Компьютерная лингвистика и формальные модели языка. Лингвистическая информатика

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Информатика»

по теме: «Компьютерная лингвистика»

ВВЕДЕНИЕ

1. Место и роль компьютерной лингвистики в лингвистических исследованиях

2. Современные интерфейсы компьютерной лингвистики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Введение

В жизни современного общества важную роль играют автоматизированные информационные технологии. С течением времени их значение непрерывно возрастает. 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.

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. 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. Данная работа посвящена построению оптимального компьютерного интерфейса средствами компьютерной лингвистики при проведении лингвистических исследований.

В современном мире при проведении различных лингвистических исследований все более активно используется компьютерная лингвистика.

Компьютерная лингвистика – это область знаний, связанная c 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 и, в частности, задач автоматического обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ, автоматического анализа и синтеза устной речи, автоматического перевода текстов с одних языков на другие, общения с ЭВМ на естественном языке, автоматической классификации и индексирования текстовых документов, их автоматического реферирования, поиска документов в полнотекстовых базах данных.

Лингвистические средства, создаваемые и применяемые в компьютерной лингвистике, можно условно разделить на две части: декларативную и процедурную. К декларативной части относятся словари единиц языка и речи, тексты и различного рода грамматические таблицы, к процедурной части – средства манипулирования единицами языка и речи, текстами и грамматическими таблицами. Компьютерный интерфейс относится к процедурной части компьютерной лингвистики.

Успех в решении прикладных задач компьютерной лингвистики зависит, прежде всего, от полноты и точности представления в памяти ЭВМ декларативных средств и от качества процедурных средств. На сегодняшний день необходимый уровень решения этих задач пока еще не достигнут, хотя работы в области компьютерной лингвистики ведутся во всех развитых странах мира (Россия, США, Англия, Франция, Германия, Япония и др.).

Тем не менее, можно отметить серьезные научные и практические достижения в области компьютерной лингвистики. Так в ряде стран(Россия, США, Япония, и др.) построены экспериментальные и промышленные системы машинного перевода текстов с одних языков на другие, построен ряд экспериментальных систем общения с ЭВМ на естественном языке, ведутся работы по созданию терминологических банков данных, тезаурусов, двуязычных и многоязычных машинных словарей (Россия, США, Германия, Франция и др.), строятся системы автоматического анализа и синтеза устной речи (Россия, США, Япония и др.), ведутся исследования в области построения моделей естественных языков.

Важной методологической проблемой прикладной компьютерной лингвистики является правильная оценка необходимого соотношения между декларативной и процедурной компонентами систем автоматической обработки текстовой информации. Чему отдать предпочтение: мощным вычислительным процедурам, опирающимся на относительно небольшие словарные системы с богатой грамматической и семантической информацией, или мощной декларативной компоненте при относительно простых компьютерных интерфейсах? Большинство ученых считают что, второй путь предпочтительнее. Он быстрее приведет к достижению практических целей, так как при этом меньше встретится тупиков и трудно преодолимых препятствий и здесь можно будет в более широких масштабах использовать ЭВМ для автоматизации исследований и разработок.

Необходимость мобилизации усилий, прежде всего, на развитии декларативной компоненты систем автоматической обработки текстовой информации подтверждается полувековым опытом развития компьютерной лингвистики. Ведь здесь, несмотря на бесспорные успехи этой науки, увлечение алгоритмическими процедурами не принесло ожидаемого успеха. Наступило даже некоторое разочарование в возможностях процедурных средств.

В свете вышеизложенного, представляется перспективным такой путь развития компьютерной лингвистики, когда основные усилия будут направлены на создание мощных словарей единиц языка и речи, изучение их семантико-синтаксической структуры и на создание базовых процедур морфологического, семантико-синтаксического и концептуального анализа и синтеза текстов. Это позволит в дальнейшем решать широкий спектр прикладных задач.

