Лингвистическое и алгоритмическое обеспечение АОТ-систем

Для того, чтобы привлекательность диалога с компьютером на естественном языке не просто декларировалась, а стала реальностью, необходимо не только тщательно проанализировать условия и сценарии общения, но и:
- построить формальную модель естественного языка (учитывающую все его ключевые особенности),
- описать нетривиальное подмножество естественного в рамках этой модели,
- разработать и реализовать алгоритмы анализа и синтеза текстов.
		Один из главных путей развития функциональных возможностей АОТ-систем и повышения качества их работы – создание и внедрение более полных и точных моделей естественных языков, более совершенных алгоритмов анализа и синтеза текста. На этой лекции мы рассмотрим некоторые проблемы построения, формализации и компьютерной реализации моделей естественного языка на примере русской морфологии (словоизменения), а также некоторые конкретные АОТ-системы..

Лингвистические банки данных

		Под лингвистическими банками данных (ЛБД) понимаются представленные в электронной форме языковые источники (корпусы текстов) и лингвистические описания. Отметим, что в наше время, в ситуации, когда надежность работы систем оптического распознавания близка (на хороших по качеству печатных текстах) к 100%, в электронную форму легко переводимы и традиционные источники информации о языке. Поэтому можно считать, что в ЛБД можно перевести любые полиграфические источники: тексты на том или ином естественном языке, словари, справочники, книги по лингвистике. Спектр ЛБД достаточно широк: это как необработанные («сырые») корпусы текстов, так и тексты с некоторыми добавлениями, например грамматическими характеристиками слов, стилистическими пометами (разговорное, специальное и т.п.), или описаниями синтаксической структуры предложений (соответствующие корпусы текстов называют размеченными). Сюда также входят разнообразные компьютерные словари: частотные, грамматические, словоформ, тезаурусы, словари словосочетаний и моделей управления, своды грамматических правил и т.п.
		Различаться может и назначение лингвистических банков данных. Часть ЛБД предназначена для автоматизации деятельности лингвистов и разработчиков прикладных систем, часть - для непосредственного использования в системах обработки текста и речи: автокорректорах, системах распознавания текста и речи, информационно-поисковых системах.
		Отметим, что в качестве пользователя ЛБД может выступать как человек (исследователь-лингвист или разработчик программного продукта), так и тот или иной модуль компьютерной системы обработки текстов. В двух этих случаях требования к организации лингвистических банков данных и к степени эксплицитности, строгости и формальности представленных в них описаний естественного языка разнятся весьма существенно.
		Ситуация здесь несимметричная. Пользователь-человек часто может извлечь интересующую его информацию из ЛБД, встроенного в компьютерную систему обработки текстов. Однако компьютерная система обычно не может извлечь нужную для ее работы информацию непосредственно из ЛБД, ориентированного на человека. Особенно остра эта проблема для флективных языков, в частности, для русского языка.
		Так, во всех распространенных русскоязычных словарях (толковых, орфографических, словарях синонимов и антонимов и др.) входом в словарную статью служит так называемая начальная форма слова. Поскольку словари ориентированы на пользователя-человека, по умолчанию предполагается, что он знает правила русского словоизменения (склонения и спряжения) и может распознать в тексте любую форму интересующего его слова, т.е., восстановив начальную форму, добраться до соответствующей словарной статьи. Предполагается также, что он может решить и обратную задачу - употребить слово из словаря в требуемой грамматической форме.
		При использовании словарей в составе компьютерных систем обработки текстов ситуация иная. Самоочевидные для человека грамматические свойства слова, определяющие особенности его склонения/спряжения, должны быть тем или иным способом явно представлены в компьютерном словаре и в программах морфологического анализа и синтеза, позволяющих определять грамматические признаки словоформ текста и генерировать слова в требуемой форме.
		Как распределить знания о чрезвычайно сложных и запутанных правилах русского словоизменения между словарями и программными компонентами?

		Здесь возможны два решения:
•	в словаре описываются только словоизменительные признаки слов (тип и частные особенности склонения/спряжения), а работа по анализу и синтезу словоформ «поручается» программам морфологического компонента компьютерных систем;
•	в словаре приводятся все формы слов, каждой из которых сопоставлены все необходимые признаки (в частности, грамматические: число, падеж, лицо, время, наклонение и др.).
		В целом, задача построения и сопровождения лингвистически полного, обоснованного и покрывающего представительное подмножество выбранного естественного языка ЛБД, особенно в случае пользователя-программы, очень сложна. Ее решение требует привлечения квалифицированных специалистов в области лингвистики и инженерии знаний, создания необходимой инфраструктуры, серьезной финансовой и организационной поддержки (часто – на государственном уровне).

Формальная модель русской морфологии (словоизменения)

Словарь Зализняка
		Одним из широкодоступных (и активно используемых) русскоязычных ЛБД является электронный вариант фундаментального «Грамматического словаря русского языка» А.А.Зализняка. Текст словаря был перенесен на машинные носители в начале 80-х годов. С тех пор словари всех русскоязычных коммерческих автокорректоров (в том числе, ОРФО, Word), словари практически всех экспериментальных и коммерческих систем машинного перевода и других систем автоматической обработки текстов строятся на основе словаря Зализняка.
		Полиграфический вариант словаря Зализняка состоит из двух частей: «Грамматические сведения» (около 120 страниц) и собственно «Словарь» (около 740 страниц). В первой части представлена разработанная автором словаря с необычайной тщательностью оригинальная модель русского словоизменения (склонения и спряжения). Во второй 
приведено около 100 тысяч слов, которым приписаны грамматические индексы, характеризующие тип их словоизменения и схему ударения. Слова упорядочены по концам, что естественно и удобно для грамматического словаря, поскольку слова со сходным грамматическим поведением (одинаковыми суффиксами и окончаниями) располагаются компактными группами.
		Словарная статья в словаре Зализняка состоит из заголовка (начальная форма слова) и словарной (грамматической) информации. Для некоторых слов даются также дополнительные сведения, необходимые для различения вариантов. Статьи с заголовками лев, стричь и прихожая выглядят так:
лев мо 1*b (животное)
лев м 1a (денежная единица)
стричь нсв 8b (-г-)
прихожая ж (п 4a)
		По первому элементу словарной информации определяется грамматический класс (спрягаемое слово, слово субстантивного, адъективного или местоименного склонения 
эти термины будут разъяснены позже), для слов субстантивного склонения также одушевленность и род, для спрягаемых слов – вид. Если первый элемент – «п», то слово относится к словам адъективного склонения; «ж» – к словам субстантивного склонения, женского рода, неодушевленным; «мо» – к словам субстантивного склонения, мужского рода, одушевленным; «нсв» – к спрягаемым словам (глаголам) несовершенного вида.
		Если второй элемент – не цифра, то это означает, что слово изменяется по необычной модели (существительное прихожая изменяется по модели слов адъективного склонения). Остальные элементы словарной статьи либо уточняют тип склонения/спряжения, либо свидетельствуют о наличии в слове чередований (символ *), об отсутствии у слова некоторых форм или о других частных особенностях словоизменения. Буквенный индекс после цифры (или после символа *) характеризует схему ударения во всех формах описываемого слова; эта информация полезна при автоматизированной генерации фонетического словаря словоформ русского языка.
		Отметим, что исходный (полиграфический) вариант словаря Зализняка был ориентирован на пользователя-человека. Основной сценарий использования словаря предусматривал возможность просклонять/проспрягать любое слово из «Словаря» на основе его грамматического описания и правил, приведенных в «Грамматических сведениях». Эти операции, вообще говоря, требовали выполнения некоторых трудноформализуемых действий, определенной языковой компетенции: поиск уместных грамматических таблиц, определение типа чередования, рассуждения по аналогии. Поэтому непосредственное использование словаря Зализняка (даже в электронном виде) в составе компьютерных систем обработки текста/речи затруднительно.

