Читать «Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов» онлайн - страница 8

В отличие от машинного перевода разработка систем редактирования текстов еще на заре своего развития, в 60-е годы, считалась коммерчески перспективной прикладной областью. В настоящее время рынок перенасыщен подобными системами; среди их создателей существует жесткая конкуренция, поэтому при введении одним из поставщиков каких-либо новых возможностей (например, проверка стиля) остальные вынуждены вводить в свои системы нечто подобное. Одним из первых массовых нововведений стало включение в состав текстового редактора программ проверки правописания и внесения необходимых исправлений - автокорректоров. Чтобы придать своему продукту новые коммерчески перспективные свойства, создатели вынуждены все больше использовать лингвистические знания, применять методы морфологического и синтаксического анализа. На очереди - создание систем, выполняющих функции научного редактора, т.е. осуществляющих литературную и научную правку текстов, способных производить сложное автоматизированное редактирование текстов на естественном языке.

Проверка текста в таких системах может вестись в режиме "off-line" - когда формируется протокол замечаний по тексту, либо в режиме "on-line" - когда исправление ошибок ведется по мере их обнаружения (возможно, после получения соответствующего подтверждения от пользователя). При обнаружении ошибки система может предложить вариант ее исправления (при наличии нескольких вариантов - их упорядоченный список). Замечания по тексту также могут носить различный характер. Они могут быть локальными (указывается фрагмент текста с ошибкой) и глобальными (выдается диагностическое сообщение, касающееся всего текста, например: "данный текст труден для восприятия"). В третьей главе мы рассмотрим подробнее проблемы создания систем подобного рода.

1.6. Поиск информации

Не вызывает сомнений необходимость автоматизации поиска заданных текстовых фрагментов в текстах на естественном языке.

Однако часто даже при поиске информации другого рода (например, аудио- и видео-) работа на самом деле ведется с описаниями на естественном языке (например, для организации поиска фотографий необходимо снабдить каждую из них набором словесных характеристик типа "портрет, профиль, полный рост, женщина", "пейзаж, лес, осень" и т.п.).

В последних разработках классических систем поиска текста основное внимание уделяется дополнению их разнообразными средствами текстовой обработки, что приводит к расширению возможностей и облегчению работы для пользователя-непрофессионала.

Применение компьютеров не только ускоряет создание и обработку документов, но и чрезвычайно стимулирует рост их количества и объема. Очень многие пользователи регулярно сталкиваются с необходимостью быстро просматривать большой объем документов и выбирать из них действительно нужные. Эта задача возникает при работе с текстовыми базами данных, с электронной почтой, при поиске в Интернете. Сократить количество просматриваемых документов могут помочь системы категоризации. Большой поток входных документов эти системы распределяют по небольшому количеству классов. При категоризации могут учитываться как чисто внешние показатели документов (объем, расширение имени соответствующего файла и т.п.), так и их содержательные характеристики (название, фамилия автора, ключевые слова), которые могут позволить отнести текст к той или иной тематической рубрике. В последнем случае мы имеем дело с рубрицированием текстов.