Формирование Вопросно-Ответной Системы В Условиях Ограниченного Объема Семантически Размеченного Корпуса

Abstract

В статье рассмотрены существующие подходы к реализации вопросно-ответных систем, готовые ре-шения, которые могли бы использоваться в качестве основы, выявлены их достоинства и недостатки, предложены альтернативные подходы к построению системы, представлена их функциональная структу-ра. Предложена математическая модель решения задачи, приведены результаты экспериментов в услови-ях ограниченного объема семантически размеченного корпуса для сравнения качества работы альтерна-тивных решений.Ключевые слова: вопросно-ответная система, QAS, семантико-синтаксический анализатор, SRL, семантически размеченный корпус.Современные поисковые системы обеспечивают выдачу множества разных типов информации в виде веб-страниц, документов, изображений, видео, новостей и карт, но до сих пор не в состоянии в полной мере распознавать запросы на естественном языке и формировать ответы в соответствующем формате. Подобных запросов, согласно проведенным поисковой системой Яндекс исследованиям [1], задается по-рядка полутора миллионов в день, что составляет более 1 % от общего ежедневного потока запросов. Как результат подобных запросов -список релевантных ссылок, по которым пользователю предстоит осуществить дополнительный поиск информации, что является неоптимальным вариантом с точки зре-ния затраченных пользователем времени и ресурсов. В связи с этим в последнее время наблюдается смещение акцентов в сторону использования интеллектуальных систем поиска информации, каковыми считаются вопросно-ответные системы.Вопросно-ответная система (QA) в общем случае представляет собой информационную систему, ак-кумулирующую в себе комплекс справочных и интеллектуальных систем, использующих естественно-языковой интерфейс. На вход QA-системе формируется вопрос на естественном языке, обработав кото-рый, система генерирует естественно-языковой ответ. В качестве источников данных система использует как локальные хранилища, так и глобальную сеть Интернет.В настоящий момент известные реализации вопросно-ответных систем имеют показатель качества работы ниже 60 %. Оценка качества работы таких систем осуществляется на тестовых данных, разрабо-танных обществом экспертов и представленных в виде фрагмента текста, вопроса по этому тексту и предполагаемого ответа. В случае, если система по запросу выдает результат, не соответствующий пред-полагаемому ответу, результат не засчитывается.В 2012 году проводились соревнования по качеству работы вопросно-ответных систем в области биомедицины, наилучший результат (с точностью 55 %) показала система [2]. Отечественных систем, способных составить конкуренцию зарубежным системам по качеству работы, на данный момент не су-ществует.Проблема усугубляется тем, что как таковая задача установки семантических ролей для русского языка не поставлена в отличие от английского, где подготовлена существенная база аннотированных текстов, как следствие -отсутствие полноценного корпуса с семантической разметкой. Поэтому решение поставленных задач должно подтолкнуть к развитию отечественных подходов к автоматической обра-ботке текста и увели...