WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОИСКА ДУБЛИКАТОВ В ТЕКСТАХ ПРОЕКТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ Д.И. Игнатов, д.ф. м. н., Государственный Университет – Высшая Школа Экономики

С.О. Кузнецов, Государственный Университет – Высшая Школа Экономики skuznetsov В.Б. Лопатникова, к.т.н., ООО «Кварта ВК» И.А. Селицкий, ООО «Мастерхост» В статье рассмотрена система поиска (почти) дубликатов в текстах проектной документации. Описаны ее архитектура, математические модели и алгоритмы поиска документов дубликатов, а также их реализация. Предложены методики подбора оптимальных параметров методов и тестирования системы. Обозначены актуальные для подобных систем исследовательские задачи.

Постановка задачи и актуальность предназначенного для выявления авторства и фак ыявление дублирования в текстах проектной тов плагиата в диссертационных работах. Потреб документации особенно важно при анализе ность решать похожие задачи с помощью такого ро Вэффективности результатов выполнения на да поисковых систем возникает и в других областях, учно исследовательских и опытно конструктор связанных с научной и проектной деятельностью.

ских работ (НИОКР), финансируемых за счет бюд Цель нашего проекта состоит в разработке мето жетных средств. Автоматизация поиска дубликатов дологии и программного инструментария для ана проектных документов позволяет повысить качест лиза дублирования в текстах проектной документа во приемки работ за счет упрощения деятельности ции НИОКР.

экспертов при анализе результатов выполнения Основная задача проекта – отслеживать недоб НИОКР. Внедрение автоматизированной системы росовестное копирование документов других авто поиска дубликатов обеспечит формирование фонда ров, в том числе и своих собственных текстов.

уникальных разработок, полученных в ходе выпол Уточним, что в данной работе под дублировани нения НИОКР. Исключение дублирующихся раз ем мы будем понимать значительное совпадение работок является неотъемлемой частью патентных фрагментов текстов.

исследований. Для достижения поставленной цели нами были В настоящее время широкое распространение отобраны представительные методы, наиболее под получила система «Антиплагиат» [Antiplagiat, 2008], ходящие для решения проблемы сравнения слабос предназначенная для обнаружения результатов труктурированных текстов разной тематической на плагиата в курсовых, реферативных и дипломных правленности. Был создан программный комплекс, работах студентов. На сайте разработчика [Forecsys, основой которого является библиотека настраивае 2008], компании «Форексис», в 2007 году сообща мых алгоритмов, реализующих выбранные методы лось также о создании пакета «Антиплагиат.ВАК», анализа дублирования. Затем были проведены БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г. АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ эксперименты по подбору параметров алгоритмов, значен для ведения справочников юридических позволяющих с наименьшей потерей точности от лиц, являющихся заказчиками и исполнителями нести анализируемый документ к классам «уникаль НИОКР, а также справочников видов документов.

ный» или «дубликат». В результате нами предложе В Системе доступен также справочник ГРНТИ.

на технология оптимизации анализа текстов, позво Аналитический модуль реализует проверку текс ляющая исключить из поискового пространства те тов проектных документов НИОКР в форматах документы, которые заведомо не могут быть дубли TXT, DOC, RTF, PDFна повторяемость в рамках за катами. По сравнению с системой «Антиплагиат», данной коллекции документов. Модуль позволяет использующей по существу синтаксические мето задавать различные параметры анализа для каждой ды, разработанный программный продукт обладает коллекции документов.

рядом ценных для аналитика преимуществ. Во пер Модуль выполнения отчетов предназначен для про вых, в системе используются известные модели смотра информации о состоянии НИОКР в различ и методы поиска дубликатов (см. раздел 3), поведе ных разрезах (тематика, состояние выполнения, ис ние которых изучено для различных типов и кол полнители, наличие документов дубликатов и др.).

лекций документов, а их достоинства и недостатки Система реализована по принципу клиент сер хорошо известны. Аналитик (пользователь систе верной архитектуры, с инкапсуляцией ядра систе мы) может самостоятельно выбирать один или не мы на уровне СУБД с доступом через Web браузер.

сколько методов для поиска сходных документов, База данных и ядро системы реализуются на основе изменять параметры, установленные для каждого СУБД Microsoft SQL Server 2005, а дополнительные из них по умолчанию. Тем самым снимается эф библиотеки – на языке C# и работают в среде.NET фект «черного ящика» при использовании системы. Framework CLR.

