Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови

Розглянуто задачі, які виникають при побудові трансляції базового змісту технічної документації.

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2010
Hauptverfasser: Сікора, Л.С., Квас, А.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2010
Schriftenreihe:Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27558
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови / Л.С. Сікора, А. Квас // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 244-250. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-27558
record_format dspace
spelling irk-123456789-275582011-10-09T12:05:01Z Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови Сікора, Л.С. Квас, А. Розглянуто задачі, які виникають при побудові трансляції базового змісту технічної документації. Рассмотрены вопросы, которые возникают при построении трансляции базового содержания технической документации. The paper studies the issues which occur when constructing the translation of basic content of technical documentation. 2010 Article Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови / Л.С. Сікора, А. Квас // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 244-250. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. XXXX-0067 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27558 621.3 uk Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
description Розглянуто задачі, які виникають при побудові трансляції базового змісту технічної документації.
format Article
author Сікора, Л.С.
Квас, А.
spellingShingle Сікора, Л.С.
Квас, А.
Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
author_facet Сікора, Л.С.
Квас, А.
author_sort Сікора, Л.С.
title Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
title_short Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
title_full Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
title_fullStr Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
title_full_unstemmed Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
title_sort когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publishDate 2010
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27558
citation_txt Когнітивні особливості моделей сприйняття змісту при трансляціях технічних текстів з англійської мови / Л.С. Сікора, А. Квас // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 244-250. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
series Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
work_keys_str_mv AT síkorals kognítivníosoblivostímodelejsprijnâttâzmístupritranslâcíâhtehníčnihtekstívzanglíjsʹkoímovi
AT kvasa kognítivníosoblivostímodelejsprijnâttâzmístupritranslâcíâhtehníčnihtekstívzanglíjsʹkoímovi
first_indexed 2025-07-03T07:17:41Z
last_indexed 2025-07-03T07:17:41Z
_version_ 1836609240365531136
fulltext 244 © �.�. ������, . ��� � 621.3 �.�. ������, �.�.�., � «��», . ���, �������, � «��» ������� �� � ���� � �� ������ ��������� � � �� ��� ���� ������ ��������� ��� �� � ������ ���� � � ������� : ���������� ������, ��� ��������� ��� ��!����� �������"�# !������� �$���� ��%�����# ����$����"�#. ������� : ����$�����& ������&, �����&� ��������� ��� ���������� �������"�� !������� �����'���� ��%�������( ����$����"��. Abstract: The paper studies the issues which occur when constructing the translation of basic content of technical documentation. �� ���� �����: ��������� ���%������, $�����, �����, �������"��. �� ����� �����: ���������� ���%������, $�����, �����, �������"��. Key words: Cognitive psychology, model, text, translating. ������� ���. )�����"�(��( �������� ���#�� *�����+���� �� ������-��% � �����-��% ��/��$�"�(��% � ��%���������% ������% � ��%�������% �� � !������, ��� � � ���$��������� �� IT-�������. 5� ���������� ��$���+ ����� �����$��% $��, ��� �������� ���% ���!%����( �����( ��� ��� �� � ��� ��!���� ������� ��������� ��%�����# ����$����"�# � ������� ������������% �����������. ��� ����� ������ ���� ��'����� + ���������� �������"�� !������� �$���� ����$����, ��%�����# ����$����"�#, /��������% ����$�����. 7�$� ���������� ���!��$�� + #% �����( � ����������( �������� � ��'�$� ������- $�-������ ������� ���!, ��� ��������� ����$� �����$� $���$� (����#������, �����(�����, ����(�����) [1-5]. �����! !