1 Что это — манускрипт Войнича?
Манускрипт Войнича — таинственная рукопись (кодекс, манускрипт или просто книга) в добрых 240 страниц пришедшая к нам, предположительно, из XV века. Рукопись была случайно приобретена у антиквара мужем знаменитой писательницы-карбонария Этель Войнич — Уилфредом Войничем — в 1912 году и скоро стала достоянием широкой общественности.
Язык рукописи не определен до сих пор. Ряд исследователей манускрипта предполагают, что текст рукописи — шифровка. Иные уверены, что манускрипт написан на языке, не сохранившемся в известных нам сегодня текстах. Третьи и вовсе считают манускрипт Войнича бессмыслицей (см современный гимн абсурдизму Codex Seraphinianus).
В качестве примера приведу сканированный фрагмент сабжа с текстом и нимфами:
2 Чем так интересен диковинный манускрипт?
Может быть, это — поздняя подделка? По-видимому, нет. В отличие от Туринской плащаницы, ни радиоуглеродный анализ, ни прочие попытки оспорить древность пергамента пока не дали однозначного ответа. А ведь Войнич не мог предвидеть изотопный анализ в самом начале XX века…
Но если рукопись — бессмысленный набор букв пера шаловливого монаха, дворянина в измененном сознании? Нет, однозначно нет. Бездумно шлепая по клавишам, я, например, изображу всем привычный модулированный QWERTY-клавиатурой белый шум наподобие “asfds dsf”. Графологическая экспертиза показывает: автор писал твердой рукой набитые “в подкорку” символы хорошо известного ему алфавита. Плюс корреляции распределения букв и слов в тексте рукописи соответствуют “живому” тексту. К примеру, в рукописи, разделенной условно на 6 разделов, есть слова — “эндемики”, часто встречающиеся в каком-нибудь одном из разделов, но отсутствующие в прочих.
Но что если рукопись — сложный шифр, и попытки взломать его теоретически лишены смысла? Если принять на веру почтенный возраст текста, версия шифровки крайне маловероятна. Средние века могли предложить разве шифр подстановки, который так легко и элегантно ломал еще Эдгар Аллан По. И снова, корреляция букв и слов текста не характерна для подавляющего большинства шифров.
Несмотря на колоссальные успехи в переводе древних письменностей, в том числе, с применением современных вычислительных ресурсов, рукопись Войнича до сих пор не поддается ни профессиональным языковедам со стажем, ни молодым амбициозным data-scientist-ам.
3 Но что если язык манускрипта нам известен
… но написание отличается? Кто, например, распознает в этом тексте латынь?
А вот другой пример — транслитерация английского текста на греческий:
in one of the many little suburbs which cling to the outskirts of london
ιν ονε οφ θε μανυ λιττλε συμπυρμπσ whιχ cλιγγ το θε ουτσκιρτσ οφ λονδονпайтоновской библиотекой Transliterate. NB: это уже не шифр подстановки — некоторые многобуквенные сочетания передаются одной буквой и наоборот.
Я попробую опознать (классифицировать) язык рукописи или же найти наиболее близкого родственника ему из известных языков, выделив характерные черты (features) и обучив на них модель:
На первом этапе — featurization — мы превращаем тексты в feature-вектора: фиксированного размера массивы вещественных чисел, где каждая размерность вектора отвечает за свою особую черту (feature) исходного текста. Например, условимся в 15-м измерении вектора сохранять частоту употребления в тексте самого распространенного слова, 16-м измерением — второго по популярности слова … в N-м измерении — наибольшую длину последовательности из одного и того же повторяющегося слова и т.д.
На втором шаге — обучение — мы подбираем коэффициенты классификатора исходя из априорного знания языка каждого из текстов.
Как только классификатор натренирован, мы можем использовать эту модель для определения языка текста, не попавшего в обучающую выборку. Например, для текста рукописи Войнича.
4 На картинке всё так просто — в чем подвох?
Сложность заключается в том, как конкретно превратить текстовый файл в вектор. Отделив зерна от плевел и оставив лишь те характеристики, что свойственны языку в целом, а не каждому конкретному тексту.
Если, упрощая, превратить исходные тексты в кодировку (т.е. числа), и “скормить” эти данные как есть одной из многочисленных нейросетевых моделей, результат, вероятно, нас не порадует. Вероятней всего, натренированная на таких данных модель будет привязана к алфавиту и именно на основе символов, прежде всего, попытается определить язык неизвестного текста.
Но алфавит манускрипта “не имеет аналогов ”. Более того, мы не можем полностью положиться на закономерности в распределении букв. Теоретически возможен и вариант передачи фонетики одного языка правилами другого (язык эльфийский — а руны мордорские).
Коварный писец не использовал ни знаков препинания, ни цифр, известных нам. Весь текст можно рассматривать как поток слов, разделенных на абзацы. Нет даже уверенности в том, где кончается одно предложение и начинается другое.
Значит, поднимемся на уровень выше относительно букв и будем опираться на слова. Составим на основе текста рукописи словарь и проследим закономерности уже на уровне слов.
5 Исходный текст манускрипта
Разумеется, кодировать замысловатые символы манускрипта Войнича в их Unicode-эквиваленты и обратно самостоятельно вовсе не требуется — эту работу уже проделали за нас, например, здесь. С опциями по-умолчанию я получу следующий эквивалент первой строки манускрипта:
fachys.ykal.ar.ataiin.shol.shory.cth!res.y.kor.sholdy!-Точки и восклицательные знаки (а также ряд других символов алфавита EVA) — всего лишь разделители, которые для наших целей вполне можно заменить пробелами. Знаки вопроса и звездочки — нераспознанные слова / буквы.
Для проверки подставим текст сюда и получим фрагмент рукописи:
6 Программа — классификатор текстов (Python)
Вот ссылка на репозитарий кода с необходимым минимумом подсказок в README, чтобы протестировать код в работе.
Я собрал по 20+ текстов на латыни, русском, английском, польском, и греческом языках стараясь выдерживать объем каждого текста в ± 35 000 слов (объем рукописи Войнича). Тексты старался подбирать близких датировок, в одном написании — например, в русскоязычных текстах избегал буквы Ѣ, а варианты написания греческих букв с различными диакритическими знаками приводил к единому знаменателю. Также убрал из текстов цифры, спец. символы, лишние пробелы, привел буквы к одному регистру.
Следующий шаг — построить “словарь”, содержащий такую информацию как:
- частота употребления каждого слова в тексте (текстах),
- “корень” слова — а точнее, неизменяемая, общая часть для множества слов,
- распространенные “приставки” и “окончания” — а точнее, начала и окончания слов, вместе с “корнем” составляющие собственно слова,
- распространенные последовательности из 2-х и 3-х одинаковых слов и частота их появления.
“Корень” слова я забрал в кавычки — простой алгоритм (да и я сам иногда) не в состоянии определить, к примеру, какой корень у слова подставка? Подставка? Подставка?
Вообще говоря, этот словарь — наполовину подготовленные данные для построения feature-вектора. Почему я выделил этот этап — составление и кэширование словарей по отдельным текстам и по совокупности текстов для каждого из языков? Дело в том, что такой словарь строится довольно долго, порядка полуминуты на каждый текстовый файл. А текстовых файлов у меня набралось уже более 120.
7 Featurization
Получение feature-вектора — всего лишь предварительный этап для дальнейшей магии классификатора. Как ООП-фрик я, разумеется, создал абстрактный класс BaseFeaturizer для вышестоящей логики, чтобы не нарушать принцип инверсии зависимостей. Этот класс завещает потомкам уметь превращать один или же сразу много текстовых файлов в числовые вектора.
А еще класс-наследник должен давать каждой отдельной feature (i-координате feature-вектора) имя. Это пригодится, если мы решим визуализировать машинную логику классификации. Например, 0-е измерение вектора будет помечено как CRw1 — автокорреляция частоты употребления слов, взятых из текста на соседней позиции (с лагом 1).
От класса BaseFeaturizer я унаследовал класс WordMorphFeaturizer, логика которого базируется на частоте употребления слов во всем тексте и в рамках скользящего окна из 12 слов.
Важный аспект — код конкретного наследника BaseFeaturizer помимо собственно текстов нуждается еще в подготовленных на их основе словарях (класс CorpusFeatures), которые уже скорее всего закэшированы на диске на момент старта обучения и тестирования модели.
8 Классификация
Следующий абстрактный класс — BaseClassifier. Этот объект может обучаться, а затем классифицировать тексты по их feature-векторам.
Для реализации (класс RandomForestLangClassifier) я выбрал алгоритм Random Forest Classifier из библиотеки sklearn. Почему именно этот классификатор?
- Random Forest Classifier мне подошел со своими параметрами по-умолчанию,
- он не требует нормализации входных данных,
- предлагает простую и наглядную визуализацию алгоритма принятия решения.
Так как, на мой взгляд, Random Forest Classifier вполне справился со своей задачей, других реализаций я уже не писал.
9 Обучение и тестирование
80% файлов — большие фрагменты из опусов Байрона, Аксакова, Апулея, Павсания и прочих авторов, чьи тексты я смог найти в формате txt — были отобраны случайным образом для тренировки классификатора. Оставшиеся 20% (28 файлов) определены для вневыборочного тестирования.