Во вторых, аналитику предоставляется возмож Архитектурно база данных Системы построена ность указать уровень текстуального сходства доку на основе объектно реляционной модели и делится ментов и даже выбрать вид агрегированной меры на три логических фрагмента:

сходства (в случае если используется несколько ме мета данные, описывающие информацион тодов одновременно). Это позволяет учесть специ ные объекты, их взаимосвязи и объекты визу фику методов и изменить вес того или иного из них альных представлений данных (экранные и для достижения более точных результатов В работе печатные формы);

предложена авторская методика автоматической внесённые данные о НИОКР;

калибровки методов по полноте и точности поиска, программное ядро, состоящее из хранимых которая также представлена в системе в виде процедур и функций на языке T SQL и допол отдельного модуля. нительных библиотек на языке C#.

Описание системы Web клиент Системы реализован в виде Система представляет собой комплекс програм ASP.NET приложения, работающего под управле мных средств, предназначенных для анализа дубли нием Microsoft Internet Information Services.

рования текстов проектной документации. Система также реализует поддержку жизненного цикла Методы поиска дубликатов НИОКР за счет контроля этапов подготовки и про При нахождении множеств (почти) дубликатов ведения работ. В состав Системы входят следующие документов основными являются следующие этапы:

функциональные модули: модуль нормативной ба 1. Представление документов множеством при зы, библиотека НИОКР, модуль справочников знаков;

и классификаторов, аналитический модуль, модуль 2. Составление образа документа путем выбора выполнения отчетов. подмножества признаков;

Модуль нормативной базы реализует функции 3. определение отношения сходства на образах ввода и хранения нормативно методических доку документов.

ментов, регламентирующих порядок выполнения Затем, в зависимости от конкретной задачи, могут НИОКР. проводиться и комбинироваться следующие этапы:

Библиотека НИОКР реализует функции ввода 4. Вычисление кластеров сходных документов;

и хранения данных о НИОКР в виде карточек 5. Слияние кластеров сходных документов из НИОКР и текстов проектной документации как ре различных коллекций;

зультата выполнения НИОКР. 6. Принятие решений о дублировании и компи Модуль справочников и классификаторов предна ляции.

22 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г.

АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ На первом этапе, после снятия разметки (на В лексических методах, таких как, в известном пример, HTML), документы, как линейные после методе I Match [Chowdhury et al., 2002], используют довательности слов (символов), преобразуются во большой текстовый корпус для порождения лекси множества слов, возможно с указанием кратности кона, то есть набора представительных слов. Доку вхождения. Здесь двумя основными типами мето мент представляется множеством тех его слов, ко дов, определяющими весь возможный спектр сме торые входят в лексикон. При порождении лекси шанных стратегий, являются: кона отбрасываются самые низкочастотные и са 1. Синтаксические методы (в которых осуществ мые высокочастотные слова. I Match порождает ляется выбор последовательностей символов, слов, сигнатуру документа (множество слов термов), а по или предложений);

ней — хэш код документа, причем два документа 2. Лексические (семантические) методы (в кото получают один хэш код с вероятностью равной их рых происходит выбор представительных языковых мере сходства (по метрике косинуса). I Match по единиц). рой неустойчив к изменениям текста [Ko?czetal., Основным синтаксическим методом является 2004], например, к рандомизации по существу од шинглирование, когда документ, очищенный от них и тех же спамерских сообщений. Для устране разметки, пробелов и знаков препинания, сперва ния этого недостатка, помимо стандартной сигна представляется набором всех подцепочек последо туры, создается еще K сигнатур, каждая из которых вательных слов (символов) определенной длины. получается случайным удалением некоторой доли Такие цепочки, выбираемые с определенным сдви всех термов из исходной сигнатуры (таким образом, гом по линейной структуре текста, называют шинг все новые сигнатуры являются подмножествами лами (от англ. shingle – черепица, чешуйка). Каж исходной). Два документа можно считать очень дой цепочке сопоставляется хеш код, при выборе сходными, если их наборы из K+1 сигнатуры имеют которого обеспечиваются следующие важные свой большое пересечение хотя бы по одной из сигнатур.

