Восходящий синтаксический анализ текстов на естественном языке

Актуальность работы обусловлена необходимостью автоматизации процесса принятия решений по юридическим вопросам в различных областях человеческой деятельности. В связи с этим, данная статья направлена на раскрытие подхода к организации процесса синтаксического анализа текстов на естественном языке для последующего автоматического построения семантической сети в соответствии с заданными входными документами. В качестве предметной области рассматривается сфера правовой информации. Предлагаемый авторами подход открывает широкие возможности по смысловому анализу правовых документов и их сравнении между собой. В статье приводится алгоритм восходящего синтаксического разбора. Результаты работы рассмотренного алгоритма применимы для последующего формирования базы знаний по имеющимся текстам правовых документов. В качестве модели представления знаний предполагается использовать семантические сети, что открывает широкие перспективы по автоматизации обработки правовой информации. Помимо решения часто встречающихся на практике задач принятия решений по юридическим вопросам, рассмотренный подход позволит автоматизировать решение такой трудоёмкой задачи, как автоматизация проведения юридической экспертизы нормативно-правовых актов. Проведение этой процедуры необходимо для того, чтобы принимаемые нормативные правовые акты соответствовали принципам допустимости и правомерности включения их в действующую систему права.

1. Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику: учебное пособие. – СПб: НИУ ИТМО, 2013.

2. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М.Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов: учебное пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009.

3. Рахвалова Д.О., Курчеева Г.И., Рахвалова М.Н., Бакаев М.А. Выявление коррупционных факторов в нормативных актах методами крауд-интеллекта. Государство и граждане в электронной среде (Труды XXII Международной объединенной научной конференции «Интернет и современное общество», IMS-2019, Санкт-Петербург, 19-22 июня 2019 г. Сборник научных трудов). – СПб: Университет ИТМО, 2019(3):66-77. DOI: 10.17586/2541-979X-2019-3-66-77.

4. Пирбудагова Д.Ш. Юридическая экспертиза нормативных правовых актов: учебное пособие / под ред. Пирбудагова Д.Ш. 2-е изд., перераб. и доп. Махачкала: Изд-во ДГУ, 2017.

5. Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учебное пособие. – М.: МИЭМ, 2011.

6. Батура Т.В. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов: учебное пособие. – Новосибирск: РИЦ НГУ, 2016.

7. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2010.

8. Feigenbaum E., Avron Barr. The Handbook of Artificial Intelligence, Volume III. Addison-Wesley, 1986.

9. 9. Гудков П.А., Подмарькова Е.М. Модель представления знаний в области правовой информации. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2020;3(55):17-25. DOI: 10.21685/2072-3059-2020-3-2.