Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов

К сожалению, автоматические методы не настолько совершенны, чтобы создать полноценный реферат путем генерации предложений текста. Однако уже сейчас возможно автоматическое реферирование - составление более или менее информативных и связных рефератов заданного объема (квазирефератов) - путем выбора информативных предложений из исходного текста, а также выделение достаточно представительного списка ключевых слов.

В качестве ключевых слов система может выбирать слова, наиболее часто встречающиеся в тексте (и являющиеся при этом информативными, т.е. не предлоги, союзы и проч.), либо использовать для отбора какие-либо синтактико-семантические признаки (из фрагмента: "Определение. Интегралом ... называется ..." можно заключить, что интеграл - ключевое слово).

При реферировании из текста отбираются предложения, в наибольшей степени характеризующие его содержание. Таковыми могут считаться, например, предложения, содержащие ключевые слова (чем больше, тем лучше), либо отобранные по некоторым особым признакам. Размер реферата (коэффициент сжатия) или количество ключевых слов задается пользователем. Результатом работы такой системы может являться некоторый новый текстовый документ (реферат или набор ключевых слов) или же данный документ, в котором ключевые слова или наиболее информативные предложения выделены по тексту.

В главе 4 мы рассмотрим проблемы информационного поиска подробнее.

Один из главных путей развития функциональных возможностей прикладных АОТ-систем и повышения качества их работы - создание и внедрение более полных и точных моделей естественных языков, более совершенных алгоритмов анализа и синтеза текста. В данной главе мы рассмотрим некоторые проблемы построения, формализации и компьютерной реализации моделей естественного языка на примере русской морфологии (словоизменения).

Под лингвистическими банками данных (ЛБД) понимаются представленные в электронной форме языковые источники (корпусы текстов) и лингвистические описания. Отметим, что в наше время, в ситуации, когда надежность работы систем оптического распознавания близка (на хороших по качеству печатных текстах) к 100%, в электронную форму легко переводимы и традиционные источники информации о языке. Поэтому можно считать, что в ЛБД можно перевести любые полиграфические источники: тексты на том или ином естественном языке, словари, справочники, книги по лингвистике. Спектр ЛБД достаточно широк: это как необработанные ("сырые") корпусы текстов, так и тексты с некоторыми добавлениями, например грамматическими характеристиками слов, стилистическими пометами (разговорное, специальное и т.п.), или описаниями синтаксической структуры предложений. Сюда также входят разнообразные компьютерные словари: частотные, грамматические, словоформ, тезаурусы, словари словосочетаний и моделей управления, своды грамматических правил и т.п.

Различаться может и назначение лингвистических банков данных. Часть ЛБД предназначена для автоматизации деятельности лингвистов и разработчиков прикладных систем, часть - для непосредственного использования в системах обработки текста и речи: автокорректорах, системах распознавания текста и речи, информационно-поисковых системах.

Отметим, что в качестве пользователя ЛБД может выступать как человек (исследователь-лингвист или разработчик программного продукта), так и тот или иной модуль компьютерной системы обработки текстов. В двух этих случаях требования к организации лингвистических банков данных и к степени эксплицитности, строгости и формальности представленных в них описаний естественного языка разнятся весьма существенно.

Ситуация здесь несимметричная. Пользователь-человек часто может извлечь интересующую его информацию из ЛБД, встроенного в компьютерную систему обработки текстов. Однако компьютерная система обычно не может извлечь нужную для ее работы информацию непосредственно из ЛБД, ориентированного на человека. Особенно остра эта проблема для флективных языков, в частности, для русского языка.

Так, во всех распространенных русскоязычных словарях (толковых, орфографических, словарях синонимов и антонимов и др.) входом в словарную статью служит так называемая начальная форма слова. Поскольку словари ориентированы на пользователя-человека, по умолчанию предполагается, что он знает правила русского словоизменения (склонения и спряжения) и может распознать в тексте любую форму интересующего его слова, т.е., восстановив начальную форму, добраться до соответствующей словарной статьи. Предполагается также, что он может решить и обратную задачу - употребить слово из словаря в требуемой грамматической форме.

