Читать онлайн «Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов». Страница 10

База знаний ЛИНАР содержит также заранее формируемый - и пополняемый в ходе эксплуатации системы - банк адресатов: конкретных читателей или определенных однородных групп читателей (конкретный руководитель научно-исследовательского проекта; конкретный представитель руководства организации-заказчика; инженеры, которые будут создавать описываемый программно-аппаратный комплекс и др.). Настройка на адресата производится в начале очередного сеанса работы с ЛИНАР. При такой настройке могут меняться базовые и тематические лингвистические знания (состав словаря, совокупность грамматических правил), степень жесткости требований по соблюдению тех или иных норм и условий.

Чтобы задать эту информацию, следует указать имя одного из известных ЛИНАР адресатов (или идентификатор известной группы адресатов) и выбрать значения дополнительных параметров программ контроля.

С помощью такой настройки удается моделировать процесс восприятия текста разными адресатами и, следовательно, оценивать качество текста с разных точек зрения.

Таким образом, К-знания ЛИНАР (которые служат критерием корректности текста и используются для обнаружения "дефектов" текста - отклонений от требований, предъявляемых К-знаниями) формируются динамически в каждом конкретном сеансе работы с системой и являются комплексными по своей природе. Они включают как процедурные знания об исследуемом аспекте текста (воплощенные в соответствующих программах контроля), так и декларативные знания, фильтруемые и конкретизируемые в начале каждого сеанса.

Обнаруженные программой контроля несоответствия текста и К-знаний могут быть устранены двумя способами:

путем внесения изменений в текст (это наиболее частый случай: несоответствие - суть ошибка, допущенная в тексте, которую необходимо исправить);

путем изменения К-знаний системы.Заметим, что изменениям подвергается лишь один компонент К-знаний - лингвистические знания, причем не все, а лишь те, которые соответствуют наиболее подвижной части естественного языка - лексикону. Как правило, такие изменения заключаются в пополнении базы знаний, например, в создании новой словарной статьи для слова, впервые встретившегося в тексте и не знакомого системе. Знания, отображающие требования семантической корректности и простоты интерпретации, общеязыковые и внешние нормы, может изменять только администратор системы.

Для внесения изменений в базу лингвистических знаний используются сервисные программы; для изменения текста - подсистема редактирования ЛИНАРа.

Отметим, что (даже при работе с ЛИНАР в диалоговом режиме) редактирование текста обычно производится по завершении работы программ контроля. Это связано с тем, что исправление фиксируемых системой ошибок и неточностей зачастую требует переделки относительно больших фрагментов текста (разбиение длинной фразы на несколько более простых, устранение неоднозначности трактовки и т.п.). Однако некоторые - локальные - изменения можно внести в текст сразу же в момент обнаружения ошибки. Поэтому в ряде программ контроля, например, в программах орфографического уровня, предусмотрена возможность исправления фиксируемых ошибок в момент их обнаружения.

Программы контроля текста могут быть классифицированы по нескольким критериям.

Первый критерий связан с анализируемым программой аспектом текста. В соответствии с этим критерием выделяются следующие группы программ одноаспектного контроля:

– контроль орфографии (включая поиск ошибок в склонении и спряжении слов);

– анализ лексического состава текста;

– стилистический контроль;

– проверка выполнения правил структуризации текста;

– контроль синтаксической структуры;

– пунктуационный контроль;

– семантический контроль.

По второму критерию программы одноаспектного контроля подразделяются на программы локального и глобального анализа текста. Программы первой группы обрабатывают мелкие фрагменты текста: отдельные словоформы, словосочетания, специальные символы, не исследуя их контекстные связи или ограничиваясь учетом ближайшего окружения (соседнего слова справа, например). Локальный анализ характерен для программ орфографического, лексического и (частично) стилистического контроля. Программы, осуществляющие глобальный анализ, исследуют, как правило, структуру более крупных единиц текста: фраз и иногда абзацев (синтаксический и семантический контроль), текста в целом.

