Основные параметры ЕЯ-системы

Параметр	Возможные значения
Типы анализируемых предложений	Повествовательные, вопросительные, отрицательные, полные, неполные, простые, сложные, распространенные, нераспространенные и др.
Выделяемые описания сущностей	Понятия	Конкретные (индивидуальные), абстрактные, метапонятия
Отношения	Предикаты	Вспомогательные, предикаты-состояния, предикаты-действия, функциональные и др.
Кванторы	Отсутствие кванторов, кванторы существования всеобщности, отрицания
Модальности	Отсутствие модальностей, объективная и субъективная
Пресуппозиции	Отсутствие пресуппозиций, экзистенциональные, семантические, прагматические
Глубина проникновения в смысл	Множество ключевых слов, имя события и описания участников события (их роли и характеристики), сценарий с отсылками к связанным подсценариям, пространственно-временное или причинное представление ситуации
Используемые средства	Морфологический, синтаксический, семантический, прагматический анализ

Вторая задача интерпретации состоит в том, чтобы, применяя имеющиеся у системы методы вывода, определить, как обрабатываемое высказывание соотносится с целями и планами участников общения. Строго говоря, данная задача решается совместно диалоговым компонентом и компонентом понимания высказываний. Как отмечалось, одной из функций диалогового компонента является определение отношения входного высказывания к текущей цели. При выполнении этой функции текущая цель (т. е. ее описание в форме внутреннего представления) передается компоненту понимания, который пытается интерпретировать на нее входное высказывание. Решение данной задачи в общем случае представляет собой чрезвычайно сложную проблему. Пока даже не ясен механизм (модель) формирования текущих целей диалоговым компонентом. Положение усугубляется тем, что одно и то же высказывание может использоваться для достижения целей, относящихся к различным областям.

Компонент генерации высказываний решает в соответствии с результатами, полученными остальными компонентами системы, две основные задачи: генерация смысла, т. е. определение типа и смысла выходного высказывания системы во внутреннем представлении; синтез высказывания, т. е. преобразование смысла в высказывание на естественном языке.

Первая из указанных задач является сложной и малоизученной. Тип высказывания зависит от состояния системы и результатов, полученных предыдущими компонентами. Так, если система должна генерировать ответ на вопрос, то необходимо определить по состоянию системы, будет ответ прямой или косвенный. Прямой ответ (т. е. по существу заданного вопроса) мо­жет быть дан только в том случае, если обработка вопроса завер­шилась успешно. Если в процессе обработки вопроса возникают какие-то затруднения, то более уместным будет косвенный ответ, раскрывающий суть возникших затруднений и объясняющий невозможность прямого ответа.

В общем случае при решении задачи формирования смысла выходного высказывания необходимо учитывать прагматический аспект, т. е. цели участников общения. Однако в большинстве существующих систем данная задача решается с помощью достаточно простых подходов. В промышленных системах общения генерация смысла обычно заключается в редактировании значений атрибутов и (или) выборе шаблона ответа. В экспериментальных системах для выражения смысла генерируется полное семантическое представление, включающее одно или несколько связанных событий (понятий) с одним или несколькими исполнителями на каждую роль.

Вторая задача компонента генерации высказываний состоит в синтезе естественно-языкового выражения, соответствующего внутреннему представлению выходного высказывания. Данная задача подразделяется на этапы семантического, синтаксического и морфологического синтеза. Сложность синтеза опре­деляется требованиями естественности и выразительной мощ­ности выходных высказываний. Под естественностью обычно понимается степень близости к естественному языку, т. е. наличие таких свойств, как синонимия и омонимия слов и словосочетаний, свободный порядок слов и т. п. Под выразительной мощностью понимается возможность выразить разнообразные понятия, отношения, кванторы, процедуры и т. п. Естественность и выразительная мощность выходных высказываний в су­ществующих системах различны. Например, высказыва­ния могут фактически не синтезироваться, а выбираться из заранее
заготовленного списка либо имеется шаблон ответа, в который подставляются некоторые слова, представляющие собой значения искомых атрибутов; при этом часто используется морфологический синтез. Большая естественность достигается, если выходное высказывание формируется из семантического представления события (или понятия) с применением морфологии, синтаксиса (для определения порядка и формы слов) и семантики (для выбора лексем и обеспечения семантической сочетаемости слов в синтезируемом высказывании).

Для понимания принципов построения ЕЯ-систем важен также вопрос об используемых в системе знаниях, поскольку именно знания, представленные в различных формах, являются той базой, на которой осуществляется решение рассмотренных выше задач.

Знания ЕЯ-систем можно классифицировать по различным основаниям. Будем придерживаться следующей классификации (рисунок 1.2). На верхнем уровне выделяются: собственно знания; способ представления знаний.

Уровни представления

Уровни детальности

Организация знаний

Рисунок 1.2. Знания ЕЯ-систем

Собственно знания классифицируются по областям и по видам знаний. Наиболее существенными с точки зрения про­цесса ЕЯ-общения являются следующие области знаний: предметная область; область языка; область системы; область пользо­вателя; область диалога (дискурса). Разнообразие областей определяет множество возможных интерпретаций входных высказываний.

К основным видам знаний относятся факты (фактические знания) и операционные знания. Факты представляют собой возможные знания о сущностях, составляющих некоторую область знаний. Операционные знания — это информация о способах из­менения фактических знаний. Иначе говоря, эти знания задают процедуры преобразования. Часто для их обозначения используется термин «процедурные знания», однако следует иметь в виду, что операционные знания могут быть представлены как
в процедурной, так и в декларативной форме.

Способ представления знаний включает два аспекта: способ организации знаний и модель представления. Способы организации знаний различаются по уровням представления и уровням детальности. По уровням представления выделяют знания нулевого уровня (конкретные и абстрактные знания) и знания более высоких уровней (метазнания). Первый уровень составляют знания о том, как в системе представлены знания нулевого уровня. Число уровней представления может быть продолжено. Разделение знаний по уровням представления обеспечивает возможность гибкой настройки и адаптации ЕЯ-системы. Организация знаний по уровням детальности позволяет рассматривать знания с различной степенью подробности. Коли­чество уровней детальности зависит от специфики решаемых задач, количества знаний и способа их представления. Обычно выделяется не менее трех уровней, отражающих общую организацию знаний, логическую и физическую организацию частных структур знаний. Введение нескольких уровней детальности обеспечивает дополнительную гибкость системы, т. к. изоли­рует изменения одного уровня от других. Модели представления знаний обычно подразделяются на логические и эвристические.