1. В диалоге человек-машина компьютер предлагает экзаменуемому человеку вопрос и несколько вариантов ответа. Человек должен выбрать правильный ответ. В процессе работы такая система может вместо укрепления знаний внести в память человека текст с неправильным ответом из выбираемых вариантов.
2. Машина задает вопрос, человек должен ответить на него, изложив свои мысли на естественном языке. Ответ должен быть сформирован ограниченным количеством лексем. В существующих анализаторах ответов грамматика естественного языка либо полностью игнорирована, либо используется жесткая "грамматика" в рамках строго формализованного обучающего курса. Системы обработки текста на естественном языке, предназначенные для анализа ответов и их оценки по смыслу, ещё не созданы. Компьютерное моделирование смыслового распознавания текста является важным этапом разработки таких систем.
Целью работы является создание вопросно-ответной системы (ВОС), способной оценивать знание, обрабатывая ответы в текстовой форме на естественном языке по смыслу. Для этого создана программа лингвистического анализа русскоязычных текстов [1].
В процессе диалога ВОС задает вопрос в виде предложения, а экзаменуемый должен дать ответ в виде текста. После ввода ответа, происходит поиск заданного вопроса в базе знаний и моделирование всех возможных смысловых вариантов, построенных из слов в предложении ответа. Результаты моделирования смыслового распознавания ответа рассмотрим на примере вопроса: «Что называется электрическим током?». Ответы на данный вопрос могут быть отображены различными словами, при сохранении смысла. Приведем несколько возможных ответов.
- Упорядоченное движение заряженных частиц.
- Направленное движение электронов.
- Направленное движение электрических зарядов.
При распознавании используется семантическая сеть, фрагмент которой показан на рис.1. Первый вариант ответа полностью совпадает с определением в семантической сети и поэтому оценивается машиной как полный. Во втором варианте ответа понятие «упорядоченный» и «заряженная частица» отображаются соответственно другими словами «направленный», «электрон». В семантической сети понятие «электрон» входит в подгруппу «заряженная частица», а «направленный» - в подгруппу «упорядоченный». Поскольку кроме слова «электрон» можно употребить другие понятия, входящие в группу «заряженная частица», то ответ расценивается как правильный, но не полный. В третьем варианте ответа слова «упорядоченное» и «направленное», а также «заряженные частицы» и «электрические заряды» взаимозаменяемы соответственно. Поэтому третий вариант будет расценен как правильный. Если в тексте ответа обнаружены слова, не входящие в подгруппы ответа, то ответ расценивается как неправильный.
Рис.1. Фрагмент семантической сети ВОС
Используя фрагмент семантической сети, ВОС может задать в режиме диалога несколько вопросов экзаменуемому человеку и проанализировать ответы. Вопросы определяются понятием, которое отображено в семантической сети до слова «это». Например: Что представляет собой электрический ток в электролитах? Что представляет собой электрический ток в металле?
Моделирование смыслового распознавания текста позволяет оценивать ответы, сформулированные различными терминами. Система способна по смыслу заменять слова и их сочетания, поэтому наряду с ответами на конкретные вопросы появляется возможность приводить разъяснения различных терминов.
Основным достоинством предлагаемой системы является смысловая обработка ответа, позволяющая вводить различные фрагменты знаний, используемых в разных вопросах. Вводимый текст ответа может быть построен в различных комбинациях, отражающих смысл заданного вопроса. Использование предлагаемой системы при самообучении человека даёт возможность осуществлять самоконтроль уровня знаний, научиться описывать образ, а на экзамене позволяет уменьшить влияние человеческого фактора.
Вопросно-ответная система применяется в учебном процессе для тестирования студентов физико-технического факультета Кубанского государственного университета.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Родоманов Р.Р., Богатов Н.М. Программа лингвистического анализа русскоязычных текстов «ПЛАРТ». Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2005612382 12.09.2005.
Библиографическая ссылка
Богатов Н.М., Родоманов Р.Р. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ ПО СМЫСЛУ // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 10. – С. 72-73;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25550 (дата обращения: 21.11.2024).