Software & Systems

Постоянное увеличение объемов информации с одновременным ростом требований к их доступности является одной из глобальных задач в эпоху формирования цифровой инфраструктуры информационного общества, в котором информация становится одним из базовых активов, необходимых для развития страны, общества и личности. Развитие информационных технологий привело к созданию и совершенствованию новых форм генерации информации, однако сохранение и передача накопленных знаний по-прежнему являются важнейшей задачей, которая решается и путем формирования электронных библиотек. Эти библиотеки позволяют обеспечить доступ к полнотекстовым изданиям российских и зарубежных авторов с любого устройства с доступом в Интернет, в то время как доступ к материалам в обычных библиотеках ограничен вследствие их местонахождения и правил ознакомления с материалами. По данным Министерства культуры РФ, охват населения России библиотечным обслуживанием составляет 34,4 %, при этом количество посещений снижается, в то время как аудитория российского Интернета составляет 82 млн человек, то есть 66 % населения России.

Оцифровка печатных материалов – трудоемкий процесс, обусловленный большим объемом накоп­ленных фондов, их состоянием и возникающими попутными задачами. Если задачу наращивания производительности процесса получения цифровых копий изданий можно решать за счет уста- новки более мощных сканирующих устройств и/или увеличения их количества, то задачу последующей обработки издания для его размещения в электронной библиотеке так просто не решить [1]. К числу наиболее трудоемких задач, сопровождающих формирование цифровых копий, является извлечение метаданных, использующихся в качестве атрибутивной информации при публикации материалов в электронных библиотеках и позволяющих осуществлять навигацию по ней [2].

При наличии материала в существующей электронной библиотеке метаданные можно получить из нее благодаря интерфейсу программирования приложений (API – application programming inter­face), наличию XML или JSON-сокетам, а также простым синтаксическим анализом HTML-кода страниц электронной библиотеки.

В случае, если материал не содержится в других электронных библиотеках и оцифровывается впервые, извлечение метаданных возможно двумя способами: вручную или при помощи анализа полных текстов материала. Очевидно, что извлечение метаданных вручную трудозатратно и неэффективно.

В данной работе исследуется процедура анализа полных текстов печатных материалов при переводе их в цифровую форму с целью определения возможности сокращения времени автоматизированного извлечения метаданных из полнотекстовых материалов.

Построение алгоритма извлечения метаданных

Перед извлечением метаданных из материала необходимо преобразовать его из печатной в электронную форму (например, путем сканирования с распознаванием символа или перепечатки), в результате чего будут получены исходные данные для анализа текста [3]. Для анализа предложе- ний в данном исследовании был использован Томита-парсер, созданный российской компанией «Яндекс» в 2014 году на основе GLP-парсера (Generalized Left-to-right Rightmost derivation par­ser) – обобщенного восходящего магазинного анализатора, расширяющего алгоритм LR-парсера и предназначенного для разбора по недетерминированным и неоднозначным грамматикам. Томита-парсер анализирует текст на естественном языке с учетом синтаксиса языка и морфологии обрабатываемого текста [4].

Томита-парсер является программным обеспечением, открытым для свободного использования, однако при этом для работы с ним необходимо изначально сформировать исходные файлы.

Для решения задачи извлечения метаданных на естественном языке при помощи Томита-парсера требуется создать КС-грамматики, газзетиры и файлы, описывающие факты [5].

КС-грамматика – это набор правил, описывающих синтаксическую структуру извлекаемых це- почек. Газзетир представляет собой словарь с ключевыми словами, которые используются при анализе КС-грамматиками. В файлах, описывающих факты, строится связь между грамматикой и настраивается способ интерпретации грамматики в факт.

Для оценки эффективности анализа полных текстов печатных материалов для извлечения ме- таданных была сформирована выборка из 100 случайных книжных материалов БД электронной библиотеки «Научное наследие России» [6]. Проверялась возможность извлечения следующих метаданных, являющихся обязательной информацией об издании и требующихся при публикации в электронной библиотеке для обеспечения каталогизации и доступности материалов:

-     название материала;

-     сведения об авторах;

-     код ISBN (уникальный номер книжного издания);

-     год публикации;

-     место публикации;

-     сведения об издателе;

-     коды рубрикаторов (УДК, ББК, ГРНТИ).

Для анализа текстов были сформированы и использованы грамматики, приведенные в таблице 1.

Анализ результатов эксперимента

В 87 % обработанных материалов были обнаружены повторяющиеся паттерны, анализ которых позволил выявить закономерности, в дальнейшем учитываемые для оптимизации алгоритма извлечения метаданных.

1. Все рассматриваемые метаданные содержатся на первых или на последних трех страницах оцифрованного материала. Таким образом, для извлечения необходимых метаданных из материала достаточен анализ указанных страниц, анализ других страниц для решения поставленных задач не подходит, что снижает количество анализируемой информации для обнаружения метаданных.

2. Название материала встречается в аннотации в двух возможных сочетаниях:

-     «Название» / «Автор»;

-     («Издание» или «Публикация») «Название».

3. Авторы могут указываться как перед, так и после названия. Возможно различное написание Ф.И.О. автора: как с использованием инициалов, так и с полным именем.

4. Код ISBN обычно обозначается путем проставления слова ISBN перед цифровой последовательностью. В данном исследовании извлекались коды, соответствующие ISO 2108.

5. Год и место публикации указываются рядом. В качестве места публикации может выступать географический объект или наименование органи­зации, например РАН, институт и пр.

6. Сведения об издательстве предваряются словом «ИЗДАТЕЛЬСТВО» или прилагательным «ИЗДАТЕЛЬСКИЙ» с существительными, напри­мер «ДОМ» или «ФИРМА».

