=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1197/paper30
|storemode=property
|title=Автоматическое порождение фраз естественного языка по OWL-модели, семантике и прагматике
(Automatic Natural Language Generation Using an OWL Model, Semantics and Pragmatics)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1197/paper30.pdf
|volume=Vol-1197
|dblpUrl=https://dblp.org/rec/conf/aist/Sazonova14
}}
==Автоматическое порождение фраз естественного языка по OWL-модели, семантике и прагматике
(Automatic Natural Language Generation Using an OWL Model, Semantics and Pragmatics)==
https://ceur-ws.org/Vol-1197/paper30.pdf
Автоматическое порождение фраз
естественного языка по OWL-модели,
семантике и прагматике
Полина Сазонова
Новосибирский Государственный Университет, Новосибирск, Россия
psazonova@gmail.com
Аннотация Статья посвящена решению проблемы согласования поль-
зовательской и программной онтологии. В ходе работы отработаны
алгоритмы порождения фраз естественного языка по OWL-модели,
семантике и прагматие. Данное решение можно использовать для
повышения эффективности общения пользователей с виртуальными
консультантами на сайтах, специализирующихся на продаже товаров
и услуг.
Ключевые слова: онтология, OWL, virtual assistant, прагматика,
семантика, NLP.
1 Введение
В настоящее время стремительно растет количество задач, связанных с
обработкой данных, решаемых с помощью онтологий. Онтологии использу-
ются в теоретических исследованиях и практических разработках. По опре-
делению, формальная онтология предметной области представляет собой
пару , где σ - это множество ключевых понятий, а S - множество ана-
литических предложений, описывающих смысл данных ключевых понятий
[1]. Предложение называется аналитическим, если его значение истинности
зависит только от смысла понятий, содержащихся в этом утверждении [2][3].
Онтологии применяются для построения интеллектуальных и эксперт-
ных систем. В настоящее время среди компаний, реализующих свои товары
через Интеренет, стало популярным использование виртуальных помощни-
ков (virtual assistant). Их задачей является консультирование клиентов по
вопросам, связанных с продаваемыми товарами, оказание помощи в выборе
продукта, а в некоторых случаях и поддержание разговора на общие темы.
Виртуальный помощник ежедневно общается с разными людьми. Каж-
дый потребитель (точнее, группа потребителей) имеют свое представление
о предметной области и часто используют свою специфичную лексику. Пой-
мут ли друг друга клиент и виртуальный помощник? Что следует делать,
чтобы достигать наибольшего понимания? Здесь мы имеем проблему согла-
сования программной и пользовательской онтологий [4]. В данной работе
решается задача согласования этих двух онтологий для случая общения
клиента и виртуального помощника.
192
Было установлено, что для решения обозначенной проблемы, необходи-
мо найти "правила соответствия"между понятиями онтологии программной
системы и онтологии пользовательских задач [4]. То есть виртуальному по-
мощнику необходимо говорить на языке пользователя, а именно, осуществ-
лять перевод информации с онтологии программной системы на онтологию
конкретного пользователя (групп пользователей).
Сходным решением является технология, применяемая в чат-ботах (робот-
собеседник), которая называется отзеркаливанием. Она заключается в пе-
рефразировании тех выражений, которые употребляет пользователь. Чат-
бот отвечает на фразу собеседника подобной фразой, несколько измененной
в соответствии с контекстом диалога. Таким образом, у пользователя со-
здается ощущение, что его собеседник мыслит и ощущает так же, как он
сам, что создает эмпатию. Однако, употребление только перефразирован-
ных выражений не может нести новую информацию. А в процессе диало-
га с виртуальным собеседником пользователю должна быть предоставлена
новая информация, которая могла бы сподвигнуть его к совершению дей-
ствий, например, покупке чего-либо. Причем новая информация должна
быть представлена в том же стиле и при помощи такой же лексики, кото-
рую употребляет пользователь.
2 Разработка программной системы, осуществляющей
порождение фразы естественного языка по модели,
написанной на языке OWL
Решение проблемы согласования онтологий заключается в разработке
такого виртуального помощника, который сможет использовать "правила
соответствия"между понятиями онтологии программной системы и онтоло-
гии пользовательских задач.