�"�#� $�%&��'( )*��+�,-�( � '-��.& !$�+)/. 7������"�� � �$���% �����% ������: 7���� ����������:1) $���$�����, 2) �������, 3) ������ ������� 1). ���. – ��. Abstract: In this paper, we present an implementation model which efficiently supports backtracking in an independent and-parallel nondeterministic system. The problem is tackled in the context of logic programming, although the solution proposed is sufficiently general to be easily extended to different nondeterministic systems, such as constraint programming systems. The complexity of the problem is demonstrated by the fact that most existing and-parallel systems either do not support backtracking over and-parallel calls or simply avoid analyzing the performance of their systems in the presence of nondeterministic benchmarks. ����"��: "�( ������ $� ����������+$� �������"�# $�����, ��� �/������� ������$�+ ����������$ � ������'��% � ����������% �������$�������% �����$�. ���!��$� !��� ����-������� � ��������� 245 ��������� ������$������, %��� ��-����, ������������� + ������ ��������$, <�! !��� ����� ��-����� �� ��-� �������$�������% �����$�%, ����% �� �����$� �!$�'���� ������$������. ���������� ���!��$� �������� ��( /���, <� !���-���� �������% �-���������� �����$� �!� �� ������$���� ������ ����� � ����������% �������� �!� ������ �������� ������� �/���������� #% �����$ � ����������� �������$�������% ����������. ����� �� ������������� ���� �$����:Nz-4; �����, ��� �� ��������� ��/��$�"�# ��� �$���:Nk-5; �����-���� �����: Nd-3. (���.) ����"��: "�( ������ $� ����������+$� $����� �������"�#, ��� �/������� ������$�+ ��-�� � ����������$ � ������'��% �-����������% �������$�������% �����$�%. ���!��$� ����-�+���� � ��������� ��������� ������$������, �� ��������� �� ��, <� ������������� ��-���� + ������ ��������$, <�!� ����� ��-��������� �� ����� �������$������� �����$�, ���� �� �����$� �!$�'����� ������$������. ��� ���������� ���!��$� �������� ��( /���, <� !���-���� �������% �-����������% �����$ �!� �� ������$���� ��-�� � ����������$ � �-����������% �������%, �!� ������ �������� ������������ �������������� �����$ �� ��������� �������$�������% ��������% �������. ������� 2) ���. – ��. NONDETERMINISM arises in many areas of computer science. Artificial intelligence and constraint-based optimization are two such areas where nondeterminism is commonly found. By nondeterminism we mean the existence of multiple (potential) solutions to a problem. Search problems, generate-and-test problems, constrained optimization problems, etc., fall in this class. Nondeterminism has also been incorporated in many programming languages: logic programming (e.g., Prolog), constraint programming (e.g., Chip [61]), concurrent constraint (e.g., AKL [52]), and rule-based languages (e.g., OPS5 [4]) being some of the salient examples. NONDETERMINISM ������+ � !������% �!�����% ��/��$�����. >�����( �������� � �� ������ �!$�'��� ����$���"�# ��� ����% �!�����%, �� �������$����$� ����� $�'�� �������. ?� �������$����$� $� $�+$� �� ����� ��������� ��������% (�����"�(��%) ����-���� ���!��$�. ?������� ��-���, ��������� �� ���������� ���!��$, ����� �$����# ����$���"�# � �.�., ����������� � "�( ����. Nondeterminism ����' !��� �������� � !������% $���% ������$������: ��������� ������$������ (���������, ������), ������$������ � �!$�'����% (���������, Chip [61]), ��������� �!$�'���� (���������, AKL [52]), � ��������� �� �������% $���$� (���������, OPS5 [4]) + ����$� � %���������% ���������. Nz-4, Nk-4, Nd-4. (���.) �������$����$ ��������+���� � !������% �!�����% ��/��$�����. >�����( �������� � ����$���"�� �� ������ �!$�'��� – "� ��� �������� �!�����, �� ����� ��������+���� �������$����$. ��� �������$ �������$����$��������$����$� $� 246 $�+$� �� ����� ��������� �����% $�'����% ����-��� ������. ?����� ��-���, ������ ��������� � ����������, ������ �$����# ����$���"�# � �. �. ����������� �� "���� �����. ?����������� �������$����$� � !������% $���% ������$������: ������� ������$������ (���������, Prolog), �!$�'��� ������$������ (���������, Chip [61]), ���������� �!