Третий критерий связан с характером результата, получаемого программой одноаспектного анализа. Основная часть программ контроля обнаруживает те или иные несоответствия текста и К-знаний, используемых в текущем сеансе. Результатом их работы является список выявленных несоответствий (нарушений). Однако некоторые программы, как уже отмечалось, определяют отдельные свойства текста, не оценивая их. Так, программа ЛЕКС1 составляет частотный словарь исследуемого текста (фрагмента текста). Оценку полученным результатам дает человек - пользователь ЛИНАР, он же принимает решение о дальнейших действиях. Его реакция может быть, например, такой - поработать над текстом пункта 4.5.1., поскольку в этом тексте (занимающем всего две страницы) 26 раз встречается слово знания (в различных формах) и 7 раз - слово соответственно.

Только что рассмотренный пример (программа ЛЕКС1) можно использовать и для иллюстрации четвертого критерия классификации программ контроля. Эта программа, как и ряд других, выдает некоторую глобальную информацию об исследуемом фрагменте текста, не фиксируя, в каких позициях (абзацах, фразах или строках) были обнаружены в тексте формы различных слов. Другие программы, например программы проверки орфографии, локализуют обнаруживаемые ими свойства (дефекты) текста.

И наконец, отметим еще одно (формальное) различие программ контроля. Для всех программ основным параметром является подлежащий обработке фрагмент текста. Однако для некоторых программ нужно обязательно указать дополнительные параметры, конкретизирующие задание. Например, при вызове программы ЛЕКС2 нужно указать, какие именно грамматические признаки слов интересуют пользователя.

Некоторые программы контроля получают в качестве параметра предельно допустимые (пороговые) числовые значения количественно оцениваемых параметров текста. Отметим, что, меняя порог, можно варьировать уровень требований, предъявляемых к тексту, моделируя тем самым оценку его разными адресатами. Например, можно установить в качестве предельно допустимой длины фразы 25 слов или ограничить число придаточных предложений (в составе сложного предложения) двумя. Фразы, в которых эти пороговые значения превышены, будут классифицированы соответствующими программами контроля как недопустимые.

Программы орфографического контроля обнаруживают (и предлагают варианты исправления) мотивированные грамматические ошибки в основах и окончаниях (флексиях) слов, записанных в словарь системы, и слов, встретившихся ей впервые (незнакомых), а также случайные, или немотивированные, ошибки.

Основные классы учитываемых случайных ошибок таковы:

– пропуск одной буквы (асемблер),

– одна лишняя буква (авттокод),

– замена одной буквы (конпьютер),

– перестановка двух соседних букв (аглоритм).

Признаком ошибки служит появление в обрабатываемом тексте формы незнакомого системе слова.

Предпринимается попытка "свести" такое незнакомое слово к знакомому с помощью преобразований, обратных перечисленным выше (считается, что ошибка могла возникнуть в результате одного из таких "прямых" преобразований знакомого слова). Для предварительной оценки близости слов (основ слов) используется специально разработанная метрика.

Одна из программ обнаруживает ошибки в датах, задаваемых в тексте с помощью конструкций вида ДД.ММ.ГГ. Если задан и диапазон возможных дат, проверяется также принадлежность всех представленных в исследуемом тексте дат этому диапазону.

Примеры работы программ:

прочитанна - ОШИБКА В СЛОВОИЗМЕНЕНИИ !

ОЖИДАЕМОЕ СЛОВО: прочитана

рассчета - ВОЗМОЖНА ОШИБКА ТИПА "удвоение буквы"

ОЖИДАЕМОЕ СЛОВО : расчета

10.25.89.

ОШИБКА В ДАТЕ - недопустимая дата: месяц: 25

Программа подсчитывает, сколько раз в тексте (области) употребляется то или иное слово. Программа формирует полный список всех различных слов текста с указанием частот их встречаемости. Можно задать диапазон частот (например, от 10 до 20 вхождений или ровно 15 вхождений) и сформировать список слов, количество употреблений которых лежит в границах этого диапазона. Если диапазон не задан, формируется полный частотный словарь текста.