Реферат: Компьютерный анализ текста

Следующий шаг - построение глубинной синтаксической структуры (второй уровень). Идея существования глубинной синтаксической структуры связана с пониманием того, что различные естественные языки, отличаясь друг от друга многими внешними синтаксическими особенностями, передают весь спектр взаимосвязей между объектами, явлениями, их свойствами и протекающими с их участием процессами, характерными для окружающего мира. Рассмотрим как пример две фразы: "Мальчик сорвал цветок" и "Цветок, сорванный мальчиком". Остановимся на уровне синтаксиса. В первом предложении субъект действия "сорвал" - это "мальчик". И это слово играет здесь роль подлежащего, о чем свидетельствует именительный падеж. Во втором же предложении роль подлежащего играет слово "цветок", а слово "мальчик" стоит в творительном падеже. Но субъектом действия "сорвал" и здесь остается все тот же "мальчик". А цветок в любом из двух приведенных предложений играет роль объекта действия. Понимание ситуации, описываемой любым из этих предложений, заключается, в частности, в том, что мы выделяем в тексте некоторое действие, а также его субъект и объект.

Синтаксическая структура, построенная на основе глубинных падежей, позволяет перейти от синтаксического уровня предложения к его семантическому уровню. На этом уровне для анализа привлекаются дополнительные данные, связанные с наличием у лексических единиц языка определенных значений. В семантических структурах (третий уровень формальных структур) также можно выделить поверхностный и глубинный уровни, в чем-то похожие на соответствующие уровни в синтаксических структурах. Например, анализируя фразу: "Женщина пришла домой из магазина очень расстроенная", на поверхностном семантическом уровне мы фиксируем лишь сам факт состояния женщины. На глубинном же семантическом уровне мы сможем высказать предположение о причинах ее состояния - пустые полки магазинов, очереди, отнимающие массу времени и сил. Структуры наиболее "глубокого" уровня, возникающие при анализе предложений, могут быть названы прагматическими. Из них следует понимание того, к чему обязывает или призывает данное предложение. Прагматические структуры устанавливают связь между предложениями в текстах, связывают текст в единое целое, а также побуждают нас делать те или иные действия в реальном мире (как, например, надпись: "Стой! Проход запрещен!"). Чтобы выделить необходимые структуры при автоматическом анализе, надо пройти несколько последовательных этапов:

1) Исходный текст

2) Преданализ

3) морфологический анализ

4) поверхностный синтаксический анализ

5) глубинный синтаксический анализ

6) поверхностный семантический анализ

7) глубинный семантический анализ

8) прагматический анализ

9) выявление текстовых структур.

Указанные этапы охватывают всю задачу анализа текстов на естественном языке. Необходимость в исполнении тех или иных этапов при анализе конкретного текста зависит от тех целей, для которых тот анализ осуществляется.

В компьютерной лингвистике проблемы синтеза текстов сейчас находятся в центре внимания исследователей, и нет сомнений, что в ближайшее время будут найдены эффективные средства для создания текстов на заданную тему.

Это одно из самых молодых направлений в компьютерной лингвистике - это оживление текста. Своим появлением оно обязано персональным компьютерам, которые впервые дали возможность организовать общение с пользователем не только путем обмена текстами, но и посредством зрительных образов на экране дисплея. Одной из особенностей мышления человека (едва ли не основной для возможности самого мышления) является его разномодальность. Психологи пользуются этим термином, чтобы подчеркнуть, что наши представления об окружающем мире и о нас самих могут иметь различную природу (различную модальность). Можно "мыслить словами", но можно представлять себе какие-то зрительные картинки, как часто бывает во снах. Есть люди, для которых многие воспоминания состоят из запахов или вкусовых впечатлений. Словом, все наши органы чувств дают свою модальность в мышлении. Но две модальности: символьная (текстовая) и зрительная - являются для человека основными. Легко проверить, что между этими модальностями имеется весьма тесная связь. Обычно называние чего-то или текстовое описание некоторой ситуации тут же вызывает зрительные представления об этих объектах и ситуациях. И наоборот, стоит нам увидеть нечто, как мы тут же готовы описать увиденное с помощью нашего родного языка. Так текст и сопутствующая ему зрительная картина оказываются объединенными в нашем сознании и интегрированными в некоторое единство. Текст как бы "живет" в виде некоторого образного представления. И изучение того, как происходит эта интеграция и как по одной составляющей представления появляется вторая, - одна из увлекательных задач, стоящих перед специалистами в области компьютерной лингвистики и их коллегами - создателями интеллектуальных систем. Уже найдены некоторые важные законы интеграции текстов и зрительных образов. Созданы первые экспериментальные модели этого процесса и первые интеллектуальные системы, способные описывать в виде текста предъявляемую им картинку (например, пейзаж), а также воссоздавать одну из возможных картин, соответствующих введенному в систему тексту.