ства: равенство цепочек гарантирует равенство ко Такой подход сходен с подходом на основе супер дов (т.е. кодирование есть хеш функция), а равен шинглов (конкатенации шинглов), когда сходство ство кодов говорит о высоком сходстве цепочек. документов определяется как совпадение хотя бы Наиболее распространенными являются хэш коды одного супершингла [Ko1cz et al., 2004].

/ SHA1 [NIST, 1995] и Rabin [Broder, 1997]. Необходи В лексическом методе [Ilyinsky et al., 2002] боль мым условием является миниальное число колли шое внимание уделяется построению словаря — на зий для хеш функций. Из множества хеш кодов це бора дескриптивных слов, который должен быть почек, в соответствии с некоторой схемой рандо небольшим, но хорошо покрывать коллекцию, а мизации, выбирается подмножество, которое и присутствие каждого из слов в образе документа ус служит т.н. «отпечатком» (образом) документа. тойчиво по отношению к малым изменениям доку Данный метод используется во многих системах оп ментов. Проблема автоматического порождения ределения сходства документов, а также в таких по адекватного словаря для анализа сходства докумен исковых системах как Google и AltaVista. тов по определенной теме связана с составлением Среди способов выбора подцепочек использу представительной коллекции документов по дан ются следующие методы выбора подцепочек: фик ной теме – корпуса текстов, что затрудняет приме сированный, или логарифмического от длины тек нение лексических методов без постоянной под ста, выбор каждой k й цепочки и т.д. держки такого корпуса.

В методах лексического типа реализуется отбор На первом этапе можно учесть структуру текста множества представительных слов исходя из пока и его шаблонов, представляя исходный документа зателей значимости этих слов. В множество значи в виде кортежа разделов определенных шаблонами мых слов не включаются слова из заранее фиксиро и производя шинглирование внутри компонент ванного списка стоп слов. Список стоп слов для кортежа.

каждого языка является стандартным и включает в На втором этапе из документа, представленного себя предлоги, артикли, вводные слова и т.п. Пока множеством синтаксических или лексических при зателями значимости служат частотные характери знаков, выбирается подмножество признаков, об стики: для дальнейшего анализа отбираются слова, разующее краткое описание (образ) документа.

чьи частоты лежат в некотором интервале, так как В синтаксических методах такого рода отбор чаще высокочастотные слова могут быть неинформатив всего осуществляется с помощью схем рандомиза ными, а низкочастотные — опечатками или случай ции [Broder, 1997, Broder et al.,1997, 1998], в лекси ными словами. ческих методах — с помощью методов выбора БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г. АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ существенных слов, например, на основе заранее стью и полнотой определения кластеров, с одной созданных словарей[Chowdhury et al., 2002], или на стороны, и сложностью вычисления кластеров с основе какой либо меры существенности слова для другой стороны.

текста [Ilyinsky et al., 2002]. Другие методы определения кластеров основа Техника отбора подстрок, начиная с некоторого ны на вариациях стандартных методов кластерного определенного места в документе, также позволяет анализа, например, когда при отнесении очередно учесть структуру документа с использованием так го объекта к кластеру используется расстояние до называемых «якорей» – особых мест документа: на центров масс кластеров. Такого рода методы сущес чала абзаца, раздела, ключевого слова и т.п. [Hoad et твенно зависят от последовательности поступления al., 2003]. Являясь одной из самых эффективных, объектов, образующих кластеры. Это означает, что эта техника может потребовать много времени для документы, попавшие в коллекцию раньше, силь тонкой ручной настройки по каждой коллекции до нее определяют структуру кластера, чем докумен кументов. ты, поступившие позднее.

На третьем этапе определяется отношение Недостатки методов кластеризации, основан сходства на документах. Для этого используется оп ных на мерах сходства между документами, являет ределенная числовая мера сходства, сопоставляю ся частая возможность объединения в один кластер щая двум документам число на отрезке [0, 1], кото документов лишь попарно сходных друг с другом, рое характеризует сходство, и некоторый параметр но не имеющих общекластерного сходства. Альтер – порог, превышение которого свидетельствует о нативой такому подходу служат методы, в которых большом сходстве документов или о том, что доку кластер сходных документов определяется как мно менты являются (почти) дубликатами друг друга жество документов, у которых число общих эле [Broder, 1997, Broder et al.,1997, 1998]. ментов описания превышает определенный порог.

