THE CONCEPT OF MODELLING SEMANTIC MARKUP OF TEXT CORPORA ON THE BASIS OF EVENT ONTOLOGY

Количество накапливаемой научной информации о мире, в том числе о текстах и в виде текстов, постоянно растет. Процесс накопления информации, с одной стороны, позволяет двигаться к открытиям на новом уровне знаний, с другой же – своим объемом затрудняет дальнейшее продвижение: такой объем информации сложно охватить и использовать ограниченными ресурсами интеллекта и опыта отдельного исследователя. Эта проблема актуальна не только для естественных и формальных наук, но и для гуманитарных, в том числе филологии. Традиционно она решается путем разветвления специализаций научных работников, но на современном этапе развития заметно повышается актуальность и другого подхода: работы над созданием и внедрением систем искусственного интеллекта (ИИ), способного оперировать большими массивами данных и стать перспективным помощником в исследовательской деятельности.

Важным в этой связи представляется также формирование научных баз данных, которые могут использоваться как исследователями, так и инженерами для обучения систем ИИ, и в дальнейшем могут быть использованы также самими системами ИИ в процессе работы. Для лингвистов удачным опытом в этой сфере является активно развивающийся Национальный корпус русского языка

К 2023 году корпус содержит объём текстов свыше 2 млрд слов, в составе которого синтаксический корпус, насчитывающий 1,5 млн слов. В дополнение к синтаксической, в корпус добавлены морфологическая, словообразовательная и семантическая разметка. Последняя, однако, реализована лишь частично, в числе доступных инструментов таксономия, мереология, разряды и др. общие признаки отдельных предметных, непредметных имен, имен собственных, прилагательных, числительных, местоимений, глаголов и наречий.

Учеными проводились исследования в области создания систем более детализированной и специализированной семантической разметки, но менее универсальной в сравнении с грамматической, применяемой к корпусам текстов ограниченной сферы, создаваемой вручную на базе онтологического подхода в содействии с экспертами в предметной области, что отдельно декларировалось авторами разработок: «При создании специализированных корпусов текстов обычно производится лингвистическое аннотирование (морфологическое, синтаксическое), не зависящее от предметной области и осуществляемое автоматически и/или вручную. Семантическая разметка, напротив, предметно ориентирована, поскольку определяется онтологией предметной области и производится экспертами»

В зарубежных исследованиях предпринимались попытки более широкого подхода к проблеме интерпретации естественного языка с помощью онтологического моделирования в рамках концепции Семантической паутины

С похожей логикой развивается в данный момент проект «SemOntoCor» под руководством д. филол. н., проф. И. М. Богуславского: «SemOntoCor можно рассматривать как следующий шаг в развитии синтаксического корпуса SynTagRus, имеющего несколько уровней разметки. При разметке SemOntoCor на вход поступает морфо-синтаксическая разметка в формате SynTagRus, а на выходе строится базовая семантическая структура (BSemS). Эта структура представляет непосредственное значение предложения в терминах онтологических концептов, соединенных семантическими отношениями»

Ранее нами также предпринимались попытки описания морфологических свойств русского языка в рамках онтологического подхода с использованием модели «LeMOn»

Представляется весьма перспективной разработка модели семантической разметки на базе онтологического подхода, которая в перспективе может использоваться для дополнения существующих корпусов текстов новым инструментарием, расширяющим возможности использования корпуса для решения исследовательских задач.

Эксперименты с использованием «The Lexicon Model of Ontologies» и «OntoLex» подтолкнули нас к разработке подхода к онтологическому моделированию семантической разметки, в методологической основе которого будет лежать обратная последовательность: от моделирования сюжетно-событийной семантической структуры целых текстов (события – акты – предметные экземпляры)  к подбору адекватного разработанной модели инструментария лингвистических формализмов и тезаурусов (словари и связанные онтологии, отражающие лексико-грамматические свойства конкретного текста), что определяет научную новизну исследования. Направление традиционного подхода обусловлено задачами автоматической обработки текста, ключевой из которых является извлечение «смыслов» (так или иначе интерпретируемых в различных исследованиях в соответствии с конкретными научными задачами) из исходно семантически «неразмеченного» текста, поэтому логичным представляется сначала декодировать его грамматическую, прежде всего синтаксическую структуру (парсинг), отталкиваясь от которой и в связи с которой можно перейти к определению семантики отдельных предложений.

Направление разрабатываемого нами подхода определяется иной, несколько более ограниченной научной задачей: найти оптимальный и универсальный способ описания событийной и связанной с ней предметной составляющих текста в форме онтологической структуры, который позволил бы создать новую систему сюжетно-событийной семантической разметки текстов корпуса, подходящей для решения прикладных исследовательских задач: поиск схожих по тем или иным параметрам сюжетов, «параллельных» описаний одного события, интертекстуальные пересечения текстов и т. п. Кроме того, в качестве основной единицы выступает не отдельное предложение или высказывание в декодируемом тексте, а структуры отдельных событий / процессов / явлений, описываемых в тексте, что также определяет инверсию от «смысла» к языковой «форме» его выражения, а не наоборот.

