Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов

При статистическом методе словоформы, обнаруживаемые в тексте, упорядочиваются согласно частоте их встречаемости. Искаженные слова оказываются среди малоупотребительных слов в конце списка.

При полиграммном методе все встречающиеся в тексте двух- или трёхбуквенные сочетания (полиграммы) проверяются по таблицам, содержащим информацию об их допустимости в русском языке. Если в словоформе имеются недопустимые полиграммы, то она считается неправильной.

При словарном методе все входящие в текст словоформы проверяются по компьютерному словарю. Если словарь такую форму допускает, она считается правильной, а иначе либо сразу признаётся ошибочной, либо предъявляется человеку.

В настоящее время первые два метода практически не используются, т.к. уже есть хорошие компьютерные словари, достаточно большие по объёму и с эффективным доступом.

Диагностика же и исправление синтаксических, пунктуационных и лексико-семантических ошибок предполагает взгляд на текст как на последовательность связанных единиц, комбинирование которых имеет свои закономерности. Подходы к автоматизации выявления и коррекции этих ошибок можно разбить на две группы: синтаксически-ориентированные подходы и подходы, основанные на концептуальных фреймах. Последние больше пригодны для систем, работающих в строго ограниченных предметных областях. Для текстов широкой тематики предназначены синтаксически ориентированные подходы. Сначала поступившее на вход предложение обрабатывается средствами грамматики, рассчитанной на синтаксически правильный текст. Если такая проверка обнаруживает дефекты синтаксической структуры, некоторые условия ослабляются. Какие грамматические правила смягчаются, зависит от учитываемых системой ошибок. Например, в русских текстах иногда оказывается пропущенной запятая, обособляющая причастный оборот в постпозиции. Для того, чтобы такое предложение могло быть обработано, требуется временная отмена условия (присутствующего в каноническом правиле) обязательного наличия запятой. Однако ослабление канонических правил неизбежно влечёт за собой возрастание числа возможных интерпретаций. При этом нельзя опознать ошибочный текст прежде, чем будет закончен анализ средствами канонической грамматики. Другой подход предлагает сначала использовать слабую грамматику, а затем подвергнуть обрабатываемое предложение фильтрации на основе строгих требований правильности. Но при этом наличие ошибки предполагается более вероятным, чем соблюдение норм грамматики.

Также отметим, что описанные методы позволяют автоматически обнаружить ошибку только тогда, когда не удаётся построить связный синтаксический граф для рассматриваемого предложения. Однако ошибки, при которых возможно получение формально приемлемой, но по сути неверной интерпретации, остаются невыявленными. При этом никаких сообщений об ошибках не поступает.

Построение автокорректоров сталкивается с рядом принципиальных и не решенных пока в полном объеме проблем: компактное хранение словарей, эффективные методы морфологического и синтаксического анализа и т.д. Тем не менее на очереди - создание систем, способных производить более сложное по сравнению с автокорректорами автоматическое или автоматизированное редактирование текстов на естественном языке. В идеале же необходима система, выполняющая функции научного редактора - человека, осуществляющего литературную и научную правку научно-технических текстов. Такое направление развития представляет разрабатывавшаяся в 1986-1990 гг. на кафедре алгоритмических языков факультета ВМК МГУ система ЛИНАР (ЛИтературно-НАучный Редактор) - интеллектуальная система комплексного контроля качества и редактирования русскоязычных текстов.

Суть подхода заключалась в существенном расширении возможностей имевшихся в то время автокорректоров за счет:

– ограничения предметной области, к которой относились обрабатываемые тексты (методы, алгоритмы и программы обработки данных телеметрии на многопроцессорных вычислительных комплексах);

– ограничения видов текстов (научно-технические отчеты, деловая переписка);

– использования средств синтаксического и семантического анализа текста;

– привлечения более полных моделей русского языка.

Пользователем ЛИНАР является человек, оценивающий с помощью системы качество некоторого текста с позиций лица, которому адресован этот текст (адресата), и вносящий в текст необходимые исправления. В качестве адресата могут выступать литературный или научный редактор, корректор, потенциальные читатели (конструкторы, программисты, руководители). Пользователем ЛИНАР может быть, например, автор обрабатываемого текста, желающий взглянуть на него "со стороны", или научный руководитель работы, обеспокоенный терминологическими и стилистическими неувязками в текстах разделов, подготовленных различными участниками проекта.

Обработка текста с помощью системы ЛИНАР включает в себя в общем случае несколько циклов (как и при подготовке текста "вручную"), каждый из которых оформляется как самостоятельный сеанс работы с системой. В начале сеанса пользователь формирует задание на обработку текста, для выполнения которого система загружает необходимые информационные модули и вызывает программы контроля текста. Каждая программа проверяет некоторое определенное свойство текста, т.е. реализует одноаспектный контроль текста. Таким образом, в структурном плане систему ЛИНАР можно считать пакетом прикладных программ; сеанс работы с ней состоит из серии одноаспектных проверок текста или его фрагментов.

Основная технологическая схема использования системы ЛИНАР предусматривает, что текст хранится на машинных носителях и обрабатывается программами контроля, формирующими протокол замечаний по тексту (иногда система предлагает свой вариант исправления). Далее пользователь просматривает эти замечания и, если он с ними соглашается, вносит необходимые изменения в текст с помощью текстового редактора. Измененная версия текста может быть объектом обработки в следующем сеансе. В зависимости от объема текста пользователь может выбрать диалоговый или пакетный режим работы с системой. В последнем случае протокол замечаний формируется на внешнем носителе.

Отметим, что используемые в ЛИНАР знания позволяют системе фиксировать различные типы конфликтных ситуаций (и формировать соответствующие замечания). Однако как бы полны ни были знания ЛИНАР, обнаружить все неточности, противоречия, неопределенности система самостоятельно не может. Поэтому часть программ контроля собирает некоторую вспомогательную информацию о тех или иных характеристиках (свойствах) текста, не давая ей оценки.