Оптимизация общения с ЭВМ

бальном уровне (стратегия ведения диалога в зависимости от решаемых задач), на уровне тематической структуры (выбор и отождествление кон­кретной проблемы), а также на уровне речевых действий (последователь­ностей речевых актов участников). Степень проработки каждого из этих уровней в конкретных алгоритмах системы может быть различной. Это определяется общими задачами системы ИИ, в которую встроена система диалогового взаимодействия. Стратегии ведения диалога и его темати­ческая структура обычно представляется в виде сценариев. Сценарии могут вводиться в систему изначально или порождаться ею в зависимости от конкретной задачи. Готовые сценарии используются в тех случаях, когда система ориентирована на узкую проблемную область и требуется значительное быстродействие. По большей части это общение с база­ми данных, а также задачи устранения коммуникативных неудач. Если готовый сценарий в системе отсутствует, в архитектуре программы преду­сматривается специальный блок планирования, который формирует сце­нарий для данной проблемной ситуации, данного диалога. Порождение сценариев предпочтительно для таких систем ИИ, когда полное исчи­сление типов ситуаций общения изначально предусмотреть невозможно. Такова, например, специфика общения с экспертными системами.

На уровне речевых действий в системах используются разработан­ные в лингвистике модели диалогового взаимодействия. Центральную роль здесь играет представление о коммуникативном шаге (ходе), выну­ждаемом ситуацией или предшествующими коммуникативными ходами. Так, речевой акт вопроса (инициирующий шаг) иллокутивно вынуждает речевой акт ответа (реактивный шаг); речевой акт разрешения выну­ждается речевым актом просьбы и т.д.[23] Типичные последовательности иллокутивно связанных реплик фиксируются в диалоговом компоненте и используются системой в планировании коммуникативного поведения на уровне речевых действий.

Блок понимания. Понимание высказываний предполагает два основ­ных этапа — анализ и интерпретация. На этапе анализа происходит морфологический анализ словоформ и синтаксический и семантичес­кий анализ предложений. Особенности построения систем поддержки диалога с ЭВМ таковы, что часто граница между синтаксическим и се­мантическим анализом почти отсутствует. Общая тенденция построения алгоритмов работы программ сводится к тому, чтобы как можно бы­стрее перейти от поверхностного уровня к уровню глубинной семантики и к уровню концептуальных структур, чтобы компенсировать возмож­ные недостатки или ошибки работы грамматических парсеров (программ грамматического анализа). Достигается это за счет богатой модели мира (детального представления проблемной области в модели мира), позво­ляющей восстановлять опущенные или неопознанные связи.

Блок порождения высказываний. Порождение высказываний в систе­мах поддержки диалога с ЭВМ предполагает этап синтеза содержания в виде концептуального представления на специальном метаязыке и этап оформления содержания в высказывание. На первом этапе определяет­ся объем информации, которую следует передать пользователю, уровень общности информации; предполагаемое членение информации на «пор­ции», соответствующие предложению; определение последовательности «порций» смысла; выявление частей содержания, соответствующих пред­полагаемым границам слов; построение семантического представления отдельных предложений. На втором этапе происходит упаковка семанти­ческого представления высказывания в синтаксические структуры пред­ложения. Здесь, среди прочих, играют существенную роль категории коммуникативной организации смысла высказывания — тема, рема, дан­ное, новое и др.

Элементы типологии систем, обеспечивающих взаимодействие с ЭВМ на ЕЯ.Среди систем рассматриваемого типа обычно выделяются во­просно-ответные системы, диалоговые системы решения задач и системы обработки связных текстов[24].

Изначально вопросно-ответные системыстали разрабатываться как реакция на плохое качество кодировки запросов при поиске информации в информационно-поисковых системах. Поскольку проблемная область таких систем была сильно ограничена, это несколько упрощало алгорит­мы перевода запросов в представление на формальном языке и обратную процедуру преобразования формального представления в ЕЯ-высказыва­ния. Из отечественных разработок к программам такого типа относится система ПОЭТ, созданная коллективом исследователей под руководством Э. В. Попова. Она обрабатывает запросы на русском языке (с небольшими ограничениями) и синтезирует ответ. Блок-схема программы предполага­ет прохождение всех этапов анализа — морфологический, синтаксичес­кий и семантический анализ и соответствующих этапов синтеза. Запросы преобразуются во внутреннее представление системы, которое сопоста­вляется с данными по проблемной области, после чего синтезируется ответ. Система ПОЭТ может отвечать на вопросы о перевозках грузов — количестве, времени, затратах и пр. В вопросно-ответных системах ЭВМ играет пассивную роль, интерпретируя каждую реплику пользователя как информационный запрос. Пользователь не может задавать вопросы о свойствах системы, о ее структуре. Имеются ограничения и на форму запроса — он должен выражаться только одним речевым актом.

Одна из наиболее сложных проблем разработки вопросно-ответ­ных систем — способы организации данных. В некоторых системах для обработки и хранения данных используются «списочные» языки типа LISP. Они позволяют существенно упростить логику поиска и прибли­зить алгоритмы обработки запроса к алгоритмам обработки базы данных.