Тезаурусы. Информационно-поисковые тезаурусы: структура, назначение и порядок разработки Составление тезауруса

Н. В. Лукашевич

Б. В. Добров

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

АНО Центр информационных исследований

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.

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 . 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 , 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.

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 впервую 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 (*)

имеетотношение 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 , 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 и экзистенциальными свойствами . 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 (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.

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 влияни е).

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).

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).

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 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 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 : 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 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. Церков ь 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 )

ЧАСТЬФОТОГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

(фото , фотоснимок , фотография )

ЧАСТЬФОТОАТЕЛЬЕ (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.

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 . 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, ...)}

{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 приложенияхавтоматической 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

Лукашевич Н.В., Салий А.Д., Представление знаний в системе автоматической обработки текстов //НТИ, Сер.2. 1997. № 3. С. 1‑6.
Журавлев С.В., Юдина Т.Н., Информационная система РОССИЯ //НТИ, Сер.2. 1995. № 3. С. 18‑20.
Winston M., Chaffin R., Herman D., A Taxonomy of Part-Whole Relations // Cognitive Science. 1987. No. 11. P. 417‑444.
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.
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.

ЛукашевичН.В., Добров Б.В., Модификаторы концептуальных отношений в тезаурусе для автоматического индексирования // НТИ, Сер.2. 2000, № 4, С. 21‑28.
Большой толковый словарь русского языка / Под ред. С.А. Кузнецова. Спб.: Норинт, 1998.
Ожегов С.И., Шведова Н.Ю., Толковый словарь русского языка – 3-е издание. М.: Азъ, 1996.
Апресян Ю.Д., Избранные труды, том I. Лексическая семантика: 2-е изд. М.: Школа «Языки русской культуры», Изд. Фирма «Восточная литература» РАН, 1995.
G. Miller, R. Beckwith, C. Fellbaum, D. Gross and K. Miller, Five papers on WordNet, CSL Report 43. Cognitive Science Laboratory, Princeton University, 1990.
Chugur, J. Gonzalo and F. Verdjeo, Sense distinctions in NLP applications // Proceedings of “OntoLex-2000”: Ontologies and Lexical Knowledge Bases. Sofia: OntoTextLab. 2000.
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.

, антонимы , паронимы , гипонимы , гиперонимы и т. п.) между лексическими единицами. Тезаурусы являются одним из действенных инструментов для описания отдельных предметных областей.

В прошлом термином тезаурус обозначались по преимуществу словари, с максимальной полнотой представлявшие лексику языка с примерами её употребления в текстах.

Также термин тезаурус употребляется в теории информации для обозначения совокупности всех сведений, которыми обладает субъект.

В психологии тезаурус индивидуума характеризуют восприятие и понимание информации. Теория коммуникации также рассматривает общий тезаурус сложной системы, благодаря которому взаимодействуют её элементы .

История

Одним из первых тезаурусов называют «Словарь синонимов» Филона Библского . Более точное соответствие термину имеет Амара-коша , написанный на санскрите в стихотворной форме в VI веке. Первый современный английский тезаурус был создан Питером Марком Роже (англ.) в 1805 году. Он был опубликован в 1852 году и с тех пор используется без переизданий .

В 1970-е годы тезаурусы стали активно использоваться для информационно-поисковых задач. В таких тезаурусах слова сопоставляются с дескрипторами, через которые устанавливаются семантические связи .

Тезаурусы

См. также

Напишите отзыв о статье "Тезаурус"