Достижение этой цели, прежде всего, предполагает конкретизацию контуров конечной разработки, конституирование требований к ней, что определяет тему данной статьи.

В основе моделирования сюжетно-событийной структуры текстов лежит онтологический подход, однако дополненный спецификой, обусловленной потребностью построения сюжетно-событийных онтологий. Традиционно онтологии используются для построения графов, в качестве объектов в которых используются предметные сущности. Таким образом, онтологии описывают преимущественно текущее состояние той или иной предметной области (к примеру, языка с позиции синхронии) в виде структуры множества классифицированных экземпляров (иерархия единиц, таксономия, классы/подклассы и т. п.). Это соответствует приведённой ранее в пример семантической разметке Национального корпуса русского языка, которая позволяет выделять преимущественно родовидовые отношения отдельных лексических единиц, их иерархии. Тем не менее доступные на данный момент в НКРЯ инструменты существенно упрощают работу по сюжетно-событийному моделированию текста в плане выделения и классификации предметных экземпляров, что будет отмечено нами далее.

 В основе текстов, в свою очередь, зачастую лежат события, процессы, явления. Здесь уместен пример из области синтаксиса: при составлении синтаксических деревьев в грамматике зависимостей в корне располагается сказуемое

Таким образом, в основе разрабатываемого онтологического подхода к моделированию семантики текстов должна лежать событийность, пусть и создаваемая теми же инструментами, но иначе: семантическое пространство разделяется на отдельные события, происходящие связанно или изолированно, последовательно или параллельно по отношению друг к другу. События, в свою очередь, находятся в «корне» множества отдельных связанных с ним актов, образующих общую структуру ключевого события отдельными системами собственных взаимосвязей. Акты же связаны с «вещной» частью онтологически описываемой структуры, в частности, с лицами, предметами, местами и т. п. Все экземпляры в дальнейшем могут связываться с онтологией, содержащей лингвистическую информацию о том, какими языковыми средствами они вводятся в текст, что определено нами для второго этапа разработки.

В качестве первого, экспериментального текста нами был выбран художественный текст, повесть братьев А. Н. и Б. Н. Стругацких «Понедельник начинается в субботу». Выбор, кроме эстетической и сюжетной привлекательности, обусловлен тем, что произведение имеет продолжающий сюжет текст: «Сказка о Тройке», что открывает дальнейшую перспективу в отработке использования созданной модели разметки на близком по содержанию произведении. Кроме того, писатели создали также комплекс текстов, объединенных в «Мире Полудня», включающего Вселенную, в структуру которой входят как реальные «миры» (планеты, звёзды), так и полностью вымышленные, что позволит апробировать инструментарий, соответствующий задаче «разграничения» реального / дополненного / вымышленного мира.  На данный момент были выделены 328 событий и 2364 акта, разрабатывается терминологический аппарат, создана классификация «предметных» экземпляров (актантов, предметов и локаций), проводится активная работа по определению комплекса «универсальных семантических связей», которые позволят сконструировать сюжетно-семантическую онтологию на базе исходного текста. Результаты этапов данной работы будут публиковаться по мере их завершения, описать полноценный пример моделирования структуры целого текста в рамках одной статьи не представляется возможным в силу значительных объемов данных, однако, возможно привести некоторые иллюстративные примеры результатов работы над отдельными отрывками.

В первой главе повести нами была выделена и классифицирована цепь из двух последовательно происходящих и связанных друг с другом причинно-следственными отношениями ключевых событий: «Перемещение в Соловец» и «Заселение». Каждое из событий разделено на составляющие его акты в двух уровнях. Так, в первом событии определено четыре акта первого уровня («Встреча с охотниками на дороге», «Поездка», «Прибытие в НИИЧАВО»), которые, в свою очередь, разделены на 168 отдельных акта (отдельные высказывания / вопросы / ответы персонажей, их перемещения в пространстве и действия по отношению друг к другу и задействованным предметам). Каждый акт связан с лицами (актантами), инициирующими конкретное действие, лицами и предметами, на которое направлено данное действие, либо так или иначе связано с ними, а также пространства, которые являются местом действия. Каждый актант (три экземпляра в первом событии) и предмет (32 экземпляра в первом событии) связаны с предметными экземплярами второго порядка: детали портрета, одежда персонажей, составные элементы предметов и т.п., если таковые упоминаются в тексте (48 отдельных экземпляров в описании первого события). Приведенные данные демонстрируют высокую трудоёмкость процесса сюжетно-семантического онтологического моделирования, однако анализ существующей семантической разметки НКРЯ позволяет заключить, что весомая доля процессов может быть упрощена. Так, к примеру, корпус располагает инструментами, позволяющими выделить в анализируемых текстах отдельные экземпляры: людей, животных, неодушевлённые предметы и их отдельные структурные части. Следующий трудоёмкий этап, классификация экземпляров и присвоение соответствующего параметрам уникального кода, может производиться с помощью машинного обучения (по мере накопления данных, составляющих обучающую базу). Процесс обработки текста позволяет прийти к предварительным выводам о том, что многие из этапов работы с текстом в перспективе могут быть описаны, алгоритмизированы и автоматизированы, что позволит ускорить процесс накопления данных в перспективном репозитории сюжетно-семантических онтологий текстов, который в дальнейшем будет размещен в открытом доступе.

