Univerzalni jezički modul. Korištenje modularne nastave stranih jezika za razvijanje autonomije učenika. Interfejs za UNL jezik

Da li vam se svidjela naša stranica? Vaše reposti i ocjene su najbolja pohvala za nas!

Prosječna struktura garnizona koja vam omogućava razmjenu reagensa za izradu garnizonskih resursa i obrnuto. Osim toga, otvara pristup frakcijama (Savez) i (Horda). Omogućava korištenje aukcije.

Preporučujemo korištenje dodatka Glavni plan je najbolji dodatak za upravljanje garnizonom u ovom trenutku. Dodatak se može pronaći i preuzeti. Za praktično upravljanje misijama, preporučujemo korištenje dodatka Upravitelj misije garnizona. Možete ga pronaći i preuzeti.

1. Pregled

2. Kako otvoriti pristup trgovačkom mjestu?

U ovom odeljku ćemo vam reći kako da pristupite prodavnici nivoa 1, 2 i 3.

2.1. Trgovačka radnja, nivo 1

Trgovina na prvom nivou bit će dostupna odmah nakon izgradnje Vijećnice.

2.2. Nacrti garnizona: Trgovačka stanica Nivo 2

Nacrti garnizona: Trading Post, Level 2 može se kupiti na nivou 98 ili nakon izgradnje predstraže u Spiers of Arak. Košta 1000g ili se može zamijeniti za Bilješke o stvaranju ispostave. Bilješke se mogu dobiti dva puta: prvi put - dok ispunjavate zadatke u Gorgrondu, drugi put - dok dovršavate zadatke u Tornjevima Araka, čime ćete uštedjeti nešto zlata. Ispod su lokacije trgovaca za Hordu i Alijansu.

2.3. Nacrti garnizona: Trading Post nivo 3

Nacrti garnizona: Trading Post, nivo 3 može se dobiti kao nagrada za dostignuće Divlji prijatelji (Savez) ili Divlji prijatelji (Horda), Uzvišeni sa tri Draenor frakcije od pet mogućih: (Savez), (Horda), (Savez) , (Horda) , (Savez), (Horda). Postignuće je zajedničko za sve likove na računu.

Kada završite postignuće, nemojte očekivati da će se nacrt magično pojaviti u vašoj torbi. Idite u Spartz Boltspin (Savez) ili Rezlak (Horde) i kupite ga za 1000g.

3. Razmjena

Kada prvi put posjetite prodavnicu, dobit ćete zadatak (Alliance) ili Male trikove (Horde). Nakon završetka potrage, dobićete pristup trgovcu. On prodaje Draenor reagense za izradu: rudu, travu, meso, riblje filete, krzno, kožu i prašinu za očaravanje. Cijena za 5 jedinica. reagens se kreće od 20 do 50x garnizonskih resursa (cijene za Hordu i savez su uvijek različite).

4. Nalozi

Dnevne narudžbe na Trgovačkoj pošti omogućavaju vam razmjenu reagensa za Garnizon resurse. Kurs - 5 reagensa za 20 resursa.

5. Aukcija

Nakon što prvi put posjetite prodavnicu drugog nivoa, možete uzeti zadatak iz drevnog trgovačkog mehanizma: (Savez) ili (Horda). Dobićete 5 delova, od kojih svaki mora biti kombinovan sa različitim stavkama:

Modul kristala za očaravanje zahtijeva 4 reagensa, koji se mogu dobiti od mafijaša i šefova u racijama ili napadima na garnizon:
Modul upravljanja aukcijom zahtijeva 3 reagensa, koji se mogu dobiti od mafijaša i šefova u tamnicama:

Jedan od moderne tehnologije, koji nam omogućava da rešimo problem promene obrazovne paradigme je modularno učenje, jer se zasniva na pozicijama aktivnog, aktivnog, fleksibilnog pristupa izgradnji pedagoškog procesa.

Krajem 80-ih - ranih 90-ih godina 20. vijeka u pedagošku nauku „provalio“ je novi termin iz oblasti tehničkih nauka, odnosno „modul“. Modul (od lat. modul -"mala mera") - komponenta, odvojiv ili barem mentalno različit od općeg. Modularni obično se odnosi na stvar koja se sastoji od jasno definiranih dijelova, koji se često mogu ukloniti ili dodati bez uništavanja stvari u cjelini.

Mnogo se pisalo i govorilo o prednostima modularnog učenja u obrazovnom sistemu. Modularna obuka - način organizovanja obrazovnog procesa zasnovanog na blok-modularnom prikazu obrazovnih informacija.

Suština modularne obuke je da je sadržaj obuke strukturiran u samostalne organizaciono-metodološke blokove – module, čiji sadržaj i obim mogu varirati u zavisnosti od didaktičkih ciljeva, profila i stepena diferencijacije učenika, te želja studenata da biraju. individualna putanja kretanja duž kursa obuke. Moduli mogu biti obavezni ili izborni. Sami moduli se formiraju: kao strukturna jedinica nastavni plan i program po specijalnosti; kao organizaciona i metodološka interdisciplinarna struktura, u vidu skupa sekcija iz različitih disciplina, objedinjenih po tematskoj osnovi; ili kao organizaciona i metodološka strukturna jedinica u okviru akademske discipline. Neophodan element modularne obuke obično je sistem ocenjivanja znanja, koji podrazumeva bodovanje rada učenika na osnovu rezultata proučavanja svakog modula.

IN pedagoška nauka modul se smatra važnim dijelom cjelokupnog sistema, bez poznavanja kojeg didaktički sistem ne funkcioniše. Što se tiče sadržaja, ovo je kompletan, logički završen blok.