На четвертом этапе, на основе отношения Такие методы основаны на би кластеризации сходства документы могут объединяться в класте [Mirkin et al., 1995] и решетках формальных поня ры (почти)дубликатов. Определение кластера также тий [Ganter et al., 1999].

может варьироваться. Самый частый используемый На пятом этапе работы системы возможен учет на практике подход [Broder, 1997]: если документам работы с распределенными коллекциями докумен сопоставить граф, вершины которого соответству тов. Здесь возможны две противоположные страте ют самим документам, а ребра – отношению «быть гии (задающий спектр промежуточных между ни (почти) дубликатом», то кластером объявляется ми): рассмотрение дублирования по отношению к компонента связности такого графа. Достоинством каждой коллекции по отдельности и рассмотрение такого определения является эффективность вы дублирования по представителям кластеров из раз числений: компоненту связности можно вычислить ных коллекций, например, в работе [Yang et al., за линейное время от числа ребер. Недостаток тако 2006] предлагается использовать документ источ го подхода: отношение «быть (почти) дубликатом» ник в качестве представителя кластера.

не является транзитивным, поэтому в кластер сход Шестой этап работы системы предусматривает ных документов могут попасть абсолютно разные принятие решений о дублировании и компиляции.

документы. Противоположным – «самым силь Здесь необходимо создание удобного интерфейса, ным» – определением кластера, исходя из отноше позволяющего ЛПР просматривать документы, чье ния «быть (почти) дубликатом», является его опре сходство было установлено автоматически и приня деление через клики графа (максимальные по вло тие окончательного решения о дублировании или жению полные подграфы) коллекции документов. плагиате, в том числе возникшего путем компили При этом каждый документ из кластера должен рования нескольких документов из разных коллек быть сходным со всеми другими документами того ций. Так же на этом этапе определяется документ же кластера. Такое определение кластера более аде источник для каждого кластера.

кватно передает представление о групповом сход стве, но, может встретить трудности при масштаби Реализация поиска дубликатов в системе ровании системы поиска документов дубликатов в Для реализации в Системе отобраны следующие силу того, что поиск клик в графе – классическая модификации методов:

труднорешаемая задача. модификация методаI Match со сравнением Указанные два определения кластера задают сходства по метрике косинусов;

спектр промежуточных формулировок, в которых модификация методаI Match со сравнением можно находить необходимый баланс между точно сходства по метрике TF IDF;

24 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г.

АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ Непроверенный документ DSC (полнотекстовый поиск);

DSC (первый в sперестановках);

DSC SS.

Загрузка непроверенного документа в хранилище Пользователями настраиваются следующие па раметры методов:

для I Match: нижний частотный порог слов, Снятие разметкидокумента попадающих в словарь (редкие слова отбрасы ваем);

Выбор группы для I Match: верхний частотный порог слов, методов анализа дубликатов попадающих в словарь (частые слова отбрасы ваем);

для DSC, DSC SS – сдвиг (расстояние между I-Match DSC ХОР шинглами);

для DSC, DSC SS– размер шингла (число Выбор слов в одном шингле);

Исключение размера шингла стоп-слов для DSC SS – размер супершингла;

пороговое значение, при превышении кото рого документ становится кандидатом в дуб Указание частотных Выбор порогов слов ликаты.

стратегии отбора шинглов Приведем краткую схему алгоритма анализа до Определение кумента на дублирование перечисленными выше частотных Выбор характеристик слоёв методами (рис. 1).

смещения и составление Далее приведем сценарий, согласно которому словаря пользователь выполняет анализ проектных доку ментов на дублирование в Системе.

Удаление слов Выбор не входящих размера хранимого в заданные частотные отпечатка Проведение анализа документов в Системе характеристики Система анализирует документы, представлен ные в форматах TXT, DOC, RTF иPDF. В процессе Формирование проверки выполняются следующие действия. Хэширование отпечатка(хэширова ХОР словаря документа ние отобранных ШАГ 1. Пользователь загружает файлы проект шинглов) ной документации НИОКР в Систему. Докумен там, впервые поступившим в систему, присваивает Выбор меры сходства и установка порогового ся статус «Не проверен».

значения ШАГ 2а. Система выполняет автоматическую проверку всех непроверенных документов с кол лекцией документов, уже хранящихся в системе и Поиск документов в коллекции, мера сходства признанных уникальными. Автоматическая про с которыми превышает порог верка организована в виде назначенного задания ОС Windows и запускается в установленное время Список сходных документов (например, ночью).

