Компьютерная лингвистика как аппарат для лингвистических исследований. Чем занимается компьютерный лингвист? Научная и справочная

Компьютерная лингвистика: методы, ресурсы, приложения

Введение

Термин компьютерная лингвистика (КЛ) в последние годы все чаще встречается в связи с разработкой различных прикладных программных систем, в том числе – коммерческих программных продуктов. Связано это бурным ростом в обществе текстовой информации, в том числе в сети Интернет, и необходимостью автоматической обработки текстов на естественном языке (ЕЯ). Указанное обстоятельство стимулирует развитие компьютерной лингвистики как области науки и разработку новых информационных и лингвистических технологий.

В рамках компьютерной лингвистики, существующей уже более 50 лет (и известной также под названиями машинная лингвистика , автоматическая обработка текстов на ЕЯ ) предложено много перспективных методов и идей, но далеко не все они еще нашли свое выражение в программных продуктах, используемых на практике. Наша цель – охарактеризовать специфику этой области исследований, сформулировать ее основные задачи, указать ее связи с другими науками, дать краткий обзор основных подходов и используемых ресурсов, а также кратко охарактеризовать существующие приложения КЛ. Для более подробного ознакомления с этими вопросам можно рекомендовать книги .

1. Задачи компьютерной лингвистики

Компьютерная лингвистика возникла на стыке таких наук, как лингвистика, математика, информатика (Computer Science) и искусственный интеллект. Истоки КЛ восходят к исследованиям известного американского ученого Н. Хомского в области формализации структуры естественного языка ; ее развитие опирается на результаты в области общей лингвистики (языкознания) . Языкознание изучает общие законы естественного языка – его структуру и функционирование, и включает такие области:

Ø Фонология – изучает звуки речи и правила их соединения при формировании речи;

Ø Морфология – занимается внутренней структурой и внешней формой слов речи, включая части речи и их категории;

Ø Синтаксис – изучает структуру предложений, правила сочетаемости и порядка следования слов в предложении, а также общие его свойства как единицы языка.

Ø Семантика и прагматика – тесно связанные области: семантика занимается смыслом слов, предложений и других единиц речи, а прагматика – особенностями выражения этого смысла в связи с конкретными целями общения;

Ø Лексикография описывает лексикон конкретного ЕЯ – его отдельные слова и их грамматические свойства, а также методы создания словарей.

Результаты Н. Хомского, полученные на стыке лингвистики и математики, заложили основу для теории формальных языков и грамматик (часто называемых генеративными , или порождающими грамматиками). Эта теория относится ныне к математической лингвистике и применяется для обработки не столько ЕЯ, но искусственных языков, в первую очередь – языков программирования. По своему характеру это вполне математическая дисциплина.

К математической лингвистике относят также и квантитативную лингвистику , изучающую частотные характеристики языка – слов, их комбинаций, синтаксических конструкций и т. п., При этом используется математические методы статистики, так что можно назвать этот раздел науки статистической лингвистикой .

КЛ тесно связана и с такой междисциплинарной научной областью, как искусственный интеллект (ИИ) , в рамках которого разрабатываются компьютерные модели отдельных интеллектуальных функций. Одна из первых работающих программ в области ИИ и КЛ – это известная программа Т. Винограда, которая понимала простейшие приказы человека по изменению мира кубиков, сформулированные на ограниченном подмножестве ЕЯ . Отметим, что несмотря на очевидное пересечение исследований в области КЛ и ИИ (поскольку владение языком относится к интеллектуальным функциям), ИИ не поглощает всю КЛ, поскольку она имеет свой теоретический базис и методологию. Общим для указанных наук является компьютерное моделирование как основной метод и итоговая цель исследований.

Таким образом, задача КЛ может быть сформулирована как разработка компьютерных программ для автоматической обработки текстов на ЕЯ. И хотя при этом обработка понимается достаточно широко, далеко не все виды обработки могут быть названы лингвистическими, а соответствующие процессоры – лингвистическими. Лингвистический процессор должен использовать ту или иную формальную модель языка (пусть даже очень простую), а значит, быть так или иначе языково-зависимым (т. е. зависеть от конкретного ЕЯ). Так, например, текстовый редактор Mycrosoft Word может быть назван лингвистическим (хотя бы потому, что использует словари), а редактор NotePad – нет.

Сложность задач КЛ связана с тем, что ЕЯ – сложная многоуровневая система знаков, возникшая для обмена информацией между людьми, выработанная в процессе практической деятельности человека, и постоянно изменяющаяся в связи с этой деятельностью . Другая сложность разработки методов КЛ (и сложность изучения ЕЯ в рамках языкознания) связана с многообразием естественных языков, существенными отличиями их лексики, морфологии , синтаксиса, разные языки предоставляют разные способы выражения одного и того же смысла.

2. Особенности системы ЕЯ: уровни и связи

Объектом лингвистических процессоров являются тексты ЕЯ. Под текстами понимаются любые образцы речи – устной и письменной, любого жанра, но в основном КЛ рассматривает письменные тексты. Текст имеет одномерную, линейную структуру, а также несет определенный смысл, язык же выступает как средство преобразования передаваемого смысла в тексты (синтез речи) и наоборот (анализ речи). Текст составлен из более мелких единиц, и возможно несколько способов разбиения (членения) текста на единицы, относящихся к разным уровням.

Общепризнано существование следующих уровней :

· уровень предложений (высказываний) – синтаксический уровень ;

· Лексико-морфологическая омонимия (наиболее частый вид) возникает при совпадении словоформ двух разных лексем, например, стих – глагол в единственном числе мужского рода и существительное в единственном числе, именительном падеже),

· Синтаксическая омонимия означает неоднозначность синтаксической структуры, что приводит к нескольким интерпретациям: Студенты из Львова поехали в Киев, Flying planes can be dangerous (известный пример Хомского) и др.

3. Моделирование в компьютерной лингвистике

Разработка лингвистического процессора (ЛП) предполагает описание лингвистических свойств обрабатываемого текста ЕЯ, и это описание организуется как модель языка . Как и при моделировании в математике и программировании, под моделью понимается некоторая система, отображающая ряд существенных свойств моделируемого явления (т. е. ЕЯ) и обладающая поэтому структурным или функциональным подобием.

Используемые в КЛ модели языка обычно строятся на основе теорий, создаваемых лингвистами путем изучения различных текстов и на основе своей лингвистической интуиции (интроспекции). В чем же специфика именно моделей КЛ? Можно выделить следующие их особенности :

· Формальность и, в конечном счете, алгоритмизируемость;

· Функциональность (цель моделирования – воспроизведение функций языка как «черного ящика», без построения точной модели синтеза и анализа речи человеком);

· Общность модели, т. е. учет ею довольно большого множества текстов;

· Экспериментальная обоснованность, предполагающая тестирование модели на разных текстах;

· Опора на словари как обязательную составляющую модели.

Сложность ЕЯ, его описания и обработки ведет к разбиению этого процесса на отдельные этапы, соответствующие уровням языка, Большинство современных ЛП относятся к модульному типу, при котором каждому уровню лингвистического анализа или синтеза соответствует отдельный модуль процессора. В частности, в случае анализа текста отдельные модули ЛП выполняют:

Ø Графематический анализ, т. е. выделение в тексте словоформ (переход от символов к словам);

Ø Морфологический анализ – переход от словоформ к их леммам (словарным формам лексем) или основам (ядерным частям слова, за вычетом словоизменительных морфем);

Ø Синтаксический анализ, т. е. выявление грамматической структуры предложений текста;

Ø Семантический и прагматический анализ, при котором определяется смысл фраз и соответствующая реакция системы, в рамках которой работает ЛП.

Возможны разные схемы взаимодействия указанных модулей (последовательная работа или параллельный перемежающийся анализ), однако отдельные уровни – морфология, синтаксис и семантика все же обрабатываются разными механизмами.

Таким образом, ЛП можно рассматривать как многоэтапный преобразователь, переводящий в случае анализа текста каждое его предложение во внутреннее представление его смысла и наоборот в случае синтеза. Соответствующая модель языка может называться структурной .

