Разработка алгоритма автоматической разметки семантических ролей в предложении

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы
С развитием технологий и расширением области применения искусственного интеллекта и машинного обучения, обработка естественного языка (NLP) стала одной из наиболее перспективных и востребованных сфер. Важной задачей в NLP является разметка текста, которая включает в себя идентификацию и классификацию семантических ролей — элементов, которые выражают различные аспекты смысловой структуры предложения. Семантические роли помогают системам и приложениям понимать не только синтаксическую структуру текста, но и его глубокий смысл, что особенно важно для таких задач, как машинный перевод, диалоговые системы, автоматический анализ текста и извлечение информации. [16]
Тем не менее, задача разметки семантических ролей является сложной, так как она требует учета множества факторов, включая синтаксические структуры, контекст, а также особенности лексики и грамматики. Разные модели семантических ролей могут быть выражены различными способами, что делает задачу еще более многозначной и трудной для автоматического решения. В последние годы наблюдается интенсивное развитие методов, основанных на машинном обучении, особенно на нейронных сетях, что открывает новые возможности для автоматической разметки текста.
Актуальность исследования заключается в том, что несмотря на многочисленные достижения в области машинного перевода и обработки текста, задача автоматической разметки семантических ролей до сих пор остается одной из центральных проблем в NLP. Ее решение позволяет значительно повысить точность работы систем, связанных с извлечением и анализом данных, а также улучшить взаимодействие между человеком и машиной в таких приложениях, как автоматическое создание аннотаций, генерация текстов, а также в системах поиска информации.
Таким образом, разработка и совершенствование алгоритмов для автоматической разметки семантических ролей в предложении представляет собой важную научную и практическую задачу, имеющую широкие перспективы в области искусственного интеллекта и обработки текстов.
Цель и задачи работы
Целью данной курсовой работы является разработка алгоритма для автоматической разметки семантических ролей в предложении с использованием современных методов машинного обучения, а также проведение эксперимента по его оценке и анализу. Для достижения этой цели необходимо решить несколько задач:
1. Изучить теоретические основы семантических ролей, их типы и способы их выражения в языке.
2. Проанализировать существующие методы и подходы к разметке семантических ролей, включая традиционные методы и методы, использующие машинное обучение.
3. Оценить существующие инструменты и библиотеки для реализации автоматической разметки, такие как SpaCy, Hugging Face, и другие.
4. Разработать алгоритм для автоматической разметки семантических ролей с использованием современных подходов на основе машинного обучения и нейронных сетей.
5. Провести экспериментальную работу, разметить набор текстов с помощью предложенного алгоритма и провести анализ полученных результатов.
6. Выявить проблемы, с которыми сталкиваются модели в процессе разметки, и предложить возможные пути их решения.
7. Оценить точность и эффективность предложенной модели в сравнении с другими существующими подходами.
Структура работы
Работа состоит из нескольких разделов, каждый из которых раскрывает важные аспекты исследуемой темы.
• Введение содержит описание актуальности темы, цели и задач исследования, а также краткую информацию о структуре работы.
• Обзор существующих методов и технологий (глава 2) включает теоретическое обоснование важности семантических ролей и обзор существующих методов разметки, включая подходы на основе машинного обучения и нейронных сетей. Также рассматриваются основные библиотеки и инструменты для реализации разметки.
• Практическая часть (глава 3) посвящена разработке и реализации алгоритма для автоматической разметки семантических ролей. В этой части описывается процесс выбора и подготовки текстов для разметки, а также используемые модели и инструменты. Также приводится описание тестирования алгоритма.
• Анализ результатов (глава 4) включает оценку точности полученных результатов и анализ ошибок. Также проводится сравнение различных методов разметки и рассмотрение проблем, с которыми столкнулись в процессе эксперимента.
• Заключение подводит итоги работы, выявляет сильные и слабые стороны разработанного алгоритма и дает рекомендации для дальнейших исследований и улучшений.
• Список литературы содержит перечень использованных научных источников и материалов, которые были использованы для подготовки работы.




