Автоматическая обработка и анализ текстов естественного языка оформились в качестве самостоятельного научного направления в России к середине 50-х годов прошлого века. Проблемы, связанные с исследованием семантической стороны языка, заинтересовали лингвистов несколько позже, и к 70-м годам накопилась неудовлетворенность длительной ориентацией исследований в русле дескриптивной и генеративной лингвистики на описание языка. Стало утверждаться мнение, что лингвистическая семантика не сводится только к лексической семантике и что ее объектом должно также быть значение предложения (и текста).

Изначально лингвистическая семантика бурно развивалась как структурная лексикология благодаря интересу структуралистов к системным связям между лексическими единицами. Это нашло оформление в виде сложившихся независимо друг от друга теории лексических полей и метода компонентного анализа значений группы взаимосвязанных слов. Вслед за тем возникла синтаксическая семантика, быстро занявшая в лингвистической семантике лидирующее положение благодаря успехам в области информатики и искусственного интеллекта (в частности, автоматического перевода и автоматической обработки текста).

Объемы текстовой информации стремительно растут, поэтому для обработки текстов требуются все более совершенные прикладные лингвистические средства, представляющие собой информационно-вычислительную среду с привлечением семантических методов. На сегодняшний день создание автоматизированного семантического словаря, в полной мере отвечающего современным лингвистическим требованиям и способного стандартным образом подключаться к существующим информационным технологиям, интересует многих ученых.

Семантический (концептуальный) словарь [1] предназначен для использования в информационных технологиях, связанных с пониманием текста. Общий подход к построению такого словаря основан на применении соотношения между логическим и естественным языком. Необходимо отметить, что основными единицами описания в семантическом словаре являются не слова, а понятия. Основным источником слов принято считать корпус текстов, написанных на данном языке. При этом технически слово – это часть текста, ограниченная с двух сторон пробелами (или пробелом и знаком препинания). Очевидным предшественником формализованного семантического словаря являются традиционные толковые и энциклопедические словари. Формализованный семантический словарь – это инструмент моделирования языковой компетенции и энциклопедических знаний.

В данной работе представлены результаты разработки и программной реализации интеллектуальной системы пополнения семантических словарей, построенной на основе универсального ДСМ-ядра. Пополнение производится при помощи обучения на примерах – основной процедуре ДСМ-метода [2]. Кроме того, разработанная система проводит верификацию и фальсификацию модели, что позволяет с наибольшей точностью выдавать результат – словарь, пополненный или не пополненный новым примером понятия. Необходимо отметить также, что система позволяет применять разработанную модель для произвольных текстовых данных, что обеспечивает ее динамичность и масштабируемость. Наконец, участие пользователя в пополнении словаря минимально: всю работу проводит система. От пользователя требуется лишь выбирать понятия, примеры понятий, активировать соответствующие кнопки и следить за сообщениями программы.

Интеллектуальные системы типа ДСМ основаны на инструментальных средствах, которые могут применяться в тех областях науки, где знания слабо формализованы, данные хорошо структурированы, а в базах данных (БД) содержатся как положительные, так и отрицательные примеры некоторых эффектов.

Модель системы Можно указать следующие значимые ограничения применительно к рассматриваемой модели:

·    пополняемое понятие формирует якоря, то есть априори заданные термины, соответствующие понятию;

·    обучающие примеры представлены предложениями (текстами), содержащими заданные якоря («тайфун» – якорь для понятия «природные катастрофы»);

·    обучающая выборка состоит из обучающих примеров;

·    каждый пример оформлен в виде двух списков, соответствующих контексту слева и контексту справа от якоря;

·    получаемая модель (использования якорей в контекстах) аналогична множеству гипотез 1-го рода ДСМ-метода автоматического порождения гипотез;

·    индуктивное обобщение примеров производится с помощью алгоритма Норриса, в результате чего порождаются гипотезы;

·    гипотезы представлены текстовыми шаблонами;

·    в процессе индуктивного обобщения происходит фальсификация порожденных гипотез относительно корпуса текстов;

·    на основании гипотез находятся новые якоря, встречающиеся внутри порожденных шаблонов и пополняющие объем исследуемого понятия;

·    процедура абдуктивного объяснения исходных обучающих примеров является средством верификации (принятия) построенной модели;

·    в данной работе сходство определяется операцией нахождения максимального общего подсписка в списках правого и левого контекстов якорей для (+)-примеров.

Использованы следующие правила пересечения текстов.

-    Пересекаются слова текстов, соответствующих (+)-примерам, которые нормализуются с использованием встроенного нормализатора COM-объекта Goldrml [3].

-    Вхождение якоря в текст задает разделение предложения на левый и правый контексты.

-    Последовательно справа налево сравниваются слова левого контекста одного текста со словами левого контекста другого текста на предмет совпадения. То же делается для правых контекстов (они пересекаются слева направо). В результате в текст гипотезы попадают совпадающие наборы слов правой и левой частей (+)-примера относительно якоря (заменяемого на спецсимвол $).

-    Верна идемпотентность операции сходства (пересечение одинаковых гипотез).

Основная аксиома предметной области предлагаемой модели: один и тот же текст не может относиться к примерам разных групп (другими словами, не может быть (+)- и (–)-примером одновременно).

На рисунке 1 приведена схема работы системы автоматического пополнения семантических словарей.

Цифрами обозначены следующие действия:

1 – пользователь выбирает понятие и якоря для понятия из предложенных ему комбинированных списков интерфейса, синхронизированных между собой (данный интерфейс представлен синтезатором и является одной из составляющих ДСМ-решателя);

2, 3 – при открытии диалогового окна синтезатора все понятия из базы понятий считываются в комбинированный список для понятий. При выборе пользователем одного из понятий синтезатор обращается к базе понятий и считывает якоря выбранного понятия в другой комбинированный список данного диалогового окна для якорей понятий;

4 – при выборе пользователем одного из якорей понятий синтезатор обращается к хранилищу (корпусу текстов) и находит в нем текст, содержащий этот якорь;

5 – далее этот текст передается морфологическому нормализатору, который нормализует каждое слово данного текста последовательно и выдает текст, слова которого суть леммы (находятся в нормальной, или начальной форме). После нормализации якоря в текстах заменяются на спецсимвол $;

6-8 – все нормализованные тексты передаются в базу фактов в соответствующие папки для (+)- и (-)-примеров. Если база фактов содержит все нормализованные тексты из хранилища, то тексты последовательно передаются процедуре индуктивного обобщения (алгоритм Норриса) и записываются в соответствующие папки для (+)/(–)-гипотез, то есть передаются в базу знаний;

9 – сформированные в ходе процедуры обобщения гипотезы передаются процедуре абдукции (для верификации модели);

10, 11 – процедура абдукции запрашивает у базы фактов примеры для соответствующих гипотез. Абдукция верна, если для каждого примера найдется гипотеза, родителем которой он является;

12 – верифицированные гипотезы передаются в базу знаний;

13-16 – верифицированные гипотезы из базы знаний (сразу после абдукции) передаются процедуре аналогии и накладываются на тексты хранилища. В случае удачного наложения позиция спецсимвола в гипотезе соответствует слову, которое считается теперь примером изначально рассматриваемого понятия (или контрпонятия в случае (–)-гипотезы), и передается в базу понятий для этого понятия. Таким образом, база понятий пополняется новым примером понятия, который выделяется заглавными буквами (ПОТОП, УРА­ГАН).

На рисунке 2 приведена схема программной реализации системы пополнения семантических словарей. Цифрами на рисунке обозначены следующие действия: 1 – активация; 2 – создание объекта Dictionary. В конструктор в качестве параметра передается ссылка на CListBox, строки берутся из класса CListBox; 3 – создание объекта CTextCorpus (чтение указанного файла по строкам, сохранение строк); 4 – нормализация корпуса текста (КТ); 5 – каждое слово из считанного предложения корпуса текста передается методу GetNormForm() объекта MORPHAN; 6 – сохранение нормализованной копии корпуса текста в указанном файле; 7 – создание массива понятий ObjArray, передача конструктору указателя на корпус текстов и список якорей (Dictionary); 8 – создание очередного понятия: передается строка из КТ и якорь; 9 – сохранение понятий в каталог (по разным файлам). Передается имя каталога (для положительных понятий – "PLUS"); 10 – функция очистки каталога от старых файлов (текстовых). Передается имя каталога, откуда удаляются файлы; 11 – чтение имен файлов, которые находятся в указанном каталоге; 12 – запись в файлы (передается имя каталога и this – указатель на массив объектов типа Object); 13 – создание гипотез (алгоритм Норриса) – передается массив понятий; 14 – создание гипотезы (Concept); 15 – конструктор-копировщик класса Object. Этот вызов нужен для процесса создания гипотезы; 16 – проверка вхождения одной гипотезы в другую (IsIncluded()). //в процессе установления вложенности вызываются служебные функции класса Object : GetRightSize(); GetRightItem(int position); GetLeftSize(); GetLeftItem(int position); 17 – Object::IsEmpty() – проверяется, пуст ли объект (он пуст, когда ни в правой, ни в левой частях предложения ничего нет) – для этого вызываются функции GetRightSize() и GetLeftSize(); 18 – GetParents() – получение массива номеров родителей гипотезы (чтобы проверить на очередном этапе, входит ли в число родителей какое-либо понятие). 19 – ParentPlace() – определяется, какое место (номер) в числе родителей гипотезы занимает понятие; 20 – абдукция (оттуда тоже вызывается ParentPlace()); 21 – сохранение гипотез в каталог (имя каталога передается параметром). Происходит по такой же схеме, как сохранение в каталог понятия. Вызываются те же функции класса CStdioHelper; 22 – проведение аналогии. Передается в Dictionary (список якорей) список гипотез; 23 – выбирается файл с текстом для аналогии; 24 – для каждой гипотезы (Concept) передается в объект класса Concept этот текст (для нахождения нового якоря ищется в тексте правая и левая части гипотезы); 25 – при получении новых якорей в ходе аналогии сохраняются результаты в базу понятий (или контр-понятий).

