Формализация понятия проблемы. Проблема формализации профессиональных знаний Зачем все это нужно

Сегодня очень часто можно встретить многим непонятный термин «формализация», причем в самых разных областях науки и техники. Тем, кто хочет своих знаний, желательно понять, что такое формализация. В статье будет рассмотрена суть этого термина и практическое применение процесса.

Что такое формализация с научной точки зрения в общем понимании?

Затронем немного научный аспект. Будем отталкиваться от того, что слово формализация происходит от слова "формальность", то есть является условным, а иногда даже абстрактным понятием, позволяющим объяснить природу несуществующего объекта или явления и спрогнозировать его свойства в определенной среде при заданных начальных условиях.

Лингвистика любого современного языка абсолютно не совпадает с выражением или природой мышления. Таким образом, логика сама по себе вынуждена использовать некие отвлеченные понятия, чтобы описать то или иное явление. Так и появляется относительное понятие формальности происходящего.

Как уже нетрудно догадаться, суть формализации сводится к тому, чтобы описать или предопределить некие свойства объекта или процесса (даже не существующего на данный момент) и спрогнозировать его применение в случае появления в реальном мире. Но это общее представление. Само понятие формализации куда шире. Для начала остановимся на компьютерных технологиях, рассмотрим, как в мире электронники применяется данное понятие.

Компьютерная формализация

Если затрагивать тему компьютеров, метод формализации такого типа является, скорее, обработкой начально заданных условий, которые позволяют с достаточно высокой степенью точности определить дальнейшее поведение объекта или процесса.

По такому принципу работают практически все метеослужбы. Имея компьютерную модель циклона, можно спрогнозировать его цикл и мощность над сушей или над водным пространством.

Вспомните фильм «Послезавтра», в котором ученый предсказал глобальное потепление, исходя именно из такой методики. У него была разработана компьютерная модель, позволявшая с определенной долей вероятности предсказать дальнейшие события.

Данные примеры доступно объясняют, что такое формализация.

Принципы моделирования объектов и процессов

Основные методы формализации - это прогнозирование и моделирование. Применяются такие технологии исключительно для получения конечных данных об объектах или процессах, которые не известны, но их можно предположить и с высокой точностью рассчитать.

Если посмотреть на виды формализации, практически все они сводятся только к логическим умозаключениям и вычислениям. Читателю не составит труда провести параллель между компьютерным моделированием, доказательством теорем и т. д. на основе аксиом и постулатов.

Посмотрите, ведь та же тоже может быть трактована как метод формализации, ведь на практике проверить доказательство не представляется возможным. В частности это касается константы распространения света, замедления времени на пороге ее достижения, увеличения гравитационной массы объекта и искривления пространства. Руками, как говорится, это не пощупаешь и глазами не увидишь.

Когда-то это были только смелые умозаключения ученого на основе простейших опытов. Сегодня все это подтверждается официальной наукой на основе все того же компьютерного моделирования.

Этапы формализации

Если рассматривать компьютерные системы, то первым этапом формализации является описание процесса. Но здесь не используются инструменты обычного языка (буквы, слова, словосочетания, предложения). Создать определенную можно только с использованием некоего алгоритма на основе выбранного языка программирования, но только после постановки общей задачи.

Иными словами, при моделировании поведения объекта или процесса суть происходящего нужно описать чисто математическими символами, применив математический алгоритм.

Результатом формализации является получение анализа действительного предсказуемого события, которое последует после того, как исследуемая технология будет применена на практике или определенный природный процесс войдет в стадию реального проявления.

Далее следует концептуализация поставленной задачи. Здесь есть два варианта: в первом случае это определение подхода в виде использования атрибутов и признаков; второй вариант подразумевает применение когнитивного анализа, не говоря уже о постановке задачи, сбора начально используемых данных, условий и т. д.

После и начальных условий изучаются существующие взаимосвязи между объектами и процессами, а также так называемые семантические отношения, подразумевающие использование методики локального представления.

Далее следует обработка начальных данных на основе выбранного алгоритма, после чего выдается результат с указанием процента погрешности. Как правило, она не превышает 5%, а в большинстве случаев результат вероятности доходит до 99%. Любой человек или машина все равно оставляют «запас прочности» на ведь абсолютно все учесть невозможно.

Зачем все это нужно?

Если разобраться, такие принципы позволяют производить анализ поведения объектов и процессов. Иными словами, можно предугадать, как будет развиваться тот или иной процесс.

Теперь уже понятно, что такое формализация. Давайте рассмотрим простейший пример.

Применение формализации на практике, простейшие примеры

Допустим, какой-то специалист разработал новую конструкцию самолета. С учетом дороговизны проекта строить модель оригинального размера без предварительного прогноза ее поведения в воздухе является задачей совершенно нецелесообразной. Более того, проведение испытаний в той же аэродинамической трубе самолета размером с Boeing является абсолютно нереальной задачей.

Формализация позволяет при заранее заданных характеристиках будущего летательного аппарата (сопротивления воздуха, бокового ветра, высоты и параметров самой аэродинамической трубы и остальных характеристик) смоделировать полет без постройки модели самолета.

Еще одним примером можно назвать тестирование новых машин, проводимое автомобильными концернами. Основной метод формализации в данном случае заключается в том, что сначала все они проходят виртуальный тест, а после получения положительных результатов опытные образцы запускаются в производство для тестирования в реальных условиях.

Основные результаты

Результат математического моделирования во многом (если не на все сто процентов, то с вероятностью до 95%) может стать весомым аргументом в пользу выпуска современной техники, поможет предсказать погоду, даже спрогнозировать общественное поведение как реакцию на события в мире.

Да-да! в мире тоже подчиняется своим собственным законам. Достаточно воздействовать на него в нужнои направлении. Сегодня уже создано немало программ, позволяющих спрогнозировать реакцию общества на то или иное событие. И это далеко не все примеры формализации. Если копнуть глубже, мы с этим сталкиваемся каждый день.

Одним из самых ярких примеров формализации можно назвать и обнаружение при столкновении элементарных частиц в Большом Адронном коллайдере. А ведь раньше считалось, что существование этой частицы - чистой воды теория, причем абсолютно не доказуемая реальными опытами.

Заключение

Как видим, в понятии формализации, несмотря на научную сложность сути процесса, легко разобраться на примерах. Она в большинстве случаев сводится к использованию неких логических цепочек, предопределяющих конечный результат.

Формализация понятия проблемы

Формализация понятия проблемы с позиции системного анализа и концепции системы.

Проблемой называется
а) ситуация, характеризующая различие между необходимым (желаемым) выходом и существующим выходом;
б) разница между существующей и желаемой системой, выражающаяся в либо в предотвращении (уменьшении) выхода, либо в увеличении выхода.

Существующий выход создается существующей системой.
Необходимый выход это такой выход, отсутствие которого создает угрозу существованию или развитию системы.
Желаемый выход создается желаемой системой.

Существующая система - это условие проблемы, то что определяет одну сторону существования проблемы.
Желаемая система - требование, которое снимает проблему.

Решение проблемы , система, заполняющая промежуток между существующим и желаемым, объект конструирования. Решение проблемы - деятельность, которая сохраняет или улучшает характеристики системы. Процесс решения - итерация операций идентификации условий, цели, возможностей решения проблемы.

Идентификация состоит из:
- качественной идентификации - определение системных объектов (вход, выход, процесс, обратная связь, ограничение), свойств, связей.
- количественной идентификации - определение количественных отношений известных структуры, элементов, целей, возможностей.

Бессмысленно иметь мощные методы выработки решения, если функция идентификации проблем не выполняется.

Отбор альтернатив производится на основе сравнения цены, времени, эффективности, риска с учетом отношений между предельными значениями приращений этих величин (маргинальных отношений).

Схема решения проблем

Причина неудовлетворительного состояния дел, необходимость в решении вызываются:
- появлением новой проблемы,
- появлением новой возможности.

Новая проблема

Решение проблемы в ситуации новой проблемы состоит:
в обнаружении проблемы,
в оценке актуальности проблемы,
в определении цели и принуждающих связей,
в определении критериев,
в вскрытии структуры существующей системы,
в определении дефектных элементов существующей системы, ограничивающих получение заданного выхода,
в оценке веса влияния элементов на определяемые критериями выходы системы,
в определении структуры для построения набора альтернатив,
в построении набора альтернатив,
в оценке альтернатив,
в выборе альтернатив для реализации,
в согласовании найденного решения,
в реализации решения,
в оценке результатов реализации решения.

Новая возможность

Реализация новой возможности - это более сложный случай.
Использование возможности (актуализация возможности) зависит от наличия актуальной проблемы, нуждающейся для своего разрешения в такой возможности.
Использование возможности вне проблемы влечет как минимум потерю ресурсов, превращается в самоцель, ведет к углублению проблем.
Для определения, нуждается ли проблема для своего разрешения в новой возможности, следует оценить:
а) существует ли альтернатива, включающаяся в себя новую возможность,
б) является ли альтернатива с новой возможностью наилучшей.
Одним из подходов к актуализации возможности вне административного (или по ученому - проблемно-ориентированного подхода) есть реализация возможности на принципах самофинансирования или самоокупаемости.

-----
А теперь прикиньте, как SWOT анализ выглядит в этом ключе.
Заметьте, что угрозы отвечают решению новой проблемы, ну а возможности и так понятны.
А сильные и слабые стороны вообще отвечают к вопросу выбора и отбора альтернатив.
Системный анализ выпукло показывает слабости SWOT анализа, его несфокусированность, отсутствие подстраховочных и проверочных процедур, исключающих или уменьшающих субъективизм и непрофессионализм.
Но самый большой "прикол" SWOT анализа, что он умудряется собрать вместе не одну, а целую кучу проблем, да еще разнородных по подходам и процедурам решения.
Не мудрено, что SWOT-анализ имеет такое впечатляющее количество провалов и проколов...

