CC BY
26
Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 2(18). C. 76-80. ISSN 2079-6641
DOI: 10.18454/2079-6641-2017-18-2-76-80
ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УДК 004
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЯ ДЛЯ ГИБРИДНОЙ ВОПРОСНО-ОТВЕТНОЙ
СИСТЕМЫ
А. С. Вальчук
Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга, 683032, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4 E-mail: valchukos@kamgu.ru
В работе предложена и реализована, в виде математической модели и программного комплекса, концепция использования коэффициентов ценности, для ранжирования ответов в универсальных гибридных вопросно-ответных системах, которая позволит повысить эффективность их работы.
Ключевые слова: алгоритм ранжирования ответов, гибридные вопросно-ответные системы, коэффициенты ценности ответов
@ Вальчук A. С., 2017 INFORMATION AND COMPUTER TECHNOLOGIES
MSC 68U35
DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL MODEL OF AUTOMATIC KNOWLEDGE EXTRACTION FOR A HYBRID QUESTION-ANSWER SYSTEM
A. S. Valchuk
Vitus Bering Kamchatka State University, 683032, Petropavlovsk-Kamchatsky, Pogranichnaya st., 4, Russia E-mail: valchukos@kamgu.ru
The paper proposes and implements, in the form of a mathematical model and software package, the concept of using value coefficients, for ranging answers in universal hybrid question-answer systems, which will improve the efficiency of their work.
Keywords: algorithm for ranging answers, hybrid question-answer systems, coefficient of value of answers.
© Valchuk A.S., 2017
Введение
В процессе поиска ответа на вопросы в интернете человеку приходится отсеивать большие объемы лишней информации[1,2]. Автоматические интеллектуальные вопросно-ответные системы, стараются отвечать на естественном языке, но ещё далеки от совершенства[3,4,5]. Анализ же наиболее известных гибридных вопросно-ответных систем (ГВОС)[6], к которым можно отнести форумы [8] и различные виды интернет-чатов показал, что практически все они или не имеют каких-либо серьезных механизмов ранжирования и дополнительной обработки ответов, или слишком сложны и специализированны и не подходят для использования их алгоритмов в универсальных системах [7]. Обычно пользователям просто пересылаются ответы других участников в соответствии с датой их поступления в систему. Наиболее ценный и полезный ответ от наиболее компетентного специалиста может оказаться в самом низу длинного списка и остаться незамеченным. Для решения этой проблемы и улучшения качества работы ГВОС в нашей работе предлагается использовать специальный алгоритм ранжирования ответов. Он сможет учитывать, как мнение большинства по каждому вопросу, так и компетентность каждого отдельного пользователя и автоматически находить наилучший баланс между ними.
Постановка задачи и метод решения
Для решения обозначенной проблемы была разработана концепция коэффициентов ценности ответов. То есть список ответов предлагается ранжировать в соответствии с коэффициентом ценности вычисляемым для каждого из них. Это позволит легче и быстрее находить пользователям нужную и более качественную информацию. Целью работы стала разработка математической модели автоматического извлечения знания, и программы ГВОС, реализующих идею использования коэффициентов ценности ответов. Такая программа позволит оценить и оптимизировать целевую функцию, используя данные о её работе в реальных условиях.
В упрощенном виде коэффициент ценности Kp ответа (i) вычисляется по формуле:
IReit (г) ILev(i)( j)
Kp(l) = ~RdW,Rel (l) = N (i) '
где IReit(i) - сумма рейтингов (уровней) автора ответа по категориям (i) соответствующим данному вопросу(рейтинг пользователя напрямую зависит от общего качества генерируемых им ответов, то есть от их оценок другими людьми), Rel(i) - коэффициент релевантности ответа, N (i) - количество ответов по вопросу , ILev(i)(j) - сумма расстояний Левенштейна ответа (i) до остальных ответов j) по данному вопросу.
Расстояние Левенштейна [9] определяется как минимальное количество операций вставки одного символа, удаления одного символа и замены одного символа на другой, необходимых для превращения одной строки в другую. Этот коэффициент показывает насколько похожи между собой два ответа, а их сумма дает представление о том насколько конкретный ответ (i) похож на все остальные. Насколько он релевантен некому "общему мнению"пользователей, ответивших на вопрос (i).
В процессе практического использования системы ценность той или иной составляющей коэффициента будет меняться. Для того, чтобы иметь возможность в
ISSN 2079-6641
Вальчук А. С.
Kw- показатель качества работы
системы
ш
0
I-
01 ш
I-
о о с; и
150 100 50 О
-50 0
(1 л )1) 41 )1) Ы III Ж
•Kw- показатель качества работы системы
Число положительных оценок
Рисунок. График Kw. Показатель эффективности системы.
соответствии с практическими данными подстраивать систему , (для ее более эффективной работы) в алгоритм были введены два регулятора:
T(reit) - произвольная величина (периодически изменяющая значение (в автоматическом режиме или по указанию оператора) для корректировки ценности рейтинга пользователя;
T(rel) - произвольная величина для корректировки ценности релевантности ответа.
Получаем:
£ Reit (к) * T (reit)
Kp(t)-
Rel (i) * T (rel)
Для оценки качества работы системы, был введен новый индикатор (показатель) Км. По динамике его изменения можно судить о необходимости корректировки системы или о результатах воздействия на неё. Например - изменения регулирующих коэффициентов, числа пользователей, и т.д..
Kw
N (stars) N (o)
где N (0) - общее число ответов по всем вопросам на данный момент, N (stars) - общее число оценок (звезд) по всем вопросам на данный момент.
