20.5. автоматическое индексирование документальной информации

20.5. автоматическое индексирование документальной информации: Организация работы с документами, Кудряев В.А, 1999 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Рассмотрены история развития системы государственного делопроизводства, норма-тивно-методическая база, основные понятия и терминология, общие правила работы с доку-ментами, информационные технологии обеспечения управленческой деятельности...

20.5. автоматическое индексирование документальной информации

Индексирование документа это процедура отображения текста документа в определенную форму, предназначенную для автоматической обработки (индекс документа).

Различают ручное и автоматическое индексирование. При ручном индексировании этот процесс осуществляет информационный работник. На основе анализа содержания документа специалист отображает текст документа в набор ключевых слов или дескрипторов. Преимущество ручного индексирования состоит в его качестве, недостатком является низкая производительность и, следовательно, высокая стоимость. Кроме того, при ручном индексировании вполне возможна ситуация, когда один и тот же документ, обработанный различными специалистами, может получить различные индексы.

При автоматическом индексировании (АИ) индексирование осуществляется компьютерной системой. Формально текст документа представляет собой множество символов, разделенных пробелами. Эти отрезки текста называют словоформами. Основная задача автоматического индексирования состоит в распознавании в словоформе соответствующего словарного слова. С этой целью используют автоматический морфологический анализ текста.

Морфологический анализ текста — анализ структур словоформ, рассматриваемых изолированно с целью определения принадлежности словоформы слову.

Задачами морфологического анализа текста являются: выделение из текста словоформ; распознавание слов или их сочетаний; нормализация словоформ (приведение слова к словарному виду); распознавание грамматических признаков словоформ (часть речи, падеж и т.п.). Грамматические признаки, приписываемые в результате морфологического анализа, могут использоваться на дальнейших этапах обработки исходного текста.

Для анализа текста в системах АИ используются различные автоматические словари, которые можно разделит на два типа. Первый тип представлен словарями, используемыми для распознавания словоформ и их нормализации. Например, словарь словоформ, словарь основ слов, словарь окончаний, словарь словосочетаний. Словарь словосочетаний содержит устойчивые последовательности слов. Считается, что и развитом языке насчитывается десятки миллионов понятий, а слов около миллиона. Поэтому большая часть понятий выражена комбинациями слов.

Второй тип словарей представляют информационно-поисковые тезаурусы, которые содержат информацию об отношениях условной эквивалентности, отношениях подчинения и ассоциативных отношениях между словами.

В некоторых системах АИ вместо словарей для нормализации слов используются алгоритмы, предназначенные для преобразования слов в различные грамматические формы. При этом исчезает необходимость заносить в словарь все возможные формы слов, уменьшается объем словарей, увеличивается эффективность поиска, так как в тексте могут быть найдены все грамматические формы слова, заданного в запросе.

Как уже отмечалось ранее, сложность формальной обработки текста на ЕЯ состоит прежде всего в том, что текст нельзя представить как простую совокупность слов, имеющих тот или иной смысл. Большая доля смысла текста содержится не в самих словах, а в отношениях между словами. Поэтому для более полного и точного распознавания смысла текста в развитых системах АИ помимо морфологического анализа осуществляется и автоматический синтаксический анализ текста.

Синтаксический анализ текста представляет собой исследование структуры предложения текста с целью установления синтаксических связей между членами предложения. В ходе синтаксического анализа используются результаты морфологического анализа. Основой для разработки методов синтаксического анализа систем АИ являются исследования в области математической лингвистики и опыт создания систем машинного перевода.

Результаты синтаксического анализа текста обычно представляются в виде дерева отношений между словами с указанием их типов. Например, для русского языка различают до 50 типов отношений между словами.

В начале 90-х гг. появились другие, альтернативные технологии автоматического индексирования текста. Например, технология «адаптивного распознавания образов», при которой каждая словоформа представляется в виде своего двоичного кода, который является ее «образом». При этом становится возможен так называемый нечеткий поиск, при котором можно игнорировать опечатки и искажения слов. Преимуществом этой технологии является значительное увеличение скорости индексирования и поиска информации, минимизация объема индекса. Недостатком -снижение полноты и точности поиска вследствие отсутствия семантического анализа текста, который особенно важен в случае русского языка.

Для выбора из множества слов текста информативных ключевых слов в системах АИ применяются методы статистического анализа текста. Как показывают исследования, в ЕЯ наблюдается тенденция повторять старые слова, а не использовать новые, так что 70\% словоупотреблений приходится на 20\% слов.

В основе статистических методов анализа текста лежит идея о возможности использования числовых параметров для оценки информативности лексических единиц, составляющих текст. Считается, что как очень редкие, так и очень часто встречаемые термины не могут использоваться в качестве информативных слов, а пик информативности приходится на слова со средней частотой встречаемости.

При статистическом анализе текста рассчитывают различные количественные оценки. Например, число вхождений слова в документ; общее число вхождения слова в документы, относительная частота вхождения слова в документ

Статистические методы удобны тем, что позволяют автоматически, посредством достаточно простых операций, получить сведения о данной лексической единице в документе или массиве документов. В тоже время использование только статистических методов при определении' информативности слов не всегда приводит к адекватным результатам. Например, удаление часто встречающихся терминов уменьшает полноту, а удаление редко встречающихся терминов снижает точность поиска. Поэтому статистические методы не могут в полной мере оценить информативность слов текста, а ручное индексирование по качеству всегда будет превосходить автоматическое.

В современных информационно-поисковых системах часто предусмотрено и ручное и автоматическое индексирование.

Организация работы с документами

Организация работы с документами

Обсуждение Организация работы с документами

Комментарии, рецензии и отзывы

20.5. автоматическое индексирование документальной информации: Организация работы с документами, Кудряев В.А, 1999 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Рассмотрены история развития системы государственного делопроизводства, норма-тивно-методическая база, основные понятия и терминология, общие правила работы с доку-ментами, информационные технологии обеспечения управленческой деятельности...