Разработка мультиязычного электронного словаря-тезауруса предметной области проектирования (на примере Нечеткой Логики)
И.В. Арзамасцева
lingua@ulstu.ru
Ульяновский государственный технический университет
Ульяновск, Россия
Словарь-тезаурус, предметная область, терминосистема, интеллектуальный сетевой архив, индексация

In article is described the use of the electronic thesaurus in the intellectual design repository for definition of a data domain of documents 

Современные САПР обладают развитым лингвистическим обеспечением, традиционной частью которого стали тезаурусы. Тезаурусы позволяют достичь унификации терминологии на этапе проектирования. Но при условии быстрой смены вариантов изделий встает и задача быстрого и эффективного формирования тезаурусов. Другой особенностью современного лингвистического обеспечения САПР является мультиязычность, для которой характерно использование ряда языков, например, английского, русского, немецкого. 
В ФНПЦ ОАО «НПО "МАРС"» (г. Ульяновск) используется программное средство собственной разработки для автоматизации деятельности архивной службы электронных информационных ресурсов (ЭИР). Однако функционал этого средства недостаточно широк. Требуется доработка данной системы с целью автоматизации части функций архивариусов и интеллектуализации части процессов по управлению информацией. Расширением функционала данной системы является разработанный интеллектуальный сетевой архив электронных информационных ресурсов (ИСА ЭИР).
Ранее в подсистемах индексации применялись следующие модели:
•  взвешивание терминов;
•  «стоп-листы» – механизм уменьшения размерности индекса и шума вносимого в индекс документа за счет удаления наиболее часто употребляемыми терминами, предлогами;
• «stemming» – приведение термов к основной форме;
• «soundex» – механизмы, учитывающие опечатки и орфографические ошибки;
• устранение проблем синонимии и омонимии. [Наместников 2009: 31]
Одной из подсистем интеллектуального проектного репозитария является индексатор. Он отбирает из текста стоп-слова и на основе оставшихся терминов частично определяет предметную область документа. 
Мы заменили в индексаторе словарь со стоп-словами на словарь-тезаурус, сформированный на основе анализа ТС. Тезаурус − это терминологический ресурс, реализованный в виде словаря понятий и терминов со связями между ними. Согласно ГОСТу многоязычный информационно-поисковый тезаурус (МИПТ) – согласованная совокупность одноязычных информационно-поисковых тезаурусов, содержащая эквивалентные дескрипторы на языках-компонентах МИПТ, необходимые и достаточные для межъязыкового обмена, и включающая средства для указания их эквивалентности. [ГОСТ 7.24-90]
Основное назначение тезауруса в нашей системе − определение предметной области (ПО): на основе связей тезауруса можно построить терминосистему (ТС), а навигация по связям тезауруса помогает получать на базе ТС точную идентификацию предметной области документа.
Для исследования была выбрана предметная область «Нечеткая логика», во-первых, потому, что данная терминосистема является мезотерминосистемой (т.е. относится к ТС среднего уровня) и возможно осуществить ее построение вручную. Во-вторых, данная предметная область развивается очень быстро, появляется большое количество документов по нечетким контроллерам, а полного словаря не существует.
Методика составления тезауруса включала выполнение следующих операций:
1. Создание корпуса текстов по ПО;
2. Первичный отбор терминов;
3. Составление словарных статей; 
4. Объединение терминов в классы и установление связей между ними; 
5. Вторичный отбор терминов, расширение словаря;
6. Создание логико-понятийной схемы ТС;
7. Определение иерархической структуры тезауруса ТС;
8. Проверка тезауруса на полноту;
9. Экспериментальная проверка соответствия полученного продукта поставленным целям.
Первый этап состоял в сборе информации и ее накоплении в базе данных. Сбор информации включал создание массива полных текстов. Материалом нашего исследования являются научные тексты: научные и научно-популярные статьи, дипломные работы, монографии, учебники по нечеткой логике. Всего было отобрано 300 текстов, общим объемом 832 154 слов. 
Отбор терминов из текстов осуществлялся с учетом вопросов об отношении терминов к другим пластам лексики, о частеречной принадлежности терминов, о терминологических словосочетаниях, о варьировании терминов в тексте. Общенаучная, общетехническая, межотраслевая лексика не представляют самостоятельного интереса при моделировании терминосистемы, поскольку не несут специальной отраслевой понятийной информации. Данная лексика рассматривается лишь в составе терминологических словосочетаний отрасли, в формировании которых она активно участвует. В плане частеречной принадлежности из текстов отбирались, в основном, существительные и образованные на их базе словосочетания, которые являются главным способом выражения понятий в моделируемой терминосистеме.
