2. Автоматизоване вживання коми при дієприкметникових зворотах

2.1. Суть і проблеми автоматизованого контролю

Автоматизоване вживання коми при дієприкметникових зворотах – це підтема широкої теми автоматизованого контролю пунктуації загалом. Тому потрібно підкреслити, що пунктуація використовується на всіх етапах аналізу автоматизованих систем переробки текстової інформації для ідентифікування одиниць з різним статусом (морфологічних, лексичних, синтаксичних, термінологічних тощо). Отже, правильне читання розділових знаків, тобто розпізнавання їх ролі у контексті, є однією з важливих умов ефективності автоматичного аналізу тексту.

Редагування розділових знаків ґрунтується на закономірності їх використання у тексті. Процес редагування розуміють у вузькому сенсі – як пошук невідповідностей реального вживання розділових знаків і визначених раніше закономірностей їх вживання. Випадки невідповідності помічаються в аналізованому тексті для подальшого редагування та коректування.

Основні проблеми, які ускладнюють формалізований контроль за вживанням коми при дієприслівникових зворотах, такі:

• залежність проставлення/непроставлення розділових знаків від семантики звороту (у препозиції до означуваного слова звороти відокремлюються лише тоді, коли мають додатковий обставинний відтінок; не відокремлюються у тих випадках, коли за змістом не віддільні від слів, яких стосуються);

• необхідність розпізнавання машиною типів займенників (після особових займенників – відремлюються, після означальних, вказівних і присвійних – ні) та власних іменників (дієприкметникові звороти при них не відокремлюються);

• потреба у встановленні машиною синтаксичних зв'язків не лише у межах одного, але й кількох речень (зворот завжди відокремлюється у тих випадках, коли стоїть після означуваного слова, а якщо це слово пропущене, то це можна встановити лише з ширшого контексту).

Перераховані проблеми можна певним чином вирішити. Так, питання семантики постає, в основному, у творах художньої літератури, тоді як у реферативних текстах вживання дієприкметникових зворотів усталеніше з огляду на науковий стиль викладу. Проте, це питання так і залишатиметься неформалізованим, оскільки стосується семантики і потребує для вирішення втручання людини. Складність тут полягає ще й у тому, що структура препозиційних зворотів часто видозмінюється (на відміну від усталеної структури постпозиційних зворотів, у яких на першому місці стоїть, в основному, дієприкметник). Тому найкраще закласти в алгоритм завдання, щоб у тих випадках, коли дієприкметникові звороти стоять у препозиції до означуваного слова, машина видавала їх на друк для перегляду редактора.

Слід зазначити, що серед усіх віднайдених у рефератах дієприкметникових зворотів лише чотири (13 % усіх випадків) вживаються у препозиції і жодний з них не має обставинного відтінку, тобто не повинен відокремлюватися комами: Для сучасного міського планування характерно, що:… 3) відомі на даний час території втратили зв'язок із практикою міського планування… Повідомляється про прийняті в Німеччині вимоги до екологічної чистоти експлуатаційних і проекційних систем центрального опалення, вентиляції і кондиціонування повітря. Проаналізовано основні елементи правосуб’єктності суб’єктів трудових і тісно пов’язаних з ними правовідносин. Більшість щойно виявлених інфікованих характеризувалися сполученням з у нелегеневим туберкульозом і токсикоманіями.

Проблему розпізнавання машиною типів займенників легко вирішити, створивши машинний словник усіх займенників із зазначенням їх типів. Що стосується власних іменників, то їх формальною ознакою є написання слова з великої літери. Тому, для вирішення цього питання потрібно створити окремий алгоритм, за яким машина розпізнаватиме власні іменники та відрізнятиме їх від, скажімо, абревіатур, перших слів речення тощо.

Автоматичне встановлення синтаксичних зв'язків у межах кількох речень або цілого тексту – це питання часу, оскільки вже сьогодні існує кілька експериментальних систем для автоматизованого визначення синтаксичних зв'язків простих речень. Але поки що машина не в змозі встановити синтаксичні зв'язки між реченням і віднайти пропущене слово, до якого стосується зворот, тому ці випадки не враховувалися під час створення алгоритму.