При использовании словарей в составе компьютерных систем обработки текстов ситуация иная. Самоочевидные для человека грамматические свойства слова, определяющие особенности его склонения/спряжения, должны быть тем или иным способом явно представлены в компьютерном словаре и в программах морфологического анализа и синтеза, позволяющих определять грамматические признаки словоформ текста и генерировать слова в требуемой форме.

Как распределить знания о чрезвычайно сложных и запутанных правилах русского словоизменения между словарями и программными компонентами?

Здесь возможны два решения:

в словаре описываются только словоизменительные признаки слов (тип и частные особенности склонения/спряжения), а работа по анализу и синтезу словоформ “поручается” программам морфологического компонента компьютерных систем;

в словаре приводятся все формы слов, каждой из которых сопоставлены все необходимые признаки (в частности, грамматические: число, падеж, лицо, время, наклонение и др.).В целом, задача построения и сопровождения лингвистически полного, обоснованного и покрывающего представительное подмножество выбранного естественного языка ЛБД, особенно в случае пользователя-программы, очень сложна. Ее решение требует привлечения квалифицированных специалистов в области лингвистики и инженерии знаний, создания необходимой инфраструктуры, серьезной финансовой и организационной поддержки (часто - на государственном уровне).

Одним из широкодоступных (и активно используемых) русскоязычных ЛБД является электронный вариант фундаментального «Грамматического словаря русского языка» А.А.Зализняка. Текст словаря был перенесен на машинные носители в начале 80-х годов. С тех пор словари всех русскоязычных коммерческих автокорректоров (в том числе, ОРФО, Word), словари практически всех экспериментальных и коммерческих систем машинного перевода и других систем автоматической обработки текстов строятся на основе словаря Зализняка.

Полиграфический вариант словаря Зализняка состоит из двух частей: "Грамматические сведения" (около 120 страниц) и собственно "Словарь" (около 740 страниц). В первой части представлена разработанная автором словаря с необычайной тщательностью оригинальная модель русского словоизменения (склонения и спряжения). Во второй - приведено около 100 тысяч слов, которым приписаны грамматические индексы, характеризующие тип их словоизменения и схему ударения. Слова упорядочены по концам, что естественно и удобно для грамматического словаря, поскольку слова со сходным грамматическим поведением (одинаковыми суффиксами и окончаниями) располагаются компактными группами.

Словарная статья в словаре Зализняка состоит из заголовка (начальная форма слова) и словарной (грамматической) информации. Для некоторых слов даются также дополнительные сведения, необходимые для различения вариантов. Статьи с заголовками лев, стричь и прихожая выглядят так:

лев мо 1*b (животное)

лев м 1a (денежная единица)

стричь нсв 8b (-г-)

прихожая ж (п 4a)

По первому элементу словарной информации определяется грамматический класс (спрягаемое слово, слово субстантивного, адъективного или местоименного склонения - эти термины будут разъяснены в следующем разделе), для слов субстантивного склонения также одушевленность и род, для спрягаемых слов - вид. Если, например, этот элемент "п", то слово относится к словам адъективного склонения; "ж" - к словам субстантивного склонения, женского рода, неодушевленным; "мо" - к словам субстантивного склонения, мужского рода, одушевленным; "нсв" - к спрягаемым словам (глаголам) несовершенного вида.

Если второй элемент - не цифра, то это означает, что слово изменяется по необычной модели (существительное прихожая изменяется по модели слов адъективного склонения). Остальные элементы словарной статьи либо уточняют тип склонения/спряжения, либо свидетельствуют о наличии в слове чередований (символ *), об отсутствии у слова некоторых форм или о других частных особенностях словоизменения. Буквенный индекс после цифры (или после символа *) характеризует схему ударения во всех формах описываемого слова; эта информация полезна при автоматизированной генерации фонетического словаря словоформ русского языка.