В статье предложено наделить интеллектуальную систему способностью к абдуктивному порождению новых знаний, основанному на выводах по аналогии. Обладая указанной способностью, она сможет обучаться на прецедентах, имеющих место в различных проблемных областях, перенося знания о явлениях, наблюдаемых в одной проблемной области, в другую. При этом важным является тот факт, что исходя из решаемой задачи, установление аналогий может осуществляться путем нахождения подобных структур, инвариантных свойств и близких действий, описанных в многомодельной концептуально-онтологической системе знаний. Установление семантического подобия наблюдаемых и формируемых интеллектуальной системой спецификаций базируется на возможности гиромата в общем случае осуществлять переход от аппроксимирующих концептов, принадлежащих одной проблемной области (контексту), через аппроксимируемые (более общие, абстрактные) к аппроксимирующим, но принадлежащим другой проблемной области (контексту).
Цель данной работы – предложить алгоритм, использующий свойства семантической близости и позволяющий автоматически определить, употреблено ли слово с иронией или в прямом смысле. Сделан обзор предыдущих подходов к данной проблеме. Сформулировано определение понятию «ирония». Собраны две коллекции, одна из которых содержит высказывания со словами, употребленными с иронией, а вторая – с теми же словами, употребленными в буквальном смысле. Исследованы и проведены эксперименты над разными способами измерения семантической близости. Предложен алгоритм для обнаружения иронии, позволяющий автоматически определить, употреблено ли слово с иронией или в прямом смысле.
1 - 2 из 2 результатов