Сулейманов Д. Ш., Аюпов М. М

Вид материала

Задача

Содержание Вопрос: «Расскажите о роли рек в истории возникновения и развития Российского государства» (О.В. Крылова

Подобный материал:

• Ахмад сулейманов топонимия чечни, 14492.16kb.
• -, 388.72kb.
• О. С. Попова- ответственный секретарь > С. М. Сулейманов > К. Х. Папуниди, 51.84kb.
• Библиографический указатель книг, поступивших в библиотеку, 172.52kb.
• Содержание, 53.55kb.
• Формулярный комитет доклад «Здравоохранение в России 2010» ньюдиамед москва, 2011, 7888.7kb.
• «Обеспечение доступности населения к региональным авиационным перевозкам», состоявшегося, 943.31kb.

Сулейманов Д.Ш., Аюпов М.М.

НИИ «Прикладная семиотика» АН РТ

Казань, Россия

dvdt.slt@gmail.com, madehur@mail.ru


К РАЗРАБОТКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА
ДЛЯ ВОПРОСНО-ОТВЕТНОЙ СРЕДЫ


Как известно, современные тестирующие программы, главным образом, реализуют анализ ответов множественного (выборочного) типа и обладают слабым диагностическим арсеналом. Одним из действенных путей повышения качества обучения является использование интеллектуальных агентов (ИА) в подсистеме контроля ответа обучаемого [1]. Создание программных средств, обеспечивающих возможность ввода ответов на естественном языке (ЕЯ),
без предварительных ограничений на форму и объем, и возможность семантического анализа ответа с целью получения широкого набора характеристик полноты и точности ответа, является ощутимым продвижением в направлении повышения эффективности анализа ответа обучаемого.

В докладе раскрываются особенности вопросно-ответной среды, которая в отличие от произвольной диалоговой ситуации, имеет специфику, благодаря которой можно ставить задачу построения интеллектуального агента, осуществляющего эффективный семантический анализ ответов обучаемого и подготавливающего широкий набор характеристик для управления процессом обучения [1]. Отчасти, специфика вопросно-ответной среды заключается в том,
что заданный вопрос естественным образом накладывает определенные ограничения как на форму ответа, так и на его содержание, создавая ситуацию ожидания входного текста, максимально приближенного
к сформулированному преподавателем при обучении.
Естественно ожидать, что обучаемый максимально точно отвечает
на вопрос, чтобы продемонстрировать свои знания по предмету.
Задача анализа ответа заключается в проверке корректности ответа обучаемого, т.е. соответствия его ожидаемому по заданному вопросу.

Одним из способов установления соответствия между вопросами
и ответными текстами является принцип типизации вопросов
и соответствующая классификация ответных текстов с целью разработки специальных смысловых конструкций, называемых индивидуальными концептуальными грамматиками (ИКГ).
ИКГ практически представляет собой синтаксические конструкции семантики ответных текстов определенных классов ответов.

Далее на примере ответа класса «Описание», являющегося одним из значений вопроса типа IV, демонстрируется процесс канонизации ответов, т.е. получения формального представления ответа обучаемого, проверяемого на семантическую корректность.

Вопросы, относящиеся к типу IV, требуют раскрытия в ответе произвольной комбинации типовых отношений (ТО) и/или составных отношений (СО) одного фактора [1].

Вопрос: «Расскажите о роли рек в истории возникновения
и развития Российского государства» (О.В. Крылова. Физическая география, 6 класс).

Ответ: «По рекам проходили торговые пути. В России реки служили не только летними, но и зимними ледяными дорогами.
В истории формирования Российского государства реки служили главными путями освоения новых земель».

В ответе ожидается раскрытие отношений понятия «река»
с такими понятиями как «торговые пути», «дороги», «пути»,
«новые земли»: «по рекам проходили торговые пути», «реки служили летними и зимними дорогами», «реки служили путями освоения новых земель». В предложении «по рекам проходили торговые пути» раскрывается ТО СОСТАВ, где «река» – SS (SS – главное понятие), «торговые пути» – SO₁ (SO – понятие, состоящее в некотором определенном отношении с SS), проходили – R_OS1 (ROS – концептула, отражающая отношение SO к SS). Формализованное представление имеет вид: SS  R_OS1  SO₁. Концептулой названа семантическая роль, которую играет та или иная лексема в тексте ответа.
Определенное сочетание концептул составляет глубинный смысл
ответа [1].

В предложении «реки служили летними и зимними дорогами» также раскрывается ТО СОСТАВ, где «дороги» – SO₂, «служили» – R_SO2. Формализованное представление имеет вид: SS  R_SO2  SO₂.

В предложении «реки служили путями освоения новых земель» раскрывается СО ФУНКЦИЯ «служили» – R_A (отношение перед аргументом) «путями» – SA (понятие-аргумент), «освоения земель» – LI_SA0. Здесь LI_SA – концептула, отражающая роль интервальной лексемы при SA. Формализованное представление имеет вид: SS  R_A  SA  LI_SA.

Таким образом, канонизированное представление ответа имеет вид <Состав: SS  R_OS1  SO₁> <Состав: SS  R_SO2  SO₂>
<Функция: SS  R_A  SA  LI_SA>. В дальнейшем эта последовательность концептул анализируется семантическим интерпретатором
с привлечением ИКГ соответствующих классов ответов «Состав»
и «Функция».

В заключение описывается схема функционирования лингвистического процессора вопросно-ответных текстов на ЕЯ. Лингвистический процессор, осуществляющий семантический анализ ответа обучаемого является интеллектуальным агентом, функционирующим между учителем, помогая ему готовить вопросы, соответствующие модели ожидаемых ответов и способы обработки вектора ситуации, и учеником, предоставляя ему возможность отвечать на вопрос в произвольной форме и на естественном языке.

Одним из важных задач ИА также является обеспечение дружественного и полнофункционального интерфейса для учителя
и ученика в процессе взаимодействия.

Обработка ответного текста интеллектуальным агентом происходит следующим образом. Ответ обучаемого на заданный вопрос поступает в лексический процессор, который осуществляет полную лексическую обработку текста на основе модели ответа (МО). Последовательно анализируя каждое входное слово на основе таблицы ролей МО на первом уровне, ИА переводит лексемы в соответствующие им роли (концептулы) и в итоге получает формальное описание смысла ответа в виде последовательности концептул. Те лексемы в ответе, которые, возможно, не будут идентифицированы на основе МО, также могут представлять ценность с точки зрения корректности оценки ответа (например, для дальнейшей проверки их на непротиворечивость с ожидаемым смыслом ответа), накапливаются в специальных файлах. Далее, на втором уровне, формальный образ ответа анализируется интеллектуальным агентом с привлечением специальных семантических схем – ИКГ, представленных на втором уровне МО.

Результат формируется в виде дополнения вектора ситуации, частично заполненном на первом уровне, признаками, характеризующими ответ по смысловой корректности и полноте. Вектор ситуации используется для дальнейшего управления процессом обучения.


Список использованной литературы:

1. Сулейманов Д.Ш. Методология и принципы создания интеллектуального агента в системе анализа вопросно-ответных текстов. – Системный анализ и семиотическое моделирование: материалы I всероссийской научной конференции с международным участием (SAAM-2011). – Казань : Изд-во «Фэн» Академии наук РТ, 2011. – С.18-27.