Работа с текстом всегда требует определенного языкового обеспечения. В частности, при поиске в русском тексте к безусловно необходимым относится словоизменительный словарь, позволяющий учесть различные морфологические формы известных слов и генерировать гипотезы для слов, не вошедших в словарь. Классический труд Андрея Анатолиевича Зализняка[Зализняк А. А. Грамматический словарь русского языка: Словоизменение. Ок. 110 000 тыс. слов. — 4-е изд., испр. и доп. — М.: «Русские словари», 2003] в полной мере удовлетворяет эти потребности. Определенную пользу может принести и фразеологический словарь. Иногда применяются и словари синонимов. Однако этого недостаточно.
То обстоятельство, что вместо поиска информационных объектов (образов) приходится довольствоваться поиском слов, не могло не вызвать ответную реакцию в виде многочисленных попыток компенсировать «ущербность» такого подхода. Их общее название — «интеллектуализация» традиционного поиска (не путать с собственно интеллектуальным поиском, то есть поиском по смыслу содержащейся в документе информации).
Предлагаемый «интеллектуальный» поиск вряд ли является жизнеспособным. Основная причина — пользователи не хотят делать запросы естественным языком, им гораздо ближе сокращенный «командный» язык с перечислением терминов (своеобразный «телеграфный стиль»).
В этом легко убедиться, посмотрев на wordstat.yandex.ru, какие запросы делают Яндексу.
«Естественный» запрос: +как работает фотошоп — 189 показов в месяц.
«Командный» запрос: уроки фотошоп — 3469 показов в месяц; учебник фотошоп — 673 показа в месяц и т. д.
«Естественный» запрос: +как проехать +в шереметьево — 106 показов в месяц.
«Командный» запрос: шереметьево проезд — 546 показов в месяц; шереметьево добраться — 470 показов в месяц; шереметьево доехать — 409 показов в месяц и т. д.
Даже в поисковой системе Ask Jeeves, изначально позиционировавшей себя как искалка, которая понимает запросы на естественном языке, доля коротких запросов на «командном» языке недавно превысила долю запросов на естественном языке. Вторая причина — ориентация «интеллектуального» поиска на грамотный русский язык. Веб — социальное, а не лингвистическое явление, и для общения в Сети вместо естественного русского языка часто используется жаргон, короткие предложения, ссылки вместо цитат и т. д., что не может учесть ни один словарь, даже во 2-м исправленном издании.
Но не строит думать, будто все наработки филологов бесполезны в веб-поиске. Конечно, это не так. Например, Яндекс делает синтаксический анализ запроса, чтобы определить, какие слова связаны между собой, и задать требования к расстоянию между словами. Знание словарной формы слов позволяет лучше исправлять опечатки, а учет морфологии улучшает полноту результатов поиска.
Александр Садовский,
руководитель отдела веб-поиска компании «Яндекс»
Интеллектуализация поиска
На практике «интеллектуализация» поиска (ИП) означает использование дополнительных, по отношению к запросу пользователя, данных: тезаурусов, синонимов, сведений из различных предметных областей и т. п. Здесь требуется известная осторожность, так как порой случается, что «интеллектуализация», основанная на самой верной логике, тем не менее ведет к ухудшениям.
Пример из этой серии — автоматическое включение в запрос синонимов некоторых поисковых слов. Вроде бы — шаг к ИП. На практике же при поиске по слову «господа», которое имеет высокую частоту в значении обращения (вместо прежнего «товарищи») и является помехой для другого своего значения (в смысле баре — собирательного от барина, барыни, барчат и т. п.), автоматически предусмотрена замена «господ» на синонимическое «баре». Но «баре» в родительном имеют омоформу, совпадающую с «баром» (где наливают). Вот так по запросу «господа» появлялся ворох ссылок на многочисленные бары. По крайней мере, на Яндексе еще в начале августа было именно так.
Имеют место случаи и точечной ИП. Пример такого рода — исключение из поискового образа слов, занимающих атрибутивные именные позиции. Это когда по запросу «Баня» отыскивались совсем другие учреждения, по той простой причине, что в их адресной информации была указана остановка «Баня».
Кстати, это реальный факт из практики авторов, имевший место при отладке поискового сервиса для абонентов оператора мобильной связи. Случаев, когда традиционный поиск подправляется, немало, так что не исключено, что со временем количество частично перейдет в качество.
