лингвистика статистический языкознание программный

История развития компьютерной лингвистики

Процесс становления и формирования современной лингвистики как науки о естественном языке представляет собой длительное историческое развитие лингвистического знания. В основе лингвистического знания лежат элементы, формирование которых происходило в процессе деятельности, неразрывно связанной с освоением структуры устной речи, появлением, дальнейшим развитием и совершенствованием письма, обучением письму, а также толкованием и расшифровкой текстов.

Естественный язык как объект лингвистики занимает центральное место в этой науки. В процессе развития языка менялись и представления о нем. Если раньше не придавалось особого значения внутренней организации языка, и он рассматривался, прежде всего, в контексте взаимосвязи с внешним миром, то, начиная с конца XIX - начала XX вв., особая роль отводится внутреннему формальному строению языка. Именно в этот период известным швейцарским лингвистом Фердинандом де Соссюром были разработаны основы таких наук, как семиология и структурная лингвистика, и подробно изложены в его книге «Курс общей лингвистики» (1916).

Ученому принадлежит идея рассмотрения языка как единого механизма, целостной системы знаков, что в свою очередь дает возможность описать язык математически. Соссюр первым предложил структурный подход к языку, а именно: описание языка посредством изучения соотношений между его единицами. Под единицами, или «знаками» он понимал слово, которое объединяет в себе и смысл, и звучание. В основе концепции, предложенной швейцарским ученым, лежит теория языка как системы знаков, состоящей из трех частей: языка (от фр. langue), речи (от фр. parole) и речевой деятельности (от фр. langage).

Сам ученый определял создаваемую им науку семиологию как «науку, изучающую жизнь знаков в рамках жизни общества». Поскольку язык - это знаковая система, то в поиске ответа на вопрос о том, какое место лингвистика занимает среди других наук, Соссюр утверждал, что лингвистика - это часть семиологии. Принято считать, что именно швейцарский филолог заложил теоретический фундамент нового направления в лингвистике, став основоположником, «отцом» современного языкознания.

Концепция, выдвинутая Ф. де Соссюром, получила дальнейшее развитие в работах многих выдающихся ученых: в Дании - Л. Ельмслев, в Чехии - Н. Трубецкой, в США - Л. Блумфилд, 3. Харрис, Н. Хомский. Что касается нашей страны, то здесь структурная лингвистика начала свое развитие примерно в тот же период времени, что и на Западе, - на рубеже XIX-XX вв. - в трудах Ф. Фортунатова и И. Бодуэн де Куртенэ. Следует отметить, что И. Бодуэн де Куртенэ тесно сотрудничал с Ф. де Соссюром. Если Соссюр заложил теоретический фундамент структурной лингвистики, то Бодуэн де Куртенэ может считаться человеком, заложившим основы практического применения методов, предложенных швейцарским ученым. Именно он определил лингвистику как науку, использующую статистические методы и функциональные зависимости, и отделил ее от филологии. Первым опытом применения математических методов в языкознании стала фонология - наука о структуре звуков языка.

Следует отметить, что постулаты, выдвинутые Ф. де Соссюром, смогли найти отражение в проблемах лингвистики актуальных в середине XX века. Именно в это период и намечается явная тенденция к математизации науки о языке. Практически во всех крупных странах начинается бурное развитие науки и вычислительной техники, что в свою очередь потребовало все более новых лингвистических основ. Результатом всего этого стало быстрое сближение точных и гуманитарных наук, а также активное взаимодействие математики и лингвистики нашло практическое применение при решении актуальных научных проблем.

В 50-е годы XX века на стыке таких наук, как математика, лингвистика, информатика и искусственный интеллект, возникло новое направление науки - компьютерная лингвистика (известной также под названием машинная лингвистика или автоматическая обработка текстов на естественном языке). Основные этапы развития этого направления происходили на фоне эволюции методов искусственного интеллекта. Мощным толчком к развитию компьютерной лингвистики послужило создание первых ЭВМ. Однако с появлением в 60-х годах нового поколения компьютеров и языков программирования начинается принципиально новый этап в развитии этой науки. Также следует отметить, что истоки компьютерной лингвистики восходят к трудам известного американского ученого-лингвиста Н. Хомского в области формализации структуры языка. Результаты его исследований, полученные на стыке лингвистики и математики, сформировали основу для развития теории формальных языков и грамматик (порождающих, или генеративных, грамматик), которая широко применяется для описания как естественных, так и искусственных языков, в частности языков программирования. Если говорить точнее, то эта теория является вполне математической дисциплиной. Ее можно считать одной из первых в таком направлении прикладной лингвистики, как математическая лингвистика.

Первые эксперименты и первые разработки в компьютерной лингвистике относятся к созданию систем машинного перевода, а также систем, моделирующих языковые способности человека. В конце 80-х годов с появлением и активным развитием сети Интернет произошел бурной рост объемов текстовой информации, доступной в электронном виде. Это привело к тому, что технологии информационного поиска перешли на качественно новую ступень своего развития. Возникла необходимость автоматической обработки текстов на естественном языке, появились совершенно новые задачи и технологии. Ученые столкнулись с такой проблемой, как быстрая обработка огромного потока неструктурированных данных. С целью найти решение для данной проблемы большое значение стало уделяться разработке и применению статистических методов в области автоматической обработки текстов. Именно с их помощью оказалось возможным решение таких задач, как разбиение текстов на кластеры, объединенные общей тематикой, выделение в тексте определенных фрагментов и т.д. Кроме этого, применение методов математической статистики и машинного обучения позволило решить задачи распознавания речи и создания поисковых систем.

