Разработка моделей и алгоритмов для поддержки принятия решений о выборе интеллектуальных систем обработки естественно-языковой информации
Номер договора: 20-37-90083\20
Тема: "Разработка моделей и алгоритмов для поддержки принятия решений о выборе интеллектуальных систем обработки естественно-языковой информации"
Приоритет Стратегии: Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта
Период выполнения: 01.09.2020 - 01.09.2022
Плановое финансирование проекта: 1 200 000.00
Получатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Индустриальный партнер: -
Ключевые слова: поддержка принятия решений, системы искусственного интеллекта, обработка естественно-языковой информации, анализ текстов, коммуникативные функции, модуль нечеткого вывода
Цель проекта: обеспечить выбор интеллектуальных систем обработки естественно-языковой информации, наиболее эффективно выполняющих функции анализа текстов и коммуникативные функции
Основные результаты проекта:
За два этапа реализации проекта получены следующие важнейшие результаты:
- разработаны модели для оценки эффективности функционирования интеллектуальных систем обработки естественно-языковой информации;
- разработаны алгоритмы настройки модулей нечеткого вывода, служащих для оценки эффективности обработки естественно-языковой информации;
- разработан алгоритм поддержки принятия решений о выборе интеллектуальных систем обработки естественно-языковой информации (диалоговых систем) для выполнения коммуникативных функций;
- в программной среде Matlab создана компьютерная модель, предназначенная для оценивания эффективности функционирования диалоговой системы; с использованием данной модели проведены экспериментальные исследования.
Методы и подходы, использованные при реализации проекта
1. Для оценки эффективности функционирования диалоговой системы обосновано использование частных показателей, характеризующих точность, лаконичность и полноту ответов на заданные вопросы. Предложены оригинальные модели для вычисления этих показателей как доли реплик с искомой информацией, доли реплик только с искомой информацией и доли реплик только с полной искомой информацией. Значение обобщенного показателя эффективности функционирования диалоговой системы предложено вычислять на основе применения нечеткого вывода с учетом значений частных показателей.
2. Разработан алгоритм поддержки принятия решений о выборе диалоговой системы, который отличается применением нечеткого вывода для оценивания эффективности выполнения системой коммуникативных функций. Алгоритм предусматривает выполнение процедур выявления видов ответных реплик, вычисления значений частных показателей, фаззификации, агрегирования, дефаззификации и вывода результирующего значения обобщенного показателя эффективности. Необходимые для выполнения данного алгоритма конкретные значения параметров функций принадлежности и индивидуальных выводов нечетких правил предложено вычислять на основе применения нейросетевого подхода.
3. Разработан алгоритм нейросетевой настройки параметров нечеткого вывода, выполняемого для вычисления обобщенного показателя эффективности функционирования диалоговой системы. Новизна алгоритма заключается в выполнении процедур создания обучающей выборки и последующей настройки нечеткой нейронной сети. Строки обучающей выборки содержат данные о значениях частных показателей эффективности и субъективных оценках полезности диалогов, проведенных с вопросно-ответной системой. Решение о завершении нейросетевой настройки параметров нечеткого вывода принимается на основе вычисления и анализа текущей ошибки обучения.
4. На основе применения вышеуказанных алгоритмов в программной среде Matlab с помощью специальных наборов инструментов Fuzzy Logic Toolbox и Neural Network Toolbox создана компьютерная модель, предназначенная для оценивания эффективности функционирования диалоговой системы. Проведены экспериментальные исследования с применением данной модели. Результаты экспериментов показали, что эффективность функционирования диалоговых систем зависит от тематики диалогов и набора подобранных вопросов. Экспериментально выявлено недостаточное отслеживание контекста и истории ведения диалога исследуемыми виртуальными ассистентами. В результате значения обобщенного показателя эффективности изменялись в пределах от 0,395 до 0,912 в зависимости от тематики диалогов и набора подобранных вопросов. Полученные экспериментальные результаты могут быть использованы в целях совершенствования функционирования диалоговых систем.
Нашли ошибку? Выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Сообщение об ошибке автоматически отправится в редакцию.