Учебно-методический комплекс (стр. 9 )

4.  Оценка «неудовлетворительно» (0 баллов) ставится студенту за неправильный ответ на вопрос преподавателя или билета либо его отсутствие. Ответ студента на вопрос, в этом случае, содержит неправильные формулировки основных определений, прямо относящихся к вопросу, или студент вообще не может их дать, как и подтвердить свой ответ фактическими примерами. Такой ответ демонстрирует незнание студентом материала лекций, базового учебника и дополнительной литературы.

5.  Оценка «неудовлетворительно» (0 баллов) ставится также студенту, списавшему ответы на вопросы и читающему эти ответы экзаменатору, не отрываясь от текста, в случае если он не может объяснить или уточнить, прочитанный таким образом материал.

6.  Оценка «неудовлетворительно» ставится также студенту, отвечающему таким образом хотя бы на один вопрос билета.

Оценка «зачтено» ставится студенту, ответ которого соответствует оценкам «отлично», «хорошо» или «удовлетворительно», оценка «не зачтено» - студенту, чей ответ соответствует оценке «неудовлетворительно».

Примерная тематика рефератов – не предусмотрены

3.3.  Тестовые задания итоговой аттестации по курсу

1. К направлениям компьютерной лингвистики не относится

a) компьютерная лексикография;

b) компьютерно-опосредованная коммуникация;

c) системы обработки естественного языка;

d) машинный перевод.

2. Разное количество информации в одном и том же сообщении для разных людей зависит не от...

a) накопленных ими знаний;

b) уровня понимания сообщения;

c) их интереса к сообщению;

d) их уровня владения компьютерной техникой.

3. Для современного человека преобладающей является...

a) звуковая информация;

b) визуальная (символьная) информация;

c) вкусовая и тактильная информация;

d) визуальная (образная) информация.

4. Машинный синтаксис — это...

a) правила строения имен;

b) правила построения слов в более сложные структуры;

c) соотношение слова и его значения;

d) правила перевода письменного символа в устный.

5. Волапюк — это...

a) специализированный язык науки;

b) родной язык одного из малочисленных племен;

c) неспециализированный искусственный язык;

d) система символического кодирования.

6. Microsoft Word не включает...

a) функции настольных издательских систем;

b) функцию удалённого доступа;

c) функцию редактирования графических объектов;

d) шаблоны типовых таблиц.

7. OCR — это...

a) система автоматического распознавания символов;

b) система переводческой памяти;

c) система машинного перевода;

d) функция текстового процессора.

8. Слово, относящееся к основному содержанию текста и повторяющееся в нем несколько раз, в автоматическом реферировании называется...

a) лейтмотивом;

b) термином;

c) символом;

d) ключевым словом.

9. Совокупность специально отобранных текстов, размеченных по различным лингвистическим параметрам и обеспеченных системой поиска, называется...

a) базой данных;

b) словарем;

c) информационным массивом;

d) корпусом.

10. УНК — это...

a) корпус естественного языка, представительный по отношению ко всему языку;

b) универсальный национальный код;

c) собрание текстов, которое существует в Интернете;

d) собрание текстов, размеченных по различным лингвистическим параметрам и обеспеченных системой поиска.

11. Корпусный менеджер...

a) обеспечивает сортировку результатов поиска, статистические подсчеты, составление списков слов на основе корпуса;

b) это специальная программа поиска по корпусу;

c) это человек, составляющий корпуса и управляющий ими;

d) это специальная программа подготовки текстов к их включению в корпус.

12. Одна из основных проблем компьютерного анализа речи состоит в том, что...

a) невозможно создать искусственный интеллект;

b) компьютер не умеет работать со смыслом;

c) у компьютера нет дополнительных источников информации (ситуация, контекст, прошлый опыт в данной области и т. п.);

d) разработчики не желают делиться своими профессиональными секретами.

13. К зонам словарной статьи не относится

a) лексический вход (вокабула, лемма);

b) зона грамматической информации;

c) зона стилистических помет;

d) словник.

14. Что не относится к понятию термина?

a) слово (словосочетание) метаязыка науки, а также областей конкретной практической деятельности человека;

b) понятие задается через свойства, реализуемые в системе;

c) использование основывается не на интуиции, а на четких определениях;

d) сопоставляется, как правило, несколько значений.