		Разработчики компьютерных словарей, базирующихся на словаре Зализняка, выбирают обычно один из трех путей:
- генерация на основе словаря Зализняка словаря русских словоформ;
- использование электронного «Словаря» в исходной форме и разработка (достаточно сложных) алгоритмов, моделирующих работу с «Грамматическими сведениями»;
- создание на основе словаря Зализняка формальной модели словоизменения и необходимое переструктурирование словарной части (явное введение в словарную статью некоторой информации из «Грамматических сведений»), позволяющее существенно упростить алгоритмы.
		После подобных преобразований компьютерный словарь может использоваться для решения двух практически важных задач:
•	задача морфологического анализа – определения начальной формы слова по произвольной словоформе (и, возможно, грамматических признаков словоформы); 
•	задача синтеза – построения всех форм (или указанной формы) слова по начальной форме.
		Одна из первых формальных моделей русского словоизменения на базе словаря Зализняка (третий из указанных выше путей) была разработана еще в середине 80-х годов на кафедре алгоритмических языков факультета ВМК МГУ под руководством М.Г.Мальковского. Модель была реализована на лиспоподобном языке программирования Плэнер (ЭВМ БЭСМ-6, а позже – МВК «Эльбрус-2» и IBM-совместимые ПК). При этом широко использовались динамические структуры, мощные средства обработки списков и сопоставления образца с выражением. 
		В плэнерских структурах данных явно указывались все морфологические свойства для каждого слова, включая чередования в основе слова. Поэтому плэнерское представление достаточно легко воспринималось человеком, явно отражало морфологические особенности описываемых в компьютерном словаре слов.
		Однако язык Плэнер является интерпретируемым, а следовательно, довольно медленно работающим, что затрудняет его применение в системах, к которым предъявляются высокие требования по быстродействию. Обработка сложной структуры списков требует существенных затрат машинного времени, даже при реализации алгоритма их обработки на компилируемых языках, ориентированных на написание эффективных программ (С, С++). Поэтому было принято решение о переходе к другой структуре словаря и соответствующей модификации алгоритмов анализа и синтеза.
		Плэнерские структуры, описывающие морфологические особенности всех различных классов слов, были пронумерованы. Затем словам/основам и флексиям были сопоставлены соответствующие номера классов. При чередовании в основе и при наличии у слова супплетивных форм, образованных от другой основы (хороший – лучше), были организованы дополнительные входы в словарные статьи.
		Новое представление словаря трудно воспринимаемо для человека. Однако унификация и упрощение структур данных позволили создать условия для значительного увеличения скорости обработки.

Формализация русского словоизменения
		В Формальной модели русского словоизменения (ФМРС) множество слов русского языка разбивается на два основных класса – неизменяемые (Н-слова) и изменяемые, т.е. склоняемые или спрягаемые (И-слова). Совокупность форм И-слова (словоформ) образует его парадигму. В каждой словоформе можно выделить основу и окончание, или флексию (возможно, пустую, которую мы обозначим: -∅), соответствующую конкретной форме И-слова; за флексией может следовать постфикс, например, возвратная частица ся/сь.
		С основой И-слова, Н-словом, флексией и словоформой связывается описание значения соответствующего объекта, включающее описание его грамматических характеристик; лексических связей (синонимы, производные слова); семантического значения (ассоциированные с объектом понятия). Грамматические характеристики определяют сочетаемость основ и флексий и синтаксические признаки объектов всех четырех типов.
		К грамматическим характеристикам морфологического уровня относятся:
морфологический (словоизменительный) класс – М-класс, парадигматический класс – П-класс, чередование, исключение. Синтаксическим показателем является синтаксический класс (С-класс). Если М-класс определяет, как изменяется слово (склоняется, спрягается), то С-класс характеризует его синтаксическое поведение (сочетаемость с другими словами) Как словоизменительные, так и синтаксические признаки определяются набором значений грамматических переменных.

		Грамматическая переменная (ГП) – переменная одного из следующих типов: одушевленность, род, число, падеж, вид, лицо, залог, возвратность, время, наклонение, степень – принимает закодированное целым числом значение из некоторого множества допустимых. Значение ГП род, например, кодируется так: мужской – 1, женский – 2, средний – 3. Если значение неопределенно, указывается список возможных значений или число 0 (обозначает любое допустимое значение ГП).
		Совокупность ГП, по которым изменяется И-слово (свободных ГП), определяет его парадигму, а спектр значений этих переменных – число элементов парадигмы. Множество И-слов с общим набором ГП, общим набором свободных ГП и общим спектром значений переменных образует М-класс. Основе (и словоформе) сопоставлен упорядоченный набор (вектор) значений соответствующих ГП. Так, например, с основой лев- слова лев (денежная единица) связан такой вектор (7 8 2 1 0 0) – слово 7-го М-класса, 8-го П-класса, неодушевленное (2), мужского рода (1), значения ГП число и падеж не определены (0 и 0). Для словоформы левами вектор будет иметь вид (7 2 1 2 5), здесь добавились значения ГП число (2 – множественное) и падеж (5 –  творительный).
		Понятие М-класса является уточнением традиционного понятия «часть речи»: 7-й класс образован в основном существительными, 8-й – прилагательными, 9-й – глаголами. В ФМРС рассматриваются три класса склоняемых И-слов: местоименные (М-класс номер 5), субстантивные (класс номер 7), адъективные (класс номер 8) и один класс спрягаемых (класс номер 9). Представители 5-го и 8-го М-классов изменяются по родам, числам и падежам, 7-го – по числам и падежам, 9-го – по лицам, родам, числам и временам. Отсутствие у И-слова одной или нескольких форм (например, формы родит. падежа множ. числа у слова мгла, форм ед. числа у слова ножницы) не мешает отнести его к М-классу номер 7.
		Подмножество М-класса, представители которого при совпадающих значениях свободных ГП имеют одинаковые флексии, образует парадигматический класс. В ФМРС рассматриваются 24 П-класса для слов субстантивного склонения, 8 – для слов адъективного склонения, 2 – для слов местоименного склонения, 9 – для спрягаемых слов. К 1-му П-классу субстантивных И-слов относятся, например, существительные завод и артист (флексии: -∅, -а, -у, -∅ или -а, -ом, -е – для шести традиционных падежей единственного числа; -ы, -ов, -ам, -ы или -ов, -ами, -ах – для множественного); к 11-му П-классу – карта и корова; к 21-му – болото. К 1-му П-классу местоименных И-слов относятся: притяжательное прилагательное отцов, существительное кабельтов (не изменяется по родам), ко 2-му П-классу – местоимение мой, прилагательное лисий, порядковое числительное третий.
		Хотя П-классы задают более детальную классификацию сочетаемости основ с флексиями чем традиционные типы склонения и спряжения, они недостаточны для описания многих частных особенностей русского словоизменения. Эти особенности можно было бы учесть с помощью еще более дробной классификации П-классов, однако в ФМРС используются другие методы.
		Как исключения описываются случаи сочетания основы с «нестандартной» для данного П-класса и данной формы флексией: -а в форме именит. падежа множеств. числа существительных вместо характерной для 1-го П-класса флексии -ы (глаза, но заводы), пустая флексия вместо флексии -ов в родит. падеже множеств.  числа (глаз, но заводов). Исключением считается и наличие у некоторых существительных 2-го родительного (партитивного) и 2-го предложного (локативного) падежей: кусок сахару, в шкафу, но из сахара, о шкафе. Всего в ФМРС учитываются 26 исключений такого вида.
		К особенностям словоизменения относятся и чередования в основе. В ФМРС учтено 55 чередований, например: ова - у (рис-ова-ть - рис-у-ю), та - щ (клеве-та-ть - клеве-щ-у), е - <пусто> (царев-е-н - царев-н-а). Для И-слов с чередованиями достаточно рассматривать только один «стандартный» вариант основы, указывая тип и контекст чередования в описании значения основы. Так, для стандартного варианта основы царевн- указывается, что при пустой флексии перед последней буквой основы вставляется буква е. Относительно редкие чередования (встречающиеся у 1-3 слов) в ФМРС учитываются по-иному: парадигмы таких слов задаются несколькими основами и Н-словами, образующими семейство слова (основы зай-, зайд- и заш- и Н-слово зайти для глагола зайти). Семейства вводятся и для слов с супплетивными формами (хороший - лучше) или уникальными наборами флексий (некоторые числительные, личные местоимения).
		В синтаксический класс объединяются слова и конструкции с общим набором ГП и общими синтаксическими функциями. Каждому представителю некоторого С-класса сопоставлен (как и в случае М-классов) вектор значений характерных ГП. Для большинства И-слов номер С-класса и набор ГП совпадают с номером и набором ГП М-класса. Так, многие существительные – С-класс номер 7 –  относятся и к 7-му М-классу. Однако некоторые слова изменяются по «необычной» модели: существительные прохожий, гончая склоняются как представители 8-го М-класса.

