ه طور خودکار بسته شد.
همانطور که در مثال۳ مشاهده میشود، دو عبارت اسمیفوق با یکدیگر هممرجع نمیباشند اما دارای یک مرجع گفتاری مشابه هستند یا به تعبیر [۶2] با یکدیگر همواژگان50 هستند. در این مثال، عبارت اسمی«درب» به عبارت اسمی«اتاق» وابستگی دارد (به عبارت بهتر، منظور از «درب»، دربِ اتاق ذکر شده است نه دربِ ساختمان یا دربِ خودرو یا هر دربِ دیگری)
در جدول1-۱ برخی از ویژگیهای هر کدام از روابط پیشایندی و هممرجعی را قرار دادهایم. توجه به این ویژگیها به درک بهتر نقاط تشابه و اختلاف این دو رابطه کمک فراوانی مینماید.
همچنين بايد اضافه كنيم كه دو عبارت اسمی میتوانند به طور همزمان هم رابطهی هممرجعی و هم رابطهی پیشایندی داشته باشند. البته این بدین معنا نیست که هرگاه دو عبارت اسمی با یکدیگر هممرجع باشند، با یکدیگر ارتباط پیشایندی نیز داشته باشند و یا بالعکس.
شکل 1-۱: انواع روابط ممکن میان دو عبارت اسمی
شکل 1-۱، ارتباط میان دو عبارت اسمی را با در نظر گرفتن چند حوزه مشخص نمایش میدهد. ما این حوزهها را با توجه به مفاهیم هممرجعی و پیشایندی تفسیر خواهیم نمود. دو عبارت اسمیدر صورتی که با یکدیگر مرتبط باشند، میتوانند هم دارای ارتباط هممرجعی و هم دارای ارتباط پیشایندی باشند. مانند آنچه در مثال۴ آمده است.
مثال ۴: (علی کریمی)Ant,1 در نیمه دوم، ۲ گل به ثمر رساند. به طوری که به عنوان (محبوبترین بازیکن پرسپولیس)Ana.1 در این بازی تشویق شد.
در میان عبارتهای اسمیای که دارای چنین ارتباط دوجانبهای هستند میتوان به برخی از ضمایر و مراجع آنها نیز اشاره کرد. البته مثالهای ۵ و ۶ نشان میدهند که همه ضمایر و مراجعشان در این رابطه صادق نیستند.
مثال ۵: )هر سگیAnt( زندگی )خودشAna( را دارد.
مثال ۶: اگر (یک خانه)Ant داشتم (آن)Ana را به تو اجاره می‌دادم.
در مثال ۵، ارتباط میان «هر سگی» و «خودش» یک ارتباط پیشایندی از نوع «ارتباط دهنده51» یا «باهمآیی» میباشد؛ و یا در مثال ۶، «یک خانه» در دنیای واقعی وجود خارجی ندارد. بنابراین طبق تعریفِ ارتباطِ هممرجعی، «یک خانه» نمیتواند به عنوان هممرجع برای «آن» در نظر گرفتهشود.[76] همان طور که در شکل 1-۱ مشاهده میشود، عبارتهای اسمیکه از نوع پیشایندی هستند اما ارتباط هممرجعی ندارند در حوزه پیشایندهای «ارتباطدهنده» قرار میگیرند [80،87] اغلب پژوهشگران این نوع پیشایند را زمانی به کار میبرند که در جفت عبارت (مقدم و تالی)، عبارت مقدم به وضوح در متن ظاهر نشده باشد و با استفاده از برخی از موجودیتهایی که قبلاً در متن اشاره شده است میتوان وجود آنها را اثبات کرد. مثال ۳، یک نمونه مناسب برای این نوع از پیشایندها میباشد. در این مثال ارتباط میان دو عبارت «درب» و «اتاق» از نوع مرونیمیک52 است به این معنا که «درب» جزئی از «اتاق» محسوب میشود.53
یکی دیگر از انواع ارتباط پیشایندی، پیشایند صفر54 است. مثال ۷ نمونهای از این ارتباط را نشان میدهد.
مثال ۷: (دو جاده به سمت اصفهان)Ant میرود، (یکی اتوبانی و سریع)Gap1 و (دیگری خاکی و خطرناک)Gap2 است.
در حقیقت پیشایندهای صفر، یکی از انواع پیشایندهای کاهش یافته میباشند به این ترتیب که لزوماً به صورت عبارتهای اسمی نیستند بلکه به صورت یک شکاف در یک عبارت ظاهر میشوند.[35] در مثال۷ منظور از «اتوبانی و سریع» و «خاکی و خطرناک»، دو جادهای است که به سمت اصفهان میروند. هدف از تحلیل پیشایندهای صفر، شناسایی چنین روابطی است.
یکی از حالتهای ارتباط پیشایند صفر، ضمایر صفر55 میباشد که تحلیل آن در برخی زبانها مانند ژاپنی[92]، اسپانیایی[62] و حتی پارسی بسیار حیاتی است. در این نوع از پیشایندها، يكي از اركان در جفت(مقدم،تالي) حذف میشود. نمونهای از این نوع پیشایند، مثال ۶ میباشد که منظور از گوینده چنین است: «اگر من یک خانه داشتم آنرا به تو اجاره می‌دادم».
در نهایت دو عبارت اسمیمیتوانند تنها از نوع هممرجع خالص56باشند. ما این ارتباط را با مثال «پرفسور زاده»، «پدر منطق فازی» و «بنیانگذار منطق فازی» تفسیر مینماییم. همان طور که میدانید هر سه عبارت مذکور به شخص«پروفسور لطفعلی عسگرزاده» اشاره دارند اما اگر عبارت اسمیاول، یعنی «پرفسور زاده» در متن عنوان نشود، باز هم میدانیم که عبارتهای اسمی «پدر منطق فازی» و «بنیانگذار منطق فازی» با یکدیگر هممرجع هستند. نمونهی دیگری از یک ارتباط هممرجعِ خالص، ارجاع انواع عبارتهای اسمیبه «باراک اوباما»، در پاراگرافها، مکالمات با حتی متون متمایز است. اغلب نمونههایی از روابط هممرجع خالص در مستندات متقاطع مشاهده میشود. با تکیه بر این مفهوم برخی از پژوهشگران مانند [88] به تحلیل مرجعمشترک در متون متقاطع پرداختهاند.
نکتهی دیگر اینکه، در همه پژوهشهایی که برای شناسایی مرجع ضمیر در زبانهایی مانند انگلیسی انجام شده است، همیشه مرجع ضمیر پیش از ضمیر قرار میگیرد. اما در زبان پارسی این امکان وجود دارد که مرجع یک ضمیر پس از آن قرار گیرد. مثال ۸ ، نمونهای از زبان پارسی میباشد که این مسئله را نشان میدهد.
مثال ۸: سی.ان.ان به آمریکا و جهان چنان شوکی وارد کرد که حتی (خود)Ana,1( ترنر)Ant,1 نیز آنرا باور نمیکرد.
بطورکلی، آنچه مبرهن است برای شناسایی و بررسی هر کدام از روابط پیشایندی و یا هممرجعی، نیاز به دانشهای واژگانی و زبانشناسی در زبان مورد نظر میباشد. به طوری که هر چقدر یک رابطه هممرجعی بیشتر پیشایندی باشد به دانش زبانشناسی بیشتری نیاز دارد. در همین راستا، شکل 1-۲، میزان ارتباط میان حوزههای گفته شده را با هر کدام از انواع دانشهای زبانشناسی و واژگانی نمایش میدهد.
شکل 1-۲: میزان ارتباط میان حوزهها با انواع دانشهای زبانشناسی و واژگانی
1-۲-۲.تحليل پيشايند:
یکی از وظایف مهم پردازش زبان طبیعی است که موجب کاهش ابهام عبارتهای اسمی به کار رفته در متن میشود. به طور کلی این فرآیند وابستگی و پیوند میان دو عبارت تالی و مقدم را به گونهای تشخیص میدهد که عبارت مقدم، عبارت تالی را تفسیر نماید.
1-۲-۳.تحليل مرجعمشترک:
با توجه به آنچه گفته شد، تحلیل مرجعمشترک، به فرآیند مرتبط کردن تمام عبارتهایی گفته میشود که به یک موجودیت واحد در دنیای واقعی اشاره دارند. این عبارتهای اسمیهممرجع، با هم تشکیل یک زنجیره واحد را میدهند که شامل ضمایر صفر تا اسامیخاص خواهد بود. تمام اعضای تشکیل دهندهی این زنجیره باید از نظر تعداد، جنس و… با یکدیگر هم تراز باشند.
1-۲-۴.تقابل تحليل مرجعمشترک و تحليل پيشايندی:
با توجه به آنچه تا کنون درباره دو مفهوم تحلیل مرجعمشترک و تحلیل پیشایند گفته شد، این دو وظیفه با وجود شباهت زیادی که با یکدیگر دارند، دو وظیفه مجزا محسوب میشوند. بدینترتیب که با به کارگیری فرآیند تحلیل مرجعمشترک، سیستم میتواند تمام اطلاعاتی که در مورد یک موجودیت در متن وجود دارد را شناسایی نماید. از طرفی دیگر تفسیر درست پیشایندها در متون به رفع ابهامات موجود در متن میانجامد؛ لذا استفاده از این دو وظیفه با در نظر گرفتن حوزههای تشابه و اختلاف آنها به درک و استخراج اطلاعات مفید در متن کمک فراوانی خواهد نمود. در این بخش با استفاده از مثالهایی لزوم اجرای این دو فرآیند را در کنار یکدیگر بررسی میکنیم.
پس از شناخت فرآیندهای تحلیل مرجعمشترک و تحلیل پیشایند و اینکه یک سیستم چه انتظاراتی را باید برآورده نماید، لازم است تا روال کار را برای اجرای هر فرآیند را مشخص نماییم. استفاده از الگوریتمهای یادگیری، از پرکاربردترین روشهای ارائه شده برای شناسایی روابط مثبت و منفی در مرجعمشترک و پیشایند میباشد. به این ترتیب که الگوریتم با استفاده از برخی ویژگیها (مانند [105]( آموزش میبیند تا روابط مثبت و منفی را پيشبینی نماید57. البته شایان ذکر است که برخی از ویژگیها برای این دو فرآیند مشترک و برخی دیگر متفاوت میباشد. به عنوان مثال ویژگی تطابق رشتهای58 از جمله مواردی است که برای تحلیل مرجعمشترک بسیار مورد توجه قرار گرفته است اما در فرآیند تحلیل پیشایند کاملاً بی معنا است( دو عبارت یکسان چگونه میتوانند یکدیگر را تفسیر نمایند). به عبارت دیگر فرض بر این است که دو عبارت اسمیکه در یک متن تکرار میشوند به احتمال خیلی زیاد هممرجع هستند.
مثال ۹: دیروز دو تیم محبوب «الف» و «ب» به مصاف یکدیگر رفتند. تیم «الف»، در نیمه اول بسیار درخشید به طوری که طرفداران این تیم به پیروزی تیمشان امیدوار بودند. اما دیری نپایید که تیم «ب» روال بازی را به نفع خود تغییر داد که منجر به شادمانی طرفداران این تیم شد.
همان طور که در مثال ۹ مشاهده میشود، عبارت اسمی«طرفداران این تیم» در خطوط ۲ و ۳ عیناً تکرار شده است. بنابراین طبق ویژگی تطابق رشتهای در فرآیند تحلیل مرجعمشترک این دو عبارت با یکدیگر هممرجع در نظر گرفته خواهند شد، اما واقعیت این است که این دو عبارت با یکدیگر هممرجع نیستند. به عبارتی قرار گرفتن این دو عبارت در یک زنجیره واحد یکی از خطاهای تحلیل مرجعمشترک محسوب میشود. در حالی که استفاده از فرآیند تحلیل پیشایندی موجب رفع این خطا خواهد شد. این کار به این ترتیب انجام خواهد گرفت که عبارت «طرفداران این تیم» در خط ۳ با اولین و نزدیکترین مفسر خود یعنی «تیم ب»، تشکیل یک جفت تالی و مقدم را میدهند و به همین ترتیب «طرفداران این تیم» در خط ۲ با «تیم الف» جفت خواهد شد. این مثال نمونهایست که در آن دقتِ59 تحلیل پیشایندی از تحلیل مرجعمشترک پیشی میگیرد.
طبق آنچه در فرآیند تحلیل پیشایندی رایج است. هنگام شناسایی مقدم برای هر عبارت تالی، حرکت از تالی به سمت عبارتهای اسمیماقبل آن انجام خواهد شد تا به این ترتیب، جفت عبارتهای (مقدم و تالی) شناسایی شوند. همان طور که پیش از این اشاره شد، فرآیند تشخیص مرجع ضمیر نیز از همین رویکرد پیروی مینماید، با این تفاوت که در برخی موارد مقدم (در اینجا منظور مرجع ضمیر است) بعد از تالی قرار میگیرد (مانند مثال ۸). بنابراین حرکت الگوریتم (راست به چپ) نمیتواند به شناسائی مرجع صحیح برای ضمیر مورد نظر منجر شود. در حالی که اجرای وظیفهی تحلیل مرجعمشترک، با شناسایی عبارتهای هممرجع، تا حد زیادی این مشکل را برطرف خواهد نمود. حرکت الگوریتم در تحلیل مرجعمشترک نیز از راست به چپ خواهد بود با این تفاوت که نقطه شروع آن میتواند انتهای متن باشد، هر عبارت اسمیجدید که با عبارتهای پیش از خود هممرجع باشد به زنجیرههای موجود اضافه میشود، در غیر این صورت خودش تشکیل زنجیرهای جدید را خواهد داد. در چنین حالتی فراخوانی60 و دقت در تحلیل مرجعمشترک نسبت به تحلیل پیشایندی پیشی میگیرد.
به همین ترتیب نیز راهکارهای ارائه شده برای هر کدام از این فرآیندها تا حدودی با یکدیگر متفاوت میباشد. به عنوان نمونه یک رویکرد در فرآیند تحلیل پیشایندی افراز پس از آموزش الگوریتم یادگیری است که تنها به منظور افرازِ جفتهای (مقدم و تالی) صورت میگیرد. به این ترتیب که پس از ایجاد نمونههای مثبت و منفی که عموماً توسط یک ردهبند ایجاد میشوند، نزدیکترین و مناسبترین مقدم برای تالی مورد نظر مشخص میشود. در مقابل برخی پژوهشگران برای تحلیل مرجعمشترک را یک فرآیند دومرحلهای در نظر میگیرند؛ در مرحلهی اول به جای استفاده از دو اصطلاح تالی و مقدم، اصطلاحاتی مانند «قابل برچسب61» و یا «اشاره» جایگزین میشود. هر اشاره میتواند خروجی فرآیند كشف و شناسایی اشاره باشد. توجیه این جایگزینی این است که ما در تحلیل مرجعمشترک به مفاهیم مفسر یا ارجاع دهنده نیاز نداریم و به جای آن اصلاحِ مستقلِ اشاره را جایگزین مینماییم. هر اشاره به عنوان یک ارجاع به هر گروه از موجودیتها در نظر گرفته میشود و میتواند یکی از انواع اسم عام، اسم خاص و حتی ضمیر (یا شبه ضمیر) باشد. همچنین سایر عبارتهای موجود در متن که برای تحلیل مرجعمشترک کاربرد
