Автоматическое построение семантической сети для получения ответов на вопросы

Выполнен анализ модели представления данных и знаний в виде семантической сети. Обоснован ее выбор для работы с текстовой информацией. Сформулирована задача автоматической генерации семантической сети на основе произвольного текста на русском языке. Приведены исходные данные, условия и ограничения, необходимые для алгоритма построения сети. В результате анализа части речи каждого слова и порядка слов в предложении установлены семантические отношения между словами. Создан словарь лексем, с помощью которого определяются части речи слов из предложений. Выбрано множество видов вопросов, используемых в семантической сети. Количество отношений в сети регулируется за счет возможности использовать только нужные типы связей при решении конкретной задачи. При этом отношения в семантической сети могут быть самых разных типов, что делает ее универсальной моделью представления данных и знаний. Разработан алгоритм, позволяющий получать ответы на поставленные вопросы. Рассмотрены предложения, для которых автоматически построена модель семантической сети. В предложенном алгоритме семантическая сеть интерпретируется как неориентированный граф, на котором для поиска ответа на вопрос применен алгоритм поиска в ширину. Разработанные алгоритмы реализованы в программном средстве, которое автоматически строит семантическую сеть для произвольного текста. Созданное программное средство позволяет задавать вопросы и получать на них ответы на основе информации, хранящейся в семантической сети. Эксперименты показали, что построенная семантическая сеть дает правильные ответы на поставленные ей вопросы. Сеть модифицируются путем добавления и удаления из нее информации. Есть возможность выбирать сложность структуры сети в зависимости от решаемой задачи. Предложенный подход к построению и работе с сетью позволяет использовать ее для текстов на разных языках, в информационных системах с естественно-языковым интерфейсом, для решения задач классификации и поиска информации.

1. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер; 2000.

2. Рахимова Д.Р. Построение семантических отношений в машинном переводе. Вестник КазНУ им. аль-Фараби. Серия: Математика, механика и информатика. 2014;80(1):90-101.

3. Овчиева Ю.А. Семантическая сеть – перспективная платформа для системы управления знаниями. Вестник университета. 2015;3:14-16.

4. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. Москва: Физматлит; 2011.

5. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. Москва: Издательство МГУ; 2011.

6. Усталов Д.А., Созыкин А.В. Комплекс программ автоматического построения семантической сети слов. Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017;6(2):69-83.

7. Wong W. Ontology Learning from Text: A Look Back and into the Future. ACM Computing Surveys. 2012;44(4):20:1-20:36.

8. Navigli R., Ponzetto S.P. BabelNet: The Automatic Construction, Evaluation and Application of a WideCoverage Multilingual Semantic Network. Artificial Intelligence. 2012;193:217-250.

9. Bouziane A., Bouchiha D., Doumi N., Malki M. Question Answering Systems: Survey and Trends. Procedia Computer Science. 2015;73:366-375.

10. Серебряная Л.В., Потараев В.В. Методы классификации текстовой информации на основе искусственной нейронной и семантической сетей. Информатика. 2016;52(4):95-103.