Отбор терминов осуществлялся интуитивно на основе сплошной выборки из специальных текстов. Был использован также метод экспертных оценок.
В ходе работы выяснилось, что ТС НЛ (которая на данном этапе состоит из 1048 терминов) использует не только термины подъязыка НЛ, но и других подъязыков, поэтому, мы условно (применяя метод экспертных оценок) разделили ее на 6 подсловарей:
1. Нечеткая логика (Fuzzy) – 586 терминов;
2. Логика (Logik) – 231;
3. Математика (Mathematik) – 135;
4. Управляющие системы (Leitungstechnik) – 66;
5. Искусственный интеллект (Künstliche Intelligenz) – 12;
6. Компьютерные технологии (Computer) – 18.	
Подобное разделение представляется нам целесообразным, поскольку на основе этих данных в дальнейшем возможно осуществить идентификацию предметной области.
Словари составлялись следующим образом:
1.	Немецкое слово и все его формы (которые не задавались автоматически из-за большого количества исключений), разделенные между собой точкой с запятой);
2.	Русский перевод (близкие значения разделены запятой, более общие – точкой с запятой, полисемические – цифрами, абсолютно несоотносительных слов (омонимов) не встречалось);
3.	Английское соответствие.
Пример словарной статьи:
[das] Fuzzy-Inferenzbild; [des] Fuzzy-Inferenzbildes; [des] Fuzzy-Inferenzbilds; [die] Fuzzy-Inferenzbilder; [den] Fuzzy-Inferenzbildern – протокол (ход) нечеткого вывода – fuzzy inference model
Найденные документы классифицировались вручную экспертом и были разделены на обучающую, настроечную и рабочую выборки. При сортировке документов они подвергались обработке программой Fuzzy-Base [Арзамасцева 2008], в которую были загружен тезаурус. Программа составляла частотные словари по каждому документу и находила новые термины, на основе уже имеющихся в базе. В итоге тезаурус был расширен до 1048 терминов.
Определение ПО осуществляется на основе статистической обработки текстов, т.е. на основе наибольшего веса терминов определенного подсловаря. 
Затем данные подсловаря «НЛ» были распределены по фреймам, была построена логико-понятийная схема терминосистемы «Нечеткая логика», а на ее основе был создан иерархический словарь-тезаурус по нечетким системам:
........Нечеткие системы
................I. Теория
........................Теория нечетких множеств
................................1.Определение множеств
........................................1а. Визуальные графики
................................2. Виды алгебр
........................................2а. Операции
........................Теория нечетких систем
................................3.Нечеткие правила (базы)
................................4.Схемы вывода по нечетким правилам
................II. Приложения
........................5.Нечеткий контроль
........................6. Роботика
........................7. Экспертные системы
........................8. Информационные системы
................................8c. Нечеткие временные ряды
................................8а. Интернет
................................8б. Базы данных
........................9. Нечеткая кластеризация
................III. Гибриды
........................10. Нечеткие системы + нейронные сети
........................11. Нечеткие системы + вероятностные сети
........................12. Нечеткие системы + генетические алгоритмы 
После обработки документов программой Fuzzy-Base мы получаем следующие данные:
C:\IVP\FUZZY.BASE\Тексты на обработку\Neue Texte\199. Bratz.doc 
1.Определение множеств				72
10. Нечеткие системы + нейронные сети		14
11. Нечеткие системы + вероятностные сети	2
2. Виды алгебр						4
2а. Операции						14
3.Нечеткие правила (базы)				32
4.Схемы вывода по нечетким правилам		16
5.Нечеткий контроль					10
7. Экспертные системы					3
8. Информационные системы				1
9. Нечеткая кластеризация				4
I. Теория							21
II. Приложения 						1
____________________________________________________________
Итого:								72  
	Определение множеств

Это позволяет не только отнести документы к определенной предметной области, распределить тексты внутри ПО.
Автоматизированные методы определения предметной области документов существенно облегчают формирование сложных специализированных запросов, повышают удобство поиска и распределение информации в интеллектуальном архиве. Ручные процедуры составления тезауруса могут быть узким местом предлагаемого подхода. Поэтому в дальнейшем планируется полуавтоматическое построение тезаурусов.
Список литературы
[Арзамасцева 2008]  Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008615366 от 10.11.2008г. / Арзамасцева И.В., Подгорный И.В. // М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
[Наместников 2009]  Наместников А.М. Интеллектуальные проектные репозитории / А.М.Наместников. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. – 110 с. 
[ГОСТ 7.24-90] ГОСТ 7.24-90. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Тезаурус информационно-поисковый многоязычный. Состав, структура и основные требования к построению.