Примечания

Отрывок, характеризующий Тезаурус

– Каким ты щеголем нынче! – оглядывая его новый ментик и вальтрап, сказал Несвицкий.
Денисов улыбнулся, достал из ташки платок, распространявший запах духов, и сунул в нос Несвицкому.
– Нельзя, в дело иду! выбг"ился, зубы вычистил и надушился.
Осанистая фигура Несвицкого, сопровождаемая казаком, и решительность Денисова, махавшего саблей и отчаянно кричавшего, подействовали так, что они протискались на ту сторону моста и остановили пехоту. Несвицкий нашел у выезда полковника, которому ему надо было передать приказание, и, исполнив свое поручение, поехал назад.
Расчистив дорогу, Денисов остановился у входа на мост. Небрежно сдерживая рвавшегося к своим и бившего ногой жеребца, он смотрел на двигавшийся ему навстречу эскадрон.
По доскам моста раздались прозрачные звуки копыт, как будто скакало несколько лошадей, и эскадрон, с офицерами впереди по четыре человека в ряд, растянулся по мосту и стал выходить на ту сторону.
Остановленные пехотные солдаты, толпясь в растоптанной у моста грязи, с тем особенным недоброжелательным чувством отчужденности и насмешки, с каким встречаются обыкновенно различные роды войск, смотрели на чистых, щеголеватых гусар, стройно проходивших мимо их.
– Нарядные ребята! Только бы на Подновинское!
– Что от них проку! Только напоказ и водят! – говорил другой.
– Пехота, не пыли! – шутил гусар, под которым лошадь, заиграв, брызнула грязью в пехотинца.
– Прогонял бы тебя с ранцем перехода два, шнурки то бы повытерлись, – обтирая рукавом грязь с лица, говорил пехотинец; – а то не человек, а птица сидит!
– То то бы тебя, Зикин, на коня посадить, ловок бы ты был, – шутил ефрейтор над худым, скрюченным от тяжести ранца солдатиком.
– Дубинку промеж ног возьми, вот тебе и конь буде, – отозвался гусар.