Решение о совершенствовании организации должно вырастать из ее проблем и соответствовать им по масштабу и сложности.
Существующая и желаемые организационные системы требуют более деликатной оценки, так как содержат в себе саморегулирующиеся звенья, обладающие волей, ресурсами и интересами, вытекающими из их места и роли в конструкции системы.

Поэтому первым этапом является оценка конструкции организационной системы.
Оценка конструкции организационных систем базируется на следующих критериях:

Измеримость. Способность системы измерить свои характеристики.

Надежность. Выход системы проявляется достаточно систематично.

Эффективность. Способность системы решить проблему, степень фактического достижения результата.
Если система неизмерима, невозможно определить ее эффективность.

Оптимальность. Проблема решается «кратчайшим» путем в смысле расходования ресурсов, время при этом один из ресурсов. Отметим, что если система неизмерима, и неэффективна (то есть не способна решить проблему), то оценка оптимальности бессмысленна.

Стабильность. Усиленное свойство надежности в приложении к постоянству эффектов эффективности и оптимальности, устойчивость к деструктивным факторам и угрозам.
Применительно к организационным системам задача высшего руководства организации - не выработка решений, а конструирование процесса выработки решения и наблюдение за его действием. Если менеджер способен предлагать хорошие решения на уровне процессов организации, не факт, что он может столь же успешно заниматься руководством (иначе следовало поручить проектирование подъемного крана штангисту - он круто поднимает штанги ).

Глава 1. Формализация как метод теоретического исследования в языкознании.

§ 1. Понятие формализации в лингвистике и научном познании.

§ 2. Формализация в отечественном и зарубежном языкознании.

§ 3. Формализация и моделирование лингвистических процессов.

§ 4. Формализация и алгоритмизация лингвистических процессов.

§ 5. Новые тенденции формализации с точки зрения процесса автоматизации лингвистических знаний.

§ 6. Формализация синтаксического уровня языка и ее применение в системе пунктуации.

Глава 2. Формализация постановки тире в пунктуационной системе языка.

§ 1. Формализация постановки тире в предложении со словом это».

§ 2. Моделирование простого предложения и автоматизация его структурной организации.

§ 3. Структура простого предложения с формантом «это» (и его эквивалентами) между главными членами.

Глава 3. Автоматизация процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

§ 1. Решение задачи автоматизации процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

5Р § 2. Вопросы построения лингвистического алгоритма «Тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами)», ориентированного на ЭВМ.

§ 3. Автоматизация процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

3.1. Инвариантные и вариантные структурные схемы простых предложений как основа алгоритмизации процесса постановки

3.2. Алгоритмы для автоматизации процесса постановки тире.

Алгоритм № 1 Ni - это Ni.

Алгоритм № 2 N1 - это N2-6.

Алгоритм № 3 Ni - это Adv-o.

Алгоритм № 4 Ni - это Inf.

Алгоритм № 5 Ni - это когда Р [как,№, Adji; одно из; (и) есть, и) значит Ni, Adji, Inf]. щ Алгоритм № 6 Ni - это Part-но.

Алгоритм № 7 Ni - это то, что.

Алгоритм № 8, Ni - это Adj i.

Алгоритм № 9 Inf - это ((и) значит, (и) есть) Inf [одно из N2-6,

Adj2-6; KaKNi, Adji, Inf].

Алгоритм № 10 Inf - это Adv-o.

Алгоритм № 11 Inf - это N2-6. > Алгоритм № 12 Inf - это Ni.

Алгоритм № 13 Inf - это Part-но.

Алгоритм № 14 Inf - это Adj l.

Алгоритм № 15 Inf - это то, что.

Алгоритм № 16 Adj i - это Ni.

Алгоритм № 17 Adj i - это N2-6.

Алгоритм № 18 Adj i - это Inf.

Алгоритм № 19 Adj i - это когда Р[как Ni, Adj i ;одно из N2-6, Adj2-6; и)есть (и) значит N1, Adji, Inf; то, что].

Алгоритм № 20 Ас^ 1 - это А(1у-о (РаЛ-но).

Алгоритм № 21 Аф 1 - это Аф 1.

3.3. Комментарии к алгоритмам.

Рекомендованный список диссертаций

  • Пунктуация абазинского языка 2007 год, кандидат филологических наук Хасароков, Биляль Магометович

  • Функционирование системы свободной пунктуации: Сербская пунктуация простого предложения в сопоставлении с русской 2005 год, кандидат филологических наук Иванова, Ирина Евгеньевна

  • Синтаксический анализатор адаптивной системы общения человека с ЭВМ на естественном языке: Пунктуац. компонент 1994 год, кандидат физико-математических наук Полякова, И. Н.

  • Теоретические проблемы синтаксиса азербайджанского языка 1984 год, доктор филологических наук Абдулла, Камал

  • Принципы пунктуационного оформления текста в итальянском языке 2005 год, кандидат филологических наук Корягина, Светлана Михайловна

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Проблема формализации лингвистических знаний: На материале пунктуации русского языка»

Проблема формализации лингвистических знаний на современном этапе развития языкознания является чрезвычайно актуальной. Это связано, во-первых, с тем, что информатизация мыслительной деятельности человека требует использования метода формализации как одного из методов научного познания и программирования различных типов языковых данных.

Во-вторых, продолжающаяся работа по созданию Машинного фонда русского языка, по словам А.П. Ершова, нуждается в разработке формализованного словаря русского языка и формальной грамматики, сравнимой по полноте с Академической грамматикой русского языка. Все это подчинено цели комплексной автоматизации лингвистических знаний и прикладных разработок в области языкознания, более полному и глубокому познанию природы языка в целом (Андрющенко, 1985, 54; Ершов, 1985, 51).

В-третьих, образованному фонду лингвистических алгоритмов и программ необходимы новые и усовершенствованные материалы (текстовые редакторы, автокорректоры, программы издательской подготовки, анализа и синтеза русской речи) для автоматизации разного рода работ. Поиски новых методов предупреждения и обнаружения ошибок и реализация этих методов на основе электронной техники еще не вышли из стадии научно-исследовательских разработок и экспериментов (Васильев, 1981,91).

В-четвертых, вопрос о возможностях и границах формализации в научном познании и лингвистке в том числе, о критериях формализуемого и неформализуемого остается спорным.

Научный интерес к проблеме формализации лингвистических знаний (на материале русской пунктуации) вызван и тем фактом, что отсутствуют работы в области пунктуации, посвященные данной проблеме, несмотря на то, что опыт формализации различных типов языковых данных, как показало исследование специальной литературы по этому вопросу, есть. Пунктуационная система, как считает Б.С. Шварцкопф (Ширяев, 1991, 148149), по своим основополагающим свойствам аналогична любой языковой системе (или подсистеме). При этом между естественными собственно языковыми системами, естественность которых представляется аксиоматичной, и пунктуационной системой отсутствуют существенные различия. Это позволяет предположить возможность формализации и в пунктуации.

На современном этапе научного развития формализация - это прежде всего автоматизация или путь к автоматизации. Именно кибернетика придала такое огромное значение научным и философским вопросам формализации, по-новому поставила вопрос о значении научной строгости.

При изучении проблемы формализации лингвистических знаний применительно к пунктуации выяснилось, что функции и правила употребления знаков препинания привлекали особое внимание исследователей на первом этапе работы над проблемой автоматизации перевода. Позднее интерес к этому вопросу уменьшился и уступил место «центральным» вопросам синтаксиса (Арапов, 1967, 52). Таким образом, пунктуация в прикладном аспекте, как мы установили, оказалась в числе наименее изученных вопросов.

Всестороннее рассмотрение данной проблемы приводит к обнаружению того, что многие задачи, связанные с автоматизацией лингвистических знаний, еще не решены (Герд, 1986, 92-93). Их решением занимается структурная, математическая, компьютерная и прикладная лингвистика, использующая методы формального анализа. Именно здесь формализация, ее принципы, приемы, способы играют важную роль по выявлению, представлению и уточнению содержания изучаемого явления через рассмотрение и фиксацию его формы и оперирование с нею.

Разработка формального аппарата для описания строения естественного языка, начавшаяся в 50-х годах XX века, основана на восходящем к Ф.де Соссюру представлению о языке как механизме, функционирование которого проявляется в речевой деятельности его носителей; ее результатом являются «правильные тексты» - последовательности речевых единиц, подчиняющиеся определенным закономерностям, многие из которых допускают математическое описание (Лингвистический энциклопедический словарь, 1990, 287).

Главной чертой языкознания 2-й половины XX века, как утверждает Ю.С. Степанов (1975, 34), является то, что лингвистические исследования имеют формальный характер. К проблеме формализации и формальным исследованиям в своих работах обращаются такие ученые, как Ю.Д. Апресян, A.B. Гладкий, В.А. Звегинцев, Ю.К. Лекомцев, Ю.Н. Марчук, И.А. Мельчук, Л.Л. Нелюбин, А.И. Новиков, Р.Г. Пиотровский, И.И. Ревзин, Ю.А. Шрейдер и др. Анализ фундаментальных работ этих авторитетных ученых дает наиболее полное представление о формализации и ее роли в языкознании.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования состоит в том, что в нем в теоретическом и прикладном аспектах дается анализ проблемы формализации лингвистических знаний на материале пунктуационной системы русского языка. Это обусловило. выбор соответствующей темы диссертации, в центре внимания которой - проблема формализации и, в частности, формализации структуры простого предложения с тире между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

Объектом исследования данной работы является пунктограмма тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

Предмет исследования - формализация и автоматизация процесса постановки тире в рамках объекта исследования.

Цель диссертационной работы - исследование проблемы формализации и автоматизации процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

В соответствии с поставленной целью реализуются следующие частные задачи:

Изучение процесса формализации синтаксического уровня языка и возможности применения методов его формализации в системе пунктуации.

2. Обоснование возможности формализации и автоматизации процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами).

3.Выделение инвариантных структурных схем простого предложения со словом «это» (и его эквивалентами) между главными членами.

