Claims (131)
1. Способ построения компьютерно-реализуемого решения с использованием естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, содержащий этапы, на которых:1. A method for constructing a computer-implementable solution using natural language that is understandable to users and input by users, containing the steps of:
принимают с помощью процессора вычислительного устройства от пользователя глобальное заявление о намерениях, указывающее решение, которое строится с использованием естественного языка, при этом глобальное заявление о намерениях принимается в форме естественного языка и устанавливается в состояние потенциальности;receiving, by the processor of the computing device, from the user a global statement of intent indicating a decision that is constructed using natural language, wherein the global statement of intent is received in the form of natural language and is set to a state of potentiality;
принимают с помощью процессора от пользователя одно или более локальных заявлений о намерениях, связанных с глобальным заявлением о намерениях, и детали сущностей в количестве n и агента, связанных с каждым локальным заявлением о намерениях, причем каждое локальное заявление о намерениях и детали каждой сущности и агента принимаются в форме естественного языка и соответственно устанавливаются в состояние потенциальности, при этом каждое локальное заявление о намерениях представляет собой предложение, указывающее подэтап выполнения требований для исполнения решения, при этом каждая сущность включает в себя словосочетание с существительными и участвует в выполнении требований упомянутого подэтапа, указываемого соответствующим локальным заявлением о намерениях, причем агент представляет собой по меньшей мере одно из агента-человека и агента-машины;receiving, by the processor, from the user one or more local statements of intent associated with the global statement of intent, and details of n entities and an agent associated with each local statement of intent, each local statement of intent and details of each entity and agent are taken in the form of natural language and are accordingly set to a state of potentiality, wherein each local statement of intent is a sentence indicating a substep of fulfilling the requirements for executing the decision, wherein each entity includes a noun phrase and participates in fulfilling the requirements of said substep indicated a corresponding local statement of intent, wherein the agent is at least one of a human agent and a machine agent;
для каждой сущности, принимают с помощью процессора от пользователя в форме естественного языка один или более атрибутов, которые определяют характеристику соответствующей сущности и таким образом отличают соответствующую сущность от других сущностей соответствующего локального заявления о намерениях и установлены в состояние потенциальности, причем каждый атрибут включает в себя по меньшей мере одно из словосочетания с прилагательными и словосочетания с наречиями, при этом агент, по меньшей мере, изменяет состояние потенциальности на состояние реальности каждого атрибута, каждой сущности, каждого локального заявления о намерениях и глобального заявления о намерениях;for each entity, are received by the processor from the user in natural language form one or more attributes that define a characteristic of the corresponding entity and thereby distinguish the corresponding entity from other entities of the corresponding local statement of intent and are set to a potential state, each attribute including at least one of an adjective phrase and an adverb phrase, wherein the agent at least changes the potential state to the reality state of each attribute, each entity, each local statement of intent and global statement of intent;
формируют с помощью процессора для каждого локального заявления о намерениях набор комбинаторных состояний сущностей (CES), включающий в себя 2n комбинаций упомянутого количества n сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, при этом CES, сформированное на основе всех (в количестве n) сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, представляет собой комбинаторное состояние сущности с триггером (CES с триггером), причем каждое CES в наборе находится в состоянии потенциальности и изменяется на состояние реальности в качестве реакции на изменение связанных с ним сущностей в состояние реальности;using a processor, for each local statement of intent, a set of combinatorial entity states (CES) is formed, including 2 n combinations of the mentioned number n of entities of the corresponding local statement of intent, with the CES generated on the basis of all (in number n) entities of the corresponding local statements of intent, is a combinatorial state of an entity with a trigger (a CES with a trigger), with each CES in the set being in a state of potentiality and changing to a state of reality in response to the entities associated with it changing to a state of reality;
в качестве реакции на определение только одного принятого локального заявления о намерениях, связанного с глобальным заявлением о намерениях, идентифицируют CES с триггером принятого локального заявления о намерениях в качестве конца построения решения; иin response to identifying only one accepted local statement of intent associated with the global statement of intent, identifying a CES with an accepted local statement of intent trigger as the end of the decision build; And
в качестве реакции на определение более одного принятого локального заявления о намерениях, связанных с глобальным заявлением о намерениях, принимают с помощью процессора от пользователя в форме естественного языка множество отдельных взаимосвязей на основе одного или более из заранее заданных правил, ограничений и формул между локальными заявлениями о намерениях, причем каждая отдельная взаимосвязь представляет собой отдельный путь к выполнению требований для исполнения решения, при этом взаимосвязи указывают на то, влияет ли CES с триггером одного локального заявления о намерениях на набор CES другого локального заявления о намерениях или является концом построения решения,in response to the determination of more than one received local statement of intent associated with the global statement of intent, a plurality of separate relationships based on one or more predetermined rules, restrictions and formulas between the local statements of intent are received from the user in natural language form. intentions, with each individual relationship representing a separate path to meeting the requirements for executing the solution, with the relationships indicating whether the CES triggered by one local statement of intent affects the set of CESs of another local statement of intent or is the end of the solution build,
при этом состояние потенциальности представляет собой пустое бинарное состояние, а состояние реальности представляет собой непустое бинарное состояние, иwherein the state of potentiality is an empty binary state, and the state of reality is a non-empty binary state, and
при этом информация в форме естественного языка принимается через интерфейс на основе рукописного ввода, сенсорный интерфейс, интерфейс на основе голоса или их комбинацию.wherein information in the form of natural language is received through a handwriting-based interface, a touch-based interface, a voice-based interface, or a combination thereof.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором для каждой сущности каждого локального заявления о намерениях: принимают с помощью процессора от связанного агента в форме естественного языка значение для соответствующей сущности, причем прием значения для соответствующей сущности является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующей сущности на основе принятого значения, при этом прием значений для всех сущностей, связанных с каждым локальным заявлением о намерениях, является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующего локального заявления о намерениях, причем прием значений для всех сущностей, связанных со всеми локальными заявлениями о намерениях, является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для глобального заявления о намерениях.2. The method of claim 1, further comprising: for each entity of each local statement of intent: receiving, by a processor from the associated agent in natural language form, a value for the corresponding entity, wherein receiving the value for the corresponding entity is an event record for change state of potentiality to state of reality for the corresponding entity based on the received value, wherein receiving values for all entities associated with each local statement of intent is an event record for changing the state of potentiality to state of reality for the corresponding local statement of intent, wherein receiving values for of all entities associated with all local intent statements is the event record for changing the potentiality state to the reality state for the global intent statement.