Остальная пехота поспешно проходила по мосту, спираясь воронкой у входа. Наконец повозки все прошли, давка стала меньше, и последний батальон вступил на мост. Одни гусары эскадрона Денисова оставались по ту сторону моста против неприятеля. Неприятель, вдалеке видный с противоположной горы, снизу, от моста, не был еще виден, так как из лощины, по которой текла река, горизонт оканчивался противоположным возвышением не дальше полуверсты. Впереди была пустыня, по которой кое где шевелились кучки наших разъездных казаков. Вдруг на противоположном возвышении дороги показались войска в синих капотах и артиллерия. Это были французы. Разъезд казаков рысью отошел под гору. Все офицеры и люди эскадрона Денисова, хотя и старались говорить о постороннем и смотреть по сторонам, не переставали думать только о том, что было там, на горе, и беспрестанно всё вглядывались в выходившие на горизонт пятна, которые они признавали за неприятельские войска. Погода после полудня опять прояснилась, солнце ярко спускалось над Дунаем и окружающими его темными горами. Было тихо, и с той горы изредка долетали звуки рожков и криков неприятеля. Между эскадроном и неприятелями уже никого не было, кроме мелких разъездов. Пустое пространство, саженей в триста, отделяло их от него. Неприятель перестал стрелять, и тем яснее чувствовалась та строгая, грозная, неприступная и неуловимая черта, которая разделяет два неприятельские войска.
«Один шаг за эту черту, напоминающую черту, отделяющую живых от мертвых, и – неизвестность страдания и смерть. И что там? кто там? там, за этим полем, и деревом, и крышей, освещенной солнцем? Никто не знает, и хочется знать; и страшно перейти эту черту, и хочется перейти ее; и знаешь, что рано или поздно придется перейти ее и узнать, что там, по той стороне черты, как и неизбежно узнать, что там, по ту сторону смерти. А сам силен, здоров, весел и раздражен и окружен такими здоровыми и раздраженно оживленными людьми». Так ежели и не думает, то чувствует всякий человек, находящийся в виду неприятеля, и чувство это придает особенный блеск и радостную резкость впечатлений всему происходящему в эти минуты.
На бугре у неприятеля показался дымок выстрела, и ядро, свистя, пролетело над головами гусарского эскадрона. Офицеры, стоявшие вместе, разъехались по местам. Гусары старательно стали выравнивать лошадей. В эскадроне всё замолкло. Все поглядывали вперед на неприятеля и на эскадронного командира, ожидая команды. Пролетело другое, третье ядро. Очевидно, что стреляли по гусарам; но ядро, равномерно быстро свистя, пролетало над головами гусар и ударялось где то сзади. Гусары не оглядывались, но при каждом звуке пролетающего ядра, будто по команде, весь эскадрон с своими однообразно разнообразными лицами, сдерживая дыханье, пока летело ядро, приподнимался на стременах и снова опускался. Солдаты, не поворачивая головы, косились друг на друга, с любопытством высматривая впечатление товарища. На каждом лице, от Денисова до горниста, показалась около губ и подбородка одна общая черта борьбы, раздраженности и волнения. Вахмистр хмурился, оглядывая солдат, как будто угрожая наказанием. Юнкер Миронов нагибался при каждом пролете ядра. Ростов, стоя на левом фланге на своем тронутом ногами, но видном Грачике, имел счастливый вид ученика, вызванного перед большою публикой к экзамену, в котором он уверен, что отличится. Он ясно и светло оглядывался на всех, как бы прося обратить внимание на то, как он спокойно стоит под ядрами. Но и в его лице та же черта чего то нового и строгого, против его воли, показывалась около рта.
– Кто там кланяется? Юнкег" Миг"онов! Hexoг"oшo, на меня смотг"ите! – закричал Денисов, которому не стоялось на месте и который вертелся на лошади перед эскадроном.
Курносое и черноволосатое лицо Васьки Денисова и вся его маленькая сбитая фигурка с его жилистою (с короткими пальцами, покрытыми волосами) кистью руки, в которой он держал ефес вынутой наголо сабли, было точно такое же, как и всегда, особенно к вечеру, после выпитых двух бутылок. Он был только более обыкновенного красен и, задрав свою мохнатую голову кверху, как птицы, когда они пьют, безжалостно вдавив своими маленькими ногами шпоры в бока доброго Бедуина, он, будто падая назад, поскакал к другому флангу эскадрона и хриплым голосом закричал, чтоб осмотрели пистолеты. Он подъехал к Кирстену. Штаб ротмистр, на широкой и степенной кобыле, шагом ехал навстречу Денисову. Штаб ротмистр, с своими длинными усами, был серьезен, как и всегда, только глаза его блестели больше обыкновенного.
– Да что? – сказал он Денисову, – не дойдет дело до драки. Вот увидишь, назад уйдем.
– Чог"т их знает, что делают – проворчал Денисов. – А! Г"остов! – крикнул он юнкеру, заметив его веселое лицо. – Ну, дождался.
И он улыбнулся одобрительно, видимо радуясь на юнкера.
Ростов почувствовал себя совершенно счастливым. В это время начальник показался на мосту. Денисов поскакал к нему.
– Ваше пг"евосходительство! позвольте атаковать! я их опг"окину.
– Какие тут атаки, – сказал начальник скучливым голосом, морщась, как от докучливой мухи. – И зачем вы тут стоите? Видите, фланкеры отступают. Ведите назад эскадрон.
Эскадрон перешел мост и вышел из под выстрелов, не потеряв ни одного человека. Вслед за ним перешел и второй эскадрон, бывший в цепи, и последние казаки очистили ту сторону.
Два эскадрона павлоградцев, перейдя мост, один за другим, пошли назад на гору. Полковой командир Карл Богданович Шуберт подъехал к эскадрону Денисова и ехал шагом недалеко от Ростова, не обращая на него никакого внимания, несмотря на то, что после бывшего столкновения за Телянина, они виделись теперь в первый раз. Ростов, чувствуя себя во фронте во власти человека, перед которым он теперь считал себя виноватым, не спускал глаз с атлетической спины, белокурого затылка и красной шеи полкового командира. Ростову то казалось, что Богданыч только притворяется невнимательным, и что вся цель его теперь состоит в том, чтоб испытать храбрость юнкера, и он выпрямлялся и весело оглядывался; то ему казалось, что Богданыч нарочно едет близко, чтобы показать Ростову свою храбрость. То ему думалось, что враг его теперь нарочно пошлет эскадрон в отчаянную атаку, чтобы наказать его, Ростова. То думалось, что после атаки он подойдет к нему и великодушно протянет ему, раненому, руку примирения.

Понятийная система предметной области Основой любой предметной области служит система понятий этой области. Определение понятия: Понятие – мысль, отражающая в обобщенной форме предметы и явления действительности посредством фиксации их свойств и отношений; последние (свойства и отношения) выступают в понятии как общие и специфические признаки, соотнесенные с классами предметов и явлений (Лингвистический словарь)

Понятия и термины Для выражения понятия предметной области в текстах служат слова или словосочетания, называемые терминами. Совокупность терминов предметной области образуют ее терминологическую систему. Отношение конкретного термина с другими терминами терминосистемы предметной области задается посредством дефиниции

Определения термина? Слово (или сочетание слов), являющееся точным обозначением определенного понятия какой-либо специальной области науки, техники, искусства, общественной жизни и т.п. || Специальное слово или выражение, принятое для обозначения чего-л. в той или иной среде, профессии (Большой толковый словарь русского языка)

