Одним из вариантов решения задачи является использование неавтоматизированного режима поиска и отбора информации (в этом случае массив источников последовательно прочитывается на предмет поиска необходимой информации, и тексты, содержащие необходимые сведения подвергаются копированию/перемещению в некоторую область дискового пространства и/или каталогизации, при этом возможно параллельное аннотирование/комментирование текстов). Однако на достаточно больших массивах текстов такая технология представляется крайне трудоемкой и малоэффективной. Несмотря на то, что существуют технологии быстрого чтения, обеспечивающие человеку за счет оптимизации траектории перемещения точки фиксации зрения по носителю текста скорость чтения порядка 3000 знаков в минуту,
эти технологии не могут сравниться с быстродействием, которое способны обеспечить компьютерные системы. Поэтому основное внимание мы сосредоточим на инструментальном обеспечении процессов поиска, отбора и экспресс анализа текстовых данных.Тем не менее, начальный этап поиска, а именно, синтез поискового задания,
требует привлечения интеллектуальных усилий аналитика.Существует один, возможно, экстравагантный, но эффективный подход к формированию поискового словаря
в условиях слабого знакомства с предметной областью исследований: он заключается в использовании… разнообразных словарей, предназначенных для любителей отгадывания кроссвордов. Учитывая, что систематические тезаурусы представляют собой достаточно редкое явление (рынок сбыта таких изданий весьма специфичен и тиражи невысоки), такие словари могут служить неплохим инструментом для подобных исследований. Зная цель исследования, по подобному словарю аналитик может отобрать ключевые слова, наиболее ярко свидетельствующие о принадлежности текста к заданной отрасли.После того, как первая версия поискового словаря создана, дальнейшие операции могут быть возложены на ЭВМ. Произведя первичный поиск и обнаружив в массиве текстов/документов текст, содержащий ключевые слова и наилучшим образом освещающий исследуемую проблему, аналитик переходит к следующему этапу — этапу коррекции поискового словаря.
Наиболее распространенным подходом в настоящее время является статистический подход, основанный на применении статистических закономерностей, открытых Дж. К. Зипфом (в этой книге мы уже упоминали закон Зипфа-Мандельброта или принцип экономии в лингвистике). В результате построения частотно-рангового распределения длин слов в данном тексте выбирается специфичный для данного языка диапазон частот встречаемости слов — именно в этом диапазоне будут содержаться те слова, которые наилучшим образом отражают тематику и содержание текста. Однако ориентация этого метода на такую единицу как слово, несколько сокращает полезность этого метода, поскольку человеку свойственно оперировать не столько словами, сколько терминами (то есть, сочетаниями слов, обеспечивающими наилучшее различение описываемых сущностей).Так или иначе, но закономерности Зипфа широко используются в компьютерных системах анализа текстов и формирования поисковых словарей
. Наибольшее распространение эти методы получили в поисковых системах ГСТК Интернет. Поэтому, если вы хотите получить наилучшие результаты при поиске информации с применением специальных поисковых серверов, вам имеет смысл вооружиться настольной компьютерной системой, на которой установлено программное обеспечение, реализующее функцию генерации поискового словаря по той же схеме (с теми же критериями), что реализуется поисковым сервером. В настоящее время поисковые системы, основанные на использовании статистических закономерностей, наиболее широко представлены на рынке и предоставляют пользователю различные возможности при осуществлении поиска. Наиболее распространен следующий набор сервисов/режимов (опций):— поиск точного совпадения слова или словосочетания, обеспечивающий возможность обнаружения в тексте точной копии слова или словосочетания, указанного в поисковом задании;
— адаптивный поиск, обеспечивающий поиск фразы, указанной в поисковом задании, с учетом словоизменения;
— адаптивный поиск, обеспечивающий поиск отдельных компонентов фразы, указанной в поисковом задании, с учетом словоизменения, возможности использования усеченных форм и разнесения компонентов фразы по тексту на некоторое фиксированное расстояние (измеренное в словах);