ТЕЗАУРУС РУССКОГО ЯЗЫКА ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ТЕКСТОВЫХ КОЛЛЕКЦИЙ

 

 

Н. В. Лукашевич

Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В.Ломоносова;

АНО Центр информационных исследований

louk@mail.cir.ru

 

Б. В. Добров

Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В.Ломоносова;

АНО Центр информационных исследований

dobroff@mail.cir.ru

 

 

Ключевые слова: тезаурус, информационный поиск, автоматическая обработка текста,

 

Подавляющее большинство технологий, работающих с большими коллекциями текстов, базируется на статистических и вероятностных методах. Это связано с тем, что лексические ресурсы, которые могли бы использоваться для обработки текстовых коллекций с помощью лингвистических методов, должны иметь объем в десятки тысяч словарных статей и обладать рядом важных свойств, которые требуется специально отслеживать при разработке ресурса. В докладе мы рассматриваем основные принципы разработки лексических ресурсов для автоматической обработки больших текстовых коллекций на примере создаваемого c1997 года тезауруса русского языка для компьютерной обработки текстов РуТез, представляющего собой в настоящее время иерархическую сеть более 42 тысяч понятий. Мы описываем современное состояние тезауруса на базе сопоставления его лексического состава и текстового корпуса Университетской информационной системы РОССИЯ (www.cir.ru) - 400 тысяч документов. Обсуждаются примеры использования тезауруса в различных приложениях автоматической обработки текстов.

 

 

1. Введение

 

В настоящее время миллионы документов стали доступными в электронной форме, созданы тысячи информационных систем и электронных библиотек. При этом информационные системы, использующие для поиска лексические и терминологические ресурсы, исчисляются долями процента. Это связано с серьезными проблемами создания таких лингвистических ресурсов для автоматической обработки современных коллекций электронных документов.

Во-первых, эти коллекции обычно очень большие, ресурс должен включать описания тысяч слов и терминов. Во-вторых, коллекции представляют собой набор документов разной структуры с разнообразными синтаксическими конструкциями, что затрудняет автоматическую обработку предложений текста. Кроме того, часто важная информация распределена между различными предложениями текста.

Все это остро ставит вопрос о том, каким должен быть лингвистический ресурс, который, с одной стороны, был бы полезен при автоматической обработке и поиске в электронных коллекциях, с другой стороны, мог быть создан за обозримое время и поддерживаться сравнительно небольшими усилиями .

В статье мы рассмотрим основные принципы разработки лексических ресурсов для автоматической обработки больших текстовых коллекций. Эти принципы будут рассмотрены на примере создаваемого АНО Центр информационных исследований c 1997 года тезауруса русского языка для компьютерной обработки текстов РуТез [1]. РуТез представляет собой в настоящее время иерархическую сеть более 42 тысяч понятий, включающую в свой состав более 95 тысяч русских слов, выражений, терминов. Мы опишем современное состояние тезауруса на базе сопоставления его лексического состава и лексики текстового корпуса Университетской информационной системы РОССИЯ [2], поддерживаемой НИВЦ МГУ им. М.В.Ломоносова и АНО ЦИИ. УИС РОССИЯ (www.cir.ru) содержит 400 тысяч документов общественно-политической тематики (около 3 Гбайт текстов, 200 миллионов словоупотреблений). В статье также будут рассмотрены примеры использования тезауруса в различных приложениях автоматической обработки текстов.

 

 

2. Принципы разработки лингвистического ресурса

для задач информационного поиска

 

Для обеспечения эффективной автоматической обработки электронных документов (автоматического индексирования, рубрицирования, сравнения документов) необходимо построить основу для их сравнения – список того, что упоминалось в документе. Чтобы такой индекс был более эффективным, чем пословный индекс, требуется преодолеть лексическое разнообразие текста: синонимы, многозначность, части речи, стилистику, и сводить его к инварианту – понятию, которое становится основой для сопоставления разных текстов. Таким образом, основой лингвистического ресурса должны стать понятия, а языковые выражения: слова, термины – становятся лишь текстовыми входами, инициализирующими соответствующее понятие.