$�'���� (���������, AKL [52]), $��� ������"�(��% ������ (���������, OPS5 [4]) + ����$ � %���������% ���������. ������� 3). ���. – ��. Despite their simplicity, the Linda primitives allow the formulation and quick realization of various parallelization schemes, taking into account communication and cooperation aspects between processes. Thus, well-known concepts such as rendez-vous, point-to-point, or master/slave communications, broadcasting, pipe- lining, etc. are easily implementable [9]. A great part of the expressive power of the Linda model results from the associative access to the tuple space. �����'���� �� #% ��������, ���$����� ����� ���������� /��$�������� � -����� �������"�� �����% parallelization �%�$, ���'���� �� ��$�����"�� � �������"� ������� $�' ���"���$�. F�'�, ����$� ���"���� �� ��������� �������� , point-to-point, �!� ������ �/slave ��’ �� , ������ � , ��������� -���������, � �.�. - ����� ���(������( [9]. G����� ������� �������# ����� ��������% ����������� ����� ��� ���"��������� ������� �� �������� �����'�. Nz-3, Nk-11, Nd-0. (���.) �����'���� �� #%�� ��������, ���$����� � Linda ���������� ���(����� /��$�������� �� -����� �������"�� �����% �%�$ ���������������� , !����� �� ����� ������� ��’���� � ���+$���# $�' ���"���$�. 7���$ ����$, ����� ����������� ���� ����$� ������� �� ���+$���� $�' ����������$� ���"���$�, �����������, �!� ����$������� ��’����, �����������, �����+��� ����"������ � �.�. [9]. G����� ������� ����'��# ���� $����� Linda + ����������$ ���"��������� ������� �� �!����� �����'�. J����� 4. ���.-���.- ��. Physical Memory: The installation of a new alternative implies that the computation between the choice point with unexplored alternatives and the point where backtracking was started is not needed any longer. Thus, the scan of the choice point stack can be used to immediately reclaim the memory used by the discarded part of the computation. Q��������� ��$���: ��������� ����( �����������& �������$�����, ��� �&�������� $�'�� ��!���&$ ������$ � ����������&$� ������������$� � ������$, ��� ����!�� � ��������$ !&� ����<�� �� ��'�� ����-�. ��U��$�, ������������ ����� ��!������ ������ $�'�� !&�� ������������, ���!& ��$������� ������!����� ��$���, �������������� ��!��-����( ������ �&��������. Nz-4, Nk-3, Nd-0. 247 Q������ ��$'���: ��������� ����# ������������ $�+ �� �����, <� �!�������� $�' ���!����$ ������$ � ���������$� ������������$� � ������$, �� ����!�� � ����������$ !�� ����<���( �� �����!��( ���-�. 7�$�, ���������� ����� ���!������ ������ $�'� !��� �����������, <�! ����(�� �����!����� ��$'���, ����������� ���������� �������� �!��������. Nz-4, Nk-3, Nd-2. (���.) Q������ ��$'���: ������������ ����# ������������ ������+, <� !���-� �� �����!�� ��������������� �!�������� $�' ������ ��!��� � ��������'���$� ������������$� � ������, �� ��-�� � ����������$ !�� ����<���(. 7�$�, ���������� ����� ����� ��!��� $�'� !��� ����������� ��� ����, <�! ����(�� ��������� ��$'���, ����������� ���������� �������� �!��������. ����������( ������ $�����( [1-5] �� ��!����� $����� �������"�(. �������� ��������� ������� ���(����� online ����������$ Pragma, $�-����$ �����������$ Lingvo 12 �� �� ����$���� ������� ����������� �$���� � �����"�(��( �����$� Windows 7. ������# ���������:��������� �$����, ������� ���$������ ������, �!��������. J����� 1. ���. – ��. X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x7/ x8 x9 x10 Abstract—In this paper, we present an implementation model which efficiently x 11 x12 x13 x14 x14/ x15 x16 x17 supports backtracking in an independent and- parallel nondeterministic system. X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 ����"��- "�( ������ $� ����������+$� �������"�# $�����, ��� �/������� x 11 x12 x13 x14 x15 x16 ������$�+ ����������$ � ������'��% �-����������% �������$�������% x17 �����$�. (���.) X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 ����"��: "�( ������ $� ����������+$� $����� �������"�#, ��� �/������� x 11 x12 x12/ x12// x13 x14 x15 ������$�+ ��-�� � ����������$ � ������'��% �-����������% x16 x17 �������$�������% �����$�%. ��������� J����� ������ �������� ^1 � 248 J����� 2. ���. – ��. X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x6 x9 Artificial intelligence and constraint-based optimization are two such areas where x10 x11 x12 x11/ nondeterminism is commonly found. X1 x2 x3 x4 x4/ x4// x5 x7 x8 x6 x9 >�����( �������� � �� ������ �!