지능형 텍스트 구문 분석 및 번역

Question

지능적으로 구문 분석하고 나중에 번역 할 수 있도록 텍스트를 저장하는 지능적인 방법은 무엇입니까?

예를 들어, 직원은 자신의 강점과 약점을 식별하고 자신에게 편안함을 나타낼 때 뛰어난 사람입니다.

위의 내용은 평가하기 전에 사용자에게 표시되는 일반 텍스트 일 ​​수 있습니다. 사용자가 남성 (Shaun) 또는 여성 (Mary라고 말한 경우) 인 경우 위 텍스트는 다음과 같이 번역되어야합니다.

메리는 자신의 강점과 약점을 식별 할 수 있고 자신에게 편한만큼 뛰어난 사람입니다.

숀 (Shaun)은 자신의 강점과 약점을 파악하고 자신에게 편한만큼 뛰어난 사람입니다.

1. 적절한 장소 또는 토큰 소지자를 사용하여 첫 번째 장소에 평가 기준을 저장하는 방법은 무엇입니까? (위의 경우 직원은 직원 이름으로 번역되어야하고 성별에 따라 자신이나 자신이 번역해야 할 단어가 있어야합니다.)

2. 위의 정보로 텍스트를 자동 번역하는 메커니즘이 있습니까?

Answer 1

이와 같은 작업을 수행하는 기본적인 개념을 편지 병합이라고합니다.
This page 루비에서 이런 식으로 구현하는 방법을 생각해보십시오.

[편집] 구글 검색이 나에게 준
이 - http://freemarker.org/ alt text http://freemarker.org/images/overview.png
나는이 라이브러리에 대해 잘 모르겠지만, 당신이 필요한 것 같습니다.

Answer 2

이것은 Natural Language Processing의 분야에서 매우 광범위한 질문입니다. 여러 가지 방법으로 둘러 볼 수 있습니다. 질문 한 내용이 너무 광범위하게 보입니다.

@variable {이름} @gender {그/그녀}가 자신의 @gender {그/그녀}을 식별 할 수있는 뛰어난입니다 :

나는이 이런 식으로 일을 할 수 귀하의 질문에 제대로 부분을 이해한다면 강점과 약점이 있으며 @ gender {자신/자신}에게 익숙합니다.

또는 : @he이 @his 자신의 강점과 약점을 파악하고 @himself과 편안 수

@name 뛰어난입니다.

... 성별이 주요 문제인 경우.

Answer 3

수식 분석 및 평가 엔진과 같은 사용자 지정 사용자 입력을 작성할 때 Grammatica이라는 도구로 작업 한 경험이 있습니다. 그것은 당신이 찾고있는 세련미의 수준에 이르지 못할 수도 있지만 그것은 시작입니다. 이것은 기본적으로 대중적인 코드 컴파일러 파서가 사용하는 많은 개념을 사용합니다. 그것은 확실히 체크 아웃 할만한 가치가 있습니다.

Answer 4

나는 Kornel에 동의합니다.이 질문은 너무 광범위합니다.RDF와 OWL이 좋은 시작점이 될 수있는 의미 체계에 대해 이야기하고있는 것처럼 보입니다. 마크 업을 사용하여 모델링 의미론을 읽고 거기에서부터 작업 할 수 있습니다.