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:
Datum: | 2010 |
---|---|
Hauptverfasser: | , |
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 Ukraineid |
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+
����"��& $������ ������� ��/��$�"����&% ��$������ $���� ��������
� �������"�� �������&% ���%����, � �����&$ ��������� ������<��:
|