Proceedings 2001

ЛОГИЧЕСКИЕ ИНДУКЦИЯ И ДЕДУКЦИЯ  КАК ПРИНЦИПЫ ОТРАЖЕНИЯ  ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ В КОРПУСЕ ТЕКСТОВ

 

С.В. Клименко, В.В. Рыков

 

 

 

 

Развитие систем информационного поиска неизбежно приводит к выводу об ограниченности поисковых алгоритмов, основанных на лексических соответствиях. Эффективным может быть только поиск, тем или иным способом моделирующим предметную область, сформулированную в запросе, и сопоставляющим ему предметную область информационного пространства, в котором происходит поиск. Наиболее быстро растущая область применения различных систем информационного поиска сейчас является Интернет. Интернет содержит моря информации, но получить из него необходимые знания зачастую так же сложно, как и напиться из моря (Клименко, Рыков, 2000).

Известно, что качество поиска резко повышается при условии применения даже простейшего тезауруса, индексирующего запросы пользователей, а также документы, просматриваемые при поиске. Ситуация резко усложняется при поиске информации в сети Интернет. Здесь разнообразие запросов соперничает с почти безграничным разнообразием информации, содержащейся во всемирной сети. Простейший и довольно эффективный выход казалось  бы очевиден. Известно, что современные мощные поисковые системы имеют программы-«роботы», просматривающие содержащиеся в сети документы, и составляющие свои поисковые индексные файлы, отражающие состав и местонахождение этих документов. Эти индексные файлы являются простейшим отражением многообразия информации, в которой происходит поиск. Как уже говорилось, это отражение происходит на лексическом уровне. Как правило, при просмотре происходит отбор ключевых слов из текстов просматриваемых документов. Такой список становится поисковым образом документа (ПОД) для данной информационной поисковой системы (ИПС).

Эффект использования такого рода поисковых алгоритмов зачастую описывается упоминавшейся уже выше метафорой моря. Дело осложняется еще тем, что, как показывает практика, массовый «юзер» всемирной сети в своем запросе использует в среднем два слова (Gauch, 1999). Говорить о точном представлении предметной области поиска в таких случаях не приходится. Типичным результатом такого рода запросов является длинный список найденных документов, содержащих массу нерелевантных единиц. И в то же время очевидно, что масса необходимой информации теряется.

Разрыв пытаются преодолеть с двух сторон – построением алгоритмов автоматического дополнения и расширения поискового образа запроса (ПОЗ) - так называемое “query expansion”. А также совершенствованием механизмов индексации пространства поиска. И та и другая деятельность не может обойтись без мощной лингвистической поддержки.

Что касается текстов, то давно уже существуют алгоритмы более точного извлечения из них знаний. Например, так называемые концептуальные графы могут быть получены алгоритмически из текстов самых разных функциональных стилей – документальной прозы, информатики, газетных статей и даже некоторых жанров художественной прозы (Новиков, 1984). Эти концептуальные структуры достаточно полно отражают состав понятий, отраженный в тексте. Такая структура может служить поисковым образом документа. Однако, алгоритм получения таких онтологических структур не является универсальным. Более того, он также требует резкого увеличения времени индексирования отдельного документа по сравнению с простым извлечением из текста информативной лексики. Это затрудняет применение подобных алгоритмов в реальных системах информационного поиска.

Более того, соединение отдельных концептуальных графов в единую структуру, отражающую онтологию данной предметной области, тоже не является тривиальной задачей. Однако, так или иначе, увеличение эффективности информационного поиска идет через сравнение именно семантических структур поискового запроса и просматриваемых при поиске текстов. Видимо, как обычно, требуется найти компромисс между глубиной и полнотой отражения содержания текста и скоростью его обработки. Компромисс также следует найти на пути синтеза созданных понятийных структур отдельных текстов, в единую структуру, отражающую все поисковое информационное поле.

