Представлены результаты разработки семиотических оснований для создания моделей процессов целенаправленной генерации и развития новых экспертных знаний и разработки технологий, обеспечивающих эти процессы. Необходимость разработки таких технологий проявляется наиболее наглядно в ситуациях, когда имеющиеся системы экспертных знаний не удовлетворяют новым социально или технологически значимым целям, отражающим новые или изменившиеся потребности общества. В статье речь идет не о хорошо известных в области искусственного интеллекта методах и моделях представления знаний, процессах управления формами их представления, а о разработке новых моделей процессов целенаправленной генерации знаний, отражающих динамику их формирования. Рассматриваемый подход к моделированию этих процессов и разработке обеспечивающих их технологий ориентирован на те прикладные области, где знания генерируются экспертами в процессе анализа текстов или других объектов интерпретации, которые могут изменяться во времени, с последующим представлением экспертных знаний в надкорпусных базах данных (НБД). Отличительная черта предлагаемого подхода к моделированию заключается в явном описании отношений между новыми экспертными знаниями и теми объектами интерпретации, на основе анализа которых были сгенерированы элементы новых знаний. Другая отличительная черта заключается в явном описании изменяемых во времени элементов знаний, соответствующих объектам интерпретации. Реализуемость такого подхода демонстрируется на примере экспериментальной информационной технологии, которая поддерживает целенаправленную генерацию экспертами кросс-языковых знаний о переводах глагольных конструкций русского языка на французский. Эти кросс-языковые знания формируются в процессе анализа параллельных текстов на русском и французском языках, пары выровненных предложений которых являются объектами интерпретации.
кросс-языковые экспертные знания, компьютерное моделирование, генерация знаний, объекты интерпретации, семиотические основания, модели процессов генерации знаний, надкорпусные базы данных