3. Способ по п.1 или 2, дополнительно содержащий этап, на котором для каждого атрибута каждого локального заявления о намерениях: принимают с помощью процессора от связанного агента в форме естественного языка значение для соответствующего атрибута, при этом прием значения для соответствующего атрибута является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующего атрибута на основе принятого значения.3. The method of claim 1 or 2, further comprising: for each attribute of each local statement of intent: receiving, by a processor from the associated agent in natural language form, a value for the corresponding attribute, wherein receiving the value for the corresponding attribute is a record events to change the potential state to the reality state for the corresponding attribute based on the received value.
4. Способ по пп.1, 2 или 3, дополнительно содержащий этап, на котором для атрибута каждой сущности: принимают с помощью процессора от связанного агента в форме естественного языка значение для соответствующего атрибута, при этом прием значения для соответствующего атрибута является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующего атрибута на основе принятого значения.4. The method according to claim 1, 2 or 3, further comprising the step of: for an attribute of each entity: receiving, using a processor from the associated agent in the form of natural language, a value for the corresponding attribute, wherein receiving the value for the corresponding attribute is an event record for changing the state of potentiality to the state of reality for the corresponding attribute based on the accepted value.
5. Способ по пп.2, или 3, или 4, дополнительно содержащий этап, на котором с помощью процессора аутентифицируют связанного агента на основе одного из подробностей входа в систему, биометрических подробностей, технологии распознавания лиц и технологии обнаружения сетчатки глаза.5. The method of claim 2 or 3 or 4, further comprising the step of using the processor to authenticate the associated agent based on one of login details, biometric details, facial recognition technology and retinal detection technology.
6. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором агент-машина соединена с возможностью обмена данными с вычислительным устройством по каналу проводной связи или каналу беспроводной связи.6. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the machine agent is communicatively coupled to a computing device via a wired communication channel or a wireless communication channel.
7. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором агент-машина является функциональным модулем вычислительного устройства и соединена с процессором.7. A method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the machine agent is a functional module of a computing device and is coupled to a processor.
8. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором локальное заявление о намерениях, связанное с глобальным заявлением о намерениях, представляет собой:8. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the local statement of intent associated with the global statement of intent is:
локальное заявление о намерениях другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения; илиa local statement of intent from another computer-implemented solution to borrow from that other computer-implemented solution; or
глобальное заявление о намерениях другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения.a global statement of intent from another computer-implemented solution to borrow from that other computer-implemented solution.
9. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором сущность, связанная с локальным заявлением о намерениях глобального заявления о намерениях, представляет собой:9. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the entity associated with the local statement of intent of the global statement of intent is:
локальное заявление о намерениях другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения; илиa local statement of intent from another computer-implemented solution to borrow from that other computer-implemented solution; or
сущность другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения.the entity of another computer-implemented solution for borrowing from that other computer-implemented solution.
10. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором атрибут, который определяет характеристику соответствующего локального заявления о намерениях, представляет собой:10. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the attribute that defines a characteristic of the corresponding local statement of intent is:
сущность другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения; илиthe entity of another computer-implemented solution for borrowing that other computer-implemented solution; or
атрибут другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения.an attribute of another computer-implemented solution to borrow from that other computer-implemented solution.
11. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором атрибут, который определяет характеристику соответствующей сущности, представляет собой:11. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the attribute that defines the characteristic of the corresponding entity is:
сущность другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения; илиthe entity of another computer-implemented solution for borrowing that other computer-implemented solution; or
атрибут другого компьютерно-реализуемого решения для заимствования этого другого компьютерно-реализуемого решения.an attribute of another computer-implemented solution to borrow from that other computer-implemented solution.
12. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором решение строится за счет:12. The method according to any of the previous paragraphs, in which the solution is based on:
разделения локального заявления о намерениях на два или более других локальных заявлений о намерениях и присоединения соответствующих сущностей и агента к каждому локальному заявлению о намерениях; илиdividing the local statement of intent into two or more other local statements of intent and attaching corresponding entities and an agent to each local statement of intent; or
объединения двух или более локальных заявлений о намерениях в одно локальное заявление о намерениях и присоединения соответствующих сущностей и агента к этому локальному заявлению о намерениях.combining two or more local intent statements into one local intent statement and attaching the corresponding entities and agent to that local intent statement.
13. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором решение доступно для поиска одной или более поисковыми системами, поскольку решение построено с использованием естественного языка.13. A method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the solution is searchable by one or more search engines because the solution is constructed using natural language.
14. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этапы, на которых: назначают одно или более прав на информацию или прав принятия решений по каждой сущности агенту, связанному с локальным заявлением о намерениях соответствующей сущности; и отображают сущности агенту на основе назначенных прав на информацию или прав принятия решений.14. The method of any one of the preceding claims, further comprising the steps of: assigning one or more information rights or decision rights for each entity to an agent associated with the local statement of intent of the corresponding entity; and display entities to the agent based on assigned information rights or decision rights.
15. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором отображают сущности через пользовательский интерфейс для приема значений для сущностей посредством связанного агента.15. The method of any one of the preceding claims, further comprising displaying the entities through a user interface to receive values for the entities via an associated agent.
16. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют одну или более отдельных взаимосвязей между локальными заявлениями о намерениях для приема значений для сущностей, при этом предоставление одной или более отдельных взаимосвязей основывается на согласованном процессе, автоматизированном процессе или на управляемом агентом-человеком процессе.16. The method of any one of the preceding claims, further comprising providing one or more separate relationships between local intent statements for receiving values for entities, wherein the provision of one or more separate relationships is based on a negotiated process, an automated process, or a controlled process. human agent in the process.
17. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором одна или более из сущностей или одно или более CES локального заявления о намерениях совместно используются с одним или более локальными заявлениями о намерениях других компьютерно-реализуемых решений, при этом упомянутая совместно используемая сущность или CES участвует только в одном CES с триггером в заданный момент времени, чтобы изменить состояние потенциальности на состояние реальности для локального заявления о намерениях, соответствующего этому одному CES с триггером, и при этом доступность упомянутой совместно используемой сущности или CES влияет на порядок изменения состояния потенциальности на состояние реальности для множества локальных заявлений о намерениях.17. The method of any of the preceding claims, wherein one or more of the entities or one or more CESs of the local intent statement are shared with one or more local intent statements of other computer-implementable solutions, wherein said shared entity or CES is involved in only one triggered CES at a given time to change the state of potentiality to the reality state for a local statement of intent corresponding to that one triggered CES, and wherein the availability of said shared entity or CES influences the order of the change from the potentiality state to the reality state for multiple local statements of intent.
18. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором сущности являются физическими по своей природе, при этом сущности существуют в пространстве и времени.18. A method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the entities are physical in nature and the entities exist in space and time.
19. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором прием локального заявления о намерениях и прием деталей сущностей содержат этап, на котором предоставляют одно или более возможных локальных заявлений о намерениях и одну или более возможных сущностей из библиотек в базе данных, хранящей локальные заявления о намерениях и сущности других компьютерно-реализуемых решений.19. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein receiving the local intent statement and receiving entity details comprises providing one or more possible local intent statements and one or more possible entities from libraries in a database storing the local intent statements intentions and essence of other computer-implemented solutions.
20. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают с помощью процессора одну из отдельных взаимосвязей для приема значений для сущностей и исключения других отдельных взаимосвязей.20. The method of any one of the preceding claims, further comprising selecting, by the processor, one of the individual relationships to receive values for the entities and excluding other individual relationships.
21. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором естественный язык основан на одном или более родных языках, одном или более языках жестов, одном или более символах, одном или более числах или их комбинации.21. A method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the natural language is based on one or more native languages, one or more sign languages, one or more symbols, one or more numbers, or a combination thereof.
22. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором информация, принятая в форме естественного языка, дешифруется с использованием технологии распознавания объектов, технологии распознавания символов, технологии распознавания изображений или их комбинации.22. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the information received in the form of natural language is decrypted using object recognition technology, character recognition technology, image recognition technology, or a combination thereof.
23. Способ по пп.2, или 3, или 4, дополнительно содержащий этапы, на которых:23. The method according to claim 2, or 3, or 4, additionally containing the steps of:
определяют с помощью процессора количество событий, которые еще предстоит записать; иdetermining, using the processor, the number of events that have yet to be recorded; And
отображают с помощью процессора это оставшееся количество событий.This remaining number of events is displayed by the processor.
24. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором местоположение в пользовательском интерфейсе каждой сущности и каждого локального заявления о намерениях является изменяемым посредством:24. The method as claimed in any one of the preceding claims, wherein the location in the user interface of each entity and each local statement of intent is changeable by:
функциональности перетаскивания, при этом функциональность перетаскивания выполняется по меньшей мере одним из проводного устройства ввода, беспроводного устройства ввода и сенсорного интерфейса; илиdrag-and-drop functionality, wherein the drag-and-drop functionality is performed by at least one of a wired input device, a wireless input device, and a touch interface; or
изменения значения атрибута, соответствующего координатам местоположения соответствующей сущности или соответствующего локального заявления о намерениях.changing the value of an attribute corresponding to the location coordinates of the corresponding entity or the corresponding local statement of intent.
25. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором применяют одну из технологии публичного блокчейна, технологии частного блокчейна и технологии гибридного блокчейна.25. The method as claimed in any one of the preceding claims, further comprising using one of a public blockchain technology, a private blockchain technology, and a hybrid blockchain technology.
26. Способ по п.25, в котором каждая из технологии публичного блокчейна, технологии частного блокчейна и технологии гибридного блокчейна основана на технологиях шифрования с симметричным ключом, технологиях шифрования с асимметричным ключом или их комбинации.26. The method of claim 25, wherein each of the public blockchain technology, the private blockchain technology, and the hybrid blockchain technology is based on symmetric key encryption technologies, asymmetric key encryption technologies, or a combination thereof.
27. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором назначают сущностям платформу измерения, основанную на одной или более заранее определенных нормах, при этом платформа измерения указывает период времени, в течение которого сущность изменяется из состояния потенциальности в состояние реальности.27. The method of any one of the preceding claims, further comprising assigning the entities a measurement platform based on one or more predetermined norms, the measurement platform indicating a period of time over which the entity changes from a state of potentiality to a state of reality.
28. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором хранят в форме библиотек в базе данных данные, связанные с одним или более из глобального заявления о намерениях, локального заявления о намерениях, сущностей и агентов для использования при построении другого компьютерно-реализуемого решения.28. The method of any one of the preceding claims, further comprising storing, in the form of libraries in a database, data associated with one or more of a global statement of intent, a local statement of intent, entities, and agents for use in building another computer- implementable solution.
29. Способ по п.28, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют основывающийся на запросах доступ к библиотекам в базе данных, причем основывающийся на запросах доступ основан на поиске и технологиях на основе запросов для идентификации соответствующих сущностей для повторного использования, при этом основывающийся на запросах доступ содержит по меньшей мере один из языка структурированных запросов (SQL) и языка не только структурированных запросов (NoSQL).29. The method of claim 28, further comprising providing query-based access to libraries in the database, wherein the query-based access is based on search and query-based technologies to identify relevant entities for reuse, wherein based on Access queries contain at least one of a structured query language (SQL) and a non-structured query language (NoSQL).
30. Способ по п.28, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют доступ на перетаскивание к библиотекам в базе данных.30. The method of claim 28, further comprising providing drag-and-drop access to libraries in the database.
31. Способ по п.23, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют одну или более неопределенностей и вероятностей, соответствующих одной или более из сущностей и одному или более из событий, на основе прошлого поведения одного или более из CES и возникновения одного или более из событий.31. The method of claim 23, further comprising providing one or more uncertainties and probabilities corresponding to one or more of the entities and one or more of the events based on the past behavior of one or more of the CESs and the occurrence of one or more of the events.
32. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором интегрируют бухгалтерскую и финансовую системы путем присоединения одной или более сущностей, относящихся к бухгалтерским и финансовым системам, к каждому локальному заявлению о намерениях для компьютерно-реализуемого решения.32. The method of any one of the preceding claims, further comprising integrating the accounting and financial systems by attaching one or more entities related to the accounting and financial systems to each local statement of intent for the computer-implemented solution.