со значениями сходства ШАГ 2б. Пользователь выполняет проверку всех непроверенных документов в ручном режиме. Рис.1 Схема алгоритма анализа документа на дублирование ШАГ 3. По результатам автоматической провер ки документы, получившие значение сходства вы признанного кандидатом в дубликаты, указывается ше установленного порогового значения, считают источник сходства (или несколько источников – ся «подозрительными», система присваивает им документов из уникальной коллекции).

статус «кандидат в дубликаты». Документы со зна ШАГ 4. Пользователь принимает решение – яв чением сходства, не превышающим установленный ляется ли документ уникальным или дубликатом – порог, признаются оригинальными, им присваива после просмотра двух документов с выделенными ется статус «уникальный». Для каждого документа, фрагментами совпадающих текстов. Документам, БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г. АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ признанным аналитиком дубликатами, Система Таблица присваивает статус «дубликат». Оптимальные параметры тестируемых методов ШАГ 5. В случае необходимости пользователь Интервал для Размер Смещение, Размер может изменить параметры анализа и провести по Метод анализа частотных шингла, слов супершингла порогов слов вторный анализ и в зависимости от результатов принять решение о статусе документа. I-Match(cos) (0.35, 0.85) – – – ШАГ 6. Пользователь может выполнить отчет I-Match (0.35, 0.85) – – – о проверенных документах за определенный период.

(TF-IDF) DSC (Fulltext) – 10 1 – Подбор параметров и тестирование DSC – 10 1 – Авторами была разработана и апробирована мето дика подбора параметров работы алгоритмов поиска DSC-SS – 10 1 дубликатов. Были выбраны следующие способы мо дификации документов, см. табл. 1. Суть тестирова ния заключается в проверке способности методов Для метода I match с помощью алгоритма опти выявлять (почти) дубликаты полученные из исход мизации Хука Дживса были найдены верхняя и ных указанными способами. Кроме того авторы про нижняя частотные границы для построения слова извели подбор наилучших параметров методов для ря по исходной коллекции из 13 документов. Для различных типов документов. Для подбора парамет методов группы DSC проводился подбор оптималь ров методов, реализованных в Системе, и проведе ных значений параметров – размер шингла, размер ния тестирования авторами была разработана специ супершингла, величина сдвига для слов русского альная утилита – «Генератор тестов». Программа «Ге языка и размер образа документа (для неполнотек нератор тестов» позволяет автоматизировать созда стовых методов размера образа в 100–150 шинглов ние тестовых изменённых документов и расчёт пара вполне достаточно).

метров сходства и показателей работы методов. Следующая проблема, которую приходилось ре шать – это способ агрегирования значений сход Таблица 1 ства, полученных всеми реализованными в Систе Способы генерации тестовых данных ме методами.

Для проведения соответствующих эксперимен № Название метода Параметры метода тов в генератор тестовых документов загружались два документа одного из рассматриваемых типов, Перестановка Доля переставляемых параграфов параграфов далее номера файлов документов №0 и №10 соот ветственно. Документы №0 и №10 являются доку 2 Удаление параграфов Доля удаляемых параграфов ментами тестовой коллекции. На их основе с ис 3 Добавление параграфов Доля добавляемых параграфов пользованием способов из табл. 1 были сгенериро ваны документы, которые затем сравнивались с до 4 Замена слов Доля заменяемых слов кументами данной коллекции. В нашем случае было Добавление Количество абзацев порождено 9 документов с номерами №1,…, №9. Ге повторяющихся абзацев и количество повторений каждого нерация производилась следующим образом: снача Множество пар букв: (<исходная ла удалением 10%, 20%,..., 90% абзацев из файла 6 Замена букв буква>, <новая буква>) №0, а потом добавлением 10% к 90%, 20% к 80%, к 70%, 40% 60%,..., 90% к 10% частей файла № В табл. 1 приведены способы создания тестовых дан к оставшейся части файла №0. Все изменения, ука ных на основе исходных документов. Для оценки каче занные в табл. 1, производились случайным обра ства нахождения документов дубликатов используются зом, например, добавление случайных абзацев стандартные для информационного поиска меры: пол в случайное место, замена случайных слов и т.д.