Чтобы уметь сопоставлять различные, но близкие по смыслу понятия, между ними должны быть установлены отношения. Традиционно в лингвистических ресурсах для автоматической обработки текстов на естественном языке использовались те или иные наборы семантических отношений, таких как часть, источник, причина и т.п. Однако работая с большими и разнородными текстовыми коллекциями, мы должны понимать, что при нынешнем состоянии технологий текстовой обработки, компьютерная система не сможет сколько-нибудь стабильно обнаруживать эти отношения в тексте, чтобы выполнить те процедуры, которые мы связали с теми или иными отношениями. Поэтому отношения между понятиями должны в  первую очередь описывать некие инвариантные свойства, которые не зависят или слабо зависят от темы конкретного текста, в котором упомянуто понятие.

Основная функция этих отношений -- отвечать на следующий вопрос:

 

если известно, что текст посвящен обсуждению С1, и С2 связан

отношением R с С1, можем ли мы сказать, что тема текста                       (*)

имеет  отношение к С2?

 

При создании лингвистического ресурса для автоматической обработки важно определить, какие свойства понятий C1 и C2 позволяют устанавливать правильные в смысле (*) отношения между ними.

Так, например, какие бы тексты не были написаны о березах, мы всегда можем сказать, что это тексты о деревьях. Но несмотря на популярность и частое обсуждение отношения дерево как часть леса [3], очень незначительное число текстов о деревьях является текстами о лесах. Отметим, что проблема не связана с названием отношения. Так просека – это часть леса, и тексты о просеках есть тексты о лесе.

Инвариантность отношений относительно спектра возможных тем текстов предметной области в значительной мере определяется более глубинными свойствами, чем те, которые отражаются названиями отношений, а именно его кванторными [4] и экзистенциальными свойствами [5]. Так кванторные свойства отношений описывают, все ли примеры понятия имеют данное отношение, сохраняется ли данное отношение на протяжении всего жизненного цикла примера. Проблема с использованием отношения дерево – лес именно и связана с тем, что не каждое конкретное дерево находится в лесу, зато просека не может быть вне леса.

Пример описания экзистенциальных свойств отношений -- следует ли из существования понятия С1 существование понятия С2 (например, существование понятия ГАРАЖ требует существования понятияАВТОМОБИЛЬ) или существование примеров С1 зависит от существования примеров С2 (так конкретный ПАВОДОК неотделим от конкретного примера РЕКИ). Обсуждение в тексте зависимого понятия С2, особенно зависимого от примера, позволяет предположить, что текст имеет отношение и к главному понятию С1.

Рассмотрим отношение между понятиями ЛЕС и ДЕРЕВО более подробно. На самом деле, частью понятия ЛЕС является ДЕРЕВО В ЛЕСУ, в то время как существуют и ОТДЕЛЬНО СТОЯЩЕЕ ДЕРЕВО,ДЕРЕВО В САДУ и др. В любом случае требуется разорвать отношение подчиненности понятия ДЕРЕВО понятию ЛЕС.

С другой стороны, ЛЕС является видом СОВОКУПНОСТИ ДЕРЕВЬЕВ, не существует без деревьев (так же как и САД). Таким образом, понятие ЛЕС должно находиться в отношении зависимости от понятия ДЕРЕВО. Начав с анализа потребностей конкретных прикладных задач мы пришли к выводу о важности описания глубинных свойств отношений, которые раньше очень незначительно отражались в лингвистических ресурсах, но которые имеют первостепенное значение для задач автоматической обработки больших текстовых коллекций, и, возможно, для многих других задач.

