Intelligent user interface for question answering systems

Zhitko Vladimir Aleksandrovich 220013, Belarus', g. Minsk, ul. P.brovki, 6, kafedra IIT zhitko.vladimir@gmail.com

Использование привычного для пользователя естественного языка для организации диалога с компьютерными системами реализуется средствами естественно-языкового и речевого пользовательского интерфейса, обладающего рядом преимуществ: минимальной подготовкой пользователя для работы с системой (во многом зависит от конкретной реализации системы и ее операционных возможностей), простотой и высокой скоростью задания произвольных запросов к системе и высоким уровнем модели предметной области (является как одним из преимуществ, так и необходимым условием успешного внедрения подобных систем). Использование речевого синтеза при этом позволяет снизить нагрузку на пользователя по восприятию результатов обработки используя не графический интерфейс (зрительную систему), а посредством речи, а так же являясь, при использовании синтеза речи, более привычной формой человеческого взаимодействия — диалогом. Кроме того, языковой ввод команд и вопросов позволяет пользователю использовать эту же систему в качестве справочной и получать от неё помощь в исполнении любой другой деятельности (получение справки при выполнении технических работ и т.д.).

Одной из основных характеристик систем с естественно-языковым интерфейсом является высокий уровень модели предметной области. Это может достигается посредством применения семантических подходов в хранении и обработки информации. В частности, может быть применена технология интеллектуальных систем OSTIS ^[1], обеспечивающая хранение строго структурированной информации (знаний) различных предметных областей в единой базе знаний, а также ее обработка посредством использования агентно-ориентированного подхода. Такой подход обеспечивает значительный уровень модульности, что позволяет производить подстройку системы к определенным условиям ее эксплуатации.

Следует отметить, что для естественно-языкового пользовательского интерфейса вопросно-ответных систем возможно использование ограниченного набора лексики и грамматики языка без серьёзного ущерба функциональности вопросно-ответной системы. Ограниченный естественный язык – это подмножество естественного языка, текст на котором без каких-либо усилий воспринимается носителем исходного естественного языка, а также не требует длительного изучения для приобретения навыков составления текстов на этом языке, т.к. обладает сокращенным набором лексики и грамматики. Это позволяет снизить время обработки естественно-языковых конструкций в вопросно-ответной системе, а также частично избежать лингвистических неоднозначностей.

Естественно-языковой пользовательский интерфейс в рамках разрабатываемой технологии компонентного проектирования рассматривается нами как специализированная интеллектуальная система, обеспечивающая диалог между прикладной вопросно-ответной системой и пользователем в заданной предметной области. Таким образом, будучи интеллектуальной системой, естественно-языковой интерфейс, как и любая другая подобная система, в качестве основных своих компонентов имеет базу знаний, машину обработки знаний и пользовательский интерфейс.

Определим здесь следующие основные функциональные возможности естественно-языкового интерфейса:

- возможность ввода сообщения в естественно-языковой форме посредством текста или речи;

- трансляция сообщения пользователя на внутренний язык интеллектуальной системы;

- трансляция ответа системы в тексты естественного языка в форме текста или речи.

Указанный функционал определяет структуру интеллектуальной системы естественно-языкового интерфейса, которая включает следующие составляющие:

- пользовательский интерфейс, посредством которого происходит ввод сообщений пользователя и вывод ответа системы пользователю;

- трансляторы естественно-языковых запросов на внутренний sc-язык вопросов;

- трансляторы конструкций sc-языка (sc‑конструкций) на естественный язык.

Центральным компонентом таких систем должен выступать компонент обработки знаний — машина обработки знаний.

Машина обработки знаний естественно-языкового интерфейса включает в себя операции, обеспечивающие обработку различных лингвистических конструкций, перевод внешних языков на семантические языки интеллектуальной системы и обратно.

Все компоненты машины обработки знаний естественно-языкового интерфейса можно разделить на трансляторы и анализаторы. Задачей трансляторов является перевод знаний из одного языка представления знаний в другой, например, трансляция фактографических знаний по предметной области в текст на естественном языке. Задачей анализаторов является анализ фрагментов знаний и выявление ранее неизвестных фактов, например, анализ запроса пользователя, направленный на поиск цели и задачи вопроса.

