Корпусная лингвистика – раздел компьютерной лингвистики, занимающийся разработкой общих принципов построения и использования лингвистических корпусов (корпусов текстов) с использованием компьютерных технологий. Под названием лингвистический, или языковой, корпус текстов понимается большой, представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный, филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач.
Кто не делится найденным, подобен свету в дупле секвойи (древняя индейская пословица)
Версия для печати
Библиографическая запись:
Корпусы и корпусная лингвистика. Основные понятия. — Текст : электронный // Myfilology.ru – информационный филологический ресурс : [сайт]. – URL: https://myfilology.ru//177/korpusy-i-korpusnaya-lingvistika-osnovnye-ponyatiya/ (дата обращения: 19.04.2024)
Корпусы и корпусная лингвистика. Основные понятия
Содержание
Введение: корпусы и корпусная лингвистика
Корпусная лингвистика – раздел компьютерной лингвистики, занимающийся разработкой общих принципов построения и использования лингвистических корпусов (корпусов текстов) с использованием компьютерных технологий. Под названием лингвистический, или языковой, корпус текстов понимается большой, представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный, филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач. В понятие «корпус текстов» входит также система управления текстовыми и лингвистическими данными, которую в последнее время чаще всего называют корпусным менеджером (или корпус-менеджером) (англ. corpus manager). Это специализированная поисковая система, включающая программные средства для поиска данных в корпусе, получения статистической информации и предоставления результатов пользователю в удобной форме.
Целесообразность создания и смысл использования корпусов определяется следующими предпосылками:
- 1) достаточно большой (репрезентативный) объем корпуса гарантирует типичность данных и обеспечивает полноту представления всего спектра языковых явлений;
- 2) данные разного типа находятся в корпусе в своей естественной контекстной форме, что создает возможность их всестороннего и объективного изучения;
- 3) однажды созданный и подготовленный массив данных может использоваться многократно, многими исследователями и в различных целях.
Можно сказать, что все современные лингвистические исследования и работы по составлению словарей и грамматик так или иначе ориентированы на использование представительных корпусов текстов. Развитие современных интеллектуальных программных систем, предназначенных для обработки текстов на естественном языке, также требует большой экспериментальной лингвистической базы. Спрос на корпусные данные совпал с появлением соответствующих технических возможностей.
Первые лингвистические корпусы текстов появились в 60-е гг. прошлого столетия. В
В первой половине 90-х гг. корпусная лингвистика окончательно сформировалась как отдельный раздел науки о языке. При этом она тесно взаимодействует с компьютерной лингвистикой, используя ее достижения и в свою очередь обогащая ее.
Поиск в корпусе данных позволяет по любому слову построить конкорданс – список всех употреблений данного слова в контексте со ссылками на источник. Корпусы могут использоваться для получения разнообразных справок и статистических данных о языковых и речевых единицах. В частности, на основе корпусов можно получить данные о частоте словоформ, лексем, грамматических категорий, проследить изменение частот и контекстов в различные периоды времени, получить данные о совместной встречаемости лексических единиц и т.д. Представительный массив языковых данных за определенный период позволяет изучать динамику процессов изменения лексического состава языка, проводить анализ лексико-грамматических характеристик в разных жанрах и у разных авторов, и т.д. Корпусы призваны служить также источником и инструментом многоаспектных лексикографических работ по подготовке разнообразных исторических и современных словарей. Данные корпусов могут быть использованы для построения и уточнения грамматик и в целях обучения языку.
Можно сказать, что корпусная лингвистика имеет своим предметом теоретические основы и практические механизмы создания и использования представительных массивов языковых данных, предназначенных для лингвистических исследований в интересах широкого круга пользователей.
Репрезентативность
Задача создателей корпуса – собрать как можно большее количество текстов, относящихся к тому подмножеству языка, для изучения которого корпус создается. Но главное не только и не столько в количестве языкового материала, сколько в его пропорциональности. Можно сказать, что корпус – это уменьшенная модель языка или подъязыка. Важнейшее понятие корпусной лингвистики – репрезентативность. Под репрезентативностью понимается необходимо-достаточное и пропорциональное представление в корпусе текстов различных периодов, жанров, стилей, авторов и т.п. Имеются разные подходы к определению репрезентативности, можно сказать, что применительно к общеязыковому (национальному) корпусу это понятие невозможно рассчитать и описать строго математически, однако к этому можно и нужно стремиться, как на этапе проектирования корпуса, так и на этапе его эксплуатации.
