Cемиотика - наука, изучающая свойства и семантику знаков и знаковых систем в человеческом обществе. Важнейший объект семиотических исследований – естественный язык, важнейшая проблема – представление и распознавание (интерпретация) смысла языковых выражений.

Прикладная семиотика - научное направление, которое развивается в рамках парадигмы искусственного интеллекта, направленное на исследование и построение моделей специализированных знаковых систем для компьютерных приложений.

Основными областями применения идей, моделей и методов прикладной семиотики являются:

  • Естественно-языковые интерфейсы с компьютерными системами;
  • Базы знаний, оперирующие с представлениями, близкими к естественному языку (семиотические базы знаний);
  • Системы автоматизированного проектирования сложных объектов, для которых принципиально сложно построить формальное описание;
  • Управление сложными объектами, для которых принципиально сложно построить формальные модели функционирования и управления (интеллектуальное управление).

Прикладная семиотика объединяет формально-лингвистические модели предметной области, логико-лингвистические модели прикладных задач и библиотеки вычислительных моделей и методов.

Использование прикладной семиотики может принести особенно ощутимые практические результаты в тех областях деятельности (экономика, политика, социальная сфера, оборона, проектирование сложных технических систем и т.п.), где моделирование обычно осуществляется в динамической среде в условиях, как правило, неполной и, часто, противоречивой информации.

В Институте прикладной семиотики АН РТ развивается научное направление «Семиотическое моделирование в гуманитарной сфере», которое связано с фундаментальными и прикладными исследованиями для следующих классов задач:

  • Лингвистические модели в интеллектуальных компьютерных технологиях. Исследования и прикладные разработки лингвистических моделей русского и татарского языков в интеллектуальных гуманитарных и образовательных приложениях.
  • Машинный перевод. Исследования и построение систем машинного перевода для тюркских языков на основе идеи параллелизма языковых структур морфологического и синтаксического уровней. Разработка системы русско-татарского перевода на основе статистических и нейросетевых моделей.
  • Корпусные исследования.  Разработка электронного корпуса татарского языка для гуманитарных и образовательных приложений. Языковой корпус дает богатейших материал для построения лингвистических моделей и ресурсов, применимых для машинного перевода, речевых технологий, семиотических и когнитивных исследований.
  • Речевые технологии. Исследование и разработка систем анализа и синтеза татарской речи.
  • Онтологическое моделирование.   Построение онтологий и тезаурусов различных предметных областей для интеллектуальных систем.
  • Проектирование электронных учебников и обучающих систем. Исследования семиотических моделей для построения прикладных интеллектуальных систем в образовании.