Хотя полные модели КЛ требуют учета всех основных уровней языка и наличия соответствующих модулей, при решении некоторых прикладных задач можно обойтись без представления в ЛП отдельных уровней. К примеру, в ранних экспериментальных программах КЛ, обрабатываемые тексты относились к очень узким проблемным областям (с ограниченным набором слов и строгим их порядком), так что для распознавания слов можно было использовать их начальные буквы, опуская этапы морфологического и синтаксического анализа.

Еще одним примером редуцированной модели, ныне достаточно часто используемой, является языковая модель частотности символов и их сочетаний (биграмм, триграмм и пр.) в текстах конкретного ЕЯ . Такая статистическая модель отображает лингвистическую информацию на уровне символов (букв) текста, и ее достаточно, например, для выявления опечаток в тексте или для распознавания его языковой принадлежности. Аналогичная модель на базе статистики отдельных слов и их совместной встречаемости в текстах (биграмм, триграмм слов) применяется, например, для разрешения лексической неоднозначности или определения части речи слова (в языках типа английского).

Отметим, что возможны структурно-статистические модели , в которых при представлении отдельных уровней ЕЯ учитывается та или иная статистика – слов, синтаксических конструкций и т. п.

В ЛП модульного типа на каждом этапе анализа или синтеза текста используется соответствующая модель (морфологии, синтасиса и т. п.).

Существующие в КЛ морфологические модели анализа словоформ различаются в основном по следующим параметрам:

· результату работы – лемма или основа с набором морфологических характеристик (род, число, падеж, вид, лицо и т. п.) заданной словоформы;

· методу анализа – с опорой на словарь словоформ языка или на словарь основ, либо же бессловарный метод;

· возможности обработки словоформы лексемы, не включенной в словарь.

При морфологическом синтезе исходными данными являются лексема и конкретные морфологические характеристики запрашиваемой словоформы данной лексемы, возможен и запрос на синтез всех форм заданной лексемы. Результат как морфологического анализа, так и синтеза в общем случае неоднозначен.

Для моделирования синтаксиса в рамках КЛ предложено большое число разных идей и методов, отличающихся способом описания синтаксиса языка, способом использования этой информации при анализе или синтезе предложения ЕЯ, а также способом представления синтаксической структуры предложения . Весьма условно можно выделить три основных подхода к созданию моделей: генеративный подход, восходящий к идеям Хомского , подход, восходящий к идеям И. Мельчука и представленный моделью «СмыслÛТекст» , а также подход, в рамках которого делаются те или иные попытки преодолеть ограничения первых двух подходов, в частности, теория синтаксических групп .

В рамках генеративного подхода синтаксический анализ производится, как правило, на основе формальной контекстно-свободной грамматики, описывающей фразовую структуру предложения, или же на основе некоторого расширения контекстно-свободной грамматики. Эти грамматики исходят из последовательного линейного членения предложения на фразы (синтаксические конструкции, например, именные группы) и отражают поэтому одновременно как его синтаксическую, так и линейную структуры. Полученная в результате анализа иерархическая синтаксическая структура предложения ЕЯ описывается деревом составляющих , в листьях которого находятся слова предложения, поддеревья соответствуют входящим в предложение синтаксическим конструкциям (фразам), а дуги выражают отношения вложения конструкций.

К рассматриваемому подходу могут быть отнесены сетевые грамматики, представляющие собой одновременно аппарат для описания системы языка и для задания процедуры анализа предложений на основе понятия конечного автомата, например, расширенная сеть переходов ATN .

В рамках второго подхода для представления синтаксической структуры предложения используется более наглядный и распростра­ненный способ – деревья зависимостей . В узлах дерева расположены слова предложения (в корне обычно глагол-сказуемое), а каждая дуга дерева, связывающая пару узлов, интерпретируется как синтаксическая подчинительная связь между ними, причем направление связи соответствует направлению данной дуги. Поскольку при этом синтаксические связи слов и порядок слов в предложении отделены, то на основе деревьев подчинения могут быть описаны разорванные и непроективные конструкции , достаточно часто возникающие в языках со свободным порядком слов.

Деревья составляющих больше подходят для описания языков в жестким порядком слов, представление с их помощью разорванных и непроективных конструкций требует расширения используемого грамматического форма лизма. Зато в рамках этого подхода более естественно описываются конструкции с неподчинительными отношениями. В то же время общая трудность для обоих подходов – представление однородных членов предложения.

Синтаксические модели во всех подходах пытаются учесть ограничения, накладываемые на соединение языковых единиц в речи, при этом так или иначе используется понятие валентности . Валентность – это способность слова или другой единицы языка присоединять другие единицы определенным синтаксическим способом; актант – это слово или синтаксическая конструкция, заполняющая эту валентность. Например, русский глагол передать имеет три основные валентности, которые можно выразить следующими вопросительными словами: кто? кому? что? В рамках генеративного подхода валентности слов (прежде всего, глаголов) описываются преимущественно в виде специальных фреймов (subcategorization frames ) , а в рамках подхода, основанного на деревьях зависимостей – как модели управления .

Модели семантики языка наименее проработаны в рамках КЛ. Для семантического анализа предложений были предложены так называемые падежные грамматики и семантические падежи (валентности), на базе которых семантика предложения описывается как через связи главного слова (глагола) с его семантическими актантами, т. е. через семантические падежи . Например, глагол передать описывается семантическими падежами дающего (агенса), адресата и объекта передачи .

Для представления семантики всего текста обычно используются два логически эквивалентных формализма (оба они детально описаны в рамках ИИ ):

· Формулы исчисления предикатов, выражающих свойства, состояния, процессы, действия и отношения;

· Семантические сети – размеченные графы, в которых вершины соответствуют понятиям, а вершины – отношениям между ними.

Что касается моделей прагматики и дискурса, позволяющих обрабатывать не только отдельные предложения, но и текст в целом, то в основном для их построения используются идеи Ван Дейка . Одна из редких и удачных моделей – модель дискурсивного синтеза связных текстов . В подобных моделях должны учитываться анафорические ссылки и другие явления уровня дискурса.

Завершая характеристику моделей языка в рамках КЛ, остановимся чуть подробнее на теории лингвистических моделей «СмыслÛТекст» , и в рамках которой появилось много плодотворных идей, опередивших свое время и актуальных до сих пор.

В соответствии с этой теорией ЕЯ рассматривается как особого рода преобразователь, выполняющий переработку заданных смыслов в соответствующие им тексты и заданных текстов в соответствующие им смыслы. Под смыслом понимается инвариант всех синонимичных преобразований текста. Содержание связного фрагмента речи без расчленения на фразы и словоформы отображается в виде специального семантического представления, состоящего из двух компонент: семантического графа и сведений о коммуникативной организации смысла .

Как отличительные особенности теории следует указать:

o ориентацию на синтез текстов (способность порождать правильные тексты рассматривается как основной критерий языковой компетенции);

o многоуровневый, модульный характер модели, причем основные уровни языка разделяются на поверхностный и глубинный уровень: различаются, к примеру, глубинный (семантизированный) и поверхностный («чистый») синтаксис, а также поверхностно-морфологический и глубинно-морфологический уровни;

o интегральный характер модели языка; сохранение информации, представленной на каждом уровне, соответствующим модулем, выполняющими переход с этого уровня на следующий;

o специальные средства описания синтактики (правил соединения единиц) на каждом из уровней; для описания лексической сочетаемости был предложен набор лексических функций , при помощи которых сформулированы правила синтаксического перифразирования;

o упор на словарь, а не на грамматику; в словаре хранится информация, относящаяся к разным уровням языка; в частности, для синтаксического анализа используются модели управления слов, описывающие их синтаксические и семантические валентности.

Эта теория и модель языка нашли свое воплощение в системе машинного перевода ЭТАП .

4. Лингвистические ресурсы

Разработка лингвистических процессоров требует соответствующего представления лингвистической информации об обрабатываемом ЕЯ. Эта информация отображается в разнообразных компьютерных словарях и грамматиках.

Словари являются наиболее традиционной формой представления лексической информации; они различаются своими единицами (обычно слова или словосочетания), структурой, охватом лексики (словари терминов конкретной проблемной области, словари общей лексики и т. п.). Единица словаря называется словарной статьей , в ней представляется информация о лексеме. Лексические омонимы обычно представляются в разных словарных статьях.