Перед компьютерной лингвистикой стоят, прежде всего, задачи лингвистического обеспечения процессов сбора, накопления, обработки и поиска информации. Наиболее важными из них являются:

1. Автоматизация составления и лингвистической обработки машинных словарей;

2. Автоматизация процессов обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ;

3. Автоматическое индексирование документов и информационных запросов;

4. Автоматическая классификация и реферирование документов;

5. Лингвистическое обеспечение процессов поиска информации в одноязычных и многоязычных базах данных;

6. Машинный перевод текстов с одних естественных языков на другие;

7. Построение лингвистических процессоров, обеспечивающих общение пользователей с автоматизированными интеллектуальными информационными системами (в частности, с экспертными системами) на естественном языке, или на языке, близком к естественному;

8. Извлечение фактографической информации из неформализованных текстов.

Подробно остановимся на проблемах, наиболее относящихся к теме исследования.

В практической деятельности информационных центров есть необходимость решения задачи автоматизированного обнаружения и исправления ошибок в текстах при их вводе в ЭВМ. Эта комплексная задача может быть условно расчленена на три задачи – задачи орфографического, синтаксического и семантического контроля текстов. Первая из них может быть решена с помощью процедуры морфологического анализа, использующей достаточно мощный эталонный машинный словарь основ слов. В процессе орфографического контроля слова текста подвергаются морфологическому анализу, и если их основы отождествляются с основами эталонного словаря, то они считаются правильными; если не отождествляются, то они в сопровождении микроконтекста выдаются на просмотр человеку. Человек обнаруживает и исправляет искаженные слова, а соответствующая программная система вносит эти исправления в корректируемый текст.

Задача синтаксического контроля текстов с целью обнаружения в них ошибок существенно сложнее задачи их орфографического контроля. Во-первых, потому, что она включает в свой состав и задачу орфографического контроля как свою обязательную компоненту, а, во-вторых, потому, что проблема синтаксического анализа неформализованных текстов в полном объеме еще не решена. Тем не менее, частичный синтаксический контроль текстов вполне возможен. Здесь можно идти двумя путями: либо составлять достаточно представительные машинные словари эталонных синтаксических структур и сравнивать с ними синтаксические структуры анализируемого текста; либо разрабатывать сложную систему правил проверки грамматической согласованности элементов текста. Первый путь нам представляется более перспективным, хотя он, конечно, не исключает и возможности применения элементов второго пути. Синтаксическая структура текстов должна описываться в терминах грамматических классов слов (точнее – в виде последовательностей наборов грамматической информации к словам).

Задачу семантического контроля текстов с целью обнаружения в них смысловых ошибок следует отнести к классу задач искусственного интеллекта. В полном объеме она может быть решена только на основе моделирования процессов человеческого мышления. При этом, по-видимому, придется создавать мощные энциклопедические базы знаний и программные средства манипулирования знаниями. Тем не менее, для ограниченных предметных областей и для формализованной информации эта задача вполне разрешима. Она должна ставиться и решаться как задача семантико-синтаксического контроля текстов.

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.

На филфаке Высшей школы экономики запускается новая магистерская программа, посвященная компьютерной лингвистике: тут ждут абитуриентов с гуманитарным и математическим базовым образованием и всех, кому интересно решать задачи в одной из самых перспективных отраслей науки. Ее руководитель Анастасия Бонч-Осмоловская рассказала «Теориям и практикам», что такое компьютерная лингвистика, почему роботы не заменят человека и чему будут учить в магистратуре ВШЭ по компьютерной лингвистике.

Эта программа - чуть ли не единственная такого рода в России. А вы где сами учились?

Я училась в МГУ на отделении теоретической и прикладной лингвистики филологического факультета. Попала туда не сразу, сначала поступила на русское отделение, но потом всерьез увлеклась лингвистикой, и меня привлекла атмосфера, которая остается на кафедре сих пор. Самое главное там - хороший контакт между преподавателями и студентами и их взаимная заинтересованность.