Трансляторы естественно-языкового интерфейса в минимальной конфигурации должны включать в себя транслятор ограниченного естественного языка на язык вопросов и транслятор фактографических знаний на ограниченный естественный язык.

Трансляторы естественно-языкового пользовательского интерфейса осуществляют обработку информационных структур, полагаясь исключительно на описание синтаксиса используемого языка, а также на описание семантики предметной области. Описание синтаксиса используемого языка хранится в лингвистической и предметной базах знаний. В лингвистической базе знаний должны быть также описаны специфические для данной области знания о языке. Такой фрагмент базы знаний может представлять собой отдельный ip-компонент, т.к. он представляет ценность только в совокупности с предметной и лингвистической базой знаний.

Цикл работы естественно-языкового интерфейса начинается с ввода пользователем сообщения на естественном языке путём ввода текста или голосового (речевого) сообщения. По введенному в систему тексту строится его формальное описание в памяти системы ^[2]. Все предшествующие результаты анализа используются при анализе последующих запросов, что позволяет системе сохранять ход диалога с пользователем и разрешать спорные моменты, связанные с использованием одних и тех же терминов в разных предметных областях.

Первым этапом анализа запроса пользователя является морфологический анализ. На данном этапе для каждой словоформы в формальной записи предложения строятся отношения, задающие соответствия значениям её грамматических категорий (род, падеж, склонение и т.д.).

На следующем этапе – этапе синтаксического анализа – строятся отношения синтаксических связей внутри предложения, выделяются главные и второстепенные члены предложения, выявляется тип предложения и т.д. Синтаксический анализ выполняется поэтапно, “наращивая” формальное описание структуры предложения с использованием информации, полученной на этапе морфологического анализа. На данном этапе используются лексические и синтаксические правила анализируемого языка.

Результатом этапа синтаксического анализа является формальное описание синтаксического разбора предложения в базе знаний естественно-языкового интерфейса ^[3]. На следующем этапе – семантического анализа – строятся отношения эквивалентности элементов предложения и узлов предметной области в памяти системы.

Этап семантического анализа является наиболее сложным этапом обработки естественно-языкового текста ^[4]. В рамках используемой технологии семантический анализ представляет собой обработку семантической сети, отражающей результат анализа естественно-языкового текста на всех предыдущих этапах, а также присутствующих в системе знаний о языке и предметной области основной системы. На этом этапе происходит анализ соотношения лингвистической конструкции и конструкций, хранящихся в памяти системы для выявления отношений соответствия, эквивалентности и т.д.

Результатом семантического анализа является конструкция запроса к системе. Сложность получения такого результата связана с возможной семантической неполнотой исходного естественно-языкового вопроса, что тем не менее вполне естественно для предложений естественного языка ^[5]. Например, вопрос: «Какими свойствами обладают биссектрисы треугольников?» в семантически полном (развернутом) полуформальном виде будет выглядеть следующим образом: «Какие утверждения являются общими для понятия треугольник и понятия биссектриса?». Из примера видно, что в процессе развертки произошли следующие подстановки: высказывание «обладать свойствами» было развернуто в «иметь общие утверждения», «свойства» – в «утверждения», «биссектрисы» – в «понятие биссектриса», «треугольники» – в «понятие треугольник». Ответ на данный вопрос будет следующим: «У любого треугольника все биссектрисы пересекаются в одной точке»

Вопросы, сгенерированные естественно-языковым интерфейсом, обрабатывает универсальный решатель вопросно-ответных систем, являющийся частью вопросно-ответной системы по соответствующей предметной области. Стоит заметить, что универсальный решатель использует знания и лингвистической базы знаний. Таким образом система может отвечать на вопросы, связанные с используемым естественным языком.

Полученный от предметной справочной системы ответ транслируется в текст на ограниченном естественном языке, который в результате выводится пользователю ^[6].