CC BY
76
Подводя итог, следует отметить, что в данной работе предложен метод разработки ПС. Этот метод основан на трех гибких методах разработки: гибком моделировании, экстремальном программировании и разработке, ведомой функциями. Гибкое моделирование позволяет эффективно создавать архитектуру ПС в условиях изменяющихся требований, причем получаемые модели носят концептуальный характер. Детальная же архитектура создается автоматически как прямое отображение требований в компоненты ПС. Для качественной реализации этих компонентов используются приемы и подходы экстремального программирования. Разработка, ведомая функциями, позволяет управлять созданием ПС. Предлагаемый метод определяет наличие трех этапов при создании ПС: инициации, этапа итераций и сопровождения. Итеративная разработка составляет основу предлагаемого метода, причем выделяются итерации с поставкой ПС заказчику и внутренние итерации. Однако метод разработки требует наличия не только структурированных методов и подходов,
но также определения ролей команды, которая его реализует. В данной работе была предложена модель ролей команды разработчика, состоящая из менеджера продукта, менеджера проекта, программиста и тестировщика. Практическое применение предложенного в данной работе метода позволит эффективно создавать качественное ПС в условиях неясных и постоянно изменяющихся требований, когда сроки реализации малы и ресурсы проекта ограничены.
Список литературы
1. Hunt J. Agile Software Construction - Springer-Verlag London Limited, 2006, 254 p.
2. Palmer S.R., Felsing J.M. A Practical Guide to Feature-Driven Development - Prentice Hall, 2002, 304 p.
3. Boehm B. Get Ready for Agile Methods, with Care // IEEE Software Development - Jan 2002, p. 64 - 69.
4. Бахтизин В.В., Неборский С.Н. Создание управляемой программной архитектуры // Программные продукты и системы - № 3. - 2006. - С. 2 - 5.
5. Вигерс К. Разработка требований к программному обеспечению. - Издат.-торг.дом «Русская Редакция», 2004.
МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ТЕКСТОВ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ
(Работа поддерживалась компанией Яндекс, грант .№102903)
М.В. Киселев, к.т.н. («Megaputer Intelligence», г. Москва); М.М. Шмулевич (МФТИ); А.И. Эрлих, д.т.н. (ВЦ РАН, г. Москва)
Объем массивов текстовых документов в научной сфере, бизнесе и других областях человеческой деятельности неуклонно растет. Этим обусловливается растущий интерес к методам автоматической текстовой кластеризации. В ряде методов кластеризации текстовых документов используются древовидные структуры, при этом часто применяется подход BoW, в котором текст рассматривается как неупорядоченный набор начальных форм слов, входящих в него (Bag of Words).
Ни один из существующих основных методов автоматической кластеризации текстов не обладает набором свойств, необходимых для быстрого и эффективного решения кластеризационных задач, в частности, иерархической кластеризации новостей [2].
Одним из перспективных направлений повышения эффективности работы алгоритмов, использующих древовидные структуры для кластеризации текстов, является расширение пространства правил, находящихся в узлах деревьев.
Помимо унитарных правил, отвечающих наличию в тексте одного определенного терма, при формировании таких древовидных структур возможно учитывать агрегированные правила, построенные на основе статистических и семантических характеристик всей совокупности выделяемых из текстовых документов термов. Предложим один из таких методов, названный островной кластеризацией. Алгоритм основан на использовании статистической меры корреляции встречаемости в текстах термов, ха-
рактеризующихся значимым превышением их частот над средним уровнем.
Начальная часть алгоритма состоит в построении так называемого графа корреляций термов. Этот граф задается матрицей парных корреляций булевых переменных а1р, отражающих наличие терма 1 в документе р, так что связь между термами 1 и j считается существующей при достаточно сильной (больше пороговой) корреляции между переменными а( и ар. Степень корреляции между термами 1 и j определяется следующим образом. Пусть п - общее количество термов во всех документах; п1 - количество термов в документах, в которых встречается терм 1. Обозначим общее число термов j во всех текстах как ]Ч|, а количество термов j в документах, содержащих терм 1, как Если принять гипотезу, что термы 1 и j распределены в документах независимо друг от друга, то вероятность того, что в документах, содержащих терм 1, окажется N¡1 или более термов j - это вероятность получения не менее ] успехов в серии из N испытаний при вероятности успеха одного испы-
I, равной — /— то есть PB(Njj,Nj,—L), где
N
Рв (п,]р) = X Ь(1;]р), Ь - функция биномиального
1=п
распределения.