Библиотека программ «РУССКАЯ МОРФОЛОГИЯ»

Основные программы

Морфологический анализ знакомых слов. Программа МОРФ1
		Программа МОРФ1 строит все возможные разбиения входной словоформы на основу и флексию и ищет соответствующие части в словаре (первоначально МОРФ1 пытается найти в словаре совпадающее со словоформой Н-слово, а затем последовательно рассматривает словоформу как основу с пустой флексией, основу с флексиями длиной 3, 2 и 1) или неизменяемое слово.
		Проверку правильности разбиения – сочетаемости основы и флексии – осуществляет вспомогательная программа, она же устанавливает  значения ГП, определяемые флексией. Когда МОРФ1, отщепив флексию, не может найти полученную основу в словаре, происходит обращение к подпрограмме, применяющей к основе правила чередования. Если и после применения правил чередования найти основу в словаре не удалось, слово признается незнакомым и формируется обращение к программе морфологического анализа незнакомых слов МОРФ2 – список вариантов трактовки словоформы (грамматически корректные разбиения на основу и флексию, неизменяемое слово). 
		Результат работы МОРФ1 (для знакомого слова) – список вариантов анализа, каждый из которых содержит: грамматические признаки словоформы и ссылку на словарную статью, описывающую семантическое значение слова.
Примеры:
стекла 	(7 2 3 1 2)	- существительное (неодуш., ср. род) стекло 
					в форме: ед. число, родит. падеж
			(7 2 3 2 (1 4)) - существительное (неодуш., ср. род) стекло 
				в форме: мн. число, именит. или винит. падеж
			(9 1 1 3 2 1 1) - глагол стечь 
						 в форме: прош. вр., женск. род, ед. число
	
		Упрощенный вариант программы МОРФ1 – программа МОРФ3 – решает так называемую задачу лемматизации: определяет только начальную форму слова, не формируя список грамматических характеристик словоформы.
Примеры:
стеки			стек,   стечь
стекла		стекло, стечь
стеками		стек

Морфологический анализ незнакомых слов. Программа МОРФ2
		На вход программы поступает сформированный МОРФ1 список вариантов трактовки словоформы.
Пример (словоформа квазибиологом):
		квазибиологом+∅ (ср. космодром/управдом)
		квазибиолог+ом   (ср. биолог+ом)
		квазибиологом    (ср. бегом)
		
		При обработке незнакомого слова МОРФ2 учитывает флексию и строение основы. В большинстве случаев исследование флексии не позволяет однозначно установить не только П-класс, род слов субстантивного склонения, вид спрягаемых слов, но даже М-класс анализируемого слова, так как, например, флексия -а встречается у слов всех четырех рассматриваемых М-классов (стол-а, красив-а, дядин-а, ворош-а). Для уточнения грамматических признаков незнакомых слов МОРФ2 учитывает следующие составляющие (диагностические сегменты) основы: префикс, суффикс или некоторую цепочку букв в конце основы, последнюю букву основы.
		По префиксу можно обнаружить некоторые Н-слова и установить вид некоторых глаголов. Анализ суффикса помогает установить М-класс, П-класс, род (а иногда и одушевленность) слова субстантивного склонения, вид глагола или даже все нужные (описываемые в словарной статье) грамматические признаки слова. По последней букве основы легко уточняется П-класс, а иногда и М-класс слова. Программа МОРФ2 работает с таблицами, содержащими 28 префиксов и 67 суффиксов. Анализ незнакомого слова МОРФ2 начинает с варианта расщепления с максимальной длиной флексии.
		
		Если анализируется не отдельно взятое слово, а слово в составе предложения, появляется возможность учета контекста (синтаксических связей данного слова с соседними). Информация о контексте передается программам морфологического анализа от объемлющих их программ синтаксического анализа с помощью предсказаний – списка ожидаемых грамматических признаков обрабатываемого слова. Так, при анализе незнакомого слова Верхневартовск в контексте приехала из далекого Верхневартовска ожидаемые характеристики последнего слова фрагмента таковы: неодушевленное существительное в форме единственного числа, родительного падежа.
		В таких ситуациях результат работы МОРФ2 сопоставляется с предсказаниями, и, в случае соответствия, запоминается. Если же предсказание не подтвердилось, начинает обрабатываться другой вариант разбиения словоформы. Если ожидаемый результат не получен, либо слово признается неизменяемым, либо в нем ищутся и исправляются ошибки.
		Для каждого отобранного варианта формируются результаты анализа словоформы  (и вариант/варианты новой словарной статьи).
Пример (словоформа квазибиологом):
(7 0 1 1 (1 4))	- существительное (одуш. или неодуш., ср. род) 
				квазибиологом в форме: ед. число, именит. или винит. падеж
(7 1 1 1 5)	- существительное (одуш., муж. род) 
				квазибиолог в  форме: ед. число, творит. падеж
(11) 			– неизменяемое слово (возможно, наречие)

Заполнение словаря по грамматическим описаниям слов. Программа СЛОВ1
		Основная сервисная программа автоматической генерации словарных статей – программа СЛОВ1. В ходе ее разработки были составлены таблицы соответствия словарной информации из словаря Зализняка и  словарной информации ФМРС. Отметим, что программа СЛОВ1 автоматизирует трудоемкую, требующую хорошего знания ФМРС работу по составлению словарных статей. Действия, выполняемые программой, зачастую весьма нетривиальны из-за различий морфологической модели словаря Зализняка, и ФМРС. На вход программы поступает словарная статья, взятая из словаря Зализняка или (если такого слова там нет) сформированная экспертом.
		Программа автоматически определяет: 1) основу записываемого в словарь системы слова; 2) номера М-класса, П-класса, С-класса; 3) наличие чередований и их контекст; 4) наличие других частных особенностей словоизменения. При работе с программой словарные статьи кодируются по определенным стандартным правилам, в частности, заменяются символы, отсутствующие на клавиатуре.
		По первому элементу словарной информации из словаря Зализняка в большинстве случаев определяется номер М-класса, у слов субстантивного склонения также одушевленность и род, у спрягаемых слов – вид. Если, например, этот элемент «п», то слово относится к 8-му М-классу; «ж» – к 7-му М-классу, женскому роду, неодушевленное; «мо» – к 7-му М-классу, мужскому роду, одушевленное; «нсв» – к 9-му М-классу, несовершенному виду.
		После определения М-класса происходит переход на соответствующую ветвь алгоритма, где по второму элементу определяется номер П-класса. Если второй элемент не цифра (это означает, что слово изменяется по необычной модели), СЛОВ1 фиксирует несовпадение номеров С-класса и М-класса (т.е. наличие соответствующего исключения) и формирует необходимый фрагмент словарной статьи.
		Остальные элементы исходной словарной статьи либо уточняют номер П-класса, либо свидетельствуют о наличии в слове чередований, исключений или об отсутствии у слова некоторых форм. Например, символ «П2» означает, что у слова есть второй предложный падеж (локатив), символ «*» является признаком чередования. Для определения конкретного номера чередования СЛОВ1 анализирует строение начальной формы слова. Так, при обработке первого варианта слова лев номер чередования (4 – чередование: ь - е) определяется по буквам ле, стоящим перед последней согласной основы (буква в в данном случае неинформативна). Стандартный вариант основы (льв-) определяется по номерам П-класса и чередования.
		Результатом работы программы СЛОВ1 является словарная статья или список таких словарных статей – в случае, когда слово из словаря Зализняка представляется в ФМРС семейством Н-слов и/или основ И-слов (для спрягаемых слов, например, программа строит словарную статью, описывающую личные формы глагола и деепричастия, и несколько статей для причастий).

Заполнение словаря по тексту. Программа СЛОВ2
		Программа СЛОВ1 используется в ситуации, когда список слов, предназначенных для включения в компьютерный словарь, составлен заранее. Другая технологическая схема предполагает
выявление незнакомых слов непосредственно в характерных текстах.