Сейчас мы моделируем описание кванторных и эксзистенциальных свойств понятий набором традиционных тезаурусных отношений ВЫШЕ‑НИЖЕ (66% всех связей), ЧАСТЬ‑ЦЕЛОЕ (30% связей), АССОЦИАЦИЯ (4%), в сочетании с некоторым набором дополнительных модификаторов [6] (20% отношений помечено). Отметим, что отношения ЧАСТЬ‑ЦЕЛОЕ и АССОЦИАЦИЯ интерпретируются с учетом правила (*). Всего описано около 160 тысяч прямых связей между понятиями, что с учетом транзитивности отношений дает общее количество различных связей более 1350 тысяч связей, то есть в среднем каждое понятие связано с 30 другими.

 

 

3. Тезаурус РуТез: общая структура

 

Тезаурус РуТез представляет собой иерархическую сеть понятий, соответствующих значениям отдельных слов, текстовых выражений или синонимическим рядам. Таким образом, основными элементами тезауруса являются понятия, языковые выражения, отношения языковое выражение – понятие, отношения между понятиями.

В тезаурусе в единую систему собраны как лингвистические знания – описания лексем, идиом и их связи, традиционно относящиеся к лексическим, семантическим знаниям, так и знания о терминах и взаимосвязях внутри предметных областей, традиционно относящиеся к сфере деятельности терминологов, описываемые в информационно-поисковых тезаурусах. В качестве таких предметных подообластей в тезаурусе описаны такие предметные области как экономика, законодательство, финансы, международные отношения, настолько важные для повседневной жизни человека, что они имеют значительное лексическое представительство и в традиционных толковых словарях. В них лексическое и терминологическое сильно взаимосвязано и сильно взаимодействует друг с другом.

Языковыми выражениями являются отдельные лексемы (существительные, прилагательные и глаголы), именные и глагольные группы. Таким образом, тезаурус не включает сейчас в качестве языковых выражений наречия и служебные слова. В составе многословных групп могут оказаться термины, идиомы, лексические функции (оказать влияние).

Для каждого языкового выражения описывается:

- его многозначность - связи с одним или более понятием, что означает что данное языковое выражение может служить текстовым выражением этого понятия. Отнесение языкового выражения к разным понятиям также является неявным указанием на его многозначность;

- его морфологический состав (часть речи, число, падеж);

- особенности написания (например, с большой буквы) и т.п.

Каждое понятие тезауруса имеет уникальное название, список языковых выражений, которыми это понятия может быть выражено в тексте, список отношений с другими понятиями.

В качестве уникального названия понятия обычно выбирается одно из его однозначных текстовых выражений. Но название понятия может быть сформировано и парой его неоднозначных текстовых выражений - синонимов, записанных через запятую и однозначно его определяющих (например, понятие ТОЛСТЫЙ, ТУЧНЫЙ). Неоднозначное текстовое выражение названия понятия может быть также снабжено пометой или укороченным фрагментом толкования, например, понятие ТОЛПА (СКОПЛЕНИЕ ЛЮДЕЙ).

 

 

4. Пример словарной статьи

 

Мы выбрали в качестве примера словарную статью понятия ЛЕСНОЙ МАССИВ, соответствующего одному из значений слова лес. Эта словарная статья интересна тем, что включает разные типы знаний, традиционно относимых к лексическим (семантическим) знаниям и энциклопедическим знаниям (знаниям о предметной области, терминологии).

 

Синонимы к понятию ЛЕСНОЙ МАССИВ (всего 13):

                         лес(M), лесная зона, лесная среда,

                         лесной, лесной квартал, лесной ландшафт,

                         лесной район, лесок, лесопокрытый,

                         лесосырьевой район, лесочек,

                         массив лесов.