Modularno učenje, koje se djelomično koristi u školama u Engleskoj i Švedskoj, izgrađeno je po pravilima modularnosti, kada dizajn nastavnog materijala osigurava da svaki učenik ostvari postavljene didaktičke ciljeve, ima cjelovitost gradiva u modulu i integrisano je. različite vrste i oblicima obuke. Pozitivan učinak koji se postiže kao rezultat takve obuke povezan je s njenom dinamikom koja se sastoji u promjenjivosti sadržaja elemenata i modula. Ciljevi ove obuke su formulisani u smislu metoda aktivnosti i metoda delovanja, a podeljeni su na cikluse spoznaje i cikluse drugih vrsta aktivnosti. Modularno učenje se odlikuje problemskim pristupom i kreativnim stavom učenika prema učenju. Njegova fleksibilnost povezana je sa diferencijacijom i individualizacijom treninga na osnovu ponovljene dijagnostike u cilju određivanja nivoa znanja, potreba i individualnog tempa. obrazovne aktivnosti pripravnik.

Vodeći principi modularne obuke uključuju:

1) principi modularnosti;
2) strukturiranje sadržaja obuke u posebne elemente;
3) dinamičnost;
4) djelatnosti;
5) fleksibilnost;
6) svesna perspektiva;
7) svestranost metodološko savjetovanje i paritet.

Princip modularnosti pretpostavlja cjelovitost i cjelovitost, cjelovitost i konzistentnost građenja jedinica nastavnog materijala u obliku blokova-modula, unutar kojih se edukativni materijal struktuiran u vidu sistema obrazovnih elemenata. Kurs obuke o predmetu je konstruisan od blokova modula kao elemenata. Elementi unutar blok-modula su izmjenjivi i pokretni. Savladavanje nastavnog materijala odvija se u procesu zaokruženog ciklusa obrazovnih aktivnosti.

To je modul koji može djelovati kao program obuke, individualiziran po sadržaju, nastavnim metodama, stepenu samostalnosti i tempu obrazovne i kognitivne aktivnosti učenika. Bitne karakteristike modularne obuke uključuju njenu razliku od drugih sistema obuke.

Prvo, sadržaj obuke je predstavljen u potpunim samostalnim kompleksima (informacionim blokovima), čija se asimilacija vrši u skladu sa ciljem. Didaktički cilj se formira za učenika i sadrži ne samo indikaciju obima sadržaja koji se proučava, već i stepena njegove asimilacije. Osim toga, svaki učenik dobija pismeni savjet od nastavnika kako da postupi racionalnije i gdje da pronađe potreban edukativni materijal.

Drugo, mijenja se oblik komunikacije između nastavnika i učenika. Izvodi se kroz module i plus ličnu individualnu komunikaciju. Moduli su ti koji omogućavaju prenošenje učenja na osnovu predmeta. Odnosi postaju parni, ravnopravni između nastavnika i učenika.

Treće, učenik što više samostalno radi, uči postavljanju ciljeva, samoplaniranju, samoorganizaciji, samokontroli i samopoštovanju.

Yu.B Kuzmenkova definiše modul kao autonomni mini-kurs i pretpostavlja da je ovaj kurs (kao i svaki drugi) osmišljen u skladu sa zadatim ciljevima, metodama njihove implementacije i verifikacijom postignutih rezultata. Prema Yu.B. Kuzmenkova treba da postavi ograničen broj konkretnih zadataka koji su realno izvodljivi u ograničenom vremenskom periodu učenja. Da biste to učinili, prikladno je sastaviti nekoliko kratkoročnih i naizmjeničnih modula u skladu sa označenim osnovnim (za bilo koji program) komponentama - tematskom orijentacijom i ciljnom orijentacijom - i unutar opšti kurs rasporedite ih uzastopno i/ili paralelno. Jedna od karakteristika predloženog pristupa je mogućnost diferencijacije, koja omogućava jasnu razliku između odabranih ciljnih postavki; Istovremeno, kako pokazuje praksa, prilično je zgodno podijeliti module na jezik i govor. Ova diferencijacija se zasniva na principu fokusiranja pažnje, prema kojem savladavanje nastavnog materijala, posebno nepoznatog, postaje efikasnije kada se teškoće razlikuju i otklanjaju jednu po jednu. (11, 21-28)

U skladu s tim, prilikom sastavljanja jezičkih modula, pretpostavlja se da će pažnja biti usmjerena na savladavanje određene teme (ili određenog niza tema) vezanih za proučavanje nekog aspekta jezika - na primjer, iz odgovarajućeg dijela fonetiku, gramatiku ili vokabular, dok sastavljanje govornih modula uključuje Glavni zadatak je ovladavanje bilo kojim vještinama i sposobnostima u okviru jedne vrste RD (ili dvije srodne – receptivnog i reproduktivnog).

Savremene studije modularnog principa organizacije obrazovnog procesa identifikuju tri glavna bloka u strukturi modula: blok koji sadrži gradivo za proučavanje, praktični i kontrolni blok.

L.N. i ja. Kuznjecovi predlažu sljedeću strukturu modula:

Ciljni blok (didaktički cilj izučavanja modula, lično orijentisani zadaci koji ostvaruju cilj).

Blok ažuriranja (spisak osnovnih znanja i metoda djelovanja potrebnih za proučavanje teme, vježbe, testovi i dr samostalan rad za ažuriranje

osnovno znanje).

Problemski blok (problematične situacije koje su lično značajne za učenike, emocionalno bogat materijal na temu).