Термины – точные названия понятий Обычно каждому понятию области соответствует хотя бы один однозначно понимаемый термин, значением которого является это понятие. - термины, в смысле традиционной теории терминологии Свойства терминов – точных наименований понятий - термин должен относиться непосредственно к понятию, он должен выражать понятие ясно; - значение термина должно быть точным и не должно пересекаться по значению с другими терминами; - значение термина не должно зависеть от контекста. Термины, точно именующие понятие, - предмет исследования теории терминологии, терминологов

Текстовые термины В реальных текстах предметной области для ссылки на понятие помимо основных терминов может использоваться множество разнообразных языковых выражений, которые мы называем текстовыми терминами: - синтактико-словообразовательные варианты: получатель бюджетных средств – бюджетополучатель; - лексические варианты – безакцептное списание, бесспорное списание; - многозначные выражения, в зависимости от контекста служащие отсылкой к разным понятиям области, например, слово валюта в разных контекстах может означать национальная валюта или иностранная валюта.

Дескрипторы с пометами Помета - часть названия дескриптора cranes (lifting equipment) vs cranes (birds) shells (structures) – сопоставление разных тезаурусов Предпочтения словосочетаниям: –Phonograph records vs. records (phonograph) Пометы и множественное число: Wood (material) Woods (forested areas)

Включение дескрипторов на основе многословных выражений Расщепление термина увеличивает многозначность: plant food Смысл выражения зависит от порядка слов: информационная наука - научная информация Одно из слов-компонент находится вне сферы тезауруса или слишком общее: first aid Отношения дескриптора не следуют из его структуры: –Искусственные почки, статус беженца, traffic lights

Ассоциативные отношения Сфера деятельности – действующее лицо –Математика – математик Дисциплина – объект изучения –Неврология – нервная система Действие – агент или инструмент –Охота – охотник Действие – результат действия –Ткачество – ткань Действие – цель –Переплетные работы - книга Причина-следствие –Смерть – похороны Величина – единица измерения –Сила тока - ампер Действие - контрагент –Аллерген – антиаллергический препарат и т.п.

Информационно-поисковые тезаурусы: этапы разработки Первый этап: индексаторы описывают основную тему текста произвольными словами и словосочетаниями Полученные по многим текстам термины сводятся вместе Среди близких по смыслу терминов выбирается наиболее представительный Некоторые из оставшихся становятся условными синонимами, остальные удаляются Конкретные термины обычно не включаются

Информационно-поисковые тезаурусы: искусство разработки Дескрипторы – это термины, которые нужны для выражения основной темы документа Синонимы включаются только самые необходимые (например, начинаются с другой буквы), чтобы не затруднять работу индексатора Близкие термины должны быть сведены к одному термину, чтобы избежать субъективности индексирования Уровни иерархии, включение конкретных терминов ограничиваются

Информационно-поисковый тезаурус: искусство разработки - 2 В сложных случаях дескрипторы снабжаются пометами и комментариями –LIV: bombardment – bombing –Многозначные термины: одно значение в тезаурусе (capital), не помещаются в тезаурус, пометы!!! Традиционный информационно-поисковый Тезаурус – искусственный язык, построенный на базе реальных терминов

Традиционные ИПТ: применение в автоматической обработке Нехватка знаний о реальном языке ПОНехватка знаний о реальном языке ПО Legislative Indexing Vocabulary:Legislative Indexing Vocabulary: –в тексте TROOPS – в тезаурусе MILITARY FORCES –в тексте CAPITAL – столица, в тезаурусе только капитал Предлагается: каждый дескриптор дополнить списками слов и терминов Предлагается: каждый дескриптор дополнить списками слов и терминов Но: многозначность или относящийся к разным дескрипторам. Но: многозначность или относящийся к разным дескрипторам. Разрешение многозначности Разрешение многозначности

Традиционные ИПТ: автоматическое расширение запроса Проблема с ассоциациями Предлагается: вводить веса вводить веса вводить названия отношений: объект, свойство и т.п. вводить названия отношений: объект, свойство и т.п. ВЫВОД: нужно научиться строить лингвистические ресурсы специально для автоматической обработки текстовых коллекций

Тезаурус EUROVOC – многоязычный тезаурус Европейского Сообщества Тезаурус на 9 языках Русская версия EUROVOC –+5 тысяч понятий, отражающих российскую специфику Многоязычный тезаурус –Дескриптор – названия на разных языках –Аскрипторы – для некоторых языков