Нижестоящие понятия с синонимами:

ДЖУНГЛИ                 (джунглевый);

ЛЕСОПАРК                (городской сад, зеленая зона,

                         зеленый массив, лесопарковый,

                         лесопарковое хозяйство, лесопарковый

                         пояс, парк(M), парковая зона);

ЛЕСООХОТНИЧЬЕ ХОЗЯЙСТВО;

ЛИСТВЕННЫЙ ЛЕС          (мягколиственный лес, твердолиственный

                         лес);

РОЩА                    (дубрава);

ХВОЙНЫЙ ЛЕС             (хвойный массив, темнохвойный лес)

Понятия-части с синонимами:

БУРЕЛОМ                 (буреломный, ветровал);

ВЫРУБКА                 (лесосека);

ЛЕСНАЯ КУЛЬТУРА         (лесная порода, лесохозяйственная

                         культура);

ЛЕСНЫЕ ЗЕМЛИ            (земли лесного фонда; земли, покрытые

                         лесом; лесные угодья, лесная территория;

                         лесопокрытые земли, лесопокрытые

                         площади,);

ЛЕСОНАСАЖДЕНИЯ          (лесные насаждения, лесопосадки,

                         лесопосадочный);

ОПУШКА ЛЕСА             (опушка, опушечный);

ПОДЛЕСОК                (подлесочный);

ПРОСЕКА;

СУХОСТОЙ                (сухостойный).

 

Здесь символы (М) отражают пометку о многозначности текстового входа.

Понятие ЛЕСНОЙ МАССИВ имеет также другие отношения, так называемые отношения зависимости (в современной версии называются АСЦ ₂ – несимметричная ассоциация): ЛЕСНОЙ ПОЖАР(лесопожарный, пожар в лесу; ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЕ (лесное пользование, пользование участками лесного фонда); ЛЕСОВЛАДЕНИЕ; ЛЕСНАЯ НАУКА (наука о лесе). Как уже отмечалось в пункте 2, понятие ЛЕС зависит от понятия ДЕРЕВО, что в тезаурусе обозначается отношением АСЦ ₁.

Всего понятие ЛЕСНОЙ МАССИВ связано непосредственно с 28 другими понятиями, с учетом транзитивности отношений – с 235 понятиями (суммарно более 650 текстовых входов).

 

 

5. Оценка современное состояния

тезауруса русского языка РуТез

 

5.1. Лексический состав

 

В настоящее время в тезаурусную сеть включено более 95 тысяч языковых выражений, из них 61 тысяча однословных.

Такой объем сделанного заставил нас определиться, какие слова и языковые выражения необходимо включать в описания Тезауруса. Естественным желанием было посмотреть, насколько в тезаурусе представлены наиболее частотные слова русского языка. Для этого была использована текстовая коллекция Университетской информационной системы РОССИЯ (400 тысяч документов). Коллекция содержит официальные документы различных органов Российской Федерации (55 тысяч документов с 1992 года), а также материалы прессы с 1999 года (газеты «Известия», «Независимая газета», «Комсомольская правда», «Аргументы и факты», журнал «Эксперт» и другие), материалы научных журналов («Вестник Московского университета», «Социологический журнал»). Сопоставление проводилось между списком лемм, включенных в Тезаурус, и списком наиболее частотных 100000 лемм текстовой коллекции (частотность более 25).

Полексемная разметка списка показала, что среди этих ста тысяч лемм 35 тысяч описаны в РуТез, лишь около 7 тысяч лексем заслуживает включения в Тезаурус, остальные представляют собой лемматические варианты различных имен собственных. Поэтому пополнение перестало быть первоочередной задачей и проводится постепенно, начиная с самых частотных слов. Предполагается, что как только этот список будет в основном исчерпан, будет выполнено очередное сравнение с текстовым массивом информационной системы, будут выбраны новые лексемы с частотностью больше чем 25. Далее порог просмотра предполагается снижать. Наличие в текстовой коллекции обширного количества текстовых примеров позволяет быстро реагировать на «лексические новинки» (например, инсталляция,блокбастер, бомонд, триллер) и включать их в соответствующие места иерархической системы Тезауруса.

