Рыбак К.В., Кошкаров А.В.
ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫХ СИСТЕМ *
Аннотация:
в данной статье рассматриваются существующие вопросно-ответные системы, виды вопросно-ответных систем, их преимущества и недостатки. Приведен сравнительный анализ разных систем в зависимости от предметной области
Ключевые слова:
вопросно-ответная система, чат-бот, нейронная сеть
Объем информации, получаемой по запросам в популярных поисковых системах, требует от пользователя просмотра больших объемов текстовой информации и, в большинстве случаев, превышает возможности восприятия человеком за ограниченное время. Для решения данной проблемы могут использованы автоматизированные и неавтоматизированные вопросноответные подходы. Автоматизированные системы применяются для поиска ответов пользователям по широкому кругу вопросов на естественном языке. Важным отличием вопросно-ответных систем от поисковых можно считать то, что полученные ответы, также, как и вопросы, должны быть представлены на естественном языке и содержать в себе только информацию, являющуюся ответом на поставленный вопрос. В общем случае задача построения вопросно-ответной системы включает в себя создание механизма сбора данных, построение собственной базы данных, и разработку интерфейса выдачи результата. Существуют два основных вида вопросно-ответных систем – узкоспециализированные и общие. Узкоспециализированные (или closed-domain) направлены на ответы на вопросы по конкретным предметным областям, например, медицина, юриспруденция. Общие (или open-domain) направлены на ответы на вопросы по любым областям знаний [1]. Как правило, общие системы показывают более слабые результаты, поэтому на практике чаще всего создаются специализированные системы. Для оценки качества работы вопросно-ответной системы, базирующейся на разных альтернативах, проводятся экспериментальные исследования. В целях решения поставленной задачи можно использовать специализированный набор тестов РОМИП, включающий в себя около трехсот вопросов на русском языке о некоторых фактах вместе с готовыми ответами, покрывающими всевозможные альтернативы. На данный момент в мире наиболее развиты методы обработки английского. Поэтому большая часть существующих вопросно-ответных систем работает с английским языком. Из англоязычных систем можно выделить набор наиболее известных: START [2]; Answers.com [3]; Система START является первой QA-системой на естественном языке. Она была запущена в конце 1993 года. Система отвечает на вопросы, предварительно распределяя их по категориям: наука и справочная информация; искусство; география; история и культура. Для обработки текста используются лексические и синтаксические признаки (Синонимы, инверсии, притяжательные прилагательные), для расширения запросов используется словарь WordNet. START использует два подхода при поиске ответов: аннотация знаний и интеллектуальное извлечение знаний. Аннотация знаний используется, если существует проверенный источник, где может быть найдена необходимая информация. Если информацию не найти в проверенных источниках, используется «интеллектуальное» извлечение знаний. В этом случае результат разбора вопроса пользователя используется для составления поискового запроса, который переадресуется поисковой системе. По полученному набору страниц проводиться голосование. Кандидаты комбинируются с учетом веса каждого кандидата. В результате генерируется окончательный ответ. Система Answers.com совмещает автоматический поиск ответа и получение ответа от другого человека. В случае автоматического получения результата система генерирует ответы по определенному признаку, термину или персоне. Генерация выполняется на базе заданных шаблонов вопросов и ответов к ним. Получение ответа от эксперта основано на том, что каждый пользователь может выступать как в роли эксперта, так и в роли задающего вопросы. Из вопросно-ответных систем, работающих с русским языком, можно выделить систему Exactus [4] и DeepPavlov [5]. В Exactus поиск результатов на запросы пользователей выполняется на основе результатов поисковых систем (Google, Яндекс, Bing, Yahoo). Полученные результаты анализируются посредством лингвистических инструментов Exactus и наиболее релевантные документы выдаются пользователю. DeepPavlov — это библиотека искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, построенная на TensorFlow и Keras. Он предназначен для разработки готовых чат-ботов и сложных разговорных систем, НЛП и исследование диалоговых систем. Одной из задач извлечения информации является задача распознавания именованных сущностей (NER). Задача NER — выделение в тексте последовательностей слов, являющихся именованными сущностями, и классификация выделенных именованных сущностей. Примерами таких классов являются имена людей, названий организаций, географических названий, прочие типы имен собственных, а также выражения специального вида, такие, как обозначения моментов времени, дат, денежные суммы и процентные выражения.
Номер журнала Вестник науки №6 (27) том 1
Ссылка для цитирования:
Рыбак К.В., Кошкаров А.В. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫХ СИСТЕМ // Вестник науки №6 (27) том 1. С. 202 - 205. 2020 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/3248 (дата обращения: 25.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2020. 16+