Лекция 9. Технология обработки данных в ДИПС. Автоматическое индексирование

Обработка входящей текстовой информации

Т.к. документы, поступающие на вход ДИПС, записаны на ЕЯ, в ней обязательно должна проводиться операция перевода текстов входных документов с ЕЯ на ИПЯ. Тип используемого ИПЯ оказывает сильное влияние на суть процессов обработки информации в конкретных ДИПС. В случае применения ИПЯ дескрипторного типа такая операция перевода называется индексированием, при использовании рубрикатора - рубрицированием.

На сегодняшний день среди дескрипторных ИПЯ наибольшее распространение в автоматизированных ДИПС получили языки без грамматики и без контроля по словарю. При их использовании говорят о полнотекстовом индексировании.

В операции перевода можно выделить два этапа:

1.Анализ смыслового содержания текста с целью выделения из него сведений об известных системе объектах, их свойствах, а также отношениях между ними.

2.Выражение этих сведений на ИПЯ, т.е. принятие решения о приписывании данному сообщению выражений на ИПЯ (о включении соответствующих выражений на ИПЯ в ПОД).

Этап анализа смыслового содержания текста связан с необходимостью использования лингвистических и экстралингвистических знаний. Лингвистические знания являются общими для одного языка и на сегодняшний день являются достаточно хорошо формализованными, в то время как экстралингвистические сильно зависят от конкретной предметной области, а задача их формализации является одной из самых сложных. В этой связи в современных ДИПС этап анализа текста чаще всего сводится к лингвистическому анализу, проводимому с целью нормализации слов и словосочетаний.

Под нормализацией слов понимается их приведение к канонической форме (например, для существительных - именительному падежу, единственному числу и т.п.), под нормализацией словосочетаний - нормализация составляющих и запись их в определенной последовательности (например, сначала записывается основное слово, а затем - зависимые слова). Нормализованные слова и словосочетания часто называют терминами.

Лингвистический анализ текста

Лингвистический анализ текста может состоять из двух этапов:

1.морфологического анализа;

2.синтаксического анализа.

Цель морфологического анализа состоит в получении основ (под основой понимается словоформа с отсеченным окончанием) со значениями грамматических категорий (например, часть речи, род, число, падеж) для каждой из словоформ.

Различают точные и приближенные методы морфологического анализа. Точных методы базируются на использовании словаря основ слов или словоформ, приближенные – на экспериментально установленной связи между конечными буквосочетаниями словоформ и их грамматической информацией.

Использование словаря словоформ в точных методах позволяет легко преодолеть трудности морфологического анализа, связанные с такими явлениями в русском языке, как, например, чередование гласных и согласных. При таком подходе задача получения основ слов и грамматических признаков сводится в основном к поиску в словаре и выбору соответствующей информации (собственно же морфологический анализ требуется лишь в том случае, если словоформа не найдена в словаре). При достаточно полном словаре скорость обработки материала достаточно высока, но объем необходимой памяти в 2-3 раза больше, чем при использовании словаря основ.

Морфологический анализ с использованием словаря основ базируется на флективном анализе, цель которого - правильное выделение основы слова. Основная трудность при использовании данного подхода связана с явлением омонимии основ слов. Для ее устранения проверяется совместимость выделенной основы слова и его окончания.

В основе приближенных методов морфологического анализа лежит гипотеза, согласно которой по конечным буквам и буквосочетаниям можно практически однозначно определить грамматический класс слова. Основа слова выделяется следующим образом - от конца слова последовательно отсоединяется по 1-й букве и полученные буквосочетания сравниваются со списком окончаний, соответствующих данному грамматическому классу. Как только появится совпадение, делается вывод о том, что оставшаяся часть слова - его основа. Для анализа обычно хватает биграмм, триграммы и четырехграммы используются редко.

Автоматическое индексирование

Автоматическое индексирование документов может основываться на простых, однословных или многословных составных терминах (фразах). Простые, однословные термины далеко не идеальны для индексирования, поскольку смысл слов вне контекста нередко бывает неоднозначным. Термины-фразы более осмысленны, обладают большей дискриминирующей мощью. Для генерации фраз может использоваться как синтаксический анализ, так и ряд эвристических алгоритмов. Ниже приведено описание одного из них.

Предположим, что термин-фраза состоит из основы фразы (обычно это ее главная часть) и остальных компонентов. Термин с частотой вхождения в документы, превышающей установленный порог, например df >2, отмечается как основа фразы. Другими компонентами фразы должны быть термины со средней или низкой частотой вхождения. При этом учитывается их связь с основой фразы, например, размещение их в одном предложении или на некотором заданном расстоянии друг от друга.

Для генерации групп взаимосвязанных слов по замеченным закономерностям совместного их вхождения в документы применяются методы группирования или кластеризации терминов. Если представить матрицу терминов-документов в виде двухмерного массива, то вышеупомянутый метод сравнивает друг с другом столбцы матрицы и делает заключение о том, входит ли та или иная группа терминов в несколько документов совокупности. Если такое неоднократное вхождение имеет место, то термины считаются связанными и группируются в один класс.

Простые и составные термины, выполняющие чисто грамматическую функцию, заносятся в так называемые списки исключения и удаляются.

Основу современных методов автоматического индексирования составляет присваивание весовых коэффициентов терминам на основе статистических характеристик. Предположим, что в исследуемой совокупности имеется N документов. Пусть tf_ij – частота вхождения термина T_j в документ D_i. Индексирование на основе частоты термина позволяет достичь лишь одной из целей индексирования - полноты поиска. Между тем термины, сконцентрированные в отдельных документах совокупности, можно использовать для повышения точности поиска. Это позволит отделить документы, где такие термины встречаются, от тех, где их нет.

Пусть df_j - число документов, в которых встречается термин T_j. Тогда величина log(N / df_j) может служить хорошим индикатором того, является ли термин T_j. дискриминатором документов. Частоту термина и полученную выше величину можно объединить в рамках единой модели индексирования по частоте (здесь w_ij обозначает вес термина T_j в документе D_i).

w_ij = tf _{ij *}log(N / df _j)

Еще один статистический метод индексирования основывается на дискриминации по термину. Здесь каждый документ рассматривается как точка в пространстве документов. Чем больше сходства у множеств терминов двух документов, тем ближе расположены соответствующие точки в пространстве документов (иными словами, повышается плотность точек в пространстве документов), и наоборот. В рамках данной схемы можно оценивать качество термина как дискриминатора документа, основываясь на том, какие изменения произойдут в пространстве документов после введения термина в индекс. Для количественной оценки такого изменения удобно использовать увеличение или уменьшение расстояния между документами. Термин является хорошим дискриминатором, если его введение увеличивает среднее расстояние между документами. Другими словами, термин с хорошими дискриминирующими качествами снижает плотность в пространстве документов. Дискриминирующая характеристика термина T_j, обозначаемая dv_j, вычисляется как разность между плотностями пространства документов до и после введения термина T_j. Оказалось, что часто встречающиеся термины имеют отрицательные значения дискриминирующих характеристик, термины со средней частотой - положительные, а для редко встречающихся терминов эти значения близки к нулю. Для совместного учета частоты термина и его дискриминирующей характеристики применяют схему взвешивания, основанную на выражении

Полученные значения весов терминов могут использоваться в процессе принятия решения о включении каждого из терминов в ПОД. Однако чаще решение не принимается, а в ПОД заносятся все термины, встретившиеся в документе, и их веса.

Дата добавления: 2014-01-13