Реферат: Компьютерный анализ текста

Однако для этого требуется словарь моделей управления глаголов. В таком словаре для всех глаголов (около 20 тыс. в русском языке) должно быть указано, какими падежами и с какими предлогами производится это управление.

Вершиной компьютерного анализа текста является автоматическое реферирование. Наличие семантической сети понятий, соединенных глаголами, позволяет сформулировать основные идеи текста документа, отраженные в часто встречающихся понятиях и связях, в виде простых предложений.

Словарь моделей управления и семантической сети с дифференцированными связями значительно облегчает подобный синтез. Отдельной проблемой является выбор оптимального порядка фраз. Возможно, при этом будет полезно знание коммуникативной структуры текста - иерархии тем и рем, которая отражает логику изложения автором материала. Задача тема-рематического анализа решается в ходе синтаксического разбора фразы: понятия из группы подлежащего представляют темы; понятия-дополнения глагола - ремы, которые могут стать темами последующих фраз; обстоятельства - лишь некий фон, на котором развертываются описываемые события.

Общая схема подобного анализа текста приведена на рисунке.

Общая схема синтаксического анализа текста в информационно-поисковой системе

В заключение хотелось бы отметить, что, несмотря на ограниченность синтаксических анализаторов, работающих пока без привлечения семантики, их применение уже сейчас открывает качественно новые возможности для систем компьютерного анализа текста. Синтаксический анализатор русского языка, реализующий выделение именных групп и снятие омонимии, уже внедряется в поисковые системы.

2.3 Извлечение информации

Извлечение информации (англ. information extraction) - в области обработки естественного языка, это разновидность информационного поиска, при которой из неструктурированного машинно-читаемого текста (то есть электронных документов) выделяется некая структурированная информация, то есть категоризированные, семантически значимые данные по какой-либо проблеме или вопросу. Примером извлечения информации может послужить выискивание случаев деловых визитов - формально это записывается так: Нанесли Визит (Компания-Кто, Компания-Кому, Дата Визита), - из новостных лент, таких как: "Вчера, 1 апреля 2007 года, представители корпорации Пепелац Интернэшнл посетили офис компании Гравицап Продакшнз". Главная цель такого преобразования - возможность анализа изначально "хаотичной" информации с помощью стандартных методов обработки данных. Более узкой целью может служить, например, задача выявить логические закономерности в описанных в тексте событиях.

В современных информационных технологиях роль такой процедуры, как извлечение информации, всё больше возрастает - из-за стремительного увеличения количества неструктурированной (без метаданных) информации, в частности, в Интернете. Эта информация может быть сделана более структурированной посредством преобразования в реляционную форму или добавлением XML разметки. При мониторинге новостных лент с помощью интеллектуальных агентов как раз и потребуются методы извлечения информации и преобразования её в такую форму, с которой будет удобнее работать позже.

·  Типичная задача извлечения информации: просканировать набор документов, написанных на естественном языке, и наполнить базу данных выделенной полезной информацией. Современные подходы извлечения информации используют методы обработки естественного языка, направленные лишь на очень ограниченный набор тем (вопросов, проблем) - часто только на одну тему.

Тексты на естественном языке могут потребовать некоего предварительного упрощения, для создания текста, который будет лучше "пониматься" компьютером.

Типичные подзадачи извлечения информации:

·  Распознавание именованных элементов: распознавание имён людей, названий организаций, мест, временных обозначений и некоторых типов численных выражений.

·  Ссылки: выделение словесных оборотов, ссылающихся на один и тот же объект. Типичный случай таких ссылок - анафора и использование местоимений.

·  Выделение терминологии: нахождение для данного текста ключевых слов.

2.4 Обработка естественного языка

Обработка естественного языка - общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез - генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.

Задачи и ограничения.

