Лингвистический анализатор: преобразование текста в метаязыковую структуру данных

ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ 
АНАЛИЗАТОР

Преобразование текста 
в метаязыковую 
структуру данных

ИЗДАТЕЛЬСТВО САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

УДК 81'32
ББК 81.1
         Л59

Р е ц е н з е н т ы : канд. филол. наук., вед. науч. сотр., Л. Л. Иомдин (ИППИ РАН 
им. А. А. Харкевича), канд. филол. наук, доц. Д. А. Кочаров 
(С.-Петерб. гос. ун-т)

Рекомендовано к печати 
научной комиссией в области наук о языках и литературе 
Санкт-Петербургского государственного университета

Л59
Лингвистический анализатор: преобразование текста 
в метаязыковую структуру данных / С. А. Кузнецов, Т. Г. Скребцова, С. Г. Суворов, А. В. Клементьева. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. 
ун-та, 2019. — 238 с. 
ISBN 978–5–288-05927-8

В пяти главах монографии, упорядоченных согласно последовательности этапов обработки текста, рассматриваются графематический анализ, 
морфологический (атрибуция токенов), конструктивно-синтаксический 
и коммуникативно-синтаксический анализ предложения, функциональнопрагматический анализ текста. Продемонстрирована работа лингвистического анализатора, процесс преобразования понятийно-риторических 
единиц текста и информационного представления текста в метаязыковую 
структуру данных. В приложениях даны анализ предложений из повести 
Ю. В. Трифонова «Обмен», примеры статей семантико-синтаксического 
словаря, примеры семантического разбора законодательных текстов.
Книга предназначена для специалистов в области автоматической обработки текста и будет полезна в практике преподавания компьютерной 
лингвистики.
УДК 82.09
ББК 83.3

Работа выполнена по проекту 
«Автоматическое преобразование текстовой информации 
в метаязыковую структуру данных» в рамках мероприятия 
«Проведение фундаментальных научных исследований 
по приоритетным направлениям Программы развития СПбГУ»

© Санкт-Петербургский 
      государственный 
      университет, 2019
© Авторы, 2019
ISBN 978–5–288-05927-8

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение .................................................................................................................... 
5

Глава 1. Графематический анализ ................................................................ 
16

Глава 2. Атрибуция токенов .......................................................................... 
27
Морфологический анализ буквенных токенов .............................. 
—
Алгоритм морфологического предсказания ................................... 
32
Атрибуция других типов токенов ...................................................... 
38

Глава 3. Конструктивно-синтаксический анализ предложения ............ 
44
Семантико-синтаксический словарь ................................................ 
—
Понятие семантико-синтаксического варианта .................... 
—
От морфологической атрибуции словоформы к ее 
семантико-семантическому варианту .................................. 
47
Условия реализации ........................................................................ 
49
Собственное значение .................................................................... 
55
Алгоритм конструктивно-синтаксического анализа .................... 
67

Глава 4. Коммуникативно-синтаксический анализ .................................. 
91
Теоретические предпосылки ............................................................... 
—
Общая концепция информационной структуры текста .............. 
95
От синтаксических структур к информационному 
представлению текста ...................................................................... 
97
Накопление информации: контроль за объектами 
и признаками ..................................................................................... 102
Представление информации о пространстве и времени ............. 107
Определение временной структуры текста ..................................... 113
Автоматическое распознавание типа текста ................................... 135
Понятие типа текста ................................................................. 
—
Научный стиль ............................................................................... 139
Официально-деловой стиль .......................................................... 142
Публицистический стиль ............................................................. 144
Функционально-смысловые типы речи: описание, 
повествование, рассуждение .................................................... 146
Разграничение диктума и модуса ....................................................... 163

Глава 5. Функционально-прагматический анализ текста ........................ 167
Выявление пропозиций и их анализ ................................................. 
—
Функционально-понятийные типы пропозиций .......................... 176
Факт ................................................................................................. 
—
Мнение .............................................................................................. 183
Оценка ............................................................................................... 191
Волеизъявление ................................................................................ 194
Композитное высказывание как единица риторической 
структуры текста............................................................................... 196
Синтез понятийно-риторической структуры текста .................... 200

Заключение ............................................................................................................... 205

Источники ................................................................................................................. 207

Словари и справочники ........................................................................................ 208

Литература ................................................................................................................ 209

Список сокращений в примерах ......................................................................... 221

