Автоматическая генерация текста (на примере биржевых новостей)

Данная работа выполнена в рамках направления компьютерной лингвистики — автоматической генерации текстов на естественном языке (далее АГТ на ЕЯ). Системы АГТ на ЕЯ создаются для того, чтобы сделать возможным автоматическое порождение текстов на ЕЯ, в случаях, когда у человека возникает необходимость регулярно порождать несложные однотипные тексты, например, прогнозы погоды, биржевые новости и т.п. Цель работы — создать программу-генератор, порождающую биржевые новости, основываясь на данных об изменениях показателей биржевых индексов ММВБ и РТС, а также описать особенности его построения. Заявленная цель работы определяет ее конкретные задачи: проработать устройство генератора; выбрать технологию обработки данных об изменениях показателей индексов; ознакомиться с особенностями биржевых новостей; выбрать с подход к реализации АГТ на ЕЯ; написать программу на Python; оценить полученный результат. В работе представлено устройство генератора биржевых новостей и описан процесс его построения. Нами были изучены особенности поведения биржевых индексов и разработана классификация их изменений, определены типы генерируемых новостей и проработаны макеты для них. Генератор включает в себя два модуля: модуль анализа, который получает биржевые данные и при помощи специального алгоритма определяет изменения, проиходящие с индексами, и лингвистический модуль, осуществляющий автоматическое порождение новостей на основе информации об изменениях индексов. АГТ на ЕЯ в лингвистическом модуле реализована при помощи шаблонно-правилового подхода. Для этого был собран словарь биржевой лексики, составлены шаблоны предложений и проработан набор правил, позволяющих порождать тексты новостей. Также были исследованы правила употребления средств связности в процессе порождения текстов. Оценка модулей генератора показала, что он адекватно справляется, как с задачей анализа данных об изменениях биржевых индексов и выделением нужной информации, так и с порождением текстов новостей.