Ученые не останавливались на достигнутых результатах: они продолжали ставить перед собой все новые цели и задачи, разрабатывать новые приемы и методы исследования. Все это привело к тому, что языкознание стало выступать в качестве прикладной науки, объединяющей в себе ряд других наук, ведущая роль среди которых принадлежала математике с ее многообразием количественных методов и возможностью их применять для более глубокого осмысления изучаемых явлений. Так начала свое формирование и развитие математическая лингвистика. На данный момент это достаточно «молодая» наука (существует около пятидесяти лет), однако, несмотря на свой весьма «юный возраст», она представляет собой уже сложившуюся область научных знаний с множеством успешных достижений.

Новоселова Ирина

Почему не все машинные переводы совершенны? От чего зависит качество перевода? Достаточно ли автору знаний, чтобы использовать и дополнять существующие компьютерные словари? Ответы на эти вопросы автор стремилась представить в своей работе. Отчет по теме - в прикрепленном файле, продукт проектной деятельности - на школьном портале

Скачать:

Предварительный просмотр:

Открытая

Международная

научно-исследовательская

конференция

старшеклассников и студентов

«Образование. Наука. Профессия»

Секция «Лингвистика иноязычная»

«Компьютерная лингвистика»

Выполнила Новосёлова Ирина

МОУ гимназия № 39 «Классическая»

10 «Б» класс

Научные руководители:

Чигринёва Татьяна Дмитриевна,

учитель английского языка высшей категории

Осипова Светлана Леонидовна,

учитель информатики высшей категории

г. Отрадный

2011

1. Англоязычные слова в ИКТ

Смотрите на сайте

1. Мой эксперимент

Одна из задач – провести эксперимент, который заключен в сравнении возможностей различных компьютерных лингвистических словарей, по более точно-приближенному переводу с английского на русский.

Были протестированы следующие сайты:

1. http://translate.eu/
2. http://translate.google.ru/#ru
3. http://www.langinfo.ru/index.php?div=6
4. http://www2.worldlingo.com/ru/products_services/worldlingo_translator.html

Для чистоты эксперимента, я выбирала предложения с разной степенью сложности стилистического перевода. Фразы для ввода следующие:

1. A new report says today’s teenagers are more selfish than they were 20 years ago

(Новый доклад говорит, что современные подростки более эгоистичны, чем они были 20 лет назад)

2. She believes video games and the Internet are the biggest reasons for this increased selfishness.

(Она верит, что видео игры и Интернет являются наиболее значимыми причинами для этой возрастающей эгоистичности)

3. They want to be better than others

(Они хотят быть лучше, чем остальные)

4. She found the big increase started from the year 2000, which is when violent video games became really popular.

(Она нашла большой рост, начавшийся с 2000 года, когда жестокие видео игры стали действительно популярны)

Переведя эти предложения на сайтах онлайн-переводчиков, я получила следующие результаты:

1. http://translate.eu/

Содержание статьи

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА, направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютерных инструментов – программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также вся сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах. Собственно, только в последнем случае и идет речь о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения информатики и теории программирования к решению задач науки о языке. На практике, однако, к компьютерной лингвистике относят практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании.

Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в 1960-е годы. Русский термин «компьютерная лингвистика» является калькой с английского computational linguistics. Поскольку прилагательное computational по-русски может переводиться и как «вычислительный», в литературе встречается также термин «вычислительная лингвистика», однако в отечественной науке он приобретает более узкое значение, приближающееся к понятию «квантитативной лингвистики». Поток публикаций в этой области очень велик. Кроме тематических сборников, в США ежеквартально выходит журнал «Компьютерная лингвистика». Большую организационную и научную работу проводит Ассоциация по компьютерной лингвистике, которая имеет региональные структуры (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции по компьютерной лингвистике – COLING. Соответствующая проблематика обычно бывает широко представлена также на различных конференциях по искусственному интеллекту.

Инструментарий компьютерной лингвистики.

Компьютерная лингвистика как особая прикладная дисциплина выделяется прежде всего по инструменту – т.е. по использованию компьютерных средств обработки языковых данных. Поскольку компьютерные программы, моделирующие те или иные аспекты функционирования языка, могут использовать самые различные средства программирования, то об общем понятийном аппарате компьютерной лингвистики говорить вроде бы не приходится. Однако это не так. Существуют общие принципы компьютерного моделирования мышления, которые так или иначе реализуются в любой компьютерной модели. В их основе лежит теория знаний, первоначально разрабатывавшаяся в области искусственного интеллекта, а в дальнейшем ставшая одним из разделов когнитивной науки. Важнейшими понятийными категориями компьютерная лингвистика являются такие структуры знаний, как «фреймы» (понятийные, или, как принято говорить, концептуальные структуры для декларативного представления знаний о типизированной тематически единой ситуации), «сценарии» (концептуальные структуры для процедурного представления знаний о стереотипной ситуации или стереотипном поведении), «планы» (структуры знаний, фиксирующие представления о возможных действиях, ведущих к достижению определенной цели). Тесно связано с категорией фрейма понятие «сцена». Категория сцены преимущественно используется в литературе по компьютерной лингвистике как обозначение концептуальной структуры для декларативного представления актуализованных в речевом акте и выделенных языковыми средствами (лексемами, синтаксическими конструкциями, грамматическими категориями и пр.) ситуаций и их частей.

Определенным образом организованный набор структур знаний формирует «модель мира» когнитивной системы и ее компьютерной модели. В системах искусственного интеллекта модель мира образует особый блок, в который в зависимости от выбранной архитектуры могут входить общие знания о мире (в виде простых пропозиций типа «зимой холодно» или в виде правил продукций «если на улице идет дождь, то надо надеть плащ или взять зонтик»), некоторые специфические факты («Самая высокая вершина в мире – Эверест»), а также ценности и их иерархии, иногда выделяемые в особый «аксиологический блок».