Размер корпуса
Термин «корпус» обычно обозначает собрание текстов конечного фиксированного размера. С течением времени объем и состав корпуса может меняться, однако эти изменения должны или не менять его репрезентативность, или менять обоснованно. Объем первых корпусов составлял 1 млн словоупотреблений (Брауновский корпус, Уппсальский корпус русского языка). В настоящее время считается, что объем общеязыкового корпуса должен быть не меньше 100 млн словоупотреблений.
Разметка
Для решения различных лингвистических задач мало лишь наличия массива текстов. Требуется также, чтобы тексты содержали в себе явным образом разного рода дополнительную лингвистическую и экстралингвистическую информацию. Так в корпусной лингвистике возникла идея размеченного корпуса. Разметка (tagging, annotation) заключается в приписывании текстам и их компонентам специальных меток (tag, tags): внешних, экстралингвистических (сведения об авторе и сведения о тексте: автор, название, год и место издания, жанр, тематика; сведения об авторе могут включать не только его имя, но также возраст, пол, годы жизни и многое другое. Это кодирование информации имеет название метаразметка), структурных (глава, абзац, предложение, словоформа) и собственно лингвистических, описывающих лексические, грамматические и прочие характеристики элементов текста. Набор этих метаданных во многом определяет возможности, предоставляемые корпусами исследователям. При выборе этих данных необходимо руководствоваться целями исследования и потребностями лингвистов, а также возможностями по внесению в текст тех или иных дополнительных признаков. Среди лингвистических типов разметки выделяются:
- морфологическая разметка. В иностранной терминологии употребляется термин part-of-speech tagging (POS-tagging), дословно – частеречная разметка. В действительности морфологические метки включают не только признак части речи, но и признаки грамматических категорий, свойственных данной части речи. Это основной тип разметки: во-первых, большинство крупных корпусов являются как раз морфологически размеченными корпусами, во-вторых, морфологический анализ рассматривается как основа для дальнейших форм анализа – синтаксического и семантического, и, в-третьих, успехи в компьютерной морфологии позволяют автоматически размечать корпусы больших размеров;
- синтаксическая разметка, являющаяся результатом синтаксического анализа, или парсинга (англ. parsing), выполняемого на основе данных морфологического анализа. Этот вид разметки описывает синтаксические связи между лексическими единицами и различные синтаксические конструкции (например, придаточное предложение, глагольное словосочетание и т.п.);
- семантическая разметка. Хотя для семантики нет единой семантической теории, чаще всего семантические тэги обозначают семантические категории, к которым относится данное слово или словосочетание, и более узкие подкатегории, специфицирующие его значение;
- анафорическая разметка. Фиксирует референтные связи, например, местоименные;
- просодическая разметка. В просодических корпусах применяются метки, описывающие ударение и интонацию. В корпусах устной разговорной речи просодическая разметка часто сопровождается так называемой дискурсной разметкой, которая служит для обозначения пауз, повторов, оговорок, и т.д.
Существуют и другие типы разметки.
Технология создания корпусов
Технологический процесс создания корпуса можно представить в виде следующих шагов или этапов.
1. Определение перечня источников.
2. Оцифровка текстов (преобразование в компьютерную форму). Следует сказать, что насколько раньше задача ввода текстов в компьютер была тяжела и трудоемка, настолько сегодня эта проблема решается довольно легко, по крайней мере, что касается современных текстов и в современной орфографии. Эта легкость базируется на успехах в оптическом вводе (сканирование) и распознавании текстовой информации и на глобальной компьютеризации современной жизни, в том числе и в областях, связанных с обработкой текстовой информации. Тексты в электронном виде для создания корпусов могут быть получены самыми разными способами — ручной ввод, сканирование, авторские копии, дары и обмен, Интернет, оригинал-макеты, предоставляемые составителям корпусов издательствами и проч.
3. Предобработка текста. На этом этапе все тексты, полученные из разных источников, проходят филологическую выверку и корректировку. Также осуществляется подготовка библиографического и экстралингвистического описания текста.
4. Конвертирование и графематический анализ. Некоторые тексты проходят также через один или несколько этапов предварительной машинной обработки, в ходе которых осуществляются различного рода перекодировка (если требуется), удаление или преобразование нетекстовых элементов (рисунки, таблицы), удаление из текста переносов, «жёстких концов строк», обеспечение единообразного написания тире и проч. Как правило, эти операции выполняются в автоматическом режиме. Обычно на этом же этапе осуществляется сегментирование текста на его структурные составляющие.
