Информационно-терминологический базис в мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии

Одним из ключевых моментов в обучении иностранному языку является изучение иностранной лексики. В этом случае направленная методика обучения подразумевает создание профессионально ориентированных словарей. Если словарь исполнен в классическом виде, то термины в нем располагаются в алфавитной последовательности. Это упрощает их поиск, но никоим образом не повышает эффективность обучения при использовании такого словаря.

С этой целью разработана мультилингвистическая адаптивно-обучающая технология [1], которая рассматривает свойства лексем применительно к конкретным предметным областям, что позволяет для каждой области сформировать информационный терминологический базис (ИТБ) [2]. На основе данных о его элементах становится возможным принять решение о той или иной структуре профессионально ориентированного словаря или же самого ИТБ.

Вопрос об эффективной организации ИТБ нашел решение в ряде методов оптимизации [3], но ни один из этих методов до сих пор не учитывал ассоциативные связи между лексемами (понятиями) того или иного языка.

Такие методы были разработаны и реализованы в программной системе TuMLas v.1,0 [4].

Функциональное назначение программной системы заключается в осуществлении программноалгоритмической поддержки мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии. TuMLas v.1,0 является высококачественным инструментом построе- ния мультилингвистического ИТБ на основе новейших методов оптимизации его структуры [5].

Система работает в двух взаимосвязанных режимах, каждый из которых соответствует ее отдельной функции и обеспечивается отдельным функциональным блоком. Это режим анализа текстов и последующей генерации первичного информационно-терминологического базиса; режим формирования целевого (пригодного для использования в процессе обучения) информационно-терминологического базиса путем реорганизации структуры первичного базиса, в том числе с помощью методов оптимизации его структуры.

Структура разработанной программной системы представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структура программной системы TuMLas v.1,0

Блок анализа первичной информации (БАПИ) и блок формирования ИТБ составляют основу системы и обеспечивают ее работу.

Кратко рассмотрим каждый из них.

Согласно рис. 1, на вход БАПИ подается текст интересующей нас предметной области и терминологический словарь (ТС) этой же области.

Управляющее воздействие осуществляется пользователем, который через графический пользовательский интерфейс (GUI) задает соответствующие параметры. Такими параметрами могут быть следующие [4]:

– язык текста;

– режим обработки лексических конструкций (по умолчанию зависит от языка текста и служит для нахождения семантического соответствия);

– режим генерации базиса (замена/дополнение) и т. п.

Выходом БАПИ является первичный ИТБ. Его структура в виде концептуальной ER-диаграммы изображена на рис. 2.

Рис. 2. Концептуальная ER-диаграмма структуры первичного информационно-терминологического базиса

Таким образом, для каждого языка формируется набор лексем некоторой предметной области, учитывая их частотные [2] и ассоциативные характеристики [6]. Каждой полученной лексеме ставится в соответствие набор ассоциативно связанных с ней лексем – лексем реляционного ряда [5], также принадлежащих данной предметной области.

Полученный ИТБ не является непосредственно объектом изучения при обучении иностранной лексике, но он содержит достаточную информацию, для того чтобы такой базис построить.

Построение целевого ИТБ осуществляется блоком формирования ИТБ (см. рис. 1).

На вход блока подается сгенерированный БАПИ первичный ИТБ. Управляющее воздействие, аналогично рассмотренному в БАПИ, осуществляется пользователем через GUI (задаются параметры формирования ИТБ).

Такими параметрами могут быть следующие:

• –    языковой состав целевого ИТБ;

  – методы формирования структуры базиса и т. д.

Блок формирования ИТБ содержит различные вариации методов:

• –    частотного построения ИТБ [2];

• –    оптимального разбиения ИТБ на блоки и модули [3];

• –    реализации реляционной модели структуры ИТБ [5].

Применение этих методов как отдельно друг от друга, так и в различных сочетаниях позволяет значительно снизить трудоемкость прохождения целевого базиса и повысить эффективность использующей его системы обучения в целом [5].

В отличие от подобных, ранее разработанных систем, TuMLas v.1,0 позволяет при формировании ИТБ учитывать ассоциативные связи между элементами базиса. Структура ИТБ в данном случае формируется согласно реляционной модели (рис. 3) [5].

Реляционный ряд 1

Рис. 3. Реляционная модель структуры ИТБ

По своим частотным характеристикам все лексемы ИТБ разделяются на две группы: 1) лексемы, имеющие наибольшую частоту (основные лексемы); 2) лексемы, частота которых не превышает некоторого числового порога. Из них впоследствии формируются реляционные ряды, каждый из которых однозначно соответствует одной из основных лексем.

При этом структура МЛ-компонента [7], отражающего основную лексему, дополняется соответствующими переходными вероятностями.

Построение ИТБ согласно реляционной модели позволяет значительно снизить трудоемкость его прохождения и увеличить эффективность системы обучения в целом. При этом применение реляционной модели хорошо сочетается с другими методами оптимизации структуры ИТБ, в частности с методами оптимального разбиения ИТБ на блоки и модули [5].