Методы автоматизированного контроля информационной целостности текста «Логика…» по внешним критериям

Основной задачей системы «ЛоТА» является извлечение из технического текста «Логика…» информационной модели схемы бортовых алгоритмов, решающих определенную задачу в определенной проблемной ситуации, и контроль структурной и информационной целостности выделенной схемы. Решение основной задачи обеспечивается комплексом технологий обработки текстов:

технологии морфосинтаксического анализа;

технологии семантико-синтаксического анализа;

технологии взаимодействия с прикладной онтологией.

Указанная сумма технологий формируется на основе центрального ядра — прикладной онтологии (Авиаонтология), обеспечивающей согласованное взаимодействие различных программных модулей. Авиаонтология концептуально отражает предметную область информационного (алгоритмического) обеспечения различных полетных режимов антропоцентрических систем [Добров и др., 2004]. Авиантология представляет собой иерархическую сеть понятий предметной области, текущий размер онтологии — свыше 1600 понятий (около 5000 текстовых входов понятий). Авиаонтология относится к классу лингвистических (лексических) онтологий и предназначена для встраивания в различные лингвистические приложения.

Рис. 2. Архитектура программного комплекса «ЛоТА»

Программный комплекс состоит из трех взаимодействующих подсистем: подсистемы лингвистического анализа технических текстов «Анализатор», подсистемы ведения онтологии «OntoEditor+» и подсистемы «Интегратор». Взаимодействие подсистем реализовано на базе технологии «клиент-сервер», причем в различных подзадачах подсистемы выступают в различных режимах (режим сервера или режим клиента).

Инструментальная система визуального проектирования «OntoEditor+» [Невзорова и др., 2004] является специализированной СУБД. Система предназначена для ручного редактирования онтологий, хранящихся в реляционной базе данных в формате TPS, а также обслуживания запросов пользователей и внешних программ. Новые возможности системы обеспечиваются функциональным набором «Лингвистический инструментарий», посредством которого реализуется встраивание прикладной онтологии в лингвистические приложения. Наиболее типичными задачами, решаемыми с помощью инструментария системы «OntoEditor+», являются: изучение структурных свойств прикладной онтологии с помощью исследовательского инструментария системы «OntoEditor+»; построение лингвистической оболочки прикладной онтологии; задача покрытия текста онтологическими входами; построение выводов по прикладной онтологии и др.

Основные функциональные блоки системы «OntoEditor+» (блок настройки, блок проектирования онтологий, блок визуализации, лингвистический инструментарий, интерпретатор команд) имеют соответствующие специализированные наборы функций. Блок проектирования онтологий поддерживает основные табличные функции работы с онтологией (добавление, изменение, удаление записей; автоматическая коррекция записей; ведение нескольких онтологий, в том числе смешанных, т. е. с общими списками типов отношений, классов, синонимов и др.; импорт онтологий различных форматов данных; фильтрация онтологии; ведение автоматической статистики по объектам онтологии; поиск цепочек отношений и др.). Блок визуализации обеспечивает графический режим проектирования онтологии. Система использует развитые механизмы фильтрации при работе в графическом режиме. Блок настройки позволяет задавать различные цветовые и графические образы, используемые для формирования графического образа онтологии, а также другие функциональные настройки. Лингвистический инструментарий реализует функции загрузки корпуса текстов; автоматическое ведение статистики по различным объектам корпуса; функции предсинтаксической обработки текста (сегментация предложений, распознавание аббревиатур, разрешение омонимии на основе специальных протоколов взаимодействия с внешними словарными ресурсами); построение лингвистической оболочки онтологии; распознавание терминов прикладной онтологии во входном тексте (задача покрытия). Интерпретатор команд поддерживает различные типы запросов к онтологии, используя развитые механизмы фильтрации запроса. Система имеет многооконный интерфейс и снабжена развитой системой подсказок, а также механизмами поиска конкретной записи.

Подсистема «Анализатор» реализует основные этапы лингвистической обработки текста (графематический, морфосинтаксический). В подсистеме реализован частичный синтаксический анализ. Результат синтаксического анализа — дерево сегментов определенных типов, причем в основе сегментации лежит процедура распознавания в тексте онтологических входов концептов прикладной онтологии. Задача покрытия текста онтологическими входами решается на основе взаимодействия с подсистемой «OntoEditor+». Лингвистический инструментарий системы «OntoEditor+» позволяет эффективно распознавать в тексте различные лексические формы линейных онтологических входов. Усложненные синтаксические конструкции, в частности, конструкции с однородными членами, распознаются механизмами синтаксического анализа подсистемы «Анализатор» и информация о структуре однородной группы передается на вход подсистемы «OntoEditor+».