33. Способ по п.31, дополнительно содержащий этап, на котором выполняют одну или более функций расширенного планирования и оптимизации (APO) для обеспечения одной или более неопределенностей и вероятностей, соответствующих одной или более из сущностей и одному или более из событий, и оптимизации приема значения для записи события.33. The method of claim 31, further comprising performing one or more advanced planning and optimization (APO) functions to provide one or more uncertainties and probabilities corresponding to one or more of the entities and one or more of the events, and optimizing receiving a value to record an event.
34. Способ по п.31, дополнительно содержащий этап, на котором оценивают поведение одного или более из CES в прошлом и наступление одного или более из событий на основе по меньшей мере одного из:34. The method of claim 31, further comprising estimating the past behavior of one or more of the CESs and the occurrence of one or more of the events based on at least one of:
технологий машинного обучения и технологий искусственного интеллекта;machine learning technologies and artificial intelligence technologies;
подхода, ориентированного на сущность, при этом упомянутый подход, ориентированный на сущность, предусматривает, что одно или более событий произойдут; иan entity-oriented approach, wherein said entity-oriented approach provides that one or more events will occur; And
хранения данных и моделей поведения каждого события,storing data and behavior models of each event,
при этом технологии машинного обучения содержат технологии контролируемого обучения и/или технологии неконтролируемого обучения и/или технологии полуконтролируемого обучения, при этом технологии контролируемого обучения содержат по меньшей мере одно из машин с опорными векторами, линейной регрессии, логистической регрессии, простого байесовского анализа, линейного дискриминантного анализа, деревьев решений, алгоритма k-ближайших соседей и нейронных сетей, и при этом технологии неконтролируемого обучения содержат по меньшей мере одно из иерархической кластеризации, кластеризации K-средних, K-NN (k ближайших соседей) и правил ассоциации.wherein the machine learning technologies contain supervised learning technologies and/or unsupervised learning technologies and/or semi-supervised learning technologies, wherein the supervised learning technologies contain at least one of support vector machines, linear regression, logistic regression, naive Bayes analysis, linear discriminant analysis, decision trees, k-nearest neighbors algorithm and neural networks, and wherein the unsupervised learning technologies comprise at least one of hierarchical clustering, K-means clustering, K-NN (k nearest neighbors) and association rules.
35. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором прием одного или более из глобального заявления о намерениях, каждого локального заявления о намерениях и деталей сущностей является ответом на интерактивный вопросник, при этом интерактивный вопросник содержит вопросы в структурированном формате для построения компьютерно-реализуемого решения.35. The method of any one of the preceding claims, wherein receiving one or more of the global statement of intent, each local statement of intent, and entity details is a response to an interactive questionnaire, wherein the interactive questionnaire contains questions in a structured format for constructing a computer-implementable solution .
36. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором исправляют одно или более из принятых глобального заявления о намерениях, каждого локального заявления о намерениях и деталей сущностей на основе грамматики естественного языка, при этом грамматика естественного языка использует библиотеки естественного языка для выбора одного или более подходящих глаголов и предлогов для исправления.36. The method of any one of the preceding claims, further comprising correcting one or more of the received global intent statement, each local intent statement, and entity details based on a natural language grammar, wherein the natural language grammar uses natural language libraries to choosing one or more appropriate verbs and prepositions to correct.
37. Способ по п.23, дополнительно содержащий этапы, на которых:37. The method according to claim 23, further comprising the steps of:
определяют с помощью процессора количество времени и ресурсов, необходимое для оставшегося количества событий; иdetermining, using the processor, the amount of time and resources required for the remaining number of events; And
отображают с помощью процессора это необходимое количество времени и ресурсов.display this required amount of time and resources using the processor.
38. Способ по пп.2, или 3, или 4, дополнительно содержащий этапы, на которых:38. The method according to claim 2, or 3, or 4, further comprising the steps of:
сохраняют с помощью процессора в базе данных оптимальное время простоя между двумя последовательными событиями, записанными при изменении состояния потенциальности на состояние реальности;storing, using the processor, in a database, the optimal idle time between two consecutive events recorded when the state of potentiality changes to the state of reality;
определяют с помощью процессора в реальном времени время простоя между каждыми двумя последовательными событиями, записанными при изменении состояния потенциальности на состояние реальности; иdetermining, using the processor in real time, the idle time between each two consecutive events recorded when the state of potentiality changes to the state of reality; And
подготавливают с помощью процессора отчет, основанный на сравнении этого определенного времени простоя с оптимальным временем простоя.preparing a report using the processor based on a comparison of this determined idle time with the optimal idle time.
39. Способ по пп.2, или 3, или 4, дополнительно содержащий этапы, на которых:39. The method according to claim 2, or 3, or 4, additionally containing the steps of:
сравнивают с помощью процессора принятое значение с оптимальным значением, хранящимся в базе данных; иusing the processor, comparing the received value with the optimal value stored in the database; And
определяют с помощью процессора на основе этого сравнения, является ли принятое значение хорошим, плохим или амбивалентным для построения компьютерно-реализуемого решения.determine, by the processor, based on this comparison, whether the received value is good, bad, or ambivalent to construct a computer-implementable solution.
40. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором присваивают уникальный идентификатор (ID) каждому локальному заявлению о намерениях, каждой сущности и каждому агенту.40. The method of any one of the preceding claims, further comprising assigning a unique identifier (ID) to each local statement of intent, each entity, and each agent.
41. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этапы, на которых:41. The method according to any of the preceding paragraphs, further comprising the steps of:
обеспечивают пользователю возможность задать оптимальное использование всех доступных сущностей, чтобы оптимизировать время простоя ресурса; иprovide the user with the opportunity to specify the optimal use of all available entities in order to optimize resource downtime; And
отслеживают в реальном времени участие сущности в деятельности по созданию значения посредством мониторинга атрибутов времени и пространства, связанных с каждой сущностью.track in real time an entity's participation in meaning-making activities by monitoring the time and space attributes associated with each entity.
42. Способ по п.31, дополнительно содержащий этапы, на которых:42. The method according to claim 31, further comprising the steps of:
предоставляют одно или более оценочных суждений в отношении одной или более косвенных возможностей и одной или более перспектив либо одного или более рисков и присваивают агенту одну или более вероятностей для упомянутых одной или более косвенных возможностей; илиprovide one or more value judgments regarding one or more indirect opportunities and one or more prospects or one or more risks and assign to the agent one or more probabilities for the one or more indirect opportunities; or
выполняют одно или более действий для вмешательства и изменения одного или более путей за счет изменения упомянутых одной или более сущностей, при этом упомянутые действия управляют одним или более принципами оптимизации ресурсов, которые желательны для связанных агентов.perform one or more actions to intervene and change one or more paths by changing said one or more entities, wherein said actions control one or more resource optimization principles that are desired by the associated agents.
43. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют один или более возможных путей для фиксации и выбора одного или более отдельных путей, при этом один или более возможных путей соответствуют решениям, аналогичным компьютерно-реализуемому решению, поиск которых осуществляется из библиотек в базе данных.43. The method of claim 1, further comprising providing one or more possible paths for capturing and selecting one or more individual paths, wherein the one or more possible paths correspond to solutions similar to the computer-implementable solution searched from libraries in the database.
44. Способ по п.43, дополнительно содержащий этап, на котором реализуют одну или более контролируемых и/или одну или более неконтролируемых технологий машинного обучения в библиотеках в базе данных, при этом реализация одной или более контролируемых и/или одной или более неконтролируемых технологий машинного обучения выполняется посредством механизма DLD, содержащего компонент NLP, компонент ANN и компонент "ближайших соседей" для обработки содержимого решения, причем механизм DLD добывает богатое содержимое решения, что является частью данных библиотек, и извлекает данные транзакции из класса транзакций, при этом богатое содержимое решения, которое является частью библиотеки решений NSL, и упомянутые данные транзакции, извлеченные из класса транзакции, подаются в механизм DLD, который позволяет вычислять расстояния на различных уровнях, причем расчет расстояния использует значения сущности NSL, время и пространство с использованием алгоритмов машинного обучения.44. The method according to claim 43, further comprising the step of implementing one or more supervised and/or one or more unsupervised machine learning technologies in libraries in the database, wherein implementing one or more supervised and/or one or more unsupervised technologies machine learning is performed through a DLD engine containing an NLP component, an ANN component, and a nearest neighbor component to process the solution content, where the DLD engine mines the rich solution content that is part of the library data and retrieves the transaction data from the transaction class, where the rich content solutions, which is part of the NSL solution library, and the said transaction data extracted from the transaction class are fed into the DLD engine, which allows distances to be calculated at various levels, with the distance calculation using NSL entity values, time and space using machine learning algorithms.
45. Способ построения компьютерно-реализуемого решения с использованием видео и естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, содержащий этапы, на которых:45. A method for constructing a computer-implemented solution using video and natural language, understandable to users and entered by users, containing the stages in which:
обрабатывают с помощью процессора вычислительного устройства кадры изображения видео, чтобы идентифицировать множество дифференцированных кадров изображения, при этом каждый дифференцированный кадр изображения идентифицируется как отличающийся от одного или более предыдущих кадров изображения видео на основе различия в их содержимом, причем содержимое – в форме естественного языка;processing, by a processor of the computing device, the video image frames to identify a plurality of differentiated image frames, wherein each differentiated image frame is identified as different from one or more previous video image frames based on differences in their content, the content being in the form of natural language;
определяют с помощью процессора множество локальных заявлений о намерениях, каждое из которых основано на различии содержимого каждого дифференцированного кадра изображения относительно содержимого непосредственно предшествующих кадров изображения видео, и устанавливают каждое из локальных заявлений о намерениях в состояние потенциальности, при этом каждое локальное заявление о намерениях представляет собой предложение, указывающее подэтап выполнения требований для исполнения решения, и определяется путем анализа содержимого кадров изображения по отношению к данным естественного языка, хранящимся в базе данных;determine, by the processor, a plurality of local intent statements, each of which is based on the difference of the content of each differentiated image frame relative to the content of immediately preceding video image frames, and set each of the local intent statements to a potential state, wherein each local intent statement represents a sentence indicating a substep of the requirements for executing the decision, and is determined by analyzing the content of the image frames in relation to the natural language data stored in the database;
определяют с помощью процессора сущности в количестве n, связанные с каждым из множества локальных заявлений о намерениях, и атрибуты, связанные с каждой из сущностей, путем анализа содержимого кадров изображения между последовательной парой дифференцированных кадров изображения по отношению к данным естественного языка, хранящимся в базе данных, и устанавливают каждую из сущностей и атрибутов в состояние потенциальности, при этом каждая сущность включает в себя словосочетание с существительными и участвует в выполнении требований упомянутого подэтапа, указываемого соответствующим локальным заявлением о намерениях, причем атрибуты определяют характеристику соответствующей сущности и таким образом отличают соответствующую сущность от других сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, при этом каждый атрибут включает в себя по меньшей мере одно из словосочетания с прилагательными и словосочетания с наречиями;determine, by the processor, n entities associated with each of the plurality of local intent statements, and attributes associated with each of the entities, by analyzing the contents of image frames between a successive pair of differentiated image frames with respect to natural language data stored in the database , and establish each of the entities and attributes in a state of potentiality, wherein each entity includes a noun phrase and participates in fulfilling the requirements of said substep indicated by the corresponding local statement of intent, wherein the attributes define the characteristic of the corresponding entity and thus distinguish the corresponding entity from other entities of the corresponding local statement of intent, each attribute including at least one of an adjective phrase and an adverb phrase;
определяют с помощью процессора глобальное заявление о намерениях для компьютерно-реализуемого решения на основе изменений в содержимом первого дифференцированного кадра изображения и последнего дифференцированного кадра изображения и устанавливают глобальное заявление о намерениях в состояние потенциальности, при этом глобальное заявление о намерениях указывает решение, которое строится с использованием естественного языка, и определяется путем анализа содержимого первого дифференцированного кадра изображения и последнего дифференцированного кадра изображения по отношению к данным естественного языка, хранящимся в базе данных;determining, by the processor, a global statement of intent for a computer-implemented solution based on changes in the contents of the first differentiated image frame and the last differentiated image frame, and setting the global statement of intent to a potential state, wherein the global statement of intent indicates a solution that is being built using natural language, and is determined by analyzing the contents of the first differentiated image frame and the last differentiated image frame with respect to natural language data stored in the database;