Приложение 1. Анализ предложений из повести Ю. В. Трифонова 
«Обмен» ................................................................................................................ 222 

Приложение 2. Примеры статей семантико-синтаксического словаря ... 228

Приложение 3. Примеры семантического разбора законодательных 
текстов .................................................................................................................. 235

ВВЕДЕНИЕ

Проблема автоматической обработки естественного языка сохраняет свою актуальность по прошествии более полувека со времени первых опытов в данном направлении. Сам факт говорит о высокой сложности задачи и отсутствии ясного представления о путях ее 
решения. В научной литературе последних десятилетий нашли отражение усилия многих исследовательских коллективов по моделированию частных аспектов анализа и синтеза естественно-языковых 
текстов, предложены различные методики и приемы, позволяющие 
добиваться приемлемых результатов для конкретных узких задач. 
В то же время можно буквально по пальцам пересчитать системы, 
предполагающие полный автоматический «проход» от текста к его 
смыслу и/или наоборот.
В настоящей монографии предлагается оригинальный подход 
к решению задачи автоматического анализа текста, написанного на 
русском языке, направленный на выявление его информационной 
структуры. Конечным результатом анализа является метаязыковая 
сеть, в узлах которой находятся «участники» описываемой в тексте 
ситуации (объекты), а на дугах — отношения между ними. Программное обеспечение, реализующее данный подход, охватывает 
все этапы обработки текста на естественном языке (ЕЯ) — от графематики до коммуникативного синтаксиса целого текста. В качестве 
материала анализа могут использоваться любые правильно построенные письменные тексты публицистического, научного, официально-делового стиля, а также художественной прозы. Это дает нам 
основание называть нашу модель лингвистическим процессором, 
понимая под этим термином то же, что и в монографии «Лингвистический процессор для сложных информационных систем» [Апресян и др. 1992: 3].

Введение 

Книга носит поисковый характер, что отчетливо прослеживается в содержании. Авторы не ставили перед собой цели подробного 
описания лингвистической модели, включая исчерпывающий перечень правил, применяемых на каждом этапе анализа1. Основную 
ценность, на их взгляд, представляют фундаментальные принципы, 
на которых основывается предлагаемый подход к автоматической 
обработки текста. Эти принципы последовательно воплощаются на 
каждом этапе работы лингвистического процессора. Именно на них 
стоит остановиться здесь, перед тем как перейти к изложению частных аспектов, связанных с тем или иным видом анализа.
Описываемый подход отличается несколькими существенными 
чертами, выделяющими его на фоне современных разработок в области автоматической обработки текста. Прежде всего, он, как уже 
было сказано, является максимально широким, не ограниченным 
какой бы то ни было узкой задачей, отдельным видом лингвистического анализа или конкретным типом текста. Он носит комплексный характер и включает учет всех видов информации, содержащейся в вербальном компоненте текста на ЕЯ.
Важной отличительной характеристикой разрабатываемого 
лингвистического процессора является принципиальный отказ от 
применения вероятностно-статистических методов на этапе анализа текстовой информации. Признавая полезность аппарата математической статистики для ряда узко-прикладных задач в области 
языкознания, мы считаем, что при создании полномасштабной сис- 
темы автоматического понимания текста на ЕЯ решающей является не количественная, а качественная сторона. Разнообразные 
логико-статистические приемы анализа текста, исходящие из примата средств программной реализации и сосредоточенные на поиске все более эффективного алгоритма, который позволил бы хотя 
бы на долю процента улучшить результат, представляются нам методологически ошибочными. С нашей точки зрения, адекватный 
анализ содержания может быть достигнут только при тщательном 
учете языкового контекста, поэтому приоритетной задачей является 
максимально полное и точное извлечение лингвистических данных 
из текста. Поскольку речь идет о текстах на русском языке, это объясняет заметное преобладание в библиографии русскоязычных источников.

1 Описание алгоритмической составляющей модели тем более не входит в задачи книги.