2.2 Проблемы компьютерного анализа текста

Компьютерный анализ текста на естественном языке активно развивается в последние годы многими коллективами. Доступные сегодня вычислительные мощности позволяют применять для обработки больших массивов документов широкий класс математических методов, способствующих эффективному решению задач поиска, классификации, кластерного анализа, выявления скрытых закономерностей в данных.

К сожалению, внедрение математических методов в обработку текста происходит в то время, когда собственно лингвистическая составляющая алгоритмов представлена явно недостаточно, и это не позволяет достичь высокого качества работы прикладных систем. Устойчивый уклон в область статистических методов анализа привел к тому, что компьютерная лингвистика оказалась невостребованной. В самом деле, во всех известных русскоязычных системах подобного класса из лингвистического обеспечения используется лишь морфологический словарь, позволяющий отождествлять различные словоформы, тогда как алгоритмы синтаксического анализа реализованы исключительно в автоматических переводчиках и вызывают множество нареканий в связи с невысокой точностью.

Поговорим о проблемах компьютерной лингвистики, касающихся, прежде всего грамматического разбора текста на естественном языке. Создание качественного синтаксического анализатора позволяет надеяться на эффективное решение задачи поиска в информации на естественном языке.

Сложность практической реализации приемлемого анализатора текста обусловлена наличием тесной связи между синтаксисом и надъязыковой семантикой. Для решения проблем (называемых синтаксической омонимией) необходимо создание специального толково-комбинаторного словаря, включающего в себя синтаксическую и семантическую информацию о сочетаемости слов.

Формально целью синтаксического разбора является построение дерева зависимостей между словами во фразе. В случае удачи предложение сворачивается в полносвязное дерево с единственной корневой вершиной. Поскольку одна словоформа может соответствовать нескольким грамматическим формам слова, в том числе для различных слов (например, "стали" у существительного "сталь" и глагола "стать"), в ходе анализа необходимо производить свертку предложения для всех возможных вариантов. Те же из них, которые приводят к максимальной свертке фразы (с минимальным числом висячих вершин), предлагается считать наиболее достоверными при разборе предложения.

Порядок применения правил разбора управляется его алгоритмом, который на каждом шаге проверяет возможность применения следующего правила к очередному фрагменту фразы (двум-трем словам, знакам препинания). В случае удачи фрагмент сворачивается. Обычно это приводит к его замене одним главным словом, т. е. удалением подчиненных слов. После чего разбор продолжается. Если дальнейшее применение правил невозможно, на любом из шагов совершается откат. При этом последний свернутый фрагмент восстанавливается, и предпринимается попытка применить другие правила. Окончательным вариантом разбора следует считать такую последовательность применения правил, которая приводит к максимальной свертке предложения.

Так как процессу разбора соответствует целое дерево вариантов свертки фразы, то производительность алгоритма падает экспоненциально с ростом числа используемых правил и количества слов в предложении. Сложные предложения могут порождать тысячи вариантов разбора, ввиду чего на практике приходится ограничивать допустимое число рассматриваемых вариантов.

Наиболее просто решается проблема выделения в тексте именных групп - устойчивых словосочетаний, состоящих из существительных и связанных с ними прилагательных, например "развитие сельского хозяйства". Такие группы характеризуют содержание текста и служат для тематического индексирования, автоматической рубрикации, уточнения запроса при поиске.

В ходе полного синтаксического разбора фразы возможно установление синтаксических ролей именных групп в предложении. Это позволяет ранжировать их по степени значимости для автора, что соответствует пониманию ключевых идей текста. Наиболее важными являются слова из группы подлежащего, затем сказуемого, прямого дополнения, косвенного дополнения, обстоятельства - таковы особенности русского языка.

Смысловая связь между понятиями предложения в общем случае может быть описана глаголом-предикатом, аргументами которого выступают данные понятия. Установление таких синтактико-семантических связей позволяет сформировать логическую схему ситуации, описываемой во фразе.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5