Blok fondova (oprema i nastavni materijali (stalno ažurirani), metodički nalazi).

Teorijski blok (popis predmetnih znanja i metoda djelovanja, sistematizacija ideja, principa, obrazaca, metoda, uopštavanje metoda djelovanja, prezentacija sadržaja i strukture teme u vidu podrške (orijentacija na temu).

Aplikacijski blok (sistem zadataka na više nivoa za varijabilno ponavljanje i konsolidaciju).

Blok generalizacije (didaktički materijal za sažeto uopštavanje, sistematizaciju nastavnog materijala, refleksiju).

Blok za udubljenje (edukativni materijal povećane složenosti).

Izlazni blok (didaktički materijal za testovi, testovi, izvještaji na edukativnim konferencijama, za domaći zadatak).

Tabela 2. Moguća konstrukcija jezičkog modula

Ciljevi obuke mogu uključivati sveobuhvatan razvoj vještina i sposobnosti, a pri radu na odabranoj temi možete koristiti različite vrstečitanje/slušanje, igre uloga, prezentacije, pisanje izvještaja, pisanje eseja, itd. - ali svakako sa naglaskom na primarnom razvoju leksičkih vještina. Rečnik (u meri regulisanom minimalnim rečnikom) dobro se usvaja tokom razvoja komunikacijskih veština u odabranom polju – u uslovnim komunikativnim situacijama različitog tipa.

Ako studenti nemaju dovoljno vremena u osnovnom predmetu za proučavanje određenih dijelova fonetike ili gramatike, onda se na sličan način može konstruirati modul koji se fokusira na ovladavanje potrebnim vještinama unutar uže teme. Na primjer, “Ispravka izgovora njemačkih samoglasnika” ili “Korekcija upotrebe glagolskih oblika vremena” (u potonjem slučaju dobar primjer je promjena naglaska sa vežbe treninga proučavati gramatiku u kontekstu). Istovremeno, moguće je sveobuhvatno razvijati govorne vještine na osnovu već poznatog leksičkog materijala. Prioritet će, međutim, biti ciljani rad sa gradivom iz gramatike ili fonetike.

Također možete sastaviti različite usko tematske module odabirom ciljeva na osnovu Tabele 3 kako slijedi.

Tabela 3. Razvoj potrebnih znanja u aspektima jezika

Treba napomenuti da su trajanje i učestalost mini-kurseva promjenjive vrijednosti i modul nije nužno cijela lekcija, može biti pola časa, ili neki njegov dio, ili niz tematski organiziranih časova dužeg vremena. trajanje. Prilikom sastavljanja programa mogu se varirati i koristiti u različitim kombinacijama: dva različita jezička modula u okviru programa izbornog predmeta mogu se proširiti na cijelo prvo tromjesečje i paralelno graditi u okviru jednog časa (10 minuta – fonetski, ostatak vremena gramatički), a leksički modul može početi od druge četvrtine ili na neki drugi način. Izbor i redoslijed uvođenja modula određen je specifičnim potrebama studenata. Ono što je važno je da je, sa stanovišta planiranja, glavni zahtjev sistemski pristup organizaciji nastave (njihova cikličnost, kontinuitet, ponavljanje i, shodno tome, redovno izvještavanje), inače će sve ove modularne inovacije ispasti haotične.

Najpogodnije je razviti module za nastavu gramatike, jer... Upravo gramatika izaziva najveće poteškoće u učenju, upravo zbog nepoznavanja gramatike učenici prave brojne greške u usmenom i pisanom govoru, pa ćemo se detaljnije zadržati na ovom aspektu jezika.

Gramatika je skup pravila o mijenjanju riječi i kombiniranju riječi u rečenicama. Omogućuje stavljanje ljudskih misli u materijalnu jezičku ljusku. Gramatika se ne može odvojiti od govora, bez gramatike nije zamislivo ovladavanje bilo kojim oblikom govora, jer ona, uz vokabular i zvučni sastav, predstavlja materijalnu osnovu govora. Karakteristična karakteristika gramatika je da, apstrahujući od posebnog i konkretnog, uzima ono opšte što je u osnovi promene reči i njihovih kombinacija u rečenicama i od toga gradi gramatička pravila.

Iz navedenog proizilazi da gramatika ima važan praktični značaj. Stoga će se u eksperimentu koji se izvodi razmatrati modul za nastavu gramatike.

Tako je korištenjem različitih modula moguće uspješno implementirati unutarpredmetne i međupredmetne veze, integrirati obrazovni sadržaj, formirajući ga u logici sadržaja izlagača. akademski predmet uz potrebu razlikovanja obrazovnih sadržaja.

STAGE-3 je multifunkcionalni sistem za obradu teksta na prirodnom jeziku koji se razvija od 1980-ih. grupa ruskih lingvista, matematičara i programera na Institutu za probleme prenosa informacija Ruske akademije nauka. Sistem STAGE-3 zasnovan je na teoriji „Značenje Û teksta“, koju je razvio I.A. Melchuk, te integralnu teoriju jezika koju je razvio Yu.D. Apresyan.