формируют с помощью процессора для каждого локального заявления о намерениях набор комбинаторных состояний сущностей (CES), включающий в себя 2n возможных комбинаций упомянутого количества n сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, причем CES, сформированное на основе всех сущностей (в количестве n) соответствующего локального заявления о намерениях, представляет собой комбинаторное состояние сущности с триггером (CES с триггером), при этом каждое CES в наборе находится в состоянии потенциальности и изменяется на состояние реальности в качестве реакции на изменение связанных с ним сущностей в состояние реальности;using a processor to generate, for each local statement of intent, a set of combinatorial entity states (CES), including 2 n possible combinations of said number n of entities of the corresponding local statement of intent, with the CES generated based on all entities (in number n) of the corresponding local statements of intent, is a combinatorial state of an entity with a trigger (a CES with a trigger), with each CES in the set being in a state of potentiality and changing to a state of reality in response to the entities associated with it changing to a state of reality;
принимают с помощью процессора от пользователя в форме естественного языка детали агента, связанного с каждым из множества локальных заявлений о намерениях, и устанавливают детали агента в состояние потенциальности, причем агент является по меньшей мере одним из агента-человека и агента-машины, при этом агент, по меньшей мере, изменяет состояние потенциальности на состояние реальности каждого атрибута, каждой сущности, каждого локального заявления о намерениях и глобального заявления о намерениях; иreceiving, by the processor, from a user in natural language form, details of an agent associated with each of the plurality of local intent statements, and setting the agent details to a state of potentiality, wherein the agent is at least one of a human agent and a machine agent, wherein the agent at least changes the state of potentiality to the state of reality of every attribute, every entity, every local statement of intent and global statement of intent; And
принимают с помощью процессора от пользователя в форме естественного языка множество отдельных взаимосвязей на основе одного или более из заранее заданных правил, ограничений и формул между локальными заявлениями о намерениях, причем каждая отдельная взаимосвязь представляет собой отдельный путь к выполнению требований для исполнения решения, при этом взаимосвязи указывают на то, влияет ли CES с триггером одного локального заявления о намерениях на набор CES другого локального заявления о намерениях или является концом построения компьютерно-реализуемого решения,receive, by a processor, from a user in natural language form, a plurality of individual relationships based on one or more predetermined rules, constraints, and formulas between local statements of intent, each individual relationship representing a separate path to meeting the requirements for executing the decision, wherein the relationships indicate whether a CES triggered by one local statement of intent affects the set of CESs of another local statement of intent or is the end of the computer-implementable solution build,
при этом состояние потенциальности представляет собой пустое бинарное состояние, а состояние реальности представляет собой непустое бинарное состояние.wherein the state of potentiality is an empty binary state, and the state of reality is a non-empty binary state.
46. Способ по п.45, в котором обработка кадров изображения содержит этап, на котором извлекают информацию на основе содержимого кадров изображения и изменений содержимого в кадрах изображения, при этом извлечение информации основано на технологии распознавания объектов, технологии распознавания символов, технологии распознавания голоса или их комбинации.46. The method of claim 45, wherein processing the image frames comprises extracting information based on the content of the image frames and changes in content in the image frames, wherein the information extraction is based on object recognition technology, character recognition technology, voice recognition technology, or their combinations.
47. Способ по п.45 или 46, в котором определение глобального заявления о намерениях и каждого из множества локальных заявлений о намерениях содержит этап, на котором помечают изменения в содержимом одним или более глаголами.47. The method of claim 45 or 46, wherein defining the global statement of intent and each of the plurality of local statements of intent comprises marking changes in content with one or more verbs.
48. Способ по любому из пп.45-47, дополнительно содержащий этап, на котором для каждой сущности каждого локального заявления о намерениях: принимают с помощью процессора от связанного агента в форме естественного языка значение для соответствующей сущности, при этом прием значения для соответствующей сущности является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующей сущности на основе принятого значения.48. The method according to any one of claims 45-47, further comprising the step of: for each entity of each local statement of intent: receiving, using a processor from the associated agent in the form of natural language, a value for the corresponding entity, wherein receiving the value for the corresponding entity is an event record for changing the state of potentiality to the state of reality for the corresponding entity based on the accepted value.
49. Способ по любому из пп.45-48, дополнительно содержащий этап, на котором для атрибута каждой сущности: принимают с помощью процессора от связанного агента в форме естественного языка значение для соответствующего атрибута, при этом прием значения для соответствующего атрибута является записью события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующего атрибута на основе принятого значения.49. The method according to any one of claims 45-48, further comprising the step of: for an attribute of each entity: receiving, using a processor from the associated agent in the form of natural language, a value for the corresponding attribute, wherein receiving the value for the corresponding attribute is an event record for changing the state of potentiality to the state of reality for the corresponding attribute based on the accepted value.
50. Способ по п.48 или 49, дополнительно содержащий этап, на котором аутентифицируют с помощью процессора связанного агента на основе одного из подробностей входа в систему, биометрических подробностей, технологии распознавания лиц и технологии обнаружения сетчатки глаза.50. The method of claim 48 or 49, further comprising authenticating with the processor the associated agent based on one of login details, biometric details, facial recognition technology, and retinal detection technology.
51. Способ по пп.48, 49 или 50, дополнительно содержащий этап, на котором, после записи события для каждой из сущностей, связанных с каждым локальным заявлением о намерениях, записывают с помощью процессора событие для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для соответствующего локального заявления о намерениях.51. The method of claim 48, 49, or 50, further comprising, after recording an event for each of the entities associated with each local intent statement, recording, by a processor, an event for changing the potential state to the reality state for the corresponding local statements of intent.
52. Способ по п.51, дополнительно содержащий этап, на котором, после записи события для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для каждого локального заявления о намерениях, записывают с помощью процессора событие для изменения состояния потенциальности на состояние реальности для глобального заявления о намерениях.52. The method of claim 51, further comprising, after recording an event for changing the potentiality state to a reality state for each local intent statement, recording, by the processor, an event for changing the potentiality state to a reality state for the global intent statement.
53. Способ по любому из пп.45-52, в котором естественный язык основан на одном или более родных языках, одном или более языках жестов, одном или более символах, одном или более числах или их комбинации.53. The method according to any one of claims 45 to 52, wherein the natural language is based on one or more native languages, one or more sign languages, one or more symbols, one or more numbers, or a combination thereof.