нота, точность и F мера. В ходе проведения тестирова При этом истинное значение сходства двух до ния выяснилось, что даже при сохранении малой доли кументов вычислялось по мере Жаккара:

(до 10%) исходного документа в тестовой коллекции удается адекватно выявлять такие документы как дубли при малом пороге сходства. Относительное число «лож ных дубликатов» в худшем случае оказывается невелико где A и B – представление документов в виде цепо (30%). чек слов, а не в виде множеств.

26 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г.

АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ Далее использовался подход из области машин Для этой свертки наблюдалось наименьшее ного обучения, который называется бустингом сходства Smin=0,11 при эталонном значении SЭт=0,и (boosting).Предполагается, что мы оцениваем зна наибольшее значение положительного сходства чение некоторой величины, в данном случае сход Smax=0,77 при SЭт=0,95. Применение свертки необ ства. При этом мы имеем оценку сходства для каж ходимо для сглаживания эффектов завышения дого из методов I Match, DSC, DSC SS и DSC и/или занижения значений сходства, выдаваемые Fulltext для наблюдений с 1 по 20. Используя пар отдельными методами. При этом эксперт обязан ус ную регрессию со свободным членом как линейный тановить минимальный порог сходства для канди классификатор, мы строим линейную модель для датов в дубликаты несколько выше Smin для того каждого из методов: чтобы уменьшить число «ложных срабатываний».

Направления дальнейшей работы Важной проблемой для дальнейшего развития продукта является возможность выявления степени компиляции документов, т.е. определения источни ков из которых получен документ (например, как ре где с[название метода] – свободный член регрессии;

зультат множественного плагиата). Немаловажной,, y и – коэффициенты при значении сход проблемой является также учет структуры докумен ства x[название метода], найденного конкретным та при анализе. Для обработки документов с учетом их методом;

структуры должен использоваться специальный кон – остатки регрессии. вертер (парсер) документов, который не обязательно [название метода] входит в состав аналитического модуля системы.

Нами использовалось 4 типа сверток (рис. 2), пер Конвертер должен предоставлять аналитику экспер вая из которых представляла собой среднеарифме ту возможность самостоятельной настройки фильтра тическое значение сходства. В терминах бустинга не шаблонных фраз. Для представления документа реко обходимо построить так называемый сильный клас мендуется использовать древесную структуру, т.о. до сификатор (свертку) на основе нескольких слабых кумент после обработки хранится в виде дерева разде в предположении, что взвешенные значения сход лов. В качестве технологии реализации (представле ства, полученные разными методами, компенсиру ния) рекомендуется использовать XML или SGML.

ют недостатки каждого из методов в отдельности. В состав конвертера необходимо включить метод ав томатического построения структуры дерева для дан ного типа документов, с возможностью предвари тельного задания шаблонов. После построения дре весного представления документов их попарное сход ство рассчитывается покомпонентно. Корневой узел содержит название документа, промежуточные узлы – названия разделов, листья – содержания разделов нижнего уровня. При построении кластеров сходных документов мы предлагаем использовать подход, опи санный нами в [Кузнецов и др., 2005] и [Игнатов и др., 2006], основанный на использовании частых замкну Рис. 2. Графики значений сверток тых множеств признаков (frequent closed itemset min ing). При этом в роли объектов выступают элементы Наилучший результат показала свертка 4 типа, описания (шинглы или слова), а в роли признаков – представляющая собой среднее нормированных документы. Для такого представления «частыми зам регрессий. кнутыми множествами» являются замкнутые множе ства документов, для которых число общих единиц описания в образах документов превышает заданный порог. Таким образом, имея набор частых множеств признаков – документов по некоторой коллекции, можно судить о степени сходства конкретного доку мента с определенной группой документов коллек ции. Такой мерой может выступать относительное БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г. АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ число общих шинглов некоторой группы документов представления возможны только вкладывающиеся и вновь внесенного документа. Еще одним важным друг в друга надклассы, а в решетке классы могут пе вопросом при выявлении дублирования является учет ресекаться. Таким образом, документ не обязательно типологии документов, а именно формальных при имеет одного родителя. Это свойство обеспечивает знаков, таких, как: гибкость решеточного классификатора.