Предлагаемая разработка сюжетно-семантической модели текста на базе онтологии позволит создать поисковые инструменты нового уровня: оказывается доступным поиск описания схожих событий в разных текстах (например: «в каких текстах люди также перемещается в указанный город?»; запрос может варьироваться и уточняться: «в каких текстах персонаж перемещается на автомобиле, встречает попутчиков и подвозит их?» и т.п.) Количество и качество возможных поисковых результатов зависят от множества параметров: во-первых, определяются количеством онтологически описанных текстов, во-вторых, глубиной и качеством детализации онтологической модели, в том числе, спецификой классификации включённых в неё событийных и предметных экземпляров.

Другим важнейшим для данного исследования аспектом текста, который должен найти своё отражение в формируемой методологии, является его соотношение с реальностью: в текстах могут описываться как реальные события (пересказывающих действительно происходившие известные события), так и дополненные (намеренно или нет) вымыслом, а также полностью вымышленные события (с упомянутыми реальными событиями/лицами/предметами/местами или нет) и миры, предполагаемые события (прогнозируемые или гипотетически моделируемые) и т. д. Конструирование модели, в которой бы отражались связи реальности и вымысла представляется чрезвычайно сложной, но интересной и перспективной задачей. Этот принцип будет выражаться на всех этапах разработки методологии моделирования семантической событийной онтологии, в том числе в особенностях классификации предметных экземпляров.

Кроме того, разрабатываемый подход должен быть универсальным, система семантической разметки, создаваемая с его помощью, должна быть потенциально применима к любому тексту, содержащемуся в корпусе. По существу, это определяется универсальностью связей, набора предикатов, связывающего экземпляры онтологии. Здесь может быть использована логика и некоторые наработки «Universal Dependencies» («Универсальные связи»), используемых для «банков деревьев» (репозиториев синтаксических структур)

Наконец, полученная онтология не должна быть ограничена рамками описываемого ей конкретного текста, как отдельный граф. Онтология, лежащая в основе системы семантической разметки, может описывать все содержащиеся в ней тексты, расширяясь по мере дополнения новыми целыми текстами, либо отдельными событиями, описываемыми в том или ином тексте. Это позволит смоделировать семантическую структуру «текста в контексте» других имеющихся в корпусе текстов, отразить, с одной стороны, интертекстуальные связи, явные и неявные «переклички» текстов друг с другом, с другой – продемонстрировать сходства и различия описаний одних и тех же реальных событий, упоминаемых в различных текстах, имеющих и не имеющих интертекстуальную соотнесённость друг с другом («цитирующих» друг друга или созданных полностью изолированно друг от друга).

Описанные общие принципы, отражающие требования к принципиально новому типу семантической разметки, позволяют рассмотреть контуры конечного продукта, который может показаться чрезмерно сложным в своей разработке. Примером может послужить синтаксически размеченный корпус в составе Национального корпуса русского языка, который изначально создавался «вручную» заинтересованными исследователями. Однако, на данный момент создателями все более активно используются инструменты автоматической обработки текста – «НейроКРЯ» (сервис разметки, созданный на базе нейросетевых технологий). Безусловно, создание семантически размеченного корпуса должно следовать аналогичной траектории: методология разрабатывается на базе ограниченного комплекса текстов различных функциональных стилей и предметных областей. Полученные результаты позволят алгоритмизировать процессы обработки текстов и подобрать необходимый инструментарий, который позволит сократить ресурсозатратность работы.

Разрабатываемая система семантической разметки в перспективе позволит собирать и анализировать информацию из корпуса текстов не только с точки зрения его «формального» портрета (грамматики, словарной и частотной составляющих корпуса), но также с точки зрения выражаемой в текстах «реальности», позволит продемонстрировать семантические связи текстов друг с другом, находить схожие события, близкие по сюжету тексты и т. д. Безусловно, обозначенная задача является чрезвычайно комплексной и потребует много времени на реализацию даже при условии применения различного инструментария (машинное обучение, использование имеющейся семантической разметки открытых корпусов, искусственный интеллект, автоматическая обработка текста), а результат на первых этапах может оказаться несколько «наивным», недостаточно детализированным. Однако разработка будет открыта для совершенствующих дополнений, а ценность перспективного результата мотивирует дальнейший исследовательский интерес к работе.