Введение 

В основе предлагаемого подхода лежат правила интерпретации 
различного рода информации, заключенной в вербальном компоненте текста. Итогом интерпретации является приписывание анализируемым единицам (символам, словоформам, словосочетаниям, 
синтаксическим конструкциям, риторическим структурам) значений признаков. Имеются в виду графематические признаки (ср. 
признак «тип» и его значения ‘буквенный’ / ‘небуквенный’, признак 
«алфавит» и его значения ‘кириллица’ / ‘латиница’ / ‘прочий’), морфологические признаки, включая часть речи (ср. «род» и его значения ‘мужской’ / ‘женский’ / ‘средний’), синтаксические (например, 
«тип синтаксической конструкции» со значениями ‘группа сказуемого’, ‘обстоятельственная группа’ и др.) и семантические признаки 
(ср. признак «фазовость» и его значения: ‘становление’ / ‘возникновение’ / ‘начало’ / ‘осуществление’ / ‘продолжение’ / ‘приостановка’ / ‘возобновление’ / ‘конец’ / ‘предел’ / ‘результат’). 
Таким образом, вся извлекаемая из текста графическая, грамматическая и лексико-семантическая информация последовательно 
представляется в терминах признаков и их значений.
Подобная методологическая последовательность, хотя и делает 
описание несколько тяжеловесным, представляется нам принципиально необходимой. Следует отметить, что слово значение в данной 
работе используется в двух разных смыслах: как ‘языковое значение’ 
(ср. англ. meaning) и как ‘значение того или иного признака’ (англ. 
value). Что касается слова признак, его употребление также неоднозначно. Там, где речь идет о графематическом, морфологическом, 
лексико-семантическом и синтаксическом анализе, понятие «признак» используется в смысле ‘категории, которой присущи определенные значения’. Однако применительно к организации информационной структуры текста признак фактически обозначает информацию, приписываемую в тексте выделенным объектам (один 
из основных компонентов метаязыковой структуры текста), в том 
числе и соединяющую их друг с другом.
Переходя к другим особенностям описываемого лингвистического процессора, подчеркнем очевидный факт: традиционные 
лингвистические описания — словари и грамматики — не ориентированы на задачи автоматической обработки языка, а следовательно, нужные для этой задачи сведения не могут быть получены без 
дополнительных описаний значений слов и синтаксических структур. В частности, требуется тщательная работа с корпусами текстов, 
с тем чтобы необходимую информацию можно было выразить им

Введение 

пликативно («если… то…»). При отказе от математических методов выработка такого рода эвристик — путь довольно затратный, 
но способный давать эффективные решения. Мы стремились прежде всего к выработке правил, охватывающих не единичные факты, 
а их классы, хотя и частные фильтры, касающиеся отдельных значений слов и словосочетаний, представляют известный интерес2. На 
страницах книги читатель найдет немало эмпирически выведенных 
закономерностей, основанных на кропотливом анализе языковых 
данных. Собственно говоря, именно такой ракурс анализа текста 
наиболее точно отражает исследовательский интерес авторов.
Тема неоднозначности языковых выражений и, следовательно, 
принципов выбора правильной интерпретации проходит через всю 
книгу. Однако следует подчеркнуть, что, в отличие от подавляющего большинства лингвистов, работающих в области автоматической 
обработки ЕЯ, мы не ставили перед собой задачу во что бы то ни 
стало и как можно раньше снимать лексическую и грамматическую 
неоднозначность. Осознавая значимость этой проблемы, возникающей на всех этапах анализа текста, мы не считаем нужным решать ее 
сразу и любой ценой. В общем случае неоднозначность сохраняется 
вплоть до того момента, когда лингвистический анализ позволит ее 
надежно разрешить. Известно, что лексико-грамматическая омонимия, как правило, снимается на уровне синтаксиса, а для определения референции анафорического выражения нередко требуется 
выход за границы предложения. В то же время есть случаи, когда 
неоднозначность не может быть снята в принципе — например, если 
анафора отсылает к внешнему миру (так называемая «экзофора» 
[Halliday, Hasan 1976: 18]) или авторский текст намеренно двусмыслен. В подобных ситуациях сохраняются все допустимые варианты 
прочтения. Следует также добавить, что в задачи лингвистического процессора не входит выявление подтекста, понимание юмора 
и иносказаний, оценка истинности высказываний, определение художественной ценности текста и т. п.
Работа процессора состоит из нескольких этапов, соответствующих типам анализа (в тексте это отдельные главы). Процессор работает сугубо поступательно. На каждом этапе порождаются все 

2 Показателен в этом отношении пример из работы [Апресян и др. 1992: 76], 
посвященный снятию лексико-грамматической омонимии словоформы механику, которая в сочетании с предлогом в отсылает к лемме механика, а с предлогом 
к — к лемме механик.

