Взаимодействия с ЭВМ на естественном языке

    Дисциплина: Программирование
    Тип работы: Реферат
    Тема: Взаимодействия с ЭВМ на естественном языке

    Обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке (ЕЯ) является важнейшей задачей исследований по искусственному интеллекту (ИИ). Базы данных, пакеты прикладных

    программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, не желающих общаться с компьютером на искусственном языке. В

    то время как многие фундаментальные проблемы в области обработки ЕЯ

    (Natural Language Processing, NLP)

    еще не решены, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, понимающем ЕЯ при определенных ограничениях.

    Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка:

    Природа

    обработки естественного языка

    Обработка естественного языка - это формулирование и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации с ЭВМ на ЕЯ. Объектами исследований

    являются:

    Задача исследований - создание компьютерно-эффективных моделей коммуникации на ЕЯ. Именно такая постановка задачи отличает

    от задач традиционной лингвистики и других дисциплин, изучающих ЕЯ, и позволяет отнести ее к области ИИ. Проблемой

    занимаются две дисциплины: лингвистика и когнитивная психология.

    Традиционно лингвисты занимались созданием формальных, общих, структурных моделей ЕЯ, и поэтому отдавали предпочтение тем из них, которые позволяли извлекать как можно

    больше языковых закономерностей и делать обобщения. Практически никакого внимания не уделялось вопросу о пригодности моделей с точки зрения компьютерной эффективности их применения.

    Таким образом, оказалось, что лингвистические модели, характеризуя собственно язык, не рассматривали механизмы его порождения и распознавания. Хорошим примером тому служит порождающая

    грамматика Хомского, которая оказалась абсолютно непригодной на практике в качестве основы для компьютерного распознавания ЕЯ.

    Задачей же когнитивной психологии является моделирование не структуры языка, а его использования. Специалисты в этой области также не придавали большого значения вопросу

    о компьютерной эффективности.

    Различаются общая и прикладная

    . Задачей общей

    является разработка моделей использования языка человеком, являющихся при этом компьютерно-эффективными. Основой для этого является общее понимание текстов, как это

    подразумевается в работах Чарняка, Шенка, Карбонелла и др. Несомненно, общая

    требует огромных знаний о реальном мире, и большая часть работ сосредоточена на представлении таких знаний и их применении при распознавании поступающего сообщения на ЕЯ.

    На сегодняшний день ИИ еще не достиг того уровня развития, когда для решения подобных задач в большом объеме использовались бы знания о реальном мире, и существующие системы можно

    называть лишь экспериментальными, поскольку они работают с ограниченным количеством тщательно отобранных шаблонов на ЕЯ.

    Прикладная

    занимается обычно не моделированием, а непосредственно возможностью коммуникации человека с ЭВМ на ЕЯ. В этом случае не так важно, как введенная фраза будет понята с точки

    зрения знаний о реальном мире, а важно извлечение информации о том, чем и как ЭВМ может быть полезной пользователю (примером может служить интерфейс экспертных систем). Кроме понимания

    ЕЯ, в таких системах важно также и распознавание ошибок и их коррекция.

    Основная проблема обработки естественного языка

    Основной проблемой

    является языковая неоднозначность. Существуют разные виды неоднозначности:

    Time flies like an arrow для ЭВМ неясно, идет ли речь о времени, которое летит, или о насекомых, т.е. является ли слово

    flies глаголом или существительным.

    The man went to the bank to get some money and jumped in слово

    bank может означать как банк, так и берег.

    in в предложениях

    He ran the mile in four minutes/He ran the mile in the Olympics обозначает либо время, либо место, т.е. представлены совершенно различные отношения.

    table или

    cake - соотносится местоимение

    it во фразе

    I took the cake from the table and ate it

    Literalness): в диалоге

    Can you open the door? — I feel cold ни просьба, ни ответ выражены нестандартным способом. В других обстоятельствах на вопрос может быть получен прямой ответ

    yes/no, но в данном случае в вопросе имплицитно выражена просьба открыть дверь.

    Центральная проблема как для общей, так и для прикладной

    - разрешение такого рода неоднозначностей - решается с помощью перевода внешнего представления на ЕЯ в некую внутреннюю структуру. Для общей

    такое превращение требует набора знаний о реальном мире. Так, для анализа фразы

    Jack took the bread from the supermarket shelf, paid for it, and left

    и для корректного ответа на такие вопросы, как

    What did Jack pay for?

    , What did Jack leave?

    Did Jack have the bread with him when he left

    необходимы знания о супермаркетах, процессах покупки и продажи и некоторые другие.

    Прикладные системы

    имеют преимущество перед общими, т.к. работают в узких предметных областях. К примеру, системе, используемой продавцами в магазинах по продаже компьютеров, не нужно

    ”раздумывать” над неоднозначностью слова

    terminals

    вопросе How many terminals are there in the order

    Тем не менее, создание систем, имеющих возможность общения на ЕЯ в широких областях, возможно, хотя пока результаты далеки от удовлетворительных.

    Технологии анализа естественного языка

    Под технологией анализа ЕЯ подразумевается перевод некоторого выражения на ЕЯ во внутреннее представление. Фактически все системы анализа ЕЯ могут быть распределены на

    следующие категории: подбор шаблона

    (Pattern Matching

    ), синтаксический анализ, семантические грамматики, анализ с помощью падежных фреймов, “жди и смотри” (

    Wait And See

    ), словарный экспертный (

    Word Expert

    ), коннекционистский, “скользящий” (

    Skimming

    ) анализ. Ниже пойдет речь о некоторых наиболее распространенных методах, описанных в статье.

    Подбор шаблона.

    Сущность данного подхода состоит в интерпретации ввода в целом, а не в интерпретации смысла и структуры его отдельных составляющих на более низком уровне. При использовании

    этого метода происходит сравнение уже имеющихся в системе шаблонов-образцов с текстом, поступившим на вход. Обычно шаблоны представлены в виде простого списка соответствий между

    классами высказываний и интерпретациями. Иногда они дополнены семантическими элементами или другими компонентами более высокого уровня. По такому принципу работает система Элиза,

    имитирующая диалог с психотерапевтом. В действительности система ничего не понимает, а лишь поддерживает диалог, сравнивая реплики пациента с шаблонами и присвоенными им

    соответствующими ответными репликами, такими, как:

    X всегда Y:

    Вы можете привести какой-нибудь пример?

    Когда?

    Действительно, всегда?

    X Вы Y меня:

    Почему Вы думаете, что я Y Вас?

    Вам нравится думать, что я Y Вас, не правда ли?

    Представьте, что я Y Вас. Что Вы об этом думаете?

    В результате Элиза способна вести такой диалог:

    Пац.:

    Люди всегда пристально смотрят на меня.

    подбор по 1-му шаблону с учетом всегда

    Эл.:

    Вы можете привести какой-нибудь пример?

    первый ответ по 1-му шаблону
    ...

    Забрать файл

    Похожие материалы:


ПИШЕМ УНИКАЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Заказывайте напрямую у исполнителя!


© 2006-2016 Все права защищены