Системы с предопределенной семантикой являются достаточно универсальными при создании приложений для автоматизированной обработки текстов различного назначения. Основой таких систем является набор заранее определенных элементарных семантических элементов – сем. В самом простом варианте семами могут быть отдельные символы клавиатуры. Комбинация сем представляет смысл обрабатываемого текста. Такие комбинации можно представить в виде некоторого спектра, уникальность которого гарантирует распознавание смысла как отдельных фраз, так и текста в целом. В настоящей работе для создания подобных систем предлагается другой вариант – на основе концепции семантических полей. Данный подход является несколько более обоснованным с точки зрения данных о механизмах мышления человеческого мозга. Рассмотрены алгоритмы построения подобных систем, описана процедура обучения, рассмотрены вопросы создания диалоговых систем на их основе. Показано, что при обработке текстов системой учитываются практически все особенности естественного языка. Так же как и при использовании семантических спектров, эксперименты с программным прототипом показывают, что при его работе автоматически учитываются основные особенности естественной речи и подтверждаются данные лингвистики о структуре предложений на естественном языке.

Systems with predefined semantics are quite versatile when creating applications for automated text processing for various purposes. The basis of such systems is a set of predefined elementary semantic elements – semes. In the simplest version, the semes can be individual keyboard characters. The combination of these represents the meaning of the text being processed. Such combinations can be represented in the form of a certain spectrum, the uniqueness of which guarantees the recognition of the meaning of both individual phrases and the text as a whole. In this paper, another option is proposed for the creation of such systems – based on the concept of semantic fields. This approach is somewhat more reasonable in terms of data on the mechanisms of thinking of the human brain. The algorithms of building such systems are considered, the training procedure is described, the issues of creating dialog systems based on them are considered. It is shown that when processing texts, the system takes into account almost all the features of the natural language. Just as with the use of semantic spectra, experiments with the program proto-type show that when it works, the main features of natural speech are automatically taken into account and linguistics data on the structure of sentences in natural language are confirmed.