Когда у меня родились дети и надо было зарабатывать на жизнь, я пошла в сферу коммерческой лингвистики. В 2005 году было не очень понятно, что представляет из себя эта область деятельности как таковая. Я работала в разных лингвистических фирмах: начинала с небольшой фирмы при сайте Public.ru - это такая библиотека СМИ, там я начала заниматься лингвистическими технологиями. Потом год работала в Роснанотехе, где была идея сделать аналитических портал, чтобы данные на нем автоматически структурировались. Потом я руководила лингвистическим отделом в компании «Авикомп» - это уже серьезное производство в области компьютерной лингвистики и семантических технологий. Параллельно я вела курс по компьютерной лингвистике в МГУ и старалась сделать его более современным.

Два ресурса для лингвиста: - сайт, созданный лингвистами для научных и прикладных исследований, связанных с русским языком. Это модель русского языка, представленная с помощью огромного массива текстов разных жанров и периодов. Тексты снабжены лингвистической разметкой, с помощью которой можно получать информацию о частотности тех или иных языковых явлений. Ворднет - огромная лексическая база английского языка, главная идея Ворднета - связать в одну большую сеть не слова, но их смыслы. Ворднет можно скачивать и использовать для собственных проектов.

А чем занимается компьютерная лингвистика?

Это максимально междисциплинарная область. Тут самое главное понимать, что творится в электронном мире и кто тебе поможет сделать конкретные вещи.

Нас окружает очень большое количество дигитальной информации, существует множество бизнес-проектов, успех которых зависит от обработки информации, эти проекты могут относиться к сфере маркетинга, политики, экономики и чего угодно. И очень важно уметь обращаться с этой информацией эффективно - главное не только быстрота обработки информации, но и легкость, с которой ты можешь, отсеяв шум, достать те данные, которые тебе нужны, и создать из них цельную картину.

Раньше с компьютерной лингвистикой были связаны какие-то глобальные идеи, например: люди думали, что машинный перевод заменит человеческий, вместо людей будут работать роботы. Но сейчас это кажется утопией, и машинный перевод используется в поисковых системах для быстрого поиска на незнакомом языке. То есть сейчас лингвистика редко занимается абстрактными задачами - в основном какими-то маленькими штучками, которые можно вставить в большой продукт и на этом заработать.

Одна из больших задач современной лингвистики - семантический web, когда поиск происходит не просто по совпадению слов, а по смыслу, а все сайты так или иначе размечены по семантике. Это может быть полезно, например, для полицейских или медицинских отчетов, которые пишутся каждый день. Анализ внутренних связей дает много нужной информации, а читать и считать это вручную невероятно долго.

В двух словах, у нас есть тысяча текстов, надо разложить их по кучкам, представить каждый текст в виде структуры и получить таблицу, с которой уже можно работать. Это называется обработка неструктурированной информации. С другой стороны, компьютерная лингвистика занимается, например, созданием искусственных текстов. Есть такая компания, которая придумала механизм генерации текстов на темы, на которые человеку писать скучно: изменение цен на недвижимость, прогноз погоды, отчет о футбольных матчах. Заказывать человеку эти тексты гораздо дороже, притом компьютерные тексты на такие темы написаны связным человеческим языком.

Разработками в области поиска неструктурированной информации в России активно занимается «Яндекс», «Лаборатория Касперского» нанимает исследовательские группы, которые изучают машинное обучение. Кто-то на рынке пытается придумать что-то новое в области компьютерной лингвистики?

**Книги по компьютерной лингвистике:**

Daniel Jurafsky, Speech and Language Processing

Кристофер Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хайнрих Шютце, «Введение в информационный поиск»

Яков Тестелец, «Введение в общий синтаксис»

Большинство лингвистических разработок является собственностью больших компаний, практически ничего нельзя найти в открытом доступе. Это тормозит развитие отрасли, у нас нет свободного лингвистического рынка, коробочных решений.

Кроме того, не хватает полноценных информационных ресурсов. Есть такой проект, как Национальный корпус русского языка . Это один из лучших национальных корпусов в мире, который стремительно развивается и открывает невероятные возможности по научным и прикладным исследованиям. Разница примерно как в биологии - до ДНК-исследований и после.

