RU2737598C1 - Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области - Google Patents

Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области Download PDF

Info

Publication number
RU2737598C1
RU2737598C1 RU2020105210A RU2020105210A RU2737598C1 RU 2737598 C1 RU2737598 C1 RU 2737598C1 RU 2020105210 A RU2020105210 A RU 2020105210A RU 2020105210 A RU2020105210 A RU 2020105210A RU 2737598 C1 RU2737598 C1 RU 2737598C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
query
model
request
conceptual
predicate
Prior art date
Application number
RU2020105210A
Other languages
English (en)
Inventor
Павел Андреевич Морозов
Юрий Александрович Круталевич
Роман Игоревич Аношин
Анастасия Дмитриевна Зюзина
Original Assignee
Павел Андреевич Морозов
Юрий Александрович Круталевич
Роман Игоревич Аношин
Анастасия Дмитриевна Зюзина
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Павел Андреевич Морозов, Юрий Александрович Круталевич, Роман Игоревич Аношин, Анастасия Дмитриевна Зюзина filed Critical Павел Андреевич Морозов
Priority to RU2020105210A priority Critical patent/RU2737598C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2737598C1 publication Critical patent/RU2737598C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9032—Query formulation
    • G06F16/90332—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/90335—Query processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9038—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способу формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области. Техническим результатом является сокращение времени формирования оперативной информации за счет исключения возможности неверной интерпретации запроса пользователя на естественно-подобном языке. Способ заключается в том, что производится описание информационной системы в виде фреймовой модели знаний, формирование понятийного и графического представлений объектов отображения, совмещение понятийного и графического представлений в виде паттернов, определение множества команд и условий запроса на естественно-подобном языке, формирование предикатной модели запроса в виде кортежа «команда», «условие», активация подсистемы пользовательского ввода, ввод запроса, прием и преобразование запроса в текст подсистемой пользовательского ввода, передача текста диалоговому модулю, передача диалоговым модулем запроса, прошедшего лингвистический анализ, в модуль предикатной модели запроса, определение структуры запроса в соответствии с предикатной моделью, передача определенной структуры запроса в диалоговый модуль, формирование диалоговым модулем ответа на запрос, передача ответа пользователю. 2 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к информационным технологиям, в частности к способу формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области и может быть использовано для организации взаимодействия пользователя с информационной диалоговой системой посредством применения запросов на естественно-подобном языке.
Уровень техники
С целью автоматизации процессов информационной поддержки, качественного и оперативного решения поставленных задач, в различных областях применяются информационные системы. Формирование оперативной информации, отражающей на данный момент времени состояние объекта, на который направлена деятельность пользователя в таких системах организуется в диалоговом режиме. Диалоговый режим взаимодействия со стороны пользователя традиционно организуется на основе применения многоуровневого меню посредством использования стандартных средств ввода информации таких как клавиатура и графический указатель (мышь, трекбол). Применение такого способа со стороны пользователя ограничивается выбором необходимых команд в многоуровневом пользовательском меню и заполнением различных форм ввода, что приводит к снижению эффективности применения информационной системы из-за увеличения времени формирования оперативной информации.
Отметим, что на сегодняшний день достигнут значительный прогресс в разработке диалоговых систем на основе естественно-подобного языка. Так известно изобретение - система запросов на естественном языке для доступа к информационной системе описанный в патенте RU № 2269164 C2 (опубл. 27.01.2005), включающая в свой состав: систему распознавания, систему взаимодействия, информационную систему, системного аналитика и пользователя. Применение данной системы позволяет организовать взаимодействие пользователя с информационной системой с помощью языковых запросов. При получении запроса система преобразует его в текстовое представление, проверяет на соответствие грамматике, определенной с помощью установок фраз, сформированных системным аналитиком и лингвистом при анализе предметной области, производит запрос к информационной системе через модуль сопряжения и выполняет указанную команду.
Наиболее близким к предлагаемому решением, выбранным в качестве прототипа, является способ коммуникации пользователя с информационной диалоговой системой, описанный в патенте RU № 2530267 C2 (опубл. 10.10.2014). Данный способ включает в себя: активацию подсистемы пользовательского ввода, получение подсистемой запроса пользователя и преобразование его в текст, обработку диалоговым модулем полученного текста и ответа на запрос, отображение и/или воспроизведение сформированного ответа. Причем подсистема пользовательского ввода имеет возможность получения информации как при помощи естественно-языкового запроса, так и ввод информации при помощи клавиатуры.