54. Способ построения компьютерно-реализуемого решения с использованием файла стандартной рабочей процедуры (SOP) и естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, причем файл SOP содержит предписывающие заявления, описательные заявления и блок-схемы, при этом способ содержит этапы, на которых:54. A method of constructing a computer-implementable solution using a standard operating procedure (SOP) file and natural language understood and input by users, wherein the SOP file contains prescriptive statements, descriptive statements and flowcharts, wherein the method comprises the steps of:
выполняют с помощью процессора вычислительного устройства синтаксический анализ файла SOP для идентификации предписывающих заявлений, описательных заявлений и блок-схем в форме естественного языка;parsing the SOP file, using a processor of the computing device, to identify prescriptive statements, descriptive statements, and flowcharts in natural language form;
определяют с помощью процессора множество локальных заявлений о намерениях, по одному для каждого из предписывающих заявлений, и устанавливают каждое из локальных заявлений о намерениях в состояние потенциальности, при этом каждое локальное заявление о намерениях представляет собой предложение, указывающее подэтап выполнения требований для исполнения решения, и определяется путем анализа соответствующего предписывающего заявления относительно данных на естественном языке, хранящихся в базе данных;determining, by the processor, a plurality of local intent statements, one for each of the prescriptive statements, and setting each of the local intent statements to a potential state, wherein each local intent statement is a sentence indicating a requirement substep for executing the decision, and determined by analyzing the corresponding prescriptive statement regarding the natural language data stored in the database;
определяют с помощью процессора сущности в количестве n, связанные с каждым из множества локальных заявлений о намерениях, и атрибуты, связанные с каждой из сущностей, путем анализа описательных заявлений, связанных с соответствующим предписывающим заявлением, по отношению к данным естественного языка, хранящимся в базе данных, и устанавливают каждую из сущностей и атрибутов в состояние потенциальности, при этом каждая сущность включает в себя словосочетание с существительными и участвует в выполнении требований упомянутого подэтапа, указываемого соответствующим локальным заявлением о намерениях, причем атрибуты определяют характеристику соответствующей сущности и таким образом отличают соответствующую сущность от других сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, при этом каждый атрибут включает в себя по меньшей мере одно из словосочетания с прилагательными и словосочетания с наречиями;determine, by the processor, n entities associated with each of the plurality of local intent statements, and attributes associated with each of the entities, by analyzing the descriptive statements associated with the corresponding prescriptive statement with respect to natural language data stored in the database , and establish each of the entities and attributes in a state of potentiality, wherein each entity includes a noun phrase and participates in fulfilling the requirements of said substep indicated by the corresponding local statement of intent, wherein the attributes define the characteristic of the corresponding entity and thus distinguish the corresponding entity from other entities of the corresponding local statement of intent, each attribute including at least one of an adjective phrase and an adverb phrase;
формируют с помощью процессора для каждого локального заявления о намерениях набор комбинаторных состояний сущностей (CES), включающий в себя 2n возможных комбинаций упомянутого количества n сущностей соответствующего локального заявления о намерениях, причем CES, сформированное на основе всех сущностей (в количестве n) соответствующего локального заявления о намерениях, представляет собой комбинаторное состояние сущности с триггером (CES с триггером), при этом каждое CES в наборе находится в состоянии потенциальности и изменяется на состояние реальности в качестве реакции на изменение связанных с ним сущностей в состояние реальности;using a processor to generate, for each local statement of intent, a set of combinatorial entity states (CES), including 2 n possible combinations of said number n of entities of the corresponding local statement of intent, with the CES generated based on all entities (in number n) of the corresponding local statements of intent, is a combinatorial state of an entity with a trigger (a CES with a trigger), with each CES in the set being in a state of potentiality and changing to a state of reality in response to the entities associated with it changing to a state of reality;
определяют с помощью процессора множество отдельных взаимосвязей на основе одного или более из заранее заданных правил, ограничений и формул между локальными заявлениями о намерениях, причем каждая отдельная взаимосвязь представляет собой отдельный путь к выполнению требований для исполнения решения, при этом взаимосвязи указывают на то, влияет ли CES с триггером одного локального заявления о намерениях на набор CES другого локального заявления о намерениях или является концом построения компьютерно-реализуемого решения, причем глобальное заявление о намерениях указывает решение, которое строится с использованием естественного языка, при этом взаимосвязи определяются путем анализа блок-схем по отношению к данным на естественном языке, хранящимся в базе данных; иdetermine, by a processor, a plurality of individual relationships based on one or more predefined rules, constraints, and formulas between local statements of intent, each individual relationship representing a separate path to satisfying the requirements for executing the decision, wherein the relationships indicate whether A CES with a trigger of one local statement of intent on a set of CESs of another local statement of intent or is the end of the construction of a computer-implementable solution, with the global statement of intent specifying the solution, which is built using natural language, with relationships determined by analyzing flowcharts according to relation to natural language data stored in the database; And
принимают с помощью процессора от пользователя в форме естественного языка детали агента, связанного с каждым из множества локальных заявлений о намерениях, и устанавливают детали агента в состояние потенциальности, при этом агент является по меньшей мере одним из агента-человека и агента-машины, причем агент, по меньшей мере, изменяет состояние потенциальности на состояние реальности каждого атрибута, каждой сущности и каждого локального заявления о намерениях, receiving, by the processor, from a user in natural language form, details of an agent associated with each of the plurality of local intent statements, and setting the agent details to a potential state, wherein the agent is at least one of a human agent and a machine agent, wherein the agent at least changes the state of potentiality to the state of reality of every attribute, every entity and every local statement of intent,
при этом состояние потенциальности представляет собой пустое бинарное состояние, а состояние реальности представляет собой непустое бинарное состояние.wherein the state of potentiality is an empty binary state, and the state of reality is a non-empty binary state.
55. Способ по п.54, в котором каждое из определения множества локальных заявлений о намерениях, определения сущностей и атрибутов и определения взаимосвязей содержит этапы, на которых:55. The method of claim 54, wherein each of defining a plurality of local intent statements, defining entities and attributes, and defining relationships comprises the steps of:
выявляют части речи в содержимом предписывающих заявлений, описательных заявлений, блок-схем;identify parts of speech in the content of prescriptive statements, descriptive statements, flow charts;
выполняют разрешение тождественных ссылок в содержимом, особенно местоимения по их предшественникам;resolve identical references in the content, especially pronouns by their predecessors;
выполняют обход взаимосвязей наследования для устранения неоднозначности в содержимом;traverse inheritance relationships to disambiguate content;
отмечают одну или более частей содержимого в случае неоднозначности анализа;flag one or more pieces of content if the analysis is ambiguous;
принимают пользовательские вводы для устранения неоднозначности одной или более неоднозначных частей.accept user input to disambiguate one or more ambiguous parts.
