Электронный словарь - NiNa.Az

Электронный словарь — программное обеспечение, которое позволяет быстро найти нужное слово, часто с учётом морфологии и возможностью поиска словосочетаний (примеров употребления), а также с возможностью изменения направления перевода (например, англо-русский или русско-английский).

Внутренне устроен как база данных со .

Машиночитаемые словари (Machine-readable dictionary, кратко MRD) используются компьютерными программами для решения различных задач, например, для обработки текстов на естественном языке. Машиночитаемые словари являются разновидностью электронных словарей.

Машиночитаемые словари

Создание машиночитаемых словарей

В проекте Leipzig Corpora Collection (LCC) корпуса и одноязычные словари строятся на основе текстов, извлекаемых из сети Интернет. LCC включает около 400 словарей. В качестве затравки для поиска текстов в Интернете в проекте LCC использовали текст Всеобщей декларации прав человека, поскольку Декларация содержит около 2000 общеупотребимых слов и переведена на 370 языков и диалектов. Из 200 Википедий были отобраны тексты для компиляции всего 70 словарей. Тексты не всех Википедий были включены в корпус LCC, поскольку многие вики-проекты начинаются с создания статей-заготовок, содержащих почти одинаковые предложения.

Такой подход трудно реализуем для малоресурсных языков, но проект Crúbadán, собрав данные для более чем 2200 языков, показывает, что автоматический поиск для языков, представленных в сети Интернет малым или единичным числом текстов, также возможен. В дальнейшем эти тексты используются для создания словарей, например, в проекте Crúbadán было собрано более 100 млн валлийских слов и половина валлийских текстов с этими словами были переданы Уэльскому университету для создания валлийского словаря.

Использование машиночитаемых словарей

В работах 1980-х годов предполагали, что на основе машиночитаемых словарей можно построить большие базы знаний. Но в дальнейшем признали, что для этого нужно использовать множество ресурсов, в первую очередь корпусы.

Максимум того, что получилось добиться при извлечении знаний из словарей — это автоматически построить несколько несовершенных таксономий.

Трудности извлечения информации из словарей:

Число уникальных русских слов в академических словарях (вертикальная полоса) и число уникальных слов по всем 12 словарям (круговая диаграмма), 2015

• Преобразование из исходного формата требует больших усилий и эта задача достойна отдельного исследования, однако учёные предпочитают заниматься более научными задачами. Трудность в том, что неоднозначности и противоречия в правилах организации исходного словаря исключают возможность построения полностью автоматического парсера словаря. Построение таких парсеров — задача времязатратная и неблагодарная, поэтому словарей, доступных для компьютерной обработки крайне мало.
• Противоречия и несогласованность в словарях приводят к построению очень разных семантических сетей по разным словарям. Проверка фрагментов пяти главных английских словарей показала, что в 50-70 % случаев информация в толкованиях словарей искажена или отсутствует. Та же плачевная картина получена при анализе трёх главных французских словарей. Из этого следует, что те методы WSD, которые основаны на анализе текстов толкований, в этих многочисленных случаях не будут работать.
• Необходима частичная ручная проверка для построения качественных баз знаний по словарям.
• Необходима интеграция множества источников данных. В комбинировании информации из нескольких словарей есть смысл, поскольку неполнота одного словаря компенсируется другим, имеющим другие лакуны и пропуски информации. В небольшом эксперименте в построении иерархии по пяти английским словарям процент ошибок был снижен с 55-70 % до 5 %. Качество извлекаемой информации при объединении словарей повысилось, но ручная проверка нужна. С другой стороны, анализ 12 русских словарей показал, что существуют большие размеры пересечений словников словарей. На рисунке представлена доля «уникальной» лексики в каждом из рассмотренных русских словарей.