Пока я тестировал классификатор на ~30 английских и 20 русских текстах, классификатор давал большой процент ошибок: почти в половине случаев язык текста определялся неверно. Но когда я завел ~120 текстовых файлов на 5 языках (русский, английский, латынь, староэллинский и польский) классификатор перестал ошибаться и начал распознавать корректно язык 27 — 28 файлов из 28 тестовых примеров.
Затем я несколько усложнил задачу: ирландский роман XIX века “Rachel Gray” записал транслитом на греческий и подал на вход обученному классификатору. Язык текста в транслите снова был определен корректно.
10 Алгоритм классификации наглядно
Вот так выглядит одно из 100 деревьев в составе обученного Random Forest Classifier (чтобы изображение было более читаемым, я отрезал 3 узла правого поддерева):
На примере корневого узла поясню значение каждой подписи:
- DGram3 <= 0.28 — критерий классификации. В данном случае DGram3 — конкретное именованное классом WordMorphFeaturizer измерение feature-вектора, а именно, частота третьего по распространенности слова в скользящем окне из 12 слов,
- gini = 0.76 — коэффициент, известный как Gini impurity, объясняется, например, в этой статье. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что этот коэффициент характеризует степень неопределенности относительно принадлежности входных данных какому-либо конкретному классу. Продвигаясь от корня в сторону листьев мы наблюдаем уменьшение коэффициента. Наконец, для листа gini, закономерно, равен 0 (жребий брошен),
- samples = 92 — количество текстов, на которых построено поддерево,
- value = [46, 17, 45, 12, 29] — количество текстов в поддереве, попавших в ту или иную категорию (46 английских, 17 греческих, 45 латинских и т.д.),
- class = en (английский текст) — определяется по наиболее заполненному поддереву.
Если критерий (DGram3
Окончательное же решение принимает ансамбль из 100 подобных деревьев, построенных в ходе обучения классификатора.
11 И как же определила программа язык манускрипта?
Латынь, оценка вероятности 0.59. И, разумеется, это еще не разгадка проблемы столетия.
Соответствие один к одному словаря манускрипта и латинского языка установить непросто — если вообще возможно. Вот, к примеру, десятка самых часто употребляемых слов: рукописи Войнича, латыни,
древнегреческого и русского языков:
Звездочкой отмечены слова, которым трудно подобрать русский эквивалент — например, артикли либо предлоги, меняющие значение в зависимости от контекста.
Очевидного соответствия вроде
с распространением правил замены букв на остальные часто употребляемые слова мне найти не удалось. Можно лишь делать предположения — например, самое часто употребляемое слово — это союз “и” — как и во всех остальных рассмотренных языках за исключением английского, в котором союз “and” был задвинут на второе место определенным артиклем “the”.
Что дальше?
Во-первых, стоит попытаться дополнить выборку языков текстами на современном французском, испанском, …, ближневосточных языках, по возможности — древнеанглийском, языках франции (до XV века) и прочих. Если даже ни один их этих языков не является языком рукописи, всё же повысится точность определения известных языков, а языку манускрипта, возможно, будет подобран более близкий эквивалент.
Более творческая задача — попытаться определить часть речи для каждого слова. Для ряда языков (разумеется, прежде всего — английского) с этой задачей хорошо справляются PoS (Part of Speech) токенизаторы в составе доступных для скачивания пакетов. Но как определить роли слов неизвестного языка?
Схожие задачи решал советский лингвист Б.В. Сухотин — например, он описал алгоритмы:
- разделения символов неизвестного алфавита на гласные и согласные — к сожалению, не 100% надежного, в особенности для языков с нетривиальной передачей фонетики, вроде французского,
- выделение морфем в тексте без пробелов.
Для PoS-токенизации мы можем отталкиваться от частоты употребления слов, вхождения в сочетания из 2 / 3 слов, распределения слов по разделам текста: союзы и частицы должны быть распределены более равномерно, чем существительные.
Литература
Не буду оставлять здесь ссылки на книги и руководства по NLP — этого достаточно в сети. Вместо этого перечислю художественные произведения, которые стали для меня большой находкой еще в детстве, где героям пришлось потрудиться над разгадкой зашифрованных текстов:
- Э. А. По: “Золотой жук” — нестареющая классика,
- В. Бабенко: “Встреча” — лихо закрученная, в чем-то провидческая детективная повесть конца 80-х,
- К. Кирицэ: “Рыцари с Черешневой улицы, или Замок девушки в белом” — увлекательный подростковый роман, написанный без скидки на возраст читателя.
Комментариев нет:
Отправить комментарий