэффициент сжатия) или количество ключевых слов задается пользователем. Результатом работы такой системы может являться некоторый новый текстовый документ (реферат или набор ключевых слов) или же данный документ, в котором ключевые слова или наиболее информативные предложения выделены по тексту.