4. Построение математической модели; структуры простого предложения с формантом «это» (и его эквивалентами) между главными членами.

5.Составление общего лингвистического алгоритма «Тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами)» и вспомогательных алгоритмов, детализирующих общий алгоритм, по структурным схемам простого предложения (Общий и частные алгоритмы ориентированы на электронно-вычислительную машину).

Реализация цели и задач исследования опирается на общую философскую, общенаучную и частную методологию. В работе используются диалектический метод, метод восхождения от абстрактного к конкретному, системный подход. Приемами исследования являются анализ и синтез, абстрагирование и идеализация, индукция, дедукция и аналогия. К методам и приемам лингвистического исследования материала относятся как традиционные методы, так и методы и приемы прикладной лингвистики. Использовались лингвистический метод описания с такими приемами, как наблюдение, сопоставление, обобщение, классификация, а также структурные и конструктивные методы. В работе находят применение теоретические методы исследования - формализация и аксиоматический метод с приемами алгоритмизации и алгоритмического описания, гипотетико-дедуктивный метод и моделирование, в частности, графическое, логико-математическое и интуитивно-математическое моделирование, метод математической гипотезы, алгебраический метод - и эмпирические методы - мысленный эксперимент, метод теории автоматов, связанный с экспериментами. Кроме того, используется метод пошаговой детализации, принятый в информатике.

Материалом, на котором выполнено исследование, послужили структурные схемы двусоставных предложений со словом «это» (и его эквивалентами) между главными членами при отсутствии глагольной связки (в количестве 9 как основных, инвариантных, производных для составления алгоритмов), представленные в «Грамматике современного русского литературного языка» (1970), «Русской грамматике» (Т.Н, 1980), исследованиях Н.Ю. Шведовой (Шведова, 1967, 18-20). Материалом исследования явились также примеры из текстов художественных произведений и периодической печати, иллюстрирующие данные структурные схемы. Картотека составляет около 2 тысяч примеров.

Научная новизна предлагаемой диссертации состоит в том, что пунктуация и проблема употребления тире в простом предложении между главными членами при отсутствии связки перед словом «это» (и его эквивалентами) впервые исследуется в аспекте формализации и прикладном аспекте, что позволяет определить возможность автоматизации процесса постановки тире в указанном случае.

Теоретическая значимость работы состоит в том, что исследование проблемы формализации лингвистических знаний (на материале русской пунктуации) расширяет представление о методе формализации в языкознании, определяет возможность формализации пунктуационной системы языка, показывает логику и динамичность абстрактных языковых явлений, подтверждает тезис об однородности системы языка и системы программирования. Данное исследование является некоторым вкладом в теорию автоматической обработки текста, способствует дальнейшему продуктивному исследованию указанной проблемы.

Практическая ценность работы заключается в том, что исследование способствует пополнению созданного фонда лингвистических алгоритмов и программ по решению проблемы автоматизации данной пунктуационной нормы для текстовых редакторов, автокорректоров, программ издательской подготовки, одним из назначений которых является грамотная правка текста, находящегося в памяти ЭВМ. Кроме того, полученные результаты исследования могут послужить основой к составлению компьютерной программы по автоматизации процесса постановки тире в указанном случае, могут быть полезными при последующем изучении данной проблемы, при создании руководства, призванного усовершенствовать владение этим пунктуационным правилом. Также материалы работы могут быть использованы в школьной и вузовской практике преподавания русского языка, для создания обучающей компьютерной программы.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Проведенное исследование показало, что метод формализации применим к синтаксическому уровню языка. Формальное представление синтаксического уровня способствует формализации пунктуационной системы языка. Для описания структуры системы знаков препинания могут быть использованы формальные способы порождающей грамматики.

2. Пунктуационную систему можно подвергнуть формализации. Формализация пунктуации основывается на структурно-синтаксическом (формально-грамматическом) принципе. Формализуется, в частности, случай постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами). Здесь в большей степени выделяется формализуемая часть и - в меньшей - неформализуемый остаток. Этот определенный неформализуемый участок языка представляет собой закономерное явление, своего рода универсальный закон, распространяющийся как на систему естественного языка, так и на научное знание в целом.

3. Автоматизации процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами) способствует формализация структуры простого предложения с данной пунктуационной нормой, выделение структурных схем и их вариантов для предложений соответствующего типа.

4. Для решения задачи автоматизации указанного процесса возможно построение математической модели, представляющей структуру простого предложения с тире между главными членами перед формантом «это» (и его эквивалентами).

5. Автоматизация этого пунктуационного правила предполагает составление общего лингвистического алгоритма и вспомогательных алгоритмов, детализирующих общий алгоритм, по выделенным структурным схемам и их вариантам. Алгоритмы должны иметь определенную специфику - ориентацию на электронно-вычислительную машину.

Структура работы подчинена последовательной реализации цели и задач исследования. Диссертация состоит из Введения, трех глав, Заключения, Приложения, включающего общий алгоритм «Тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами)», списка источников лингвистического материала, списка литературы, в который включено 173 наименования работ по исследуемой теме.

Похожие диссертационные работы по специальности «Теория языка», 10.02.19 шифр ВАК

  • Системно-функциональное описание факультативности как языкового феномена: на материале татарского, русского и английского языков 2011 год, доктор филологических наук Билялова, Альбина Анваровна

  • Пунктуационная система как средство организации текста: на материале британских и американских научных текстов 2013 год, доктор филологических наук Убушаева, Валентина Васильевна

  • Лингвометодические основы изучения синтаксиса таджикского языка в средней школе 1992 год, доктор педагогических наук Шербоев, Саидбой

  • Эволюция простого предложения таджикского языка 2013 год, доктор филологических наук Шарипова, Фарангис Худоиевна

  • Пунктуационная система башкирского языка 2004 год, кандидат филологических наук Хабибуллина, Фруза Ягафаровна

Заключение диссертации по теме «Теория языка», Анненкова, Елена Алексеевна

Выводы по третьей главе

1. Для построения моделей простых предложений и лингвистического алгоритма исследовательского прототипа в целях автоматизации процесса постановки тире между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами) используются структурные схемы простых предложений со словом «это» (и его эквивалентами), взятые из «Грамматики современного русского литературного языка» (1970) и «Русской грамматики» (Т. И, 1980). Автоматизации подвергается 21 структурная схема из 25 структурных схем, включая инвариантные и вариантные схемы.

2. Решение задачи автоматизации обеспечивается построением структурных схем в качестве описательной информационной модели и ее формализацией - построением математической модели структуры простого предложения с формантом «это» (и его эквивалентами - это когда; это как; это (и) значит; это (и) есть; это одно из; это то, что) между главными членами. Решение задачи включает метод решения задачи - построение общего лингвистического алгоритма и вспомогательных алгоритмов, ориентированных на ЭВМ, по типу разветвляющегося алгоритма, описание метода решения с заданием исходных величин задачи: Ni, Numi, Adji, Inf, Adv-o, N2-6, Part-но (-то), слов когда; (и) значит; (и) есть; как; одно из; то, что. Отладка алгоритмов проходит вручную с использованием примеров, иллюстрирующих данные структурные схемы предложений.

3. При составлении алгоритма для правила постановки тире устанавливается логически обусловленная последовательность операций для выяснения условий, которые определяют образование конструкций и постановку тире. Определены основные шаги алгоритма. Для разработки как общего, так и детализирующих алгоритмов, учитываются факультативные члены предложения, которые могут встречаться не только при дистантной сочетаемости главных членов, но и «до» и «после» главного элемента в левой или правой позициях структурной схемы от слова «это», тип предложения, дополнительная морфологическая информация, сведения о глубине предложения, используется способ фулькрумов и метод «циклических прогонов».

Показателями границ простого предложения со словом «это», если простое предложение входит в состав сложного, являются союзы и союзные слова. В предложениях, содержащих количество словоформ (без союзов, предлогов, частиц), равное числу 7±2, «совпадающие» случаи встречаются менее часто, чем в предложениях усложненного типа. При отладке алгоритма использовалось число 5. Одной из основных трудностей формализации для процесса автоматизации является омонимия связочного «это» и указательного местоимения это, которая в некоторых случаях может сниматься указанием на род одного из компонентов структурной схемы и использованием только определенных факультативных членов предложения.

4. При дальнейшей разработке алгоритма необходимо исследовать и учесть случаи употребления тире и двоеточия перед словом «это» в сложном предложении, если их постановка совпадает с «компьютерными» признаками тире перед словом «это» в простом предложении, а также тире перед словом «это» в двучленных бессоюзных сложных предложениях, случаи исключения, связанные, например, с омонимией связки «это» и указательного местоимения это.

Особый интерес для автоматизации процесса постановки тире перед словом «это» представляют такие комбинации языковых единиц, как, например, N1 (Numi, Adji, Inf). - это одно (другое); .то, что., - это; .одно (один, одна, одни) из. - это; N1 (Numi, Adji, Inf) - это самое (главное, важное, единственное); единственное, что. - это. (то, что.); . - это то, что, в которых формальные показатели - указанные слова - требуют постановки тире.

Заключение

В процессе исследования проблемы формализации лингвистических знаний, являющейся на современном этапе развития языкознания чрезвычайно актуальной в связи с автоматизацией лингвистического материала; формализации и автоматизации пунктуационной системы русского языка, а именно - проблемы формализации и автоматизации постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами) мы пришли к следующему заключению.

1. Математическая логика и кибернетика сделали актуальными вопрос о познавательном значении и пределах формализации в различных науках и лингвистике в том числе. Формализация как метод и способ представления содержательной стороны объекта посредством фиксации его формы и оперирование нею с помощью языка специальных символов позволяет четко выделить главные черты при изучении объекта. Формализация, уточняя некоторый процесс, на основе которого строится математическое описание, также используется в языкознании. В лингвистике формализованный означает «исходящий из формы, основывающийся на особенностях выражения, служащий формой». Формализованное описание языка обеспечивает применение результатов лингвистического знания на практике. Формализация, таким образом, является основой алгоритмизации, моделирования, компьютеризации языкового материала.