Автоматическое индексирование по тезаурусу EUROVOC, основанное на правилах (Hlava, Heinebach, 1996) Пример правила: IF (near "Technology" AND with "Development") USE Community programme USE development aid ENDIF 40 тысяч правил. Тестирование: 20 наиболее частотных по тексту дескрипторов, порожденных автоматически – 42% полноты, по сравнению с ручным рубрицированием

Автоматическое индексирование на основе установления весов соответствия между словами и дескрипторами (Steinberger и др., 2000) 1 этап – установление соответствия между словами текста и приписанными дескрипторами на основе статистических мер (chi-square или log-likelihood) дескриптор FISHERY MANAGEMENT - следующие слова (в порядке убывания веса): fishery, fish, stock, fishing, conservation, management, vessel, и т.д. 2этап собственно индексирование – суммирование логарифмов весов или как скалярное произведение векторов

Сочетание свободных запросов и запросов на основе информационно-поискового тезауруса Проиндексированная вручную коллекция – установление корреляций Пользователь задает запрос на естественном языке Запрос расширяется наиболее сильно коррелированными с запросом дескрипторами тезауруса (Petras 2004; Petras 2005). Например, по запросу Insolvent Companies (Неплатежеспособные компании) может быть получен список дескрипторов liquidity, indebtness, enterprise, firm., и выполнено расширение запроса Точность в эксперименте выросла на 13 %.

Под тезаурусом понимается сложный компонент словарного типа, в котором все значения словаря связаны между собой семантическими отношениями, отражающими основные соотношения понятий в описываемой предметной области знаний. В прошлом термином тезаурус обозначались по преимуществу словари, с максимальной полнотой представлявшие лексику языка с примерами её употребления в текстах.

В состав тезауруса входят лексемы , относящиеся к четырем частям речи: прилагательному, существительному, глаголу и наречию. Описания, соответствующие каждой части речи, имеют различную структуру.

Основными отношениями в тезаурусе являются:

синонимия – связь между словами одной части речи, различных по звучанию и написанию, но имеющих одинаковое или очень близкое лексическое значение, например: кавалерия – конница, смелый – храбрый;
антонимия – связь между словами одной части речи, различных по звучанию, имеющих прямо противоположные значения: правда – ложь, добрый – злой;
гипонимия/гиперонимия. Гипероним – слово с более широким значением, выражающее общее, родовое понятие, название класса (множества) предметов (свойств, признаков). Гипоним – слово с более узким значением, называющее предмет (свойство, признак) как элемент класса (множества). Эти отношения транзитивны и несимметричны. Гипоним наследует все свойства гиперонима. Являются центральными отношениями для описания существительных;
меронимия/партонимия – отношение «ЧАСТЬ-ЦЕЛОЕ». Внутри этого отношения выделяются отношения «быть элементом» и «быть сделанным из». Отношение определено только для существительных;
следствие (это отношение связывает между собой глаголы);
причина (также определено для глаголов).

Пример тезауруса:

Изба – деревянный крестьянский дом [гипероним]: жилое здание [мероним]: сельский населенный пункт [синоним]: дом

Все отношения создают сложную иерархическую сеть понятий, и знание о том, где находится понятие в этой сети, является важной частью знания об этом понятии. Свойства отношений различны при описании различных частей речи.

В разных системах тезаурус может выполнять разные функции:

источник специальных знаний в узкой или широкой предметной области, способ описания и упорядочения терминологии предметной области;
инструмент поиска в информационно-поисковых системах;
инструмент ручного индексирования документов в информационно-поисковых системах (так называемый контролирующий словарь);
инструмент автоматического индексирования текстов.

Начало тезаурусам как понятийным словарям положил Роже (или Роджет, английский физик), систематизировавший лексику английского языка по группам. Каждая группа представлена именем понятия («категории», которых насчитывалось сначала одна тысяча; это обычные слова, расположенные в алфавитном порядке, например AFFIRMATION ... AGENCY...), далее идут его синонимы по частям речи (существительные, глаголы, прилагательные, наречия), антонимы и затем списки родственных слов (их много, и некоторые представляют собой отсылки к именам других категорий, в словарной статье которых список «дальних родственников» может продолжаться, например, от AGENCY... see BUSINESS). Со времени издания тезауруса Роже в 1852г. и до сих пор продолжаются его переиздания в разных видах и для разных пользователей, тезаурус постоянно пополняется новой лексикой и связями, но за всеми вариантами остается имя создателя первой версии. Ценность этого тезауруса в его естественности, в том, что это описание всей лексики языка, а не только терминологии, а также в том, что его можно привлекать к использованию в системах информационного поиска как средство увеличения семантической силы системы.