тип документа;

научная область;

Благодарности область применения;

Авторы статьи выражают благодарность за актив стандарты (ГОСТ). ное участие в обсуждении математических моделей поиска документов дубликатов и алгоритмических Очевидное решение – использование существую аспектов разработанной системы ведущему научно щих древесных классификаторов и перечней. Такие му сотруднику ВИНИТИ РАН Виноградову Д.В.

классификаторы имеют ряд недостатков. Например, и доценту кафедры анализа данных и искусственно невозможно повторение одного и того же раздела на го интеллекта ГУ ВШЭ Объедкову С.А. Авторы вы различных уровнях иерархии. Предлагаемый подход ражают большую признательность коллективу раз опирается на прикладную алгебраическую дисципли работчиков ООО «Кварта ВК» Калинкиной Ю.А., ну – анализ формальных понятий (АФП)[Ganter et al., Звездиной Е.А., Кузнецову А.С. и особенно его ру 1999]. В рамках АФП мы предлагаем использовать ре ководителю – Еськину И.Ю за успешную реализа шеточную классификацию. Преимущества решеточ цию программного инструментария. Авторы также ного классификатора состоят в том, что в нем снима благодарят Научный фонд ГУ ВШЭ, предоставив ется проблема множественности наследования, когда ший грант в рамках проекта «Учитель ученики» для один и тот же документ относится к разным типам. разработки алгоритмов бикластеризации, необходи Другими словами, при использовании древовидного мых для дальнейшего развития проекта.

Литература [Antiplagiat, 2008] http://www.antiplagiat.ru/ – cайт Интернет-сервиса AntiPlagiat.ru компании ЗАО «Анти-Плагиат».

[Forecsys, 2008] http://forecsys.ru/ – сайт компании ЗАО «Форексис», официального разработчика Интернет-сервиса AntiPlagiat.ru.

[NIST, 1995] NIST, “Secure Hash Standard”, Federal Information Processing Standards Publication 180-1, 1995.

[Broder, 1997] A. Broder, On the resemblance and containment of documents, in Proc. Compression and Complexity of Sequences (SEQS:

Sequences’97).

[Chowdhury et al., 2002] A. Chowdhury. O. Frieder, D. Grossman, and M. McCabe. Collection statistics for fast Duplicate document detection.

In ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Volume 20, Issue 2, 2002.

[Ko1cz et al., 2004] A. Ko1cz, A. Chowdhury, J. Alspector. Improved Robustness of Signature-Based Near-Replica Detection via Lexicon \ \ Randomization. Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, page 605–610, Seattle, WA, USA, 2004.

[Ilyinsky et al., 2002] S. Ilyinsky, M. Kuzmin, A. Melkov, I. Segalovich. An efficient method to detect duplicates of Web documents with the use of inverted index. WWW Conference 2002.

[Broder et al., 1998] A. Broder, M. Charikar, A.M. Frieze, M. Mitzenmacher, Min-Wise Independent Permutations, in Proc. STOC, 1998.

[Broder et al., 1997] A. Z. Broder, S. C. Glassman, M. S. Manasse, and G. Zweig. Syntactic clustering of the web. In Proceedings of WWW6’97, pages 391–404. Elsevier Science, April 1997.

[Hoad et al., 2003] T. Hoad and J. Zobel. Methods for identifying versioned and plagiarized documents.In Journal of the American Society or Information Science and Technology, Vol 54, I 3, 2003.

[Mirkin et al., 1995] B. Mirkin, P. Arabie, L. Hubert (1995) Additive Two-Mode Clustering: The Error-Variance Approach Revisited, Journal of Classification, 12, 243–263.

[Ganter et al., 1999] B. Ganter and R. Wille, Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations, Springer, 1999.

[Yang et al., 2006] H. Yang and J. Callan. Near-Duplicate Detection by instance-level constrained clustering. In Proceedings of the 29th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in information retrieval. Pages 421–428. Seattle, Washington 2006.

[Кузнецов и др., 2005] Кузнецов С.О., Игнатов Д.И., Объедков С.А., Самохин М.В. Порождение кластеров документов дубликатов: под ход, основанный на поиске частых замкнутых множеств признаков. Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-дан ных. Москва: Яndex, 2005, стр. 302–319.

[Игнатов и др., 2006] Игнатов Д.И., Кузнецов С.О. О поиске сходства Интернет-документов с помощью частых замкнутых множеств признаков// Труды 10-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ’06). – М.:Физ матлит, 2006, Т.2, стр.249–258.

28 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(06)–2008 г.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.