Обработка морфологической и синтаксической синонимии и омонимии в семантической нейронной сети

Шуклин Д.Е.

Прогресс информационных технологий в немалой степени зависит от решения проблемы понимания текстов естественного языка. Структура системы, понимающей естественный язык, условно разбивается на уровни морфологического, синтаксического и семантического анализа. Обработка предложения на этих уровнях организована последовательно, уровень морфологического разбора готовит данные для уровня синтаксического разбора. Результаты работы уровней морфологического и синтаксического разбора используются уровнем семантического анализа. Следовательно, нельзя разрабатывать уровни морфологического и синтаксического разбора без определения к ним требований со стороны уровня семантического анализа. Задачей уровня семантического анализа является построение имитационной модели реальности, описываемой обрабатываемым текстом. Такая модель не может быть построена на данных, содержащихся только в анализируемом предложении.

Создание модели требует наличия в памяти системы модели реальности, в которой существует эта понимающая система. Уровень семантического анализа находит в памяти системы модели понятий и строит из них семантически связанную модель фрагмента реальности, описываемого анализируемым текстом. Выполнение этой задачи требует максимально полно идентифицировать каждый элемент анализируемого текста, не потеряв в процессах морфологического и синтаксического анализа любой, даже самой незначительной детали. Задачей уровней морфологического и синтаксического анализа является не уменьшение количества информации, ассоциированного с каждым элементом текста, а наоборот, максимальное увеличение этого количества. Уровни морфологического и синтаксического анализа должны сопоставить с каждым анализируемым элементом текста максимальное количество атрибутов этого элемента и передать их уровню семантического анализа.

Увеличение объемов пространства поиска в этом случае, является только кажущимся. На самом деле увеличение информации, сопоставляемой с каждым элементом анализируемого текста, позволяет на этапе семантического анализа более жестко построить критерии отбора моделей понятий, описываемых этими элементами и сократить количество понятий, удовлетворяющих условиям поиска. Морфологический разбор проводится путем выделения из текста отдельных слов и разбором выделенных слов на морфемы. Операция синтаксического разбора текста естественного языка представляет собой определение всех синтаксических признаков и синтаксических связей этих слов, необходимых для семантического разбора[3,5].

Для решения задач морфологического и синтаксического анализа текста, а так же задач анализа словоизменения применим семантическую нейронную сеть[1], близкую по свойствам формальной нейронной сети Маккаллока-Питтса[4]. В подсети извлечения смысла из текста, отдельный нейрон обозначает элементарное понятие, соответствующее этапу обработки, к которому относится данный подслой нейронной сети. Элементарными понятиями являются любые понятия естественного языка с законченным смыслом, такие как символ, слог, слово, словосочетание, предложение, абзац, весь текст. Различным этапам обработки соответствуют различные уровни агрегации элементарных понятий, например: символ, слог, слово, словосочетание. В качестве структуры семантической нейронной сети, выполняющей морфологический и синтаксический разбор, применим синхронизированное линейное дерево[2,3]. Линейное дерево состоит из слоев нейронов. Каждому слою соответствует фронт волны обработки.

Слой состоит из классифицирующего подслоя не синхронизированных дизъюнкторов и распознающего подслоя синхронизированных конъюнкторов[2,3]. Обработка слов естественного языка, обладающих синонимией или омонимией, производится естественными для семантической нейронной сети средствами. Благодаря параллелизму вычислений, омонимия представляется в нейронной сети как множество одновременно возбужденных нейронов, соответствующих концептам, присущим данному слову. Синонимия представляется как возбуждение одного и того же нейрона-концепта разными словами-синонимами. Совокупность возбужденных нейронов в каждый момент времени является результатом морфологического и синтаксического разбора, удовлетворяя требованиям, предъявляемым со стороны уровня семантического анализа, так как каждый возбужденный нейрон, соответствующий некоторому понятию, всего лишь дополняет картину разбора текста, не затеняя активности других нейронов.

Литература

1. Семантическая нейронная сеть, как формальный язык описания и обработки смысла текстов на естественном языке /З.В.Дударь, Д.Е.Шуклин// Радиоэлектроника и информатика. Х.: Изд-во ХТУРЭ, 2000.- №. 3. С.72-76.
2. Структура семантической нейронной сети извлекающей в реальном времени смысл из текста /Д.Е.Шуклин// Кибернетика и системный анализ. Киев. Изд-во Ин-та кибернетики, 2001.- № 2. С.43-48.
3. Структура семантической нейронной сети реализующая морфологический и синтаксический разбор текста /Д.Е.Шуклин// Кибернетика и системный анализ. Киев. Изд-во Ин-та кибернетики, 2001.- № 5. C.177-184.
4. Дж. фон Нейман Теория самовоспроизводящихся автоматов / закончено и отредактировано А. Бёрксом.- М.: "Мир", 1971. - 384 с. 5.Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык. - М.: "Мир", 1976. - 296 с.