Тезаурусы остаются до настоящего времени наиболее принятой формой описания знаний предметной области, пригодной для восприятия человеком. Примерами современных иностранных тезаурусов являются WordNet и EuroWordNet.

Тезаурус английского языка WordNet появился в 1990г. и начал активно привлекаться в различные сферы автоматической обработки текстов. WordNet охватывает около 100 тыс. различных единиц (из них почти половина – словосочетания), организованных в 70 000 понятий.

В настоящее время начинает разрабатываться многоязычный тезаурус EuroWordNet. Первоначально для четырех языков (датского, итальянского, испанского и американского английского) разрабатывается сеть значений слов, связанная семантическими отношениями и позволяющая находить близкие по смыслу слова различных языков. В отличие от тезауруса Роже и сети WordNet, которые создавались для описания лексической и понятийной системы английского языка, EuroWordNet создается в первую очередь для решения практических задач автоматической обработки больших массивов текстов. Важнейшими задачами, которые предполагается решать с помощью этого тезауруса, являются следующие:

обеспечение многоязычного информационного поиска;
увеличение полноты информационного поиска;
формулирование запроса на естественном языке;
семантическое индексирование документов и др.

Кроме этих отношений вводятся также тематические отношения, которые связывают понятия одной предметной области. Предполагается также ввести специальные пометки на отношения между понятиями, обозначающие дизъюнкцию или конъюнкцию отношений. Если некоторое понятие в сети имеет несколько одноименных отношений, то они могут быть дизъюнктивными, т. е. реально реализуется одно из этих отношений, или конъюнктивными, т. е. для понятия действительны все эти отношения.

В отечественных институтах создано более сотни отраслевых тезаурусов, удовлетворяющих определенному государственному стандарту на словари подобного типа. Они так и именуются – ИПТ – информационно-поисковые тезаурусы. Из всех возможных смысловых отношений между понятиями в них зафиксированы три: синонимические, родовидовые (к которым относят обычно и отношение «ЧАСТЬ-ЦЕЛОЕ») и «все прочие», называемые также ассоциативными.

Стандартные ИПТ предназначены в основном для ручного индексирования документов, а также для формулировки и варьирования запросов при поиске. Есть нестандартные тезаурусы, которые ставят задачу скорее выборочной систематизации терминологии в конкретной области знаний – это особенно актуально для новых предметных областей. Растет тенденция к обогащению тезаурусов определениями терминов, что важно для различения неоднозначности терминов, особенно в случае смежных дисциплин и при выходе из границ узких предметных областей.

Одним из новых основных понятий, появившихся в результате разработки машинных методов обработки информации, в частности, при переводе с одного языка на другой, поиска научно-технической информации и создания информационной модели предприятия в автоматизированных системах управления, явилось понятие тезауруса информационной системы. Термин «тезаурус» подразумевает совокупность знаний о внешнем мире - это так называемый тезаурус мира Т. Все понятия внешнего мира, выраженные с помощью естественного языка, составляют тезаурус, из которого можно выделить частные тезаурусы путем иерархического деления с учетом соподчинения отдельных понятий или путем выделения частей общего тезауруса мира. Тезаурус в информационно-поисковых системах играет важную роль в поиске нужного документа по ключевым словам. Поэтому построение тезауруса является сложной и ответственейшей задачей. Но эта задача также может быть автоматизирована.

Классификация в ее наиболее общем определении есть разбиение и упорядочение множеств. Ею называют распределение предметов по классам на основании общего признака, присущего данным явлениям или предметам и отличающего их от предметов и явлений, составляющих другие классы. При необходимости каждый класс может делиться на подклассы. Рубрикатор является особой разновидностью классификации . Поэтому они созданы на основе общих положений:
 научная основа построения классификации;
 отражение современного уровня развития науки;
 наличие системы ссылок и отсылок, а также ссылочно-справочного аппарата (ССА).

Однако рубрикатор является прагматической классификацией, создающейся на основе информационных потоков и потребностей специалистов . В этом его отличие от априорных классификаций, таких как УДК и МПК.