Общим недостатком описанных выше изобретений является наличие неоднозначности интерпретации запроса пользователя в диалоговом модуле, что может привести к выполнению двух различных операций или доступу к двум различным ресурсам, по одному и тому же запросу. Возникновение данных неоднозначностей при формировании оперативной информации во множестве специализированных областей применения является недопустимым, либо приводит к значительному увеличению времени формирования оперативной информации, так, например, в военной сфере неправильная идентификация государственной принадлежности воздушного объекта может привести к непоправимым последствиям, в медицине ошибочно диагностированные симптомы заболевания приведут к неправильному лечению пациента, а при устранении последствий чрезвычайной ситуации важна каждая секунда, затрачиваемая на правильное принятие решения. Устранение описанного недостатка возможно путем дополнительного включения в информационную диалоговую систему модуля понятийно-графического представления предметной области, устанавливающего взаимосвязь всех понятий предметной области и модуля предикатной модели запроса, позволяющей формализовано описать структуры запросов пользователя.
Раскрытие изобретения
В основу изобретений положена задача, разработать способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области, реализация которого позволит сократить время формирования оперативной информации исключая возможность неверной интерпретации запроса пользователя на естественно-подобном языке.
Поставленная задача решается тем, что разработанный способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области включает этапы: описание системным аналитиком, лингвистом понятийно-графического представления предметной области, формирование предикатной модели запроса, активация пользователем подсистемы пользовательского ввода, ввод пользователем запроса, прием и преобразование запроса пользователя в текст подсистемой пользовательского ввода, передачу текста, полученного в результате преобразования запроса диалоговому модулю, передача диалоговым модулем текста, прошедшего лингвистический анализ в модуль предикатной модели запроса, определение структуры запроса в соответствии с предикатной моделью, передача определенной структуры запроса в диалоговый модуль, формирование диалоговым модулем ответа на запрос, передачу ответа пользователю, отображение и/или воспроизведение сформированного ответа.
Информационной диалоговой системой в контексте данной заявки является система, оснащенная подсистемой пользовательского ввода, подсистемой генерации и распознавания голоса, дисплеем и клавиатурой пользовательского устройства, диалоговым модулем, модулем понятийно-графического представления предметной области, модулем предикатной модели запроса.
Модуль понятийно-графического представления содержит описание предметной области и позволяет согласовать графическое представления объектов отображения с предметными понятиями определенными фреймовой моделью знаний. В качестве исходного ресурса при описании знаний предметной области на этапе инициализации работы диалоговой системы системный аналитик применяет комплект документации, описывающей работу системы в данной области. Концептуальный анализ документации позволяет сформировать множество понятий и отношений, выступающей основой для фреймовой модели представления знаний. Подход к представлению системы в виде фреймовой модели, предоставляет возможность использования предметных понятий и терминов естественного языка.
Фреймовая модель определяется объединением фреймов двух видов: фреймов-экземпляров и фреймов-ролей, описывающих сущностный и ролевой аспекты. Однако фреймовая модель знаний не позволяет произвести графическое описание объектов отображения. С этой целью описание понятийно-графического представление предметной области осуществляется на основе согласования графического представления объектов отображения с понятийным представлением объектов определенным фреймовой моделью.
Алгоритм поясняющий формирование понятийного представления объектов (ППО) отображения устанавливающего соответствие между объектами отображения и предметными понятиями, связанными с этими объектами представлен на фигуре 1. На первом шаге алгоритма формируются фреймы-прототипы
Figure 00000001
 путем разбиения множеств фреймов
Figure 00000002
 по группам фреймов. Далее для каждой группы фреймов (
Figure 00000003
)
Figure 00000004
определяется соответствующий фрейм-прототип (
Figure 00000005
) путем объединения слотов всех фреймов
Figure 00000003
-ой группы:
Figure 00000006
На основе совокупности фреймов-прототипов (
Figure 00000007
) и (
Figure 00000008
) формируется объединенное множество
Figure 00000009
 слотов по следующему правилу:
Figure 00000010
где –
Figure 00000011
 набор всех слотов фреймов-прототипов
Figure 00000012
.
Дальнейший анализ совокупности слотов (
Figure 00000013
) направлен на их классификацию в соответствии с принципами объектно-ориентированного подхода, в результате чего множество
Figure 00000013
 разбивается на два подмножества:
Figure 00000014
 - совокупность слотов, которые имеют визуализируемое представление;
Figure 00000015
 - совокупность слотов-скаляров, которые не используются при визуализации информации;
Следуя принципам объектно-ориентированного подхода, на основе множества слотов (
Figure 00000014
) формируется совокупность (
Figure 00000016
) типов классов, а на основе множество слотов-скаляров (
Figure 00000015
)совокупность (
Figure 00000017
) полей классов.
Это позволяет сформировать множество классов (
Figure 00000018
), которое определяют предметное описание предметной области.
Для формирования предметного объектно-ориентированного представления с каждым фреймом сопоставляются соответствующие классы
Figure 00000019
 и производится заполнение полей этих классов значениями, определяемыми слотовой структурой каждого фрейма (
Figure 00000020
).
На основе каждого из классов (K j ) формируется множество объектов O(K j ), которые определяют соответствующие объекты отображения. В соответствии с этим понятийное представления объектов отображения представляется в виде:
Figure 00000021
где множество объектов (
Figure 00000022
) определяет все объекты отображения, а отображение (
Figure 00000023
) определяется произведенной классификацией (
Figure 00000024