STAGE-3 nije komercijalni razvoj koji ima za cilj postizanje određenog cilja aplikacije. Naš glavni zadatak je lingvističko modeliranje prirodnog jezika i kompjuterska implementacija takvih modela. To objašnjava našu želju da izgradimo modele koji su što je moguće adekvatniji sa lingvističke tačke gledišta. Često se u sistem unose opsežne lingvističke informacije, bilo da je potrebno poboljšati efikasnost kompjuterske obrade teksta ili ne. Konkretno, nastojimo dobiti lingvistički ispravne sintaksičke strukture za svaku rečenicu, ne zato što se inače rečenica ne može, na primjer, ispravno prevesti na drugi jezik, već jednostavno zato što to zahtijeva zadatak modeliranja sintakse prirodnog jezika. Međutim, uvjereni smo da se teorijska adekvatnost i potpunost lingvističkih informacija u konačnici isplati s čisto praktične točke gledišta.

Sve STAGE-3 aplikacije koriste originalni logički sistem sa tri vrijednosti i razrađeni formalni jezički opisni jezik FORET (vidi Apresjan et al. 1992a, Apresjan et al. 1992b).

2. Faza-3: moduli, svojstva, arhitektura, implementacija

2.1.Moduli

ETAP-3 sistem sadrži sledeće glavne module:

Visokokvalitetni sistem mašinskog prevođenja
Modul za generisanje ruskih tekstova na osnovu Univerzalnog mrežnog jezika (UNL)
Interfejs prirodnog jezika za baze podataka
Sistem sinonimnih parafraza rečenica
Ispravljač sintaksičkih grešaka
Kompjuterski podržan sistem nastave jezika
Radno mjesto za sintaksičko označavanje korpusa teksta.

U nastavku ćemo ukratko opisati sve ove module, a na jednom od njih - UNL modulu - ćemo se zadržati detaljnije.

2.1.1. Sistem mašinskog prevođenja ETAP-3

Glavni modul STAGE-3 je sistem mašinskog prevođenja (MT) koji opslužuje pet parova jezika. Postoje sistemi za prevođenje: (1) sa engleskog na ruski, (2) sa ruskog na engleski, (3) sa ruskog na korejski, (4) sa ruskog na francuski i (5) sa ruskog na nemački.

Do danas su najdetaljnije razvijena prva dva sistema. Sistem prevođenja sa engleskog na ruski i sa ruskog na engleski, koji se može smatrati jedinstvenim dvosmernim modulom, namenjen je prevođenju stvarnih tekstova, uglavnom naučnih i tehničkih tema. Najbolji rezultati postignuti su za tekstove iz računarstva, elektrotehnike, ekonomije i politike, budući da su kombinatorni rječnici radnih jezika sistema (svaki sadrži oko 50.000 rječničkih natuknica) pretežno usmjereni na vokabular ovih predmetnih oblasti. Međutim, STAGE-3 se nosi i sa tekstovima o svakodnevnim temama, odnedavno su rječnici značajno popunjeni svakodnevnim vokabularom. Za svaku leksemu kombinatorni rečnik sadrži njene sintaktičke, rečotvorne, semantičke i rečotvorne karakteristike, svoj kontrolni model, kao i podatke o stabilnim frazama sa ovim leksemom.

Osim toga, postoji ruski morfološki rečnik (100.000 rječničkih natuknica), koji pored čisto morfoloških podataka sadrži osnovne sintaktičke podatke o leksemi i njenom približnom prevodnom ekvivalentu. Istu strukturu ima i engleski morfološki rečnik (60.000 rečničkih natuknica). Sistem se zasniva na sveobuhvatnim gramatičkim opisima engleskog i ruskog jezika, koje su sastavili programeri STAGE-3.

Za druge parove jezika, sistemi prevođenja postoje na nivou prototipa.

Ako je na ulazu STAGE-3 primljena homonimna rečenica i sistem ne može riješiti ovu homonimiju, tada se na izlazu nudi nekoliko opcija prijevoda. U svim ostalim slučajevima, sistem proizvodi jednu, najvjerovatniju sintaksičku strukturu i jedan, najvjerovatniji prijevod. Ukoliko korisnik sistema želi da dobije sve moguće prevode, može izabrati odgovarajuću opciju, a sistem će „zapamtiti” sve slučajeve nerazjašnjene homonimije i proizvesti sve moguće sintaktičke strukture rečenica sa dozvoljenim leksičkim sadržajem. Hajde da razmotrimo jedan pravi primjer. Ponuda Dali su generalnu primedbu da... s odabranom opcijom "sve opcije prijevoda", preveden je na ruski na dva načina, koji se razlikuju i po sintaksičkoj strukturi i po izboru rječnika: (a) Dali su generalni komentar da... i (b) Natjerali su generala da to primijeti…

2.1.2. Interfejs prirodnog jezika za baze podataka

Ovaj modul sistema ETAP-3 prevodi upite specificirane u slobodnoj formi na prirodnom jeziku (engleskom ili ruskom) u izraze u SQL jeziku upita. Modul također omogućava prijevod sa SQL-a na prirodni jezik. Modul se zasniva na semantičkoj komponenti razvijenoj posebno za ovu svrhu, koja prevodi duboku sintaksičku strukturu u formalnu semantičku reprezentaciju, sa koje možete lako preći na reprezentaciju u SQL jeziku.

2.1.3. Sistem sinonimnog parafraziranja

Ovaj modul je dizajniran za izvođenje lingvističkih eksperimenata kako bi se dobilo mnoštvo sinonimnih i kvazi-sinonimnih perifraza ruskih i engleskih rečenica. Sistem se zasniva na aparatu leksičkih funkcija, jednoj od najvažnijih inovacija teorije „Značenje Û teksta“. Rezultat sinonimnog modula parafraziranja može se ilustrirati sljedećim primjerom:

(1) Direktor je naredio Džonu da napiše izveštaj – Direktor je dao nalog Džonu da napiše izveštaj – Džonu je direktor naredio da napiše izveštaj – Džon je dobio nalog od direktora da napiše izveštaj.