Но многие ресурсы не существуют на русском языке. Так, нет аналога такому замечательному англоязычному ресурсу, как Framenet - это такая концептуальная сеть, где формально представлены все возможные связи какого-то конкретного слова с другими словами. Например, есть слово «летать» - кто может летать, куда, с каким предлогом употребляется это слово, с какими словами оно сочетается и так далее. Этот ресурс помогает связать язык с реальной жизнью, то есть проследить, как ведет себя конкретное слово на уровне морфологии и синтаксиса. Это очень полезно.

В компании Avicomp сейчас разрабатывается плагин для поиска близких по содержанию статей. То есть если вас заинтересовала какая-то статья, вы можете оперативно посмотреть историю сюжета: когда тема возникла, что писалось и когда был пик интереса к этой проблеме. Например, с помощью этого плагина можно будет, оттолкнувшись от статьи, посвященной событиям в Сирии, очень быстро увидеть, как в течение последнего года развивались там события.

Как будет построен процесс обучения в магистратуре?

Обучение в Вышке организовано по отдельным модулям - как в западных университетах. Студенты будут разделены на маленькие команды, мини-стартапы - то есть на выходе мы должны получить несколько готовых проектов. Мы хотим получить реальные продукты, которые потом откроем людям и оставим в открытом доступе.

Кроме непосредственных руководителей проектов студентов, мы хотим найти им кураторов из числа их потенциальных работодателей - из того же «Яндекса», например, которые тоже будут играть в эту игру и давать студентам какие-то советы.

Я надеюсь, что в магистратуру придут люди из самых разных областей: программисты, лингвисты, социологи, маркетологи. У нас будет несколько адаптационных курсов по лингвистике, математике и программированию. Потом у нас будет два серьезных курса по лингвистике, и они будут связаны с самыми актуальными лингвистическими теориями, мы хотим, чтобы наши выпускники были в состоянии читать и понимать современные лингвистические статьи. То же самое и с математикой. У нас будет курс, который будет называться «Математические основания компьютерной лингвистики», где будут излагаться те разделы математики, на которых зиждется современная компьютерная лингвистика.

Для того чтобы поступить в магистратуру, нужно сдать вступительный экзамен по языку и пройти конкурс портфолио.

Кроме основных курсов будут линейки предметов по выбору Мы запланировали несколько циклов - два из них ориентированы на более глубокое изучение отдельных тем, к которым относятся, например, машинный перевод и корпусная лингвистика, и, а один, наоборот, связан со смежными областями: такими как, социальные сети, машинное обучение или Digital Humanities - курс, который как мы надеемся, будем прочитан на английском языке.

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

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА (калька с английского computational linguistics), одно из направлений прикладной лингвистики, в котором для исследования языка и моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях и проблемных сферах разрабатываются и используются компьютерные программы, компьютерные технологии организации и обработки данных. С другой стороны, это область применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных с ней дисциплинах. Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в европейских исследованиях в 1960-х годах. Поскольку английское прилагательное computational может переводиться и как «вычислительный», в литературе встречается также термин «вычислительная лингвистика», однако в отечественной науке он приобретает более узкое значение, приближающееся к понятию «квантитативная лингвистика».

Часто к компьютерной лингвистике относят термин «квантитативная лингвистика», который характеризует междисциплинарное направление в прикладных исследованиях, где в качестве основного инструмента изучения языка и речи используются количественные или статистические методы анализа. Иногда квантитативная (или количественная) лингвистика противопоставляется комбинаторной лингвистике. В последней доминирующую роль занимает «неколичественный» математический аппарат - теория множеств, математическая логика, теория алгоритмов и т. д. С теоретической точки зрения использование статистических методов в языкознании позволяет дополнить структурную модель языка вероятностным компонентом, т. е. создать теоретическую структурно-вероятностную модель, обладающую значительным объяснительным потенциалом. В прикладной области квантитативная лингвистика представлена, прежде всего, использованием фрагментов этой модели, используемых для лингвистического мониторинга функционирования языка, дешифровки кодированного текста, авторизации/атрибуции текста и т. п.