Основными функциями классификаций и, в частности, рубрикатора можно назвать следующие:
 тематическое разграничение информационных подсистем;
 формирование информационных массивов по любым признакам;
 систематизирование информационных материалов и изданий;
 текущий и ретроспективный поиск;
 индексирование документов и запросов;
 связь с другими классификационными схемами;
 нормативные функции.

Они строятся путем деления понятий - объектов классификации на основе установленных связей между признаками этих объектов в соответствии с определенными логическими принципами. Признак, по которому производится классификация, получил название основания деления классификации. В классификациях широко используются методы дедукции и индукции для фиксации групп, классов и выявления связей между ними. Это характерно для иерархических классификаций. Глубина классификации (количество уровней иерархии) может быть различной в зависимости от назначения. Одним из широко используемых рубрикаторов является государственный рубрикатор научно-технической информации (ГРНТИ).

Рубрикатор ГРНТИ разработан так, что возможно его совместное использование с другими классификациями типа УДК и МПК. Универсальная десятичная классификация (УДК) существует более 70 лет, но до сих пор не знает себе равных по широте распространения и используется во многих странах мира. УДК охватывает весь универсум знаний и успешно применяется для систематизации и последующего поиска самых разнообразных источников информации.

Помимо УДК на практике широко используется библиотечно-библиографическая классификация (ББК). ББК построена на принципах логической соподчиненности и представляет классификацию прикладного типа.
В Российской Федерации для классифицирования изобретений и систематизации отечественных фондов описаний изобретений используется международная патентная классификация - достаточно сложная многоаспектная классификация, построенная по функционально-отраслевому принципу. Одни и те же технические понятия могут находиться в МПК или специальных классах (по отраслевой принадлежности) или в функциональных классах (по принципу действия). Отраслевой принцип распределения понятий предполагает классифицирование объектов в зависимости от применения в той или иной исторически сложившейся отрасли техники, технологии.

Сравнительная характеристика рубрикатора ГРНТИ, УДК, ББК и МПК, приведена в таблице 1.

Таблица 1
Характеристика рубрикатора ГРНТИ, УДК, ББК и МПК

Наименование	Структура	Принцип расположения делений	Схема построения разделов
	Иерархическая	Отраслевой	От общего к частному
	Иерархическая	Тематический
	Иерархическая	Функционально-отраслевой	От общего к частному
ББК для научных библиотек	Иерархическая	Отраслевой	От общего к частному, по видовому признаку

Таким образом, можно выделить главные отличительные особенности рубрикаторов и классификаторов:
 им свойственен прикладной характер и отраслевая направленность;
 это открытые системы, зависящие от развития науки и техники, потребностей и запросов специалистов;
 неорганичные системы, так как объекты возникают и развиваются в окружающей среде и из нее поступают в них. Элементы способны существовать самостоятельно вне системы. Эта черта тесно связана со второй особенностью;
 минимальным элементом является понятие, связанное со средой. Понятие представляет систему определений;
 между понятиями возникают связи как по «вертикали» (род-вид, целое-часть), так и по «горизонтали» (вид-вид, часть-часть), что свидетельствует об иерархичности систем.

Следовательно, структура и принципы организации классификаций и рубрикаторов делают возможным автоматизировать процесс построения тезаурусов предметной области, используя метод дедукции. Алгоритм построения тезауруса по методу дедукции приведен на рис. 1.

Основой для формирования тезауруса является поисковый образ документа, задание или заявка на поиск информации, заполняемая оператором. Следовательно, первым шагом становится исследование и анализ заявки. На первом этапе оператор указывает интересующую тему или проблему, возможные ключевые слова и их синонимы. В результате этого получаем поверхностное представление о предметной области.

Рис. 1. Алгоритм построения тезауруса по методу дедукции

Кроме того, формируется тезаурус ключевых слов КС по методу дедукции, для чего необходимы:
 массив КС, который задает сам пользователь, обозначенный на рисунке 1 как MP;
 массив КС, извлеченный из задания на поиск соответственно MZ.

Однако для более полного и глубинного представления о предметной области используем существующие рубрикаторы и классификационные схемы (ГРНТИ, УДК, ББК, МПК). С целью максимального охвата предметной области необходимо просмотреть все, имеющиеся в наличии. Массив рубрикаторов представляет MR. Алгоритм поиска по методу дедукции состоит из двух шагов:
1. Нахождение родовых понятий (рис. 2);
2. Нахождение внутри родовых понятий видовых терминов (рис. 3).