		Режимы/сценарии работы с программой различаются:
 - глубиной лингвистического анализа текста (пословный анализ, частичный синтаксический анализ, полный синтаксический анализ, синтактико-семантический анализ);
 - «степенью самостоятельности» программ формирования словаря (работа без обращения за помощью к человеку, работа в диалоге с пользователем/администратором и под его контролем)
		При пакетной обработке текстов на печать выдается так называемый «протокол формирования словаря», в который могут вставляться вопросы, адресуемые администратору. Рассмотрим фрагмент протокола диалога администратора-лаборанта с программой пословного анализа текста (будем считать, что слова: колба, стержень, стекло, стечь – отсутствуют в словаре):

  * РАБОТАЕТ ПРОГРАММА ФОРМИРОВАНИЯ СЛОВАРЯ ПО ТЕКСТУ *
УКАЖИТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, ОТКУДА БУДЕТ ВВОДИТЬСЯ ТЕКСТ
(К - С КЛАВИАТУРЫ, <ИМЯ ФАЙЛА> - ИЗ ВНЕШНЕГО ФАЙЛА)
	К
ВВОДИТЕ ТЕКСТ. ПРИЗНАК КОНЦА - //.

    	ВНУТРИ КОЛБЫ РАСПОЛАГАЕТСЯ СТЕРЖЕНЬ, ВЫПОЛНЕННЫЙ ИЗ СТЕКЛА. ЧЕРЕЗ СТЕРЖЕНЬ ... //
ВЫБЕРИТЕ РЕЖИМ РАБОТЫ, УКАЗАВ НОМЕР РЕЖИМА:
1 - ЗАПИСЬ СЛОВАРНЫХ СТАТЕЙ В БУФЕР БЕЗ ВЫДАЧИ ИНФОРМАЦИИ
2 - ЗАПИСЬ СЛОВАРНЫХ СТАТЕЙ В БУФЕР С ВЫДАЧЕЙ ИНФОРМАЦИИ
3 - ФОРМИРОВАНИЕ СЛОВАРНЫХ СТАТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
	3
ПЕРВАЯ ФРАЗА: НЕЗНАКОМЫЕ СЛОВА: КОЛБЫ, СТЕРЖЕНЬ, СТЕКЛА
СЛОВО 'КОЛБЫ' - СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ? (Д/Н)
	Д
К КАКОМУ РОДУ ОТНОСИТСЯ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ 'КОЛБЫ'? (М/Ж/С)
	Ж
ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ ОНО ОДУШЕВЛЕННЫМ? (Д/Н)
	Н
К КАКОМУ РОДУ ОТНОСИТСЯ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ 'СТЕРЖЕНЬ'? (М/Ж/С)
	М
ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ ОНО ОДУШЕВЛЕННЫМ? (Д/Н)
	Н
СЛОВО 'СТЕКЛА' - ГЛАГОЛЬНАЯ ФОРМА? (Д/Н)
	Н
К КАКОМУ РОДУ ОТНОСИТСЯ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ 'СТЕКЛА'? (М/Ж/С)
	С
СФОРМИРОВАНЫ СЛОВАРНЫЕ СТАТЬИ С ОСНОВАМИ: КОЛБ-, СТЕРЖН-, СТЕКЛ-.
ВТОРАЯ ФРАЗА: ...
 
Морфологический синтез форм слова. Программа ФОРМ1
		По словарной статье (знакомого слова) и набору значений ГП строится соответствующая словоформа.
Примеры:
ЛЕВ (животное), творит. падеж, ед. число		(7 0 0 1 5)	  ЛЬВОМ
ЛЕВ (ден.единица), творит. падеж, ед. число	(7 0 0 1 5)	  ЛЕВОМ

Морфологический синтез парадигмы. Программа ФОРМ2
		По словарной статье (знакомого слова)  строится массив всех форм этого слова. Порядок элементов массива определяется номером М-класса.
Примеры:
		синтез всех форм знакомого существительного КАССИРША
КАССИРША		КАССИРШИ		- им.падеж,   ед. и мн.число
КАССИРШИ		КАССИРШ		- род.падеж,  ед. и мн.число
КАССИРШЕ		КАССИРШАМ		- дат.падеж,  ед. и мн.число
КАССИРШУ		КАССИРШ		- вин.падеж,  ед. и мн.число
КАССИРШЕЙ		КАССИРШАМИ		- твор.падеж, ед. и мн.число
КАССИРШЕ		КАССИРШАХ		- предл.падеж,ед. и мн.число

		синтез всех форм знакомого глагола ВОРОШИТЬ
ВОРОШИТЬ 					- начальная форма
ВОРОШИ	ВОРОШИТЕ 			- формы повелит. наклонения
ВОРОШУ 	(БУДУ ВОРОШИТЬ)		- 1 лицо, ед.ч, наст.и буд.вр. 
ВОРОШИШЬ	(БУДЕШЬ ВОРОШИТЬ) 	- 2 лицо, ед.ч, наст.и буд.вр.
ВОРОШИТ 	(БУДЕТ ВОРОШИТЬ)		- 3 лицо, ед.ч, наст.и буд.вр.
ВОРОШИМ 	(БУДЕМ ВОРОШИТЬ)		- 1 лицо, мн.ч, наст.и буд.вр. 
ВОРОШИТЕ	(БУДЕТЕ ВОРОШИТЬ) 	- 2 лицо, мн.ч, наст.и буд.вр.
ВОРОШАТ 	(БУДУТ ВОРОШИТЬ)		- 3 лицо, мн.ч, наст.и буд.вр.
ВОРОШИЛ ВОРОШИЛА ВОРОШИЛО ВОРОШИЛИ  - формы прош.времени
ВОРОША 	ВОРОШИВ			- деепричастия
		
		Пусть написана управляющая программа, получающая на входе некоторую словоформу, обращающаяся к программе МОРФ1 (и – если слова нет в словаре – к МОРФ2) и генерирующая все формы (программа ФОРМ2) для каждого варианта анализа. Среди этих форм обязательно должна быть входная словоформа. 
Примеры:
обработка незнакомого слова ХРЮША
ВАРИАНТ 1 
склонение по образцу слова НОЖ/БОГАЧ 
* значение ГП "одушевленность" неизвестно *
ХРЮШ 			ХРЮШИ 
ХРЮША 		ХРЮШЕЙ 
ХРЮШУ 		ХРЮШАМ 
ХРЮША / ХРЮШ 	ХРЮШЕЙ / ХРЮШИ 
ХРЮШОМ 		ХРЮШАМИ 
ХРЮШЕ 		ХРЮШАХ 
ВАРИАНТ 2 
склонение по образцу слова МАРШ 
* значение ГП "одушевленность" неизвестно *
ХРЮШ 			ХРЮШИ 
ХРЮША 		ХРЮШЕЙ 
ХРЮШУ 		ХРЮШАМ 
ХРЮША / ХРЮШ 	ХРЮШЕЙ / ХРЮШИ 
ХРЮШЕМ 		ХРЮШАМИ 
ХРЮШЕ 		ХРЮШАХ 
ВАРИАНТ 3 
склонение по образцу слова ТУЧА/КАССИРША 
* значение ГП "одушевленность" неизвестно *
ХРЮША 		ХРЮШИ 
ХРЮШИ 		ХРЮШ 
ХРЮШЕ 		ХРЮШАМ 
ХРЮШУ 		ХРЮШ / ХРЮШИ 
ХРЮШЕЙ 		ХРЮШАМИ 
ХРЮШЕ 		ХРЮШАХ 
ВАРИАНТ 4 
склонение по образцу слова СВЕЖИЙ 
ПОХРЮШЕЕ 		ХРЮШЕЕ 
ХРЮШ 		 	ХРЮША 		ХРЮШЕ 		ХРЮШИ 
ХРЮШИЙ	   	ХРЮШАЯ		ХРЮШЕЕ 		ХРЮШИЕ
ХРЮШЕГО	   	ХРЮШЕЙ		ХРЮШЕГО 		ХРЮШИХ
ХРЮШЕМУ 	   	ЖРЮШЕЙ		ХРЮШЕМУ 		ХРЮШИМ
ХРЮШЕГО&ХРЮШИЙ	ХРЮШУЮ		ХРЮШЕЕ 		ХРЮШИХ&ХРЮШИЕ 
ХРЮШИМ 	 	ХРЮШЕЙ		ХРЮШИМ 		ХРЮШИМИ
ХРЮШЕМ 		ХРЮШЕЙ		ХРЮШЕМ 		ХРЮШИХ

