推論と解釈
推論と解釈は、入力言語を調べて、既に蓄積されてきた知識とそれを比較し、結論を描くことが必要なロジック·プロセスである. この段階に到達するために、既に説明した分析手法は、実行する必要があり、談話の内部表現が存在する必要があります。 (参照図からルガー＆スタッブルフィールドを). この段階に到達するために、既に説明した分析手法は、実行する必要があり、談話の内部表現が存在する必要があります。 （参照してください。 ダイアグラム から ルガー·スタッブルフィールド). この段階に到達するために、既に説明した分析手法は、実行する必要があり、談話の内部表現が存在する必要があります。 (参照図からルガー＆スタッブルフィールドを). To get to this stage, the analysis techniques already discussed need to be run, and an internal representation of the discourse needs to exist. (see diagram from Luger & Stubblefield).
この 談話処理は、一般的な結論を描画するために述語論理の関数を使用しています. それは、そこから結論を引き出すために、できるだけ多くのデータがあることを徹底的にように、入力データを正しく解釈する必要があり、賢明な結論を描画するマシンの. 自然言語のソースから情報を抽出するために特に有用である2つの方法があります。リファレンスとコンテキスト.
リファレンス
文章内の特定のオブジェクトの参照を考慮して、マシンには、談話の文章の間に言語的表現の相互依存関係を決定することができます. 参照は、談話でリンクの文章の中で最も重要な手段である (ポポフ、1982). 参照を解析するための手順は次のとおりです:
- コンテキスト内で我々は与えられた基準で示されているエンティティを求めるべき場所を確立
- 与えられた指示対象と所定の基準は、他に到達するために対応していることを判断する方法を確立する （ ポポフ、1982 ）
参照を使用して、我々は以前にオブジェクトを記述するかを参照している代名詞ノウハウを決定することができます。例えば: "彼は月にお金を貸してくれた。彼女は非常に感謝しました。"マシンは、 彼女が参照を計算することによって、 月と呼ばれることを決定することができるだろう （ ポポフ、1982 ）.
コンテキスト
自然言語を処理する際のコンテキストを考慮することによって、我々はコンテキスト内で、個々の文を置くことによって、接続されたテキストから文の意味を解釈することができます。処理されている個々の文がコンテキストに関連していない場合、その文は、いくつかの異なる意味を持つ場合もあれば、全く理解できないかもしれません。
自然言語を処理するときに考慮する必要があるコンテキストの多くのレベルがあります。 (ポポフ、1982):
テキストのコンテキストは現在の文の前の文章から派生した意味である
状況的文脈は、現在の文から意味があり、通常は暗黙的に与えられます。
グローバル·コンテキストは、会話のトピックのようなもので、アルゴリズムはいくつかの意味との間で選択することができます (我々は犬のことを話していた場合、木の話とは対照的に、 "樹皮"などは、異なって選ばれる)
会話のトピックでは、進行する可能性があるため、 ローカルコンテキストがわずか前の文章から派生した意味で、これは便利です。ローカルコンテキストは、最新の話題を提供しています。
"ファジー"の処理形態が必要とされているので処理コンテキストと参照のための単純なアルゴリズムは実際に可能ではありません。したがって、研究者は、特定の一般的な状況（と呼ばれる認識するようにコンピュータを訓練するためにニューラルネットワークを使って実験されているフレーム ）、また新たな状況について一般化する。
今のマシンが正確にどのオブジェクトにどのように言及されているが、いつ、どこでそれらのオブジェクトが相互作用している我々は理解のいくつかのレベルが可能であることの段階に達している決定するための基礎を持っている。これは私達に自然言語から機械可読形式にし、別の自然言語を可能にするには正確な翻訳のための機会を与えてくれます。