Теоретическая часть
1.1. Семантическая разметка и её значение
Семантическая разметка текста представляет собой процесс идентификации и классификации значений элементов предложения в контексте их роли в высказывании. В отличие от синтаксической разметки, которая ориентирована на структурное строение предложения, семантическая разметка направлена на определение того, какие смысловые отношения существуют между словами и фразами в предложении. Например, в предложении "Маша купила книгу в магазине" семантические роли могут быть следующими: "Маша" – агент, "книга" – объект, "магазин" – место действия. [10]
Значение семантической разметки заключается в том, что она помогает системам обработки естественного языка (NLP) лучше понимать контекст и смысл текста, что является необходимым для дальнейшей автоматической обработки информации. Семантическая разметка широко используется в таких приложениях, как системы поиска, автоматический перевод, аннотирование текстов и анализ настроений.
1.2. Подходы к разметке семантических ролей
Существует несколько основных подходов к разметке семантических ролей, каждый из которых имеет свои особенности, преимущества и ограничения.
1. Правила и шаблоны. В ранних исследованиях разметка семантических ролей основывалась на заранее заданных правилах и шаблонах. Это подходы, которые использовали лексические и синтаксические паттерны для определения ролей в предложении. Однако они имеют ограниченную гибкость, так как не могут учитывать все возможные варианты выражения тех или иных ролей.
2. Машинное обучение. Методы, основанные на машинном обучении, такие как наивные байесовские классификаторы, решающие деревья и методы опорных векторов (SVM), позволяют автоматизировать процесс разметки, основываясь на анализе большого количества данных. Однако для обучения таких моделей требуется большое количество размеченных данных, что является одной из проблем этого подхода.
3. Глубокое обучение. В последние годы наиболее эффективными подходами стали нейронные сети, особенно модели на основе глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM) и трансформеры (например, BERT и GPT). Эти модели показывают высокую точность, так как могут учитывать контекст, синтаксис и даже более сложные лексические отношения.
1.3. Выделение именованных сущностей как подвид семантических сущностей
Именованные сущности (Named Entities) представляют собой элементы текста, которые относятся к определенным категориям, таким как имена людей, организации, географические объекты, даты и прочее. Выделение именованных сущностей (NER, Named Entity Recognition) является важным подвидом семантической разметки, поскольку эти сущности часто играют ключевую роль в понимании текста.
Пример: в предложении "Петр встретился с Иваном в Москве 15 марта" выделяемыми сущностями будут: "Петр" (персонаж), "Иван" (персонаж), "Москва" (географическое место), "15 марта" (дата). Выделение именованных сущностей помогает системам автоматического анализа текста более точно извлекать информацию и строить логические связи, что важно для таких задач, как извлечение фактов и данных из текста.
Отличие именованных сущностей от семантических ролей заключается в том, что сущности представляют собой конкретные объекты (например, имя или дата), тогда как семантические роли отражают функции этих объектов в контексте предложения (например, агент или объект действия).


1.4. Методы и подходы к разметке семантических ролей
Существует несколько методов, которые используются для автоматической разметки семантических ролей:
1. Методы на основе правил. Эти методы используют заранее заданные правила для извлечения семантических ролей. Хотя они могут быть точными, они также сильно зависят от языка и контекста, и их трудоемкость возрастает при необходимости обработки большого объема текстов.
Методы на основе машинного обучения. Один из самых популярных подходов, который включает использование обучающих данных для создания модели, способной распознавать семантические роли. Применяются различные алгоритмы, такие как наивные байесовские классификаторы, решающие деревья, и метод опорных векторов. Эти методы более гибкие и могут работать с большим количеством данных [17].
2. Глубокое обучение и нейронные сети. Современные методы используют глубокие нейронные сети, такие как LSTM, GRU и трансформеры (например, BERT), которые превосходят предыдущие методы по точности, так как способны учитывать контекст на уровне всей последовательности, а не только на уровне отдельных слов.
3. Методы на основе трансформеров. Модели типа BERT, GPT, и другие трансформеры показывают отличные результаты в задачах семантической разметки. Эти модели обучаются на больших корпусах текста, что позволяет им учитывать сложные контекстуальные зависимости и справляться с многозначностью слов.