5. Разметка текста. Разметка текста заключается в приписывании текстам и их компонентам дополнительной информации (метаданных). Метаописание текстов корпуса включает как содержательные элементы данных (библиографические данные, признаки, характеризующие жанровые и стилевые особенности текста, сведения об авторе), так и формальные (имя файла, параметры кодирования, версия языка разметки, исполнители этапов работ). Эти данные обычно вводятся вручную. Структурная разметка документа (выделение абзацев, предложений, слов) и собственно лингвистическая разметка обычно осуществляются автоматически.
6. На следующем этапе осуществляется корректировка результатов автоматической разметки: исправление ошибок и снятие неоднозначности (вручную или полуавтоматически).
7. Заключительный этап – конвертирование размеченных текстов в структуру специализированной лингвистической информационно-поисковой системы (corpus manager), обеспечивающей быстрый многоаспектный поиск и статистическую обработку.
8. И, наконец, обеспечение доступа к корпусу. Корпус может быть доступен в пределах дисплейного класса, может распространяться на CD-ROM и может быть доступен в режиме глобальной сети. Различным категориям пользователей могут предоставляться разные права и разные возможности.
Конечно, в каждом конкретном случае состав и количество процедур могут отличаться от выше перечисленных, и реальная технология может оказаться гораздо сложнее.
Автоматическая разметка
Фактически, корпус в его современном понимании – это всегда компьютерная база данных, и в процессе его создания естественно использование специальных программ. Среди этих программ особое место занимают программы автоматической разметки. Разметка корпусов представляет собой трудоемкую операцию, особенно учитывая размеры современных корпусов. Если для некоторых видов разметки, в частности анафорической, просодической, создание автоматических систем пока представляется довольно сложным и основная часть работы проводится вручную, то для морфологического и синтаксического анализа существуют различные программные средства, которые принято называть соответственно тэггеры (taggers) и парсеры (parsers). В результате работы программ автоматического морфологического анализа каждой лексической единице приписываются грамматические характеристики, включая часть речи, лемму (нормальную форму) и набор граммем (например, род, число, падеж, одушевленность/неодушевленность, переходность и т.п.). В результате работы программ автоматического синтаксического анализа фиксируются синтаксические связи между словами и словосочетаниями, а синтаксическим единицам приписываются соответствующие характеристики (тип предложения, синтаксическая функция словосочетания и т.п.).
Исправление ошибок и снятие неоднозначности
Однако автоматический анализ естественного языка небезошибочен и многозначен – он, как правило, дает несколько вариантов анализа для одной лексической единицы (слова, словосочетания, предложения). В этом случае говорят о грамматической омонимии. Снятие неоднозначности (морфологической, синтаксической) в целом является одной из важнейших и сложнейших задач компьютерной лингвистики. При создании корпусов для снятия неоднозначности используются автоматические и ручные способы. Корпусы нового поколения включают сотни миллионов слов, поэтому выдвигаются принципы разработки систем, которые бы минимизировали вмешательство человека. Автоматическое разрешение морфологической или синтаксической омонимии, как правило, основывается на использовании информации более высокого уровня (синтаксического, семантического) с применением статистических методов.
Форматы данных и стандартизация
Корпусы, как правило, предназначены для многократного использования многими пользователями, соответственно, и их разметка, и их программное обеспечение должны быть определенным образом унифицированы. Что касается разметки, то как лингвистическая, так и экстралингвистическая разметка должны базироваться на некоторых достаточно широко распространенных и принятых принципах описания текстов и языковых единиц. Параметры разметки и их значения должны быть достаточно «естественными», т.е. должны соответствовать общепринятым научным классификациям. Что касается программного обеспечения, то оно должно поддерживать обработку типовых запросов и решение типовых задач. Большое значение имеет унификация форматов, как их наполнения, так и структуры. Единые форматы представления данных позволяют во многих случаях использовать единое программное обеспечение и обмениваться корпусными данными. Стандартизация в отношении корпусов, совместимость типов данных важны и с точки зрения сравнимости разных корпусов. Вопросы оценки корпусов, их пригодности к различным заданиям также требуют своих «стандартов оценки».
В настоящее время на основе международного опыта выработались де-факто стандарты представления метаданных, базирующиеся на описаниях текстов в рамках проекта Text Encoding Initiative (TEI) и на рекомендациях EAGLES (Expert Advisory Group on Language Engineering Standards). В качестве формального языка разметки широко применяются языки SGML и XML. В настоящее время стандарты EAGLES непосредственно включаются в технологическую среду языка XML, см., в частности, разработку стандарта Corpus Encoding Standard for XML (XCES).