Большинство элементов понятий инструментария компьютерной лингвистики омонимично: они одновременно обозначают некоторые реальные сущности когнитивной системы человека и способы представления этих сущностей, используемые при их теоретическом описании и моделировании. Иными словами, элементы понятийного аппарата компьютерной лингвистики имеют онтологический и инструментальный аспекты. Например, в онтологическом аспекте разделение декларативных и процедурных знаний соответствует различным типам знаний, имеющимся у человека – так называемым знаниям ЧТО (декларативным; таково, например, знание почтового адреса какого-либо NN), с одной стороны, и знаниям КАК (процедурным; таково, например, знание, позволяющее найти квартиру этого NN, даже не зная ее формального адреса) – с другой. В инструментальном аспекте знание может быть воплощено в совокупности дескрипций (описаний), в наборе данных, с одной стороны, и в алгоритме, инструкции, которую выполняет компьютерная или какая-либо другая модель когнитивной системы, с другой.

Направления компьютерной лингвистики.

Сфера КЛ весьма разнообразна и включает такие области, как компьютерное моделирование общения, моделирование структуры сюжета, гипертекстовые технологии представления текста, машинный перевод, компьютерная лексикография. В узком смысле проблематика КЛ часто связывается с междисциплинарным прикладным направлением с несколько неудачным названием «обработка естественного языка» (перевод английского термина Natural Language Processing). Оно возникло в конце 1960-х годов и развивалось в рамках научно-технологической дисциплины «искусственный интеллект». По своей внутренней форме словосочетание «обработка естественного языка» охватывает все области, в которых компьютеры используются для обработки языковых данных. Между тем в практике закрепилось более узкое понимание этого термина – разработка методов, технологий и конкретных систем, обеспечивающих общение человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке.

Бурное развитие направления «обработки естественного языка» приходится на 1970-е годы, что было связано с неожиданным экспоненциальным ростом количества конечных пользователей ЭВМ. Поскольку обучение языкам и технологии программирования всех пользователей невозможно, возникла проблема организации взаимодействия с компьютерными программами. Решение этой проблемы коммуникации шло по двум основным путям. В первом случае предпринимались попытки адаптации языков программирования и операционных систем к конечному пользователю. В результате появились языки высокого уровня типа Visual Basic, а также удобные операционные системы, построенные в концептуальном пространстве привычных человеку метафор – ПИСЬМЕННЫЙ СТОЛ, БИБЛИОТЕКА. Второй путь – разработка систем, которые позволяли бы взаимодействовать с ЭВМ в конкретной проблемной области на естественном языке или каком-то его ограниченном варианте.

Архитектура систем обработки естественного языка в общем случае включает блок анализа речевого сообщения пользователя, блок интерпретации сообщения, блок порождения смысла ответа и блок синтеза поверхностной структуры высказывания. Особой частью системы является диалоговый компонент, в котором зафиксированы стратегии ведения диалога, условия применения этих стратегий, способы преодоления возможных коммуникативных неудач (сбоев в процессе общения).

Среди компьютерных систем обработки естественного языка обычно выделяются вопросно-ответные системы, диалоговые системы решения задач и системы обработки связных текстов. Изначально вопросно-ответные системы стали разрабатываться как реакция на плохое качество кодировки запросов при поиске информации в информационно-поисковых системах. Поскольку проблемная область таких систем была сильно ограничена, это несколько упрощало алгоритмы перевода запросов в представление на формальном языке и обратную процедуру преобразования формального представления в высказывания на естественном языке. Из отечественных разработок к программам такого типа относится система ПОЭТ, созданная коллективом исследователей под руководством Э.В.Попова. Система обрабатывает запросы на русском языке (с небольшими ограничениями) и синтезирует ответ. Блок-схема программы предполагает прохождение всех этапов анализа (морфологического, синтаксического и семантического) и соответствующих этапов синтеза.

Диалоговые системы решения задач, в отличие от систем предшествующего типа, играют в коммуникации активную роль, поскольку их задача заключается в том, чтобы получить решение проблемы на основе тех знаний, которые представлены в ней самой, и той информации, которую можно получить от пользователя. Система содержит структуры знаний, в которых фиксируются типичные последовательности действий для решения задач в данной проблемной области, а также сведения о необходимых ресурсах. Когда пользователь задает вопрос или ставит определенную задачу, активизируется соответствующий сценарий. Если какие-то компоненты сценария пропущены или отсутствуют какие-то ресурсы, система выступает инициатором коммуникации. Так работает, например, система SNUKA, решающая задачи планирования военных операций.

Системы обработки связных текстов довольно разнообразны по структуре. Их общей чертой можно считать широкое использование технологий представления знаний. Функции систем такого рода заключаются в понимании текста и ответах на вопросы о его содержании. Понимание рассматривается не как универсальная категория, а как процесс извлечения информации из текста, определяемый конкретным коммуникативным намерением. Иными словами, текст «прочитывается» только с установкой на то, что именно потенциальный пользователь захочет узнать о нем. Тем самым и системы обработки связных текстов оказываются отнюдь не универсальными, а проблемно-ориентированными. Типичными примерами систем обсуждаемого типа могут служить системы RESEARCHER и TAILOR, образующие единый программный комплекс, позволяющий пользователю получить информацию из рефератов патентов, описывающих сложные физические объекты.