Одним из подобных компромиссов может стать концепция так называемого корпуса текстов. Рассмотрим это понятие подробнее. Первый корпус текстов (так называемый Брауновский корпус) был создан в США в 60-е годы и был предназначен для отражения лингвистических особенностей американской печатной прозы. Этот корпус был занесен на магнитный носитель и содержал пятьсот двухтысячесловных отрывков разных текстов печатной прозы США общим объемом около миллиона слов. Возможно неожиданно для самих его создателей, Брауновский корпус а) стал своеобразным стандартом для создания других подобных корпусов; б) послужил импульсом для создания новой науки – корпусной лингвистики; в) область применения корпуса текстов и методов корпусной лингвистики оказалась намного шире и разнообразнее, чем ожидали его создатели (Рыков, 1996).

Корпус текстов как  своеобразное словесное единство является одним из ключевых понятий так называемой корпусной лингвистики. Для того, чтобы описать методологию применения корпуса текстов для оптимизации решения поисковых задач, существенно необходимо уточнить само понятие «корпус текстов». Прежде всего, здесь присутствует обычная полисемия. Корпус текстов Пушкина или корпус текстов газеты «Известия» за 2000 год имеют общие черты, но те существенные свойства корпуса, которые нам требуются для решения поставленных задач, здесь не присутствуют.

Для этого уточним определяемое понятие, определив его как термин «компьютерный корпус текстов» (ККТ) и разберем, какими являются его существенные свойства. Это тем более необходимо, что это понятие, как часто употребляемое всуе, является довольно многозначным и аморфным. Результат нашего рассуждения, а по сути и само определение выглядит как матрица дистрибутивного различения, часто применяемая в лингвистике.

Для этого сравним с определяемым понятием уже упоминавшиеся понятия корпус текстов Пушкина (КП), корпус текстов газеты «Известия» (КИ) и разберем, какие признаки их объединяют и различают. Для более точного определения признаков, которые нам потребуются для дальнейшего изложения, присоединим к анализируемым терминам корпус пословиц, расположенный на машинном носителе (КПС).

Прежде всего, объединяющим их признаком является логическое единство замысла (ЛЗ). Другим признаком является конечный размер (КР), справедливым для всех трех близких понятий. Первым признаком, отличающим компьютерный корпус текстов, от двух первых понятий является обязательное расположение его на машинном носителе (МН). Но КПС также может быть расположен на машинном носителе. Такую же картину дистрибутивного различения дает признак, который отражает факт стандартного представления или разметки словесного материала в корпусе для удобства его программной обработки (СТ).

Теперь мы переходим  к тем признакам, которые присущи только ККТ и определяют некоторую его уникальную способность служить инструментом для решения многих задач в области информатики. Существенно важными для нас могут быть два признака, которые в корпусной лингвистике называются samplingи representativeness – отбор и представительность. Действительно, первый из этих признаков – способ отбора текстов в корпус (СО) – может быть применен только к двум последним понятиям – ККТ и КПС. Мы не можем по своему усмотрению отбирать тексты для корпуса текстов Пушкина или газеты «Известия». Но мы можем отобрать тексты для ККТ и корпуса пословиц (КПС).

Наконец, последним и самым важным свойством является представительность (РП). Оно определяет – какую внекорпусную реальность отражает  корпус (или желает отразить его составитель). Строго говоря, все остальные корпусные сущности, которые мы хотим различить, этим свойством не обладают. Действительно, тексты, входящие в корпус текстов Пушкина, газету Известия и даже специально отобранные для машинного корпуса пословиц, строго говоря, отражают только самих себя. Вернее, они отражают, соответственно, мир образов, понятий, лингвистические и прочие особенности текстов Пушкина, газеты «Известия» или русских пословиц. Для того, чтобы выразить эту мысль яснее, можно привести один показательный пример. Частота встречаемости редкого слова “berserk” в двух популярных английских газетах различалась почти на порядок. Понятно, что трудно говорить о представленности какой-либо предметной области или достаточно обширного подмножества языка (например, устной или печатной речи).

Если воспользоваться аналогиями объектно-ориентированного программирования, то корпус текстов будет абстрактным классом, а ККТ – его конкретным подклассом с доопределенными нам нужными свойствами.

 

	КП	КИ	ККТ	КПС
ЛЗ	+	+	+	+
КР	+	+	+	+
МН	-	+	+	+
СТ	-	+	+	+
СО	-	-	+	+
РП	-	-	+	-

Матрица дистрибутивного различения для определения термина «Компьютерный корпус текстов».

