ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ СБАЛАНСИРОВАННОГО ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО КОРПУСА Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

i гроглото

ISSN 2782-4543 (online) ISSN 1997-2911 (print)

Филологические науки. Вопросы теории и практики Philology. Theory & Practice

2022. Том 15. Выпуск 10. С. 3382-3386 | 2022. Volume 15. Issue 10. P. 3382-3386

Материалы журнала доступны на сайте (articles and issues available at): philology-journal.ru

RU

Экспериментальное моделирование базы данных сбалансированного лингвистического корпуса

Горожанов А. И.

Аннотация. Целью исследования является построение функционирующей экспериментальной модели реляционной базы данных для оперирования сбалансированным лингвистическим корпусом художественного произведения. Научная новизна заключается в том, что впервые в рамках гуманитарного исследования проводится моделирование базы данных лингвистического корпуса с тщательным описанием и учетом технических деталей и с опорой на положения авторской концепции профессионально ориентированного программирования. Работа состояла из трех этапов: формирования технического задания (разработана структура двух таблиц реляционной базы данных, выбран формат SOLite, предусмотрены дополнительные колонки таблиц для последующего расширения содержания исследований), написания программного кода создания и наполнения базы данных (использованы язык программирования Python, модуль обработки естественного языка spaCy) и его апробации на материале текстов трех романов Ф. Кафки «Замок», «Америка» и «Процесс» (получены три функционирующие базы данных). Результаты показали, что современные программные инструменты обработки естественного языка позволяют автоматически создавать полноценные базы данных для обработки запросов SOL, которые впоследствии возможно расширять в ручном или автоматическом режиме.

EN

Experimental Database Modelling of a Balanced Linguistic Corpus

Gorozhanov A. I.

Abstract. The research aims to build a functioning experimental model of a relational database for operating with a balanced linguistic corpus of a fiction work. Scientific novelty lies in the fact that for the first time within the framework of a humanities study, a database of a linguistic corpus is being modeled with a thorough description and taking into account technical details and based on the provisions of the author's concept of professionally oriented programming. The work involved three stages: forming a technical task (the structure of two tables of a relational database was developed, the SOLite format was selected, additional columns of the tables were provided for the subsequent expansion of the content of research), writing the source code for creating and filling the database (the Python programming language and the spaCy natural language processing module were used) and testing it based on the material of the texts of three F. Kafka's novels "The Castle", "Amerika" and "The Trial" (three functioning databases were created). The research findings have shown that modern natural language processing software tools allow one to create automatically full-fledged databases for processing SOL queries, which can be further expanded manually or automatically.

Введение

База данных (БД) является неотъемлемой частью любого лингвистического корпуса, поэтому выбор типа БД -ключевой вопрос при разработке программного обеспечения для корпусных исследований.

Обзор предметно-специальной литературы по проблеме показывает, что публикации в гуманитарных журналах затрагивают описания БД, однако при этом рассказывается не собственно о технических спецификациях, а об их языковом наполнении, использовании в рамках тех или иных проектов и т.п. (Хохлова, 2021; Mizrahi, Dickinson, 2022; Verma, Sikarvar, Yadav et al., 2022). Только единичные работы содержат технические детали, хотя и в ограниченном объеме (Лесников, 2021, с. 30; Писарик, 2021, с. 152-154).

Кроме того, в настоящее время корпусная лингвистика является динамично развивающейся областью языкознания, в частности благодаря тому, что современные компьютерные технологии позволяют оперировать большими объемами текстовых данных, для которых цифровой формат скорее первичен, чем вторичен.

Научная статья (original research article) | https://doi.org/10.30853/phil20220563

© 2022 Авторы. ООО Издательство «Грамота» (© 2022 The Authors. GRAMOTA Publishers). Открытый доступ предоставляется на условиях лицензии CC BY 4.0 (open access article under the CC BY 4.0 License): https://creativecommons.orq/Licenses/by/4.0/

Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2022. Том 15. Выпуск 10

3383

Использование готовых (типовых) технических решений уже не может в полной мере удовлетворить всех потребностей исследователей, так как лингвистические корпусы все чаще становятся мультимодальными, выходят за рамки исключительно текстовых данных и их характеристик, поэтому БД современных корпусов должны быть структурно гибкими, а процессы их построения и наполнения необходимо максимально автоматизировать, опираясь для этого на синергетический подход (здесь - равное вовлечение технического и гуманитарного компонентов на всех этапах работы).

Сказанное выше обуславливает актуальность нашего исследования.

Сформулируем задачи работы:

1. Составить техническое задание к БД, оптимальное с точки зрения как технических, так и лингвистических параметров.

2. Написать программный код для автоматической генерации БД с привлечением методов обработки естественного языка.

3. Апробировать программное приложение на аутентичном языковом материале трех романов Ф. Кафки «Замок», «Америка» и «Процесс».

Практическая значимость работы заключается в том, что ее результаты предоставят исследователям в области корпусной лингвистики широкие возможности для быстрой генерации БД сбалансированных корпусов интересующих их художественных произведений, а также могут быть использованы при подготовке учебно-методических материалов для чтения дисциплин «Цифровая трансформация в профессиональной деятельности» и «Информационно-коммуникационные технологии в научной деятельности».

Методами исследования послужили моделирование (в части разработки модели БД), эксперимент (в ходе апробации полученной БД) и анализ (в части оценки полученных результатов).

Теоретической базой исследования стали труды, посвященные применению библиотек обработки естественного языка (Ayre, Bittar, Kam et al., 2021; Jugran, Kumar, Tyagi et al., 2021; Okhapkin, Okhapkina, Iskhakova et al., 2021) и принципов концепции профессионально ориентированного программирования (Gorozhanov, Guseynova, 2020), в том числе для интерпретации художественного текста (Горожанов, Гусейнова, 2021).

Основная часть

1. Составление технического задания

Среди многообразия БД, которые можно использовать для хранилища лингвистического корпуса, выделим форматы «простого» текста (отсутствие какой-либо разметки), XML (с разметкой тегами и их атрибутами) и SQL (могут хранить текстовые данные как с разметкой, так и без нее).

В контексте нашего исследования остановимся на последнем варианте, т.к. он позволяет относительно удобно работать с большими объемами данных, достаточно легко интегрируется в оффлайн- и веб-приложения и совместим с различными языками программирования.

Из числа БД, которые позволяют работать с запросами SQL, выберем SQLite, а в качестве языка программирования - Python.

Более сложной задачей является разработка структуры БД: определение количества таблиц, характера записей в каждой таблице и установления «реляции», т.е. связующего компонента между этими таблицами.

Поскольку БД должна генерироваться автоматически, но тем не менее иметь разметку, мы воспользуемся модулем обработки естественного языка spaCy, который имеет встроенные методы разделения текста на предложения и элементарные единицы - токены, а также может вполне точно определять морфологические характеристики последних. Исходя из этого, включим в нашу модель две таблицы - для предложений и для токенов, а поскольку токены существуют только внутри предложений, то связующим элементом между таблицами станет порядковый номер предложения.

Первая таблица должна иметь следующую структуру (см. Рисунок 1).

^ Primary Foreign ,, . _ . Not _ „

Name Datatype „ „ Unique Check ...... Collate

JV Key Key ^ NULL

1 id integer NULL

2 sentnum integer NULL

3 senttext text ® NULL

4 sentoptionOI text "NONE"

5 sentoption02 text 'NONE'

6 sentoption03 text "NONE"

7 sentoption04 text "NONE"

8 sentoption05 text "NONE"

Рисунок 1. Структура таблицы предложений

Из восьми колонок таблицы первая генерируется БД автоматически а остальные должны быть добавлены программным способом. Колонка sentnum содержит номер предложения и представлена целочисленным

3384

Прикладная и математическая лингвистика

типом данных, senttext предназначена для текста предложения (это текстовые данные). Следующие опциональные колонки для текстовых данных зарезервированы для возможного расширения характеристик предложений и в ходе эксперимента оставлены пустыми.