).
Графическое представление объектов (ГПО) отображения определяет правила построения графических элементов, изложенными в нормативных документах, на основе множества графических примитивов вывода, используемых для визуализации объектов отображения. На этом этапе определяется множество графических примитивов вывода (
Figure 00000025
), используемых для визуализации объектов отображения (
Figure 00000026
). При этом с каждым объектом отображения (
Figure 00000027
) сопоставляется совокупность графических примитивов (
Figure 00000028
), которая формирует графический контекст (
Figure 00000029
) для визуализации одного объекта (
Figure 00000030
). В соответствии с этим графическое представление объектов отображения представляется в виде:
Figure 00000031
где отображение
Figure 00000032
 определяется совокупностью соответствий
Figure 00000033
.
Совмещение понятийного и графического представления осуществляется на основе паттернов. Паттерны формируются для каждого объекта отображения с учетом их понятийного и графического представления.
Всякий паттерн (
Figure 00000034
) формально представляется в виде двухэлементного кортежа, в котором одновременно отражены предметный и графический аспекты объектов отображения:
Figure 00000035
Паттерны формируются для всех объектов отображения
Созданное таким образом множество паттернов (
Figure 00000036
полностью описывает знания предметной области и не допускает возникновения неоднозначности в запросе пользователя на понятийном уровне.
Модуль предикатной модели запроса содержит описание всевозможных структур пользовательского запроса в виде предикатных формул записи. Основываясь на понятийно-графическом представлении предметной области системный аналитик, лингвист описывает структуру запросов в рамках конструкций естественно-подобного языка.
По структуре запрос является двухкомпонентным кортежем:
Figure 00000037
где
Figure 00000038
- исполняемая команда,
Figure 00000039
- набор условий, определенных в запросе.
Условия запроса (
Figure 00000040
) описываются предикатной формой записи на основе логики предикатов первого порядка, а запрос представляется в виде предложений, которые используют предикатные формулы и понятия естественного языка.
Предикатная модель использует два вида языковых элементов – термы и отношения, использование которых в рамках формализма логики предикатов создает основу представления запросов в виде совокупности простых предложений естественного языка. Объединение в структуре запроса нескольких простых предложений в одно сложное предложение осуществляется с использованием определительных оборотов естественного языка. Правила формирования условий определяются таким образом, что каждый последующий элемент запроса направлен на уточнение свойств термов, используемых в предыдущих элементах запроса.
Под запросом пользователя понимается подаваемая им голосовая команда или вводимый с клавиатуры текст. В соответствии с работой способа на основе грамматического анализа в структуре запроса выделяется команда (
Figure 00000041
) например: «вызвать», «увеличить», … , «показать» и предложение запроса (
Figure 00000042
), содержащее условия
Figure 00000043
. Предикатно-предметная интерпретация предложения (
Figure 00000044
) устанавливает его предметную корректность и формирует множество предикатных структур запроса (
Figure 00000045
) в предметных терминах, соответствующих условиям запроса (
Figure 00000046
). Множество предикатных структур запроса позволяет определить совокупность соответствующих объектов (
Figure 00000047
,
Figure 00000048
), а также множество связанных с ними паттернов (
Figure 00000049
).
Совокупность графических примитивов в структуре каждого паттерна определяет его графический контекст. В соответствии с этим графический контекст (
Figure 00000050
) формируемого объекта формально определяется по следующему правилу:
Figure 00000051
Графический контекст визуализируется на средствах отображения.
Заявленное изобретение поясняется при помощи фигуры 2, где представлена схема реализации способа формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области, обязательные для выполнения и опциональные этапы, такие как:
1) описание системным аналитиком, лингвистом понятийно-графического представления предметной области;
2) формирование предикатной модели запроса;
3) активация пользователем подсистемы пользовательского ввода и ввод пользователем запроса, выполнение приема и преобразования запроса пользователя в текст посредством подсистемы пользовательского ввода;
4) передача текста, полученного в результате преобразования, диалоговому модулю;
5) передача диалоговым модулем текста, прошедшего лингвистический анализ в модуль предикатной модели запроса;
6) определение структуры запроса в соответствии с предикатной моделью, передача определенной структуры запроса в диалоговый модуль;
7) формирование диалоговым модулем ответа на запрос и передача его пользователю;
8) отображение сформированного ответа на дисплее;
9) воспроизведение сформированного ответа в виде голосовой реплики посредством подсистемы генерации и воспроизведения голоса;
Предлагаемый способ в сравнении с прототипом обладает следующими преимуществами. В отличие от прототипа, в предлагаемом способе системный аналитик производит формализацию предметной области в виде фреймовой модели, описывает понятийное и графическое представление объектов отображения, производит их объединение в понятийно-графическое представление, а также формирует предикатную модель запроса, что позволяет использовать термины и понятия естественно-подобного языка, исключает возможность неправильной интерпретации структуры запроса пользователя и ошибок в описании предметной области.
Промышленная применимость.
Данный способ может быть реализована в специализированных информационных системах, что повысит эффективность их применения за счет сокращения времени формирования оперативной информации.

