Массив предложение девушке

БазисныеЯчейки = Новый Массив(m+1,n+1); Отгрузки = Новый Массив(m+1,n+1)  Сообщить("Предложение больше спроса на "+(чПредложение-чСпрос)+" единиц груза.

Изобретение относится к обработке естественно-языковых текстов и может быть использовано для автоматизации поиска необходимых документов в большой их коллекции. Изобретение позволяет проводить сравнение фраз по смыслу. При поступлении запроса его содержимое обрабатывают по предложениям, происходит попарное сопоставление предложений массива текстов и поискового запроса, по результатам которого вычисляют релевантность каждого документа массива текстов запросу на основе входящих в документы предложений. Индексирование массива текста происходит по отдельным предложениям. В предложениях вначале распознают точные значения слов и устанавливают семантические связи между ними, затем точные значения слов заменяют их разложением на элементарные значения, которые хранятся для каждого значения в тезаурусе, после чего для каждого предложения строят матрицу, содержащую связи между всеми парами объектов, входящих в предложение, затем составляют инвертированный индекс, где для каждого объекта, входящего в массив текста, указано в каких документах и в каких предложениях сколько раз он встречается. 1 з.п. ф-лы.
Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к обработке естественно-языковых текстов, и может быть использовано для автоматизации поиска необходимых документов в большой их коллекции.
В настоящее время для поиска в больших коллекциях документов используют либо ключевые слова, учитывая форму слов лишь по отдельности и расстояния между словами, либо используют результаты синтаксического и первичного семантического анализа и учитывают семантическую роль слова, но при этом не учитывают многозначность слов и возможность выражения того же смысла другими словами.
Известен способ синтеза самообучающейся системы извлечения знаний из текстовых документов для поисковых систем путем обеспечения механизма самообучения в виде стохастически индексированной системы искусственного интеллекта. Проводят морфологический и синтаксический анализ, а также стохастическое индексирование текстовых документов по заданной схеме для формирования баз знаний семантического анализа. Преобразуют запрос пользователя в стохастически индексированном виде во множество новых запросов, эквивалентных исходному запросу, и осуществляют выбор стохастически индексированных фрагментов текстовых документов во всеми словосочетаниями преобразованного запроса, из которых формируют стохастически индексированную систематическую структуру, формируют краткий ответ системы на основе этой структуры и проверяют релевантность краткого ответа системы запросу путем их сравнения (RU 2273879, МПК 7 G06F 17/30, опубл. 10.04.2006).

⇒ Добавьте своё предложение. Украина 71048.  Лесной массив. - 30.05.2010. Контактная информация

Недостатком известного решения является использование слов естественного языка как неделимых элементов, в то время как слова многозначны и одна и та же фраза может быть выражена разными словами, что приводит к невозможности учета эквивалентности по смыслу между разными выражениями.
Технический результат заключается в обеспечении возможности детального семантического анализа естественно-языкового текста, включающего обработку значений, входящих в текст слов за счет возможности описания значений слов в виде составных элементов, над которыми возможно выполнять действия и преобразования, что позволяет проводить сравнение фраз по смыслу.
Указанный технический результат достигается тем, что способ поиска информации в массиве текстов заключается в том, что предварительно выполняют индексирование массива текстов по входящим в него предложениям. При поступлении запроса его содержимое обрабатывают по предложениям, происходит попарное сопоставление предложений массива текстов и поискового запроса, по результатам которого вычисляют релевантность каждого документа массива текстов запросу на основе входящих в документы предложений, затем в порядке снижения релевантности документы массива текстов представляют пользователю как результат поиска. Индексирование массива текста происходит по отдельным предложениям. В предложениях вначале распознают точные значения слов и устанавливают семантические связи между ними, затем точные значения слов заменяют их разложением на элементарные значения, которые хранятся для каждого значения в тезаурусе, после чего для каждого предложения строят матрицу, содержащую связи между всеми парами объектов, входящих в предложение, затем составляют инвертированный индекс, где для каждого объекта, входящего в массив текста, указано в каких документах и в каких предложениях сколько раз он встречается. Обработка поискового запроса при его поступлении предусматривает определение точных значений всех слов, входящих в предложения запроса, затем точные значения слов заменяют их разложением на элементарные значения, которые хранятся для каждого значения в тезаурусе, после чего для каждого предложения запроса строят матрицу, содержащую связи между всеми парами объектов, входящих в предложение, затем выполняют поиск по тезаурусу объектов, имеющих корреляцию с объектами, входящими в запрос, после чего все объекты, входящие в запрос, и коррелирующие объекты находят в инвертированном индексе и на основе его данных из массива текстов отбирают предложения, для которых затем выполняют попарные сопоставления с предложениями запроса. При попарном сопоставлении предложений массива текстов и предложений запроса предварительно строят матрицу, отражающую соответствия между входящими в текст объектами и объектами, входящими в запрос, и коррелирующими с объектами запроса. Затем для объектов, связанных в полученной матрице, сопоставляют значения соответствующих этим объектам ячеек матриц, построенных для предложений массива текстов и для предложений запроса, на основе чего вычисляют релевантность предложений запроса предложениям массива текстов. Затем путем вычисления среднего арифметического определяют релевантность каждого предложения массива текста всему запросу. Для каждого документа массива текста на основе релевантностей, входящих в него предложений, вычисляют релевантность всего документа запросу с помощью статистических показателей.

