Читать онлайн «Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов». Страница 4

2) морфологические (словоизменительный уровень) ошибки: ошибки в окончаниях (флексиях) при склонении и спряжении слов (рассматриваются различные подклассы таких ошибок), употребление отсутствующих в языке форм слов, несоблюдение правил чередования в основе, употребление незнакомых АОТ-системе вариантов слов, испытывающих колебания в роде, одушевленности;

3) синтаксические ошибки: ошибки в моделях управления слов-предикатов, пунктуационные ошибки, нарушение нормативного порядка слов (в том числе - в устойчивых словосочетаниях), вставка пробела внутрь слова, пропуск пробела (отдельно могут рассматриваются случаи слитного и раздельного написания частиц не и ни );

4) лексико-семантические ошибки: употребление слов в ненормативном значении, нарушение лексической сочетаемости, семантические противоречия.

Диагностика речевых ошибок

Методы обнаружения и исправления орфографических и морфологических ошибок в текстах широкой тематики базируются на представлении о тексте как о цепочке независимо появляющихся словоформ. Известно три основных метода обнаружения орфографических ошибок - статистический, полиграммный и словарный.

При статистическом методе словоформы, обнаруживаемые в тексте, упорядочиваются согласно частоте их встречаемости. Искаженные слова оказываются среди малоупотребительных слов в конце списка.

При полиграммном методе все встречающиеся в тексте двух- или трёхбуквенные сочетания (полиграммы) проверяются по таблицам, содержащим информацию об их допустимости в русском языке. Если в словоформе имеются недопустимые полиграммы, то она считается неправильной.

При словарном методе все входящие в текст словоформы проверяются по компьютерному словарю. Если словарь такую форму допускает, она считается правильной, а иначе либо сразу признаётся ошибочной, либо предъявляется человеку.

В настоящее время первые два метода практически не используются, т.к. уже есть хорошие компьютерные словари, достаточно большие по объёму и с эффективным доступом.

Диагностика же и исправление синтаксических, пунктуационных и лексико-семантических ошибок предполагает взгляд на текст как на последовательность связанных единиц, комбинирование которых имеет свои закономерности. Подходы к автоматизации выявления и коррекции этих ошибок можно разбить на две группы: синтаксически-ориентированные подходы и подходы, основанные на концептуальных фреймах. Последние больше пригодны для систем, работающих в строго ограниченных предметных областях. Для текстов широкой тематики предназначены синтаксически ориентированные подходы. Сначала поступившее на вход предложение обрабатывается средствами грамматики, рассчитанной на синтаксически правильный текст. Если такая проверка обнаруживает дефекты синтаксической структуры, некоторые условия ослабляются. Какие грамматические правила смягчаются, зависит от учитываемых системой ошибок. Например, в русских текстах иногда оказывается пропущенной запятая, обособляющая причастный оборот в постпозиции. Для того, чтобы такое предложение могло быть обработано, требуется временная отмена условия (присутствующего в каноническом правиле) обязательного наличия запятой. Однако ослабление канонических правил неизбежно влечёт за собой возрастание числа возможных интерпретаций. При этом нельзя опознать ошибочный текст прежде, чем будет закончен анализ средствами канонической грамматики. Другой подход предлагает сначала использовать слабую грамматику, а затем подвергнуть обрабатываемое предложение фильтрации на основе строгих требований правильности. Но при этом наличие ошибки предполагается более вероятным, чем соблюдение норм грамматики.

Также отметим, что описанные методы позволяют автоматически обнаружить ошибку только тогда, когда не удаётся построить связный синтаксический граф для рассматриваемого предложения. Однако ошибки, при которых возможно получение формально приемлемой, но по сути неверной интерпретации, остаются невыявленными. При этом никаких сообщений об ошибках не поступает.

Построение автокорректоров сталкивается с рядом принципиальных и не решенных пока в полном объеме проблем: компактное хранение словарей, эффективные методы морфологического и синтаксического анализа и т.д. Тем не менее на очереди - создание систем, способных производить более сложное по сравнению с автокорректорами автоматическое или автоматизированное редактирование текстов на естественном языке. В идеале же необходима система, выполняющая функции научного редактора - человека, осуществляющего литературную и научную правку научно-технических текстов. Такое направление развития представляет разрабатывавшаяся в 1986-1990 гг. на кафедре алгоритмических языков факультета ВМК МГУ система ЛИНАР (ЛИтературно-НАучный Редактор) - интеллектуальная система комплексного контроля качества и редактирования русскоязычных текстов.

Суть подхода заключалась в существенном расширении возможностей имевшихся в то время автокорректоров за счет:

– ограничения предметной области, к которой относились обрабатываемые тексты (методы, алгоритмы и программы обработки данных телеметрии на многопроцессорных вычислительных комплексах);

– ограничения видов текстов (научно-технические отчеты, деловая переписка);

– использования средств синтаксического и семантического анализа текста;

– привлечения более полных моделей русского языка.

Пользователем ЛИНАР является человек, оценивающий с помощью системы качество некоторого текста с позиций лица, которому адресован этот текст (адресата), и вносящий в текст необходимые исправления. В качестве адресата могут выступать литературный или научный редактор, корректор, потенциальные читатели (конструкторы, программисты, руководители). Пользователем ЛИНАР может быть, например, автор обрабатываемого текста, желающий взглянуть на него "со стороны", или научный руководитель работы, обеспокоенный терминологическими и стилистическими неувязками в текстах разделов, подготовленных различными участниками проекта.