Теоретически, построение естественно-языкового интерфейса для компьютеров - очень привлекательная цель. Ранние системы, такие как SHRDLU, работая с ограниченным "миром кубиков" и используя ограниченный словарный запас, выглядели чрезвычайно хорошо, вдохновляя этим своих создателей. Однако оптимизм быстро иссяк, когда эти системы столкнулись со сложностью и неоднозначностью реального мира.

Понимание естественного языка иногда считают AI-полной задачей, потому как распознавание живого языка требует огромных знаний системы об окружающем мире и возможности с ним взаимодействовать. Само определение смысла слова "понимать" - одна из главных задач искусственного интеллекта.

Сложности понимания.

Качество понимания зависит от множества факторов: от языка, от национальной культуры, от самого собеседника. Вот некоторые примеры сложностей, с которыми сталкиваются системы понимания текстов.

·  Предложения "Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были голодные" и "Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были перезрелыми" похожи по синтаксической структуре. В одном из них местоимение они относится к обезьянам, а в другом - к бананам. Правильное понимание зависит от знаний компьютера, какими могут быть бананы и обезьяны. По нормам русского языка второе предложение некорректно, потому что в нем местоимение ссылается не на последнее подходящее слово, однако в живой речи такое предложение очень даже может встретиться.

·  Свободный порядок слов может привести к совершенно иному толкованию фразы: "Бытие определяет сознание" - кто кого определяет?

·  В русском языке свободный порядок компенсируется развитой морфологией, служебными словами и знаками препинания, но в большинстве случаев для компьютера это представляет дополнительную проблему.

·  В речи могут встретиться неологизмы, например, глагол "Пятидесятирублируй" - то есть высылай 50 рублей. Система должна уметь отличать такие случаи от опечаток и правильно их понимать.

·  Правильное понимание омонимов - ещё одна проблема. При распознавании речи, помимо прочих, возникает проблема фонетических омонимов. Во фразе "Серый волк в глухом лесу встретил рыжую лису" выделенные слова слышатся одинаково, и без знания, кто глухой, а кто рыжий, не обойтись (Кроме того, что лиса, может быть, рыжей, а лес - глухим, лес также может быть рыжим (преобладание цвета листвы в лесу), в то время как лиса может быть глухой, что порождает дополнительную проблему, вытекающую из предыдущей).

Глава 3. Программы для компьютерного анализа текста

3.1 Машинный перевод

Машинный перевод - процесс перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы.

Хотелось бы отметить, что вместо "машинного перевода" иногда употребляется слово автоматический, что не влияет на смысл. Однако термин автоматизированный перевод имеет совсем другое значение - при нём программа просто помогает человеку переводить тексты. Автоматизированный перевод предполагает такие формы взаимодействия как:

1) Частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей.

2) Системы с разделением труда: компьютер обучен переводить только фразы жёстко заданной структуры (но делает это так, чтобы исправлять за ним не требовалось), а всё, не уложившееся в схему, отдаёт человеку.

В англоязычной терминологии также различаются термины англ. machine translation, MT (полностью автоматический перевод) и англ. machine-aided или англ. machine-assisted translation (MAT) (автоматизированный); если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T.

Если же говорить о качестве перевода, то оно зависит от тематики и стиля исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее, для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.

Применение машинного перевода без настройки на тематику (или с намеренно неверной настройкой) служит предметом многочисленных бродящих по Интернету шуток. Из пространных примеров наиболее известен текст "Гуртовщики Мыши" (перевод компьютерной документации программой Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей); из кратких - фраза "My cat has given birth to four kittens, two yellow, one white and one black", которую переводчик компании ПРОМТ превращает в "Моя кошка родила четырёх котят, два желтых цвета, одного белого и одного афроамериканца". Главной причиной того, почему программа перевела именно так, было то, что после слова black нужно было добавить kitten, тогда программа переведёт правильно: "Моя кошка родила четырёх котят: двух жёлтых, одного белого и одного чёрного котёнка".

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5