В модуле «Извлечение информации» подсистемы «Интегратор» формируется ответ на внешний запрос, в структуре которого выделяется набор взаимосвязанных компонентов. Текущая версия системы связана с анализом и исполнением внешнего запроса, в структуре которого задаются компоненты информационной модели алгоритма. Внешняя форма запроса интерпретируется при взаимодействии с подсистемой «OntoEditor+» как структура, привязанная к прикладной онтологии. Выделение компонент информационной модели происходит на основе механизмов отождествления элементов дерева сегментов входного текста (взаимодействие с подсистемой «Анализатор») и элементов структуры запроса (взаимодействин с подсистемой «OntoEditor+»). Этот процесс поддерживается различными видами онтологического поиска по запросам определенного типа (поиск концепта верхнего уровня, поиск цепочки определенного вида между двумя концептами и др.). Контроль информационной целостности текста по внешним критериям, в роли которых выступает внешний запрос, заключается в идентификации элементов текста, соответствующих элементам внешнего запроса.

Приведем пример анализа фрагмента технического текста на основе разрабатываемых технологий.

Исходный текст:

Алгоритм анализа структуры налёта. На вход алгоритма поступает информация о взаимном расположении самолетов противника (структура его строя). Происходит сравнение со структурой строев, активизированных в БД. По некоторой метрике выбирается структура строя налета, наиболее близкая к наблюдаемой. В соответствии с отождествляемой структурой строя в наблюдаемом строю расставляются приоритеты атаки целей.

Результат анализа текста, отображенный в структуре информационной модели алгоритма (модель передается как внешний запрос к системе):

Имя алгоритма: алгоритм анализа структуры налёта;

Задача алгоритма: анализ структуры налета;

Входная информация для алгоритма: взаимное расположение самолетов противника (структура его строя);

Точка возникновения входной информации:

Вопрос: Откуда поступает информация?

Ответ: Информация отсутствует.

Действие₁: происходит сравнение (произвести сравнение).

Что сравнивается: входная информация (=построен вывод).

С чем сравнивается: со структурой строев, активизированных в БД.

Действие₂: Выбирается структура строя налета, наиболее близкая к наблюдаемому расположению самолетов противника (=построен вывод). Выбирается по некоторой метрике.

Действие₃: расставляются приоритеты атаки целей в наблюдаемом строю. Расставляются в соответствии с отождествляемой структурой строя.

Выходная информация для алгоритма:

• 1. Структура строя налета наиболее близкая к наблюдаемому расположению самолетов противника.
• 2. Приоритеты атаки целей в наблюдаемом строю.

Точка приема выходной информации:

Вопрос: Что является приемником информации?

Ответ: Информация отсутствует.

Формирование структуры информационной модели алгоритма поддерживается всем комплексом функциональных возможностей системы: механизмами подсистемы «OntoEditor+» (прежде всего построение покрытия текста онтологическими входами и поддержка выводов по онтологии), механизмами лингвистической обработки подсистемы «Анализатор» (механизмы сегментации текста и интерпретации сегментов текста), а также механизмами построения и контроля исполнения внешнего запроса на извлечение знаний определенной структуры подсистемы «Интегратор». Так, в рассматриваемом примере были построены выводы, позволившие установить для действия₁ объект сравнения (входная информация), а также отождествить синтаксические конструкции наблюдаемая структура строя и взаимное расположение самолетов противника в структуре выходной информации.

Предложенный в статье подход к разработке методов контроля информационной целостности текстов по внешним критериям, заданным в форме внешнего запроса к системе, реализуется на основе технологий лингвистической обработки текстов и технологий использования прикладной онтологии в лингвистических приложениях. Центральным звеном является прикладная онтология, обеспечивающая интерпретацию входного текста и внешнего запроса в онтологических терминах. Можно указать ряд проблем, актуальных для текущего состояния исследования: организация эффективной управляющей структуры, позволяющей принимать решения в критических (по ряду параметров) ситуациях анализа; проектирование онтологии мета-уровня, обеспечивающей эффективную трансляцию внешних запросов и взаимодействие с прикладной онтологией по выполнению внешних запросов.