Заключение
В результате проделанной, на данный момент, работы были выделены объекты, предметы и гипотезы исследования. Разработана целевая функция для нахождения коэффициентов ценности и ранжирования ответов. Написана программа ГВОС (web-приложение) [10,11], реализующая целевую функцию ранжирования ответов и проведены её тестовые испытания с реальными пользователями для проверки и улучшения работы целевой функции.
Список литературы
[1] Шокин Ю. И., Барахнин В. Б., Федотов А. М., Проблемы поиска информации, Новосибирск: Наука, Новосибирск, 2010, 134 с. [Shokin Ju.I., Barahnin V. B., Fedotov A.M. Problemy poiska informacii. Novosibirsk: Nauka, 2010. 134 ].
[2] Воскресенский А. Л., Хахалин Г. К., "Формирование запросов к поисковой машине для извлечения знаний из Интернета", Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии, Тр. Междунар. конференции "Диалог 2005", Наука, М., 2005, 86-91. [Voskresenskij A. L., Hahalin G. K. Formirovanie zaprosov k poiskovoj mashine dlja izvlechenija znanij iz Interneta. Komp'juternaja lingvistika i intellektual'nye tehnologii. Tr. Mezhdunar. konferencii "Dialog 2005". Moskva. Nauka, 2005. 86-91. ].
[3] Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф., Базы знаний интеллектуальных систем, 2000. [Gavrilova T. A., Horoshevskij V. F. Bazy znanij intellektual'nyh sistem, 2000. ].
[4] Тихомиров И. А., "Вопросно-ответный поиск в интеллектуальной поисковой системе Exactus", Труды четвертого российского семинара по оценке методов информационного поиска РО-МИП, 2006, 80-85.. [Tihomirov I.A. Voprosno-otvetnyj poisk v intellektual'noj poiskovoj sisteme Exactus. Trudy chetvertogo rossijskogo seminara po ocenke metodov informacionnogo poiska ROMIP. 2006. 80-85. ].
[5] Соловьёв А. А., Пескова О. В., "Построение вопросно-ответной системы для русского языка: модуль анализа вопросов", Новые информационные технологии в автоматизированных системах, 13 (2010). [Solov'jov A.A., Peskova O. V. Postroenie voprosno-otvetnoj sistemy dlja russkogo jazyka: modul' analiza voprosov. Novye informacionnye tehnologii v avtomatizirovannyh sistemah. 2010. vol. 13 ].
[6] Венда В. Ф., Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика, 1990. [Venda V. F. Sistemy gibridnogo intellekta: Jevoljucija, psihologija, informatika. 1990 ].
[7] Колесников А. В., Кириков И. А., Листопад С. В., Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор, ИПИ РАН, М., 2014. [Kolesnikov A. V., Kirikov I. A., Listopad S. V. Gibridnye intellektual'nye sistemy s samoorganizaciej: koordinacija, soglasovannost', spor. Moskva. IPI RAN, 2014. ].
[8] Селютин А. А., "Форум как жанр виртуального общения", Вестник Челябинского государственного университета, 9 (2008). [Seljutin A.A. Forum kak zhanr virtual'nogo obshhenija. Vestnik Cheljabinskogo gosudarstvennogo universiteta. 2008. vol. 9. ].
[9] Левенштейн В. И., "Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов", Доклады Академий Наук СССР, 1965, 845-848. [Levenshtejn V. I. Dvoichnye kody s ispravleniem vypadenij, vstavok i zameshhenij simvolov. Doklady Akademij Nauk SSSR. 1965. 845-848 ].
[10] Бенедетти Р., Изучаем работу с jQuery, Издательский дом "Питер", 2012. [Benedetti R. Izuchaem rabotu s jQuery. Spb.: Izdatel'skij dom "Piter 2012. ].
[11] Нестеренко С. О., Технологии создания веб-сайтов, 2013. [Nesterenko S.O. Tehnologii sozdanija veb-sajtov. 2013. ].
Список литературы (ГОСТ)
[1] Шокин Ю. И., Барахнин В. Б., Федотов А. М. Проблемы поиска информации. Новосибирск: Наука, 2010. 134 с.
[2] Воскресенский А. Л., Хахалин Г. К. Формирование запросов к поисковой машине для извлечения знаний из Интернета. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии // Тр. Междунар. конференции "Диалог 2005". М.: Наука, 2005. С. 86-91.
[3] Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем, 2000.
[4] Тихомиров И. А. Вопросно-ответный поиск в интеллектуальной поисковой системе Ехас1:и8 // Труды четвертого российского семинара по оценке методов информационного поиска РОМИП. 2006. С. 80-85.
[5] Соловьёв А. А., Пескова О. В. Построение вопросно-ответной системы для русского языка: модуль анализа вопросов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2010. Т. 13.
ISSN 2079-6641
Вальчук А. С.
[6] Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. 1990
[7] Колесников А. В., Кириков И. А., Листопад С. В. Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор. М.: ИПИ РАН, 2014.
[8] Селютин А. А. Форум как жанр виртуального общения // Вестник Челябинского государственного университета. 2008. T. 9.
[9] Левенштейн В. И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады Академий Наук СССР. 1965. C. 845-848
[10] Бенедетти Р. Изучаем работу с jQuery. Спб.: Издательский дом "Питер 2012.
[11] Нестеренко С. О. Технологии создания веб-сайтов. 2013.
Для цитирования: Вальчук A. С. Разработка математической модели для гибридной вопросно-ответной системы // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 2(18). C. 76-80. DOI: 10.18454/20796641-2017-18-2-76-80
For citation: Valchuk A. S. Development of a mathematical model for a hybrid question-answer system, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2017, 18: 2, 76-80. DOI: 10.18454/2079-6641-2017-18-2-7680
Поступила в редакцию / Original article submitted: 07.06.2017