Введение 

возможные варианты интерпретации соответствующих единиц. 
Следующий этап может либо отменить какие-то из вариантов, либо 
сохранить их все. Возврат назад, к предшествующему этапу, для пересмотра результатов анализа не имеет смысла (поскольку все допустимые варианты были своевременно порождены).
Помимо алгоритмов, работа анализатора поддерживается специально созданными словарями, в том числе словарем аббревиатур 
и сокращений, словарем лексических комплексов (включающих составные предлоги, наречия и пр., а также коллокации и фразеологизмы) и словарем частотных имен собственных. Синтаксический 
анализ опирается на разработанный авторами семантико-синтаксический словарь, описанию которого посвящен специальный раздел.
Сначала осуществляется графематический анализ всего текста, 
алгоритм которого является авторской разработкой. Основной результат графематического анализатора состоит в выделении структурных единиц текста (от символа до абзаца) с приписанными им 
значениями графических признаков. Эти единицы, снабженные соответствующей информацией, используются на последующих этапах работы процессора. Например, такая единица, как токен, далее 
подвергается морфологической атрибуции. Синтаксический анализ 
опирается на выделенные ранее части предложения (ограниченные 
нетерминальными знаками препинания) и предложение. Для построения информационной структуры текста важны как связи между предложениями внутри абзаца, так и межабзацные связи. 
После графематического анализа наступает этап атрибуции графических токенов, который в случае словоформ соответствует тому, 
что традиционно называется морфологическим анализом, хотя 
в действительности морфоанализаторы предлагают лишь возможные варианты морфологических характеристик словоформы.
Описываемый нами процессор способен обрабатывать более 
широкий круг токенов, регулярно встречающихся в тексте, а именно аббревиатуры, сокращения и прочие комплексы, которые наряду с буквенными символами могут содержать знаки иной природы. 
В основе собственно морфологического анализа лежит словарь словоформ, созданный в результате предварительных исследований, 
связанных с автоматической обработкой текстов, но существенно 
пополненный в ходе настоящей работы.
В связи с этим нам представляется, что было бы уместно называть этот этап морфографической атрибуцией. Во-первых, на вход 
поступают различные цепочки символов, в том числе и такие, кото

Введение 

рые содержат цифры, знаки препинания и другие символы; таким 
образом, дело не ограничивается собственно языковым материалом. Во-вторых, даже там, где процессор имеет дело с однородной 
последовательностью кириллических символов, он фактически производит не анализ, а механическое сопоставление этой последовательности (как некой целостной единицы) с массивом хранящихся 
в памяти цепочек символов (также целостных единиц) и, если находит совпадения, выдает их все в качестве результата. Это процедура 
сравнения, а не анализа.
Центральное место в описываемой модели принадлежит синтаксису. Все содержание глав 3 и 4, охватывающее формально-синтаксический анализ, семантическое описание лексики, снятие лексической и синтаксической неоднозначности, а также правила преобразования семантико-синтаксической структуры в информационную 
модель и сам проект последней, представляет собой исключительно 
авторские оригинальные разработки.
Принципиальный аспект синтаксического анализа состоит 
в том, что выявление структуры предложения осуществляется не 
через построение древесных структур «сверху вниз» (ср. англ. topdown), а путем последовательной циклической сборки «снизу вверх» 
(ср. англ. bottom-up), в соответствии с линейным порядком слов. Эта 
идеология, с одной стороны, отличает наш процессор от различных 
формальных моделей анализа естественного языка, а с другой — 
сближает его с современными когнитивными исследованиями, направленными на изучение процессов понимания дискурса.
Закономерно встает вопрос, что следует рассматривать в качестве предложения, если сугубо формальный (графический) подход не 
всегда дает удовлетворительные результаты. Во-первых, существуют 
неполные предложения, интерпретация которых требует обращения к предшествующему предложению (ср.: Всегда он наталкивался 
на твердое сопротивление Лены, и с годами идея стала являться все 
реже. И то лишь в моменты раздражения (Ю. Трифонов. Обмен)). 
Во-вторых, в случае прямой речи имеет смысл учитывать в качестве 
единого содержательного блока весь ее отрезок, который может состоять из сколь угодно большого числа графически оформленных 
предложений. Следует подчеркнуть, что в нашей модели предусмотрены возможности обрабатывать оба указанных случая (подробнее 
см. гл. 1), а также анализировать непроективные предложения (ср.: 
Послушай: далеко, далеко на озере Чад изысканный бродит жираф 
(Н. Гумилев. Жираф)).