Важнейшим направлением компьютерной лингвистики является разработка информационно-поисковых систем (ИПС). Последние возникли в конце 1950-х – начале 1960-х годов как ответ на резкое возрастание объемов научно-технической информации. По типу хранимой и обрабатываемой информации, а также по особенностям поиска ИПС разделяются на две больших группы – документальные и фактографические. В документальных ИПС хранятся тексты документов или их описания (рефераты, библиографические карточки и т.д.). Фактографические ИПС имеют дело с описанием конкретных фактов, причем не обязательно в текстовой форме. Это могут быть таблицы, формулы и другие виды представления данных. Существуют и смешанные ИПС, включающие как документы, так и фактографическую информацию. В настоящее время фактографические ИПС строятся на основе технологий баз данных (БД). Для обеспечения информационного поиска в ИПС создаются специальные информационно-поисковые языки, в основе которых лежат информационно-поисковые тезаурусы. Информационно-поисковый язык – это формальный язык, предназначенный для описания отдельных аспектов плана содержания документов, хранящихся в ИПС, и запроса. Процедура описания документа на информационно-поисковом языке называется индексированием. В результате индексирования каждому документу приписывается его формальное описание на информационно-поисковом языке – поисковый образ документа. Аналогичным образом индексируется и запрос, которому приписывается поисковый образ запроса и поисковое предписание. Алгоритмы информационного поиска основаны на сравнении поискового предписания с поисковым образом запроса. Критерий выдачи документа на запрос может состоять в полном или частичном совпадении поискового образа документа и поискового предписания. В ряде случаев пользователь имеет возможность сам сформулировать критерии выдачи. Это определяется его информационной потребностью. В автоматизированных ИПС чаще используются дескрипторные информационно-поисковые языки. Тематика документа описывается совокупностью дескрипторов. В качестве дескрипторов выступают слова, термины, обозначающие простые, достаточно элементарные категории и понятия проблемной области. В поисковый образ документа вводится столько дескрипторов, сколько различных тем затрагивается в документе. Количество дескрипторов не ограничивается, что позволяет описать документ в многомерной матрице признаков. Часто в дескрипторном информационно-поисковом языке налагаются ограничения на сочетаемость дескрипторов. В этом случае можно говорить о том, что информационно-поисковый язык обладает синтаксисом.

Одна из первых систем, работавших с дескрипторным языком, была американская система УНИТЕРМ, созданная М.Таубе. В качестве дескрипторов в этой системе функционировали ключевые слова документа – унитермы. Особенность этой ИПС заключается в том, что изначально словарь информационного языка не задавался, а возникал в процессе индексирования документа и запроса. Развитие современных информационно-поисковых систем связано с разработкой ИПС бестезаурусного типа. Такие ИПС работают с пользователем на ограниченном естественном языке, а поиск осуществляется по текстам рефератов документов, по их библиографическим описаниям, а часто и по самим документам. Для индексирования в ИПС бестезаурусного типа используются слова и словосочетания естественного языка.

К области компьютерной лингвистики в определенной степени могут быть отнесены работы в области создания гипертекстовых систем, рассматриваемых как особый способ организации текста и даже как принципиально новый вид текста, противопоставленный по многим своим свойствам обычному тексту, сформированному в гутенберговской традиции книгопечатания. Идея гипертекста связывается с именем Ванневара Буша – советника президента Ф.Рузвельта по науке. В.Буш теоретически обосновал проект технической системы «Мемекс», которая позволяла пользователю связывать тексты и их фрагменты по различным типам связей, преимущественно по ассоциативным отношениям. Отсутствие компьютерной техники сделало проект труднореализуемым, поскольку механическая система оказалась чрезмерно сложной для практического воплощения.

Идея Буша в 1960-е годы получила второе рождение в системе «Ксанаду» Т.Нельсона, которая уже предполагала использование компьютерной техники. «Ксанаду» позволял пользователю прочитывать совокупность введенных в систему текстов различными способами, в различной последовательности, программное обеспечение давало возможность как запоминать последовательность просмотренных текстов, так и выбирать из них практически любой в произвольный момент времени. Множество текстов со связывающими их отношениями (системой переходов) было названо Т.Нельсоном гипертекстом. Многие исследователи рассматривают создание гипертекста как начало новой информационной эпохи, противопоставленной эре книгопечатания. Линейность письма, внешне отражающая линейность речи, оказывается фундаментальной категорией, ограничивающей мышление человека и понимание текста. Мир смысла нелинеен, поэтому сжатие смысловой информации в линейном речевом отрезке требует использования специальных «коммуникативных упаковок» – членение на тему и рему, разделение плана содержания высказывания на эксплицитные (утверждение, пропозиция, фокус) и имплицитные (пресуппозиция, следствие, импликатура дискурса) слои. Отказ от линейности текста и в процессе его представления читателю (т.е. при чтении и понимании) и в процессе синтеза, по мнению теоретиков, способствовал бы «освобождению» мышления и даже возникновению его новых форм.

В компьютерной системе гипертекст представлен в виде графа, в узлах которого находятся традиционные тексты или их фрагменты, изображения, таблицы, видеоролики и т.д. Узлы связаны разнообразными отношениями, типы которых задаются разработчиками программного обеспечения гипертекста или самим читателем. Отношения задают потенциальные возможности передвижения, или навигации по гипертексту. Отношения могут быть однонаправленными или двунаправленными. Соответственно, двунаправленные стрелки позволяют двигаться пользователю в обе стороны, а однонаправленные – только в одну. Цепочка узлов, через которые проходит читатель при просмотре компонентов текста, образует путь, или маршрут.

