2.1.2. Основные классы систем общения с эвм, включающие в свой состав ея-системы

В зависимости от назначения прикладных систем, в состав которых входят конкретные реализации ЕЯ-систем, задачи, решаемые отдельными функциональными компонентами (как по постановке, так и по методам решения), могут в значительной степени варьироваться. Исходя из этого, а также с учетом истории развития ЕЯ-систем, различают следующие (23) основные классы систем общения с ЭВМ, включающие в свой состав ЕЯ-системы:

• интеллектуальные вопросно-ответные системы, в том числе:

информационно-поисковые системы;

- системы общения с базами данных;

- диалоговые системы решения задач;

- интеллектуальные хранилища и цифровые библиотеки;

• системы обработки связных текстов (речи), в том числе:

- системы реферирования ЕЯ информации;

- системы сравнения (классификации) ЕЯ информации;

- системы кластеризаци ЕЯ информации;

• - системы распознавания речи, в том числе:

- средства голосового ввода, управления;

- системы распознавания слитной речи;

• системы синтеза, в том числе:

- системы синтеза речи;

- системы клонирования голоса;

- системы синтеза текста;

- системы синтеза видеоряда по тексту;

• системы понимания речи, текста;

• системы машинного перевода;

• интегральные роботы.

(24) Интеллектуальность приложений на основе ЕЯ-систем определяется функциональными возможностями включенных в них ЕЯ-систем, и в первую очередь, использованием верхних уровней представления лингвистической информации – семантики и прагматики

Исторически (26) ЕЯ-системы происходят от информационно-поисковых систем, с одной стороны, и систем машинного перевода – с другой. Поэтому на начальном этапе ЕЯ-системы представляли собой макеты информационно-поисковых систем, демонстрирующие принципиальную возможность ввода данных (фактов) и обработки запросов на естественном языке. Такие системы часто (25) назывались интеллектуальными вопросно-ответными системами. Название можно, по-видимому, объяснить стремлением их разработчиков подчеркнуть, что в отличие от обычных информационно-поисковых систем и систем машинного перевода того времени в данных системах широко используются концепции, выработанные в исследованиях по искусственному интеллекту.

Основное внимание при разработке интеллектуальных вопросно-ответных систем уделялось не столько возможностям их практического использования в реальных задачах, сколько развитию моделей и методов, позволяющих (27) осуществлять перевод ЕЯ высказываний, относящихся к узким и заранее фиксированным предметным областям, в формальное представление, а также обратный перевод. Накопленный опыт разработки интеллектуальных вопросно-ответных систем позволил, с одной стороны, углубить понимание процесса ЕЯ общения и, следовательно, поставить новые проблемы (в том числе и специфичные для общения в различных классах проблемных областей), требующие дальнейшей проработки, а с другой – оценить перспективы практического применения ЕЯ-систем.

Первые предпосылки для практического использования ЕЯ-систем создало появление баз данных (БД). В связи с этим возникла проблема (29) обеспечения доступа к информации, хранящейся в БД, широкому классу неподготовленных пользователей, к которым относят специалистов в той или иной предметной области, как правило, не обладающих знаниями о логической структуре БД, о системе представления информации в БД и не умеющих пользоваться формализованными языками запросов. Для решения этой проблемы стали создаваться (28) системы общения с базами данных, основная задача которых (в простейшем случае) заключается в (30) выполнении перевода запросов неподготовленных конечных пользователей с ЕЯ на формализованные языки запросов к БД.

(31) Диалоговые системы решения задач в отличие от систем общения с БД берут на себя не только функции ЕЯ доступа к БД, но и (32) функции интеллектуального монитора, обеспечивающего решение заранее определенных классов задач (например, планирование путешествий, боевых операций, составление контрактов и т. п.). В этом случае разбиение задач на подзадачи и распределение ролей между участниками, т. е. определение, кто из участников (пользователь или система) решает ту, или иную подзадачу, осуществляется не пользователем (как в случае применения систем общения с БД), а диалоговой системой.

Решение подзадач, порученных системе, может осуществляться как на основе использования собственных знаний и механизмов вывода, так и в результате обращения к прикладным программам и пакетам, не входящим в состав ЕЯ-системы. (33) Основным направлением практического использования ЕЯ-систем данного класса является реализация ЕЯ общения с экспертными системами.

Развитием всех перечисленных классов ЕЯ-систем можно считать (34) интеллектуальные хранилища и цифровые библиотеки. Дело в том, что сами хранилища становятся все более интеллектуальными, и снабжаются (35) специальными средствами адаптации к пользователю, а также (36) аналитическими средствами для увеличения возможностей пользователя, например, автоматического реферирования текста, автоматического сравнения и классификации текстов. Последнее очень важно в связи с возрастанием объемов хранимой в цифровом виде текстовой информации и уменьшением ресурсов, направленных на упорядочение хранимой информации. В связи с этим, автоматическая классификация поступившего в библиотеку нового текста, снабжение выходных данных, относящихся к этому тексту, автоматически сформированным рефератом, являются очень полезными опциями интеллектуального хранилища.

Возникновение (37) систем обработки связных текстов, обусловлено (38) возрастанием объема хранимой в ЭВМ текстовой информации (газетные статьи, информационные сообщения, патенты и т. п.) и (39) необходимостью извлечения из нее разнообразных сведений (например, о структуре некоторых объектов, о действующих лицах некоторых событий, о мотивах их поступков и т. д.).

В системах (40) контекстного машинного перевода, в отличие от систем фразового перевода, (41) необходимо понимание смысла всего текста в целом (в отличие от анализа семантики отдельного предложения в системах фразового перевода). Поэтому, (42) системы контекстного перевода используют в качестве подсистем системы понимания и синтеза текстов и синтезируют текст на выходном языке на основе смысловой схемы, полученной в результате анализа текста на входном языке.

Наконец, (43) интегральные роботы (44) включают в себя средства ЕЯ общения (в том числе – диалога), но также (45) содержат подсистемы распознавания образов, навигации и управления движением. Несмотря на то, что средства ЕЯ общения современных интегральных роботов не очень интеллектуальны, чаще всего это средства голосового управления и простого воспроизведения нескольких заранее подготовленных фраз, они ближе всего подходят в ряду человеко-машинных систем к человеку, так как наделены возможностью интегрального использования различных сенсорных и эффекторных систем. А потому, по необходимости они должны (46) использовать модель мира (семантические представления), что неявно предполагалось при рассмотрении систем понимания речи и текстов, и систем контекстного перевода.

Каждый из классов ЕЯ-систем обладает специфическими особенностями, которые хорошо заметны при рассмотрении характера задач, решаемых основными (47) функциональными компонентами этих систем.