Таблица токенов получила следующий вид (см. Рисунок 2).

Name

Data type

Primary Foreign

Key

Key

Unique Check Collate

M NULL

1 id integer

2 tokennum integer

3 sent_num integer

4 tokentext text

5 tokenpos text

6 tokenlemma text

7 tokenattr text

8 tokenoptionOI text

9 tokenoption02 text

10 tokenoption03 text

11 tokenoption04 text

12 tokenoption05 text

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

'NONE'

'NONE'

'NONE'

'NONE'

'NONE'

Рисунок 2. Структура таблицы токенов

Колонка так же как и в первой таблице, заполняется автоматически, tokennum - это абсолютный номер токена в БД, sent_num - это номер предложения, в которое входит текущий токен. Все три колонки имеют целочисленные данные. Колонка tokentext содержит текст токена, tokenpos - это код части речи токена, tokenlemma - это исходная форма токена (например, инфинитив для глагола), а tokenattr предназначается для морфологических характеристик токена. Остальные пять колонок потенциально могут быть заполнены какими-либо другими характеристиками.

С целью придания БД гибкости для большинства колонок не прописывается обязательное условие иметь наполнение, поскольку spaCy не предусматривает всех характеристик для всех частей речи, к которым, например, этот модуль относит и знаки препинания.

2. Разработка программного приложения

Перед преобразованием текстовых файлов романов Ф. Кафки с помощью программы на Python необходимо было преобразовать их к так называемому «нормальному» виду, чтобы парсер spaCy не выделил в качестве отдельных токенов скопления пробелов. С этой целью все тексты романов были превращены в один абзац, который не содержал знаков переноса строки и серий из двух и более пробелов.

После генерации БД и двух пустых таблиц согласно требованиям технического задания и подключения модуля spaCy программа инициализировала цикл for, в котором по очереди перебирались все токены заданного текста. Набор вложенных проверок if - elif - else следил за тем, чтобы соблюдалась нумерация текущего предложения и все предложения по очереди записывались в первую таблицу. Если очередной токен оказывался началом предложения или одновременно и началом, и концом предложения, то счетчик предложений прибавлял единицу.

Благодаря использованию модуля spaCy код программы занял немногим менее 100 строк (см. Листинг 1).

Листинг 1. Фрагмент кода программы - цикл for

# Счетчик предложений counterSent = 1

# Цикл для перебора каждого токена for token in doc:

# Все кавычки в лемме заменяются на описательные слова if token.text == "'":

lemma = "quote" elif token.text == '"':

lemma = "doublequote" else:

lemma = token.lemma_

# Подключение к базе данных

conn = sqlite3.connect("amerikasql.db")

if token.is_sent_start:

conn.execute( ""INSERT INTO sents VALUES(NULL, %d, '%s', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL)" % (counterSent, token.sent))

Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2022. Том 15. Выпуск 10

3385

conn.commit()

conn.execute(""INSERT INTO tokens VALUES(NULL, %d, %d, '%s', '%s', '%s', '%s', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL)" % (token.i, counterSent, token.text, token.pos_, lemma, token.morph)) conn.commit()

if token.is_sent_end: counterSent += 1

elif token.is_sent_end:

conn.execute("INSERT INTO tokens VALUES(NULL, %d, %d, '%s', '%s', '%s', '%s', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL)" % (token.i, counterSent, token.text, token.pos_, lemma, token.morph)) conn.commit()

counterSent += 1

else:

conn.execute("INSERT INTO tokens VALUES(NULL, %d, %d, '%s', '%s', '%s', '%s', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL)" % (token.i, counterSent, token.text, token.pos_, lemma, token.morph)) conn.commit()

conn.close()

