Данная работа посвящена актуальным проблемам создания семантико-синтаксических представлений для систем машинного перевода и извлечения знаний из естественно-языковых текстов. Целью наших исследований является построение целостной лингвистической модели на основе синергетического подхода, использующего лингвистические знания, статистические методы и механизмы машинного обучения для извлечения новых грамматических правил из текстовых корпусов и разрешения неоднозначности. Для формализации лингвистических знаний используется когнитивная трансферная грамматика (КТГ), являющаяся семантически мотивированным вариантом унификационно-порождающей грамматики. Для подготовки обучающих компонентов систем и получения статистических данных о языковых структурах создается многоязычный лингвистический ресурс, представляющий собой банк синтаксических деревьев (Treebank) и корпус семантически выровненных параллельных текстов на русском, английском и ряде других европейских языков.
машинный перевод, формальные грамматики, лингвистическая модель, выравнивание параллельных текстов, языковые структуры