Claims (1)

  1. Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области, при котором: производится описание информационной системы в виде фреймовой модели знаний на основе комплекта документации на нее, формирование понятийного представления объектов отображения, формирование графического представления объектов отображения, совмещение понятийного и графического представления в виде паттернов, определение множества команд запроса на естественно-подобном языке, определение множества условий запроса на естественно-подобном языке, формирование предикатной модели запроса в виде кортежа «команда», «условие», активация подсистемы пользовательского ввода, ввод запроса, прием и преобразование запроса в текст подсистемой пользовательского ввода, передача текста, полученного в результате преобразования запроса, диалоговому модулю, передача диалоговым модулем запроса, прошедшего лингвистический анализ, в модуль предикатной модели запроса, определение структуры запроса в соответствии с предикатной моделью, передача определенной структуры запроса в диалоговый модуль, формирование диалоговым модулем ответа на запрос, передача ответа пользователю, отображение и/или воспроизведение сформированного ответа.
RU2020105210A 2020-02-04 2020-02-04 Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области RU2737598C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020105210A RU2737598C1 (ru) 2020-02-04 2020-02-04 Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020105210A RU2737598C1 (ru) 2020-02-04 2020-02-04 Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2737598C1 true RU2737598C1 (ru) 2020-12-01

Family

ID=73792675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020105210A RU2737598C1 (ru) 2020-02-04 2020-02-04 Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2737598C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2751435C1 (ru) * 2020-12-22 2021-07-13 Алексей Владимирович Зюзин Способ построения диалогового режима на естественно-подобном языке при решении автоматизированных задач управления в комплексах средств автоматизации