2. Изучение проблемы формализации в отечественном и зарубежном языкознании показало, что формализация является логическим следствием тех результатов, к которым пришла структурная лингвистика, поэтому структурное описание является высшей степенью формализации. Лингвистические модели формализуют язык как структуру, и это дает основание для распространения на языкознание математических теорий и приемов исследования.

Для реализации цели и задач исследования важно, что мнение о том, что язык не относится к классу формализованных систем, не связано с прикладными формальными описаниями языковых фактов, которые употребляются с учетом их неполной адекватности для достижения ограниченных практических целей.

Установлено, что к методам формализованного представления систем относятся логические, лингвистические, семиотические и графические методы, к методам постепенной формализации задачи - структурно-лингвистическое и имитационное динамическое моделирование. Приемами формализации являются алгоритмизация и графическое исчисление. Существует идея постепенной формализации задачи, которая нашла применение в настоящем исследовании.

Выяснено, что процесс формализации тесно связан с моделированием. Лингвистическая модель представляет собой формализованное описание языковых единиц. Описательная лингвистическая модель формализуется тогда, когда она выражается с помощью схем, чертежей или геометрических объектов. Любая лингвистическая модель предполагает построение алгоритма, который формализует выполнение языкового процесса.

Полностью формализованными могут быть те содержательные области, которые имеют простую логическую структуру. Формализация в большей степени возможна там, где выражаемое содержание характеризуется стандартизированностью, но полного абстрагирования от содержания языковых единиц достичь чрезвычайно сложно.

Поскольку формализация обеспечивает процесс автоматической обработки текста, новым её способом является компьютерная формализация как основа компьютерного моделирования. В обработке текста автоматизируется то, что формализовано, для чего указаны формальные признаки. Для процесса автоматизации переработки материала на естественном языке необходимо моделирование языковых структур, которое предполагает формально-структурное членение объекта и выделение в нем формальных элементов.

3. Анализ специальной литературы позволил заключить, что формализация возможна и в пунктуации, т.к. пунктуационная система языка по своим основополагающим свойствам аналогична языковой системе (или подсистеме). Формализация языкового материала и формальное представление синтаксического уровня языка способствуют процессу автоматизации системы пунктуации, делают возможным построение алгоритмов и программ автоматической постановки знаков препинания. Для этого необходимо дать систему правил, по которым машина сможет проанализировать предложение. Синтаксические графы, деревья, системы синтаксических групп и др. наглядно представляют структуру предложения для его анализа.

Важным является то, что в работе выделены соответствующие способы установления формальных признаков для процесса автоматизации знаков препинания. Установлено также и то, что для такого процесса необходим учет структурного принципа русской пунктуации, т.к. машина может работать только на основе заданных в программе формальных признаков предложения. При построении моделей предложения для компьютерных алгоритмов требуется опираться на строение синтаксических единиц, элементы их структурных схем, способы выражения строевых элементов предложения. Так, в автоматизации процесса постановки тире в простом предложении учитывается синтаксическая специфика главных членов и различные способы их выражения.

4.В работе подтверждено, что для автоматизации процесса постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами) необходимы формализация и моделирование предложений данного типа в целях алгоритмизации этой пунктуационной нормы. Формализацией при этом является выделение структурных схем простого предложения (инвариантных в количестве 9 и вариантных) и построение математической модели. Во все структурные схемы входят связка «это» или связочные образования (эквиваленты «это»). Нами было определено, что практически полностью формализованными предложениями могут быть для автоматизации те, которые имеют в своем составе не больше 5 словоформ от общего числа 7±2, по гипотезе В.Ингве, не считая слова «это» (и его эквивалентов), предлогов, союзов, частиц. Это подтверждает положение о том, что в случае постановки тире в простом предложении между главными членами перед словом «это» (и его эквивалентами) выделяется в большей части формализуемая часть и - в меньшей - неформализуемый остаток, который представляет собой закономерное явление, распространяющееся как на систему естественного языка, так и на научное знание в целом.

5. Процесс автоматизации тире обеспечивается построением общего лингвистического алгоритма исследовательского прототипа, ориентированного на ЭВМ, и вспомогательных алгоритмов, детализирующих общий, в количестве 21, построенных на основе инвариантных и вариантных 9 структурных схем. Определены основные шаги алгоритмов, «совпадающие» случаи - случаи исключения, т.е. отсутствие знака при всех «компьютерных» условиях его постановки.

Решение задачи автоматизации данного процесса также обеспечивается построением математической модели структуры простого предложения с формантом «это» (и его эквивалентами).

6. Исследование теоретического материала по синтаксису простого и сложного предложений, анализ фактического материала и отладка алгоритма вручную определили перспективу дальнейшего изучения данной проблемы. Так, целесообразно рассмотреть употребление слова «это» в сложных предложениях, сегментированных конструкциях, двучленных бессоюзных сложных предложениях и других случаях.

Новый, выявленный нами материал может быть использован при составлении компьютерной программы по автоматической постановке тире для общего лингвистического алгоритма или одного из вспомогательных алгоритмов; при решении проблемы автоматизации данной пунктуационной нормы для текстовых редакторов, автокорректоров, программ издательской подготовки. Полученные результаты исследования могут быть использованы и для создания руководств, призванных усовершенствовать владение правилами пунктуации, а также для написания обучающей компьютерной программы.

Думается, что проведенный нами анализ проблемы формализации лингвистических знаний (на материале русской пунктуации) открывает новые области, требующие специализированного исследования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат филологических наук Анненкова, Елена Алексеевна, 2004 год

1. Автоматизация анализа научного текста. - Киев: «Наукова думка», 1984.

2. Автоматизация издательской деятельности. Ч. I. Применение текстового процессора Microsoft Word в настольных издательских системах. М., 1989.

3. Агеев В.Н. Семиотика. М.: Изд-во «Весь мир», 2002.

4. Актуальные вопросы структурной и прикладной лингвистики. М.: Наука, 1980.

5. Амирова Т.А. К истории и теории графемики. М.: «Наука», 1977.

6. Андрющенко В.М. 1985. Машинный фонд русского языка: постановка задачи и практические шаги // Вопросы языкознания. 1985. № 2.

7. Андрющенко В.М. 1993. Использование ЭВМ в лингвистических исследованиях // Вопросы языкознания. 1993. № 4.

8. Анисимов А.В. Компьютерная лингвистика для всех: Мифы. Алгоритмы. Язык. Киев: Наук, думка, 1991.

10. Ю.Арапов М.В. Система знаков препинания в русском языке. («Синтаксис знаков препинания».) // Труды III Всесоюзной конференции по информационно-поисковым системам и автоматизированной обработке научно-технической информации. Москва: ВИНИТИ, 1967, Т. 2.

11. Арутюнова Н.Д. Предложение и его смысл. М.: Наука, 1976. - 381 с.

12. Асиновский А.С., Кузнецова Е.Ж. и др. К вопросу об автоматизации лингвистических исследований // Вопросы языкознания. 1986. № 4.

13. Бабайцева В.В. Синтаксис и пунктуация.- М.: Просвещение, 1979.

14. Бабицкий К.И. К вопросу о моделировании структуры простого предложения //Проблемы структурной лингвистики. М.; Наука, 1962.

15. Базы данных России: Каталог. Москва: «НТЦ «Информрегистр», 1963.

16. Бектаев К.Б., Пиотровский Р.Г. Математические методы в языкознании. Ч И. Теория вероятностей и моделирование нормы языка. -Алма-Ата, 1973, -281с.

17. Белоногов Г.Г. 1973. Автоматизированные информационные системы. -М.: «Советское радио», 1973.

18. Белоногов Г.Г., Загика Е.А., Новосёлов А.П. 1987. Автоматизация лингвистической обработки словарей в системе НТИ. //Вопросы кибернетики. Прикладные аспекты лингвистической теории/ Под ред. А.П.Ершова. М., 1987.

19. Бидер И.Г. Добрина К.Н. Об одном способе формального описания синтаксиса. // Формальное описание структуры естественного языка. Сб. научных трудов /Под ред. А.С.Нариньяни. - Новосибирск, 1980.

20. Бирюков Б.В., Геллер Е.С. 1973. Кибернетика в гуманитарных науках. -М.: Наука, 1973.

21. Бирюков Б.В. 1974 Кибернетика и методология науки. М.: Нука, 1974.

22. Бирюков Б.В. 1985. Жар холодных чисел и пафос абстрактной логики. Формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики. -2-е изд. М.: Знание, 1985. - 192с.

23. Блинов Г.И. Методика изучения пунктуации в школе. М.: Просвещение, 1990.

24. Буторов В.Д Семантика // Лингвистические проблемы функционального моделирования речевой деятельности. Вып. II. Л.: Изд. Ленингр. ун-та, 1974.

25. Вайсберг Б.С. Многофункциональный текстовый редактор Multi-Edit; 5.00. Краткий справочник. «Обнинск», 1993

26. Валгина Н.С. Принципы русской пунктуации. - М., 1972.

27. Валгина Н.С. Русская пунктуация: принципы и назначение. - М.: Просвещение, 1979. 125 с.

28. Васильев В.И. 1981. Техника научного книгопечатания. - М., 1981.

29. Васильев Л.М. 1990. Теория и методология современного языкознания. Принципы знаковости и формальности языка. - Уфа, 1990.

30. Вашкевич Ю.Ф. и др. Редактор текстов ChiWriter. Справочник. М., 1993.31 .Ветров А.А. Методологические проблемы современной лингвистики. - М., 1973.т

31. Виноградов B.B. Проблемы современного русского правописания. - М., 1964.

32. Волкова В.Н. 1993. Методы формализованного представления систем. -С-П, 1993.

33. Волкова В.Н. 1999. Искусство формализации. С-П, 1999.

34. Волоцкая З.М Опыт построения русского языка в его письменной форме. Изд. «Наука», М., 1964.

35. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник: (Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах). 2-е изд., пер. и доп. - М.: Изд. «Либерея», 2001.- 536 с.

36. Гальперин И.Р. Информативность единиц языка. - М., 1974.

37. Гарвин П. Алгоритм синтаксического анализа. //Автоматический перевод.-М., 1971.

38. Гейн А.Г. Информатика: Учеб. Для 10-11 кл. общеобразоват. учр. - М., 2002.

39. Герд A.C. Русская морфология и Машинный фонд русского языка

40. Вопросы языкознания. 1986. № 6.

41. Гируцкий A.A. Общее языкознание: Учеб. пособие для студентов вузов / А.А.Гируцкий. Изд-е 2-е. - Мн.: «ТетраСистемс», 2001.- 304.

42. Гладкий A.B., Мельчук И.А. 1971. Грамматика деревьев. Опыт формализации преобразования синтаксических структур естественного языка. // Информационные вопросы семиотики, лингвистики и автоматического перевода. М., 1971. Вып. 1.

43. Гладкий A.B. 1985. Синтаксические структуры естественного языка вавтоматизированных системах общения. М.: Наука, 1985.

44. Горский Д.П. Гносеологические проблемы формализации. - Мн.: «Наука и техника», 1969.

45. Гусева Е.К. К проблеме понимания ЭВМ графематического уровня языка. // Кибернетическая лингвистика. М.: Наука, 1983.

46. Денисов П.Н. Принципы моделирования языка. М., 1965.

47. Дешериева Т.И. Некоторые проблемы грамматической семантики в связи с особенностями формализации в естественных языках // Вопросы языкознания. 1977. № 4.

48. Долинина И.Б. Гипотеза «глубины» и проблема « громоздкости» предложения. // Инвариантные синтаксические значения и структура предложения. Изд. «Наука», М., 1969.

49. Дудников A.B. Методика пунктуации в связи с изучением синтаксиса простого предложения. М., 1955.

50. Ершов А.П. Машинный фонд русского языка (Внешняя постановка вопроса) // Вопросы языкознания. 1985. № 2.

51. Ефимов М.В. Автоматизация технологических процессов. М., 1989.

52. Ибраев Л.И. Надзнаковость языка (К проблеме отношения семиотики и лингвистики)// Вопросы языкознания. 1981. № 1.

53. Избицкий Э. Инструкция по компьютерной технологии // Полиграфия. 1999. № 6.

54. Издательское дело и полиграфия. Допечатные процессы и оборудование/ Под ред. Б.С. Горбачевского. М., 1991.

55. Иомдин Л.Л. Автоматическая обработка текста на естественном языке. -М., 1990.

56. Иорданская Л.Н. О некоторых свойствах правильной синтаксической структуры // Вопросы языкознания 1963. № 4.

57. Искусственный интеллект: Справочник: в 3 кн. // Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь. 1990.

58. Использование ЭВМ в лингвистических исследованиях. Киев: Наук, думка, 1990.

59. Ицкович В.А. Опыт описания современной пунктуации. // Нерешенные вопросы русского правописания. -М.: Наука, 1974.

60. Коверин A.A. Экспериментальная проверка лингвистических моделей на ЭВМ. Иркутск, 1987.

61. Кодухов В.И. Общее языкознание. М., 1974.

62. Кокорина С.И. О реализации структурной схемы предложения // Вопросы языкознания. 1975. № 3.

63. Колодяжная Л.И. Автоматическое выделение фрагментов размеченной словарной статьи в филологических словарях. // Вопросы кибернетики. Прикладные аспекты лингвистической теории / Под ред. А.П.Ершова. -М., 1987.

64. Корнеев В.В., Гареев А.Ф. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000.

65. Крейдлин Г.Е. Математика помогает лингвистике. М.: Просвещение, 1994.

66. Ланда Л.Н. Алгоритмы и программированное обучение. М., 1965.

67. Лаптева O.A. К формально-функциональному моделированию системы устно-разговорного синтаксиса. // Вопросы языкознания. 1997. № 2.

68. Лекомцев Ю.К. Основные положения глоссемантики // Вопросы языкознания. 1962. №4.

69. Лекомцев Ю.К. Введение в формальный язык лингвистики. - М.: Наука, 1983.

70. Лингвистические вопросы алгоритмической обработки сообщений. -М.: Наука, 1983.

71. Лингвистическая прагматика и проблемы общения с ЭВМ. М.: Наука, 1989.

72. Лингвистические проблемы автоматизации редакционно-издательских процессов. Киев: Наук, думка, 1986.

73. Лингвистические проблемы функционального моделирования речевой деятельности. Вып. II. Л.: Изд. Ленингр. ун-та, 1974.

74. Ломтев Т.П. Основные направления в развитии структуры простого предложения в славянских языках. // Славянское языкознание. VII авг. 1973. Доклады советской делегации. М.: Наука, 1973.

75. Лосев А.Ф. Введение в общую теорию языковых моделей. М.: Наука, 1968.

76. Ляхович В.Ф. Основы информатики. Ростов н/Д: «Феникс», 1996.

77. Маковский М.М. Проблемы лингвистической комбинаторики // Вопросы языкознания. 1985. № 3.

78. Малаховский Л.В. О способах обработки знаков препинания при автоматическом переводе с английского языка на русский. // Статистика речи и автоматический анализ текста. Л.: Наука, 1971.

79. Малащенко В.П. 1966. Использование алгоритмов при обучении русскому языку. Изд. Рост, ун., 1966.

80. Малащенко В.П. 1978. Алгоритмы на уроках русского языка. Уч. Пособие. Ростов-на-Дону, 1978.

81. Малащенко В.П. 2001. Алгоритмический метод: проблемы и решения. Известия Юж. отд РАО. Вып. 3, Ростов-на-Дону, 2001.

82. Марчук Ю.Н. 1974. Некоторые тенденции в разработке информационных языков. // Машинный перевод и прикладная лингвистика. Вып. 17, 1974.

83. Марчук Ю.Н. 1983. Проблемы машинного перевода. М.: Наука, 1983.

84. Маслов Ю.С. Введение в языкознание. -М.: Высшая школа, 1975.

85. Машинный фонд русского языка: идеи и суждения. М.: Наука, 1986.

86. Мельчук И.А. 1963. Автоматический анализ текстов. // Славянское языкознание. М. 1963.

87. Мельчук И.А. 1964. Автоматический синтаксический анализ. Т. 1. -Новосибирск, 1964.

88. Мельчук И.А. 1974. Опыт теории лингвистических моделей. М.: Наука, 1974.

89. Методологические проблемы языкознания. Киев, 1988.

90. Методы программирования. М., 2000.

91. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. -М.: Наука, 1987.

92. Моисеев А.И. Письмо и язык // Вопросы языкознания. 1983. № 6.

93. Москальская О.И. Проблемы системного описания синтаксиса. М.:наука, 1981.

94. Мороховская Э.Я. Основные аспекты общей теории лингвистических моделей. Киев «Вища школа», 1975.

95. Мусин К.А. Новости текстового процессора Microsoft Word для Windows 6.-М.: ABF, 1994.

96. Мустайоки А. возможна ли грамматика на семантической основе? // Вопросы языкознания. 1997. № 3.

97. Мухин А.М. Лингвистический анализ. Теоретические и методологические проблемы. Изд. «Наука», Лен. отд., Л., 1976.

98. Наумович А.Н. Современная русская пунктуация. Мн.: Вышейшая шк., 1988.

99. Нелюбин Л.Л. Рецензия на книгу «Закономерности структурной организации научно-реферативного текста» Киев, 1983 // Вопросы языкознания. 1989. № 3.

100. Никитина С.Е. Тезаурус по теоретической и прикладной лингвистике. (Автоматическая обработка текста) Изд. «Наука», М., 1978.

101. Новиков А.И. Семантика текста и ее формализация. М.: Наука, 1983.

102. Основы инженерной психологии. Учеб. для техн. вузов. / Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Высшая школа, 1986.

103. Падучева Е.В. Предварительное членение фразы при синтаксическом анализе. // Лингвистические исследования по машинному переводу. - М.: ВИНИТИ, 1961.

104. Пазухин P.B. Рецензия на книгу Ю.С. Степанова «Методы и принципы современной лингвистики. М.: Наука, 1975. // Вопросы языкознания. 1977. № 5.

105. Пиотровский Р.Г. 1979. Инженерная лингвистика и теория языка. - Л.: Наука, 1979.

106. Пиотровский Р.Г. 1981. Лингвистические аспекты «искусственного разума» // Вопросы языкознания. 1981. № 3.

107. Полиграфическая промышленность. Перспективы автоматизации издательских процессов. - М., 1974.

108. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982.

109. Попов Э.В. 1987. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987.

110. Почечуев А.Н. Вычитка рукописи. М., 1955.

111. Проблемы вычислительной лингвистики и автоматической обработки текста на естественном языке / Отв. ред. В.М.Андрющенко. -М.: Изд. Московского ун-та, 1980.

112. Проблемы рукописной и печатной книги. М. 1976.

113. Пумпянский АЛ. К вопросу о материальной стороне языка // Вопросы языкознания. 1986. № 3.

114. Развитие синтаксиса современного русского языка. М., 1966.

115. Распопов И.П. 1970. Строение простого предложения в современном русском языке. -М.: Просвещение, 1970.

116. Распопов И.П. 1973. Очерки по теории синтаксиса. Воронеж: Изд. Воронежского университета, 1973

117. Ревзин И.И. 1962. Модели языка. -М., 1962.

118. Ревзин И.И. 1967. Метод моделирования и типология славянских языков. -М.: Наука, 1967.

119. Реформатский A.A. 1933. Техническая редакция книги. Тория и методика работы. М., 1933.

120. Реформатский A.A. 1963. О перекодировании и трансформации коммуникативных систем. // Исследования по структурной типологии. -М., 1963.

121. Родичева Э.И. Об одном подходе к построению модели диалога «человек ЭВМ» на редуцированном проблемно-ориентированном языке. // Актуальные вопросы структурной и прикладной лингвистики. М.: Изд. Московского университета, 1980. - 232 с.

122. Рождественский Ю.В. Лекции по общему языкознанию. М.: «Высшая школа», 1990.

123. Рузавин Г.И. 1984. Математизация научного знания. М. 1984.

124. Рузавин Г.И. 1997. Логика и аргументация: Учебное пособие. М., 1997.

125. Румянцев М.К. Естественная и искусственная речь: языкознание. Кибернетика// Вопросы языкознания. 1986. № 5.

126. Севбо И.П. Графическое представление синтаксических структур и стилистическая диагностика. Киев: «Наукова думка», 1981.

127. Секерина И.А. Американские теории синтаксического анализа предложения // Вопросы языкознания. 1996. № 3.

128. Современный русский литературный язык: Учебник / Под ред. П.П. Леканта. -М.: «Высшая школа», 1982.

129. Степанов Ю.С. Методы и принципы современной лингвистики. - М., 1975.

130. Структурная и прикладная лингвистика. Сборник статей. Вып. 3 - Л.: Издательство Лен. университета, 1987.

131. Структурно-математические методы моделирования языка. Тезисы, докладов и сообщений. Ч.П. Киев, 1970.

132. Текстовый редактор. // Вычислительная техника и ее применение. - М., 1993, №3.

133. Теория и методология языкознания: Методы исследования языка. - М., 1989.

134. Турыгина Л.А. Моделирование языковых структур средствами вычислительной техники. - М., 1988.

135. Уханов Г.П. Типы предложений разговорной речи, соотносительные со сложными синтаксическими единствами. (Предложения с препозитивной придаточной частью) // Развитие синтаксиса современного русского языка. М., 1966.

136. Федоров А.К. Трудные вопросы синтаксиса. Пособие для учителя. - М.: Просвещение, 1972.

137. Филин В. Программное обеспечение в современной полиграфии 7/ Журналист, 2000, №11.

138. Фитиалов С.Я. О моделировании синтаксиса в структурной лингвистике. // Проблемы структурной лингвистики. М.: Изд. Академии наук СССР, 1962.

139. Фрид Э. Элементарное введение в абстрактную алгебру. М.: Мир, 1979.

140. Хансен К. Пути и цели структурализма // Вопросы языкознания. 1959. №4.

141. Хейс Д.Г. Методы исследований в области автоматического перевода. // Автоматический перевод. М. 1971.

142. Цыганенко A.M. Введение в автоматизацию редакционно-издательских процессов. М., 1990.

143. Шаляпина З.М. Автоматический перевод: эволюция и современные тенденции // Вопросы языкознания. 1996. № 2.

144. Шварцкопф Б.С. Современная русская пунктуация: система и ее функционирование. -М.: Наука, 1988. 192 с.

145. Шведова Н.Ю. 1964. Об активных процессах в современном русском синтаксисе // Вопросы языкознания. 1964. № 2.

146. Шведова Н.Ю. 1967. Парадигматика простого предложения в современном русском языке (опыт типологии). // Русский язык. Грамматические исследования. М., 1967.

147. Шведова Н.Ю. 1973. О соотношении грамматической и семантической структуры предложения // Славянское языкознание. VII августа 1973. Доклады советской делегации. М.: Наука, 1973.

148. Шемакин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики. М.: МГОУ, «Росвузнаука», 1992. - 114 с.

149. Ширяев Рецензия на книгу Б.С. Шварцкопфа «Современная русская пунктуация: система и ее функционирование», М., 1988. / Вопросы языкознания. 1991. № 2.

150. Шрейдер Ю.А. О понятии «математическая модель языка». - М.: Знание. 1971.-64 с.

151. Электронная техника в процессах корректуры и редактирования. - М., 1973.

152. Юрченко В.В. Функциональный подход к формализации знаний. // Искусственный интеллект и проблемы организации знаний. М., 1991.

153. Якобсон Р. Язык в отношении к другим системам коммуникации. // Избранные работы. М., 1985.1. Словари и справочники.

154. Ахманова О.С. Словарь лингвистических терминов. - М., 1969.

155. Большая советская энциклопедия. 3 -е изд. - М.: «Советская энциклопедия». 1977.

156. Грамматика современного русского литературного языка. - М.: Наука. 1970.-767 с.

157. Зализняк A.A. Грамматический словарь русского языка: Словоизменение. Ок. 100 ООО слов. М., 1987.

158. Кондаков Н.И. Логический словарь. -М.: Наука, 1971.

159. Лингвистический энциклопедический словарь / Глав. ред. В.НЛрцева. М.: Советская энциклопедия», 1990.

160. Новейший философский словарь/ Сост. Грицанов A.A. Мн., 1998.

161. Орфография и пунктуация. Ростов-на-Дону, 1996.

162. Розенталь Д.Э. Справочник по орфографии и пунктуации. -Челябинск, Юж.-Урал. кн. издательство; М. АО «Столетие», 1996. -368 с.

163. Русская грамматика. Т. II. Издательство «Наука», М. 1980.

164. Толковый словарь русского языка / Под редакцией С.И. Ожегова, Н.Ю. Шведовой. М., 1999.

165. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М., 1992.

166. Источники лингвистического материала Художественная литература

167. Алексеев С. Сокровища Валькирии: роман: В 2 кн.- М.: Ковчег. 1995.

168. Алешина Л. О вежливости, о такте, о деликатности. JL: Лениздат. 1990.-255 с.

169. Аксенов В. Остров Крым. М.: Изограф. 2000. - 320 с.

170. Аксенов В. Скажи изюм. М.: Изограф. 1999. - 408 с.

171. Акунин Б. Левиафан. М.: «Захаров», 2001.

172. Акунин Б. Пелагия и белый бульдог: Роман. М.: ООО «Изд-во Астрель», 2001.-288с.

173. Амонашвили Ш. Амон-Ра. Легенда о камне. М.: Беловодье, 2002. - 496с.

174. Бондарев Ю. Бермудский треугольник: Роман. М.: Мол. гвардия, 2000.-255с.

175. Бреславский Б.Б. Мёд и медолечение. Ростов-на-Дону: Молот, 1990. Ю.Довлатов С. Встретились, поговорили. - СПб.: Азбука, 2001. - 528с. П.Достоевский Ф.М. Дневник писателя: Избранные страницы. - М.:

176. Современник, 1989. 557с. 12.3алыгин С. Ирунчик: Повесть. - М.: Роман-газета, 1998, № 19.

177. Иванов A.C. Вечный зов: Роман. В 2-х кн. Красноярск: Гротеск, 1993.

178. Ильф И.А., Петров Е.П. Двенадцать стульев. Золотой телёнок: Романы. - Изд-во Ростовского унив-та, 1986. 656с.

179. Ким А. Отец-лес: Роман. М.: «Сов. писатель», 1989. - 400с.

180. Климов Г. Имя моё легион: Роман. Краснодар: «Сов. Кубань», 1994. -512с.

181. Куприн А.И. Повести. Ростовское книжное изд-во, 1980. - 320с.

182. Маканин В. Предтеча: Повесть. М.: Роман-газета, 2002, № 16.

183. Маринина А. Когда боги смеются: Роман. М.: Изд-во ЭКСМО-Пресс, 2000.-448с.

184. Маркова Е.Г. Актриса: Роман. М.: Изд-во «Олимп», 2001. - 349с.

185. Мурашова М. Просто жизнь. М.: Изд-во «Метагалактика», 2001. - 288с.

186. Набоков В.В. Приглашение на казнь. - М.: Слово, 1999. - 680с.

187. Пелевин В.О. Жизнь насекомых. М.: Вагриус, 2003. - 240с.

188. Пелевин В. Generation «П»: Роман. Рассказы. М.: Вагриус, 2001. -696с.

189. Пелевин В. Затворник и шестипалый. Желтая стрела: Повести. М.: Вагриус,2001. - 224с.

190. Пелевин В. Омон Ра. Принц Госплана: Романы и новеллы. М.: Вагриус,2001. - 398с.

191. Пелевин В. Чапаев и пустота: Роман. М.: Вагриус, 2001.

192. Песков В. Таёжный тупик. М.: Роман-газета, 2001 № 17.

193. Платонов А.П. Одухотворённые люди: Рассказы о войне. М.: Правда, 1986.-430с.

194. Платонов А. Ювенильное море //Антология русской поэзии и прозы. XX век. - М.: Изд. дом «Круглый год», 1994.31 .Поляков Ю.М. Козлёнок в молоке. М.: Роман-газета, 1996, № 14.

195. Поляков Ю.М. Небо падших. Демгородок. - М.: Роман-газета, 1996, № 14.

196. Пьецух В.А. Я и прочее: Циклы. Рассказы. Повести. Новая московская философия: Роман. М.: Худ. лит., 1990. - 334с.

197. Солоухин В.А. Каравай заварного хлеба. М.: Правда, 1986. - 416с.

198. Сухотина-Толстая T.JI. Дневник. М.: Правда, 1987. - 576с.

199. Токарева B.C. Мало ли что бывает.: Повести и рассказы. М.: ООО «Изд-во ACT», 2001. - 476с.

200. Толстой А.Н. Публицистика. Т. 10. М.: Сов Россия, 1975.

201. Трифонов Ю. Московские повести. М.: Сов. Россия, 1998. - 480с.

202. Успенский Э. Лжедмитрий второй настоящий: Роман. М.: Росмэн, 1999.

203. Хайрюзов В. Сербская девойка: Повесть. М.: Роман-газета, 1998, № 19.

204. Шаламов В. Рассказы //Антология русской поэзии и прозы. XX век. - М.: Изд.дом «Круглый год», 1994.1. Периодическая печать42.«Аргументы и факты» (газета), № 7, 17, 31-54, 2003; №1-7,2004.43.«Аргументы и факты на Дону» (газета), № 31-54,2003; № 1-7,2004.

205. Лингеистический алгоритм "Гире в простом предложении между главными тонами

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

1

1 Аккредитованное образовательное частное учреждение высшего профессионального образования «Московский финансово-юридический университет МФЮА»

В статье проведен обзор эпистемической модальной логики, формализующей рассуждения о знаниях. Особое внимание уделено связанной с эпистемической логикой так называемой проблеме логического всеведения и попыткам ее преодоления в рамках модального подхода. Анализ показал, что по способу решения данной проблемы эти попытки образуют два направления. Одно из них основано на искусственном ослаблении дедуктивных возможностей агента, другое направление имеет в своей основе введение в логический язык специальных модальных операторов, трактуемых как «ментальные усилия», необходимые для получения какого-либо знания, выраженного в виде логических формул. Обосновывается необходимость введения провалов значения в рассмотрение эпистемических контекстов для выражения незнания в некотором мире. Предлагается построение эпистемической трехзначной логики, третьим значением которой является провал значения.

эпистемическая логика

логическое всеведение

логика знания и мнения

модальная логика

1. Арапова Г.В. Проблема логического всеведения и его теоретико-познавательные основания // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 8, ч. 1.

2. Арапова Г.В. Проблемы формализации знания в эпистемической динамической логике // Математика, информатика, естествознание в экономике и обществе (МИЕСЭКО 2014). Труды Всероссийской научной конференции. – Москва, МФЮА, 2014. – 336 с.

3. Бежанишвили М.Н. Логика модальностей знания и мнения. – М., 2007. – 288 с.

4. Виньков М.М., Фоминых И.Б. Рассуждения о знаниях и проблема логического всеведения. Часть I. Модальный подход // Искусственный интеллект и принятие решений. № 4, 2011.

5. Смирнова Е.Д. Основы логической семантики: учеб. пособие. – М. : Высшая школа, 1990. – 144 с.

6. Хинтикка Я. Логико-эпистемологические исследования. – М.: Прогресс, 1980. – 447 с.

7. Hintikka J. Knowledge and belief. Ithaca; N.Y., 1962. – 162 P.

8. HoD.N. Logical omniscience vs. logical ignorance. On a dilemma of epistemic logic, Progress in Artificial Intelligence. Proceedings of EPIA’95, LNAI, vol. 990, Springer Verlag, 1995, pp. 237-248.

9. Ho D.N. Resource bounded reasoning about knowledge. Dissertation zurerlandung des Akademischen grades doctor rerumnaturalium. Universitat Leipzig. 2001.

10. Meyer, J-J C. Epistemic Logic, in Goble, Lou, ed., The Blackwell Guide to Philosophical Logic. Blackwell. 2001. 164 p.

Проблема формализации знания. В современной литературе отмечается, что формализация эпистемических контекстов стала потребностью во многих областях современной науки: информатике, экономике, лингвистике, эпистемологии. Мы полагаем, что проблема формализации знания в эпистемических модальных системах является лишь показателем того, что модальные системы не учитывают важнейших пресуппозиций, которые подразумеваются в утверждениях вида (1) «N знает, что А», (2) «N не знает, что А», (3) «N верит, что имеет место А», (4) «N не верит, что имеет место А». В настоящее время не существует единого взгляда на то, какое сочетание качеств наилучшим образом подходит для приемлемой во всех отношениях характеристики познающего субъекта.

Далее мы будем пользоваться термином рациональный агент для обозначения субъекта знания, обладающего знанием логических законов и правил вывода, а также способного строить логические следствия из известного ему знания. При этом рациональным агентом является любая система, обладающая вышеназванными качествами (таким образом рациональным агентом может быть как человек, так и компьютер).

Моделирование эпистемических свойств рациональных агентов в качестве теоретического основания должно иметь формальную теорию знания - специализированную для этой цели эпистемическую логику. Подобные эпистемические системы начали строиться в середине прошлого века, в настоящее время существует множество различных эпистемических систем, формализующих контексты знания. Однако идеализации, использовавшиеся при построении этих систем, оказались слишком сильными для того, чтобы дать адекватную формализацию рассуждений рациональных агентов . Данные идеализации не учитывают ряд особенностей рациональных агентов, таких как ограниченность во времени, т.е. не способность получать мгновенно все следствия из имеющихся знаний, необходимость в т.н. ментальных усилиях, агент должен думать, чтобы получить следствия, должен знать правила вывода и порядок их применения. Для устранения проблем формализации знания и их причин, на наш взгляд, потребуется построение такой эпистемической системы, которая будет отражать основные пресуппозиции подобных высказываний.

Наиболее подходящей системой, удовлетворяющей основные выделенные нами требования к формализации эпистемических контекстов является динамическая эпистемическая логика , построенная на базе модальной логики и дополненная оператором времени, учитывающим одновременно знание агентом правил вывода.

1. Эпистемическая логика

1.1 Язык эпистемической логики К.

Алфавит модальной эпистемической логики:

Модальный оператор К снабжается нижним индексом i, обозначающим агента знания. Соответственно, КiА (где А любая формула) следует читать как «агент i знает, что А».

Формула определяется индуктивно:

1.2 Аксиомы модальной эпистемической логики

Система К.

Система Т.

Система S4.

Система S5.

Аксиомы модальных доксастических систем.

Правила вывода для всех систем одинаковы:

В дальнейшем также возможно использование производного правила вывода

() ККВ-- правила монотонности.

1.3 Проблема логического всеведения

За основу эпистемической логики принимается модальная пропозициональная логика. В модальной логике оператор: «» читается как «необходимо, что», и сама логика является логикой необходимости. В эпистемической логике аксиомы модальной логики получают иное прочтение, что и приводит к парадоксу логического всеведения

(1) АА (если доказуемо А, то доказуемо, что необходимо А),

(2) ( () В (если необходимо (АВ) и необходимо А, то необходимо В).

В модальном исчислении эти положения не приводят к проблеме всеведения, так как в нем вообще не учитывается знание субъекта. Но когда оператор необходимости трактуется как оператор знания, мы сталкиваемся с проблемой:

(3) читается: «если доказуемо А, то доказуемо, что агент N знает А», т.е. из доказуемости следует знание субъектом всех доказуемых истин;

(4) читается: «если агент N знает (АВ) и агент N знает А, то агент N знает В»,

т.е. из знания одних высказываний следует знание всех их логических следствий.

Принятие положений (7) и (8) в эпистемической логике приводит к так называемому логическому всеведению:

  1. субъект познания знает все логические законы;
  2. субъект познания знает все логические следствия из логических законов;
  3. субъект познания знает все логические следствия из имеющихся у него самого знаний.

Таким образом, в эпистемической модальной логике встает вопрос о возможности применения некоторых правил и аксиом пропозициональной модальной логики.

Проблема логического всеведения и последствия ее устранения

Мы проанализировали разные эпистемические модальные системы в , однако все они страдают, по крайней мере, от одной из двух проблем:

  1. Субъект познания обладает всеми или некоторыми вариантами логического всеведения;
  2. Эпистемическая система не отражает способности субъекта строить логические выводы, не учитывает рациональность субъекта; под термином «рациональность субъекта» понимается не разумность субъекта, а его способность строить выводы из имеющегося знания.

Вторая проблема появляется в результате устранения первой. При попытке решить проблему логического всеведения в эпистемических системах теряются свойства рациональности субъекта познания. Следует сказать, что это слишком дорогая цена решения вопроса, ведь агент тогда хоть и не обладает всеведением, но и не «способен» строить выводы из своего знания.

Таким образом, сложились две группы эпистемических систем, в одних сохраняется проблема логического всеведения, например, в стандартной эпистемической логике; в других не отражается рациональность субъекта (система невозможных возможных миров Я. Хинтикки, В. Ранталы, странные миры С. Крипке).

2. Динамическая эпистемическая логика

Новизна данного подхода состоит в том, что помимо учета фактора времени в рассуждениях о знании, в нем учитывается также знание агентом правил вывода. В рассуждениях о знании, с нашей точки зрения, присутствует не только логическая составляющая, т.е. правильность построения выводов, но также важно учитывать время, которое требуется агенту для выведения следствия, агент может не обладать всеми необходимыми посылками, система в которой строится вывод может оказаться неразрешимой, и тогда вывод представляет собой творческий процесс, результат которого тем не менее не гарантирован, также важным является ментальное усилие. Так как даже если агент знает все посылки, правила вывода и алгоритм решения задачи, тем не менее он может не продумать, не осуществить решение задачи, и тогда он не будет знать следствие, хотя в большинстве логических систем окажется, что агент знает данное следствие. В динамической системе используется язык модальной эпистемической логики, но к модальному оператору КА «агент а знает, что А» добавляется оператор A, который читается «А истинно после некоторого времени обдумывания агентом i». Формула A является сокращением для ¬¬A и читается «агент i всегда знает А». Модальное выражение A можно также понимать как оператор временной логики «в некоторый будущий момент времени», но время в нем является субъективным, т.е. зависимым от агента, его действий. Введение оператора является важным мометном в эпистемической логике, так как помимо учета времени он позволяет учитывать как ментальные усилия агента, так и знание правил вывода и алгоритма построения вывода. Введение подобного оператора является, с нашей точки зрения, интересной попыткой решить проблему логического всеведения и представляет собой наиболее адекватный метод формализации рассуждений о знании в современной логике. Далее динамическая эпистемическая логика строится как расширение эпистемической логики К.

Язык динамической эпистемической логики

Пусть Agent = {1,…,N} - множество агентов и - язык эпистемической логики. Тогда есть минимальное множество такое, что

Конъюнкция и дизъюнкция определяются обычным образом. α является аббревиатурой для ¬ ¬ α. Формула α читается «то, что α истинна, будет эксплицитно известно агенту i, если у него будет правильный ход мысли», формула α читается «то, что α истинна, обязательно будет эксплицитно известно агенту i, при любом ходе его мысли».

Аксиомы и правила вывода

Если В может быть выведено из посылок А1,…,Аm посредством правил R1,…,Rn, тогда соответствующая эпистемическая аксиома будет записываться КiА1&…&КiAmКiB. Таким образом, принимаются следующие схемы аксиом.