ВАРИАНТ 5 
спряжение по образцу слова ТОЧИТЬ/СЛЫШАТЬ 
ХРЮШИТЬ 
ХРЮШИ		ХРЮШИТЕ 
ХРЮШУ 		(БУДУ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШИШЬ 		(БУДЕШЬ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШИТ 		(БУДЕТ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШИМ 		(БУДЕМ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШИТЕ 		(БУДЕТЕ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШАТ 		(БУДУТ ХРЮШИТЬ) 
ХРЮШИЛ	ХРЮШИЛА	ХРЮШИЛО	ХРЮШИЛИ 
ХРЮША 	ХРЮШИВ 

ВАРИАНТ 6 
неизменяемое слово типа АНТРАША 
ХРЮША
		Заметим, что если бы слово хрюша анализировалось с предсказаниями, результат был бы более точен. Так, при предсказании «существительное женского рода» был бы выдан только третий вариант, при предсказании «форма глагола – только пятый.

обработка незнакомого слова КРОВАТЬ
ВАРИАНТ 1 
спряжение  по образцу слова ПИРОВАТЬ 
* значение ГП "вид" неизвестно *   
   (выбран несовершенный вид)   
КРОВАТЬ 
КРУЙ		КРУЙТЕ 
КРУЮ		(БУДУ КРОВАТЬ) 
КРУЕШЬ	(БУДЕШЬ КРОВАТЬ) 
КРУЕТ 	(БУДЕТ КРОВАТЬ) 
КРУЕМ 	(БУДЕМ КРОВАТЬ) 
КРУЕТЕ 	(БУДЕТЕ КРОВАТЬ) 
КРУЮТ 	(БУДУТ КРОВАТЬ) 
КРОВАЛ 	КРОВАЛА 	КРОВАЛО 	КРОВАЛИ 
КРУЯ 		КРОВАВ 
ВАРИАНТ 2 
склонение по образцу слова ПЕЧАТЬ 
* значение ГП "одушевленность" неизвестно *
КРОВАТЬ		КРОВАТИ 
КРОВАТИ 		КРОВАТЕЙ 
КРОВАТИ 		КРОВАТЯМ 
КРОВАТЬ	 	КРОВАТЕЙ / КРОВАТИ 
КРОВАТЬЮ 		КРОВАТЯМИ 
КРОВАТИ 		КРОВАТЯХ 
ВАРИАНТ 3 
неизменяемое слово типа ДЕСКАТЬ

Диагностика речевых ошибок
		Методы обнаружения и исправления орфографических и морфологических ошибок в текстах широкой тематики базируются на представлении о тексте как о цепочке независимо появляющихся словоформ. Известно три основных метода обнаружения орфографических ошибок: статистический, полиграммный и словарный. 
		При статистическом методе словоформы, обнаруживаемые в тексте, упорядочиваются согласно частоте их встречаемости. Искаженные слова оказываются среди малоупотребительных слов в конце списка.
		При полиграммном методе все встречающиеся в тексте двух- или трёхбуквенные сочетания (полиграммы) проверяются по таблицам, содержащим информацию об их допустимости в русском языке. Если в словоформе имеются недопустимые полиграммы, то она считается неправильной.
		
		При словарном методе все входящие в текст словоформы проверяются по компьютерному словарю. Если словарь такую форму допускает, она считается правильной, а иначе либо сразу признаётся ошибочной, либо предъявляется человеку.
		В настоящее время первые два метода практически не используются, т.к. уже есть хорошие компьютерные словари, достаточно большие по объёму и с эффективным доступом.
		Диагностика же и исправление синтаксических, пунктуационных и лексико-семантических ошибок предполагает взгляд на текст как на последовательность связанных единиц, комбинирование которых имеет свои закономерности. Подходы к автоматизации выявления и коррекции этих ошибок можно разбить на две группы: синтаксически-ориентированные подходы и подходы, основанные на концептуальных фреймах. Последние больше пригодны для систем, работающих в строго ограниченных предметных областях. Для текстов широкой тематики предназначены синтаксически ориентированные подходы. Сначала поступившее на вход предложение обрабатывается средствами грамматики, рассчитанной на синтаксически правильный текст. Если такая проверка обнаруживает дефекты синтаксической структуры, некоторые условия ослабляются. Какие грамматические правила смягчаются, зависит от учитываемых системой ошибок. Например, в русских текстах иногда оказывается пропущенной запятая, обособляющая причастный оборот в постпозиции. Для того, чтобы такое предложение могло быть обработано, требуется временная отмена условия  (присутствующего в каноническом правиле) обязательного наличия запятой. Однако ослабление канонических правил неизбежно влечёт за собой возрастание числа возможных интерпретаций. При этом нельзя опознать ошибочный текст  прежде, чем будет закончен анализ средствами канонической грамматики. Другой подход предлагает сначала использовать слабую грамматику, а затем подвергнуть обрабатываемое предложение фильтрации на основе строгих требований правильности. Но при этом наличие ошибки предполагается более вероятным, чем соблюдение норм грамматики.
		Также отметим, что описанные методы позволяют автоматически обнаружить ошибку только тогда, когда не удаётся построить связный синтаксический граф для рассматриваемого предложения. Однако ошибки, при которых возможно получение формально приемлемой, но по сути неверной интерпретации, остаются невыявленными. При этом никаких сообщений об ошибках не поступает.

Система комплексного контроля качества текста ЛИНАР
Построение автокорректоров сталкивается с рядом принципиальных и не решенных пока в полном объеме проблем: компактное хранение словарей, эффективные методы морфологического и синтаксического анализа и т.д. Тем не менее на очереди – создание систем, способных производить более сложное по сравнению с автокорректорами автоматическое или автоматизированное редактирование текстов на естественном языке. В идеале же необходима система, выполняющая функции научного редактора – человека, осуществляющего литературную и научную правку научно-технических текстов. Такое направление развития представляет разрабатывавшаяся в 1986-1990 гг. на кафедре алгоритмических языков факультета ВМК МГУ система ЛИНАР (ЛИтературно-НАучный Редактор) – интеллектуальная система комплексного контроля качества русскоязычных текстов.
		Суть подхода заключалась в существенном расширении возможностей имевшихся в то время автокорректоров за счет: 1) ограничения предметной области, к которой относились обрабатываемые тексты (методы, алгоритмы и программы обработки данных телеметрии на многопроцессорных вычислительных комплексах); 2) ограничения видов текстов (научно-технические отчеты, деловая переписка); 3) использования средств синтаксического и семантического анализа текста; 4)  привлечения более полных моделей русского языка.
		Пользователем ЛИНАР является человек, оценивающий с помощью системы качество некоторого текста с позиций лица, которому адресован этот текст (адресата), и вносящий в текст необходимые исправления. В качестве адресата могут выступать литературный или научный редактор, корректор, потенциальные читатели (конструкторы, программисты, руководители). Пользователем ЛИНАР может быть, например, автор обрабатываемого текста, желающий взглянуть на него «со стороны», или научный руководитель работы, обеспокоенный терминологическими и стилистическими неувязками в текстах разделов, подготовленных различными участниками проекта.
		Обработка текста с помощью системы ЛИНАР включает в себя в общем случае несколько циклов (как и при подготовке текста «вручную»), каждый из которых оформляется как самостоятельный сеанс работы с системой. В начале сеанса пользователь формирует задание на обработку текста, для выполнения которого система загружает необходимые информационные модули и вызывает программы контроля текста. Каждая программа проверяет некоторое определенное свойство текста, т.е. реализует одноаспектный контроль текста. Целостный сеанс работы с системой состоит из серии одноаспектных проверок текста или его фрагментов.