3. Апробация программного приложения Далее созданная программа была экспериментально апробирована на текстах трех романов Ф. Кафки. Приведем несколько первых записей обеих таблиц БД для романа «Замок» (см. Рисунки 3 и 4).

id sentnum senttext sentoptionOI sentopt

1 1 Es war spät abends, als K ankam. NULL NUl

2 2 Das Dorf lag in tiefem Schnee. NULL NUl

3 3 Vom Schloßberg war nichts zu sehen, Neb... NULL NUL

4 4 Lange stand K auf der Holzbrücke, die von ... NULL NUl

5 5 Dann ging er, ein Nachtlager suchen; NULL NUl

6 6 im Wirtshaus war man noch wach, der Wirt... NULL NUl

7 7 K war damit einverstanden. NULL NUl

8 8 Einige Bauern waren noch beim Bier, aber... NULL NUl

9 9 Warm war es, die Bauern waren still, ein we... NULL NUl

10 10 Aber kurze Zeit darauf wurde er schon gew... NULL NUl

11 11 Ein junger Mann, städtisch angezogen, mit... NULL NUl

12 12 Die Bauern waren auch noch da, einige hat... NULL NUl

13 13 Der junge Mensch entschuldigte sich sehr... NULL NUl

14 14 Niemand darf das ohne gräfliche Erlaubnis. NULL NUl

15 15 Sie aber haben eine solche Erlaubnis nicht... NULL NUl

Рисунок 3. Первые 15 записей таблицы предложений для романа «Замок»

Иллюстрация показывает, что spaCy определил предложения более-менее корректно. Видимым исключением является разделение предложения по точке с запятой (предложения 5 и 6). С другой стороны, встроенный анализатор spaCy выделил наличие различных основ и именно поэтому принял такое решение. Для нас важно, что на иллюстрации и во всех 5404 записях таблицы колонки id и sentnum синхронизированы по значениям. Это доказывает, что счетчик предложений сработал точно.

1с1 кеппи 'п1:_пи 1:океп1ех1 ^кепроБ 1:океп1етта 1окепаиг 1:о1

Hl 0 1 Es PRON ich Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|P...

2 1 1 war AUX sein Mood = lnd|Number=Sing|Person=3|Tense...

3 2 1 spät ADV spät Degree=Pos

4 3 1 abends ADV abends

5 4 1 , PUNCT

6 5 1 als ADP als

7 6 1 K PROPN K Case=Nom|Number=Sing

8 7 1 ankam VERB ankommen Mood = lnd|Number=Sing|Person=3|Tense...

9 8 1 . PUNCT

10 9 2 Das DET der Case=Nom|Definite=Def|Gender=Neut|Nu...

11 10 2 Dorf NOUN Dorf Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing

12 11 2 lag VERB liegen Mood = lnd|Number=Sing|Person=3|Tense...

13 12 2 in ADP in

14 13 2 tiefem ADJ tief Case=Dat|Degree=Pos|Gender=Masc|Num...

15 14 2 Schnee NOUN Schnee Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing

16 15 2. PUNCT

-1 "7 1 с T \ /„ ™ Л n»n w__ „ „ — ni^-t-l/" Л « м„. .4-1141. . ™ l____r:__

Рисунок 4. Первые 15 записей таблицы токенов для романа «Замок»

Таблица токенов также оказалась заполненной достаточно точно. Номера предложений, в которые входят токены, отобразились корректно. Морфологические признаки токенов (при их наличии) отобразились

3386

Прикладная и математическая лингвистика

как единый текст с разделителем между отдельными признаками. Нумерация токенов в тексте отличается от id по той причине, что spaCy нумерует токены от нуля, а не от единицы.

В результате для романа «Замок» БД составилась из 5404 записей таблицы предложений и 131943 записей таблицы токенов при общем объеме БД 8,35 МБ. Для романов «Процесс» и «Америка» эти показатели составили 3753, 86933, 5,57 МБ и 4025, 100230, 6,45 МБ соответственно. Автоматическая генерация каждой БД заняла около 45 минут.