Постоянная работа с актуальной текстовой коллекцией дает уникальные возможности для проверки значимости и качества лексических описаний, предложенных в словарях. Так, например, была выявлена необычайно высокая частотность использования слова Первопрестольная (более 400 раз). Проверка по массиву показала, что слово действительно часто используется как синоним слова Москва, тогда как толковые словари [7, 8] часто помечают это слово как устарелое. Другим примером часто употребляемого слова (более 300 раз), помеченного в словарях как устарелое, является слово благостный.

 

5.2 Описание значений слов

 

Сопоставление с текстовой коллекцией показывает, что многие частотные слова массива хорошо представлены в Тезаурусе хотя бы в одном из своих (обычно основных) значений. Выяснить, в какой степени в Тезаурусе представлен спектр значений многозначных слов русского языка, является нашей первоочередной задачей в настоящее время.

Как известно, часто различные словарные источники [7-9] дают различный набор значений многозначных слов, выделяют оттенки значений, причем один и тот же тип многозначности может быть по-разному описан для различных слов даже в одном и том же словаре. Поэтому задача последовательного и представительного описания значений лексем является важной задачей для создателей любого словарного ресурса.

Однако если ресурс предназначается для автоматической обработки, то задача сбалансированного описания значений становится значительно более ответственной. Чрезмерное раздувание значений может привести к неспособности компьютерной системы выбирать нужное значение, что в свою очередь приводит к значительному снижению эффективности работы системы автоматической обработки текстов. Так, как один из недостатков ресурса WordNet как ресурса для автоматической обработки текстов является чрезмерное количество значений, описанных для некоторых слов (в WordNet 1.6 [10]: 53 значения для run, 47 для play и т.п.). Эти значения трудно различить даже человеку при семантическом аннотировании текстов. Понятно, что компьютерная система также не может справиться с выбором подходящего значения. Поэтому различные авторы [11] предлагают различные способы объединения значений, чтобы улучшить качество обработки.

Одновременно действует противоположный фактор: если значения действительно различаются по своему набору словарных связей (в нашем случае - тезаурусных связей) – они не могут быть склеены в одну единицу (одно понятие) – это также приведет к ухудшению качества автоматической обработки.

Рассмотрим для примера слова школа и церковь, каждое из которых может рассматриваться как организация и как здание.

Каждая школьная организация имеет здание (чаще всего одно). Все части школьного здания (классы, доски) имеют отношение к школе как к организации. Не имеется отдельных специфических видов школьных зданий. Поэтому описание школы как здания нецелесообразно выделять в отдельное понятие. Однако описание такого совокупного понятия ШКОЛА как организация и как здание должно иметь специально оформленное отношение с понятием ЗДАНИЕ. При описание подобных отношений в Тезаурусе используется пометка на отношениях - модификатор “А” («аспект», при автоматическом анализе для учета этого отношения требуется «подтверждение» другими понятиями).

 

ШКОЛА

ВЫШЕ           ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫШЕ_А          ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДАНИЕ

 

Соответствующие значения слова церковь не так близки. Церковь как организация может иметь большое количество церквей-зданий в разных местах, а также имеет множество других зданий. Церковь-здание тесно связано с религией и конфессией, но может менять принадлежность к церкви-организации. Церковь-организация и церковь-здание имеют разные подвиды. Поэтому ЦЕРКОВЬ (ОРГАНИЗАЦИЯ) иЦЕРКОВЬ (ЗДАНИЕ) представляются в РуТез как различные понятия.

Значительное расхождение в тезаурусных связях интересным образом коррелирует со способностью денотатов, соответствующих значениям, существовать отдельно друг от друга. Так, церковь-здание не перестает существовать и даже называться церковью даже при смене использования в отличие от школы-здания.