Компьютерные реализации гипертекста бывают иерархическими или сетевыми. Иерархическое – древовидное – строение гипертекста существенно ограничивает возможности перехода между его компонентами. В таком гипертексте отношения между компонентами напоминают структуру тезауруса, основанного на родо-видовых связях. Сетевой гипертекст позволяет использовать различные типы отношений между компонентами, не ограничиваясь отношениями «род – вид». По способу существования гипертекста выделяются статические и динамические гипертексты. Статический гипертекст не меняется в процессе эксплуатации; в нем пользователь может фиксировать свои комментарии, однако они не меняют существо дела. Для динамического гипертекста изменение является нормальной формой существования. Обычно динамические гипертексты функционируют там, где необходимо постоянно анализировать поток информации, т.е. в информационных службах различного рода. Гипертекстовой является, например, Аризонская информационная система (AAIS), которая ежемесячно пополняется на 300–500 рефератов в месяц.

Отношения между элементами гипертекста могут изначально фиксироваться создателями, а могут порождаться всякий раз, когда происходит обращение пользователя к гипертексту. В первом случае речь идет о гипертекстах жесткой структуры, а во втором – о гипертекстах мягкой структуры. Жесткая структура технологически вполне понятна. Технология организации мягкой структуры должна основываться на семантическом анализе близости документов (или других источников информации) друг к другу. Это нетривиальная задача компьютерной лингвистики. В настоящее время широко распространено использование технологий мягкой структуры на ключевых словах. Переход от одного узла к другому в сети гипертекста осуществляется в результате поиска ключевых слов. Поскольку набор ключевых слов каждый раз может различаться, каждый раз меняется и структура гипертекста.

Технология построения гипертекстовых систем не делает различий между текстовой и нетекстовой информацией. Между тем включение визуальной и звуковой информации (видеороликов, картин, фотографий, звукозаписей и т.п.) требует существенного изменения интерфейса с пользователем и более мощной программной и компьютерной поддержки. Такие системы получили название гипермедиа, или мультимедиа. Наглядность мультимедийных систем предопределила их широкое использование в обучении, в создании компьютерных вариантов энциклопедий. Существуют, например, прекрасно выполненные CD-ромы с мультимедийными системами по детским энциклопедиям издательства «Дорлин Киндерсли».

В рамках компьютерной лексикографии разрабатываются компьютерные технологии составления и эксплуатации словарей. Специальные программы – базы данных, компьютерные картотеки, программы обработки текста – позволяют в автоматическом режиме формировать словарные статьи, хранить словарную информацию и обрабатывать ее. Множество различных компьютерных лексикографических программ разделяются на две больших группы: программы поддержки лексикографических работ и автоматические словари различных типов, включающие лексикографические базы данных. Автоматический словарь – это словарь в специальном машинном формате, предназначенный для использования на ЭВМ пользователем или компьютерной программой обработки текста. Иными словами, различаются автоматические словари конечного пользователя-человека и автоматические словари для программ обработки текста. Автоматические словари, предназначенные для конечного пользователя, по интерфейсу и структуре словарной статьи существенно отличаются от автоматических словарей, включенных в системы машинного перевода, системы автоматического реферирования, информационного поиска и т.д. Чаще всего они являются компьютерными версиями хорошо известных обычных словарей. На рынке программного обеспечения имеются компьютерные аналоги толковых словарей английского языка (автоматический Вебстер, автоматический толковый словарь английского языка издательства Коллинз, автоматический вариант Нового большого англо-русского словаря под ред. Ю.Д.Апресяна и Э.М.Медниковой), существует и компьютерная версия словаря Ожегова. Автоматические словари для программ обработки текста можно назвать автоматическими словарями в точном смысле. Они, как правило, не предназначены для обычного пользователя. Особенности их структуры, сфера охвата словарного материала задаются теми программами, которые с ними взаимодействуют.

Компьютерное моделирование структуры сюжета – еще одно перспективное направление компьютерной лингвистики. Изучение структуры сюжета относится к проблематике структурного литературоведения (в широком смысле), семиотики и культурологии. Имеющиеся компьютерные программы моделирования сюжета основываются на трех базовых формализмах представления сюжета – морфологическом и синтаксическом направлениях представления сюжета, а также на когнитивном подходе. Идеи о морфологическом устройстве структуры сюжета восходят к известным работам В.Я.Проппа (см .) о русской волшебной сказке. Пропп заметил, что при обилии персонажей и событий волшебной сказки количество функций персонажей ограничено, и предложил аппарат для описания этих функций. Идеи Проппа легли в основу компьютерной программы TALE, моделирующей порождение сюжета сказки. В основу алгоритма программы TALE положена последовательность функций персонажей сказки. Фактически функции Проппа задавали множество типизированных ситуаций, упорядоченных на основе анализа эмпирического материала. Возможности сцепления различных ситуаций в правилах порождения определялись типичной последовательностью функций – в том виде, в котором это удается установить из текстов сказок. В программе типичные последовательности функций описывались как типовые сценарии встреч персонажей.

Теоретическую основу синтаксического подхода к сюжету текста составили «сюжетные грамматики», или «грамматики повествования» (story grammars). Они появились в середине 1970-х годов в результате переноса идей порождающей грамматики Н.Хомского на описание макроструктуры текста. Если важнейшими составляющими синтаксической структуры в порождающей грамматике были глагольные и именные группы, то в большинстве сюжетных грамматик в качестве базовых выделялись экспозиция (setting), событие и эпизод. В теории сюжетных грамматик широко обсуждались условия минимальности, то есть ограничения, определявшие статус последовательности из элементов сюжета как нормальный сюжет. Оказалось, однако, что чисто лингвистическими методами это сделать невозможно. Многие ограничения носят социокультурный характер. Сюжетные грамматики, существенно различаясь набором категорий в дереве порождения, допускали весьма ограниченный набор правил модификации повествовательной (нарративной) структуры.

