Денисенко В.А., Ксалов А.М., Гошокова Ф.М. Методика разбора агглютинативных языков для естественно-языкового интерфейса в мультиагентных системах и системах основанных на знаниях

Аннотация: Одна из основных задач искусственного интеллекта - сделать общение человека с машиной проще, в частности, предоставить возможность общения на естественном языке. Реализации этой цели служит создание естественно-языковых интерфейсов - программ, которые воспринимают текстовое естественно-языковое сообщение и либо переводят его в некоторый формальный язык, либо выполняют некоторое действие в соответствии с принятым сообщением [1]. Для того, чтобы система могла понять смысл текста, она должна разобрать каждое слово предложения а также соотношение этих слов внутри предложения. Разбор слов в агглютинативных языках на первый взгляд кажется довольно сложной задачей, поскольку такие языки характеризуются богатством словообразовательных и словоизменительных аффиксов. Однако аффиксы в агглютинативных языках выражают только одно значение, что приводит к нанизыванию аффиксов при выражении разных грамматических значений. Другая особенность аффиксов - они могут примыкать к основе с разных сторон. Также в агглютинативных языках обычно отсутствуют разнообразные типы склонения и спряжения [2]. Одним из агглютинативных языков является башкирский язык, для которого создана программа автоматического анализа башкирской морфологии Bashmorph. Эта программа умеет определять значение введенного в него слова, а также в форме какого лица (числа, падежа, наклонения и т.д.) оно стоит. На основе такой программы можно строить частотные словари, автоматические переводчики, поисковые системы и многое другое [3]. Технический прогресс ставит новые задачи, вводит новые термины и изменяет среду обитание человека. Все эти изменения отражает в себе язык, являющийся средством общения людей между собой, а в будущем – человека с машиной. Создание естественно-языковых интерфейсов для агглютинативных языков является важной задачей для сохранения и дальнейшего развития таких языков.

Ключевые слова:

Abstract: The article describes main principles of the remote direct memory access technology (RDMA) in highperformance computing systems. The specific attention is given to the algorithms for data transmission to and from network. The author reviews standard algorithm for data transmission and RDMA algorithm on the example of TCP/IP-based networks. The author studies the most popular computational architectures supporting remote direct memory access, proves the effectiveness of RDMA for high-performance network architectures on the example of 10 Gigabit Ethernet. Using the theory of sets and calculations of processor’s work cycles during the processing of network instructions and data the author compares performance of the nodes of computing system transmitting data via standard algorithm and nodes that implement RDMA technology. The article explains the expedience of RDMA implementation for compute nodes of high-performance architectures. In modern computer architectures computing nodes are interconnected via network, so a considerable amount of data is transmitted through network. One of the methods of improving the efficiency of computing nodes and the network as a whole is to offload processor of network computations with the remote direct memory access technology (RDMA). RDMA-mode is a technology for transmitting network data without CPU, directly from the network adapter buffer to application buffers, thereby freeing the CPU from processing network data. In high-performance computing architectures, systems the amount of incoming and outgoing network traffic is very high and the processing of network data occupies a large amount of CPU time, so the proposed technology of remote direct memory access is highly relevant to offloading processor of a specific computing node and hence to improving the performance of the whole system . Compared with the standard data transmission in which the processor of a compute node system completely handles network data RDMA technology frees the CPU from network load and makes it possible to focus all production capacity to internal tasks increasing the speed and reliability of the whole system.

Keywords: