Векторные модели и русская литература

Вы никогда не задумывались, почему тексты классических русских писателей так ценятся, а сами писатели считаются мастерами слова? Дело явно не только в сюжетах произведений, не только в том, о чём написано, но и в том, как написано. Но при быстром чтении по диагонали осознать это трудно. Кроме того, текст какого-нибудь значимого романа нам просто не с чем сравнить: почему, собственно, так прекрасно, что в этом месте появилось именно это слово, и чем это лучше какого-то другого? В какой-то мере реальное словоупотребление могло бы контрастно оттенить потенциальное, которое можно найти в черновиках писателя. Писатель не сразу вдохновенно пишет свой текст от начала до конца, он мучается, выбирает между вариантами, те, что кажутся ему недостаточно выразительными, он вычеркивает и ищет новые. Но черновики есть не для всех текстов, они отрывочны и читать их сложно. Однако можно провести такой эксперимент: заменить все поддающиеся замене слова на похожие, и читать классический текст параллельно с тем, которого никогда не было, но который мог бы возникнуть в какой-то параллельной вселенной. Попутно мы можем попытаться ответить на вопрос, почему это слово в этом контексте лучше, чем другое, похожее на него, но всё-таки другое.

А сейчас всё это (кроме собственно чтения) можно сделать автоматически.

Дистрибутивная семантика aka векторные модели

На Хабре уже была статья ^[1] о том, как использовать дистрибутивную семантику в поиске по т.н. «пирожкам». Дистрибутивная семантика — это довольно простая, но отлично работающая идея, что значение слова связано с его окружением в тексте. Слова с похожим значением будут появляться в сходных контекстах и наоборот. Сам контекст можно представить в виде вектора (отсюда и «векторные модели») и посчитать сходство и различие в значении разных слов. Для русского языка на основе этой идеи сделан превосходный сервис — RusVectōrēs ^[2], который не только позволяет найти семантически наиболее похожие слова, но и предоставляет в свободный доступ посчитанные создателями ресурса модели.

Процессинг

Берём 5 классических русских романов. Дмитрий Быков где-то говорил, что самыми знаковыми для русской литературы являются романы, в названиях которых есть союз «и». Значит: «Преступление и наказание», «Война и мир», «Отцы и дети», «Мастер и Маргарита». Ну и «Евгений Онегин», тоже важный русский роман, хотя и в стихах.

Кроме того, нам потребуется модель с сайта RusVectōrēs, которая построена на текстах Национального корпуса русского языка ^[3] и русской википедии. Работать с ней нам позволит библиотека Gensim ^[4]. Чтобы искать в этой модели т.н. квазисинонимы, то есть фактически ближайшие соседи семантического графа (а эти соседи не всегда «настоящие» синонимы, часто наиболее семантически близким словом оказывается антоним, хотя это и кажется контринтуитивным), нам потребуется нормализованная форма слова (лемма), получить которую должен помочь морфологический анализатор, программа умеющая эту самую форму находить. Сначала я думал использовать Mystem ^[5] от Яндекса, но в итоге остановился на другом, Pymorphy2 ^[6], дальше будет понятно, почему.

import gensim
import pymorphy2

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("ruwikiruscorpora_0_300_20.bin.gz", binary=True)
model.init_sims(replace=True)

morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()

Итак, идём по тексту, берём из него слова, нормализуем (то есть восстанавливаем инфинитив для глаголов или именительный падеж единственного числа для имён), подыскиваем в модели наиболее похожее слово, при этом нужно следить за тем, чтобы это слово было той же части речи, что и исходное, потому что по умолчанию это не обязательно будет так. См., например, наиболее близкие слова к синева ^[7]: тут есть и такие же существительные голубизна, чернота, но есть и прилагательное голубоватый, и глагол синеть. Я уж не говорю о том, что каких-то слов в модели и не будет совсем. Дело в том, что для низкочастотных в исходном корпусе слов вектор по соображениям оптимизации не строится, и квазисиноним найти не получится. Значит, оставим в этом месте исходное слово. Кроме того, нет смысла искать замены для местоимений, предлогов и прочих неполнозначных частей речи.

Генерация форм

А вот дальше самое интересное. В исходном тексте слово стоит в какой-нибудь косвенной форме, а из модели мы получили лемму. Теперь её нужно поставить в ту же форму, чтобы текст оказался связным и читабельным, а не казался каким-нибудь плохим переводом с инопланетного типа Мама мыть рама. И в этом как раз нам может помочь тот же Pymorphy2, который умеет не только разбирать слова, но и ставить их в нужную форму по заданным признакам. Mystem этого не может, а если при разборе запоминать не только лемму, которую выдал анализатор, но и набор признаков формы слова (те же число и падеж), то их потом очень удобно будет снова отправить в ту же программу уже для генерации формы. Правда, тут выяснилось, что не все те теги, которые выдаёт Pymorphy2-анализатор, знает Pymorphy2-генератор, то есть его правая рука не всегда знает, что делает левая. Но это не страшно, немного танцев с бубном и мы получаем нужную форму:

def flection(lex_neighb, tags):
    tags = str(tags)
    tags = re.sub(',[AGQSPMa-z-]+? ', ',', tags)
    tags = tags.replace("impf,", "")
    tags = re.sub('([A-Z]) (plur|masc|femn|neut|inan)', '\1,\2', tags)
    tags = tags.replace("Impe neut", "")
    tags = tags.split(',')
    tags_clean = []
    for t in tags:
        if t:
            if ' ' in t:
                t1, t2 = t.split(' ')
                t = t2
            tags_clean.append(t)
    tags = frozenset(tags_clean)
    prep_for_gen = morph.parse(lex_neighb)

Допиливание

Теперь собираем всё вместе, не забываем обработать капитализацию и знаки препинания. Вуаля! Альтернативная русская литература, которой не было, у нас на экране:

Поговорить об Ювенале,
В середине записки оставить vale,
Да вспомнил, хоть не без прегрешения,
Из Энеиды два стихотворения.

Но всё-таки что-то не то. Местами текст всё-таки превышает допустимый градус бессвязности:

Дружки Людмилы и Руслана!
С героиней моего повести
Без послесловий, посей же полчаса
Позвольте познакомиться вас

Дело в роде существительных! Из модели мы достаём ту же часть речи и ставим её в ту же форму, но мы не учли такой постоянный признак существительных, как род. Он у разных существительных разный, и правильная генерация формы не спасёт от несогласованности. Теперь вводим правило, по которому существительные, которые выдала нам модель, ещё дополнительно проверяем на родовую принадлежность:

def flection(lex_neighb, tags):
    tags = str(tags)
    tags = re.sub(',[AGQSPMa-z-]+? ', ',', tags)
    tags = tags.replace("impf,", "")
    tags = re.sub('([A-Z]) (plur|masc|femn|neut|inan)', '\1,\2', tags)
    tags = tags.replace("Impe neut", "")
    tags = tags.split(',')
    tags_clean = []
    for t in tags:
        if t:
            if ' ' in t:
                t1, t2 = t.split(' ')
                t = t2
            tags_clean.append(t)
    tags = frozenset(tags_clean)
    prep_for_gen = morph.parse(lex_neighb)
    ana_array = []
    for ana in prep_for_gen:
        if ana.normal_form == lex_neighb:
            ana_array.append(ana)
    for ana in ana_array:
        try:
            flect = ana.inflect(tags)
        except:
            print(tags)
            return None
        if flect:
            word_to_replace = flect.word
            return word_to_replace
    return None

Стало лучше:

Дружки Людмилы и Руслана!
С персонажем моего рассказа...

и т.д.

Что получилось

Теперь можно заняться медленным чтением:

Ну, и, конечно, при всех серьёзных и даже почти научных целях, о которых я писал в начале статьи, кое-где это просто-напросто смешно, хотя и неполиткорректно:

– Вы – фашист? – осведомился Безнадзорный.
– Я-то?.. – Переспросил доцент и вдруг задумался. – Да, пожалуй, фашист… – сказал он.

Полный текст романов:

• Евгений Онегин ^[8]
• Преступление и наказание ^[9]
• Война и мир ^[10]
• Отцы и дети ^[11]
• Мастер и Маргарита ^[12]

Оставшиеся проблемы

Вообще-то не всё хорошо согласовывается. Нужно отбирать слова, учитывая и другие грамматические категории, среди которых напрашиваются переходность и залог. Ну, и pymorphy2 не идеален в выборе леммы. Он подсказывает наиболее вероятную. Но наиболее вероятный ответ не всегда правильный. Например, форма молодой распознаётся как родительный падеж от существительного молодая, наиболее похожим на него словом оказывается смуглянка, а pymorphy2 радостно ставит смуглянку в форму родительного падежа. Вот так из вихрастый молодой человек получается белобрысый смуглянки разум.

Кое-где лучше определить форму могла бы помочь буква ё, которую в текстах романов обычно не воспроизводят:

>>> morph.parse('черт')
[Parse(word='черт', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn plur,gent'), normal_form='черта', score=0.588235, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'черт', 55, 8),)), Parse(word='чёрт', tag=OpencorporaTag('NOUN,anim,masc sing,nomn'), normal_form='чёрт', score=0.411764, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'чёрт', 3019, 0),))]

>>> morph.parse('чёрт')
[Parse(word='чёрт', tag=OpencorporaTag('NOUN,anim,masc sing,nomn'), normal_form='чёрт', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'чёрт', 3019, 0),))]

Поэтому:

Усмехаться и подумать про себя:
Когда же особенностей возьмет тебя!'

Описание идеи «векторных романов» и дополнительные материалы лежат на специальной странице ^[13].

Весь код для замены выложен на Github ^[14].

Приятного чтения!

Ссылки

• RusVectōrēs ^[2], конкретно ссылка ^[15] на использованную модель (420 Мб).
• Gensim ^[4]
• Pymorphy2 ^[6]
• Замена слов на похожие в «Гордости и предубеждении» ^[16] (нет проблем с морфологией)

Автор: Борис Орехов

Источник ^[17]