Алгоритм Норриса. Одним из наиболее значимых компонентов реализации системы является процедура индуктивного обобщения, основанная на алгоритме Норриса. Входными параметрами алгоритма являются файлы с (+)-примерами, где лежат тексты (в каждом файле отдельный (+)-при­мер), подвергнутые процедуре нормализации (то есть тексты, чьи составляющие – не словоформы, а леммы. Например, после нормализации словоформы «жертвы» получим «жертва»).

Предполагается также, что в каждом тексте якорь заменен после процедуры нормализации на спецсимвол $. Алгоритм Норриса разбивает входную строку (текст (+)-примера) на левый и правый контекст относительно спецсимвола, а каждый из образовавшихся контекстов разбивается на отдельные слова, выбрасывая при этом пробелы. Делается это для того, чтобы можно было с максимальной точностью, то есть пословно сравнивать контексты (подпроцедура сходства процедуры Норриса): набор слов левого контекста 1-го текста с набором слов левого контекста 2-го текста (для случая n=2) и аналогично с правыми контекстами. Порядок слов в предложении является заведомо фиксированным, то есть при наличии в подвергаемых процедуре сходства предложениях двух одинаковых наборов слов по разные стороны от спецсимвола получается их пустое пересечение.

В результате проведения процедуры сходства в рамках алгоритма Норриса получается пересечение (+)-примеров, каждая часть контекстов которых записывается в строку (текст) (+)-гипотезы, добавляя между словами пробелы. Происходит это также при фиксированном порядке относительно спецсимвола, заданном изначально в текстах (+)-примеров. Количество файлов с положительными гипотезами варьируется в зависимости от количества пересечений исходных (+)-приме­ров. Таким образом, алгоритм Норриса, порождает максимальный набор неповторяющихся пересечений примеров по принципу «все со всеми».

На рисунке 3 приведена схема программной реализации алгоритма Норриса.

Цифрами обозначены следующие действия: 1 – инициализация; 2 – считывание файлов с (+)-примерами; 3 – считывание имен файлов из заданного каталога (Plus – для (+)-примеров, Minus – для (-)-примеров); 4 – применение алгоритма Норриса к считанным (+)-примерам; 5 – включает ли текст текущей (+)-гипотезы тексты последовательно просматриваемых (+)-примеров; 6 – разбивка строки на правую и левую часть относительно $ (спецсимвола, который ставится вместо якоря в предложении, подвергнутом процедуре нормализации); 7 – получение пересечений левой и правой частей (с левыми и правыми частями соответственно). 8 – для левой и правой частей по отдельности: содержит ли строка все слова из другой строки; 9 – получение пересечения строк (возможно, содержащих $); 10 – к пункту 6; 11 – к пункту 7; 12 – входит ли один текст полностью в другой (с учетом $, по словам); 13 – к пункту 5; 14 – содержится ли в (+)-гипотезе (в ее списке номеров (+)-примеров, в результате пересечения текстов которых получен текст гипотезы) указанный номер (номер текущего рассматриваемого (+)-примера); 14 – запись полученных гипотез в файлы.

Таким образом, в результате разработки построена и программно реализована в среде Microsoft Visual C++.NET 2001 интеллектуальная система с применением правдоподобных рассуждений для пополнения семантических словарей.

Список литературы

1.   Рубашкин В.Ш., Лахути Д.Г. Семантический (концептуальный) словарь для информационных технологий. Ч. 1 // НТИ. Сер. 2. – 1998. – № 1.– С. 19-24.

2.   Финн В.К. О базах знаний интеллектуальных систем типа ДСМ // Тр. II Всесоюз. конф. по искусствен. интеллекту: Искусственный интеллект-90. – Минск, 1990. – С.180-182.

3.   Сокирко А., Панкратов Д.В. Проект ДИАЛИНГ, COM-объект Goldrml (www.aot.ru).