		Основная технологическая схема использования системы ЛИНАР предусматривает, что текст хранится на машинных носителях и обрабатывается программами контроля, формирующими протокол замечаний по тексту (иногда система предлагает свой вариант исправления). Далее пользователь просматривает эти замечания и, если он с ними соглашается, вносит необходимые изменения в текст с помощью текстового редактора. Измененная версия текста может быть объектом обработки в следующем сеансе. В зависимости от объема текста пользователь может выбрать диалоговый или пакетный режим работы с системой. В последнем случае протокол замечаний формируется на внешнем носителе.
		Часто при написании отдельных фрагментов текста разными авторами для обозначения одной и той же сущности могут быть использованы различные термины, что усложняет понимание текста. Автоматическое обнаружение подобных конфликтов требует привлечения глубоких знаний о понятийном и терминологическом аппарате предметной области, и в ЛИНАР не реализуется. Однако в составе системы имеется программа контроля, которая может сформировать по фрагментам текста списки используемых терминологических словосочетаний. На основе этой информации решить терминологические проблемы человеку будет значительно проще, чем при обработке текста «вручную».
		ЛИНАР не только обнаруживает неточности, ошибки, но и может «объяснить» пользователю суть своих замечаний, а также предложить способы устранения ошибок. Так, например, в случае орфографической ошибки система предлагает свой вариант исправления слова, в случае нарушения естественного порядка слов – правильный порядок слов и т.д. Рекомендации системы призваны помочь пользователю в улучшении текста, направляют его деятельность.

База знаний системы ЛИНАР 
		Контроль текста, осуществляемый системой ЛИНАР, основывается на использовании знаний о том, что такое правильный, хороший текст. Совокупность этих знаний называется контролирующими знаниями, или К-знаниями. При формировании К-знаний учитывались результаты лингвистических, психологических работ, исследований по эргономике; принят во внимание опыт редакторов, корректоров, нормоконтролеров.
		К-знания должны обеспечить возможность оценки текста с различных сторон:
- соответствие общеязыковым нормам;
- соответствие «внешним» нормам, например, требованиям ГОСТов,  регламентирующих форму изложения материала в научно-технических  документах;
- сложность восприятия текста потенциальным читателем;
- семантическая корректность текста (соответствие выявляемых в тексте семантических отношений и понятийной модели предметной области).
		Часть К-знаний (процедурная составляющая) представлена программами одноаспектного контроля. Каждая программа фиксирует строго определенное свойство текста или строго определенный дефект текста (конфликтную ситуацию). Затем формируется соответствующее диагностическое сообщение, которое, в зависимости от выбранного режима работы, либо сразу предъявляется пользователю, либо включается в протокол замечаний. 
		Важным компонентом информационного обеспечения системы ЛИНАР является и лингвистическая база знаний, содержащая базовые общие знания о русском языке. Кроме того, ЛИНАР использует тематический словарь и тезаурус предметной области, к которой относятся обрабатываемые тексты, и описания нормативных требований, предъявляемых к текстам. Соответствующие информационные массивы создавались разработчиками системы на основе общеязыковых и предметно-ориентированных словарей и справочников, Государственных стандартов и отраслевых инструкций по оформлению текстовых документов.
		База знаний ЛИНАР содержит также заранее формируемый (и пополняемый в ходе эксплуатации системы) банк адресатов: конкретных читателей или определенных однородных групп читателей (конкретный руководитель научно-исследовательского проекта; конкретный представитель руководства организации-заказчика; инженеры, которые будут создавать описываемый программно-аппаратный комплекс и др.). Настройка на адресата производится в начале очередного сеанса работы с ЛИНАР и позволяет моделировать процесс восприятия текста разными людьми и, следовательно, оценивать качество текста с разных точек зрения. При такой настройке могут меняться базовые и тематические лингвистические знания (состав словаря, совокупность грамматических правил), степень жесткости требований по соблюдению тех или иных норм и условий. 
		Таким образом, К-знания ЛИНАР (которые служат критерием корректности текста и используются для обнаружения «дефектов» текста – отклонений от требований, предъявляемых К-знаниями) формируются динамически в каждом конкретном сеансе работы с системой и являются комплексными по своей природе. Они включают как процедурные знания об исследуемом аспекте текста (воплощенные в соответствующих программах контроля), так и декларативные знания, фильтруемые и конкретизируемые в начале каждого сеанса.
		Обнаруженные программой контроля несоответствия текста и К-знаний могут быть устранены двумя способами:
•	путем внесения изменений в текст (это наиболее частый случай: несоответствие – суть ошибка, допущенная в тексте, которую необходимо исправить);
•	путем изменения К-знаний системы.
		Заметим, что изменениям подвергается лишь один компонент К-знаний – лингвистические знания, причем не все, а лишь те, которые соответствуют наиболее подвижной части естественного языка - лексикону. Как правило, такие изменения заключаются в пополнении базы знаний, например, в создании новой словарной статьи для слова, впервые встретившегося в тексте и незнакомого системе.
		Знания, отображающие требования семантической корректности и простоты интерпретации, общеязыковые и внешние нормы, может изменять только администратор системы.
		Для внесения изменений в базу лингвистических знаний используются сервисные программы; для изменения текста – подсистема редактирования ЛИНАР.
		Отметим, что (даже при работе с ЛИНАР в диалоговом режиме) редактирование текста обычно производится по завершении работы программ контроля. Это связано с тем, что исправление фиксируемых системой ошибок и неточностей зачастую требует переделки относительно больших фрагментов текста (разбиение длинной фразы на несколько более простых, устранение неоднозначности трактовки и т.п.). Однако некоторые (локальные) изменения можно внести в текст сразу же в момент обнаружения ошибки. Поэтому в ряде программ контроля, например, в программах орфографического уровня, предусмотрена возможность исправления фиксируемых ошибок в момент их обнаружения.

Программы контроля
		Программы контроля текста могут быть классифицированы по нескольким критериям.
		Первый критерий связан с анализируемым программой аспектом текста. В соответствии с этим критерием выделяются следующие группы программ одноаспектного контроля:
- контроль орфографии (включая поиск ошибок в склонении и спряжении слов);
- анализ лексического состава текста;
- стилистический контроль;
- проверка выполнения правил структуризации текста;
- контроль синтаксической структуры и пунктуационный контроль;
- семантический контроль.
		Вот несколько примеров работы программ синтаксического и семантического контроля:
1)	Рассмотрим структуру памяти вычислительной машины, в которой хранятся команды.
СЛОВО которой ИМЕЕТ БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА-ХОЗЯИНА В
ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ: машины, памяти, структуру
	Каждому каналу соответствует свое устройство, которые в свою очередь связаны с главной ЭВМ.
СЛОВО которые НЕ ИМЕЕТ СЛОВА-ХОЗЯИНА В ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ
	Мощь языка Си - результат выявления его авторами потребностей программистов, которые возникают при программировании на языке ассемблера.
СЛОВО которые ИМЕЕТ БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА-ХОЗЯИНА В ГЛАВНОМ ПРЕДЛОЖЕНИИ: программистов, потребностей, авторами
2)	Все рассматриваемые программы написаны на ассемблере.
НЕСОВПАДЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ КЛАССОВ!
В ОПИСАНИИ ГЛАГОЛА "написать" СЕМ.-КЛАСС АКТАНТА:
=язык_программирования=
РЕАЛЬНЫЙ АКТАНТ ассемблере ИМЕЕТ СЕМ.-КЛАСС: =транслятор=
	Схема прерываний подключается к магистрали.
НЕСОВПАДЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ КЛАССОВ!
В ОПИСАНИИ ГЛАГОЛА "подключаться" СЕМ.-КЛАСС АКТАНТА: =устройство=
РЕАЛЬНЫЙ АКТАНТ схема прерываний ИМЕЕТ СЕМ.-КЛАСС:   =структура2=
3)	Снижение напряжения вызвало отключение принтера.
НЕОДНОЗНАЧНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ!
  1 трактовка:
=причина=	: снижение напряжения
=следствие=	: отключение принтера
  2 трактовка:
=причина=	: отключение принтера
=следствие=	: снижение напряжения