Термин «компьютерная лингвистика» и проблематика этого направления часто связываются с моделированием общения, и прежде всего - с обеспечением взаимодействия человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке (для этого создаются специальные системы обработки естественного языка), а также с теорией и практикой информационно-поисковых систем (ИПС). Обеспечение общения человека с ЭВМ на естественном языке иногда обозначается термином «обработка естественного языка» (перевод с английского языка термина Natural Language Processing). Это направление компьютерной лингвистики возникло в конце 1960-х годов за рубежом и развивалось в рамках научно-технологической дисциплины, именуемой искусственным интеллектом (работы Р. Шенка, М. Лебовица, Т. Винограда и др.). По своему смыслу словосочетание «обработка естественного языка» должно охватывать все области, в которых компьютеры используются для обработки языковых данных. На практике, однако, закрепилось более узкое понимание термина - разработка методов, технологий и конкретных систем, обеспечивающих общение человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке.

К компьютерной лингвистике в определённой 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 (смотри Гутенберг).

К компетенции компьютерной лингвистики относится и автоматический перевод.

В рамках компьютерной лингвистики возникло и сравнительно новое, активно развивающееся с 1980-90-х годов направление - корпусная лингвистика, где разрабатываются общие принципы построения лингвистических корпусов данных (в частности, корпусов текстов) с использованием современных компьютерных технологий. Корпуса текстов - это коллекции специально подобранных текстов книг, журналов, газет и т.д., перенесённые на машинные носители и предназначенные для автоматической обработки. Один из первых корпусов текстов был создан для американского варианта английского языка в Брауновском университете (так называемый Брауновский корпус) в 1962-63 под руководством У. Френсиса. В России с начала 2000-х годов в Институте русского языка имени В. В. Виноградова РАН разрабатывается Национальный корпус русского языка, состоящий из представительной выборки русскоязычных текстов объёмом порядка 100 миллионов словоупотреблений. Кроме собственно конструирования корпусов данных, корпусная лингвистика занимается созданием компьютерных инструментов (компьютерных программ), предназначенных для извлечения разнообразной информации из текстовых корпусов. С точки зрения пользователя, к корпусам текстов предъявляются требования представительности (репрезентативности), полноты и экономичности.

Компьютерная лингвистика активно развивается и в России, и за рубежом. Поток публикаций в этой области очень велик. Кроме тематических сборников, в США с 1984 ежеквартально выходит журнал «Computational Linguistics» («Компьютерная лингвистика»). Большую организационную и научную работу проводит Ассоциация по компьютерной лингвистике (The Association for Computational Linguistics), которая имеет региональные структуры по всему миру (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции КОЛИНТ (в 2008 конференция проходила в Манчестере). Основные направления компьютерной лингвистики обсуждаются также на ежегодной международной конференции «Диалог», организуемой Российским НИИ искусственного интеллекта, филологическим факультетом МГУ, Яндексом и рядом других организаций. Соответствующая проблематика широко представлена также на международных конференциях по искусственному интеллекту разных уровней.

Лит.: Звегинцев В. А. Теоретическая и прикладная лингвистика. М., 1968; Пиотровский Р. Г., Бектаев К. Б., Пиотровская А. А. Математическая лингвистика. М., 1977; Городецкий Б. Ю. Актуальные проблемы прикладной лингвистики // Новое в зарубежной лингвистике. М., 1983. Вып. 12; Кибрик А. Е. Прикладная лингвистика // Кибрик А. Е. Очерки по общим и прикладным вопросам языкознания. М., 1992; Kennedy G. An introduction to corpus linguistics. L., 1998; Bolshakov I.А., Gelbukh А. Computational linguistics: models, resources, applications. Мех., 2004; Национальный корпус русского языка: 2003-2005. М., 2005; Баранов А. Н. Введение в прикладную лингвистику. 3-е изд. М., 2007; Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. М., 2008. Вып. 7.

Предыдущая статья: Чему равна скорость света Следующая статья: Углерод — характеристика элемента и химические свойства