Вопросно-ответная системаВопросно-ответная системаВопросно-ответная система (англ. Question-answering system) — это особый тип информационных систем, являющиеся гибридом поисковых, справочных и интеллектуальных систем (часто они рассматриваются как интеллектуальные поисковые системы). QA-система должна быть способна принимать вопросы на естественном языке, то есть это система с естественно-языковым интерфейсом. Информация предоставляется на основе документов из сети Интернет или из локального хранилища. Современные разработки QA-систем позволяют обрабатывать множество вариантов запросов фактов, списков, определений, вопросов типа Как, Почему, гипотетических, сложных и межязыковых.
АрхитектураПервые QA-системы были разработаны в 1960х годах и являлись естественно-языковыми оболочками для экспертных систем, ориентированных на конкретные области. Современные системы предназначаются для поиска ответов на вопросы в предоставляемых документах с использованием технологий обработки естественных языков (NLP). Современные QA-системы обычно включают особый модуль — классификатор вопросов, который определяет тип вопроса и, соответственно, ожидаемого ответа. После этого анализа система постепенно применяет к предоставленным документам все более сложные и тонкие методы NLP, отбрасывая ненужную информацию. Самый грубый метод — поиск в документах — предполагает использование системы поиска информации для отбора частей текста, потенциально содержащих ответ. Затем фильтр выделяет фразы, похожие на ожидаемый ответ (например, на вопрос «Кто …» фильтр вернет кусочки текста, содержащие имена людей). И, наконец, модуль выделения ответов найдет среди этих фраз правильный ответ. Схема работыПроизводительность вопросно-ответной системы зависит от качества текстовой базы — если в ней нет ответов на вопросы, QA-система мало что сможет найти. Чем больше база — тем лучше, но только если она содержит нужную информацию. Большие хранилища (такие как Интернет) содержат много избыточной информации. Это ведёт к двум положительным моментам:
Поверхностный поискНаиболее распространенный метод поиска — по ключевым словам. Найденные таким способом фразы фильтруются в соответствии с типом вопроса, а затем ранжируются по синтаксическим признакам, например, по порядку слов. Расширенный поискПроблемыВ 2002 году группа исследователей написала план исследований в области вопросно-ответных систем. Предлагалось рассмотреть следующие вопросы. Разные вопросы требуют разных методов поиска ответов. Поэтому нужно составить или улучшить методические списки типов возможных вопросов. Одну и ту же информацию можно запросить разными способами. Требуется создать эффективные методы понимания и обработки семантики (смысла) предложения. Важно, чтобы программа распознавала эквивалентные по смыслу вопросы, независимо от используемых стиля, слов, синтаксических взаимосвязей и идиом. Хотелось бы, чтобы QA-система разделяла сложные вопросы на несколько простых, и правильно трактовала контекстно-зависимые фразы, возможно, уточняя их у пользователя в процессе диалога. Вопросы задаются в определенном контексте. Контекст может уточнить запрос, устранить двусмысленность или следить за ходом мыслей пользователя по серии вопросов. Перед тем как отвечать на вопрос, неплохо было бы осведомиться о доступных базах текстов. Какие бы способы обработки текстов не применялись, мы не найдем правильного ответа, если его нет в базах. Правильное выполнение этой процедуры зависит от сложности вопроса, его типа, контекста, качества доступных текстов, метода поиска и др. — огромного числа факторов. Поэтому подходить к изучению методов обработки текста нужно со всей осторожностью, и эта проблема заслуживает особого внимания. Ответ должен быть как можно более естественным. В некоторых случаях достаточно и простого выделения его из текста. К примеру, если требуется наименование (имя человека, название прибора, болезни), величина (денежный курс, длина, размер) или дата («Когда родился Иван Грозный») — прямого ответа достаточно. Но иногда приходится иметь дело со сложными запросами, и здесь нужны особые алгоритмы слияния ответов из разных документов. Нужно сделать систему, которая бы находила ответы в хранилищах за несколько секунд, независимо от сложности и двусмысленности вопроса, размера и обширности документной базы. Разработка систем для работы и поиска на других языках (в том числе автоматический перевод). Зачастую информация, предлагаемая QA-системой в качестве ответа, неполна. Возможно, система неправильно определила тип вопроса или неправильно «поняла» его. В этом случае пользователь может захотеть не только переформулировать свой запрос, но и «объясниться» с программой с помощью диалога. Некоторые пользователи хотели бы получить ответ, выходящий за рамки доступных текстов. Для этого в QA-систему нужно добавить знания, общие для большинства областей (см. Общие онтологии в информатике), а также средства автоматического вывода новых знаний. Сведения о пользователе, такие как область интересов, манера его речи и рассуждения, подразумеваемые по умолчанию факты, могли бы существенно увеличить производительность системы.См. также
Источник: Русская Википедия, 2010 Искать все статьи, похожие на текущую (Вопросно-ответная система) | ||||||||||||||||||||||
Вы можете разместить ссылку на этот материал у себя на сайте, блоге или форуме
| ||||||||||||||||||||||
| Универсальная энциклопедия 2012 Карта сайта Страница создана за 0.042881 сек. Всего документов включено в базу знаний: 5150576 |