Естественно-языковый интерфейс

Не надо очеловечивать компьютеры, они этого страсть как не любят!
Программистский фольклор

Системы, обрабатывающие естественно-языковые высказывания, можно разделить на следующие классы:

• диалоговые системы;
• интеллектуальные вопросно-ответные системы;
• автоматизированные обучающие системы и системы контроля знаний;
• системы обработки связных текстов.

Диалоговые системы

Когда много спрашивают - мало думают и плохо помнят.
М. Горький

Программа "Элиза" Венценбаума - одна из первых программ, позволяющая вести диалог с пользователем в свободно конструируемой форме на различные темы. Программа ведет диалог, задавая вопросы. Диалог строится с учетом тематически объединенных рубрик. Рубрика - это некоторая смысловая единица, характеризующая определенный набор слов или словосочетаний по тематике задаваемого пользователю вопроса и составленная из слов и словосочетаний, встречающихся в ответах пользователя.

Рассмотрим пример ведения диалога. Программа предлагает поговорить по некоторым темам, которые выбираются пользователем из меню. Например, выбрана тема "Языки программирования". Программа начинает диалог: "Давайте поговорим о языках программирования. Какому из языков программирования вы отдаете предпочтение?". Первый вопрос выбирается из первой, начальной, рубрики или всех рубрик темы случайным образом. Текущая рубрика запоминается. Пользователь вводит ответ. Например, "На работе я выполняю проект на языке C++, а дома люблю писать программы на языке РЕФАЛ". Программа ищет в рубрикации ключевые слова из ответа пользователя, определяет на их основе, что сказал пользователь, и, основываясь просто на этих ключевых словах пользовательского ответа, случайно выбирает вопрос из текущей рубрики. Если в текущей рубрике не найдено ни одно ключевое слово, система ищет ключевые слова в других рубриках и при нахождении их меняет текущую рубрику. Например, если в какой-либо рубрике темы "Языки программирования" есть слово "C++", которому соответствует вопрос "Сколько лет вы уже программируете на C++?", то программа задает этот вопрос. Остальные ключевые слова, которым соответствуют какие-либо вопросы, запоминаются и ставятся в очередь. Основываясь на ключевых словах (в примере это были слова С++ и РЕФАЛ), накапливается очередь вопросов.

Это пример контекстно-зависимого диалога. Программа, не основываясь на семантике, выбирает отдельные слова из пользовательского ответа. Этот анализ называют дескриптивно-рубрикационным. Недостатком такого подхода является то, что программа должна хранить огромное количество рубрик, поиск же по этим рубрикам занимает большое время. Такие системы не учитывают семантики и из-за этого могут неправильно отреагировать на ответ пользователя. К тому же, при таком подходе не может быть организован диалог, цель которого - принятие программой решений по его результатам, и, соответственно, значимость которого достаточно высока. Такие системы применимы в качестве игрушки, демонстрирующей возможности компьютера. Программа "Элиза" имела именно такое назначение. Достоинства этого подхода в том, что система может вести разговор с пользователем практически на любую тему, на которую написаны соответствующие рубрики. Кстати, наиболее популярным было использование программы "Элиза" в качестве психоаналитика.

Вопросно-ответные системы

Суди о человеке больше по его вопросам, чем по его ответам.
Ф. Вольтер

Интеллектуальные вопросно-ответные системы предназначены для нахождения ответа на пользовательский вопрос. Системы такого класса, как правило, также основаны на рубриках. Отличие от диалоговых систем в том, что рубрикация представлена в виде дерева. Система ищет в пользовательском вопросе ключевые слова, которые соответствуют высшим рубрикам. Если в вопросе пользователя найдено ключевое слово, которое соответствует высшей рубрике, то эта рубрика становится текущей, и в вопросе ищется ключевое слово, которое соответствует рубрике следующего уровня. И так далее до тех пор, пока система не дойдет до последнего уровня. Если в вопросе пользователя не найдено ни одного ключевого слова высшего уровня, то система может задать уточняющий вопрос или же ответить, что ничего подобного не найдено. Это пример более сложного, дескриптивно-рубрикационного подхода.

Достоинства дескриптивно-рубрикационного подхода в том, что рубрики более четко организованы иерархически, и анализ ответа получается более верным, чем в контекстно-зависимом диалоге, рассмотренном в предыдущем разделе. Однако такой подход имеет те же недостатки, что и в случае диалоговых систем.