Такая программная система порождает фразы естественного языка в
полуавтоматическом режиме на основе семантики и прагматики. Понятие
прагматики определяется с использованием подхода Фреге [5], где прагма-
тика - это соответствие между синтаксисом и семантикой. В соответствии
с этим подходом одна и та же семантика может выражаться при помощи
разного синтаксиса. Вид используемого синтаксиса для заданной семанти-
ки зависит от пользователя, с которым происходит общение. Например, при
общении с пожилыми людьми и с подростками семантически одинаковое
выражение будет иметь различное синтаксическое воплощение.
В данной работе семантика для порождения фразы задается OWL-моделью.
Прагматика задается следующим образом. Мы делим пользователей на
группы по половому признаку, возрастным категориям (молодежь, взрос-
лый и пожилой) и по роду деятельности. Для каждой группы пользовате-
лей лексика задается при помощи онтологии, соответствующей именно этой
группе, и словаря сленговых выражений, характерных для их профессио-
нальной деятельности. При порождении фразы учитывается тип пользова-
теля, тем самым создается контекст общения, комфортный для пользова-
193
теля. Это происходит за счет того, что лексика и способ ее употребления
подбираются так, чтобы они были привычны пользователю. Проанализиро-
вав профиль человека, с которым происходит общение, можно получить ин-
формацию о его возрасте, деятельности и интересах, и далее сделать вывод
о необходимости использования той или иной лексики и подобрать харак-
теристики будущей фразы (её тональность и стиль). Программная система
в процессе общения относит пользователя, с которым она ведет диалог, к
определенной группе, и начинает использовать онтологии, соответствующие
данной группе. Фраза строится на основе харктеристик тональности фразы
и её стиля.
1. Тональность фразы задается наличием эмоционально окрашенной лек-
сики. При порождении фразы, имеющей заданную тональность, подби-
раются соответствующие синонимы.
2. Стиль фразы определяется классом пользователей, к которому принад-
лежит собеседник. В соответствии с стилем выбираются нужная лекси-
ка, задаваемая соответствующей онтологией.
Построение фразы происходит на основе шаблонов с использованием
принципов порождающей грамматики Хомского [6]. Каждое предложение
состоит из именной группы и группы сказуемого. Именная группа состо-
ит из определителя и определяемого, где определитель может опускаться.
Группы могут содержать в себе прилагательные, наречия и т.д.
Согласование слов в предложении осуществляется за счет использования
сторонних морфологических библиотек.
3 Заключение
В рамках данной работы были разработаны методы порождения фраз
естественного языка по заданной OWL-модели, определяющей семантику
фразы, и заданной прагматике фразы. Разработана программная система,
реализующая данные методы.
Используя вышеописанный подход, можно решить проблему согласова-
ния пользовательской и программной онтологии и значительно повысить
эффективность обмена знаниями между клиентом и виртуальным помощ-
ником. Виртуальный помощник при построении фразы учитывает не только
модель ситуации, но и набор характеристик пользователя, с которым про-
исходит общение, что гарантирует понимание сторон и увеличивает доверие
к помощнику.
Список литературы
1. Пальчунов, Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии I:
Теоретико-модельная формализация онтологии и рефлексии. // Философия на-
уки. 2006. № 4 (31). С. 86-114.
194
2. Carnap, R. Meaning and Necessity. // A Study in Semantics and Modal Logic.
1956.
3. Пальчунов, Д. Е. Решение задачи поиска информации на основе онтологий. //
Бизнес-информатика. 2008. № 1. С. 3-13.
4. Пальчунов, Д. Е., Целищев , B. B. Проблема извлечения знаний в системе взаи-
модействия человека и компьютера (онтологии и пресуппозиции) // Философия
науки. 2012. № 4. С. 20-35.
5. Frege, G. Über Sinn und Вedeutung / Zeitschrift für Philosophie und philosophische
Kritik. s. 25–50. 1892.
6. Chomsky, N. Syntatic Structures — Berlin: Mouton de Gruyter, 2002, Р. 119.
7. Пальчунов, Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии. Ч.2.
Онтологии и формализация понятий. //Философия науки. 2008. № 2(37). C. 62–
99.
195
Automatic Natural Language Generation Using
an OWL Model, Semantics and Pragmatics
Polina Sazonova
Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russia
psazonova@gmail.com
Abstract. This paper is focused on the problem of agreement between
the ontology of a user and of a computer program. The natural language
generation algorithms which use an OWL model, semantics and pra-
gramtics have been studied. The present solution can be used to increase
the interaction efficency between users and virtual assistants on websites
specialized on selling goods and services.
Keywords: ontology, OWL, virtual assistant, pragratics, semantics, NLP.
196