Рис. 2. Обработка родового понятия

Загружаем из массива первый рубрикатор и организуем цикл проверки наличия в рубрикаторах КС, введенных пользователем. Каждое КС ищется в рубрикаторе и сравнивается с родовым понятием или «гнездом», а затем проверяется условие - есть ли ссылка на видовые термины. Если такая ссылка имеется, то КС сравнивается с видовыми терминами. В случае если ссылки не обнаружено, переходим к следующему родовому понятию. Когда ключевые слова КС, введенные оператором, просмотрены, переходим к массиву КС, извлеченных из задания. Процедура проверки аналогична - ищем КС, соответствующие родовым понятиям, а затем их ссылки на видовые термины.

Рис. 3. Обработка видовых терминов

Отметим, внутри каждого родового понятия важно просмотреть все имеющиеся видовые термины с целью получения максимального представления о проблемной области. Результатом этих действий является формирование массива ключевых слов КС, представляющего собой полный тезаурус, соответствующего заданию на поиск информации или поисковому образу документа.

На базе полного набора поисковых образов документов (обозначим) можно создать отраслевые тезаурусы и единый классификатор библиотеки. Очевидно, что полный набор  сам представляет простейший тезаурус.

Однако, используя критерий отбора
, (1)
можем построить отраслевые тезаурусы. При этом множество всех отраслевых тезаурусов образует полный тезаурус
, (2)
разделы которого могут быть иерархически структурированы в соответствии с требованиями ГОСТов по основным классификаторам (ГРНТИ, УДК, ББК, МПК) или по внутреннему единому классификатору.

Автоматизация процесса построения тезауруса и классификации позволяет максимально облегчить труд оператора, работающего с распределенными информационными ресурсами.

Помимо построения тезауруса, на основе поискового образа документа предложенный подход можно использовать при автоматическом реферировании документа и кластеризации текстов.

Реферирование документов является одной из задач, направленных на обеспечение специалистов-экспертов достоверной информацией, необходимой для принятия управленческого решения о ценности полученных из сети Интернет документов. Реферированием называется процесс преобразования документальной информации, завершающийся составлением реферата, а реферат - это семантически адекватное изложение основного содержания первичного документа, отличающееся экономной знаковой оформленностью, постоянством лингвистических и структурных характеристик и предназначенное для выполнения разнообразных информационно-коммуникативных функций в системе научной коммуникации . Алгоритм реферирования документов представлен на рис. 4.

Рис. 4. Алгоритм реферирования документов

В общем случае алгоритм включает следующие основные этапы.
1. Производится выделение предложений из документа, закаченного из сети Интернет и находящегося в хранилище данных, путем выделения знаков препинания и сохраняем его в массиве.
2. Каждое предложение разбивается на слова путем выделения разделителей, и сохраняем их в массив, причем для каждого предложения массив разный.
3. Для каждого предложения, для каждого слова этого предложения считаем количество слов в других предложениях (до и после). Сумма повторов для каждого слова (до и после) и будет весом данного предложения.
4. Заданное число предложений с максимальным весовым коэффициентом и выбираем в реферат в порядке появления в тексте.

Предложенная модель построения тезауруса и тематических каталогов информационной системы представляет собой теоретическую основу для автоматизации смыслового поиска и позволяет специалисту-эксперту не только проводить поисковые работы, но и в автоматизированном режиме, реферировать документы, полученные в результате поиска в распределенных информационных системах сети Интернет.

Литература:
1. Барушкова Р.И. Классификационные схемы научно-технической информации. Учеб. пособие. - М., 1981. - 80с.
2. Барушкова Р.И. Рубрикатор как классификационная схема научно-технической информации. Методическое пособие. - М., 1980. - 38с.
3. Трусов А.В., Бабарыкин Е.П. Оценка границ области тематического информационного запроса в распределенных информационных системах. Материалы Всероссийской (с международным участием) конференции «Информация, инновации, инвестиции», 24-25 ноября 2004 года, г.Пермь /Пермский ЦНТИ. - Пермь, 2004. - С.76-79.
4. Яцко В.А. Логико-лингвистические проблемы анализа и реферирования научного текста. - Абакан: изд-во Хакасского гос. ун-та, 1996. - 128 с.