CC BY
67
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №10-2/2016 ISSN 2410-700Х_
УДК 004.912
Яцко Вячеслав Александрович
д. филол. наук, профессор ХГУ им. Н.Ф.Катанова,
E-mail: [email protected] г. Абакан, РФ
ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ СТЕММЕРА Аннотация
Описывается опыт разработки гибридного стеммера, который функционирует на основе списка стемм, а списка также суффиксов и окончаний. Пользователь может редактировать списки, адаптируя стеммер под свои потребности. Стеммер локализован для русского языка
Ключевые слова
Автоматическая обработка текстов, морфологический анализ, гибридный адаптивный стеммер
В области автоматической обработки текстовых документов под стеммерами понимаются программы морфологического анализа, которые позволяют распознать основу слова (стемму), удалив суффиксы и окончания. Общепринятым является деление стеммеров на алгоритмические и словарные [1; 2]. Алгоритмические стеммеры функционируют на основе файлов данных, содержащих списки деривационных суффиксов и флексий. В процессе морфологического анализа программа выполняет сопоставление суффиксов и окончаний слов во входном тексте и в соответствующем списке, причём анализ начинается с последнего символа слова. Словарные стеммеры функционируют на основе словарей основ слов. В процессе морфологического анализа такой стеммер выполняет сопоставление основ слов во входном тексте и в соответствующем словаре, а анализ начинается с первого символа слова.
Алгоритмические стеммеры более распространены, чем словарные. Это объясняется тем, что количество суффиксов и флексий в каждом конкретном языке достаточно ограничено, и изменения на уровне морфологической структуры происходят намного медленнее, чем на лексическом уровне. Списки суффиксов и окончаний обычно включают несколько сотен терминов и не требуют постоянного обновления, в то время как словари основ могут включать сотни тысяч терминов и требуют редактирования в связи с постоянным изменением словарного состава языка. Наиболее известными стеммерами для английского языка являются алгоритмические стеммеры: стеммер Портера и ланкастерский стеммер. Для русского языка был разработан алгоритмический стеммер MyStem1.
Нами в настоящее время разрабатывается гибридный адаптивный стеммер для русского языка в рамках проекта по созданию системы автоматического анализа мнений пользователей о коммерческих продуктах2. Стеммер функционирует на основе базы данных, включающих три файла: файл со списком стемм наиболее частотных слов русского языка, файл со списком суффиксов и окончаний, файл со списком стоп слов. Все три списка могут редактироваться пользователем, что позволяет адаптировать стеммер под цели конкретного проекта.
Таблица 1
Фрагмент лингвистической базы данных стеммера
Список суффиксов и окончаний Список стемм Список стоп слов
а абсолют а
авый август е
аемыи авиац и
ак автобус ж
ака автомат м
1 https://tech.yandex.ru/mystem/
2 Проект поддержан грантом РФФИ 16-07-00014
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №10-2/2016 ISSN 2410-700Х_
Обобщенный алгоритм функционирования стеммера включает следующие процедуры. Вначале в тексте фильтруются стоп слова, которые не стеммируются и выводятся в результат в неизменяемом виде. Далее с помощью списка стемм распознается стемма входного слова. Если её не удается распознать, программа обращается к списку суффиксов и окончаний. Если не удается распознать стемму и с помощью этого списка, слово входного текста выводится в результат. Распознавание стемм входного текста на основе списка стемм идет по направлению от входного токена к основе в списке. Выполняется посимвольное сравнение, начиная с первого символа. Если находится совпадение со стеммой, то продолжается поиск совпадения следующего символа в словах, начинающихся на туже букву. Например, входной токен акцентировал. В списке есть стеммы акц и акцент. Установив совпадение первых трех символов входного токена со стеммой акц, следует продолжить искать совпадение четвертого символа в ближайших стеммах, начинающихся с той же буквы. Соответственно устанавливается совпадение четвертого символа токена с четвертым символом стеммы акцент, далее - совпадение пятого и шестого смволов. Седьмой символ различается, ищется в соседних стеммах, и если не находится, на этом цикл заканчивается, на выход подается акцент.
В связи с большой вариативностью основ слов в русском языке в ряде случаев в списке стемм приводятся точные словоформы. Например, спать=спал=сплю,спишь,спит,спим,спите,спят. На выход подается стемма, идущая первой: спать (она может совпасть со словом); спал - это вспомогательная стемма, которой в тексте могут соответствовать слова спал, спали, спала, спало, спалось. Далее перечисляются точные словоформы, отделяющиеся запятыми. Словоформы, указанные через запятые после знака равенства отождествляются непосредственно с основной стеммой, в то время как словоформы, соответствующие вспомогательной стеммме (спал) сначала отождествляются с ней, а затем с основной стеммой.
Распознавание стемм на основе списка аффиксов идет по направлению от входного токена к суффиксу или окончанию в списке. Выполняется посимвольное сравнение, начиная с последнего символа. После того, как найдено совпадение окончания токена с аффиксом, продолжается поиск совпадения следующего символа в аффиксах. Например, входной токен национальность В списке аффиксов есть: ь, сть, ость, ность, аль, ион. Вначале устанавливается совпадение последнего символа ь с последним символом в пяти аффиксах, далее просматриваются вторые символы этих аффиксов, устанавливается совпадение т в трех аффиксах и входном слове. Затем устанавливается совпадение с - в трех аффиксах, о -в двух, н - в одном. Далее ищется ь в шестой позиции с конца. Не находится. Тогда ищется ь в конечной позиции, при этом уже проанализированные аффиксы не учитываются. Находится аль. Затем сопоставляется второй символ аффикса с седьмым символом токена, и устанавливается совпадение. Далее сопоставляется третий и восьмой символы и устанавливается совпадение. Далее девятый символ токена н сопоставляется с последним символом аффиксов и находится ион. В результате на выходе получится нац.
Программы морфологического анализа давно применяются в информационно-поисковых системах с целью повышения показателя полноты поиска. В последние десятилетия они используются и в системах автоматической классификации текстов, в частности в целях распознавания плагиата [3], поскольку совпадение лексического состава текстов более адекватно устанавливать по основам слов, а не по точным словоформам. Предложенный нами оригинальный алгоритм распознавания основ слов, как мы предполагаем, поможет повысить эффективность функционирования этих систем.
Список использованной литературы.
1. Яцко В. А. Методы и алгоритмы автоматического анализа текста // Научно-техническая информация. Сер. 2. - 2011. - № 9. - С. 12-19.
2. Moral C. A survey of stemming algorithms in information retrieval // IR information research. - 2014. - Vol.9. -No 1. - URL: http://www.ldoceonline.com (дата обращения 22.10.2016)
3. Kent C.K., Salim N. Web-based cross language plagiarism detection // Journal of computing. - 2009. - Vol.1. -Issue 1.- P. 39-43. - URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0912/0912.3959.pdf (дата обращения 22.10.2016)
© Яцко В.А., 2016