Вероятность р-=) может быть принята в качестве основы для расчета меры корреляции
между термами i и j: чем она меньше, тем более коррелированны эти термы. Однако величина pj все же не совсем подходит для описания силы связи термов i и j, в частности, потому, что она, как легко видеть, не симметрична: Pij^Pji. Поэтому в качестве меры корреляции термов принимается величина pj =
=max(Pij,Pji) , а в программной реализации алгоритма выбирается определенное пороговое значение вероятности, определяющей достоверность связи межу термами.
Рассматриваемый метод удовлетворяет основным свойствам, которыми должна обладать процедура кластерного анализа для того, чтобы быть практически применимой к кластеризации больших массивов текстов вообще и к анализу динамики тематической структуры потока новостей в частности:
• интерпретируемость найденных кластеров в терминах смысла содержания относящихся к ним документов;
• статистическая значимость группирования текстов в кластеры;
• возможность отнесения документа более чем к одному кластеру;
• не более чем логлинейный рост времени работы кластеризатора с увеличением количества текстов;
• минимальная (а лучше вообще отсутствующая) настройка со стороны пользователя.
Рассматриваемый алгоритм может быть комбинирован с алгоритмом выделения из текстов содержащихся в них сущностей. Выделенные сущности используются для формирования решающих правил при построении деревьев решений. Задача выделения блоков структурированной информации (сущностей) из текстовых документов впервые была выделена как отдельная задача text mining в 1995 году [1]. За прошедшие с того времени годы было разработано несколько различных алгоритмов выделения сущностей. Работа любого такого алгоритма заключается в том, что на вход подается текст, написанный на естественном языке, а на выходе формируется информация, соответствующая заранее определенным паттернам, в структурированном виде.
Простейшими видами сущностей являются имена, даты, названия организаций, географические названия. Для их выделения используем регулярные выражения. После выделения сущностей происходит их нормализация, занесение в таблицу сущностей и включение соответствующих им правил в список правил для кластеризации. При этом одним из фла-
гов (признаков) сущностей является их тип, что дает возможность исследовать влияние на результаты кластеризации включения в набор правил сущностей различных типов.
Помимо регулярных выражений, для выделения сущностей в алгоритме используются тезаурус WordNet и набор словарей.
Одна из важнейших областей применения метода автоматической кластеризации текстов с помощью выделения стандартных сущностей и учета совместной встречаемости в документах ключевых терминов - анализ динамики тематической структуры потока новостей.
Применение метода островной кластеризации к публично доступному массиву новостей Reuters-21578 на примере трех типов задач - плоская кластеризация, иерархическая кластеризация и прослеживание динамики тематической структуры - показало, что метод островной кластеризации может успешно решать эти типы задач, давая в каждом случае описание полученных результатов в понятных человеку терминах и позволяя как автоматически выявить тонкую тематическую структуру массива новостей и других документов, так и проследить ее развитие во времени [2].
В настоящее время получены первые результаты тестирования алгоритма на различных массивах информации, показывающие его эффективность в случае наличия достаточно большой встречаемости сущностей в текстовой коллекции. Выделение части простейших типов сущностей возможно и на этапе выбора совместно встречающихся терминов и построения графа связей термов: множества выделяемых сущностей и определяемых на основе высокой частоты совместной встречаемости словосочетаний пересекаются. Есть все основания ожидать, что использование сущностей, выделенных именно на базе словарей (в частности, географических названий), внесет весомый вклад в результат кластеризации.
При программной реализации алгоритма были использованы средства пакета для анализа данных PolyAnalyst [3].
Список литературы
1. Van Zaanen, M., Molla, D. A Named Entity Recogniser for Question Answering, Proceedings PACLING 2007, 2007.
2. Киселев М.В., Пивоваров В.С., Шмулевич М.М. Метод кластеризации текстов, учитывающий совместную встречаемость ключевых терминов, и его применение к анализу тематической структуры новостного потока, а также ее динамики. // Междунар. сб. науч. раб.: Интернет-математика 2005: автоматическая обработка веб-данных. - М.: Яндекс, 2005.
3. PolyAnalyst data/text mining system. User manual. (http://www.megaputer.com)
ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА НЕЧЕТКИХ
СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Ю.А. Целых (Технологический институт Южного федерального университета, г. Таганрог)
Многие распределенные системы, в частности сети сотовой связи, компьютерные сети и Интернет,
обладают развитой топологией и имеют в своей основе сложные социальные процессы. По мнению
