Аналитика

Сегодня за рубежом (увы, не у нас) на решение этих проблем затрачиваются значительные средства. Например, для решения проблем, связанных с автоматизацией обработки и анализа текстов, в бюджете американской военной исследовательской организации DARPA на 2000 и 2001 гг. выделено 12 и 29 млн. долл., соответственно. Добавим лишь, что многие исследовательские программы финансируются еще и рядом фондов, в том числе — NSF (National Science Foundation) и другими. Грустно, но наши специалисты в этой отрасли все чаще вынуждены отправляться на поиски признания (а оно сейчас все больше выражается в денежных единицах) в университетские научные центры США, Великобритании и Германии, где существует понимание актуальности этого круга проблем. Мы же по-прежнему все работы сваливаем на самого надежного и дешевого (но и подверженного многим видам нарушающих цикл ИАР воздействий — см. далее) эксперта-аналитика.

Использование автоматизированных систем существенно сокращает время на проведение поиска, отбора и экспресс-анализа текстовых документов, и, хотя качество аннотирования (реферирования) пока не позволяет использовать подобные системы для генерации обзоров источников, а тексты, полученные с их помощью, нуждаются в правке и редактуре, но этого качества вполне достаточно для проведения экспресс-анализа данных. К числу серьезных недостатков этих систем следует отнести их неспособность восстанавливать системы внутри- и интертекстовых ссылок и умолчаний (случаи неявного упоминания слов и терминов), а, между тем, относительное количество различного рода подстановочных конструкций (например, замена слова или термина местоимением, прилагательным и т. п.) в текстах достаточно велико. Причины этого недостатка лежат на уровне аксиоматики методов и подходов, реализованных в данных системах. Так, например, Россия, Российская Федерация, наша Родина и РФ для большинства таких систем — суть разные объекты, то есть, система должна быть снабжена семантической сетью или тезаурусом, который мог бы «объяснить» программе, как поступать в таком случае.

5.2 Структурированные текстовые данные

Другим видом информационных ресурсов/источников являются источники структурированных текстовых данных, в том числе — формализованный текст, таблицы, базы и хранилища данных, предоставляющие возможности поиска и фильтрации данных в таблицах, организации виртуальных таблиц и витрин данных. Этот тип ресурсов обладает своей спецификой, поскольку для интерпретации данных, как правило, требуются двухуровневые модели интерпретации: потребитель данных должен располагать моделью организации данных (логических связей между таблицами и записями), а также моделью предметной области, в то время как для обычного текста достаточно только второго класса моделей. Более того, коммерчески распространяемые базы данных, как правило, представляют собой неоперативный источник информации, структурированный в соответствии с представлениями поставщика о потребностях клиентов. То есть, эти информационные продукты не всегда адаптированы к реальным потребностям и часто содержат устаревшую или неполную информацию. По этой причине, большинство организаций, осуществляющих функции ИАО субъектов управления в некоторой области деятельности создают свои собственные базы данных, в большей степени отражающие их информационные потребности.