7. Коды рубрикаторов предваряются наименованием рубрикатора, например «УДК», «КОДЫ».

Пример автоматического извлечения метаданных (фактов) приведен на рисунке.

Как видно из примера, полученные факты име­ют ряд недостатков, в частности, данные повторяются в различных видах, как в случае с Ф.И.О. автора. Название книги также содержит информацию об авторе, в графе «место издательства» материала указаны и географические данные, и наименование организации. При обработке более широкого спектра материалов возможны другие сочетания дублирующейся и/или неточной информации.

Таким образом, возможно извлечение метаданных из полного текста материала, при этом на основании контрольной выборки из 100 книг были сформированы дополнительные уточняющие правила, позволяющие провести поиск метаданных с большей точностью и меньшими затратами времени и ресурсов. Однако полученные при этом данные не подходят в полной мере для незамедлительного использования и нуждаются в дополнительной корректировке.

После обработки полного текста с помощью Томита-парсера и извлечения данных возможно сохранение извлеченной информации в форматах Google Protobuf, обычного текста или XML, после чего может быть осуществлена корректировка. Дополнительная программная обработка требуется для удаления повторяющихся данных, приведения их к общему виду, распределения информации по верным рубрикам и иной корректировки извлеченных данных из выбранного формата и формирования итогового набора метаданных. После обработки полученных фактов возможно их использование для присвоения атрибутивной информации соответствующим изданиям.

Оценка эффективности разработанной методики извлечения метаданных

Для подтверждения корректности извлечения метаданных из полных текстов электронных вер- сий печатных материалов был проведен ряд экспе- риментов. В качестве тестовой площадки для их проведения использован набор данных, содержащий 10 000 русскоязычных книг из БД электронной библиотеки «Научное наследие России» [7]. Для всех материалов, подлежащих тестированию, были доступны метаданные, с которыми было проведено сравнение извлеченных данных методом сравнения полей.

В результате экспериментов получены результаты, представленные в таблице 2.

* Выявлены ошибки при оптическом распознавании текста (OCR), данные извлечены не полностью либо извлечена лишняя информация.

Средний показатель корректно извлеченых метаданных составил 86,7 %, еще 4 % извлеченных фактов поддаются последующей корректировке и могут быть использованы после ее проведения. При этом наибольшие проблемы наблюдаются с извлечением наименований материалов, которые не имеют четко утвержденной структуры, могут содержать любое количество символов и знаков препинания.

Извлечение сведений об издательствах также проблематично, поскольку может не подчиняться вышеприведенным правилам и не быть обозначенным при печати, что затрудняет поиск данных по тексту, однако вместе с данными, поддающимися корректировке, процент доступного извлечения превышает 80.

Наиболее полной обработке поддаются код ISBN и коды рубрикаторов из-за четкой структуры, а также благодаря тому, что в большинстве случаев коды предваряются соответствующим названием, что значительно облегчает их поиск. При этом они поддаются корректировке, так что процент их извлечения приближается к 100.

Извлечение ISBN может помочь, если материал и данные о нем были ранее размещены кем-либо в сети Интернет. В таком случае метаданные можно уточнить путем поиска по кодам, например через Google Books ISBN API [8].

Таким образом, в данной работе предложены правила обработки книжных материалов для эффективности поиска метаданных. При проведении эксперимента было показано, что автоматизированное извлечение метаданных из полных текстов русскоязычных книг позволяет существенно сократить затраты на ввод метаданных в любую электронную библиотеку, однако полностью исключить участие человека в этом процессе невозможно. Для обеспечения максимально полной и достоверной информации о материале необходима редакторская проверка корректности полученных программным путем метаданных.

Процент успешного извлечения метаданных из полных текстов можно увеличить за счет улучшения качества оптического распознавания печатных материалов, а также улучшения КС-грамматик и газзетиров.

Литература

1.     Кириллов С.А. Эволюция систем оцифровки печатных изданий на примере их использования в проекте ЭБ «Научное наследие России» // Информационное обеспечение науки. Новые технологии: сб. науч. тр. 2011. С. 227–237. URL: http:// www.benran.ru/SEMINAR/SEM/Sb_11/sbornik/doc_227.pdf (дата обращения: 07.08.2016).

2.     Антопольский А.Б. Системы метаданных в электронных библиотеках // Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: сб. тр. VIII Междунар. конф. 2001. URL: http://gpntb.ru/win/inter-events/ crimea2001/tom/sec4/Doc5.html (дата обращения: 07.08.2016).

3.     Васильев А., Козлов Д., Самусев С., Шамина О. Извлечение метаинформации и библиографических ссылок из текстов русскоязычных научных статей // RCDL2007: сб. тр. Всерос. науч. конф. Переславль: Изд-во Ун-та г. Переславля, 2007. Т. 1. C. 175–181.

4.     Economopoulos G.R. Generalised LR parsing algorithms. PhD thesis, Univ. of London Royal Holloway, August 2006, 253 p.

5.     Инструмент для извлечения структурированных данных из текста Томита-парсер. URL: https://tech.yandex.ru/tomita/ (дата обращения: 06.08.2016).

6.     Электронная библиотека «Научное наследие России». URL: http://e-heritage.ru/index.html (дата обращения: 06.08.2016).

7.     Каленов Н.Е., Савин Г.И., Серебряков В.А., Сотни- ков А.Н. Принципы построения и формирования электронной библиотеки «Научное наследие России» // Программные продукты и системы. № 4. 2012. С. 30–40.

8.     Using the API. URL: https://developers.google.com/ books/docs/v1/using (дата обращения: 06.08.2016).