Ovo područje lingvističkih istraživanja izgleda vrlo obećavajuće, budući da može imati širok spektar primjena, na primjer, u nastavi maternjeg i strani jezik, u autorskim sistemima i sistemima za planiranje teksta.

2.1.4. Ispravljač sintaksičkih grešaka

Ovaj modul je dizajniran za obradu tekstova na ruskom jeziku. Njegov cilj je traženje i ispravljanje raznih vrsta grešaka u gramatičkom slaganju, kao iu vođenju predmeta.

2.1.5 Sistem nastave jezika uz pomoć kompjutera

Ovaj modul je samostalna softverska aplikacija, odnosno kompjuterska igra u obliku dijaloga. Ovaj program se može koristiti za podučavanje ruskog, engleskog i njemački jezik kao stranac. Igra je namenjena onima koji su već dobro savladali jezik, ali bi želeli da prošire svoj vokabular, prvenstveno kroz stabilne fraze i sredstva parafraziranja. Sistem se zasniva na aparatu leksičkih funkcija. Program mogu uspješno koristiti i govornici navedenih jezika koji žele obogatiti svoj vokabular (na primjer, novinari, nastavnici, pa čak i političari).

2.1.6. Radno mjesto za sintaksičko označavanje korpusa teksta.

Ovaj novorazvijeni modul koristi ETAP-3 rječnike, kao i sistemske morfološke i sintaksičke analizatore, za izgradnju prvog sintaktički označenog korpusa ruskih tekstova. Ova aplikacija je mješovitog tipa: strukturu stabla dobijenu kao rezultat automatske analize zatim uređuje osoba koristeći prikladne grafičke alate.

2.2. Osnovna svojstva sistema

Među glavnim karakteristikama sistema ETAP-3 u cjelini i njegovih pojedinačnih modula mogu se istaći sljedeće:

Upotreba pravila kao osnovne jedinice algoritma
Pristup nivou
Transfer kroz fazu transfera
Korištenje stabala zavisnosti
Leksikalistički pristup
Mogućnost prijema opcija prijevoda
Mogućnost raznovrsne upotrebe jezičkih resursa

U ovoj verziji STAGE-3, svi moduli koriste samo algoritme zasnovane na pravilima. Međutim, u brojnim nedavnim eksperimentima, MP modul je dopunjen komponentom zasnovanom na pristupu prevodilačkoj memoriji. , i statističku komponentu koja poluautomatski izdvaja prevodne ekvivalente iz dvojezičnih tekstualnih korpusa (vidi Iomdin & Streiter 1999).

Kao i mnogi drugi sistemi za obradu teksta na prirodnom jeziku, ETAP-3 karakteriše slojevit pristup. Prilikom obrade svaka rečenica prolazi kroz nekoliko faza i u svakoj fazi se predstavlja u obliku određene strukture: 1) morfološke, 2) sintaksičke i 3) normalizovane (ili dubinske sintaksičke). Stvarni prevod (transfer) se vrši na nivou normalizovane sintaksičke strukture, tj. Engleske normalizovane strukture se transformišu u odgovarajuće ruske normalizovane strukture i obrnuto.

Ono što razlikuje ETAP-3 od većine sličnih sistema je upotreba stabala sintaksičke zavisnosti za predstavljanje strukture rečenice (širom sveta, većina sistema za obradu teksta na prirodnom jeziku koristi strukture neposrednih komponenti).

STAGE-3 karakteriše leksikalistički pristup po tome što se informacije zabeležene u rečniku smatraju jednako važnim kao i informacije zabeležene u gramatici. Shodno tome, STAGE-3 rječnici sadrže znatno više informacija nego rječnici koji se koriste u drugim sličnim sistemima. Rječnički unos STAGE-3 sadrži, osim naziva lekseme, podatke o sintaksičkim i semantičkim karakteristikama lekseme, njenom kontrolnom modelu, prevodnom ekvivalentu, raznim pravilima, kao i značenjima leksičkih funkcija, ključnoj riječi od kojih je ova leksema. Sintaktičke karakteristike riječi karakteriziraju njegovu sposobnost ili nesposobnost da izvede u određenim sintaktičke konstrukcije. Riječi se može dodijeliti nekoliko sintaksičkih karakteristika sa opće liste koja sadrži više od 200 karakteristika. Semantičke karakteristike neophodni su za provjeru semantičkog slaganja između riječi u rečenici. Model upravljanja riječi sadrže informacije o površinskom izražavanju aktanata date riječi (na primjer, riječ može kontrolirati jedan ili drugi prijedlog ili veznik ili jedan ili drugi padežni oblik imena). Najvažnije komponente rečničkog unosa su pravila. Sva pravila u STAGE-3 su raspoređena između gramatike i rječnika. Gramatička pravila su opštija i primjenjuju se na široke klase riječi, dok se pravila koja se spominju u rječničkim unosima (direktno ili putem reference) primjenjuju na male grupe riječi ili čak pojedinačne riječi. Ova organizacija pravila osigurava da se sistem automatski konfiguriše za obradu svakog pojedinačnog prijedloga. Tokom procesa prevođenja aktiviraju se samo ona pravila koja su eksplicitno navedena u unosima riječi sadržanih u rečenici.