В начале 1980-х годов одной из учениц Р.Шенка – В.Ленерт в рамках работ по созданию компьютерного генератора сюжетов был предложен оригинальный формализм эмоциональных сюжетных единиц (Affective Plot Units), оказавшийся мощным средством представления структуры сюжета. При том, что он был изначально разработан для системы искусственного интеллекта, этот формализм использовался в чисто теоретических исследованиях. Сущность подхода Ленерт заключалась в том, что сюжет описывался как последовательная смена когнитивно-эмоциональных состояний персонажей. Тем самым в центре внимания формализма Ленерт стоят не внешние компоненты сюжета – экспозиция, событие, эпизод, мораль, – а его содержательные характеристики. В этом отношении формализм Ленерт отчасти оказывается возвращением к идеям Проппа.

К компетенции компьютерной лингвистики относится и машинный перевод, переживающий в настоящее время второе рождение.

Литература:

Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке . М., 1982
Садур В.Г. Речевое общение с электронно-вычислительными машинами и проблемы их развития . – В кн.: Речевое общение: проблемы и перспективы. М., 1983
Баранов А.Н. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике. Фреймы и сценарии . М., 1987
Кобозева И.М., Лауфер Н.И., Сабурова И.Г. Моделирование общения в человеко-машинных системах . – Лингвистическое обеспечение информационных систем. М., 1987
Олкер Х.Р. Волшебные сказки, трагедии и способы изложение мировой истории . – В кн.: Язык и моделирование социального взаимодействия. М., 1987
Городецкий Б.Ю. Компьютерная лингвистика: моделирование языкового общения
Маккьюин К. Дискурсивные стратегии для синтеза текста на естественном языке . – Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIV, Компьютерная лингвистика. М., 1989
Попов Э.В., Преображенский А.Б. Особенности реализации ЕЯ-систем
Преображенский А.Б. Состояние развития современных ЕЯ-систем . – Искусственный интеллект. Кн. 1, Системы общения и экспертные системы. М., 1990
Субботин М.М. Гипертекст. Новая форма письменной коммуникации . – ВИНИТИ, Сер. Информатика, 1994, т. 18
Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику . М., 2000



Компью́терная лингви́стика (также: математи́ческая или вычисли́тельная лингви́стика , англ. computational linguistics ) - научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании систем искусственного интеллекта , которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков .

Компьютерная лингвистика частично пересекается с обработкой естественных языков . Однако в последней акцент делается не на абстрактные модели, а на прикладные методы описания и обработки языка для компьютерных систем.

Полем деятельности компьютерных лингвистов является разработка алгоритмов и прикладных программ для обработки языковой информации.

Истоки

Математическая лингвистика является ветвью науки искусственного интеллекта . Её история началась в Соединённых Штатах Америки в 1950-х годах. С изобретением транзистора и появлением нового поколения компьютеров, а также первых языков программирования, начались эксперименты с машинным переводом , особенно русских научных журналов. В 1960-х годах подобные исследования проводились и в СССР (например, статья о переводе с русского на армянский в сб. «Проблемы кибернетики» за 1964 год). Однако качество машинного перевода до сих пор сильно уступает качеству перевода, произведённого человеком.

С 15 по 21 мая 1958 года в I МГПИИЯ состоялась первая Всесоюзная конференция по машинному переводу. Оргкомитет возглавляли В. Ю. Розенцвейг и ответственный секретарь Оргкомитета Г. В. Чернов . Полностью программа конференции опубликована в сборнике «Машинный перевод и прикладная лингвистика», вып. 1, 1959 г. (он же «Бюллетень Объединения по машинному переводу № 8»). Как вспоминает В. Ю. Розенцвейг , опубликованный сборник тезисов конференции попал в США и произвел там большое впечатление.

В апреле 1959 года в Ленинграде состоялось I Всесоюзное совещание по математической лингвистике, созванное Ленинградским университетом и комитетом прикладной лингвистики. Главным организатором Совещания был Н. Д. Андреев . В Совещании приняли участие ряд видных математиков, в частности, С. Л. Соболев , Л. В. Канторович (впоследствии - Нобелевский лауреат) и А. А. Марков (последние двое выступали в прениях). В. Ю. Розенцвейг выступил в день открытия Совещания с программным докладом «Общая лингвистическая теория перевода и математическая лингвистика».

Направления компьютерной лингвистики

• Обработка естественного языка (англ. natural language processing ; синтаксический, морфологический, семантический анализы текста). Сюда включают также:

1. Корпусная лингвистика , создание и использование электронных корпусов текстов
2. Создание электронных словарей , тезаурусов , онтологий . Например, Lingvo . Словари используют, например, для автоматического перевода, проверки орфографии.
3. Автоматический перевод текстов. Среди русских переводчиков популярным является Промт . Среди бесплатных известен переводчик Google Translate
4. Автоматическое извлечение фактов из текста (извлечение информации) (англ. fact extraction, text mining )
5. Автореферирование (англ. automatic text summarization ). Эта функция включена, например, в Microsoft Word .
6. Построение систем управления знаниями . См. Экспертные системы
7. Создание вопросно-ответных систем (англ. question answering systems ).

