Автоматическое реферирование (Automatic Text Summarization) - это составление коротких изложений материалов, аннотаций или дайджестов, т.е. извлечение наиболее важных сведений из одного или нескольких документов и генерация на их основе лаконичных отчетов.
Существует много путей решения этой задачи, которые довольно четко подразделяются на два направления - квазиреферирование и краткое изложение содержания первичных документов. Квазиреферирование основано на экстрагировании фрагментов документов - выделении наиболее информативных фраз и формировании из них квазирефератов.
В рамках квазиреферирования выделяют три основных направления, которые в современных системах применяются совместно:
- статистические методы, основанные на оценке информативности разных элементов текста по частоте появления, которая служит основным критерием информативности слов, предложений или фраз;
- позиционные методы, которые опираются на предположение о том, что информативность элемента текста зависит от его позиции в документе;
- индикаторные методы, основанные на оценке элементов текста, исходя из наличия в них специальных слов и словосочетаний - маркеров важности, которые характеризуют их содержательную значимость.
Определение веса фрагментов (предложений или абзацев) исходного текста выполняется в соответствии с алгоритмами, которые стали уже традиционными. Общий вес текстового блока при этом определяется по формуле:
Слагаемое Location определяется расположением блока в тексте и зависит от того, где появляется данный фрагмент - в начале, в середине или в конце, а также используется ли он в наиболее важных с содержательной точки зрения разделах текста, например, в выводах. Ключевые фразы (KeyPhrase) представляют собой конструкции-маркеры, которые резюмируют содержание, типа "в заключение", "в данной статье", "в результате анализа" и т.п. Весовое значение слагаемого KeyPhrase может зависеть также от оценочного термина, например, "отличный". Статистический вес текстового блока (StatTerm) вычисляется как нормированная по длине блока сумма весов входящих в него слов и словосочетаний.
После выявления определенного (задаваемого, как правило, коэффициентом необходимого сжатия) количества текстовых блоков с наивысшими весовыми коэффициентами, они объединяются для построения квазиреферата.
Преимущество методов квазиреферирования заключается в простоте их реализации. Однако выделение текстовых блоков, не учитывающее взаимоотношений между ними, часто приводит к формированию бессвязных рефератов. Некоторые предложения могут оказаться пропущены, либо в них могут встречаться слова или фразы, которые невозможно понять без предшествующего пропущенного текста. Попытки решить эту проблему, в основном сводятся к исключению таких предложений из рефератов. Реже делаются попытки разрешения ссылок с помощью методов лингвистического анализа.
Краткое изложение содержания первичных документов основывается на выделении из текстов наиболее важной информации и порождении новых текстов, содержательно обобщающие первичные документы. В отличие от частотно-лингвистических методов, обеспечивающих квазиреферирование, подход, основанный на базах знаний, опирается на автоматизированный качественный контент-анализ, состоящий, как правило, из трех основных стадий. Первая - сведение исходной текстовой информации к заданному числу фрагментов - единиц значения, которыми являются категории, последовательности и темы. На второй стадии производится поиск регулярных связей между единицами значения, после чего начинается третья стадия - формирование выводов и обобщений. На этой стадии создается структурная аннотация, представляющая содержание текста в виде совокупности концептуально связанных смысловых единиц.
Семантические методы формирования рефератов-изложений предполагают два основных подхода: метод синтаксического разбора предложений и методы, опирающиеся на понимание естественного языка. В первом случае используются деревья разбора текста. Процедуры автоматического реферирования манипулируют непосредственно деревьями, выполняя перегруппировку и сокращение ветвей на основании сответствующих критериев. Такое упрощение обеспечивает построение реферата - структурную "выжимку" исходного текста.
Второй подход основывается на системах искусственного интеллекта, в которых также на этапе анализа выполняется синтаксический разбор текста, но синтаксические деревья не порождаются. В этом случае формируются семантические структуры, которые накапливаются в виде концептуальных подграфов в базе знаний. В частности, известны модели, позволяющие производить реферирование текстов на основе психологических ассоциаций сходства и контраста. В базах знаний избыточная и не имеющая прямого отношения к тексту информация устраняется путем отсечения некоторых подграфов. Затем информация подвергается агрегированию методом слияния оставшихся графов или их обобщения. Для выполнения этих преобразований выполняются манипуляции логическими предположениями, выделяются определяющие шаблоны в текстовой базе знаний. В результате преобразования формируется концептуальная структура текста - аннотация, т.е. концептуальные "выжимки" из текста.
Многоуровневое структурирование текста с использованием семантических методов позволяет подходить к решению задачи реферирования путем:
- удаления малозначащих смысловых единиц. Преимуществом метода является гарантированное сохранение значащей информации, недостатком - низкая степень сжатия, т.е. сокращения объема реферата по сравнению с первичными документами;
- сокращения смысловых единиц - замена их основной лексической единицей, выражающей основной смысл;
- гибридного способа, заключающегося в уточнении реферата с помощью статистических методов, с использованием семантических классов, особенностей контекста и синонимических связей.
Существуют общедоступные программы квазиреферирования, например, в состав сервисных возможностей системы Microsoft Word входит режим “Автореферат”.
|
|
 |