Kao ilustraciju, predstavljamo fragment rječničkog zapisa za englesku riječ šansa:

SYNT:COUNT,PREDTO,PREDTHAT

DES:"ČINJENICA","APSTRAKT"

D1.1: OF"OSOBA"

D2.1: OF"ČINJENICA"

D2.2: TO2

D2.3: THAT1

SYN1: PRILIKA

MAGN: DOBRO1/POŠTENO1/ODLIČNO

ANTI-MAGN: LAGA/VITKA/LOŠA/MALO1/MALA

OPER1: HAVE/STAND1

REAL1-M: TAKE

ANTIREAL1-M: MISS1

INCEPOPER1: GET

FINOPER1: IZGUBITI

CAUSFUNC1: DAJ /DAJ

TRANS: ŠANSA/ HAPPENING

R:COMPOS/MODIF/POSSES

1.1 DEP-LEXA(X,Z,PREPOS,BY1)

1 ZAMRUZ:Z(PO1)

2 ZAMRUZ:X(RANDOM)

1 ZAMRUZ:Z(NASLUČAJNO)

TRAF:RA-EXPANS.16

TRAF:RA-EXPANS.22

Prilikom razvoja ETAP-3 sistema, nastojali smo da njegove komponente izgradimo na način da se mogu koristiti u različite svrhe. Konkretno, osnovni gramatički i vokabularni resursi sistema se koriste u svim njegovim modulima. Na primjer, ruski rječnici se koriste u fazi analize pri prevođenju sa ruskog na engleski i u fazi sinteze kada se prevodi sa engleskog na ruski; isti rječnici se koriste u MP modulu, u sistemu parafraziranja, u sintaktički označenom korpusu itd. Štaviše, neki od resursa sistema se mogu „otuđiti“ od njega i, nakon dorade u zavisnosti od zahtjeva korisnika, prirodno koristi se u raznim sistemima obrade -lingvističkih tekstova.

2.3.Opšta arhitektura ETAP-3 sistema

Da bismo dali opštu ideju o funkcionisanju ETAP-3 sistema, predstavljamo opšti algoritam MP modula (Shema 1). Svi ostali moduli se mogu, uz određenu rezervu, smatrati derivatima ovog.

MODUL MAŠINSKOG PREVOĐENJA SISTEMA STAGE-3

(ARHITEKTURA)

2.4. Implementacija

ETAP-3 sistem je implementiran na MicroVax računaru ( operativni sistem VMS). Nedavno je kreiran novi softver za rad sa STAGE-3 na personalnim računarima koji koriste Windows NT 4.0, što omogućava leksikografu da koristi niz dodatnih alata i efikasnije održava i uređuje rečnike.

3. Interfejs za UNL jezik

3.1 Pozadina i ciljevi

UNL modul razvija se kao dio opsežnog međunarodnog projekta s vrlo ambicioznim ciljem: da se barem djelimično prevaziđe jezička barijera koja razdvaja korisnike interneta. Unatoč činjenici da su s pojavom interneta vremenske i prostorne barijere između ljudi praktično nestale, korisnike interneta i dalje dijeli jezička barijera. Čini se da je to glavna prepreka uspješnoj međunarodnoj i međuljudskoj komunikaciji u informacionom društvu. Raznolikost jezika kojima govore korisnici interneta prepoznata je kao jedan od gorućih problema čovječanstva. U svakom slučaju, o tome svjedoči i činjenica da se projekat za rješavanje ovog problema odvija pod pokroviteljstvom UN-a, a koordinira Institut za napredne studije Univerziteta UN-a.

Projekat je osnovan 1996. godine. Trenutno u projektu učestvuje 15 univerziteta i istraživačkih instituta iz Brazila, Nemačke, Indije, Indonezije, Jordana, Španije, Italije, Kine, Letonije, Mongolije, Rusije, Tajlanda, Francuske i Japana.

Očekuje se da će se u narednim godinama projektu pridružiti timovi iz drugih zemalja, tako da je u konačnici planirano pokrivanje službeni jezici sve zemlje članice UN

Ideja projekta je sljedeća. Predlaže se univerzalni posrednički jezik, dovoljno moćan da izrazi sve vitalne informacije, koji se prenosi tekstovima na prirodnim jezicima. Ovaj jezik je Univerzalni jezik umrežavanja (UNL) koji je predložio H. Uchida (Univerzitet Ujedinjenih nacija). Za svaki prirodni jezik predlaže se razvoj dva sistema: “dekonverter” koji bi prevodio tekstove sa UNL jezika na dati jezik i “konverter” koji bi pretvarao tekstove na datom jeziku u UNL jezičke izraze. Treba naglasiti da generiranje teksta u UNL-u neće biti potpuno automatsko. Ovaj postupak je planiran kao dijalog između računara i čovjeka (urednika).

Stoga se ovaj projekat suštinski razlikuje od tradicionalnog mašinskog prevođenja. Prije svega, ulaz za generiranje tekstova na različitim prirodnim jezicima je UNL struktura, čija kvaliteta ne ovisi o nesavršenosti postupaka analize teksta. Tokom interaktivne izgradnje UNL uređivač strukture će pregledati rezultate automatskog pretvarača, ispraviti greške i riješiti preostale nejasnoće. Urednik tada može pokrenuti dekonverter i prevesti uređeni tekst UNL samostalno izražavanje maternji jezik da provjerite rezultate svog rada i, ako je potrebno, izvršite dodatne izmjene u ovom izrazu.

Još jedna bitna razlika između UNL sistema iz mašinskog prevođenja je taj izraz u jeziku UNL se može generirati i pohraniti bez obzira na prirodne jezike na koje će ovi tekstovi biti prevedeni. UNL se može smatrati univerzalna metoda reprezentacija značenja. Za automatsku obradu UNL teksta – na primjer, za indeksiranje, pretraživanje ili izvlačenje informacija iz njega – nije potrebno prevoditi tekst na prirodni jezik. Ovo poslednje je neophodno samo ako će osoba raditi sa tekstom.