Формат машиночитаемых словарей

Фрагмент страницы в русско-ненецком словаре. Словарные статьи краткие, но включают большой объём разнородных данных: толкование, перевод, словообразование, ударение, грамматические и диалектные пометы

Для использования машиночитаемых словарей их необходимо преобразовать в удобный для работы формат. Формат должен быть достаточно общим для совместимости между разными словарями, для создания единого ПО и повторного использования словарей. Примером является формат, выработанный сообществом TEI.

С выбором формата словаря тесно связана задача выбора подходящей модели для представления данных машиночитаемого словаря. Если посмотреть любую словарную статью, то можно увидеть, что организация лексикографических данных намного сложнее, чем данные в задаче «товары-поставщик» или организация «базы данных сотрудников». Классические (реляционные) базы данных не являются идеальным решением для лексических баз данных.

В работах, посвящённых исследованиям в области проектирования баз данных, предложена альтернативная модель для лексической базы данных на основе свойств. Особенности этой модели: (1) поддержка вложения значений, (2) есть механизм наследования для исключения избыточной информации.

Популярные электронные словари

Словари

• Free On-line Dictionary of Computing
• Slovoed
• WordNet
• Lingvanex Dictionary
• Wooordhunt

Программы

• GoldenDict
• StarDict

Программы, сайты и др.

• ABBYY Lingvo
• DICT — сетевой протокол
• Мультитран
•  — русско-английские, немецкие, французские, испанские, итальянские, португальские и многоязычные словари. Включают толковые словари и тематические словарные базы для перевода специализированной лексики.

См. также

• Онлайн-словарь

Примечания

1. Leipzig Corpora Collection  (неопр.). Дата обращения: 5 мая 2019. Архивировано 30 мая 2016 года.
2. Goldhahn et al., 2012, с. 760.
3. Goldhahn et al., 2012, с. 762.
4. An Crúbadán — Corpus Building for Minority Languages  (неопр.). Дата обращения: 5 мая 2019. Архивировано 23 апреля 2019 года.
5. Scannell, 2007.
6. Scannell, 2007, с. 9.
7. Ide, Véronis, 1994, с. 137—138.
8. Ide, Véronis, 1994, с. 138.
9. Kiselev et al., 2015.
10. Ide, Véronis, 1994, с. 139.
11. Ide, Véronis, 1994, с. 141.
12. Ide, Véronis, 1994, с. 140.
13. Ide, Véronis, 1994, с. 143.
14. Ide, Véronis, 1994, с. 144.
15. Ide, N., Le Maitre, J., & Véronis, J. (1994). Outline of a model for lexical databases Архивная копия от 9 августа 2017 на Wayback Machine. In Current Issues in Computational Linguistics: In Honour of Don Walker (pp. 283—320). Springer, Dordrecht.
16. Véronis, J., & Ide, N. (1992, August). A feature-based model for lexical databases Архивная копия от 14 июля 2019 на Wayback Machine. In Proceedings of the 14th conference on Computational linguistics-Volume 2 (pp. 588—594). Association for Computational Linguistics.

Литература

• Goldhahn D., Eckart T., Quasthoff U. Building Large Monolingual Dictionaries at the Leipzig Corpora Collection: From 100 to 200 Languages (англ.) // LREC : Istanbul, Turkey. — 2012. — Vol. 29. — P. 759—765.
• Ide, N., & Véronis, J. Machine Readable Dictionaries: What have we learned, where do we go (англ.) // Proceedings of the International Workshop on the Future of Lexical Research : Beijing, China. — 1994. — P. 137—146.
• Kiselev Y., Krizhanovsky A., Braslavski P., Menshikov I., Mukhin M., Krizhanovskaya N. Russian lexicographic landscape: a tale of 12 dictionaries (англ.) // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: “Dialogue”. — Moscow: RGGU, 2015. — Iss. 14 (21). — P. 254—271.
• Scannell K. P. The Crúbadán Project: Corpus building for under-resourced languages (англ.) // Building and Exploring Web Corpora: Proceedings of the 3rd Web as Corpus Workshop. — 2007. — Vol. 4. — P. 5—15.