Наиболее распространены в КЛ морфологические словари, используемые для морфологического анализа, в их словарной статье представлена морфологическая информация о соответствующем слове – часть речи , словоизменительный класс (для флективных языков), перечень значений слова и т. п. В зависимости от организации лингвистического процессора в словарь может быть добавлена и грамматическая информация, например, модели управления слова.

Существуют словари, в которых представлена и более широкая информация о словах. Например, лингвистическая модель «СмыслÛТекст» существенно опирается на толково-комбинаторный словарь , в словарной статье которого помимо морфологической, синтаксической и семантической информации (синтаксические и семантические валентности) представлены сведения о лексической сочетаемости этого слова.

В ряде лингвистических процессоров используются словари синонимов . Сравнительно новый вид словарей – словари паронимов , т. е. внешне схожих слов, различающихся по смыслу, например, чужой и чуждый , правка и справка .

Еще один вид лексических ресурсов – базы словосочетаний , в которые отбираются наиболее типичные словосочетания конкретного языка. Такая база словосочетаний русского языка (около миллиона единиц) составляет ядро системы КроссЛексика .

Более сложными видами лексических ресурсов являются тезаурусы и онтологии . Тезаурус – это семантический словарь, т. е. словарь, в котором представлены смысловые связи слов – синонимические, отношения род-вид (иногда называемые отношением выше-ниже), часть-целое, ассоциации. Распространение тезаурусов связано с решением задач информационного поиска .

С понятием тезауруса тесно связано понятие онтологии . Онтология – набор понятий, сущностей определенной области знаний, ориентированный на многократное использование для различных задач. Онтологии могут создаваться на базе существующей в языке лексики – в этом случае они называются лингвистическим и.

Подобной лингвистической онтологией считается система WordNet – большой лексический ресурс, в котором собраны слова английского языка : существительные, прилагательные, глаголы и наречия, и представлены их смысловые связи нескольких типов. Для каждой из указанных частей речи слова сгруппированы в группы синонимов (синсеты ), между которыми установлены отношения антонимии , гипонимии (отношение род-вид), меронимии (отношение часть-целое). Ресурс содержит примерно 25 тыс. слов, число уровней иерархии для отношения род-вид в среднем равно 6-7, достигая порою 15. Верхний уровень иерархии формирует общую онтологию – систему основных понятий о мире.

По схеме английского WordNet были построены аналогичные лексические ресурсы для других европейских языков, объединенные под общим названием EuroWordNet.

Совершенно другой вид лингвистических ресурсов – это грамматики ЕЯ , тип которых зависит от используемой в процессоре модели синтаксиса. В первом приближении грамматика представляет собой набор правил, выражающих общие синтаксические свойства слов и групп слов. Общее число правил грамматики также зависит от модели синтаксиса, изменяясь от нескольких десятков до нескольких сотен. По существу, здесь проявляется такая проблема, как соотношение в модели языка грамматики и лексики: чем больше информации представлено в словаре, тем короче может быть грамматика и наоборот.

Отметим, что построение компьютерных словарей, тезаурусов и грамматик – объемная и трудоемкая работа, иногда даже более трудоемкая, чем разработка лингвистической модели и соответствующего процессора. Поэтому одной из подчиненных задач КЛ является автоматизация построения лингвистических ресурсов .

Компьютерные словари часто формируются конвертацией обычных текстовых словарей, однако нередко для их построения требуется гораздо более сложная и кропотливая работа. Обычно это бывает при построении словарей и тезаурусов для быстро развивающися научных областей – молекулярной биологии , информатики и др. Исходным материалом для извлечения необходимой лингвистической информации могут быть коллекции и корпуса текстов .

Корпус текстов – это коллекция текстов, собранная по определенному принципу представительности (по жанру, авторской принадлежности и т. п.), в которой все тексты размечены, т. е. снабжены некоторой лингвистической разметкой (аннотациями) – морфологической, акцентной, синтаксической и т. п. .В настоящее время существует не менее сотни различных корпусов – для разных ЕЯ и с различной разметкой, в России наиболее известным является Национальный корпус русского языка .

Размеченные корпуса создаются лингвистами и используются как для лингвистических исследований, так и для настройки (обучения) используемых в КЛ моделей и процессоров с помощью известных математических методов машинного обучения. Так, машинное обучение применяется для настройки методов разрешения лексической неоднозначности, распознавания части речи, разрешения анафорических ссылок.

Поскольку корпуса и коллекции текстов всегда ограничены по представленным в них языковым явлениям (а корпуса, ко всему прочему, создаются довольно долго), в последнее время все чаще в качестве более полного лингвистического ресурса рассматриваются тексты сети Интернет . Безусловно, Интернет является самым представительным источником образцов современной речи, однако его использование как корпуса требует разработки специальных технологий.

5. Приложения компьютерной лингвистики

Область приложений компьютерной лингвистики постоянно расширяется, так что охарактеризуем здесь наиболее известные прикладные задачи, решаемые ее инструментами.

Машинный перевод – самое раннее приложение КЛ, вместе с которым возникла и развивалась сама эта область. Первые программы перевода были построены более 50 лет назад и были основаны на простейшей стратегии пословного перевода. Однако довольно быстро было осознано, что машинный перевод требует полной лингвистической модели, учитывающей все уровни языка, вплоть до семантики и прагматики, что неоднократно тормозило развитие этого направления. Достаточно полная модель использована в отечественной системе ЭТАП , выполняющей перевод научных текстов с французского на русский язык.

Заметим, однако, что в случае перевода на родственный язык, например, при переводе с испанского на португальский или же с русского на украинский (у которых много общего в синтаксисе и морфологии), процессор может быть реализован на основе упрощенной модели, например, на основе все той же стратегией пословного перевода.

В настоящее время существует целый спектр компьютерных систем перевода (разного качества), от больших интернациональных исследовательских проектов до коммерческих автоматических переводчиков. Существенный интерес представляют проекты многоязыкового перевода, с использованием промежуточного языка, на котором кодируется смысл переводимых фраз. Другое современное направление – статистическая трансляция , опирающаяся на статистику перевода слов и словосочетаний (эти идеи, к примеру, реализованы в переводчике поисковика Google).

Но несмотря на многие десятилетия развития всего этого направления, в целом задача машинного перевода еще весьма далека до полного решения.

Еще одно довольно старое приложение компьютерной лингвистики – это информационный поиск и связанные с ним задачи индексирования, реферирования, классификации и рубрикации документов .

Полнотекстовый поиск документов в больших базах документов (в первую очередь – научно-технических, деловых), проводится обычно на основе их поисковых образов , под которыми понимается набор ключевых слов – слов, отражающих основную тему документа. Сначала в качестве ключевых слов рассматривались только отдельные слова ЕЯ, а поиск производился без учета их словоизменения , что некритично для слабофлективных языков типа английском. Для флективных языков, например, для русского потребовалось использование морфологической модели, учитывающей словоизменение.

Запрос на поиск также представлялся в виде набора слов, подходящие (релевантные) документы определялись на основе похожести запроса и поискового образа документа. Создание поискового образа документа предполагает индексирование его текста, т. е. выделение в нем ключевых слов . Поскольку очень часто гораздо точнее тему и содержание документа отображают не отдельные слова, а словосочетания, в качестве ключевых слов стали рассматриваться словосочетания. Это существенно усложнило процедуру индексирования документов, поскольку для отбора значимых словосочетаний текста потребовалось использовать различные комбинации статистических и лингвистических критериев.

По сути, в информационном поиске в основном используется векторная модель текста (называемая иногда bag of words – мешок слов), при которой документ представляется вектором (набором) своих ключевых слов. Современные интернет-поисковики также используют эту модель, выполняя индексирование текстов по употребляемым в них словам (в то же время для выдачи релевантных документов они используют весьма изощренные процедуры ранжирования).

Указанная модель текста (с некоторыми усложнениями) применяется и в рассматриваемых ниже смежных задачах информационного поиска.

Реферирование текста – сокращение его объема и получение его краткого изложения – реферата (свернутого содержания), что делает более быстрым поиск в коллекциях документов. Общий реферат может составляться также для нескольких близких по теме документов.

Основным методом автоматического реферирования до сих пор является отбор наиболее значимых предложений реферируемого текста, для чего обычно сначала вычисляются ключевые слова текста и рассчитывается коэффициент значимости предложений текста. Выбор значимых предложений осложняется анафорическими связями предложений, разрыв которых нежелателен – для решения этой проблемы разрабатываются определенные стратегии отбора предложений.

Близкая к реферированию задача – аннотирование текста документа, т. е. составление его аннотации. В простейшей форме аннотация представляет собой перечень основных тем текста, для выделения которых могут использоваться процедуры индексирования.

При создании больших коллекций документов актуальны задачи классификации и кластеризации текстов с целью создания классов близких по теме документов . Классификация означает отнесение каждого документа к определенному классу с заранее известными параметрами, а кластеризация – разбиение множества документов на кластеры, т. е. подмножества тематически близких документов. Для решения этих задач применяются методы машинного обучения, в связи с чем эти прикладные задачи называют Text Mining и относят к научному направлению, известному как Data Mining, или интеллектуальный анализ данных .

Очень близка к классификации задача рубрицирования текста – его отнесение к одной из заранее известных тематических рубрик (обычно рубрики образуют иерархическое дерево тематик).

Задача классификации получает все большее распространение, она решается, например, при распознавании спама, а сравнительно новое приложение – классификация SMS-сообщений в мобильных устройствах. Новое и актуальное направление исследований для общей задачи информационного поиска – многоязыковой поиск по документам.

Еще одна относительно новая задача, связанная с информационным поиском – формирование ответов на вопросы (Question Answering) . Эта задача решается путем определения типа вопроса, поиском текстов, потенциально содержащих ответ на этот вопрос, и извлечением ответа из этих текстов.

Совершенно иное прикладное направление, которое развивается хотя и медленно, но устойчиво – это автоматизация подготовки и редактирования текстов на ЕЯ. Одним из первых приложений в этом направлении были программы автоматической определения переносов слов и программы орфографической проверки текста (спеллеры, или автокорректоры). Несмотря на кажущуюся простоту задачи переносов, ее корректное решение для многих ЕЯ (например, английского) требует знания морфемной структуры слов соответствующего языка, а значит, соответствующего словаря.

Проверка орфографии уже давно реализована в коммерческих системах и опирается на соответствующий словарь и модель морфологии. Используется также неполная модель синтаксиса, на основе которой выявляются достаточно частотные все синтаксические ошибки (например, ошибки согласования слов). В то же время в автокорректорах не реализовано пока выявление более сложных ошибок, к примеру, неправильное употребление предлогов. Не обнаруживаются и многие лексические ошибки, в частности, ошибки, возникающие в результате опечаток или неверного использования схожих слов (например, весовой вместо весомый). В современных исследованиях КЛ предлагаются методы автоматизированного выявления и исправления подобных ошибок, а также некоторых других видов стилистических ошибок . В этих методах используется статистика встречаемости слов и словосочетаний.

Близкой к поддержке подготовки текстов прикладной задачей является обучение естественному языку , в рамках этого направления часто разрабатываются компьютерные системы обучения языку – английскому, русскому и др. (подобные системы можно найти в Интернете). Обычно эти системы поддерживают изучение отдельных аспектов языка (морфологии, лексики, синтаксиса) и опираются на соответствующие модели, например, модель морфологии.

Что касается изучения лексики, то для этого также используются электронные аналоги текстовых словарей (в которых по сути нет языковых моделей). Однако разрабатываются также многофукциональные компьютерные словари, не имеющие текстовых аналогов и ориентированные на широкий круг пользователей – например, словарь русских словосочетаний Кросслексика . Эта система охватывает широкий круг лексики – слов и допустимых их словосочетаний, а также предоставляет справки по моделям управления слов, синонимам, антонимам и другим смысловым коррелятам слов, что явно полезно не только для тех, кто изучает русский язык, но и носителям языка.

Следующее прикладное направление, которое стоит упомянуть – это автоматическая генерация текстов на ЕЯ . В принципе, эту задачу можно считать подзадачей уже рассмотренной выше задачи машинного перевода, однако в рамках направления есть ряд специфических задач. Такой задачей является многоязыковая генерация, т. е. автоматическое построение на нескольких языках специальных документов – патентных формул, инструкций по эксплуатации технических изделий или программных систем, исходя из их спецификации на формальном языке. Для решения этой задачи применяются довольно подробные модели языка.

Все более актуальная прикладная задача, часто относимая к направлению Text Mining – это извлечение информации из текстов, или Information Extraction , что требуется при решении задач экономической и производственной аналитики. Для этого осуществляется выделение в тесте ЕЯ определенных объектов – именованных сущностей (имен, персоналий, географических названий), их отношений и связанных с ними событий. Как правило, это реализуется на основе частичного синтаксического анализа текста, позволяющего выполнять обработку потоков новостей от информационных агентств. Поскольку задача достаточно сложна не только теоретически, но и технологически, создание значимых систем извлечения информации из текстов осуществимо в рамках коммерческих компаний .

К направлению Text Mining относятся и две другие близкие задачи – выделение мнений (Opinion Mining) и оценка тональности текстов (Sentiment Analysis), привлекающие внимание все большего числа исследователей. В первой задаче происходит поиск (в блогах, форумах, интернет-магазинах и пр.) мнений пользователей о товарах и других объектах, а также производится анализ этих мнений. Вторая задача близка к классической задаче контент-анализа текстов массовой коммуникации, в ней оценивается общая тональность высказываний.

Еще одно приложение, которое стоит упомянуть – поддержка диалога с пользователем на ЕЯ в рамках какой-либо информационной программной системы. Наиболее часто эта задача решалась для специализированных баз данных – в этом случае язык запросов достаточно ограничен (лексически и грамматически), что позволяет использовать упрощенные модели языка. Запросы к базе, сформулированные на ЕЯ, переводятся на формальный язык, после чего выполняется поиск нужной информации и строится соответствующая фраза ответа.

В качестве последнего в нашем перечне приложений КЛ (но не по важности) укажем распознавание и синтез звучащей речи . Неизбежно возникающие в этих задачах ошибки распознавания исправляются автоматическими методами на основе словарей и лингвистических знаний о морфологии. В этой области также применятся машинное обучение.

Заключение

Компьютерная лингвистика демонстрирует вполне осязаемые результаты в различных приложениях по автоматической обработке текстов на ЕЯ. Дальнейшее ее развитие зависит как от появления новых приложений, так и независимой разработки различных моделей языка, в которых пока не решены многие проблемы. Наиболее проработанными являются модели морфологического анализа и синтеза. Модели синтаксиса еще не доведены до уровня устойчиво и эффективно работающих модулей, несмотря на большое число предложенных формализмов и методов. Еще менее изучены и формализованы модели уровня семантики и прагматики, хотя автоматическая обработка дискурса уже требуется в ряде приложений. Отметим, что уже существующие инструменты самой компьютерной лингвистики, использование машинного обучения и корпусов текстов, может существенно продвинуть решение этих проблем.

Литература

1. Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval, Adison Wesley, 1999.

2. Bateman, J., Zock M. Natural Language Generation. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р.304.

3. Biber, D., Conrad S., and Reppen D. Corpus Linguistics. Investigating Language Structure and Use. Cambridge University Press, Cambridge, 1998.

4. Bolshakov, I. A., Gelbukh putational Linguistics. Models, Resources, Applications. Mexico, IPN, 2004.

5. Brown P., Pietra S., Mercer R., Pietra V. The Mathematics of Statistical Machine Translation. // Computational Linguistics, Vol. 19(2): 263-3

6. Carroll J R. Parsing. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 233-248.

7. Chomsky, N. Syntactic Structures. The Hague: Mouton, 1957.

8. Grishman R. Information extraction. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 545-559.

9. Harabagiu, S., Moldovan D. Question Answering. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 560-582.

10. Hearst, M. A. Automated Discovery of WordNet Relations. In: Fellbaum, C. (ed.) WordNet: An Electronic Lexical Database. MIT Press, Cambridge, 1998, p.131-151.

11. Hirst, G. Ontology and the Lexicon. In.: Handbook on Ontologies in Niformation Systems. Berlin, Springer, 2003.

12. Jacquemin C., Bourigault D. Term extraction and automatic indexing // Mitkov R. (ed.): Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press, 2003. р. 599-615.

13. Kilgarriff, A., G. Grefenstette. Introduction to the Special Issue on the Web as putational linguistics, V. 29, No. 3, 2003, p. 333-347.

14. Manning, Ch. D., H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.

15. Matsumoto Y. Lexical Knowledge Acquisition. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 395-413.

16. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

17. Oakes, M., Paice C. D. Term extraction for automatic abstracting. Recent Advances in Computational Terminology. D. Bourigault, C. Jacquemin and M. L"Homme (Eds), John Benjamins Publishing Company, Amsterdam, 2001, p.353-370.

18. Pedersen, T. A decision tree of bigrams is an accurate predictor of word senses. Proc. 2nd Annual Meeting of NAC ACL, Pittsburgh, PA, 2001, p. 79-86.

19. Samuelsson C. Statistical Methods. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 358-375.

20. Salton, G. Automatic Text Processing: the Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer. Reading, MA: Addison-Wesley, 1988.

21. Somers, H. Machine Translation: Latest Developments. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Mitkov R. (ed.). Oxford University Press, 2003, р. 512-528.

22. Strzalkowski, T. (ed.) Natural Language Information Retrieval. Kluwer,19p.

23. Woods W. A. Transition Network Grammers forNatural language Analysis/ Communications of the ACM, V. 13, 1970, N 10, p. 591-606.

24. Word Net: an Electronic Lexical Database. / Christiane Fellbaum. Cambridge, MIT Press, 1998.

25. Wu J., Yu-Chia Chang Y., Teruko Mitamura T., Chang J. Automatic Collocation Suggestion in Academic Writing // Proceedings of the ACL 2010 Conference Short Papers, 2010.

26. и др. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2. М.: Наука, 1989.

27. и др. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP – 2-e изд. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008.

28. Большаков, Лексика – большой электронный словарь сочетаний и смысловых связей русских слов. // Комп. лингвистика и интеллект. технологии: Труды межд. Конф. «Диалог 2009». ВыпМ.: РГГУ, 2009, с.. 45-50.

29. Большакова Е. И., Большаков обнаружение и автоматизированное исправление русских малапропизмов // НТИ. Сер. 2, № 5, 2007, с.27-40.

30. Ван, Кинч В. Стратегия понимания связного текста.// Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIII– М., Прогресс, 1988, с. 153-211.

31. Васильев В. Г., Кривенко М. П. Методы автоматизированной обработки текстов. – М.: ИПИ РАН, 2008.

32. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык – М., мир, 1976.

33. Гладкий структуры естественного языка в автоматизированных системах общения. – М., Наука, 1985.

34. Гусев, В. Д., Саломатина словарь паронимов: версия 2. // НТИ, Сер. 2, № 7, 2001, с. 26-33.

35. Захаров -пространство как языковой корпус// Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды Межд. конференции Диалог ‘2005 / Под ред. , – М.: Наука, 2005, с. 166-171.

36. Касевич общей лингвистики. - М., Наука, 1977.

37. Леонтьева понимание текстов: Системы, модели, ресурсы: Учебное пособие – М.: Академия, 2006.

38. Лингвистический энциклопедический словарь /Под ред. В. Н. Ярцевой, М.: Советская энциклопедия, 1990, 685 с.

39. , Салий для автоматического индексирования и рубрицирования: разработка, структура, ведение. // НТИ, Сер. 2, №1, 1996.

40. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М., 2005.

41. Маккьюин К. Дискурсивные стратегии для синтеза текста на естественном языке // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIV. М.: Прогресс, 1989, с.311-356.

42. Мельчук теории лингвистических моделей «СМЫСЛ « ТЕКСТ». - М., Наука, 1974.

43. Национальный Корпус Русского Языка. http://*****

44. Хорошевский В. Ф. OntosMiner: семейство систем извлечения информации из мультиязычных коллекций документов // Девятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004. Т. 2. – М.: Физматлит, 2004, с.573-581.

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Информатика»

по теме: «Компьютерная лингвистика»

ВВЕДЕНИЕ

1. Место и роль компьютерной лингвистики в лингвистических исследованиях

2. Современные интерфейсы компьютерной лингвистики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Введение

В жизни современного общества важную роль играют автоматизированные информационные технологии. С течением времени их значение непрерывно возрастает. Но развитие информационных технологий происходит весьма неравномерно: если современный уровень вычислительной техники и средств связи поражает воображение, то в области смысловой обработки информации успехи значительно скромнее. Эти успехи зависят, прежде всего, от достижений в изучении процессов человеческого мышления, процессов речевого общения между людьми и от умения моделировать эти процессы на ЭВМ.

Когда речь идет о создании перспективных информационных технологий, то проблемы автоматической обработки текстовой информации, представленной на естественных языках, выступают на передний план. Это определяется тем, что мышление человека тесно связано с его языком. Более того, естественный язык является инструментом мышления. Он является также универсальным средством общения между людьми – средством восприятия, накопления, хранения, обработки и передачи информации. Проблемами использования естественного языка в системах автоматической обработки информации занимается наука компьютерная лингвистика. Эта наука возникла сравнительно недавно – на рубеже пятидесятых и шестидесятых годов прошлого столетия. За прошедшие полвека в области компьютерной лингвистики были получены значительные научные и практические результаты: были созданы системы машинного перевода текстов с одних естественных языков на другие, системы автоматизированного поиска информации в текстах, системы автоматического анализа и синтеза устной речи и многие другие. Данная работа посвящена построению оптимального компьютерного интерфейса средствами компьютерной лингвистики при проведении лингвистических исследований.

В современном мире при проведении различных лингвистических исследований все более активно используется компьютерная лингвистика.

Компьютерная лингвистика – это область знаний, связанная c решением задач автоматической обработки информации, представленной на естественном языке. Центральными научными проблемами компьютерной лингвистики являются проблема моделирования процесса понимания смысла текстов (перехода от текста к формализованному представлению его смысла) и проблема синтеза речи (перехода от формализованного представления смысла к текстам на естественном языке). Эти проблемы возникают при решении ряда прикладных задач и, в частности, задач автоматического обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ, автоматического анализа и синтеза устной речи, автоматического перевода текстов с одних языков на другие, общения с ЭВМ на естественном языке, автоматической классификации и индексирования текстовых документов, их автоматического реферирования, поиска документов в полнотекстовых базах данных.

Лингвистические средства, создаваемые и применяемые в компьютерной лингвистике, можно условно разделить на две части: декларативную и процедурную. К декларативной части относятся словари единиц языка и речи, тексты и различного рода грамматические таблицы, к процедурной части – средства манипулирования единицами языка и речи, текстами и грамматическими таблицами. Компьютерный интерфейс относится к процедурной части компьютерной лингвистики.

Успех в решении прикладных задач компьютерной лингвистики зависит, прежде всего, от полноты и точности представления в памяти ЭВМ декларативных средств и от качества процедурных средств. На сегодняшний день необходимый уровень решения этих задач пока еще не достигнут, хотя работы в области компьютерной лингвистики ведутся во всех развитых странах мира (Россия, США, Англия, Франция, Германия, Япония и др.).

Тем не менее, можно отметить серьезные научные и практические достижения в области компьютерной лингвистики. Так в ряде стран(Россия, США, Япония, и др.) построены экспериментальные и промышленные системы машинного перевода текстов с одних языков на другие, построен ряд экспериментальных систем общения с ЭВМ на естественном языке, ведутся работы по созданию терминологических банков данных, тезаурусов, двуязычных и многоязычных машинных словарей (Россия, США, Германия, Франция и др.), строятся системы автоматического анализа и синтеза устной речи (Россия, США, Япония и др.), ведутся исследования в области построения моделей естественных языков.

Важной методологической проблемой прикладной компьютерной лингвистики является правильная оценка необходимого соотношения между декларативной и процедурной компонентами систем автоматической обработки текстовой информации. Чему отдать предпочтение: мощным вычислительным процедурам, опирающимся на относительно небольшие словарные системы с богатой грамматической и семантической информацией, или мощной декларативной компоненте при относительно простых компьютерных интерфейсах? Большинство ученых считают что, второй путь предпочтительнее. Он быстрее приведет к достижению практических целей, так как при этом меньше встретится тупиков и трудно преодолимых препятствий и здесь можно будет в более широких масштабах использовать ЭВМ для автоматизации исследований и разработок.

Необходимость мобилизации усилий, прежде всего, на развитии декларативной компоненты систем автоматической обработки текстовой информации подтверждается полувековым опытом развития компьютерной лингвистики. Ведь здесь, несмотря на бесспорные успехи этой науки, увлечение алгоритмическими процедурами не принесло ожидаемого успеха. Наступило даже некоторое разочарование в возможностях процедурных средств.

В свете вышеизложенного, представляется перспективным такой путь развития компьютерной лингвистики, когда основные усилия будут направлены на создание мощных словарей единиц языка и речи, изучение их семантико-синтаксической структуры и на создание базовых процедур морфологического, семантико-синтаксического и концептуального анализа и синтеза текстов. Это позволит в дальнейшем решать широкий спектр прикладных задач.

Перед компьютерной лингвистикой стоят, прежде всего, задачи лингвистического обеспечения процессов сбора, накопления, обработки и поиска информации. Наиболее важными из них являются:

1. Автоматизация составления и лингвистической обработки машинных словарей;

2. Автоматизация процессов обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ;

3. Автоматическое индексирование документов и информационных запросов;

4. Автоматическая классификация и реферирование документов;

5. Лингвистическое обеспечение процессов поиска информации в одноязычных и многоязычных базах данных;

6. Машинный перевод текстов с одних естественных языков на другие;

7. Построение лингвистических процессоров, обеспечивающих общение пользователей с автоматизированными интеллектуальными информационными системами (в частности, с экспертными системами) на естественном языке, или на языке, близком к естественному;

8. Извлечение фактографической информации из неформализованных текстов.

Подробно остановимся на проблемах, наиболее относящихся к теме исследования.

В практической деятельности информационных центров есть необходимость решения задачи автоматизированного обнаружения и исправления ошибок в текстах при их вводе в ЭВМ. Эта комплексная задача может быть условно расчленена на три задачи – задачи орфографического, синтаксического и семантического контроля текстов. Первая из них может быть решена с помощью процедуры морфологического анализа, использующей достаточно мощный эталонный машинный словарь основ слов. В процессе орфографического контроля слова текста подвергаются морфологическому анализу, и если их основы отождествляются с основами эталонного словаря, то они считаются правильными; если не отождествляются, то они в сопровождении микроконтекста выдаются на просмотр человеку. Человек обнаруживает и исправляет искаженные слова, а соответствующая программная система вносит эти исправления в корректируемый текст.

Задача синтаксического контроля текстов с целью обнаружения в них ошибок существенно сложнее задачи их орфографического контроля. Во-первых, потому, что она включает в свой состав и задачу орфографического контроля как свою обязательную компоненту, а, во-вторых, потому, что проблема синтаксического анализа неформализованных текстов в полном объеме еще не решена. Тем не менее, частичный синтаксический контроль текстов вполне возможен. Здесь можно идти двумя путями: либо составлять достаточно представительные машинные словари эталонных синтаксических структур и сравнивать с ними синтаксические структуры анализируемого текста; либо разрабатывать сложную систему правил проверки грамматической согласованности элементов текста. Первый путь нам представляется более перспективным, хотя он, конечно, не исключает и возможности применения элементов второго пути. Синтаксическая структура текстов должна описываться в терминах грамматических классов слов (точнее – в виде последовательностей наборов грамматической информации к словам).

Задачу семантического контроля текстов с целью обнаружения в них смысловых ошибок следует отнести к классу задач искусственного интеллекта. В полном объеме она может быть решена только на основе моделирования процессов человеческого мышления. При этом, по-видимому, придется создавать мощные энциклопедические базы знаний и программные средства манипулирования знаниями. Тем не менее, для ограниченных предметных областей и для формализованной информации эта задача вполне разрешима. Она должна ставиться и решаться как задача семантико-синтаксического контроля текстов.

Современная компьютерная лингвистика очень во многом ориентирована на использование математических моделей. Есть даже расхожее мнение, что лингвисты не особенно нужны для автоматического моделирования естественного языка. Известно крылатое выражение Фредерика Елинека , руководителя центра распознавания речи университета Джона Хопкинса: "Anytime a linguist leaves the group, the recognition rate goes up" - каждый раз, когда лингвист покидает рабочую группу, качество распознавания повышается.

Однако, чем более сложные и многоуровневые задачи лингвистического моделирования ставятся перед разработчиками автоматических систем, тем очевидней становится, что их решение невозможно без учета лингвистической теории, понимания того, как функционирует язык, лингвистической экспертной компетенции. В то же время, стало очевидно, что автоматические методы анализа и моделирования языковых данных могут существенно обогатить теоретические лингвистические исследования, являясь и средством для сбора языковых данных и инструментом проверки состоятельности той или иной лингвистической гипотезы.

Форум по оценке систем автоматической обработки текста

С.Ю.Толдова, О.Н. Ляшевская, А.А. Бонч-Осмоловская

Как формализовать лексическое значение, сделать его "машиночитаемым"? Ответ на это дают дистрибуционные модели языка, в которых значение слова есть сумма его контекстов в достаточно большом корпусе. Искусственные нейронные сети позволяют быстро и качественно обучать такие модели.

Денис Кирьянов, Таня Панова (научный руководитель Б.В. Орехов)

У этой программы есть две функции: а) нормализация текста на идише, б) транслитерация из квадратного письма в латиницу. Эти проблемы очень актуальны: до настоящего момента не существовало ни одного нормализатора, если не считать таковыми спелл-чекеры. Меж тем, практически каждое издательство, выпускавшее книги на идише, следовало своей орфографической практике. Нормализатор необходим для работы над корпусом языка идиш: для сведения всех текстов к единой орфографии, распознаваемой парсером. Транслитерация позволит работать с материалом идиша и типологам.

ВИДЕО сотрудников Школы лингвистики:

По выбору; 3-й курс, 2, 3 модуль

Обязательный; 1-й курс, 2 модуль

По выбору; 3-й курс, 3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 1-3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 2 модуль

Обязательный; 2-й курс, 1, 2, 4 модуль

План:

1. Что такое компьютерная лингвистика?

2. Объект и предмет компьютерной лингвистики

4. Задачи компьютерной лингвистики

5. Методы исследования компьютерной лингвистики

6. История и причины возникновения компьютерной лингвистики

7. Основные термины компьютерной лингвистики

8. Ученые занимавшиеся проблемой компьютерной лингвистики

9. Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике

10. Использованная литература.

Компьютерная лингвистика – самостоятельное направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютеров для решения задач, связанных с использованием естественного языка. (Щилихина К.М.)

Компьютерная лингвистика – будучи одним из направлений прикладной лингвистики, изучает лингвистические основы информатики и все аспекты связи языка и мышления, моделирование языка и мышления в компьютерной среде с помощью компьютерных программ, а ее интересы лежат в области: 1) оптимизации коммуникации на основе лингвистических знаний 2)создание естественно-языкового интерфейса и типологий понимания языка для общения человека с машиной 3) создание и моделирование информационных компьютерных систем (Соснина Е.П.)

Объект компьютерной лингвистики – анализ языка в его естественном состоянии в процессе использования людьми в различных ситуациях общения, а , как особенности языка могут быть сформулированы.

Задачи компьютерной лингвистики:


Методы исследования компьютерной лингвистики:

1. метод моделирования- специальный объект изучения, который недоступен в прямом наблюдении. По определению математика К. Шеннона модель является представлением объекта в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

2. метод теории представления знаний подразумевает способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами.

3. метод теории языка программирования (programming language theory) – это область информатики, связанная с проектированием, анализом, определением характеристик и классификацией языков программирования и изучением их индивидуальных особенностей.

Причины возникновения компьютерной лингвистики

1. Появление ЭВМ

2. Проблема общения с компьютерами неподготовленных пользователей

1.Система поиска по словарю, разработанная в колледже Беркбек в Лондоне в 1948г.

2. Меморандум Уоррена Уивера

3.Начало внедрения первых вычислительных машин в сфере машинного перевода

4. Джорджтаунский проект в 1954

1. ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee) / Консультативный Комитет по автоматической обработке языка 2. новый этап в развитии компьютерных технологий и их активное использование в лингвистических задачах 3. создание нового поколения компьютеров и языков программирования 4. возрастание интереса к машинному переводу 60

-70ые годы ХХ века

Конец 80х – начало 90х годов ХХ века

Появление и активное развитие сети Интернет

• Бурный рост объемов текстовой информации в электронном виде

• Необходимость автоматической обработки текстов на естественном языке

1. Продукты компании PROMT и ABBY (Lingvo) 2. Технологии машинного перевода 3. Технологии Translation Memory

Современные коммерческие системы

• Оживление текстов

• Модели коммуникации

• Компьютерная лексикография

• Машинный перевод

• Корпус текстов

Анализ текстов на естественном языке

3 уровня структуры текста:

• Поверхностная синтаксическая структура

• Глубинная синтаксическая структура

• Семантический уровень

Задача синтеза обратная по отношению в анализу

Оживление текста

1. Обмен текстами посредством зрительных образов на экране дисплея

2. 2 модальности мышления человека: символьная и зрительная.

1.Имитация процесса общения 2. Создание эффективной модели диалога Модели коммуникации

Гипертекст -особый способ организации и представления текста, при котором несколько текстов или фрагментов текста могут быть связаны между собой по различным типам связей.

Отличия гипертекста от традиционного текста

Гипертекст

1. обработка устной речи

• 2. обработка письменного текста

Обработка устной речи

1. автоматический синтез речи

А) развитие синтезаторов типа «текст-речь». Включает 2 блока: блок лингвистической обработки текста и блок акустического синтеза.

2. автоматическое распознавание речи

1) распознавание текста

2) анализ текста

3) синтез текста

ИПС (информационно-поисковая система) – это программные системы для хранения, поиска и выдачи интересующей информации.

Захаров В.П. считает что, ИПС – это упорядоченная совокупность документов и информационных технологий , предназначенных для хранения и поиска информации – текстов или данных.

3 вида ИПС

3 вида ИПС

Ручные – это поиск в библиотеке.

• Механизированные ИПС представляют собой технические средства, которые обеспечивают отбор нужных документов

• Автоматические - поиск информации с помощью компьютеров

Компьютерная лексикография

Компьютерная лексикография – одно из важных направлений прикладной лингвистики, занимается теорией и практикой составления словарей.

В лексикографии выделяют 2 направления:

• Традиционная лексикография занимается составлением традиционных словарей

• Машинная лексикография занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных словарей

Задачи компьютерной лексикографии

• Автоматическое получение из текста различных словарей

• Создание словарей, которые являются электронными версиями традиционных словарей или комплексных электронных лингвистических словарей для традиционных словарных работ, например LINGVO

• Разработка теоретических и практических аспектов составления специальных компьютерных словарей, например для информационного поиска, машинного перевода

Машинный перевод

Машинный перевод – преобразование текста на одном естественном языке на другой естественный язык при помощи компьютера.

Виды машинного перевода

• FAMT (Fully Automated Machine Translation) – полностью автоматический перевод

• HAMT (Human Aided machine Translation) – машинный перевод с участием человека

• MAHT (Machine Aided Human Translation) – перевод, осуществляемый человеком с привлечением вспомогательных программных и лингвистических средств.

• 2) профессиональный МП – более качественный перевод с последующим редактированием человеком

• 3) интерактивный МП – считается переводом в специальных системах поддержки , проходит в режиме диалога с компьютерной системой. Качество МП зависит от возможностей настройки, ресурсов, типа текстов.

Корпус текстов

Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты.

Языковой корпус- большой, представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный, филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач.

Репрезентативность – важнейшее свойство корпуса

Назначение языкового корпуса – показать функционирование лингвистических единиц в их естественной контекстной среде

На основе корпуса можно получить данные:

1. о частоте грамматических категорий

2. об изменениях частот

3. об изменениях контекстов в различные периоды времени

5. о совместной встречаемости лексических единиц

6. об особенностях их сочетаемости

Брауновский корпус


Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты. Воплощение этой логической идеи: правила организации текстов в корпус алгоритмы и программы анализа корпуса текстов сопряжённая с этим идеология и методология. Национальный корпус представляет данный язык на определенном этапе (или этапах) его существования и во всём многообразии жанров, стилей, территориальных и социальных вариантов и т. п. Основные термины компьютерной лингвистики

Языки программирования (ЯП) – это класс искусственных языков, предназначенных для обработки информации с помощью компьютера. Любой язык программирования – это строгая (формальная) знаковая система, при помощи которой записываются компьютерные программы. По разным оценкам, в настоящее время существует от тысячи до десяти тысяч различных языков программирования.

• Информатика (Computer Science) - наука о закономерностях записи, хранения, переработки, передачи и использования информации с помощью технических средств.

Поиск информации (Information Retrieval ) – это процесс отыскания в некоторой системе хранения информации таких документов (текстов, записей и

т. д.), которые соответствуют поступившему запросу.

«Информационно-поисковая система (ИПС) – это упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, предназначенных для хранения и поиска информации – текстов (документов) или данных (фактов).

Машинная лексикография (Сomputational Lexicography) занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных

словарей.

Машинный перевод – это преобразование компьютером текста на одном

естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом

естественном языке.

Гипертекст – это технология организации информации и особым образом структурированный текст, разбитый на отдельные блоки, имеющий нелинейное представление, для эффективной презентации информации в компьютерных средах.

Фрейм - это структура для представления декларативного знания о типизированной тематически единой ситуации, т.е. структура данных о стереотипной ситуации.

• Сценарий – это последовательность нескольких эпизодов во времени, это тоже представление стереотипной ситуации или стереотипном поведении, только элементами сценария являются шаги алгоритма или инструкции.

• План – представление знаний о возможных действиях, которые необходимы для достижения определенной цели.

Ученые в области компьютерной лингвистики:

• Советские и российские ученые : Алексей Ляпунов, Игорь Мельчук, Ольга Кулагина, Ю.Д. Апресян, Н.Н. Леонтьева, Ю.С. Мартемьянов, З.М. Шаляпина, Игорь Богуславский, А.С. Нариньяни, А.Е. Кибрик, Баранов А.Н.

• Западные ученые : Йорик Вилкс, Грегори Грефенштетт, Грэвил Корбетт, Джон Кэролл, Диана Маккарти, Луис Маркес, Дан Молдован, Йоаким Нивре, Виктор Раскин, Эдуард Хови.

Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике :

• «Диало́г» - главная российская конференция по компьютерной лингвистике с международным участием.

Приоритетом Диалога является компьютерное моделирование русского языка. Рабочие языки конференции русский и английский. Для привлечения зарубежных рецензентов основная часть прикладных работ подается на английском языке.

Основные направления конференции :

• Лингвистическая семантика и семантический анализ

• Формальные модели языка и их применение

• Теоретическая и компьютерная лексикография

• Методы оценки (evaluation) систем анализа текстов и машинного перевода

• Корпусная лингвистика . Создание, применение, оценка корпусов

• Интернет как лингвистический ресурс. Лингвистические технологии в Интернете

• Онтологии . Извлечение знаний из текстов

• Компьютерный анализ документов: реферирование, классификация , поиск

• Автоматический анализ тональности текстов

• Машинный перевод

• Модели общения. Коммуникация, диалог и речевой акт

• Анализ и синтез речи

2. Ассоциация по Компьютерной лингвистике (ACL) является международным научным и профессиональным обществом людей, работающих над проблемами, включающими естественный язык и вычисление. Годовое собрание проводится каждое лето в местоположениях, где значительное исследование компьютерной лингвистики выполнено. Основана в 1962, первоначально назвали Ассоциацией для Машинного перевода и Компьютерной лингвистики (AMTCL) . В 1968 это стало ACL.