Постоянно ведется процесс выверки представленности значений в Тезаурусе, начиная с самых частотных лемм. Для каждой частотной лексемы проверяется, как ее значения описаны в толковых словарях, какие значения используются в коллекции и как они представлены в Тезаурусе. В результате в настоящее время сформирован список из 10000 лексем, многозначность которых еще требует либо дополнительного анализа, либо дополнительного описания. Список получен на основе 30 тысяч наиболее частотных лемм.

Нужно отметить, что в Тезаурусе проблема многозначности частично снимается за счет того, что между различными значениями слова могут быть описаны тезаурусные связи, и поэтому можно по умолчанию выбирать высшее по иерархии понятие. Уж оно‑то точно в тексте обсуждалось. Например, слово фотография имеет три значения: фотография как сфера деятельности, фотография как фотографический снимок, фотография как фотоателье:

 

ФОТОСЪЕМКА   (фотографирование, фотодело, ..., фотография)

ЧАСТЬ      ФОТОГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

             (фото, фотоснимок, фотография)

ЧАСТЬ      ФОТОАТЕЛЬЕ (фотография).

 

Таким образом, если не удалось разобраться в каком значении употреблено слово фотография, по умолчанию считается, что речь шла о фотосъемке (процессе, результате или месте), что достаточно для многих приложений автоматической обработки текста.

 

 

6. Применение тезауруса РуТез

для автоматической обработки текстов

 

С 1995 года общественно-политическая терминология РуТез (общественно-политический тезаурус) активно и успешно применяется для различных приложений автоматической обработки текстов, таких как автоматическое концептуальное индексирование, автоматической рубрицирование с использованием нескольких рубрикаторов, автоматическое аннотирование текстов, в том числе англоязычных [12]. Общественно-политический тезаурус (27 тысяч понятий, 62 тысячи текстовых входов) - базовый поисковый инструмент в поисковой системе УИС РОССИЯ (www.cir.ru).

Вся лексика тезауруса РуТез используется в процедурах автоматической рубрикации текстов по сложным иерархическим рубрикаторам. В существующей технологии каждая рубрика описывается как булевское выражение терминов, после чего производится расширение исходной формулы по иерархии тезауруса. Результирующее булевское выражение может включать уже сотни и тысячи конъюнктов и дизъюнктов.

Приведем для примера фрагмент описания понятиями тезауруса (и языковыми выражениями после расширения формулы) рубрики «Образ женщины» рубрикатора СОФИСТ 2, используемого ВЦИОМ для классификации анкет опросов общественного мнения:

 

    {ЖЕНЩИНА[N]

     || ДЕВУШКА[N]

     || РОДСТВЕННИЦА[L] (бабушка, внучка, двоюродная сестра,

        дочь, золовка, мать, мачеха, невестка, падчерица, ...)}

    И

    {ЧЕРТА ХАРАКТЕРА[L] (бережливый, бессердечный, забывчивый,

     легкомысленный, насмешливый, нетерпимый, общительный, ...)

     || ОБРАЗ[E] (представление, внешний вид, внешность,

        наружность, облик, имидж, вид)

     || ПРИЯТНЫЙ[L] (..., интересный, красивый, милый,

        привлекательный, симпатичный, располагающий, ...)

     || НЕПРИЯТНЫЙ[L] (антипатичный, грубый, противный, ...)

     || ЦЕНИТЬ[L] (благоговеть, боготворить, обожать,

        поклоняться, преклоняться, ...)

     || ПРЕДПОЧЕСТЬ[N]

     ...

    }

 

Символ «E» обозначает полное расширение по иерархии тезауруса, символ «L» - по видовым связям («НИЖЕ»), символ «N» - не расширять.

Производятся исследования по разработке комбинированной технологии автоматической рубрикации текстов, сочетающей знания тезауруса и процедуры машинного обучения.

Исследуются вопросы использования тезауруса для расширения запроса, сформулированного на естественном языке (сейчас для расширения терминологического запроса в информационно-поисковой системе УИС РОССИЯ используется только общественно-политическая часть тезауруса), поиска ответов на вопросы в больших текстовых коллекциях.