4)	Каждому каналу сопоставлено определенное устройство. Они, в свою очередь, связаны с главной ЭВМ.
ДЛЯ МЕСТОИМЕНИЯ они В ПРЕДШЕСТВУЮЩЕЙ ФРАЗЕ НЕ НАЙДЕНО СЛОВ,
НА КОТОРЫЕ ЭТО МЕСТОИМЕНИЕ ССЫЛАЕТСЯ
Рассмотрим структуру памяти ЭВМ. Она состоит из двух основных частей.
ДЛЯ МЕСТОИМЕНИЯ она В ПРЕДШЕСТВУЮЩЕЙ ФРАЗЕ НАЙДЕНО БОЛЕЕ ОДНОГО СЛОВА,
НА КОТОРОЕ ССЫЛАЕТСЯ ЭТО МЕСТОИМЕНИЕ:  ЭВМ, памяти, структуру
5)	Информация передается в сопроцессор АК-34 по 16 каналу.
ОБЪЕКТ: сопроцессор АК-34
ГРУППА: 16 каналу
ВЫХОД ЗНАЧЕНИЯ ЗА ВЕРХНЮЮ ГРАНИЦУ ДИАПАЗОНА
(СОПРОЦЕССОР АК-34 ИМЕЕТ КАНАЛЫ: 0,1,2, ... 15)