Enconverter i deconverter za svaki prirodni jezik čine jezički server, koji je planiran za hostovanje na Internetu. Svi jezički serveri biće povezani u jedinstvenu UNL mrežu, što će omogućiti korisniku interneta da prevede bilo koji dokument sa UNL na svoj jezik, kao i da prevede na UNL one tekstove koje želi da učini javno dostupnim.

3.2 UNL jezik

U ovom članku nećemo moći detaljno opisati UNL jezik, jer ova tema zaslužuje poseban članak, koji će vjerovatno napisati tvorac jezika, dr. Hiroshi Uchida. Zadržaćemo se samo na onim karakteristikama UNL jezika koje će biti važne za dalje predstavljanje. Kompletna specifikacija UNL jezika nalazi se na http://www.unl.ias.unu.edu/.

UNL je kompjuterski jezik, dizajniran da predstavlja informacije u obliku koji bi omogućio generiranje tekstova koji sadrže ove informacije na velikom broju jezika. UNL izraz je usmjeren hipergraf koji odgovara rečenici prirodnog jezika. Lukovi grafa predstavljaju semantičke odnose, npr. agent(aktivista),objekt(predmet),vrijeme(vrijeme),mjesto(mjesto),instrument(alat),način rada(modus operandi) itd. U čvorovima grafa nalaze se takozvane univerzalne riječi (US) koje označavaju koncepte, ili grupe US. Čvorovi mogu biti opremljeni atributima. Atributi sadrže dodatne informacije o upotrebi čvora u datoj klauzuli, npr. @imperativ, @generički, @budućnost, @obaveza.

Svaki SAD odgovara nekoj engleskoj riječi. Neke riječi imaju semantičke graničnike koji pojašnjavaju značenje ovih riječi. U većini slučajeva, graničnici označavaju mjesto koncepta u bazi znanja. To se radi na sljedeći način. Univerzalna riječ vrste A(icl>B) tumači se kao 'A pripada kategoriji B'. Na primjer, SAD trener bez ikakvih ograničenja ima isto značenje kao engleska riječ trener općenito. Da bi se razjasnilo značenje riječi, koriste se graničnici. Da, izraz autobus (icl>transport) treba shvatiti kao 'trener kao vozilo’, tj. bus; izraz trener (icl>ljudski) ima tumačenje ' trener kao osoba', tj. trener, i izraz trener (icl>do)– tumačenje ‘ trener kao vrsta radnje’, odnosno glagol voz. Drugim riječima, aparat ograničavača nam omogućava da predstavimo SAD kao englesku riječ koja se uzima u točno jednom značenju. Osim toga, limiteri vam omogućavaju da uvedete koncepte za koje engleski jezik Ne postoje simboli jedne riječi. Na primjer, u ruskom jeziku postoji opsežna grupa glagola kretanja, čije značenje uključuje naznaku metode ili sredstva kretanja: doleti, plivati, puzati, trčati itd. U ovoj grupi ne postoje engleski ekvivalenti za glagole u jednoj riječi. Međutim, na osnovu engleskih riječi moguće je konstruirati ES koji su im bliski po značenju, npr. dođi (sret>brod) znači 'doći, a vozilo je brod'.

Evo primjera izraza u UNL koji odgovara engleskoj rečenici

(2) Međutim, jezičke razlike su prepreka nesmetanom protoku informacija u našem društvu.

Svaka UNL linija struktura je izraz forme odnos (US1, US2). Radi jednostavnosti, semantički graničnici za univerzalne riječi su izostavljeni.

aoj(barijera.@entry.@prezent.@indef.@međutim, razlika.@pl)

mod(barijera.@entry.@prezent.@indef.@međutim, protok.@def)

mod(razlika.@pl, jezik)

aoj(glatko, protok.@def)

mod(flow.@def, informacije)

scn(flow.@def, društvo)

pos (društvo, mi)

3.3. Prevod sa UNL na ruski u sistemu ETAP-3

Kao što je već napomenuto u Odjeljku 1, STAGE-3 je sistem prijenosa, a sam prijevod se izvodi u fazi normalizirane sintaksičke strukture (NormSS). Na ovom nivou je najpogodnije uspostaviti korespondenciju između ruskog jezika i UNL, budući da izrazi UNL jezika i normalizovane sintaktičke strukture otkrivaju mnoge zajedničke karakteristike. Evo najznačajnijih od njih:

Oba izraza UNL jezika i NormSS zauzimaju srednju poziciju između površinskih i semantičkih reprezentacija rečenice i približno odgovaraju takozvanom dubokom sintaksičkom nivou. Na ovom nivou, značenje leksičkih jedinica nije razloženo na primitive, a odnosi između leksičkih jedinica su isti za sve jezike;
I u UNL iu NormSS izrazima, čvorovi predstavljaju terminalne elemente (leksičke jedinice), a ne sintaktičke kategorije;
Čvorovi sadrže dodatne karakteristike (atribute);
U UNL i NormSS jezičkim izrazima, lukovi predstavljaju usmjerene zavisnosti.