Корпусные менеджеры
Работа пользователей с корпусом осуществляется с помощью специализированных программных средств – корпусных менеджеров, предоставляющих разнообразные возможности по получению из корпуса необходимой информации:
- - поиск конкретных словоформ;
- - поиск словоформ по леммам;
- - поиск группы словоформ в виде разрывной или неразрывной синтагмы;
- - поиск словоформ по набору морфологических признаков;
- - отображение информации о происхождении, типе текста и т.п.;
- - вывод результатов поиска с указанием контекста заданной длины;
- - получение различных лексико-грамматических статистических данных;
- - сохранение отобранных строк конкорданса в отдельном файле на компьютере пользователя и др.
Результаты поиска обычно выдаются в виде конкорданса (поэтому корпусные менеджеры еще называют конкордансерами), где искомая единица представлена в ее контекстном окружении и в виде статистических данных. Последние могут фиксировать частотные характеристики отдельных языковых единиц, или граммем, или могут характеризовать совместную встречаемость нескольких лексических единиц. Многие системы позволяют настраивать формат выдачи (менять длину левого и правого контекста, задавать объем выдачи и порядок сортировки данных, отображать или не отображать лингвистические и экстралингвистические характеристики, и т.д.).
Пользователи и способы использования корпусов
Пользователей корпусов, как правило, интересует не содержание конкретных текстов, а их метатекстовая информация и примеры употребления тех или иных языковых элементов и конструкций. Это, в первую очередь, лингвисты. Первоначальные лингвистические исследования, проводившиеся с помощью корпусов, сводились к подсчету частот встречаемости различных языковых элементов. Статистические методики используются в решении сложных лингвистических задач, таких как машинный перевод, распознавание и синтез речи, средства проверки орфографии и грамматики и т.д. Так, устойчивые словосочетания представляют собой с семантической точки зрения неделимую смысловую единицу, что очень важно учитывать в лексикографии, системах автоматической обработки текста. На материале корпуса статистическими методами можно определить, какие слова встречаются вместе регулярно и, таким образом, могут быть отнесены к устойчивым словосочетаниям. Корпусы являются богатым источником данных для исследований по лексикографии и грамматике. С исследованиями по лексикографии тесно связаны исследования в области семантики. Наблюдая окружения той или иной лингвистической единицы в корпусе, можно установить определенные семантические признаки, характеризующие данную единицу.
Лингвисты-теоретики используют корпусы в качестве экспериментальной базы для проверки гипотез и доказательства своих теорий. Прикладные лингвисты (преподаватели, переводчики и т.п.) используют компьютерные корпусы при обучении языкам и для решения своих профессиональных задач. Особый класс пользователей представляют компьютерные лингвисты: они пытаются выявить и использовать статистические и лингвистические закономерности, присутствующие в текстах, для создания компьютерных моделей языка. Другие специалисты по языку (литературоведы, редакторы) также в ряде случаев могут получить ответы на интересующие их вопросы, обратившись к корпусу. Специалисты по общественным наукам (историки, социологи) также могут изучать свои объекты через язык, используя такие параметры текстов, как период, автор или жанр. Литературоведы используют корпусы для стилеметрических исследований. Наконец, корпусы используются для разработки и настройки различных автоматизированных систем (машинный перевод, распознавание речи, информационный поиск).
Типы корпусов
Несмотря на разнообразие корпусов, можно выделить два основных способа деления корпусов на классы: 1) это противопоставление корпусов, относящихся ко всему языку (часто к языку определенного периода), корпусам, относящимся к какому-либо подъязыку (жанр, стиль, язык определенной возрастной или социальной группы, язык писателя или ученого и т.п.); 2) разделение корпусов по типу лингвистической разметки. Несмотря на наличие множества типов разметки, большинство реально существующих корпусов относится к корпусам морфологического либо синтаксического типа (последние в англоязычной литературе называют treebanks, что можно перевести как «банки синтаксических структур»). При этом следует подчеркнуть, что корпус с синтаксической разметкой явно или неявно включает в себя и морфологические характеристики лексических единиц.
Вообще же существует большое число разных типов корпусов. Их разнообразие определяется многообразием исследовательских и прикладных задач, для решения которых они создаются, и различными основаниями для классификации. В зависимости от поставленных целей и классифицирующих признаков, можно выделить различные типы корпусов (см. таблицу).
