Семиотическая модель для представления когнитивных структур языка агглютинативного типа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена описанию семиотической модели для представления когнитивных структур на основе семиотических универсалий языка агглютинативного типа в рамках создания объяснительного искусственного интеллекта. Рассматривается децентрализованная семиотическая модель агглютинативных естественных языков как средство организации когнитивных процессов и взаимодействия между интеллектуальными агентами. Представлена программно-алгоритмическая структура прототипа системы сопровождения семиотической модели на примере татарского языка.

Об авторах

Джавдет Шевкетович Сулейманов

Институт прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан

Автор, ответственный за переписку.
Email: dvdt.slt@gmail.com

Доктор технических наук, профессор, академик, заслуженный деятель науки РТ, научный руководитель

Россия, Казань

Дамир Рафкатович Мухамедшин

Институт прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан

Email: damirmuh@gmail.com

Научный сотрудник

Россия, Казань

Ринат Абрекович Гильмуллин

Институт прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан

Email: rinatgilmullin@gmail.com

Кандидат физико-математических наук, директор Института

Россия, Казань

Александр Яковлевич Фридман

Институт прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан; Институт информатики и математического моделирования Кольского научного центра Российской академии наук

Email: a.fridman@ksc.ru

Доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник

Россия, Казань; Апатиты

Список литературы

  1. Казанцев А.К., Киселев В.Н., Рубвальтер Д.А., Руденский О.В. NBIC-технологии. Инновационная цивилизация ХХI века. М.: Издательский дом "Инфра-М", 2012.
  2. Анохин К.В. МОЗГ Семинар Института перспективных исследований мозга МГУ // Электронный ресурс. URL: http://brainseminar.ru/ (доступ: 17.11.2024).
  3. Анохин К.В. Когнитом: в поисках фундаментальной нейронаучной теории сознания // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2021. Т. 71. №. 1. С. 39-71.
  4. Татарский национальный корпус «Туган тел» // Электронный ресурс. URL: https://tugantel.tatar/ (доступ: 17.11.2024).
  5. Портал "Тюркская Морфема" // Электронный ресурс. URL: http://modmorph.turklang.net/ (доступ: 17.11.2024).
  6. Гайдук М.А., Рябцева В.А. Генеративный искусственный интеллект: как нейросети создают контент // Проблемы экономики и информационных технологий: сборник тезисов и статей докладов 58-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18–22 апреля 2022 г. Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. Минск, 2022. С. 176-178.
  7. Константинова Л.В. и др. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. Т. 27. №. 2. С. 36-48.
  8. Ooi K.B. et al. The potential of generative artificial intelligence across disciplines: Perspectives and future directions // Journal of Computer Information Systems. 2023. P. 1-32.
  9. Сулейманов Д.Ш., Хакимов Б.Э., Гильмуллин Р.А. Корпус татарского языка: концептуальные и лингвистические аспекты // Филология и культура. 2011. №. 26. С. 211-216.
  10. Лютикова Е.А. Падеж и структура именной группы: вариативное маркирование объекта в мишарском диалекте татарского языка // Rhema. Рема. 2014. №. 4. С. 50-70.
  11. Зарипова И. Ф. Теория валентности и сочетаемость слов в татарском языке // Актуальные проблемы теоретической и прикладной филологии. 2015. С. 47.
  12. Ибрагимова Э.Р. Парадигмы простого предложения в татарском языке (в сопоставлении с аналогичными парадигмами русского языка): Автореф. дисс. канд. филол. наук. Казань, 1999.
  13. Набиуллина Г.А. Актуальные вопросы синтаксиса татарского языка (1990-2008 гг.) // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2008. №. 2. С. 79-81.
  14. Сулейманов Д.Ш., Гатиатуллин А.Р. Синтаксический анализатор предложений татарского языка // Труды Математического центра имени Н. И. Лобачевского. Казань, 1999. Т. 4. С. 111-126.
  15. Золотарев О.В. Методы выделения процессов, объектов, отношений из текстов естественного языка // Проблемы безопасности российского общества. 2014. №. 3-4. С. 276-283.
  16. Борисов В.В., Андреев С.Н., Федулов Я.А. Анализ сложных лингвистических объектов на основе нечетких оценочных моделей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. №. 3. С. 72-84.
  17. Гатиатуллин А.Р., Прокопьев Н.А. Модель лингвистического графа знаний «Turklang» как база для создания инструментов обучения тюркским языкам // Электронные библиотеки. 2024. Т. 27. №. 3. С. 251-265.
  18. Сулейманов Д.Ш., Мухамедшин Д.Р. Система корпусменеджер: архитектура и модели корпусных данных // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31. №. 4. С. 653-658.
  19. Гатиатуллин А.Р., Мухамедшин Д.Р., Прокопьев Н.А., Сулейманов Д.Ш. Электронный корпус татарского языка на базе модели лингвистических графов знаний // Онтология проектирования. 2024. Т.14 №4 (54). С. 542-554.
  20. National Research Council. Committee on Fundamentals of Computer Science Reflections: Challenges and Opportunities // Computer Science: Reflections on the Field, Reflections from the Field. National Academies Press. 2004.
  21. Suleimanov D.S., Fridman, A. Y., Gilmullin, R. A., & Kubedinova, L. Development of New Information Processing Technologies Based on Lexical and Grammatical Models of Agglutinative Languages // 2023 8th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). IEEE, 2023. С. 575-577.
  22. Фридман А.Я. Опыт интеллектуализации методов ситуационного моделирования дискретных нестационарных пространственных объектов // Автоматика и телемеханика. 2022. №. 6. С. 151-168.
  23. Fridman A. Situational Modeling: Definitions, Awareness, Simulation. USA: Nova Science Publishers, Inc. 2023.
  24. Ясиновский С.И. Интеллектуальная гибридная система поддержки принятия решений РДО: вчера, сегодня, завтра // Мягкие измерения и вычисления. 2018. №. 12. С. 33-50.
  25. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. Москва: Наука, 1986.
  26. Сулейманов Д.Ш., Фридман А.Я., Гильмуллин Р.А. Семантическая обработка агглютинативных языков с помощью аффиксальной гиперадресации // Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г. В двух частях. Часть I. Под ред. М.В. Киреева. Пятигорск, 2024. С. 346-347.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».