• Оптическое распознавание символов (англ. OCR ). Например, программа FineReader
• Автоматическое распознавание речи (англ. ASR ). Есть платное и бесплатное ПО
• Автоматический синтез речи

Крупные ассоциации и конференции

Учебные программы в России

См. также

Напишите отзыв о статье "Компьютерная лингвистика"

Примечания

Ссылки

• (реферат)
• - база знаний по лингвистическим ресурсам для русского языка
• - открытые исходники некоторых утилит компьютерной лингвистики
• - онлайн доступ к программам компьютерной лингвистики

Отрывок, характеризующий Компьютерная лингвистика

– Возьми, возьми ребенка, – проговорил Пьер, подавая девочку и повелительно и поспешно обращаясь к бабе. – Ты отдай им, отдай! – закричал он почти на бабу, сажая закричавшую девочку на землю, и опять оглянулся на французов и на армянское семейство. Старик уже сидел босой. Маленький француз снял с него последний сапог и похлопывал сапогами один о другой. Старик, всхлипывая, говорил что то, но Пьер только мельком видел это; все внимание его было обращено на француза в капоте, который в это время, медлительно раскачиваясь, подвинулся к молодой женщине и, вынув руки из карманов, взялся за ее шею.
Красавица армянка продолжала сидеть в том же неподвижном положении, с опущенными длинными ресницами, и как будто не видала и не чувствовала того, что делал с нею солдат.
Пока Пьер пробежал те несколько шагов, которые отделяли его от французов, длинный мародер в капоте уж рвал с шеи армянки ожерелье, которое было на ней, и молодая женщина, хватаясь руками за шею, кричала пронзительным голосом.
– Laissez cette femme! [Оставьте эту женщину!] – бешеным голосом прохрипел Пьер, схватывая длинного, сутоловатого солдата за плечи и отбрасывая его. Солдат упал, приподнялся и побежал прочь. Но товарищ его, бросив сапоги, вынул тесак и грозно надвинулся на Пьера.
– Voyons, pas de betises! [Ну, ну! Не дури!] – крикнул он.
Пьер был в том восторге бешенства, в котором он ничего не помнил и в котором силы его удесятерялись. Он бросился на босого француза и, прежде чем тот успел вынуть свой тесак, уже сбил его с ног и молотил по нем кулаками. Послышался одобрительный крик окружавшей толпы, в то же время из за угла показался конный разъезд французских уланов. Уланы рысью подъехали к Пьеру и французу и окружили их. Пьер ничего не помнил из того, что было дальше. Он помнил, что он бил кого то, его били и что под конец он почувствовал, что руки его связаны, что толпа французских солдат стоит вокруг него и обыскивает его платье.
– Il a un poignard, lieutenant, [Поручик, у него кинжал,] – были первые слова, которые понял Пьер.
– Ah, une arme! [А, оружие!] – сказал офицер и обратился к босому солдату, который был взят с Пьером.
– C"est bon, vous direz tout cela au conseil de guerre, [Хорошо, хорошо, на суде все расскажешь,] – сказал офицер. И вслед за тем повернулся к Пьеру: – Parlez vous francais vous? [Говоришь ли по французски?]
Пьер оглядывался вокруг себя налившимися кровью глазами и не отвечал. Вероятно, лицо его показалось очень страшно, потому что офицер что то шепотом сказал, и еще четыре улана отделились от команды и стали по обеим сторонам Пьера.
– Parlez vous francais? – повторил ему вопрос офицер, держась вдали от него. – Faites venir l"interprete. [Позовите переводчика.] – Из за рядов выехал маленький человечек в штатском русском платье. Пьер по одеянию и говору его тотчас же узнал в нем француза одного из московских магазинов.
– Il n"a pas l"air d"un homme du peuple, [Он не похож на простолюдина,] – сказал переводчик, оглядев Пьера.
– Oh, oh! ca m"a bien l"air d"un des incendiaires, – смазал офицер. – Demandez lui ce qu"il est? [О, о! он очень похож на поджигателя. Спросите его, кто он?] – прибавил он.
– Ти кто? – спросил переводчик. – Ти должно отвечать начальство, – сказал он.
– Je ne vous dirai pas qui je suis. Je suis votre prisonnier. Emmenez moi, [Я не скажу вам, кто я. Я ваш пленный. Уводите меня,] – вдруг по французски сказал Пьер.
– Ah, Ah! – проговорил офицер, нахмурившись. – Marchons!
Около улан собралась толпа. Ближе всех к Пьеру стояла рябая баба с девочкою; когда объезд тронулся, она подвинулась вперед.
– Куда же это ведут тебя, голубчик ты мой? – сказала она. – Девочку то, девочку то куда я дену, коли она не ихняя! – говорила баба.
– Qu"est ce qu"elle veut cette femme? [Чего ей нужно?] – спросил офицер.
Пьер был как пьяный. Восторженное состояние его еще усилилось при виде девочки, которую он спас.
– Ce qu"elle dit? – проговорил он. – Elle m"apporte ma fille que je viens de sauver des flammes, – проговорил он. – Adieu! [Чего ей нужно? Она несет дочь мою, которую я спас из огня. Прощай!] – и он, сам не зная, как вырвалась у него эта бесцельная ложь, решительным, торжественным шагом пошел между французами.
Разъезд французов был один из тех, которые были посланы по распоряжению Дюронеля по разным улицам Москвы для пресечения мародерства и в особенности для поимки поджигателей, которые, по общему, в тот день проявившемуся, мнению у французов высших чинов, были причиною пожаров. Объехав несколько улиц, разъезд забрал еще человек пять подозрительных русских, одного лавочника, двух семинаристов, мужика и дворового человека и нескольких мародеров. Но из всех подозрительных людей подозрительнее всех казался Пьер. Когда их всех привели на ночлег в большой дом на Зубовском валу, в котором была учреждена гауптвахта, то Пьера под строгим караулом поместили отдельно.