Вообще-то, самым известным и нашедшим широкое применение фактом «интеллектуализации» сервиса, призванного удовлетворять поисково-информационные запросы пользователей, является организация каталогов. Интеллектуализация здесь происходит в момент наложения классификационного фильтра при внесении документа в каталог. Делать это должны специалисты, принципиальной автоматизации здесь в обозримом будущем не предвидится, так что трудоемкость подхода гарантирована. Сюда же надо добавить случаи, когда сами документы плохо подпадают под имеющиеся рубрики, отсутствие возможностей учесть индивидуальные пожелания и др. Очевидно, что с этой стороны угроз собственно поиску нет.
Интеллектуальный поиск
Идея опоры поискового сервиса на предварительное смысловое описание документов весьма популярна, примером чему может быть инициатива Semantic Web консорциума W3C, но встает вопрос о массовой организации такого описания. Для научного сегмента Сети это, может, и будет сделано, но говорить о больших шансах на массовое внедрение инициативы было бы преждевременно. Более вероятно скорое появление промежуточных решений.
Принципиальные подвижки в поисковом сервисе большинство специалистов связывает с реализацией поисковых алгоритмов, основанных на работе со смыслом содержащейся в документе информации, — «интеллектуальным» поиском.
Конструирование алгоритмов и поддержка такого поиска требует несравненно более основательного языкового обеспечения. Основная проблема здесь — в понимании смысла языкового сообщения. Понимание или интерпретация языкового знака (а значит, и всего текста) эквивалентны тому, что его значение возможно установить. Это реально, если есть критерии опознания в предложении компонент, несущих элементарный смысл. Но необходимы описания этих смысловых компонент, их связей, соответствующие словари и т. п. Как оказалось, ситуация здесь достаточно благоприятная. Функциональное описание перечня всех (!) конструктивно-смысловых единиц и типов связи русского предложения приведено в Синтаксическом словаре[Золотова Г.А. Синтаксический словарь: Репертуар элементарных единиц русского синтаксиса. Изд. 2-е, испр. — 440 с] Галины Александровны Золотовой. Правда, необходимы еще и электронные словари с соответствующим лексическим материалом, а это хоть и понятная, но очень ресурсоемкая работа.
Для наглядности приведем примеры некоторых элементарных структурно-смысловых компонент (синтаксем). Компонента со смыслом местонахождения или местопребывания, называемая в Словаре локативом, имеет форму предлога и имени места в соответствующем падеже (форму предлог + падеж имеют все именные синтаксемы): для родительного это предлоги между (скал, двух сосен, ухабов), против (клумбы, памятника, парадного), среди (двора, улицы), у (входа); для творительного — за (поворотом), между (двумя горами), над ( рестораном), перед (домом), под (Москвой); для предложного — в (доме), на (берегу), при (дороге). Как видно, компонента местонахождения имеет известную и «закрепленную» за нею конструкцию, общую для разных лексических примеров, и, таким образом, вполне может быть опознана в тексте.
Компонента со смыслом орудия действия (инструментив) имеет форму: имен., из + род., с +род., в + вин., на + вин., твор., на + пред. Вот несколько лексических примеров для этой компоненты: мяч, который разбил окно; напильником, которым обрабатывают; на скрипке и т. п. Таких элементарных конструктивно-смысловых компонент для русского предложения насчитывается несколько сотен, и у каждой из них своя морфологическая форма. В результате любую грамматическую конструкцию, которую можно представить в виде комбинации связанных между собой синтаксем, в дальнейшем можно факторизовать (разделить) на данные (слова) и сущности (названия компонент), а также указать схему связей между сущностями (подобие полного синтаксического дерева предложения). По сути, это означает, что любой связный текст может быть представлен в виде иерархической БД. Возможность факторизации текста на естественном языке имеет далеко идущие последствия и для развития других технологий, работающих с текстом как с данными, — в частности, для машинного перевода , text mining, контекстного анализа и пр.
Иерархические модели данных хорошо известны и изучены. Самый известный пример — реестр ОС MS Windows. Использование иерархической модели позволяет строить более сложные индексы, нежели в реляционных БД. Исторически эти модели были первой структурой БД и получили широкое распространение в эпоху мэйнфреймов. Для подобных баз были созданы мощные языки запросов, а по быстродействию они до сих пор вне конкуренции. Реляционные БД со временем оттеснили иерархические, но не факт, что не произойдет частичный реверс.
