Pull to refresh

Морфологический поиск

Lumber room
Точный поиск, реализуемый в базах данных это очень хорошо, когда дело касается точных фраз. Но что делать, когда среди документов есть Киевская карта но нету Карты Киева? В дело включаются языковые фильтры.Во-первых уже на лексическом уровне становится сложно оперировать с монолитным блоком текста что-бы учитывать всевозможные перестановки слов и расстояния между ними. Во-вторых, чем глубже копать в язык, тем ясней становится то, что семантический web — невероятно сложная планка для автоматических анализаторов и генераторов каких-то образов и моделей, что уж говорить про то что-бы написать RDF вручную.Морфология изучает изменение формы объектов в разных областях науки (ботанике например). Поэтому есть два пути — либо
учитывать все формы при поиске, либо вырезать корень слова и искать
только по нему. Последний способ называется stemming, отличается
быстротой, простотой и не нуждается в словарях. Именно его используют Битрикс и MS Sharepoint, Sphinx. Проблемы возникают со словами где корень изменчив (бег-бежать, расти-прирост, лев-львица). Я не буду рассказывать про стемминг, посмотрите как это реализовано php с русской морфологией. Меня больше интересуют словари. Национальный корпус русского языка приводит примерно какие характеристики могут иметься у любого слова. Теперь мы плавно подходим к пониманию того что нам необходима современная морфологическая база слов (RMU, AOT), прототип для семантической сети.


Индексация и поиск

Идея — в использовании базы данных (Postgre) с таблицами морф (все возможные слова) и связанных с ним лексем (корней и аффиксов). При индексации документа происходит:
  • Разбивка документа на слова
  • Нормализация — каждое слово связывается с морфой если такая есть
  • Если морф нет, то в будующем вручную они добавляются в словарь благодаря регистрации частоты упоминания тех или иных слов
При поиске происходит аналогичный процесс — каждое слово запроса нормализуется если оно есть среди лексем и по связям «запрос-лексема-морфа-документ» получается список документов. Для ускорения словаря можно загрузить всю таблицу сразу в оперативку (надавно услышал от Жени про облегчённую БД — hsqldb)

Высшие уровни языка

Как быть с релевантностью? Учтение расстояние слов или их последовательности — дело уже синтаксического уровня. Синтаксическая индексация подразумевает разбиение на предложения и создание связей между словами, которые используются в одном предложении. Можно в дополнение учитывать в качестве какой части речи выступает лексема. В базе данных это выглядит как очередная таблица со связями между лексемами и при поиске проверяется например присутсвие нескольких слов в одном предложении.Уровень семантический должен уже учитывать типы отношений между словами (синонимы/антонимы, меронимы=партоним/холонимы, гипонимы/гипермимы), т.е. в идеале на запрос «дети Бонапарта» нашлись бы документы типа «отец Валевского — Наполеон».Но самая главная задача высших уровней это разбор омонимии, т.е. многозначности как корней (ключ, лук) так и ударения (засЫпал/засыпАл, пАрить/парИть). На данный момент и google и yandex учитывают спряжения слов, но какой именно смысл вы имели ввиду не переспрашивают. Читайте также:Парочка говорящих кошек явно показывает что язык возникает там где рождается общение.  P.S. К сожалению аналога Wordnet'а в рунете я не нашёл (только упоминания про "Ариадну" на основе словаря Зализняка). Никто не подумывал об этом?


+Оригинал
Tags:
Hubs:
Total votes 22: ↑20 and ↓2 +18
Views 4.1K
Comments Comments 11