А. Е. Магид, О. Ю. Сабинин

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ”

Одним из основных требований к интеллектуальной программе является ее способность вести с пользователем диалог на естественном языке. “Естественность” языка общения состоит не в том, чтобы он позволял использовать весь словарь и весь арсенал синтаксиса естественного языка, а в том, чтобы он позволял вести взаимодействие с системой без какой бы то ни было предварительной подготовки пользователя. Язык общения должен обеспечивать пользователя простыми средствами однозначной формулировки задачи в рамках конкретных приложений. Однако научить ЭВМ понимать естественный язык очень трудно, так как предложения в человеческой речи часто бывают неоднозначными, и скорее подразумевают какие-то факты, чем непосредственно констатируют их.

Проблема приобретения значений компьютерными системами является ключевой как с позиций понимания устройства человеческого знания, так и с позиций производства новых компьютерных систем.

Одним из источников знаний для интеллектуальных систем является множество текстов предметной области. Из всего этого множества можно выделить класс так называемых “текстов исходных данных”. Анализ этого класса текстов показал, что эти тексты состоят из набора более или менее однотипных конструкций. Еще одной отличительной чертой выделенного класса текстов является то, что информация, заложенная в них, носит декларативный характер и не подлежит занесению в базу знаний. Тем не менее иметь возможность извлечь эту информацию необходимо, так как не всегда возможно или удобно задать исходные данные решающей программе в понятном ей виде.

Повторение в тексте одних и тех же конструкций делает возможным научить ЭВМ автоматически извлекать нужную информацию из каждой конструкции. Тщательно проанализировав все конструкции языка, используемые в данном типе текста, можно сделать вывод о том, что все конструкции можно разбить на группы, количество которых конечно и не велико. А, следовательно, для каждой группы конструкций можно разработать свою стратегию поведения программы. При правильном разбиении на группы различия между конструкциями внутри группы не значительны и существенно не влияют на поведение программы.

Распознать каждую группу можно по некоторому слову, наличие которого в данной конструкции обуславливает расположение остальных элементов.

Рассмотрим все выше сказанное применительно к решению задачи оптимизации потоков на сетевых моделях.

При решении задач этого класса модель представляется в виде графа, который задается в виде матрицы весовых коэффициентов. Для графов с небольшим ( порядка 10 ) количеством вершин не составляет особых сложностей ввести эту матрицу вручную, но для большего числа вершин становится легче описать этот граф текстом. Это происходит потому, что при описании графа текстом необходимо указать только существующие связи, а не все возможные (т.е. и несуществующие тоже ).

Информация, которую мы будем искать в этом тексте - это длина дуги между двумя вершинами.

Рассмотрим пример текста, описывающего граф:

На основании всего вышесказанного можно предложить следующий алгоритм выделенного класса текстов:

1. За всеми порядковыми числительными, где это необходимо, вставить относящиеся к ним существительные в соответствующем падеже.

2. Заменить все числительные, написанные словами, на числительные, написанные цифрами.

3. Заменить необходимые сложноподчиненные предложения простыми.

4. Взять первое предложение текста.

5. Искать в нем первую конструкцию.

6. Если конструкция обнаружена, то извлечь информацию и удалить конструкцию из предложения.

7. Если обработаны не все конструкции, то взять следующую и перейти на шаг 6.

8. Если обработан не весь текст, то взять следующее предложение и перейти на шаг 5, иначе конец.

Первые три пункта алгоритма предназначены для приведения текста к некоторой стандартной форме для облегчения распознавания.

Предложенный алгоритм реализован в виде Паскаль. Применение алгоритма при решении некоторых практических задач обработки текстов на естественном языке подтвердило его работоспособность и высокую эффективность.

В заключение следует признать, что предложенный метод не лишен недостатков. Вместе с тем к несомненным достоинствам предложенного метода относится скорость, с которой обрабатывается текст.

1. Г. С. Осипов. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука. 1997