Классификация корпусов
|
Признак |
Типы корпусов |
|
Тип данных |
Письменные Речевые Смешанные |
|
Язык текстов |
Русский Английский и т.д. |
|
«Параллельность» |
Одноязычные Двуязычные Многоязычные |
|
«Литературность», специфичность |
Литературные Диалектные Разговорные Терминологические Смешанные |
|
Жанр |
Литературные Фольклорные Драматургические Публицистические |
|
Доступность |
Свободно доступные Коммерческие Закрытые |
|
Назначение |
Исследовательские Иллюстративные |
|
Динамичность |
Динамические (мониторные) Статические |
|
Разметка |
Размеченные Неразмеченные |
|
Характер разметки |
Морфологические Синтаксические Семантические Просодические и т.д. |
|
Объем текстов |
Полнотекстовые «Фрагментнотекстовые» |
|
Хронологический аспект |
Синхронические Диахронические |
|
«Общность» |
Общие Одного писателя |
|
Структура |
Центральные и архивные Ядерные и периферийные |
1.12. Терминология
Терминология корпусной лингвистики еще не установилась. Во-первых, это естественно, учитывая ее недавнее происхождение. Во-вторых, корпусная лингвистика как отдельная ветвь лингвистики сложилась в США и в Великобритании. И соответственно, ее терминология складывалась и продолжает складываться в недрах английского языка. И, естественно, русская корпусная терминология строится на базе англоязычной.Одновременно заметим, что методология корпусной лингвистики может быть применена и к ней самой. То есть необходимо составить корпус текстов по корпусной лингвистике и разрабатывать словарь непосредственно на живом текстовом материале. Некоторое число публикаций на русском языке, посвященных вопросам создания и использования корпусов, уже имеется.
Что касается русского языка, то среди специалистов до сих пор нет единодушия в отношении главного термина: корпус. Каким должно быть множественное число от слова «корпус»? Как образуется соответствующее прилагательное? Словари допускают для разных значений этого существительного две формы множественного числа: кóрпусы и корпусá. Для значения «массив», которое имеет место в случае языковых корпусов, именительный падеж множественного числа должен быть «кóрпусы» и, соответственно, прилагательное «кóрпусный» (Большой толковый словарь русского языка, СПб., 1998). Однако анализ узуса специалистов пока свидетельствует в пользу форм «корпусá», «корпуснóй», «корпуснáя», которые используются заметно чаще, так что можно, видимо, с осторожностью сказать, что в настоящее время этот вопрос остается открытым.
Корпусы в сети Интернет
Приведем сетевые адреса и краткие сведения о некоторых корпусах. В Интернете можно получить доступ и найти списки самых различных корпусов — см., например, D. Lee. Bookmarks for Corpus-based Linguists (http://devoted.to/corpora), веб-страницы М. Барбера (Manuel Barbera) (http://www.bmanuel.org/index.html) или М. Барлоу (Michael Barlow) (http://www.athel.com/corpus.html), сайт Language and Speech Resources (http://www.elsnet.org/resources.html) и др.
|
Национальный корпус русского языка |
70 млн слов[1] |
|
Компьютерный корпус текстов русских газет конца ХХ-го века |
200 тыс. слов |
|
Корпус русского языка ХАНКО (Хельсинский университет) |
100 тыс. слов |
|
Корпуса русских текстов на сайте Университета в Лидсе, Великобритания |
|
|
Русские корпуса Тюбингенского Университета |
|
|
Словарь-корпус языка А.С. Грибоедова http://www.inforeg.ru/electron/concord/concord.htm |
120 тыс. слов |
|
Уппсальский корпус русских текстов |
1 млн слов |
|
Банк английского языка (Bank of English) http://www.collins.co.uk/books.aspx?group=153 Свободный доступ: http://www.collins.co.uk/Corpus/CorpusSearch.aspx |
524 млн слов, 56 млн в свободном доступе (The Collins Wordbanks Online English corpus: 36 млн – брит. англ., 10 млн – амер. англ., 10 млн – брит. разговорн. англ.) |
|
Британский национальный корпус |
100 млн слов |
|
Венгерский национальный корпус |
100 млн слов |
|
Корпус испанского языка (исторический) |
100 млн слов, тексты 13–20 вв. |
|
Корпус латинских текстов «Персей» |
|
|
Корпус современного датского языка |
50 млн слов |
|
Корпус современного итальянского языка CORIS/CODIS |
100 млн Слов |
|
Корпус современного китайского языка (LIVAC Synchronous Corpus) |
720 млн слов |
|
Мангеймский корпус немецкого языка (Institut für Deutsche Sprache, Mannheim, Germany) |
1610 млн слов |
|
Национальный корпус словенского языка |
Более 100 млн слов |
|
Польский национальный корпус |
93 млн слов |
|
Словацкий национальный корпус |
180 млн слов |
|
Хорватский национальный корпус |
53 млн слов |
|
Чешский национальный корпус |
100 млн слов + 100 млн нового корпуса современной лексики |
|
Эстонский корпус |
|
09.09.2016, 74604 просмотра.