$�'��� ����$���"�# ��� ����% �!�����%, �� x10 x12 x 11 x11/ �������$����$� ����� $�'�� �������. (���.) X1 x2 x3 x5 x4 x4/ x4// x7/ x7 x8 x6 x9 >�����( �������� � ����$���"�� �� ������ �!$�'��� – "� ��� ���� �!�����, �� x12 x 11 x10 ����� ��������+���� �������$����$. ������ J����� ������ �������� ^2 J����� 3. ���. – ��. X1/ x1 x2 x2/ x3/ x3 x4 x4/ x5/ x5 x6 x7 x7/ A great part of the expressive power of the Linda model results from x8/ x8 x9 x9/ x10/ x10 x 11 the associative access to the tuple space. x1 x2 x3 x4 x6 x7 x5 x7/ G����� ������� �������# ����� ��������% ����������� ����� ��� x8 x9 x9/ x 11 x10 ���"��������� ������� �� �������� �����'�. (���.) x1 x2 x3 x4 x6 x5 x7 x7/ x8 G����� ������� ����'��# ���� $����� Linda + ����������$ ���"��������� x9 x9/ x 11 x10 ������� �� �!����� �����'�. J����� ������ �������� ^3 249 J����� 4. ���.-���.- ��. x1 x2/ x2 x2// x3/ x3 x4 x5 x6 x7 x8 x10/ x9 x10 Thus, the scan of the choice point stack can be used to immediately reclaim x11/ x 11 x12 x12/ x13 x13/ x14 x14/ x15/ x15 the memory used by the discarded part of the computation. x1 x2 x5 x3 x4 x6 x7 x8 ��U��$�, ������������ ����� ��!������ ������ $�'�� !&�� ������������, x10/ x9 x10 x11 x12 x13 ���!& ��$������� ������!����� ��$���, �������������� ��!��-����( x14 x15 ������ �&��������. x1 x2 x5 x3 x4 x6 x7 x8 x10/ 7�$�, ���������� ����� ���!������ ������ $�'� !��� �����������, <�! x9 x10 x 11 x12 x13 x14 x15 ����(�� �����!����� ��$'���, ����������� ���������� �������� �!��������. (���.) x1 x2 x5 x4 x3 x6 x7 x8 x10/ x10// x10/// 7�$�, ���������� ����� ����� ��!��� $�'� !��� ����������� ��� ����, <�! x9 x10 x 11 x12 x13 x14 x15 ����(�� ��������� ��$'���, ����������� ���������� �������� �!��������. J����� ������ �������� ^4 � � ����. G ���������$� ������'����, �� ������ ���%������ ����������% ���!�������( $������� ���!� � ����������% �����������( $�� !�������� �������� � $�-������ ��������� ��������, <� ��� $���$�����% ��%�!�� �$���� �������"�# !������� ������ ���!%���� ��+����� $�-����( �������� � ������������$ ����������% ��������� �� ��������������( �����"��� ����������� �� ���"������$ ����������$. 250 © _. ������-���� 1. ��� �.�. F����� �����������# �����������: ���������-$��������( ����!��� / ����. ���. ���!. ".�. ����� �. — G��������( "���� �� �$��� )���� Q�����, 2008. — 124 �. 2. #������ �.$. _��$����� �����(����# $��� � ��!��"�% �� �%�$�%: ��������� �������; — : 7FG “�����”, 1997�. — 112�; ��., ����. 3. � ������ %.&. �����$�� ��������"�� $��� “ ���#�����( �������”, �#�, 1997 �.— 211�; ��. 4. '����� (.). ������-���������� $����� /��$������ ������������% ��-��� �����������$� �����$�$� � ������$�����% �$���%: [����!���] / (.). '�����, ).�. ������. — �����: ����-����, 2010. — 404�.: �%�$�, ��!�., ��. — ISBN 978-966-397- 126-4. 5. *����� �.". _��$����� ����#�����# $��� � ��!��"�% � �%�$�%: ��������� �������; — : 7FG “�����”, 1997�. — 130�; ��. $����� �� 30.08.2010�. � 621.3 _. ������-���� ����1 ������ ��2�� ������1� �� ������ 2�� ����1 � ����� � � �� 1 2���������� ���� ���3��-3�������1� ������� Abstract This article is about the problems of synthesis of formal logic models that are used to describe the processes occurring in the system functioning book and magazine editions. Based on this it was done the assertion of the consistency of the model synthesized from formal logic models and information models, that is one of the basic informational component. �������� � `�/��$�"������ ��%������� ������������ �� ����( ���� �����"����� ������������� ��/��$�"����&% ��$������ ���$����� � $�����$� �����% �����, �����&� ������������ ��� ������������ ���% ��$������ �����$& /���"����������� ���'��-'�������&% ������( ( j`). G ����� � U��$, ���!%���$� ����$������ ����"��& ������� ��/��$�"����&% ��$������ � ������������<�$� $�����$� j`. +��������� � 4������ � ����� �!��4�� ����5 ��4������ � !��4��6��4 4���� 4 � ���4� !���� �� ����� �7+ ����"��& $������ ������� ��/��$�"����&% ��$������ $���� �������� � �������"�� �������&% ���%����, � �����&$ ��������� ������<��: