Многие задачи обработки естественного языка требуют анализа текста за пределами отдельных предложений. В последнее время исследователи начали подходить к этой проблеме с точки зрения дискурсивного анализа, что сделало его очень важной темой исследования. Среди существующих приложений дискурсивного анализа можно упомянуть генерацию текстов [1], вопросно-ответные системы [2], автоматическое реферирование [3]. Согласно теории риторических структур [4] текст представляется в виде иерархической структуры, узлами которой являются дискурсивные единицы (ДЕ), а ребрами или дугами ‒ функциональные семантические отношения (cause, contrast, evidence и т.д.). Ребра показывают мультинуклеарные отношения, где ДЕ равноправны (contrast, comparison); дуги указывают на мононуклеарные риторические отношения, где можно выделить ядро и сателлит (cause, evidence). Задача автоматического дискурсивного анализа, таким образом, состоит из следующих подзадач: выделение в тексте элементарных дискурсивных единиц (часто ‒ клауз) и построение из них наиболее вероятной структуры дискурсивного дерева.
Скачать PDF материалов научных сессий конференции МКПУ-2019 в архиве НИИ МВС ЮФУ: https://conf.mvs.sfedu.ru/wp-content/uploads/2021/07/7179--NC.pdf
Скачать PDF материалов научных сессий конференции МКПУ-2019 на сайте ООО «НИИ МВУС»: https://niimvus.org.ru/images/banners/MCPU-2019/7179--NC.pdf
Е. В. Чистова. Исследование методами искусственного интеллекта системы когнитивных операций, реализуемых в научных текстах // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019): материалы научных сессий; Южный федеральный университет. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2019. — С. 89–92.