 

Существенно важным для дальнейшего изложения является свойство репрезентативности или представительности ККТ. Это его свойство отражать лежащую вне его реальность, изначально заложенное при его создании широко используется для различных приложений. Здесь мы опишем направления использования этого свойства для оптимизации поиска информации – прежде всего неподготовленными пользователями в сети Интернет.

Для решения этой задачи на помощь приходит другой принцип корпусной лингвистики - опора на эталонный корпус текстов, адекватно отражающий данный тип коммуникации. Такой корпус помогает решить лингвистические трудности, исходя не из идеализированных представлений и моделей, а реального речевого материала, уже употреблявшегося в данном типе коммуникации.

Этот подход для решения задачи перехода от лексического способа формулировки запроса к понятийному поиску был реализован и описан уже несколько лет назад (Gauch, 1999). Реализовывается этот подход у авторов по следующему алгоритму. Сам процесс они называют расширением запроса (expanding query). Запрос расширяется и становится "концептуальным" (conceptual), используя обращения к оперативному корпусу необходимой лексики (online database) и так называемым специализированным "матрицам подобия" (similarity matrix). Таким способом устраняется бессмысленное лексическое сравнение (word matching) при поиске и осуществляется переход к концептуальному поиску (conceptual retrieval).

Здесь же авторы делают важное замечание. Как уже говорилось, для автоматизированного перехода от слов к понятиям служат матрицы подобия. Они расширяют исходную лексику пользовательского запроса до понятийного. В принципе, если такой переход лексически однороден, то достаточно одной матрицы подобия. Приходится же выбирать одну из нескольких. Другими словами, одно и то же слово будет по-разному расширяться и формироваться понятийный ПОЗ. В зависимости от того, в какой понятийной или специализированной области происходит поиск.

На понятийную область может указать снова эталонный корпус текстов, отражающий лексику соответствующей понятийной области и соответствующим образом организованный.. Если обратиться к приведенному выше примеру о лексическом поиске по заголовку этой статьи, то специализированная матрица подобия должна сформировать такой ПОЗ, релевантными которому были бы только ПОДы документов с лингвистической информацией (по корпусной лингвистике).

Мы приходим к выводу, что автоматический переход в ИПС от лексической формы запроса к понятийному (дескрипторному) ПОЗ возможен. Он требует в качестве предварительной основы создания корпуса текстов, содержащего реальный речевой материал, использовавшимся в такого рода информационных запросах. То есть в речевой модели, основанного на реально происходивших актах коммуникации. Алгоритмическое и программное моделирование такого подхода, который декларируется как корпусная лингвистика, показывает, что такой канал принципиально неоднороден. Это явление обусловлено гетерогенностью коммуникативной среды Интернет (Клименко, Крохин, 1997).

Выходом из этого противоречия может быть более строгое определение понятийных границ области поиска. То есть разбиение коммуникативной среды на однородные (гомогенные) среды с последующим моделированием каждой из них в отдельности. Методология такого построения, безусловно должна основываться на логических принципах. В данном случае плодотворными, адекватными поставленной задаче и взаимно дополняющими друг друга оказываются принципы логической индукции и дедукции.

Дедуктивный подход к построению ККТ может быть описан следующим образом. Двигаясь от общего описания внекорпусной реальности, которую мы хотим отразить, мы конструируем это описание, пользуясь методом логической дедукции. Например, какой набор жанров печатной прозы или какой состав функциональных стилей должен быть отражен в ККТ. Эта процедура может быть названа определением корпуса на метауровне (Holmes, 1996). В принципе, при достаточно четком и формальном  описании требуемого разнообразия текстов, на этом можно было бы и остановиться. При этом было бы отделено логическое описание требуемого ККТ и его физическое представление. Сами тексты могут находиться в локальной сети или даже в Интернете. В таком случае мы будем иметь так называемый виртуальный корпус текстов.

При необходимости локализовать ККТ в компактный набор файлов, мы производим отбор текстов из общего доступного нам архива, двигаясь от общих требований, выраженных в формальном описании к конкретным текстам.  Примером реализации такого подхода может служить так называемая фреймовая модель (Holmes, 1996). Все необходимые характеристики текстов отражены в слотах их фреймов. При необходимости скомпоновать нужный ККТ, задается необходимый набор критериев и процесс компиляции происходит программным путем. Этот алгоритм может быть легко обобщен для всего разнообразия текстов, расположенных в Интернете.