15. Типовая парадигма лексемы в автоматическом морфологическом анализе — это...

a) последовательность букв от начала словоформы, общая для всех словоформ;

b) элементы, описывающие формоизменение конкретной лексемы,

c) совокупность наборов машинных окончаний;

d) совпадение основ разных слов.

16. А ббревиатура CALL относится к ...

a) науке об использовании компьютерных инструментов для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях;

b) обучению иностранному языку;

c) обучению языку с помощью компьютера;

d) использованию компьютеров в обучении.

17. К обучающим программным средствам не относятся...

a) тестирующие программы;

b) энциклопедии;

c) программы-ассемблеры;

d) учебные игры.

18. Что не относится к компьютерным обучающим программам?

a) заменяют преподавателя;

b) организация и выполнение рутинной работы;

c) повышение активности обучаемого;

d) создание возможностей для самообразования.

3.4.  Вопросы итоговой аттестации по курсу

1.  Роль гуманитарного знания в формировании исследовательских подходов в компьютерной лингвистике.

2.  Междисциплинарный статус компьютерной лингвистики: ее связи с искусственным интеллектом, когнитивной наукой, теорией программирования.

3.  Основные направления применения компьютерных технологий в лингвистике.

4.  Понятие модели и моделирования в лингвистических прикладных и теоретических задачах. Методы моделирования языка в компьютерной лингвистике.

5.  Способы представления знаний в компьютерных системах, работающих с естественным языком.

6.  Язык как механизм представления и обработки знаний. Процедурный и декларативный способы представления знаний.

7.  Категорийные понятия: фреймы, сценарии, семантические сети, сцена.

8.  Понятие о лингвистическом алгоритме.

9.  Формальные языки представления текста как инструмент его автоматической обработки.

10.  Использование компьютерных средств обработки языковых данных.

11.  Использование различных средств и сред программирования. Метаязыки.

12.  Математическая и статистическая структура текста.

13.  Автоматизированные системы обработки текста и их архитектура.

14.  Формальные языки представления текста как инструмент его автоматической обработки.

15.  Автоматический морфологический анализ. Связь морфологического анализа со словарем.

16.  Автоматический синтаксический и семантический анализ. Основные способы, проблемы и результаты.

17.  Поверхностный и глубинный синтаксический анализ.

18.  Прагматический анализ.

19.  Задача синтеза как обратная по отношению к анализу. Понятие актантов действий.

20.  Основные методы автоматического синтеза речи.

21.  Лингвистическое обеспечение для автоматического синтеза речи.

22.  Психолингвистическая обработка текста, обусловленная особенностями диагностики.

23.  Компьютерная психолингвистическая система. Основные характеристики и требования.

24.  Лингвистический аспект контент-анализа.

25.  VAAL - как пример психолингвистической системы.

26.  Методы компьютеризации лексикографических работ.

27.  Машинные фонды языков. Виды машинных словарей.

28.  Компьютерная лексикография. Текстовые и словарные базы данных как объект лингвистического исследования.

29.  Основные понятия информационного поиска.

30.  Документальный и фактографический информационный поиск.

31.  Типы терминологических словарей.

32.  Словарь-тезаурус, его роль в поиске информации.

33.  Основные этапы разработки систем машинного перевода.

34.  Перевод с использованием способов кодирования смысла.

35.  Морфологический, синтаксический, лексический, семантический уровни анализа и синтеза текста для МП.

36.  Современное состояние и перспективы развития машинного перевода.

37.  Ментальное и физическое представление речевого сигнала: основные характеристики и принципиальные различия.

38.  Основные методы автоматического распознавания речи.

39.  Лингвистический подход к автоматическому распознаванию речи.

40.  Метод чтения динамических спектрограмм как основа построения базы знаний (экспертная система) для лингвистического декодирования речевых сигналов

41.  Искусственный интеллект.

42.  Учебные лингвистические автоматизированные системы: вопросно-ответные системы; диалоговые системы решения задач и системы обработки связных текстов.

43.  Технология построения гипертекстовых систем.

44.  Рефлексия компьютерных моделей языка в лингвистических исследованиях. Способы верификации результатов исследования.

Разработчики:

доцент кафедры ТиП ИЯ

зам. рук. отд. «Лингвистика»

Заведующий кафедрой ТиП ИЯ