Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Көпқабатты кеңейтілген семантикалық желілер (MultiNets) – бұл білімді бейнелеу парадигмасы және профессор доктор Герман Хелбигтің бұрынғы Семантикалық желілер негізінде әзірлеген, табиғи тілдік өрнектердің мағынасын ұсыну тілі. Ол InSicht деп аталатын неміс тіліндегі сұрақ-жауап жүйесінде қолданылады. Сондай-ақ, Хаген университетінің білім инженерлеріне MultiNet-ті үйрету үшін әзірлеген оқулық қолданбаны құруға да пайдаланылады. MultiNet – білімді бейнелеудің ең толық және жан-жақты сипатталған жүйелерінің бірі саналады. Ол шамамен 140 алдын ала анықталған қатынас және функциялар арқылы тұжырымдамалық құрылымдарды көрсетеді, олар жүйелі түрде сипатталған және формалды аксиоматикалық аппаратмен негізделген. Ұғымдар, қатынастық байланыстарынан өзге, қабатты атрибуттар мен олардың мәндерінің көпөлшемді кеңістігіне енгізілген. MultiNet-тің қарапайым семантикалық желілерден ерекшеленетін тағы бір ерекшелігі – толық ішкі желілерді капсулаға білу мүмкіндігі және осының нәтижесінде пайда болған тұжырымдамалық капсуланы жоғары деңгейдегі түйін ретінде ұсыну, ол өзі қатынастар мен функциялардың аргументі бола алады. MultiNet практикалық ЖТТ (Жаратылыс Тілді Іс өңдеу) қолданбаларында, мысалы, интернеттегі табиғи тіл интерфейстері немесе миллиондаған сөйлемдерден тұратын үлкен семантикалық түсіндірмелі корпус бойынша сұрақтарға жауап беру жүйелерінде қолданылған. MultiNet сонымен қатар SEMPRIA Search коммерциялық іздеу жүйесінің негізі болып табылады, онда есептеу лексикасы мен негізгі білімді сипаттау, синтаксистік-семантикалық талдау, логикалық жауап табу және табиғи тілде жауаптарды құру үшін пайдаланылады. MultiNet бағдарламалық құралдар жиынтығымен қамтамасыз етілген және үлкен семантикалық негізделген есептеу лексикаларын құру үшін қолданылады. Аталған құралдарға семантикалық интерпретатор WOCADI кіреді, ол табиғи тілдік өрнектерді (фразаларды, сөйлемдерді, мәтіндерді) формалды MultiNet өрнектеріне аударады, білім инженері үшін MWR+ жұмыс станциясы (білімді автоматты түрде алу және логикалық қорытынды шығару модульдерін қамтиды) және үлкен семантикалық негізделген есептеу лексикасын жасауға көмектесетін компьютерлік лексикограф үшін LIA+ жұмыс станциясы кіреді.
Multilayered extended semantic networks (MultiNets) are both a knowledge representation paradigm and a language for meaning representation of natural language expressions that has been developed by Prof. Dr. Hermann Helbig on the basis of earlier Semantic Networks. It is used in a question answering application for German called InSicht. It is also used to create a tutoring application developed by the university of University of Hagen to teach MultiNet to knowledge engineers. MultiNet is claimed to be one of the most comprehensive and thoroughly described knowledge representation systems. It specifies conceptual structures by means of about 140 predefined relations and functions, which are systematically characterized and underpinned by a formal axiomatic apparatus. Apart from their relational connections, the concepts are embedded in a multidimensional space of layered attributes and their values. Another characteristic of MultiNet distinguishing it from simple semantic networks is the possibility to encapsulate whole partial networks and represent the resulting conceptual capsule as a node of higher order, which itself can be an argument of relations and functions. MultiNet has been used in practical NLP applications such as natural language interfaces to the Internet or question answering systems over large semantically annotated corpora with millions of sentences. MultiNet is also a cornerstone of the commercially available search engine SEMPRIA Search, where it is used for the description of the computational lexicon and the background knowledge, for the syntactic semantic analysis, for logical answer finding, as well as for the generation of natural language answers. MultiNet is supported by a set of software tools and has been used to build large semantically based computational lexicons. The tools include a semantic interpreter WOCADI, which translates natural language expressions (phrases, sentences, texts) into formal MultiNet expressions, a workbench MWR+ for the knowledge engineer (comprising modules for automatic knowledge acquisition and reasoning), and a workbench LIA+ for the computer lexicographer supporting the creation of large semantically based computational lexica.