56. Способ по п.54 или 55, в котором определение сущностей основывается на словосочетаниях с существительными в описательных заявлениях.56. The method of claim 54 or 55, wherein the definition of entities is based on noun phrases in descriptive statements.
57. Способ по любому одному из пп.54-56, в котором синтаксический анализ файла SOP использует распределенную систему синтаксического анализа документов, при этом распределенная система синтаксического анализа документов представляет собой parse2Run, при этом parse2Run содержит по меньшей мере одно из: базового прохода, ссылочного прохода, прохода взаимосвязей, прохода понимания, прохода процесса, прохода обогащения и прохода соответствия.57. The method according to any one of claims 54-56, wherein parsing the SOP file uses a distributed document parsing system, wherein the distributed document parsing system is parse2Run, wherein parse2Run comprises at least one of: a base pass, Referential Pass, Relationship Pass, Understanding Pass, Process Pass, Enrichment Pass, and Compliance Pass.
58. Способ по любому одному из пп.54-57, в котором естественный язык основан на одном или более родных языках, одном или более языках жестов, одном или более символах, одном или более числах либо их комбинации.58. The method according to any one of claims 54 to 57, wherein the natural language is based on one or more native languages, one or more sign languages, one or more symbols, one or more numbers, or a combination thereof.
59. Способ по п.1, содержащий этапы, на которых:59. The method according to claim 1, containing the steps of:
выполняют с помощью процессора вычислительного устройства синтаксический анализ основывающегося на естественном языке компьютерно-реализуемого решения, при этом компьютерно-реализуемое решение содержит глобальное заявление о намерениях, множество локальных заявлений о намерениях, сущности в количестве n и агент, связанные с каждым из множества локальных заявлений о намерениях, атрибуты, связанные с каждой из сущностей, множество отдельных взаимосвязей между множеством локальных заявлений о намерениях, набор комбинаторных состояний сущностей (CES) для каждого локального заявления о намерениях, одно или более CES с триггером;perform, using a processor of a computing device, a parsing of a natural language-based computer-implemented solution, wherein the computer-implemented solution contains a global statement of intent, a plurality of local statements of intent, n entities, and an agent associated with each of the plurality of local statements of intent intents, attributes associated with each of the entities, a set of individual relationships between a set of local intent statements, a set of combinatorial entity states (CES) for each local intent statement, one or more triggered CESs;
извлекают с помощью процессора вычислительного устройства множество компонентов решения на естественном языке на основе синтаксического анализа основывающегося на естественном языке компьютерно-реализуемого решения, при этом компоненты решения на естественном языке содержат: глобальное заявление о намерениях, множество локальных заявлений о намерениях, атрибуты, связанные с каждой из сущностей, множество отдельных взаимосвязей между множеством локальных заявлений о намерениях, комбинаторные состояния сущностей (CES), одно или более CES с триггером; иextract, using a processor of a computing device, a plurality of natural language solution components based on a parsing of the natural language-based computer-implemented solution, wherein the natural language solution components comprise: a global statement of intent, a plurality of local statements of intent, attributes associated with each of entities, multiple distinct relationships between multiple local intent statements, combinatorial entity states (CES), one or more triggered CESs; And
автоматически генерируют код на языке программирования на основе сопоставления компонентов решения на естественном языке с символами, ключевыми словами, операторами и функциями языка программирования, хранящимися в базе данных.automatically generate programming language code by mapping natural language solution components to programming language symbols, keywords, operators, and functions stored in a database.
60. Вычислительное устройство для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, причем вычислительное устройство содержит:60. A computing device for constructing a computer-implementable solution using natural language understandable to users and input by users, wherein the computing device comprises:
процессор; иCPU; And
память, соединенную с процессором, при этом память содержит инструкции, исполняемые процессором для выполнения способа по любому из пп.1-44.a memory coupled to the processor, the memory comprising instructions executable by the processor to carry out the method of any one of claims 1 to 44.
61. Вычислительное устройство для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, причем вычислительное устройство содержит:61. A computing device for constructing a computer-implementable solution using natural language understandable to users and input by users, wherein the computing device contains:
процессор; иCPU; And
память, соединенную с процессором, при этом память содержит инструкции, исполняемые процессором для выполнения способа по любому из пп.45-53.a memory coupled to the processor, the memory comprising instructions executable by the processor to carry out the method of any one of claims 45 to 53.
62. Вычислительное устройство для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, причем вычислительное устройство содержит:62. A computing device for constructing a computer-implementable solution using natural language understandable to and input by users, wherein the computing device comprises:
процессор; иCPU; And
память, соединенную с процессором, при этом память содержит инструкции, исполняемые процессором для выполнения способа по любому из пп.54-58.a memory coupled to the processor, the memory comprising instructions executable by the processor to carry out the method of any one of claims 54 to 58.
63. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранятся инструкции для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, содержащий машиноисполняемый код, который при его исполнении процессором предписывает процессору выполнять способ, заявленный в пп.1-44.63. A non-transitory computer-readable medium on which instructions are stored for constructing a computer-implementable solution using natural language understandable to users and entered by users, containing machine-executable code, which, when executed by a processor, instructs the processor to perform the method stated in claims 1-44.
64. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранятся инструкции для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием видео и естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, содержащий машиноисполняемый код, который при его исполнении процессором предписывает процессору выполнять способ, заявленный в пп.45-53.64. A non-transitory machine-readable medium on which instructions are stored for building a computer-implemented solution using video and natural language understandable to users and entered by users, containing machine-executable code, which, when executed by a processor, instructs the processor to perform the method stated in paragraphs 45-53 .
65. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранятся инструкции для построения компьютерно-реализуемого решения с использованием файла стандартной рабочей процедуры (SOP) и естественного языка, понятного пользователям и вводимого пользователями, причем файл SOP содержит предписывающие заявления, описательные заявления и блок-схемы, при этом инструкции содержат машиноисполняемый код, который при его исполнении процессором предписывает процессору выполнять способ, заявленный в пп.54-58.65. A non-transitory machine-readable medium that stores instructions for constructing a computer-implementable solution using a standard operating procedure (SOP) file and natural language understandable and input by users, wherein the SOP file contains prescriptive statements, descriptive statements, and flowcharts, with In this case, the instructions contain machine-executable code, which, when executed by the processor, instructs the processor to perform the method stated in claims 54-58.