XML-индукция в системах порождения и реконструкции текстов/программ

Работа посвящена проблеме порождения решающей программы по естественно-языковой постановке задачи. Предложены распознающие объектно-событийные модели (ОСМ), позволяющие извлекать из текстовой постановки знания, и трансформировать их, порождая выходные модели, по которым генерируется программа. Доказан ряд утверждений об эквивалентности предельных распознающих ОСМ некоторым видам расширенных машин Тьюринга (РМТ). Предложен новый вид таких машин – композиционные РМТ, обладающие способностями выполнять переборную унификацию шаблонов. Разобрана проблема применения слоя грамматического разбора входных текстов, построен (на базе обычного/конструирующего XPath) Тьюринг-полный алгоритмический микроязык для взаимодействия с таким слоем. Для обработки извлеченных знаний используются скрипты обратного и/или прямого логического вывода. Предложена новая параллельная машина прямого смыслового вывода на базе системы слабых XPath-подобных ограничений, управляемая марковской моделью, матрица переходов которой синтезируется нейронной сетью на основе анализа прецедентов. Предложенный подход апробирован в задачах порождения программ по текстовой постановке и верификации порождающих скриптов.