Естественно-языковые системы. Евдокимова И.С. - 23 стр.

UptoLike

Составители: 

23
имеют глубинный смысл. Вся числовая и параметрическая информация выносится из графа в
дополнительные таблицы. Там же указываются и временные соотношения между
событиями.
На этапе интерпретации семантический граф запроса сопоставляется с семантической
сетью. В результате происходит вычленение контекста, имеющего отношение к запросу,
получение содержательной информации из конкретной сети, формирование обращений к
базе данных за числовой информацией и получение способа обработки этой информации
(суммирование, вычисление процента и т. п.). Семантический граф ответа вырабатывается на
базе графа запроса путем внесения в него смысловой информации, полученной на этапе
интерпретации.
Система ПОЭТ является ЕЯ-системой с генерацией ответов на русском языке.
Формирование ответов выполняется следующим образом. По семантическому графу ответа
строится дерево зависимостей. Затем каждой вершине приписывается морфологическая
информация и определяется порядок слов. На этом заканчивается синтаксический синтез. На
этапе морфологического синтеза по таблицам окончаний и морфологической информации,
приписанной вершинам дерева зависимостей, осуществляется окончательная генерация
поверхностной структуры ответа. Генерация полного ответа, например, «В 1978 году
железнодорожный транспорт перевез NNN млн. тонн каменного угля», позволяет
пользователю убедиться в правильности понимания системой заданного вопроса.
С помощью первых вопрос-ответных систем была показана принципиальная
возможность получения ответов на ЕЯ-вопросы, относящиеся к ограниченным проблемным
областям. Так, система ПОЭТ могла отвечать па вопросы о перевозках различных
народнохозяйственных грузов. ДИСПУТ - об обслуживании контейнерных перевозок к
морскому порту, LUNAR - о свойствах образцов лунных пород, LIFER - о дислокации и
характеристиках судов военно-морских сил и т. п. Для большинства интеллектуальных
вопрос-ответных систем была характерна жесткая структура диалога, при которой каждое
высказывание пользователя воспринималось как очередной запрос (который, как правило, не
мог быть связан с предыдущим). Система играла пассивную роль - она могла лишь отвечать
на запросы и выдавать сообщения о неудачах, когда очередной запрос по каким-либо
причинам не мог быть проанализирован или обработан. Обработка высказываний сводилась
в большинстве случаев к вызову (в соответствии с типом запроса) одной из имеющихся в
распоряжении системы специализированных программ и передаче ей в виде параметров
условий поиска информации в БД имен сущностей, значения которых должны быть
обработаны или выданы в качестве ответа, и т. п.
Первые эксперименты с интеллектуальными вопрос-ответными системами показали,
что, несмотря на возможность понимания запросов на ЕЯ, данные системы налагают
достаточно жесткие (и в общем случае трудновыполнимые) ограничения на процесс
общения. Эти ограничения стимулировали дальнейшие исследования, направленные, в
первую очередь, на повышение гибкости процесса общения.
имеют глубинный смысл. Вся числовая и параметрическая информация выносится из графа в
дополнительные таблицы. Там же указываются и временные соотношения между
событиями.
     На этапе интерпретации семантический граф запроса сопоставляется с семантической
сетью. В результате происходит вычленение контекста, имеющего отношение к запросу,
получение содержательной информации из конкретной сети, формирование обращений к
базе данных за числовой информацией и получение способа обработки этой информации
(суммирование, вычисление процента и т. п.). Семантический граф ответа вырабатывается на
базе графа запроса путем внесения в него смысловой информации, полученной на этапе
интерпретации.
     Система ПОЭТ является ЕЯ-системой с генерацией ответов на русском языке.
Формирование ответов выполняется следующим образом. По семантическому графу ответа
строится дерево зависимостей. Затем каждой вершине приписывается морфологическая
информация и определяется порядок слов. На этом заканчивается синтаксический синтез. На
этапе морфологического синтеза по таблицам окончаний и морфологической информации,
приписанной вершинам дерева зависимостей, осуществляется окончательная генерация
поверхностной структуры ответа. Генерация полного ответа, например, «В 1978 году
железнодорожный транспорт перевез NNN млн. тонн каменного угля», позволяет
пользователю убедиться в правильности понимания системой заданного вопроса.
     С помощью первых вопрос-ответных систем была показана принципиальная
возможность получения ответов на ЕЯ-вопросы, относящиеся к ограниченным проблемным
областям. Так, система ПОЭТ могла отвечать па вопросы о перевозках различных
народнохозяйственных грузов. ДИСПУТ - об обслуживании контейнерных перевозок к
морскому порту, LUNAR - о свойствах образцов лунных пород, LIFER - о дислокации и
характеристиках судов военно-морских сил и т. п. Для большинства интеллектуальных
вопрос-ответных систем была характерна жесткая структура диалога, при которой каждое
высказывание пользователя воспринималось как очередной запрос (который, как правило, не
мог быть связан с предыдущим). Система играла пассивную роль - она могла лишь отвечать
на запросы и выдавать сообщения о неудачах, когда очередной запрос по каким-либо
причинам не мог быть проанализирован или обработан. Обработка высказываний сводилась
в большинстве случаев к вызову (в соответствии с типом запроса) одной из имеющихся в
распоряжении системы специализированных программ и передаче ей в виде параметров
условий поиска информации в БД имен сущностей, значения которых должны быть
обработаны или выданы в качестве ответа, и т. п.
     Первые эксперименты с интеллектуальными вопрос-ответными системами показали,
что, несмотря на возможность понимания запросов на ЕЯ, данные системы налагают
достаточно жесткие (и в общем случае трудновыполнимые) ограничения на процесс
общения. Эти ограничения стимулировали дальнейшие исследования, направленные, в
первую очередь, на повышение гибкости процесса общения.




                                            23