Заключение

Проанализировав результаты исследования, мы пришли к выводу о том, что разработанная экспериментальная модель реляционной БД, во-первых, была успешно реализована и, во-вторых, структура базы данных проявляет себя как гибкая в плане последующей работы.

Погрешности spaCy в отношении разделения текста на предложения могут быть нивелированы выводом при поиске последовательностей предложений, а не одиночных записей первой таблицы, для того чтобы пользователь смог «вручную» зафиксировать текстовый массив и работать с широким контекстом.

Предусмотренные дополнительные колонки таблиц могут быть использованы для внесения пользователями неформализованных характеристик (стилистических, семантических, прагматических, просодических и пр.).

В качестве перспективы исследования обозначим апробацию созданной модели на материале других языков, а также разработку и апробацию графического интерфейса - корпусного менеджера - для удобной обработки запросов БД.

Источники | References

1. Горожанов А. И., Гусейнова И. А. Прикладные аспекты анализа и интерпретации текстов (на материале немецкого и русского языков). Казань: Бук, 2021.

2. Лесников С. В. Формирование гипертекстового корпуса учебных словарей русского языка // Филологические науки. Научные доклады высшей школы. 2021. № 4. DOI: 10.20339/PhS.4-21.027

3. Писарик О. И. Принципы разработки базы данных подъязыка предметной области «Строительство» // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2021. № 5 (847). DOI: 10.52070/2542-2197_2021_5_847_150

4. Хохлова М. В. Атрибутивные коллокации в золотом стандарте сочетаемости русского языка и их представление в словарях и корпусах текстов // Вопросы лексикографии. 2021. № 21. DOI: 10.17223/22274200/21/2

5. Ayre K., Bittar A., Kam J., Verma S., Howard L. M., Dutta R. Developing a Natural Language Processing Tool to Identify Perinatal Self-Harm in Electronic Healthcare Records // PLoS ONE. 2021. No. 16 (8). DOI: 10.1371/ journal.pone.0253809

6. Gorozhanov A. I., Guseynova I. A. Programming for Specific Purposes in Linguistics: A New Challenge for the Humanitarian Curricula // Training, Language and Culture. 2020. Vol. 4. No. 4. DOI: 10.22363/2521-442X-2020-4-4-23-38

7. Jugran S., Kumar A., Tyagi B. S., Anand V. Extractive Automatic Text Summarization Using SpaCy in Python NLP // 2021 International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering, ICACITE

2021. Greater Noida, 2021. DOI: 10.1109/ICACITE51222.2021.9404712

8. Mizrahi M., Dickinson M. A. Philosophical Reasoning about Science: A Quantitative, Digital Study // Synthese.

2022. Vol. 200. No. 2. DOI: 10.1007/s11229-022-03670-6

9. Okhapkin V. P., Okhapkina E. P., Iskhakova A. O., Iskhakov A. Y. Constructing of Semantically Dependent Patterns Based on SpaCy and StanfordNLP Libraries // Communications in Computer and Information Science (in Books). 2021. Vol. 1395. DOI: 10.1007/978-981-16-1480-4_45

10. Verma A., Sikarvar V., Yadav H., Jaganathan R., Kumar P. Shabd: A Psycholinguistic Database for Hindi // Behavior Research Methods. 2022. Vol. 54. No. 2. DOI: 10.3758/s13428-021-01625-2

Информация об авторах | Author information

RU

EN

Горожанов Алексей Иванович1, д. филол. н., доц. 1 Московский государственный лингвистический университет

Gorozhanov Alexey Ivanovich1, Dr

1 Moscow State Linguistic University

1 a_gorozhanov@mail.ru

Информация о статье | About this article

Дата поступления рукописи (received): 04.09.2022; опубликовано (published): 10.10.2022.

Ключевые слова (keywords): реляционная база данных; корпусная лингвистика; профессионально ориентированное программирование; SOLite; spaCy; relational database; corpus linguistics; professionally oriented programming.