А на деле массив сортируется по возрастанию ключей и сначала обрабатывается words[1], потом words[4], words[5]. 2 декабря 2010

Ниже приведены определения терминов, используемых в описании.
Документ - единица массива текстов, одну или несколько из которых требуется найти пользователю.
Денотат (интенсионал) - точное однозначное значение слова в контексте.
Объект - предмет или явление окружающего мира, имеющее соответствие в языке как самостоятельное конкретное значение, т.е. разновидность денотата.
Предикат - денотат, отличающийся возможностью быть дополненным другими денотатами для получения значения, не имеющий в отличие от объекта сам по себе конкретного значения.
Аргументы (актанты) - денотаты, дополняющие предикаты для получения конкретных значений.
Клауза - простое предложение в составе сложного.
Референциальные связи - связи, указывающие, что разные выражения подразумевают под собой один и тот же предмет или явление.
Семантические связи - связи между денотатами, с помощью которых они образуют единый смысл.
Синтаксические связи - связи между словами в предложении, задаваемые грамматикой языка.
Семантический класс - группа денотатов, имеющих одинаковые возможности по установлению семантических связей.
Индексирование - предварительная обработка массива текстов, позволяющая затем более быстро осуществлять поиск.
Релевантность - величина в диапазоне от 0 до 1, характеризующая степень соответствия фрагмента текста запросу.
Инвертированный индекс - структура данных, в которой перечислены некоторые элементы коллекции документов, а для каждого из них перечислены все места, где они встречаются.
Структура - составной тип данных, включающий в себя набор элементов определенного типа с определенными названиями.
Курсивом с заглавной буквы написаны названия типов данных, структур, их элементов и их возможных значений.
Способ представления значений слов основывается на следующем. Для анализа должны быть представлены не просто отдельные слова, а конкретные интенсионалы (денотаты) лексем с учетом анафорических выражений, причем каждая лексема должна быть определена одновременно, как конкретный экстенсионал, либо как атрибутивное или автономное использование. В случае диффузного значения, либо употребления лексемы сразу в нескольких значениях требуется проводить анализ отдельно для каждого интенсионала.
Составляющие значения делятся на объекты и предикаты. Объекты и предикаты делятся на элементарные (базовые) и составные. Базовых предикатов существует ограниченное количество, объектов и составных предикатов - неограниченное. Предикаты имеют аргументы (актанты), объекты их не имеют. Составные предикаты могут включать в свой состав объекты. Объекты делятся на семантические классы, причем один объект может принадлежать нескольким семантическим классам, имеющим иерархии, притом существует несколько разных иерархий, начиная с разных семантических классов. Объекты имеют иерархии аналогично семантическим классам. Аргументами предиката могут быть другие объекты и предикаты, причем для конкретного аргумента должен быть задан тип - объект или предикат, и если объект, то указан его семантический класс, при этом допускаются объекты всех нижестоящих в иерархии семантических классов. Предикаты могут быть вложенными как аргументы других предикатов неограниченное количество раз. Аргументы составного предиката делятся на основные и дополнительные. Число основных аргументов равно числу неуказанных аргументов всех вложенных предикатов. Дополнительные аргументы составляют объекты в составе предиката, которые могут быть заменены на нижестоящие в иерархии. Составной предикат со всеми указанными основными аргументами может рассматриваться как объект, а может как предикат с использованием только дополнительных аргументов. В качестве аргументов-объектов могут выступать также универсальный и пустой объект, а также в качестве аргументов-объектов вложенного предиката могут выступать ссылки на аргументы рассматриваемого предиката. Некоторые базовые предикаты имеют числовые аргументы. Составляющие значения могут объединяться не только предикатами, но и конъюнкциями и дизъюнкциям

Специальное предложение от Компании "МАССИВ"!!! Поделиться в социальных сетях.

3. Интересное предложение 10. 4. Предложение и точка 11. 5. Два массива слов 11.  4. Встречаемость символов в строке 25. Предложение и массив слов.

По идее она должна считывать каждое предложение, разделенное "?.!" в отдельный элемент массива типа AnsiString.