Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов

Применение ограниченного языка делает документ более понятным, удобным для восприятия, он становится легче для переводчиков, поскольку дает меньше возможностей для неоднозначного толкования: такой документ легче составить автору, не являющемуся носителем языка документа. Правительства, особенно в Европе, начинают вводить стандарты на подготовку документации, нормы, по которым требуется использование ограниченных языков, особенно в международной торговле. В связи с этим возникает потребность автоматизации проверки соответствия текста правилам ограниченного языка; появляется задача создания систем, осуществляющих перевод с естественного языка на ограниченный.

Boeing, Caterpillar и несколько других компаний призвали вести всю документацию только на ограниченном языке. Ими разработана система Boeing Simplified English Checker для проверки соответствия текстов различным промышленным стандартам и государственным нормам. На ее базе создается программа Clearcheck, не только контролирующая правильность текста на ограниченном языке, но и исправляющая ошибки.

Некоторые разработчики прогнозируют создание систем с использованием ограниченных языков, в которых полный и корректный перевод документации будет производиться без вмешательства человека.

Нет необходимости говорить о многообразии систем для подготовки текстовых документов: текстовых редакторов, издательских систем и т.п. Они прочно вошли в нашу жизнь, без них не может обойтись ни один пользователь и ни одна область деятельности. Более того, создание текстовых документов - одна из основных сфер применения персональных компьютеров. Использование текстовых редакторов обусловлено не только тем, что они облегчают работу, но и тем, что в последнее время во многих сферах деятельности введены стандарты на подготовку текстов, основанные на применении определенных редакторов.

В отличие от машинного перевода разработка систем редактирования текстов еще на заре своего развития, в 60-е годы, считалась коммерчески перспективной прикладной областью. В настоящее время рынок перенасыщен подобными системами; среди их создателей существует жесткая конкуренция, поэтому при введении одним из поставщиков каких-либо новых возможностей (например, проверка стиля) остальные вынуждены вводить в свои системы нечто подобное. Одним из первых массовых нововведений стало включение в состав текстового редактора программ проверки правописания и внесения необходимых исправлений - автокорректоров . Чтобы придать своему продукту новые коммерчески перспективные свойства, создатели вынуждены все больше использовать лингвистические знания, применять методы морфологического и синтаксического анализа. На очереди - создание систем, выполняющих функции научного редактора, т.е. осуществляющих литературную и научную правку текстов, способных производить сложное автоматизированное редактирование текстов на естественном языке.

Проверка текста в таких системах может вестись в режиме "off-line" - когда формируется протокол замечаний по тексту, либо в режиме "on-line" - когда исправление ошибок ведется по мере их обнаружения (возможно, после получения соответствующего подтверждения от пользователя). При обнаружении ошибки система может предложить вариант ее исправления (при наличии нескольких вариантов - их упорядоченный список). Замечания по тексту также могут носить различный характер. Они могут быть локальными (указывается фрагмент текста с ошибкой) и глобальными (выдается диагностическое сообщение, касающееся всего текста, например: "данный текст труден для восприятия"). В третьей главе мы рассмотрим подробнее проблемы создания систем подобного рода.

Не вызывает сомнений необходимость автоматизации поиска заданных текстовых фрагментов в текстах на естественном языке.

Однако часто даже при поиске информации другого рода (например, аудио- и видео-) работа на самом деле ведется с описаниями на естественном языке (например, для организации поиска фотографий необходимо снабдить каждую из них набором словесных характеристик типа "портрет, профиль, полный рост, женщина", "пейзаж, лес, осень" и т.п.).

В последних разработках классических систем поиска текста основное внимание уделяется дополнению их разнообразными средствами текстовой обработки, что приводит к расширению возможностей и облегчению работы для пользователя-непрофессионала.

Применение компьютеров не только ускоряет создание и обработку документов, но и чрезвычайно стимулирует рост их количества и объема. Очень многие пользователи регулярно сталкиваются с необходимостью быстро просматривать большой объем документов и выбирать из них действительно нужные. Эта задача возникает при работе с текстовыми базами данных, с электронной почтой, при поиске в Интернете. Сократить количество просматриваемых документов могут помочь системы категоризации . Большой поток входных документов эти системы распределяют по небольшому количеству классов. При категоризации могут учитываться как чисто внешние показатели документов (объем, расширение имени соответствующего файла и т.п.), так и их содержательные характеристики (название, фамилия автора, ключевые слова), которые могут позволить отнести текст к той или иной тематической рубрике. В последнем случае мы имеем дело с рубрицированием текстов.

Часто бывает, что в крупных организациях, особенно государственных, правила делопроизводства предписывают сопровождать каждый документ кратким описанием или набором ключевых слов. Во всех указанных случаях была бы весьма полезна возможность автоматически составлять сжатые описания содержания документов - рефераты.

К сожалению, автоматические методы не настолько совершенны, чтобы создать полноценный реферат путем генерации предложений текста. Однако уже сейчас возможно автоматическое реферирование - составление более или менее информативных и связных рефератов заданного объема (квазирефератов )- путем выбора информативных предложений из исходного текста, а также выделение достаточно представительного списка ключевых слов.

В качестве ключевых слов система может выбирать слова, наиболее часто встречающиеся в тексте (и являющиеся при этом информативными, т.е. не предлоги, союзы и проч.), либо использовать для отбора какие-либо синтактико-семантические признаки (из фрагмента: "Определение. Интегралом ... называется ..." можно заключить, что интеграл - ключевое слово).