Эксперименты с лингвистическим процессором АДАМАНТ 
* * * РАБОТАЕТ ЛП "АДАМАНТ" * * *
КТО?
БОГАЧЕВ
РЕЖИМ РАБОТЫ?
ТЕСТОВЫЙ
ВЫ РАБОТАЕТЕ В ТЕСТОВОМ РЕЖИМЕ!
ЛЮБОЕ ВХОДНОЕ СООБЩЕНИЕ РАССМАТРИВАЕТСЯ ЛИБО КАК КОНТРОЛЬНАЯ ИЛИ ОБУЧАЮЩАЯ ФРАЗА
(НА ЭКРАНЕ РАСПЕЧАТЫВАЕТСЯ НАЙДЕННАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ),
ЛИБО КАК ОЦЕНКА ИЛИ УКАЗАНИЕ.
СТЕПЕНЬ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СТАНДАРТНАЯ?
ДА
СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ СТАНДАРТНАЯ?
НЕТ
ЗАДАЙТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ: ЧИСЛО ОТ 0 - МИН., ДО 5 - МАКС.
4
МОГУ ЛИ Я РАССЧИТЫВАТЬ НА ВАШУ ПОМОЩЬ НА ЭТАПЕ АНАЛИЗА?
ДА
По фамилии пользователя и выбранному им режиму работы ЛП настраивается на очередной сеанс, считывая в свою оперативную память необходимые процедуры и описания уместных в данном сеансе языковых единиц (в частности, словарь пользователя по фамилии Богачев). Адресуемые данному («рядовому») пользователю вопросы будут формулироваться в таком виде, что для ответа на них не потребуются знания, выходящие за рамки школьного курса русского языка (при диалоге с администратором в вопросах могут появиться лингвистические термины, понятия языковой модели системы). В начале сеанса устанавливаются «степень самостоятельности» ЛП при обработке незнакомых языковых объектов и «степень подробности» выдаваемых на экран терминала сообщений о работе процедур языковой адаптации и обучения (этот параметр можно менять в ходе сеанса). ЛП также «спрашивает» пользователя, согласен ли он отвечать на его вопросы, возникающие в случаях, когда установленная степень самостоятельности не позволяет процессору изменять лингвистические знания автоматически. При заданной степени подробности (4) процессор будет информировать пользователя о всех обращениях к процедурам языковой адаптации.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК ИГРАЛ С КОШКОЙ НА БАЛКОНЕ.
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВА "БАЛКОНЕ"
ПРЕДСКАЗАНИЯ: НЕОДУШЕВЛ. СУЩ.  В ФОРМЕ ПРЕДЛОЖН. ПАДЕЖА. СЕМ. КЛАСС: =МЕСТО=
УКАЖИТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, РОД СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО С ОСНОВОЙ "БАЛКОН" (ВОЗМОЖНЫЕ ОТВЕТЫ: М/Ж/С)
М
КАКОЕ ОКОНЧАНИЕ ИМЕЕТ СЛОВО "БАЛКОН" В ФОРМЕ ТВОРИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА  (ОМ ИЛИ ЕМ)?
ОМ
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАЛКОНЕ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК НЕОДУШЕВЛ. СУЩ. МУЖ.  РОДА В ФОРМЕ ПРЕДЛ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ ГРАММАТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: НЕОДУШ.  СУЩ.  МУЖ. РОДА, 1 ТИП СКЛОНЕНИЯ.
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: =МЕСТО=
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.68750 СЕК.)
=ИГРАТЬ2= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ=  	            :   МАЛЬЧИК
=ОБЪЕКТ=	:   КОШКА 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
=МЕСТО=	:   БАЛКОН (НА)
ПРАВИЛЬНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
Пользователь помог ЛП определить грамматические признаки незнакомого ему слова балкон; род и тип склонения (ср. на кузне, на окне, на ясене). Семантический класс (=МЕСТО=) установлен автоматически, поскольку группа на балконе анализировалась процессором – после заполнения валентностей выбранной трактовки предиката играть (2-х местный предикат с актантами: «кто (человек)?», «с кем/чем (животное или предмет)?») - как обстоятельство места. Так как пользователь согласился с найденной интерпретацией, ЛП запоминает новую словарную статью слова балкон.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК ИГРАЛ С ДРУГОМ В СРЕДУ.
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "СРЕДУ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК НЕОДУШ. СУЩ. ЖЕНСКОГО РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ.  ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ ГРАММАТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: НЕОДУШ. СУЩ. ЖЕНСКОГО РОДА, 2 ТИП СКЛОНЕНИЯ
ОСНОВЕ ПРИПИСАНЫ СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ: =ИГРА=
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.10875 СЕК.)
=ИГРАТЬ1= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ= 	            :   МАЛЬЧИК
=ПАРТНЕР=	            :   ДРУГ
=ИГРА=	:   СРЕДА 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
НЕВЕРНО. СРЕДА - ДЕНЬ НЕДЕЛИ
УКАЗАНИЕ УЧТЕНО. НОВАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ:
=ИГРАТЬ1= (ИГРАТЬ)
=СУБЪЕКТ=   :   МАЛЬЧИК
=ПАРТНЕР=   :   ДРУГ
=ИГРА=	:   ? 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА= : СРЕДА
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
ВЕРНО. РЕЖИМ: СП = 2.
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
ИЗМЕНЕН ПАРАМЕТР: СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ (СП)
Попытка процессора воспринять группу в среду как один из актантов 3-х местного предиката играть1 («кто (человек)?», «с кем (человек)?», «во что (игра)?») оказалась неудачной. Пользователь отверг найденную интерпретацию и определил семантику незнакомого слова среда через знакомое ЛП понятие день недели. После этого процессор: проанализировал словоформу среда с предсказанием «существительное в форме именительного падежа, семантический класс =врем1=»; отменил все действия, выполненные с момента начала обработки группы в среду (группы  мальчик и  с другом, выбранные на роли 1-го и 2-го актантов, повторно не обрабатывались); продолжил анализ фразы. Слово среда теперь – по семантическим признакам – не может быть воспринято как название игры. Третья валентность предиката играть1 остается незаполненной, а на этапе поиска обстоятельств группа в среду воспринимается как обстоятельство времени.
Согласившись c новой интерпретацией, пользователь (с помощью директивы РЕЖИМ) уменьшил значение параметра «степень подробности». Поэтому в дальнейшем о незнакомых словах выдается менее подробная информация.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
МАЛЬЧИК СТРИГЕТ КУЗЯВУЮ БУТЯВКУ НА БАЛКНЕ.
"СТРИГЕТ"  - ОШИБКА В СПРЯЖЕНИИ!  ПРИ ФЛЕКСИИ "ЕТ" В ОСНОВЕ ПРОИСХОДИТ ЧЕРЕДОВАНИЕ:  Г - Ж. ОШИБКА ИСПРАВЛЕНА
КАКАЯ ИЗ ОСНОВ: 1. БАЛКОН, 2. БАЛКН - ВВЕДЕНА ВЕРНО (1 ИЛИ 2, 0 - ЕСЛИ ОБЕ ВВЕДЕНЫ ВЕРНО)?
1
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУТЯВКУ"
- ОДУШ. СУЩ. ЖЕН. РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (13 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУЗЯВУЮ"
- ПРИЛ.  В ФОРМЕ ВИН. ПАДЕЖА ЕД.  ЧИСЛА (ЖЕНСКИЙ РОД) (1 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.80000 СЕК.) 
=СТРИЧЬ= (СТРИЧЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   МАЛЬЧИК
=ОБЪЕКТ=	:   БУТЯВКА --АТР -> КУЗЯВАЯ 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=/=ВСЕГДА=/=ИНОГДА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=/=ДЕЙСТВИЕ ХАРАКТЕРНО=
ВЕРНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
При установленных значениях параметров процессор исправляет грамматические и случайные ошибки в знакомых словах самостоятельно (информируя об этом пользователя). Исправление случайной ошибки в слове балкон, впервые появившемся только в данном сеансе, возможно только с согласия пользователя.
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА И КУДРЯЧИТ БОКРЕНКА.
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУДЛАНУЛА" 
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУДРЯЧИТ"
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
При анализе этой фразы процессор по синтаксическим шаблонам выделяет в ее составе два ядерных предложения, связанных союзом и. В каждом из них на роли слов-предикатов выбираются (с согласия пользователя) формы незнакомых глаголов: будлануть и кудрячить. Этим глаголам сопоставляется одна из простейших стандартных моделей управления («кто?», «кого/что?»), которая используется при поиске актантов. На роль подлежащего второго предложения выбирается именная группа глокая куздра – подлежащее первого предложения. После уточнения грамматических признаков нескольких незнакомых слов распечатывается полученная интерпретация.
СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ "БОКР" - ОДУШЕВЛЕННОЕ (ДА, НЕТ)?
ДА
КАК ПРАВИЛЬНО: 1. ГЛОКИЙ ИЛИ 2. ГЛОКОЙ?
1
СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ "БОКРЕНОК" - ОДУШЕВЛЕННОЕ (ДА, НЕТ)?
ДА
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "ШТЕКО" - НАРЕЧИЕ (ОБР. ДЕЙСТВИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БОКРА" -  ОДУШ.  СУЩ.  МУЖ. РОДА В ФОРМЕ ВИНИТ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (1 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУЗДРА"
- ОДУШ.  СУЩ. ЖЕН. РОДА В ФОРМЕ ИМ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (2 ТИП СКЛОНЕНИЯ)
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "ГЛОКАЯ"
- ПРИЛ.  В ФОРМЕ ИМ. ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (ЖЕНСКИЙ РОД) (3 ТИП СКЛОНЕНИЯ) 
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БУДЛАНУЛА"
- ГЛАГОЛ (НЕВОЗВР., СОВЕРШ. ВИД) В ФОРМЕ: ПРОШ. ВРЕМЯ, ЖЕН. РОД, ЕД. ЧИСЛО (2 ТИП СПРЯЖЕНИЯ)
 ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БОКРЕНКА"
- ОДУШ. СУЩ.  МУЖ. РОДА В ФОРМЕ ВИН.  ПАДЕЖА ЕД. ЧИСЛА (3 ТИП СКЛОНЕНИЯ);
 ОСНОВА МНОЖ. ЧИСЛА: "БОКРЯТ" 
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "КУДРЯЧИТ"
- ГЛАГОЛ (НЕВОЗВР., НЕСОВ. ВИД)  В ФОРМЕ: НАСТ. ВРЕМЯ, 3 ЛИЦО, ЕД. ЧИСЛО (4 ТИП СПРЯЖЕНИЯ) ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 13.78025 СЕК.)
 =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА --АТР -> ГЛОКАЯ
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
=ОБР. Д.=	              :   ШТЕКО
======ЗАТЕМ==> =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (КУДРЯЧИТЬ)
=СУБЪЕКТ=	:   КУЗДРА  --АТР -> ГЛОКАЯ
=ОБЪЕКТ=	:   БОКРЕНОК 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
ВЕРНО
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ВЧЕРА КУЗДРА БУДЛАНУЛА БОКРА И ШТЕКО БАРАБАРДАЕТСЯ 
ОБРАБАТЫВАЕТСЯ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАРАБАРДАЕТСЯ"
ЭТО НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО ТРАКТУЕТСЯ КАК ГЛАГОЛ-ПРЕДИКАТ. ВЫ СОГЛАСНЫ (ДА, НЕТ)?
ДА
ВСТРЕТИЛОСЬ НЕЗНАКОМОЕ СЛОВО "БАРАБАРДАЕТСЯ"
ОНО ВОСПРИНЯТО КАК ГЛАГОЛ (ВОЗВР., НЕСОВ. ВИД): НАСТ. ВРЕМЯ, 3 ЛИЦО, ЕД. ЧИСЛО (1 ТИП СПР.)
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.53125 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   ИЮНЬ --ДЕНЬ -> 5
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
======ЗАТЕМ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БАРАБАРДАТЬСЯ)
=СУБЪЕКТ=   :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   КУЗДРА 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
  =ОБР. Д.=	         :   ШТЕКО
ВЧЕРА КУЗДРА БУДЛАНУЛА БОКРА, И БУТЯВКА БАРАБАРДАЕТСЯ. 
ПОСКОЛЬКУ ОЦЕНКИ НЕ БЫЛО, СЧИТАЕТСЯ, ЧТО ПРЕДЫДУЩАЯ ФРАЗА ПОНЯТА ПРАВИЛЬНО
АНАЛИЗ ОЧЕРЕДНОГО СООБЩЕНИЯ:
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 4.01250 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   КУЗДРА
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   ИЮНЬ --ДЕНЬ -> 5
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
========И1 ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БАРАБАРДАТЬСЯ)
=СУБЪЕКТ=               :   БУТЯВКА
=ОБЪЕКТ=	:   БУТЯВКА 
=ВРЕМЯ=	:   =СЕЙЧАС=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ=
ВЕРНО
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА, ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА.
ФРАЗА НЕПОНЯТНА (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 3.73025 СЕК.)
НЕСВЯЗНЫЕ ФРАГМЕНТЫ:
1)	КУЗДРА --АТР -> ГЛОКАЯ 
2)	2) =ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=   :   ?
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
=ОБР. Д.=		      :   ШТЕКО 
ЗАБЫТЬ: ГЛОКАЯ, КУЗДРА, ШТЕКО, БУДЛАНУТЬ, БОКР
СДЕЛАНО
РЕЖИМ: СП = 0
ИЗМЕНЕН ПАРАМЕТР: СТЕПЕНЬ ПОДРОБНОСТИ (СП)
ЖДУ ОЧЕРЕДНОЕ СООБЩЕНИЕ
ГЛОКАЯ КУЗДРА, ШТЕКО БУДЛАНУЛА БОКРА.
ПОНЯТНО (ВРЕМЯ АНАЛИЗА = 8.01250 СЕК.)
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (БУДЛАНУТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   ШТЕКО
=ОБЪЕКТ=	:   БОКР 
=ВРЕМЯ=	:   =РАНЕЕ НАСТОЯЩЕГО МОМЕНТА=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЕНО=
======ПРИ ЭТОМ==>
=ВЫПОЛНЯТЬ ДЕЙСТВИЕ= (ГЛОКАТЬ)
=СУБЪЕКТ=               :   ШТЕКО
=ОБЪЕКТ=	:   КУЗДР 
=ВРЕМЯ=	:   =В ТЕКУЩИЙ МОМЕНТ=
=ВИД=	:   =ДЕЙСТВИЕ ВЫПОЛНЯЛОСЬ=
ВЕРНО. КОНЕЦ.
НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ЗАПОМИНАЕТСЯ В ДАННОМ СЕАНСЕ
РАБОТАЕТ БЛОК ОБУЧЕНИЯ
СЕАНС ОКОНЧЕН
Последние два примера показывают, что ЛП АДАМАНТ может забывать (директива ЗАБЫТЬ) информацию, полученную в ходе сеанса, и что результат анализа фразы зависит от наличных (и меняющихся во времени) лингвистических знаний.
Завершая сеанс, ЛП запоминает новую информацию в своей долговременной памяти. В данном случае (в словарь пользователя Богачева) будут записаны словарные статьи слов: балкон, куздр, глокать (глагол, имеющий форму деепричастия глокая) и др.