Динамическая эпистемическая система К:

1. Аксиомы пропозиционального исчисления.

2. (A→В)→ (А→ B) (аксиома временной логики 1).

3. A → А (аксиома временной логики 2).

4. КiА&Кi(A→В) →КiB (аксиома указывает на то, что агент умеет пользоваться правилом modusponens).

5. КiA→ КiА (Эта аксиома принимается для сохранения знания агентом некоторой уже полученной формулы, т.е. агент не забывает известных ему формул в процессе рассуждения.)

6. Кi(A→(В→А))

7. Кi((A → (В→С)) → ((A→В) →(А→С)))

8. Кi((¬В→¬А) → (А→В))

Аксиомы 6,7,8 указывают на способность агента пользоваться аксиомами классической логики.

9. A → А

10. КiA→А (аксиома Т)

11. Кi(КiA→А)

12. КiA → КiКiА (аксиома S4, положительная интроспекция).

Аксиома отрицательной интроспекции ¬КiA →Кi¬КiА не может быть использована, так как на следующем мыслительном шаге формула, которая была не известна, может стать знанием агента.

13. КiА&КiВ →< Fi >Кi(A&B)

14. Кi(A&B) →< Fi >КiА

15. < Fi >Кi(Аv¬А)

16. КiA→¬Кi¬А (аксиома D, вариант аксиомы ¬Кi(А&¬А)).

Правила вывода:

1. Правило modusponens.

2. ⊢А ⊨⊢А правило модализации для временной логики.

Принципиальным отличием данной динамической эпистемической логики является наличие оператора, так как за счет его введения устраняются все варианты логического всеведения, но при этом система адекватно отражает способность агентов знания делать выводы и строить доказательства. Но при этом мы не видим принципиального отличия данной системы от системы Бежанишвили М.Н., так как в ней выводы агента не ограничиваются его знанием правил вывода как в динамической эпистемической логике, однако это подразумевается самим набором аксиом, которые представляют собой набор правил вывода, которыми способен пользоваться агент.

В описанном нами варианте динамической эпистемической логики решаются все варианты проблемы логического всеведения, указанные в . Однако выводимой оказывается формула Кi(Аv¬А) и соответственно формула КiАvКi ¬А, которая также является, с нашей точки зрения, вариантом проблемы логического всеведения, так как агент при условии, что он знает правила вывода, и наличии ментального усилия, обязательно будет знать, что А - истинна, либо, что А - ложна. Мы полагаем, что данный вариант проблемы логического всеведения связан с тем, что логика принимаемая в динамической эпистемической логики является двузначной.

Введение истинностно-значных провалов в эпистемическую модальную логику

В семантике возможных миров для эпистемической логики предполагается, что выделяются миры не объективные, образованные логическими возможностями при соблюдении основных законов логики, а миры соответствующие знаниям агентов. Таким образом, в любом варианте построения миров знания эмпирических агентов во всех выделяемых мирах будут появляться высказывания, значения которых агенту не известны. При этом можно выделить два рода таких высказываний: одни из них не известны агенту и не осознаются им (именно относительно такого рода высказываний можно применить принцип Кузанского, согласно которому, чем больше мы познаем, тем больше наше незнание); другие же из них не известны агенту, но осознаются им (так, например, мы можем осознавать высказывание «Множество простых чисел является бесконечным», однако мы не знаем является ли оно истинным). В эпистемической динамической логике введение оператора, соответствующего ментальным усилиям агентов, позволяет ограничить множество миров знания только осознаваемым знанием, т.е. эксплицитным. Поэтому мы принимаем следующее допущение: чем больше возможных миров потребуется для описания знания некоторого агента, тем меньше он знает, а агент, обладающий всеведением, будет иметь только один возможный мир, совпдадающий с актуальным миром.

В случае если агент не знает некоторое высказывание, то он рассматривает пару возможных миров: один, в котором это высказывание истинно, и другой, в котором это высказывание ложно. Но каким будет это высказывание в исходном, актуальном мире? Очевидно, ему должен соответствовать провал в значении, и именно там, где есть провал значения, появляется пара новых возможных миров. Следовательно, для построения логики относительно актуального мира знаний агента требуется введение истинностно-значных провалов. В ином случае значение некоторого высказывания в актуальном мире знаний агента i, если верно остается неопределенным и никак не отражается в логике.

При этом логика будет строиться иначе, чем логика с провалами значений в . Она отличается, во-первых, тем, что принимается иная система аксиом; во-вторых, за основу берется трехзначная логика Клини (К3) с провалами значений, и отказом от принципа исключенного третьего для предложений с провалами значений. В трехзначной эпистемической логике формула Кi(Аv¬А) не является выводимой, таким образом проблема логического всеведения решается в полной мере.

Рецензенты:

Карулин В.П., д.т.н., профессор, ведущий научный сотрудник ФГБНУ «Госметодцентр», Министерство образования и науки РФ, ФГБНУ «Государственный научно-методический центр», г. Москва.

Пьянков В.В., д.т.н., доцент, ведущий научный сотрудник ФГБНУ «Госметодцентр», Министерство образования и науки РФ, ФГБНУ «Государственный научно-методический центр», г. Москва.

Библиографическая ссылка

Арапова Г.В. ПРОБЛЕМЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ КОНТЕКСТОВ ЗНАНИЯ В ЭПИСТЕМИЧЕСКОЙ МОДАЛЬНОЙ ЛОГИКЕ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 4.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=14099 (дата обращения: 01.02.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

С появлением миллионов персональных компьютеров доступ к вычислительной технике помимо профессиональных программистов получили две большие группы непрограммирующих пользователей. Первую группу составляют люди относительно низкой и средней квалификации: секретари, клерки, лаборанты, кассиры и другие технические работ­ники. Во вторую группу входят высококвалифицированные специалисты народного хозяйства и социальной сферы: ученые, конструкторы, технологи, экономисты, юристы и т. д.

С другой стороны, большая часть компьютерного парка планеты до сих пор используется для решения сравнительно простых задач. Например, в качестве пишущей машинки при оформлении документации и редактировании текстов, в режиме электронного карандаша при рисовании чертежей, диаграмм и картинок, для ввода, поиска, сортировки и пересылки информации и т. д. Хотя названные услуги несомненно полезны и экономят немало времени, они почти совсем не касаются одной из наиболее важных проблем: профессиональных знаний и умений высококвалифицированных специалистов, т. е. содержательной, творческой стороны решаемых ими сложнейших профессио­нальных задач.

Впрочем, этому вряд ли стоит удивляться. Ведь знания специалиста сегодня в большинстве случаев находятся в его собственной голове,а отнюдь не в компьютере. В этих условиях вполне естественно, что машина не может их обрабатывать. Чтобы выйти из положения, надосделать, на первый взгляд, очень простую вещь: “вытащить” знания из головы специалиста и “засунуть” их в компьютер, т. е. осуществитьтак называемую формализацию знаний . При этих условиях компьютер сможет выполнять уже не поверхностную, аглубокую обработку знаний.

Сегодня лишь очень немногие специалисты народного хозяйства имеют опыт эффективной формализации знаний. Основная часть работников плохо представляет, о чем идет речь. Причина проста: прежние методы формализации были настолько сложны, что попросту отпугивали людей. После такой, с позволения сказать, “формализации” самые примитивные знания приобретали настолько громоздкий, противоестественный и заумный вид, что даже человек, прекрасно знающий, о чем идет речь, глядя на формализованную запись, воспринимал ее, как загадочный ребус.

Традиционное компьютерное программирование иногда рассматривают как частный случай формализации знаний. Бытует мнение, что программисты лучше других умеют формализовать свои знания. Это не совсем так. Значительная часть знаний не попадает в текст программы, оставаясь в голове программиста. Как отмечает академик А. Ершов, “язык программирования кодирует объекты предметной области задачи, а наше знание об этих объектах остается за пределами програм­много текста” . Именно поэтому понять сложную программу в отсутствие ее автора очень трудно или даже невозможно. Приходится признать, что известные методы формализации несовершенны и нуждаются в серьезном обновлении.

Можно ли обойтись без когнитологов?

Существуют две точки зрения на проблему формализации. Согласно одной из них специалист, обладающий профессиональными знаниями (обычно его называют “эксперт”), не в состоянии самостоятельно, без посторонней помощи формализовать свои знания, так как задача формализации слишком трудна. Представитель этого направления Э. Фейгенбаум подчеркивает: “По опыту нам известно, что большая часть знаний в конкретной предметной области остается личной собственностью специалиста. И это происходит не потому, что он не хочет разглашать свои секреты, а потому, что он не в состоянии сделать этого - ведь специалист знает гораздо больше, чем сам осознает”. Утрируя, можно сказать, что согласно этой позиции эксперт отчасти напоминает собаку: глаза умные, а сказать (на формальном языке) ни­чего не может. Отсюда делается вывод, что для решения задачи формализации необходимы особые помощники - инженеры по знаниям (когнитологи), которые, действуя по специальной методике, интервьюируют эксперта, формализуют “извлеченные” из него знания и вводят их в компьютер.

Иную позицию занимает Г. Громов, полагающий, что эксперт должен формализовать свои знания самостоятельно, без помощи инженеров по знаниям и профессиональных программистов, точнее говоря, при их “минимальной технической поддержке”. Данный метод называется “автоформализация знаний” 4 .

Автоформализация полезна тем, что позволяет устранить ненужных посредников и избежать ошибок типа “испорченный телефон”. Здесь однако возникает вопрос. А сможет ли эксперт формализовать свои знания? Не окажется ли задача непосильной для него?

Для таких сомнений есть веские основания, поскольку прежние методы формализации в силу своей сложности практически исключали возможность успешного достижения цели. Поэтому, если мы действительно хотим перейти к самообслуживанию при формализации знаний, первое, что нужно сделать, - это упростить технологию формализации.