Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов
- Название:Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Издательство МАКС Пресс; Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова
- Год:2000
- Город:Москва
- ISBN:5-89407-086-4
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов краткое содержание
Учебное пособие знакомит читателей с одной из наиболее интересных и перспективных задач прикладного программирования - задачей автоматической обработки тестов на естественном языке. Рассмитриваются рациональные сферы применения систме автоматической обработки текстов , проблемы их линвистиеского обеспечения.
Для студентов 2 курса факультета ВМК МГУ в поддержку обязательного лекционного курса "Прикладное программное обеспчение".
Авторы пособия благодарят Владимира Геннадиевича Абрамова и Валерия Ивановича Родина за ценные советы и замечания.
Рецензенты: проф. Р.Л. Смелянский, доц. Л.С. Корухова.
Печатается по решению Редакционно-издательского совета факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова.
Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
Результат работы МОРФ1 (для знакомого слова) - список вариантов анализа, каждый из которых содержит: грамматические признаки словоформы и ссылку на словарную статью, описывающую семантическое значение слова.
Примеры:
стекла → (7 2 3 1 2) - существительное (неодуш.,ср.род) стекло
в форме: ед.число, родит.падеж
(7 2 3 2 (1 4)) - существительное (неодуш.,ср.род) стекло
в форме: мн.число, именит. или винит.падеж
(9 1 1 3 2 1 1) - глагол стечь
в форме: прош.вр., женск.род, ед.число
Упрощенный вариант программы МОРФ1 - программа МОРФ3 - решает так называемую задачу лемматизации : определяет только начальную форму слова, не формируя список грамматических характеристик словоформы.
Примеры:
стеки → стек, стечь
стекла → стекло, стечь
стеками → стек
На вход программы поступает сформированный МОРФ1 список вариантов трактовки словоформы.
Пример(словоформа квазибиологом ) :
квазибиологом+∅ (ср. космодром/управдом )
квазибиолог+ом (ср. биолог+ом )
квазибиологом (ср. бегом )
При обработке незнакомого слова МОРФ2 учитывает флексию и строение основы. В большинстве случаев исследование флексии не позволяет однозначно установить не только П-класс, род слов субстантивного склонения, вид спрягаемых слов, но даже М-класс анализируемого слова, так как, например, флексия -а встречается у слов всех четырех рассматриваемых М-классов ( класс-а , красив-а , дядин-а , ворош-а ). Для уточнения грамматических признаков незнакомых слов МОРФ2 учитывает следующие составляющие (диагностические сегменты) основы: префикс, суффикс или некоторую цепочку букв в конце основы, последнюю букву основы.
По префиксу можно обнаружить некоторые Н-слова и установить вид некоторых глаголов. Анализ суффикса помогает установить М-класс, П-класс, род (а иногда и одушевленность) слова субстантивного склонения, вид глагола или даже все нужные (описываемые в словарной статье) грамматические признаки слова. По последней букве основы легко уточняется П-класс, а иногда и М-класс слова. Программа МОРФ2 работает с таблицами, содержащими 28 префиксов и 67 суффиксов. Анализ незнакомого слова МОРФ2 начинает с варианта расщепления с максимальной длиной флексии.
Если анализируется не отдельно взятое слово, а слово в составе предложения, появляется возможность учета контекста (синтаксических связей данного слова с соседними). Информация о контексте передается программам морфологического анализа от объемлющих их программ синтаксического анализа с помощью предсказаний - списка ожидаемых грамматических признаков обрабатываемого слова. Так, при анализе незнакомого слова Верхневартовск в контексте приехала из далекого Верхневартовска ожидаемые характеристики последнего слова фрагмента таковы: неодушевленное существительное в форме единственного числа, родительного падежа.
В таких ситуациях результат работы МОРФ2 сопоставляется с предсказаниями, и, в случае соответствия, запоминается. Если же предсказание не подтвердилось, начинает обрабатываться другой вариант разбиения словоформы. Если ожидаемый результат не получен, либо слово признается неизменяемым, либо в нем ищутся и исправляются ошибки.
Для каждого отобранного варианта формируются результаты анализа словоформы (и вариант/варианты новой словарной статьи).
Пример(словоформа квазибиологом ) :
(7 0 1 1 (1 4)) - существительное (одуш. или неодуш., ср.род)
квазибиологом в форме: ед.число, именит. или винит.падеж
(7 1 1 1 5) - существительное (одуш.,муж.род)
квазибиолог в форме: ед.число, творит.падеж
(11) - неизменяемое слово (возможно, наречие)
Основная сервисная программа автоматической генерации словарных статей - программа СЛОВ1. В ходе ее разработки были составлены таблицы соответствия словарной информации из словаря Зализняка и словарной информации ФМРС. Отметим, что программа СЛОВ1 автоматизирует трудоемкую, требующую хорошего знания ФМРС работу по составлению словарных статей. Действия, выполняемые программой, зачастую весьма нетривиальны из-за различий морфологической модели словаря Зализняка, и ФМРС. На вход программы поступает словарная статья, взятая из словаря Зализняка или (если такого слова там нет) сформированная экспертом.
Программа автоматически определяет: 1) основу записываемого в словарь системы слова; 2) номера М-класса, П-класса, С-класса; 3) наличие чередований и их контекст; 4) наличие других частных особенностей словоизменения. При работе с программой СЛОВ1 словарные статьи кодируются по определенным стандартным правилам, в частности, заменяются символы, отсутствующие на клавиатуре (например, цифра в кружке заменяется на цифру в круглых скобках).
По первому элементу словарной информации из словаря Зализняка в большинстве случаев определяется номер М-класса, у слов субстантивного склонения также одушевленность и род, у спрягаемых слов - вид. Если, например, этот элемент "п", то слово относится к 8-му М-классу; "ж" - к 7-му М- классу, женскому роду, неодушевленное; "мо" - к 7-му М-классу, мужскому роду, одушевленное; "нсв" - к 9-му М-классу, несовершенному виду.
После определения М-класса происходит переход на соответствующую ветвь алгоритма, где по второму элементу - цифре - определяется номер П-класса. Если второй элемент - не цифра (это означает, что слово изменяется по необычной модели), то СЛОВ1 фиксирует несовпадение номера С-класса с номером М-класса (т.е. наличие соответствующего исключения) и формирует необходимый фрагмент словарной статьи.
Остальные элементы исходной словарной статьи либо уточняют номер П-класса, либо свидетельствуют о наличии в слове чередований, исключений или об отсутствии у слова некоторых форм. Например, символ "П2" означает, что у слова есть второй предложный падеж (локатив), символ "*" является признаком чередования. Для определения конкретного номера чередования СЛОВ1 анализирует строение начальной формы слова. Так, при обработке первого варианта слова лев номер чередования (4 - чередование: ь - е ) определяется по буквам ле , стоящим перед последней согласной основы (буква в в данном случае неинформативна). Стандартный вариант основы ( льв- ) определяется по номерам П-класса и чередования.
Результатом работы программы СЛОВ1 является словарная статья или список таких словарных статей - в случае, когда слово из словаря Зализняка представляется в ФМРС семейством Н-слов и/или основ И-слов (для спрягаемых слов, например, программа строит словарную статью, описывающую личные формы глагола и деепричастия, и несколько статей для причастий).
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: