1. Деятельность по формализации знаний о естественном языке на разных его уровнях с целью использования в компьютерных технологиях. 2. Область знаний, решающая проблемы общения человека и компьютера на естественном языке. 3. Широкая область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных областях.

Искусственный интеллект – направление информатики, целью которого является разработка компьютерных систем, способных выполнять функции, традиционно считающиеся интеллектуальными, - понимание естественного языка, логический вывод, использование накопленных знаний, обучение, планирование действий и др.

3. Построение алгоритмов лингвистического анализа – разработка алгоритмов анализа естественно - языковых текстов на всех языковых уровнях: фонемном, морфемном, морфологическом, синтаксическом, прагматическом. Построение синтаксического дерева зависимостей (проект Автоматическая Обработка Текста)

4. Корпусная лингвистика – занимается разработкой, созданием и использованием текстовых (лингвистических) корпусов. Главная страница сайта Национального корпуса русского языка

5. Машинный перевод - направление научных исследований, связанных с построением автоматических систем перевода текстов с одного естественного языка на другой. Главная страница сайта Google- переводчик

6. Автоматическое реферирование – создание программ сжатого представления естественно - языковых текстов. Сервис построения реферата на сайте Визуальный мир

7. Полнотекстовый информационный поиск – разработка информационно - поисковых систем с лингвистическим анализом текстов информационного массива и запроса пользователя. Главная страница информационно - поисковой системы Яндекс

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.

Компьютерные лингвисты занимаются разработкой алгоритмов распознавания текста и звучащей речи, синтезом искусственной речи, созданием систем семантического перевода и самим развитием искусственного интеллекта (в классическом смысле слова - как замена человеческому - он вряд ли когда-нибудь появится, но зато возникнут различные экспертные системы, основанные на анализе данных).

Алгоритмы распознавания речи будут все больше использоваться в быту - у «умных домов» и электронных приборов не будет пультов и кнопок, а вместо них будет использоваться голосовой интерфейс. Эта технология оттачивается, но вызовов еще много: компьютеру сложно распознать человеческую речь, потому что разные люди говорят очень по-разному. Поэтому, как правило, системы распознавания работают хорошо либо когда они натренированы на одного диктора и уже подстроены под его особенности произношения, либо когда количество фраз, которые может распознать система, ограничено (как, к примеру, в голосовых командах для телевизора).

У специалистов по созданию программ семантического перевода впереди еще много работы: на данный момент неплохие алгоритмы разработаны только для перевода на английский и с английского. Тут много проблем - разные языки по-разному устроены в семантическом плане, это различается даже на уровне построения фраз, и не все смыслы одного языка можно передать с помощью семантического аппарата другого. Кроме того, программа должна различать омонимы, правильно распознавать части речи, выбрать правильное значение многозначного слова, подходящее к контексту.

Синтез искусственной речи (например, для домашних роботов) - тоже кропотливая работа. Сложно сделать так, чтобы искусственно созданная речь звучала естественно для человеческого уха, ведь есть миллионы нюансов, на которые мы не обращаем внимания, но без которых все уже не «то» - фальстарты, паузы, заминки и т.д. Речевой поток непрерывен и одновременно дискретен: мы говорим, не делая паузы между словами, но нам нетрудно понять, где заканчивается одно слово и начинается другое, а для машины это будет большая проблема.

Самое большое направление в компьютерной лингвистике связано с Big Data. Ведь существуют огромные корпуса текстов типа новостных лент, из которых нужно вычленять определенную информацию - например, выделять инфоповоды или затачивать RSS под вкусы определенного пользователя. Такие технологии есть уже cейчас и будет развиваться дальше, потому что вычислительные мощности стремительно растут. Лингвистический анализ текстов используется и при обеспечении безопасности в интернете, поиске необходимой информации для спецслужб.

Где учиться на компьютерного лингвиста? У нас, к сожалению, довольно сильно разделены специальности, связанные с классической лингвистикой, и программирование, статистика, анализ данных. А для того, чтобы стать цифровым лингвистом, нужно разбираться и в том, и в другом. В зарубежных вузах есть программы высшего образования по компьютерной лингвистике, а у нас пока оптимальный вариант - получить базовое лингвистическое образование, а потом освоить основы IT. Хорошо, что сейчас есть много разных онлайн-курсов, к сожалению, в мои студенческие годы такого не было. Я училась на факультете прикладной лингвистике в МГЛУ, где у нас были курсы по искусственному интеллекту и распознаванию устной речи - но все-таки в недостаточном объеме. Сейчас IT-компании активно пытаются взаимодействовать с институтами. Мы с коллегами из «Лаборатории Касперского» тоже стараемся участвовать в образовательном процессе: читаем лекции, проводим студенческие конференции, даем гранты аспирантам. Но пока инициатива больше исходит от работодателей, чем от университетов.

Введение

Что такое компьютерная лингвистика?

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА , направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютерных инструментов – программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также вся сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах. Собственно, только в последнем случае и идет речь о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения информатики и теории программирования к решению задач науки о языке. На практике, однако, к компьютерной лингвистике относят практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании.

Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в 1960-е годы. Русский термин «компьютерная лингвистика» является калькой с английского computational linguistics. Поскольку прилагательное computational по-русски может переводиться и как «вычислительный», в литературе встречается также термин «вычислительная лингвистика», однако в отечественной науке он приобретает более узкое значение, приближающееся к понятию «квантитативной лингвистики». Поток публикаций в этой области очень велик. Кроме тематических сборников, в США ежеквартально выходит журнал «Компьютерная лингвистика». Большую организационную и научную работу проводит Ассоциация по компьютерной лингвистике, которая имеет региональные структуры (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции по компьютерной лингвистике – COLING. Соответствующая проблематика обычно бывает широко представлена также на различных конференциях по искусственному интеллекту.

Задачи

Компьютерная лингвистика берет на себя собственно лингвистические проблемы компьютерного моделирования языковой деятельности. Ее задачи – построение более точных и более полных лингвистических моделей и более совершенных алгоритмов анализа и синтеза.

В качестве основных направлений можно выделить:

1) Взаимодействие человека и ЭВМ: управление – языки программирования, передача информации – интерфейс.

2) Работа с текстами: индексирование, анализ и классификация, автоматическое редактирование (исправление ошибок), выявление знаний, машинный перевод.

История

Простое порождение подмножества английского языка для обращения к базам данных было обеспечено одной из ранних американских систем LIFER (Languagе Interface Facility wich Elipsis and Recursion), созданной в 70-е годы. Вслед за ней на компьютерном рынке появились и другие, более гибкие системы, обеспечивающие ограниченный естественно-языковой интерфейс с ЭВМ.

В 80-е годы в США образовался ряд компаний, занимающихся разработкой и продажей естественно-языковых интерфейсов с базами данных, экспертными системами. В 1985г. Корпорация "Семантек" представила такой пакет программ Q&A, компания "Карнеги Группа" предложила аналогичный пакет LanguageCraft.

Ведутся активные работы по созданию систем автоматического перевода. Получила распространение система автоматического перевода SYSTRAN, разработанная под руководством Д. Тома по заказу военно-воздушных сил США. В течение 1974 - 1975 гг. система была использована аэрокосмической ассоциацией NASA для перевода документов по проекту Аполлон-Союз. В наше время она переводит с нескольких языков около 100 000 страниц ежегодно.

В Европе работы по созданию компьютерных систем перевода стимулировались образованием Европейской информационной Сети (EURONET DIANA). В 1982 г. Европейское экономическое сообщество объявило о создании европейской программы EUROTRA, цель которой – разработка системы компьютерного перевода для всех европейских языков. Первоначально проект оценивался в 12 млн долларов, в 1987 г. специалисты определили суммарные расходы по этому проекту более чем в 160 млн долларов.

В Японии исследования по компьютерной лингвистике концентрируются вокруг общенациональной программы создания компьютеров пятого поколения, объявленной в 1981 г.

Существует ряд военных проектов создания человеко-машинных интерфейсов на естественном языке. В США они ведутся в основном в рамках стратегической компьютерной инициативы - десятилетней программы, принятой министерством обороны в 1983 г. Цель ее - создание нового поколения "интеллектуальных" оружия и военных систем с целью обеспечить многолетнее технологическое превосходство США.

Естественно, что специалисты по искусственному интеллекту, прекрасно разбирающиеся в компьютерах и языках программирования, энергично принялись за решение проблемы понимания языка своими методами. Шел поиск алгоритмов естественного языка. Были созданы сложные программы понимания языка для очень узких специальных областей, реализованы программы частичного машинного перевода и ряд других. Но решающего продвижения в решении проблемы понимания языка так и не было. Язык и человек настолько связаны, что ученым пришлось заняться проблемой понимания мира человеком. А это уже область философии.

Базовые понятия лингвистики

Содержание статьи

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА, направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютерных инструментов – программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также вся сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах. Собственно, только в последнем случае и идет речь о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения информатики и теории программирования к решению задач науки о языке. На практике, однако, к компьютерной лингвистике относят практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании.

Инструментарий компьютерной лингвистики.

Компьютерная лингвистика как особая прикладная дисциплина выделяется прежде всего по инструменту – т.е. по использованию компьютерных средств обработки языковых данных. Поскольку компьютерные программы, моделирующие те или иные аспекты функционирования языка, могут использовать самые различные средства программирования, то об общем понятийном аппарате компьютерной лингвистики говорить вроде бы не приходится. Однако это не так. Существуют общие принципы компьютерного моделирования мышления, которые так или иначе реализуются в любой компьютерной модели. В их основе лежит теория знаний, первоначально разрабатывавшаяся в области искусственного интеллекта, а в дальнейшем ставшая одним из разделов когнитивной науки. Важнейшими понятийными категориями компьютерная лингвистика являются такие структуры знаний, как «фреймы» (понятийные, или, как принято говорить, концептуальные структуры для декларативного представления знаний о типизированной тематически единой ситуации), «сценарии» (концептуальные структуры для процедурного представления знаний о стереотипной ситуации или стереотипном поведении), «планы» (структуры знаний, фиксирующие представления о возможных действиях, ведущих к достижению определенной цели). Тесно связано с категорией фрейма понятие «сцена». Категория сцены преимущественно используется в литературе по компьютерной лингвистике как обозначение концептуальной структуры для декларативного представления актуализованных в речевом акте и выделенных языковыми средствами (лексемами, синтаксическими конструкциями, грамматическими категориями и пр.) ситуаций и их частей.

Определенным образом организованный набор структур знаний формирует «модель мира» когнитивной системы и ее компьютерной модели. В системах искусственного интеллекта модель мира образует особый блок, в который в зависимости от выбранной архитектуры могут входить общие знания о мире (в виде простых пропозиций типа «зимой холодно» или в виде правил продукций «если на улице идет дождь, то надо надеть плащ или взять зонтик»), некоторые специфические факты («Самая высокая вершина в мире – Эверест»), а также ценности и их иерархии, иногда выделяемые в особый «аксиологический блок».

Большинство элементов понятий инструментария компьютерной лингвистики омонимично: они одновременно обозначают некоторые реальные сущности когнитивной системы человека и способы представления этих сущностей, используемые при их теоретическом описании и моделировании. Иными словами, элементы понятийного аппарата компьютерной лингвистики имеют онтологический и инструментальный аспекты. Например, в онтологическом аспекте разделение декларативных и процедурных знаний соответствует различным типам знаний, имеющимся у человека – так называемым знаниям ЧТО (декларативным; таково, например, знание почтового адреса какого-либо NN), с одной стороны, и знаниям КАК (процедурным; таково, например, знание, позволяющее найти квартиру этого NN, даже не зная ее формального адреса) – с другой. В инструментальном аспекте знание может быть воплощено в совокупности дескрипций (описаний), в наборе данных, с одной стороны, и в алгоритме, инструкции, которую выполняет компьютерная или какая-либо другая модель когнитивной системы, с другой.

Направления компьютерной лингвистики.

Сфера КЛ весьма разнообразна и включает такие области, как компьютерное моделирование общения, моделирование структуры сюжета, гипертекстовые технологии представления текста, машинный перевод, компьютерная лексикография. В узком смысле проблематика КЛ часто связывается с междисциплинарным прикладным направлением с несколько неудачным названием «обработка естественного языка» (перевод английского термина Natural Language Processing). Оно возникло в конце 1960-х годов и развивалось в рамках научно-технологической дисциплины «искусственный интеллект». По своей внутренней форме словосочетание «обработка естественного языка» охватывает все области, в которых компьютеры используются для обработки языковых данных. Между тем в практике закрепилось более узкое понимание этого термина – разработка методов, технологий и конкретных систем, обеспечивающих общение человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке.

Бурное развитие направления «обработки естественного языка» приходится на 1970-е годы, что было связано с неожиданным экспоненциальным ростом количества конечных пользователей ЭВМ. Поскольку обучение языкам и технологии программирования всех пользователей невозможно, возникла проблема организации взаимодействия с компьютерными программами. Решение этой проблемы коммуникации шло по двум основным путям. В первом случае предпринимались попытки адаптации языков программирования и операционных систем к конечному пользователю. В результате появились языки высокого уровня типа Visual Basic, а также удобные операционные системы, построенные в концептуальном пространстве привычных человеку метафор – ПИСЬМЕННЫЙ СТОЛ, БИБЛИОТЕКА. Второй путь – разработка систем, которые позволяли бы взаимодействовать с ЭВМ в конкретной проблемной области на естественном языке или каком-то его ограниченном варианте.

Архитектура систем обработки естественного языка в общем случае включает блок анализа речевого сообщения пользователя, блок интерпретации сообщения, блок порождения смысла ответа и блок синтеза поверхностной структуры высказывания. Особой частью системы является диалоговый компонент, в котором зафиксированы стратегии ведения диалога, условия применения этих стратегий, способы преодоления возможных коммуникативных неудач (сбоев в процессе общения).

Среди компьютерных систем обработки естественного языка обычно выделяются вопросно-ответные системы, диалоговые системы решения задач и системы обработки связных текстов. Изначально вопросно-ответные системы стали разрабатываться как реакция на плохое качество кодировки запросов при поиске информации в информационно-поисковых системах. Поскольку проблемная область таких систем была сильно ограничена, это несколько упрощало алгоритмы перевода запросов в представление на формальном языке и обратную процедуру преобразования формального представления в высказывания на естественном языке. Из отечественных разработок к программам такого типа относится система ПОЭТ, созданная коллективом исследователей под руководством Э.В.Попова. Система обрабатывает запросы на русском языке (с небольшими ограничениями) и синтезирует ответ. Блок-схема программы предполагает прохождение всех этапов анализа (морфологического, синтаксического и семантического) и соответствующих этапов синтеза.

Диалоговые системы решения задач, в отличие от систем предшествующего типа, играют в коммуникации активную роль, поскольку их задача заключается в том, чтобы получить решение проблемы на основе тех знаний, которые представлены в ней самой, и той информации, которую можно получить от пользователя. Система содержит структуры знаний, в которых фиксируются типичные последовательности действий для решения задач в данной проблемной области, а также сведения о необходимых ресурсах. Когда пользователь задает вопрос или ставит определенную задачу, активизируется соответствующий сценарий. Если какие-то компоненты сценария пропущены или отсутствуют какие-то ресурсы, система выступает инициатором коммуникации. Так работает, например, система SNUKA, решающая задачи планирования военных операций.

Системы обработки связных текстов довольно разнообразны по структуре. Их общей чертой можно считать широкое использование технологий представления знаний. Функции систем такого рода заключаются в понимании текста и ответах на вопросы о его содержании. Понимание рассматривается не как универсальная категория, а как процесс извлечения информации из текста, определяемый конкретным коммуникативным намерением. Иными словами, текст «прочитывается» только с установкой на то, что именно потенциальный пользователь захочет узнать о нем. Тем самым и системы обработки связных текстов оказываются отнюдь не универсальными, а проблемно-ориентированными. Типичными примерами систем обсуждаемого типа могут служить системы RESEARCHER и TAILOR, образующие единый программный комплекс, позволяющий пользователю получить информацию из рефератов патентов, описывающих сложные физические объекты.

Важнейшим направлением компьютерной лингвистики является разработка информационно-поисковых систем (ИПС). Последние возникли в конце 1950-х – начале 1960-х годов как ответ на резкое возрастание объемов научно-технической информации. По типу хранимой и обрабатываемой информации, а также по особенностям поиска ИПС разделяются на две больших группы – документальные и фактографические. В документальных ИПС хранятся тексты документов или их описания (рефераты, библиографические карточки и т.д.). Фактографические ИПС имеют дело с описанием конкретных фактов, причем не обязательно в текстовой форме. Это могут быть таблицы, формулы и другие виды представления данных. Существуют и смешанные ИПС, включающие как документы, так и фактографическую информацию. В настоящее время фактографические ИПС строятся на основе технологий баз данных (БД). Для обеспечения информационного поиска в ИПС создаются специальные информационно-поисковые языки, в основе которых лежат информационно-поисковые тезаурусы. Информационно-поисковый язык – это формальный язык, предназначенный для описания отдельных аспектов плана содержания документов, хранящихся в ИПС, и запроса. Процедура описания документа на информационно-поисковом языке называется индексированием. В результате индексирования каждому документу приписывается его формальное описание на информационно-поисковом языке – поисковый образ документа. Аналогичным образом индексируется и запрос, которому приписывается поисковый образ запроса и поисковое предписание. Алгоритмы информационного поиска основаны на сравнении поискового предписания с поисковым образом запроса. Критерий выдачи документа на запрос может состоять в полном или частичном совпадении поискового образа документа и поискового предписания. В ряде случаев пользователь имеет возможность сам сформулировать критерии выдачи. Это определяется его информационной потребностью. В автоматизированных ИПС чаще используются дескрипторные информационно-поисковые языки. Тематика документа описывается совокупностью дескрипторов. В качестве дескрипторов выступают слова, термины, обозначающие простые, достаточно элементарные категории и понятия проблемной области. В поисковый образ документа вводится столько дескрипторов, сколько различных тем затрагивается в документе. Количество дескрипторов не ограничивается, что позволяет описать документ в многомерной матрице признаков. Часто в дескрипторном информационно-поисковом языке налагаются ограничения на сочетаемость дескрипторов. В этом случае можно говорить о том, что информационно-поисковый язык обладает синтаксисом.

Одна из первых систем, работавших с дескрипторным языком, была американская система УНИТЕРМ, созданная М.Таубе. В качестве дескрипторов в этой системе функционировали ключевые слова документа – унитермы. Особенность этой ИПС заключается в том, что изначально словарь информационного языка не задавался, а возникал в процессе индексирования документа и запроса. Развитие современных информационно-поисковых систем связано с разработкой ИПС бестезаурусного типа. Такие ИПС работают с пользователем на ограниченном естественном языке, а поиск осуществляется по текстам рефератов документов, по их библиографическим описаниям, а часто и по самим документам. Для индексирования в ИПС бестезаурусного типа используются слова и словосочетания естественного языка.

К области компьютерной лингвистики в определенной степени могут быть отнесены работы в области создания гипертекстовых систем, рассматриваемых как особый способ организации текста и даже как принципиально новый вид текста, противопоставленный по многим своим свойствам обычному тексту, сформированному в гутенберговской традиции книгопечатания. Идея гипертекста связывается с именем Ванневара Буша – советника президента Ф.Рузвельта по науке. В.Буш теоретически обосновал проект технической системы «Мемекс», которая позволяла пользователю связывать тексты и их фрагменты по различным типам связей, преимущественно по ассоциативным отношениям. Отсутствие компьютерной техники сделало проект труднореализуемым, поскольку механическая система оказалась чрезмерно сложной для практического воплощения.

Идея Буша в 1960-е годы получила второе рождение в системе «Ксанаду» Т.Нельсона, которая уже предполагала использование компьютерной техники. «Ксанаду» позволял пользователю прочитывать совокупность введенных в систему текстов различными способами, в различной последовательности, программное обеспечение давало возможность как запоминать последовательность просмотренных текстов, так и выбирать из них практически любой в произвольный момент времени. Множество текстов со связывающими их отношениями (системой переходов) было названо Т.Нельсоном гипертекстом. Многие исследователи рассматривают создание гипертекста как начало новой информационной эпохи, противопоставленной эре книгопечатания. Линейность письма, внешне отражающая линейность речи, оказывается фундаментальной категорией, ограничивающей мышление человека и понимание текста. Мир смысла нелинеен, поэтому сжатие смысловой информации в линейном речевом отрезке требует использования специальных «коммуникативных упаковок» – членение на тему и рему, разделение плана содержания высказывания на эксплицитные (утверждение, пропозиция, фокус) и имплицитные (пресуппозиция, следствие, импликатура дискурса) слои. Отказ от линейности текста и в процессе его представления читателю (т.е. при чтении и понимании) и в процессе синтеза, по мнению теоретиков, способствовал бы «освобождению» мышления и даже возникновению его новых форм.

В компьютерной системе гипертекст представлен в виде графа, в узлах которого находятся традиционные тексты или их фрагменты, изображения, таблицы, видеоролики и т.д. Узлы связаны разнообразными отношениями, типы которых задаются разработчиками программного обеспечения гипертекста или самим читателем. Отношения задают потенциальные возможности передвижения, или навигации по гипертексту. Отношения могут быть однонаправленными или двунаправленными. Соответственно, двунаправленные стрелки позволяют двигаться пользователю в обе стороны, а однонаправленные – только в одну. Цепочка узлов, через которые проходит читатель при просмотре компонентов текста, образует путь, или маршрут.

Компьютерные реализации гипертекста бывают иерархическими или сетевыми. Иерархическое – древовидное – строение гипертекста существенно ограничивает возможности перехода между его компонентами. В таком гипертексте отношения между компонентами напоминают структуру тезауруса, основанного на родо-видовых связях. Сетевой гипертекст позволяет использовать различные типы отношений между компонентами, не ограничиваясь отношениями «род – вид». По способу существования гипертекста выделяются статические и динамические гипертексты. Статический гипертекст не меняется в процессе эксплуатации; в нем пользователь может фиксировать свои комментарии, однако они не меняют существо дела. Для динамического гипертекста изменение является нормальной формой существования. Обычно динамические гипертексты функционируют там, где необходимо постоянно анализировать поток информации, т.е. в информационных службах различного рода. Гипертекстовой является, например, Аризонская информационная система (AAIS), которая ежемесячно пополняется на 300–500 рефератов в месяц.

Отношения между элементами гипертекста могут изначально фиксироваться создателями, а могут порождаться всякий раз, когда происходит обращение пользователя к гипертексту. В первом случае речь идет о гипертекстах жесткой структуры, а во втором – о гипертекстах мягкой структуры. Жесткая структура технологически вполне понятна. Технология организации мягкой структуры должна основываться на семантическом анализе близости документов (или других источников информации) друг к другу. Это нетривиальная задача компьютерной лингвистики. В настоящее время широко распространено использование технологий мягкой структуры на ключевых словах. Переход от одного узла к другому в сети гипертекста осуществляется в результате поиска ключевых слов. Поскольку набор ключевых слов каждый раз может различаться, каждый раз меняется и структура гипертекста.

Технология построения гипертекстовых систем не делает различий между текстовой и нетекстовой информацией. Между тем включение визуальной и звуковой информации (видеороликов, картин, фотографий, звукозаписей и т.п.) требует существенного изменения интерфейса с пользователем и более мощной программной и компьютерной поддержки. Такие системы получили название гипермедиа, или мультимедиа. Наглядность мультимедийных систем предопределила их широкое использование в обучении, в создании компьютерных вариантов энциклопедий. Существуют, например, прекрасно выполненные CD-ромы с мультимедийными системами по детским энциклопедиям издательства «Дорлин Киндерсли».

В рамках компьютерной лексикографии разрабатываются компьютерные технологии составления и эксплуатации словарей. Специальные программы – базы данных, компьютерные картотеки, программы обработки текста – позволяют в автоматическом режиме формировать словарные статьи, хранить словарную информацию и обрабатывать ее. Множество различных компьютерных лексикографических программ разделяются на две больших группы: программы поддержки лексикографических работ и автоматические словари различных типов, включающие лексикографические базы данных. Автоматический словарь – это словарь в специальном машинном формате, предназначенный для использования на ЭВМ пользователем или компьютерной программой обработки текста. Иными словами, различаются автоматические словари конечного пользователя-человека и автоматические словари для программ обработки текста. Автоматические словари, предназначенные для конечного пользователя, по интерфейсу и структуре словарной статьи существенно отличаются от автоматических словарей, включенных в системы машинного перевода, системы автоматического реферирования, информационного поиска и т.д. Чаще всего они являются компьютерными версиями хорошо известных обычных словарей. На рынке программного обеспечения имеются компьютерные аналоги толковых словарей английского языка (автоматический Вебстер, автоматический толковый словарь английского языка издательства Коллинз, автоматический вариант Нового большого англо-русского словаря под ред. Ю.Д.Апресяна и Э.М.Медниковой), существует и компьютерная версия словаря Ожегова. Автоматические словари для программ обработки текста можно назвать автоматическими словарями в точном смысле. Они, как правило, не предназначены для обычного пользователя. Особенности их структуры, сфера охвата словарного материала задаются теми программами, которые с ними взаимодействуют.

Компьютерное моделирование структуры сюжета – еще одно перспективное направление компьютерной лингвистики. Изучение структуры сюжета относится к проблематике структурного литературоведения (в широком смысле), семиотики и культурологии. Имеющиеся компьютерные программы моделирования сюжета основываются на трех базовых формализмах представления сюжета – морфологическом и синтаксическом направлениях представления сюжета, а также на когнитивном подходе. Идеи о морфологическом устройстве структуры сюжета восходят к известным работам В.Я.Проппа (см .) о русской волшебной сказке. Пропп заметил, что при обилии персонажей и событий волшебной сказки количество функций персонажей ограничено, и предложил аппарат для описания этих функций. Идеи Проппа легли в основу компьютерной программы TALE, моделирующей порождение сюжета сказки. В основу алгоритма программы TALE положена последовательность функций персонажей сказки. Фактически функции Проппа задавали множество типизированных ситуаций, упорядоченных на основе анализа эмпирического материала. Возможности сцепления различных ситуаций в правилах порождения определялись типичной последовательностью функций – в том виде, в котором это удается установить из текстов сказок. В программе типичные последовательности функций описывались как типовые сценарии встреч персонажей.

Теоретическую основу синтаксического подхода к сюжету текста составили «сюжетные грамматики», или «грамматики повествования» (story grammars). Они появились в середине 1970-х годов в результате переноса идей порождающей грамматики Н.Хомского на описание макроструктуры текста. Если важнейшими составляющими синтаксической структуры в порождающей грамматике были глагольные и именные группы, то в большинстве сюжетных грамматик в качестве базовых выделялись экспозиция (setting), событие и эпизод. В теории сюжетных грамматик широко обсуждались условия минимальности, то есть ограничения, определявшие статус последовательности из элементов сюжета как нормальный сюжет. Оказалось, однако, что чисто лингвистическими методами это сделать невозможно. Многие ограничения носят социокультурный характер. Сюжетные грамматики, существенно различаясь набором категорий в дереве порождения, допускали весьма ограниченный набор правил модификации повествовательной (нарративной) структуры.

В начале 1980-х годов одной из учениц Р.Шенка – В.Ленерт в рамках работ по созданию компьютерного генератора сюжетов был предложен оригинальный формализм эмоциональных сюжетных единиц (Affective Plot Units), оказавшийся мощным средством представления структуры сюжета. При том, что он был изначально разработан для системы искусственного интеллекта, этот формализм использовался в чисто теоретических исследованиях. Сущность подхода Ленерт заключалась в том, что сюжет описывался как последовательная смена когнитивно-эмоциональных состояний персонажей. Тем самым в центре внимания формализма Ленерт стоят не внешние компоненты сюжета – экспозиция, событие, эпизод, мораль, – а его содержательные характеристики. В этом отношении формализм Ленерт отчасти оказывается возвращением к идеям Проппа.

К компетенции компьютерной лингвистики относится и машинный перевод, переживающий в настоящее время второе рождение.

Литература:

Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке . М., 1982
Садур В.Г. Речевое общение с электронно-вычислительными машинами и проблемы их развития . – В кн.: Речевое общение: проблемы и перспективы. М., 1983
Баранов А.Н. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике. Фреймы и сценарии . М., 1987
Кобозева И.М., Лауфер Н.И., Сабурова И.Г. Моделирование общения в человеко-машинных системах . – Лингвистическое обеспечение информационных систем. М., 1987
Олкер Х.Р. Волшебные сказки, трагедии и способы изложение мировой истории . – В кн.: Язык и моделирование социального взаимодействия. М., 1987
Городецкий Б.Ю. Компьютерная лингвистика: моделирование языкового общения
Маккьюин К. Дискурсивные стратегии для синтеза текста на естественном языке . – Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIV, Компьютерная лингвистика. М., 1989
Попов Э.В., Преображенский А.Б. Особенности реализации ЕЯ-систем
Преображенский А.Б. Состояние развития современных ЕЯ-систем . – Искусственный интеллект. Кн. 1, Системы общения и экспертные системы. М., 1990
Субботин М.М. Гипертекст. Новая форма письменной коммуникации . – ВИНИТИ, Сер. Информатика, 1994, т. 18
Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику . М., 2000