• УACL есть европейская (EACL) и североамериканская (NAACL) ветви.

• Журнал ACL, Компьютерная лингвистика , является основным форумом для исследования в области компьютерной лингвистики и обработки естественного языка. С 1988 журнал был издан для ACL MIT Press .

• Книжная серия ACL, Исследования в Обработке естественного языка , издана издательством Кембриджского университета .

• Каждый год ACL и его главы организуют международные конференции в разных странах.

ACL 2014 проводился в Балтиморе, США.

• Использованная литература :

• 1. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учебное пособие/Ю.Н. Марчук.- М.:АСТ: Восток –Запад, 2007ю- 317 с.

• 2. Шилихина К.М. Основы прикладной лингвистики: учебное пособие по специальности 021800 (031301) – Теоретическая и прикладная лингвистика, Воронеж, 2006.

• 3. Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику. Учебное пособие.- СПб: НИУ ИТМО, 2013.- 72 с.

• 4. Щипицина Л.Ю. Информационные технологии в лингвистике: учебное пособие/ Л.Ю. Щипицина.- М.: ФЛИНТА: наука, 2013.- 128 с.

• 5. Соснина Е.П. Введение в прикладную лингвистику: учебное пособие/ Е.П.Соснина.- 2-е изд., испр. и доп. – Ульяновск: УлГТУ, 2012. -110 с.

• 6. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: Учебное пособие.- М.: Эдиториал УРСС, 2001.- 360 с.

• 7. Прикладное языкознание: Учебник/ Л.В. Бондарко, Л.А. Вербицкая, Г.Я. Мартыненко и др.; Отв. Редактор А.С. Герд. СПб.: изд-во С.-Петербург. Ун-та, 1996.- 528 с.

• 8. Шемякин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики: Учебное пособие. М.: Изд-во МГОУ, А/О «Росвузнаука», 1992.

• лингвистика статистический языкознание программный

  История развития компьютерной лингвистики

  Процесс становления и формирования современной лингвистики как науки о естественном языке представляет собой длительное историческое развитие лингвистического знания. В основе лингвистического знания лежат элементы, формирование которых происходило в процессе деятельности, неразрывно связанной с освоением структуры устной речи, появлением, дальнейшим развитием и совершенствованием письма, обучением письму, а также толкованием и расшифровкой текстов.

  Естественный язык как объект лингвистики занимает центральное место в этой науки. В процессе развития языка менялись и представления о нем. Если раньше не придавалось особого значения внутренней организации языка, и он рассматривался, прежде всего, в контексте взаимосвязи с внешним миром, то, начиная с конца XIX - начала XX вв., особая роль отводится внутреннему формальному строению языка. Именно в этот период известным швейцарским лингвистом Фердинандом де Соссюром были разработаны основы таких наук, как семиология и структурная лингвистика, и подробно изложены в его книге «Курс общей лингвистики» (1916).

  Ученому принадлежит идея рассмотрения языка как единого механизма, целостной системы знаков, что в свою очередь дает возможность описать язык математически. Соссюр первым предложил структурный подход к языку, а именно: описание языка посредством изучения соотношений между его единицами. Под единицами, или «знаками» он понимал слово, которое объединяет в себе и смысл, и звучание. В основе концепции, предложенной швейцарским ученым, лежит теория языка как системы знаков, состоящей из трех частей: языка (от фр. langue), речи (от фр. parole) и речевой деятельности (от фр. langage).

  Сам ученый определял создаваемую им науку семиологию как «науку, изучающую жизнь знаков в рамках жизни общества». Поскольку язык - это знаковая система, то в поиске ответа на вопрос о том, какое место лингвистика занимает среди других наук, Соссюр утверждал, что лингвистика - это часть семиологии. Принято считать, что именно швейцарский филолог заложил теоретический фундамент нового направления в лингвистике, став основоположником, «отцом» современного языкознания.

  Концепция, выдвинутая Ф. де Соссюром, получила дальнейшее развитие в работах многих выдающихся ученых: в Дании - Л. Ельмслев, в Чехии - Н. Трубецкой, в США - Л. Блумфилд, 3. Харрис, Н. Хомский. Что касается нашей страны, то здесь структурная лингвистика начала свое развитие примерно в тот же период времени, что и на Западе, - на рубеже XIX-XX вв. - в трудах Ф. Фортунатова и И. Бодуэн де Куртенэ. Следует отметить, что И. Бодуэн де Куртенэ тесно сотрудничал с Ф. де Соссюром. Если Соссюр заложил теоретический фундамент структурной лингвистики, то Бодуэн де Куртенэ может считаться человеком, заложившим основы практического применения методов, предложенных швейцарским ученым. Именно он определил лингвистику как науку, использующую статистические методы и функциональные зависимости, и отделил ее от филологии. Первым опытом применения математических методов в языкознании стала фонология - наука о структуре звуков языка.

  Следует отметить, что постулаты, выдвинутые Ф. де Соссюром, смогли найти отражение в проблемах лингвистики актуальных в середине XX века. Именно в это период и намечается явная тенденция к математизации науки о языке. Практически во всех крупных странах начинается бурное развитие науки и вычислительной техники, что в свою очередь потребовало все более новых лингвистических основ. Результатом всего этого стало быстрое сближение точных и гуманитарных наук, а также активное взаимодействие математики и лингвистики нашло практическое применение при решении актуальных научных проблем.

  В 50-е годы XX века на стыке таких наук, как математика, лингвистика, информатика и искусственный интеллект, возникло новое направление науки - компьютерная лингвистика (известной также под названием машинная лингвистика или автоматическая обработка текстов на естественном языке). Основные этапы развития этого направления происходили на фоне эволюции методов искусственного интеллекта. Мощным толчком к развитию компьютерной лингвистики послужило создание первых ЭВМ. Однако с появлением в 60-х годах нового поколения компьютеров и языков программирования начинается принципиально новый этап в развитии этой науки. Также следует отметить, что истоки компьютерной лингвистики восходят к трудам известного американского ученого-лингвиста Н. Хомского в области формализации структуры языка. Результаты его исследований, полученные на стыке лингвистики и математики, сформировали основу для развития теории формальных языков и грамматик (порождающих, или генеративных, грамматик), которая широко применяется для описания как естественных, так и искусственных языков, в частности языков программирования. Если говорить точнее, то эта теория является вполне математической дисциплиной. Ее можно считать одной из первых в таком направлении прикладной лингвистики, как математическая лингвистика.

  Первые эксперименты и первые разработки в компьютерной лингвистике относятся к созданию систем машинного перевода, а также систем, моделирующих языковые способности человека. В конце 80-х годов с появлением и активным развитием сети Интернет произошел бурной рост объемов текстовой информации, доступной в электронном виде. Это привело к тому, что технологии информационного поиска перешли на качественно новую ступень своего развития. Возникла необходимость автоматической обработки текстов на естественном языке, появились совершенно новые задачи и технологии. Ученые столкнулись с такой проблемой, как быстрая обработка огромного потока неструктурированных данных. С целью найти решение для данной проблемы большое значение стало уделяться разработке и применению статистических методов в области автоматической обработки текстов. Именно с их помощью оказалось возможным решение таких задач, как разбиение текстов на кластеры, объединенные общей тематикой, выделение в тексте определенных фрагментов и т.д. Кроме этого, применение методов математической статистики и машинного обучения позволило решить задачи распознавания речи и создания поисковых систем.

  Ученые не останавливались на достигнутых результатах: они продолжали ставить перед собой все новые цели и задачи, разрабатывать новые приемы и методы исследования. Все это привело к тому, что языкознание стало выступать в качестве прикладной науки, объединяющей в себе ряд других наук, ведущая роль среди которых принадлежала математике с ее многообразием количественных методов и возможностью их применять для более глубокого осмысления изучаемых явлений. Так начала свое формирование и развитие математическая лингвистика. На данный момент это достаточно «молодая» наука (существует около пятидесяти лет), однако, несмотря на свой весьма «юный возраст», она представляет собой уже сложившуюся область научных знаний с множеством успешных достижений.