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Da Abstract Meaning Representation (AMR) alla sintassi RDF di FRED, un tool di Machine Reading

Diversi studi sono stati fatti per sviluppare dei sistemi in grado di trasformare il linguaggio naturale in qualcosa, di meno incomprensibile alle macchine. Naturalmente ogni tentativo produce strutture dati differenti, diverse terminologie e specifiche convenzioni. In tale panorama, tra gli altri, si inseriscono i progetti dell’Information Sciences Institute (ISI) – University of Southern California, per la predisposizione di un sistema per la rappresentazione astratta del significato del linguaggio naturale, AMR (Abstract Meaning Representation) e del Semantic Tehnology Laboratory – CNR per la realizzazione di FRED, un’applicazione per la trasformazione del linguaggio naturale in dati conformi agli standard del Semantic Web. Amr2fred, oggetto del presente lavoro, è un’applicazione per la traduzione dei dati contenuti in un AMR nel formato utilizzato da Fred. Essa prende in input la rappresentazione testuale di un AMR e consente di ottenere in output una rappresentazione, sempre testuale, del grafo tradotto in uno tra i formati RDF/XML[6] (Resource Description Framework / eXtensible Markup Language), TURTLE (Terse RDF Triple Language) o N-TRIPLES (Notazione sottoinsieme di TURTLE).

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Introduzione 1 INTRODUZIONE Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale passa anche attraverso la capacità delle macchine di comprendere il linguaggio naturale: quel complesso, stratificato e, a volte, ambiguo sistema che gli esseri umani usano per comunicare tra loro. Per il momento però, quando è assolutamente necessario che le macchine comprendano in modo esatto il nostro messaggio, non abbiamo altra scelta se non quella di usare il loro linguaggio. Sin dagli albori dell’informatica è stato così e l’utilizzo dei elaboratori elettronici è stato appannaggio esclusivo degli esperti del settore. Con la diffusione sempre crescente dell’informatica nella quasi totalità degli aspetti della vita quotidiana, appare ora indispensabile trovare un sistema più amichevole per la comunicazione con le macchine. Diversi studi sono stati fatti per sviluppare dei sistemi in grado di trasformare il linguaggio naturale in qualcosa, per loro, di meno incomprensibile. Naturalmente ogni tentativo produce strutture dati differenti, diverse terminologie e specifiche convenzioni. In tale panorama, tra gli altri, si inseriscono i progetti dell’Information Sciences Institute (ISI) – University of Southern California, per la predisposizione di un sistema per la rappresentazione astratta del significato del linguaggio naturale, AMR 1 [1,2,3] (Abstract Meaning Representation) e del Semantic Tehnology Laboratory – CNR per la realizzazione di FRED 2 [4,5,6,7], un’applicazione per la trasformazione del linguaggio naturale in dati conformi agli standard del Semantic Web. 1 http://amr.isi.edu 2 http://wit.istc.cnr.it/stlab-tools/fred/ 1 Figura 1.1: Schermata dell'applicazione amr2fred

Laurea liv.I

Facoltà: Scienze e Tecnologie Informatiche

Autore: Antonello Meloni Contatta »

Composta da 37 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 95 click dal 28/03/2017.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.