В некотором смысле движение от противного может быть представлено при индуктивном подходе. В этом случае на начальном этапе мы имеем некоторый ограниченный  эталонный набор (ядро) текстов, который пусть неполно и ограниченно отражает некоторую лингвистическую или когнитивную реальность. Следующим шагом будет разработка логической индуктивной процедуры, имитирующей биологический рост или самоорганизацию живого организма.. Эффективность реализации такого подхода была продемонстрирована на базе самообучающихся нейросетей  - так называемых сетей Кохонена (Kohonen, 1990). Обученная на ограниченном, специально отобранном наборе текстов нейросеть продолжает индуктивный поиск в доступной ей информационной среде новых текстов. Такой индуктивный алгоритм конструирования ККТ позволяет также программно сформировать достаточно репрезентативный ККТ, адекватный поставленным  информационным задачам.

Как уже говорилось выше, оба подхода имеют свои преимущества и недостатки. Оптимальной методологией может быть непротиворечивая  их комбинация.

 

1. Баранов А.Н. Автоматизация лингвистических исследований: корпус текстов как лингвистическая проблема // Русистика сегодня. - Москва, 1998. - N.1-2. - C.179-191.
2. Кавасаки Г. Выложиться в Web // Computerworld Россия. - М., 2000. - N.1. - C. 14-15.
3. Клименко С.В., Крохин И.В. и др. Электронные документы корпоративных сетях. - М., 1999. - 272 с.
4. Клименко С.В., Рыков В.В. Корпус текстов как принцип самоорганизации предметной области. – Диалог-2000. – Москва-Протвино, 2000.
5. Клименко С.В., Рыков В.В. Диалоговое извлечение знаний из корпуса текстов // Диалог-99. - Москва-Таруса, 1999.
6. Маурер Г. Управление знаниями на основе Web-технологий // Computer Weekly. - 1988. - N.34-36. - C. 34-37.
7. Новиков А.И., Нестерова Е.Н. Реферативный перевод. – М., 1984.
8. Рыков В.В. Корпусная лингвистика (научно-аналитический обзор) // РЖ: Социальные и гуманитарные науки: Зарубежная литература. -М.:ИНИОН, 1996. - N.4 - С.43-51.
9. Рыков В.В. Прагматически ориентированный корпус текстов // Тверской лингвистический меридиан. Теоретический сборник. Ред. Сусов И.П. - Тверь, 1999. - Вып. 3. - С. 89-96.
10. Рыков В.В. Прагматически ориентированный корпус текстов // Диалог-99. - Москва-Таруса, 1999.
11. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. - М.::Наука, 1989.
12. Черный А.И. Заметки об информатике и дескрипторах // Азгальдов Э.Г. и др. Дескрипторный словарь по информатике. - М.: ВИНИТИ., 1991. - С.3-13.
13. Gauch S. et al. A Corpus Analysis Approach for Automatic Query Expansion and its Extension to Multiple Databases // ACM Transactions on Information Systems. – 1999. – Vol. 17. – N. 3. – P. 250-269.
14. Holmes-Higgin P., Ahmad H. Assembling and Viewing a Corpus of Texts: Self-organisation, Logical Deduction and Spreading Activation as Metaphors // Euralex’96 Proceedings. – Stokholm, 1996. – P.109-120.
15. Kilgariff A. Comparing Corpora // International Journal of Corpus Linguistics. - Philadelphia: John Benjamins, 1999. - Vol. 4(2).www.itri.bton.ac.uk/~Adam.Kilgariff/ijcl.ps.pz
16. Kohonen T. Self Organisation and Asociative memory. – London : Springer, 1990.
17. Mooers C.N. "Mooers" law, or why some retrieval systems are used and other are not // American Documentation. - 1960. - Vol.11, N.3.
18. Mooers C.N. Descriptors // Encyclopedia of library and information science / A.Kent and H. Lancour, eds. - Vol.7. - New York, 1972.- Vol.7. - P. 31-45.