Istovremeno, postoje značajne razlike između UNL i NormSS jezičkih izraza:

U NormSS-u, svi čvorovi predstavljaju leksičke jedinice, au UNL jeziku, čvor može predstavljati podgraf.
U NormSS, čvor uvijek odgovara jednom značenju riječi, a značenje CS-a može biti šire ili uže od značenja odgovarajuće engleske riječi:

2.1. Značenje SAD može odgovarati nekoliko značenja jedne riječi odjednom (vidi gore).

2.2. Mogu odgovarati slobodnoj frazi (npr. kompjuterski ili visoka kvaliteta).

2.3. Mogu odgovarati nekom obliku riječi (na primjer, riječ najbolje je oblik te riječi dobro ili dobro).

2.4. Oni mogu označavati koncept za koji ne postoji direktan ekvivalent u engleskom jeziku.

NormCC je najjednostavniji od svih povezanih grafova, odnosno stablo, dok je UNL izraz hipergraf.
U UNL-u, lukovi mogu formirati petlje i povezivati pojedinačne podgrafove.
Čvorovi u NormSS-u su povezani čisto sintaksičkim odnosima koji nemaju nikakvo značenje, dok relacije u UNL jeziku označavaju semantičke uloge.
Atributi u NormSS odgovaraju gramatičkim karakteristikama, dok se značenje mnogih UNL atributa prenosi leksičkim sredstvima, kako na engleskom tako i na ruskom (na primjer, modalni glagoli).
NormSS sadrži informacije o redosledu reči u rečenici, ali u UNL jezičkom izrazu takve informacije nema.

Norma SS rečenice (2) izgleda ovako:

Prelazak sa UNL izraza na srednje predstavljanje (IR)
Prelazak sa PP na rusku NormSS (NormSSR).
Sinteza ruskog prijedloga o normi RSB-a.

Prvi od ovih koraka je interfejs između UNL jezika i ETAP-3 sistem, a ostali se izvode standardnim sredstvima englesko-ruskog modula sistema ETAP-3.

Algoritam prevođenja sa UNL na ruski je prikazan na dijagramu 3.

Kao što slijedi iz gore navedenog, prijelaz sa izraza u UNL jeziku na NormSS trebao bi riješiti sljedećih pet problema:

Zamijenite sve upravljačke sisteme engleskim riječima gde god je to moguće. Ruske lekseme će se pojaviti u fazi englesko-ruskog prijevoda prilikom pristupa engleskom rječniku. Ako engleski ekvivalent nije pronađen za CS, značenje ovog CS-a treba izraziti na drugi način.
Prevedite sintaksičke odnose UNL jezika u sintaksičke odnose STAGE-3, bilo direktno ili koristeći leksička sredstva.
Prevedite UNL jezičke atribute u STAGE-3 gramatičke karakteristike, bilo direktno ili koristeći leksička sredstva.
Pretvorite UNL graf u stablo zavisnosti.
Odredi redoslijed riječi u rečenici.

Prvi i (djelomično) drugi problem rješavaju se korištenjem UNL rječnika - engleskog i engleskog kombinatornog. Za sve ostale zadatke odgovorna su pravila napisana u formalnom logičkom jeziku FORET.

Dakle, svi ovi problemi se rješavaju ili uz pomoć rječnika ili uz pomoć pravila. Pravila su podijeljena u tri klase u zavisnosti od stepena univerzalnosti: postoje OPŠTA, STILSKA i RJEČNIČKA pravila. Opća pravila može se aktivirati prilikom obrade bilo koje ponude. Druge dvije vrste pravila primjenjuju se samo ako rečenica koja se obrađuje sadrži riječ koja sadrži referencu na neko pravilo (u slučaju šablonskog pravila) ili samo pravilo (u slučaju pravila rječnika). Ova organizacija pravila osigurava automatsku konfiguraciju sistema: aktiviraju se samo ona pravila koja su potrebna za obradu određene ponude.

3.4. Trenutno stanje i planovi za budućnost

Eksperimentalna verzija modula za prevođenje sa UNL-a na ruski je dostupna na http://proling.iitp.ru/Deco. Do ljeta 2000. planiramo da modul učinimo pogodnim za opću upotrebu. Naš sljedeći zadatak će biti kreiranje interaktivnog pretvarača.

Kao što je jasno iz dijagrama 3, interfejs između UNL-a i struktura sa kojima radi ETAP-3 modul mašinskog prevođenja se odvija na nivou engleske NormSS. Iz istog dijagrama je jasno da engleski prijevod original UNL izrazi su prirodni nusproizvod takve arhitekture. Da biste to učinili, dovoljno je uputiti engleski NormSS na sintezu. Već je proveden niz uspješnih eksperimenata u ovom pravcu.

Književnost

Yu.D. Apresyan, I.M. Boguslavsky, L.L. Iomdin i sl. (1992 a ). Jezički procesor za složene informacioni sistemi. Nauka, 256 str. M.

Ju. D. Apresjan, I. M. Boguslavsky, L. L. Iomdin etal. (1992b).ETAP-2: Lingvistika sistema mašinskog prevođenja. // META, Vol. 37, br. 1, str. 97-112.

Igor Boguslavski (1995). Dvosmjerni sistem mašinskog prevođenja sa ruskog na engleski (ETAP-3). // Proceedings of the Machine Translation Summit V. Luxembourg.

Leonid Iomdin i Oliver Streiter. (1999). Učenje iz paralelnih korpusa: Eksperimenti u mašinskom prevođenju. // Dialogue"99: Međunarodna radionica računarske lingvistike i njene primjene. Tarusa, Rusija, lipanj 1999. Vol.2, str. 79-88.

Istraživanje kojem je posvećen ovaj članak obavljeno je uz djelimičnu finansijsku podršku Ruske fondacije za osnovna istraživanja (grant br. 99-06-80277).