Перевод - запрос
Cтраница 1
Перевод запроса с входного языка на машинный информационный - это первый ( и наиболее сложный этап его обработки. При этом распознаются отдельные элементы запроса ( слова и словосочетания) и анализируется его логическая структура. На следующем этапе устанавливаются смысловые связи между понятиями, используемыми в сообщениях, а также производится выборка сообщений, удовлетворяющих условиям запроса. [1]
В процессе перевода запроса с русского языка на информационный могут быть обнаружены слова и словосочетания, не включенные в словари. Такие слова и словосочетания выдаются на печать с сопровождающими пояснениями новое слово, новый термин и исключаются из состава запроса. Далее поиск ведется по запросу с измененной формулировкой. В большей части случаев это дает возможность находить нужные сведения несмотря на наличие в запросе новых элементов. [2]
Следовательно, все три основных типа анализаторов человека принимают участие в режиме диалога с клиентом и перевода запроса на машинный язык; во всех трех режимах самую активную нагрузку несут зрительные мозговые центры и анализаторы; самый низкоскоростной рецептор - тактильный - функционирует при переводе на машинный язык и редактировании запроса. [3]
Если, пожав плечами, вы сейчас подумали, что уж профессионалу-то, способному учитывать математическую логику построения запроса к той или иной поисковой системе, как-нибудь по силам будет сочинить и перевод запроса, то вспомните о возможности, помимо английского, переводить запросы на французский и немецкий языки. Программист, твердо знающий технический английский, не всегда в той же степени знает и другие языки. [4]
В таком случае человек, производящий поиск, выполняет операции сравнения двух различных типов: с одной стороны, он сопоставляет обозначенные на карточках индексы классификационных рубрик с таким же индексом, представляющим собой перевод запроса, а с другой - сопоставляет реальные, сформулированные па естественных языках заглавия документов с исходной формулировкой запроса. [5]
Здесь интересно отметить, что тело функции содержит предикаты соединения, сопоставляющие атрибуты студ отношений студент и изучает, как это делается в реляционном языке типа QUEL. В действительности Шипман показывает этапы перевода запроса с Даплекса на QUEL с использованием этой схемы. [6]
 |
Перечень абстрактных классов. [7] |
Необходимо учитывать вопросы генерации конечного синтаксического представления Q-запроса для различных типов СИД. Так как Q-язык достаточно гибок и выразителен для представления семантики запроса, и в то же время достаточно структурирован и формализован для перевода в языки запросов СИД, Q-представле-ние обладает всем необходимым для дальнейшего перевода запроса в языки запросов к рассмотренным СИД. [8]
Исчисления доменов и кортежей по своей сути - непроцедурные системы запросов: они выражают только то, каким должен быть ответ на запрос, а не то, как его вычислить. С другой стороны, алгебраические выражения можно вычислять непосредственно, если только существуют процедуры для каждой использованной операции. Таким образом, перевод запроса в алгебраическое выражение - это средство, позволяющее определить, каким образом должно вычисляться значение запроса. Отметим, что процессор запросов использует не те методы перевода, которые встречались в теоремах гл. [9]
Поисковая система Апорт, начавшая работать летом 1997 г., разработана компанией Агама при поддержке Intel. Поддерживает все кириллические кодировки и выполняет поиск с учетом морфологического анализа. Имеет гибкий язык запросов, имеется возможность перевода запроса с русского на английский язык и наоборот. [10]
Поисковая система Ллор / я, начавшая работать летом 1997 г., разработана компанией Агама при поддержке Intel. Поддерживает все кириллические кодировки и выполняет поиск с учетом морфологического анализа. Имеет гибкий язык запросов, имеется возможность перевода запроса с русского на английский язык и наоборот. [11]
В распоряжении разработчиков имеется целый арсенал ме тодов для решения указанных проблем. Наиболее эффективным является метод, который состоит в разработке для терминала, функционирующего в режиме онлайн, программ, создающих у пользователя впечатление диалога с ЭВМ. Работа в разговор ном режиме позволяет пользователю связываться с системой на привычном ему языке, снижая нервное напряжение. Вместе с тем уменьшаются ошибки во входных данных, связанные с переводом запроса с языка, пользователя на язык вычислительной системы, использующий определенный набор сло и специальные форматы. К сожалению, разговорный режим является дорогостоящим, причем для выполнения трансляции необходимо использование дополнительных программ. В результате стоимость программирования возрастает. Кроме того, возникает потребность в большой памяти с прямым доступом, а центральный про цессор должен выполнять больше команд, чтобы обеспечить ответ на вопрос или обработку сообщения. [12]
В распоряжении разработчиков имеется целый арсенал методов для решения указанных проблем. Наиболее эффективным является метод, который состоит в разработке для терминала, функционирующего в режиме онлайн, программ, создающих у пользователя впечатление диалога с ЭВМ. Работа в разговорном режиме позволяет пользователю связываться с системой на привычном ему языке, снижая нервное напряжение. Вместе с тем уменьшаются ошибки во входных данных, связанные с переводом запроса с языка пользователя на язык вычислительной системы, использующий определенный набор слов и специальные форматы. К сожалению, разговорный режим является дорогостоящим, причем для выполнения трансляции необходимо использование дополнительных программ. В результате стоимость программирования возрастает. Кроме того, возникает потребность в большой памяти с прямым доступом, а центральный процессор должен выполнять больше команд, чтобы обеспечить ответ на вопрос или обработку сообщения. [13]
Страницы: 1