В Петербурге в это время в высших кругах, с большим жаром чем когда нибудь, шла сложная борьба партий Румянцева, французов, Марии Феодоровны, цесаревича и других, заглушаемая, как всегда, трубением придворных трутней. Но спокойная, роскошная, озабоченная только призраками, отражениями жизни, петербургская жизнь шла по старому; и из за хода этой жизни надо было делать большие усилия, чтобы сознавать опасность и то трудное положение, в котором находился русский народ. Те же были выходы, балы, тот же французский театр, те же интересы дворов, те же интересы службы и интриги. Только в самых высших кругах делались усилия для того, чтобы напоминать трудность настоящего положения. Рассказывалось шепотом о том, как противоположно одна другой поступили, в столь трудных обстоятельствах, обе императрицы. Императрица Мария Феодоровна, озабоченная благосостоянием подведомственных ей богоугодных и воспитательных учреждений, сделала распоряжение об отправке всех институтов в Казань, и вещи этих заведений уже были уложены. Императрица же Елизавета Алексеевна на вопрос о том, какие ей угодно сделать распоряжения, с свойственным ей русским патриотизмом изволила ответить, что о государственных учреждениях она не может делать распоряжений, так как это касается государя; о том же, что лично зависит от нее, она изволила сказать, что она последняя выедет из Петербурга.

Лингви́стика (от лат. lingua -
язык), языкозна́ние, языкове́дение - наука,
изучающая языки.
Это наука о естественном человеческом языке вообще
и обо всех языках мира как его
индивидуализированных представителях.
В широком смысле слова, лингвистика
подразделяется на научную и практическую. Чаще
всего под лингвистикой подразумевается именно
научная лингвистика. Является частью семиотики как
науки о знаках.
Лингвистикой профессионально занимаются учёныелингвисты.

Лингвистика и Информатика.
В жизни современного общества важную роль играют автоматизированные
информационные технологии. Но развитие информационных технологий происходит
весьма неравномерно: если современный уровень вычислительной техники и
средств связи поражает воображение, то в области смысловой обработки
информации успехи значительно скромнее. Эти успехи зависят, прежде всего, от
достижений в изучении процессов человеческого мышления, процессов речевого
общения между людьми и от умения моделировать эти процессы на ЭВМ. А это задача чрезвычайной сложности.Когда речь идет о создании перспективных
информационных технологий, то проблемы автоматической обработки текстовой
информации, представленной на естественных языках, выступают на передний план.
Это определяется тем, что мышление человека тесно связано с его языком. Более
того, естественный язык является инструментом мышления. Он является также
универсальным средством общения между людьми – средством восприятия,
накопления, хранения, обработки и передачи информации.
Проблемами использования естественного языка в системах автоматической
обработки информации занимается наука компьютерная лингвистика. Эта наука
возникла сравнительно недавно – на рубеже пятидесятых и шестидесятых годов
прошлого столетия. Поначалу, в период своего становления, она имела различные
названия: математическая лингвистика, вычислительная лингвистика, инженерная
лингвистика. Но в начале восьмидесятых годов за ней закрепилось название
компьютерная лингвистика.

Компьютерная лингвистика - это область знаний, связанная с решением задач
автоматической обработки информации, представленной на естественном языке.
Центральными научными проблемами компьютерной лингвистики являются проблема
моделирования процесса понимания смысла текстов (перехода от текста к
формализованному представлению его смысла) и проблема синтеза речи (перехода от
формализованного представления смысла к текстам на естественном языке). Эти проблемы
возникают при решении ряда прикладных задач:
1) автоматического обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ,
2) автоматического анализа и синтеза устной речи,
3) автоматического перевода текстов с одних языков на другие,
4) общения с ЭВМ на естественном языке,
5) автоматической классификации и индексирования текстовых документов, их
автоматического реферирования, поиска документов в полнотекстовых базах данных.
За прошедшие полвека в области компьютерной лингвистики были получены
значительные научные и практические результаты: были созданы системы машинного
перевода текстов с одних естественных языков на другие, системы автоматизированного
поиска информации в текстах, системы автоматического анализа и синтеза устной речи и
многие другие. Но были и разочарования. Например, проблема машинного перевода
текстов с одних языков на другие оказалась значительно сложнее, чем это представляли
себе пионеры машинного перевода и их последователи. То же самое можно сказать об
автоматизированном поиске информации в текстах и о задаче анализа и синтеза устной
речи. Ученым и инженерам придется по-видимому еще немало потрудиться, чтобы
достигнуть нужных результатов.

Обработка естественного языка (англ. natural language processing; синтаксический,
морфологический, семантический анализы текста). Сюда включают также:
Корпусная лингвистика, создание и использование электронных корпусов текстов
Создание электронных словарей, тезаурусов, онтологий. Например, Lingvo. Словари
используют, например, для автоматического перевода, проверки орфографии.
Автоматический перевод текстов. Среди русских переводчиков популярным
является Промт. Среди бесплатных известен переводчик Google Translate
Автоматическое извлечение фактов из текста (извлечение информации) (англ. fact
extraction, text mining)
Автореферирование (англ. automatic text summarization). Эта функция включена,
например, в Microsoft Word.
Построение систем управления знаниями. См. Экспертные системы
Создание вопросно-ответных систем (англ. question answering systems).
Оптическое распознавание символов (англ. OCR). Например, программа FineReader
Автоматическое распознавание речи (англ. ASR). Есть платное и бесплатное ПО
Автоматический синтез речи