 

 

7. Заключение

 

В работе представлены основные принципы разработки лингвистических ресурсов для автоматической обработки больших текстовых коллекций. Создаваемый лингвистический ресурс - Тезаурус русского языка РуТез - предназначен для использования в таких приложениях  автоматической обработки текстов как концептуальное индексирование документов, автоматическая рубрикация по сложным иерархическим рубрикаторам, автоматическое расширение естественно-языковых запросов.

Данная работа частично поддерживается грантом РГНФ № 00-04-00272а.

 

 

Литература

 

1. Лукашевич Н.В., Салий А.Д., Представление знаний в системе автоматической обработки текстов //НТИ, Сер.2. 1997. № 3. С. 1‑6.
2. Журавлев С.В., Юдина Т.Н., Информационная система РОССИЯ //НТИ, Сер.2. 1995. № 3. С. 18‑20.
3. Winston M., Chaffin R., Herman D., A Taxonomy of Part-Whole Relations // Cognitive Science. 1987. No. 11. P. 417‑444.
4. Priss U.E., The Formalization of WordNet by Methods of Relational Concept Analysis // WordNet. An Electronic Lexical Database / Ed. by C. Fellbaum. Cambridge, Massachusetts, London, England.: The MIT Press 1998. P. 179‑196.
5. Guarino N., Welty C., A Formal Ontology of Properties // Proceedings of the ECAI-00 Workshop on Applications of Ontologies and Problem Solving Methods. Berlin: 2000. P. 121-128. (http://citeseer.nj.nec.com/guarino00formal.html).

Some Ontological Principles for Designing Upper Level Lexical Resources // First Int. Conf. on Language Resources and Evaluation. 1998.

6. ЛукашевичН.В., Добров Б.В., Модификаторы концептуальных отношений в тезаурусе для автоматического индексирования // НТИ, Сер.2. 2000, № 4, С. 21‑28.
7. Большой толковый словарь русского языка / Под ред. С.А. Кузнецова. Спб.: Норинт, 1998.
8. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю., Толковый словарь русского языка – 3-е издание. М.: Азъ, 1996.
9. Апресян Ю.Д., Избранные труды, том I. Лексическая семантика: 2-е изд. М.: Школа «Языки русской культуры», Изд. Фирма «Восточная литература» РАН, 1995.
10. G. Miller, R. Beckwith, C. Fellbaum, D. Gross and K. Miller, Five papers on WordNet, CSL Report 43. Cognitive Science Laboratory, Princeton University, 1990.
11. Chugur, J. Gonzalo and F. Verdjeo, Sense distinctions in NLP applications // Proceedings of “OntoLex-2000”: Ontologies and Lexical Knowledge Bases. Sofia: OntoTextLab. 2000.
12. Loukachevitch N., Dobrov B., Thesaurus-Based Structural Thematic Summary in Multilingual Information Systems // Machine Translation Review. 2000. No. 11. P. 10‑20. (http://www.bcs.org.uk/siggroup/nalatran/mtreview/mtr-11/mtr-11-8.htm).

 

 

Thesaurus of russian language for natural language processing

of large text collections

Natalia V. Loukachevitch, Boris V. Dobrov

 

Keywords: thesaurus, natural language processing, informational retrieval

 

In our presentation we consider main principles of developing lexical resources for automatic processing of large text collections and describe the structure of Thesaurus of Russian Language, which is developed since 1997 specially as a tool for automatic text processing. Now the Thesaurus is a hierarchical net of 42 thousand concepts. We describe current stage of the Thesaurus developing in comparison with 100 000 the most frequent lemmas of the text collection of University Information System RUSSIA (www.cir.ru), including 400 thousand documents. Also we consider the use of the Thesaurus in different applications of automatic text processing.