Аннотация Статья посвящена решению проблемы согласования пользовательской 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.
Было установлено, что для решения обозначенной проблемы, необходимо найти "правила соответствия"между понятиями онтологии программной системы и онтологии пользовательских задач [4]. То есть виртуальному помощнику необходимо говорить на языке пользователя, а именно, осуществлять перевод информации с онтологии программной системы на онтологию конкретного пользователя (групп пользователей).
Сходным решением является технология, применяемая в чат-ботах (роботсобеседник), которая называется отзеркаливанием. Она заключается в перефразировании тех выражений, которые употребляет пользователь. Чатбот отвечает на фразу собеседника подобной фразой, несколько измененной в соответствии с контекстом диалога. Таким образом, у пользователя создается ощущение, что его собеседник мыслит и ощущает так же, как он сам, что создает эмпатию. Однако, употребление только перефразированных выражений не может нести новую информацию. А в процессе диалога с виртуальным собеседником пользователю должна быть предоставлена новая информация, которая могла бы сподвигнуть его к совершению действий, например, покупке чего-либо. Причем новая информация должна быть представлена в том же стиле и при помощи такой же лексики, которую 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 онтологии 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 прагматика - 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 семантики 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, взрослый и пожилой) и по роду деятельности. Для каждой группы пользователей лексика задается при помощи онтологии, соответствующей именно этой группе, и словаря сленговых выражений, характерных для их профессиональной деятельности. При порождении фразы учитывается тип пользователя, тем самым создается контекст общения, комфортный для пользователя. Это происходит за счет того, что лексика и способ ее употребления подбираются так, чтобы они были привычны пользователю. Проанализировав профиль человека, с которым происходит общение, можно получить информацию о его возрасте, деятельности и интересах, и далее сделать вывод о необходимости использования той или иной лексики и подобрать характеристики 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 лексики. При порождении фразы, имеющей заданную тональность, подбираются соответствующие синонимы. 2. Стиль фразы определяется классом пользователей, к которому принадлежит собеседник. В соответствии с стилем выбираются нужная лексика, 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 состоит 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 согласования пользовательской и программной онтологии и значительно повысить эффективность обмена знаниями между клиентом и виртуальным помощником. Виртуальный помощник при построении фразы учитывает не только модель ситуации, но и набор характеристик пользователя, с которым происходит общение, что гарантирует понимание сторон и увеличивает доверие к помощнику. Список литературы 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 взаимодействия человека и компьютера (онтологии и пресуппозиции) // Философия науки. 2012. № 4. С. 20-35. 5. Frege, G. U¨ber Sinn und Вedeutung / Zeitschrift fu¨r 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.
Polina Sazonova 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 pragramtics 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.