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2269164C2 (ru) * 2001-02-28 2006-01-27 Войс-Инсайт Система запросов на естественном языке для доступа к информационной системе
EA008675B1 (ru) * 2001-06-22 2007-06-29 Нервана, Инк. Система и способ поиска, управления, доставки и представления знаний
RU2345416C1 (ru) * 2007-05-31 2009-01-27 НАСЫПНАЯ Галина Анатольевна Способ синтеза самообучающейся аналитической вопросно-ответной системы с извлечением знаний из текстов
JP2009176168A (ja) * 2008-01-25 2009-08-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 言語処理装置、言語処理方法および言語処理プログラム並びに言語処理プログラムを記録した記録媒体
RU2530267C2 (ru) * 2012-11-28 2014-10-10 Общество с ограниченной ответственностью "Спиктуит" Способ коммуникации пользователя с информационной диалоговой системой
US10102200B2 (en) * 2016-08-25 2018-10-16 International Business Machines Corporation Predicate parses using semantic knowledge

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2269164C2 (ru) * 2001-02-28 2006-01-27 Войс-Инсайт Система запросов на естественном языке для доступа к информационной системе
EA008675B1 (ru) * 2001-06-22 2007-06-29 Нервана, Инк. Система и способ поиска, управления, доставки и представления знаний
RU2345416C1 (ru) * 2007-05-31 2009-01-27 НАСЫПНАЯ Галина Анатольевна Способ синтеза самообучающейся аналитической вопросно-ответной системы с извлечением знаний из текстов
JP2009176168A (ja) * 2008-01-25 2009-08-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 言語処理装置、言語処理方法および言語処理プログラム並びに言語処理プログラムを記録した記録媒体
RU2530267C2 (ru) * 2012-11-28 2014-10-10 Общество с ограниченной ответственностью "Спиктуит" Способ коммуникации пользователя с информационной диалоговой системой
US10102200B2 (en) * 2016-08-25 2018-10-16 International Business Machines Corporation Predicate parses using semantic knowledge

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2751435C1 (ru) * 2020-12-22 2021-07-13 Алексей Владимирович Зюзин Способ построения диалогового режима на естественно-подобном языке при решении автоматизированных задач управления в комплексах средств автоматизации

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ayanouz et al. A smart chatbot architecture based NLP and machine learning for health care assistance
US11568855B2 (en) System and method for defining dialog intents and building zero-shot intent recognition models
US9761225B2 (en) Semantic re-ranking of NLU results in conversational dialogue applications
Christensen et al. MPLUS: a probabilistic medical language understanding system
US20110010163A1 (en) Method, device, computer program and computer program product for processing linguistic data in accordance with a formalized natural language
US10579835B1 (en) Semantic pre-processing of natural language input in a virtual personal assistant
US20090326925A1 (en) Projecting syntactic information using a bottom-up pattern matching algorithm
CN110888966A (zh) 自然语言问答
US10223349B2 (en) Inducing and applying a subject-targeted context free grammar
Bruce Natural communication between person and computer
US10902342B2 (en) System and method for scoring the geographic relevance of answers in a deep question answering system based on geographic context of an input question
US20230316001A1 (en) System and method with entity type clarification for fine-grained factual knowledge retrieval
US12038955B2 (en) Method for generating query statement, electronic device and storage medium
RU2737598C1 (ru) Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области
Chen et al. Type-directed synthesis of visualizations from natural language queries
JP2023539225A (ja) 多次元データセットに対する機械学習モデルの選択と説明
EP3966744A1 (en) Multi-stream recurrent neural network transducer(s)
WO2023193442A1 (zh) 语音识别方法、装置、设备和介质
Bitter et al. Natural language processing: a prolog perspective
CN115345153A (zh) 一种基于概念网络的自然语言生成方法
Kuhn Keyword classification trees for speech understanding systems
D’Ulizia et al. A hybrid grammar-based approach to multimodal languages specification
JP2001014165A (ja) 応答生成装置、対話管理装置、応答生成方法および応答生成プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体
Daland What is computational phonology?
Ekpenyong et al. Agent-based framework for intelligent natural language interface