Интерактивный генератор диалогов

Генератор диалогов на естественном языке состоит из нескольких компонентов, в том числе контекста, сведений об участниках (пользователь и система) и ситуации, к которой относится анализируемый диалог (например, взаимодействие для поиска информации в Web).

На Рис.3 предложенная модель NLG «ведет беседу» по результатам библиографического поиска в Web.

Рис. 3 Интерактивный процессор диалога на естественном языке. Процесс

Начинается с ввода пользовательского запроса, который порождает либо обмен сообщениями на естественном языке, либо направление интерпретированного запроса поисковому агенту

Процесс начинается с ввода пользователем запроса на естественном языке, продолжается в виде обмена сообщениями для его уточнения, а в заключительной фазе диалога создается поисковый запрос для передачи поисковому агенту.

Модель контекста имеет дело с информацией, которая касается участников диалога, — «пользователя», нуждающегося в информации из Сети, и «системы», выполняющей поиск. Модель определяет вид социальной ситуации («Библиографические запросы в Web») и цели участников: «Найти информацию по некоторой теме» (для пользователя) и «Помочь пользователю в достижении заявленной цели путем поиска и диалога» (для поисковой системы). Модель пользователя учитывает знания о нем.

Модель ситуации определяет характеристики коммуникативной ситуации, в которой происходит диалог. Поскольку данная модель допускает взаимодействие, беседы должны удовлетворять требованиям и ограничениям, определяемым ситуацией. Это подразумевает использование для представления модели, как записей состояния диалога, так и структуры высказываний (лексической, синтаксической, семантической и прагматической).

Модуль взаимодействия на естественном языке базируется на максимах сотрудничества и включает в себя двухшаговые структуры обмена, такие как «вопрос—ответ», «приветствие—приветствие» и т.д. Эти структуры подчинены ограничениям, относящимся к взаимной способности передавать уместные и понятные сообщения как акты подтверждения. Поддерживается согласованность диалога между системой и пользователем и хранится вся информация, связанная с взаимодействиями в ходе диалога.

Анализатор диалога получает запрос пользователя и анализирует содержащуюся в нем информацию, чтобы определить условия, влияющие на генерацию ответа системы. Результатом работы этого модуля является запрос, который распознается и анализируется системой. Модули семантического и прагматического анализа, обрабатывающие лингвистическую составляющую, управляют распознаванием и интерпретацией.

Встроенный прагматический анализатор устанавливает вид речевого акта, соответствующего структурному компоненту диалога и удовлетворяющего установленным ограничениям и условиям. Анализатор использует информацию из модели ситуации и модели контекста. С учетом содержания, предлагаемого семантическим анализатором, и связности беседы, основанной на управлении взаимодействием, результатом работы анализатора является предварительно определенный речевой акт, который соответствует текущей коммуникативной цели.

Генератор диалога использует информацию, полученную от поискового агента, и состояние диалога, чтобы сгенерировать очередное высказывание в текущей диалоговой последовательности. Диалог начинается путем генерации весьма общего вопроса об информации, которая требуется пользователю. Затем система рассматривает два возможных продолжения: конкретный вопрос коммуникативной ситуации («Какова тема Вашего поиска?») или общий вопрос в контексте разных видов информации, доступной в Сети («Какая информация Вас интересует?»). Запросы пользователя могут быть разделены на четыре общие группы: запрос информации, положительный/отрицательный ответ, спецификация деталей и спецификация темы.

Анализатор диалога обрабатывает пользовательский ввод, чтобы получить информацию для поискового агента. В свою очередь, агент самостоятельно выполняет заданный поиск. Генератор естественного языка может использовать полученную информацию, например ссылки на документы, чтобы сгенерировать объяснения на естественном языке согласно основным критериям, идентифицированным в предварительных экспериментах.

Генератор диалога выдает предложения на естественном языке, основанные на результатах поиска, информации о контексте и обратной связи с пользователем. Для установления отправной точки процесса генерации высказываний на естественном языке были идентифицированы высокоуровневые цели. Однако процесс генерации полностью неструктурирован и имеет множество степеней свободы, поэтому должны быть приняты решения, направляющие генератор с прагматического уровня «вниз», к лексическому уровню.

На основе нескольких образцов, полученных в наших исследованиях процесса поиска в Сети, мы получили основные начальные критерии, которые регламентируют процесс генерации высказываний на естественном языке. Пусть R означает число ссылок, полученных поисковым агентом. Мы идентифицировали следующие случаи: R > 100 (запрос является слишком общим), 30 < R < 100 (рассматриваются другие проблемы, например документы созданы на разных языках), R < 30 (приемлемая величина для отображения результатов поиска).

Генератор диалогов на естественном языке может выдавать два вида ответов, поясняющих результаты поиска: направленный на уточнение вопроса пользователя («Ваш вопрос является слишком общим. Не могли бы Вы сформулировать его более определенно?») и содержащий предложение указать особенность исследуемой темы («Найдены ссылки на N документов по этой теме. Какой из них Вас больше всего интересует?»).

Анализатор диалога использует конкретный ответ пользователя, чтобы выполнить уточненный поиск. Поисковый агент решает задачу снова, отыскивая определенную информацию по теме поиска. Генератор диалога выдает три вида описательных высказываний, предоставляющих пользователю три варианта выбора: выбор языка; показ всех ссылок на документы, полученных при поиске в Web; показ результатов в соответствии с некоторым распространенным параметром.

Модуль генерации действий выполняет соответствующее действие поиска. Для поддержания согласованности диалога данный модуль получает информацию, обрабатываемую анализатором диалога, а модуль регистрации сохраняет ответ пользователя о выполнении этого действия. Анализатор диалога обрабатывает ответ пользователя, а генератор выдает запрос на подтверждение выполненного действия, например «Вы нашли то, что искали?». Чтобы проверить достижение коммуникативной цели, анализатор обрабатывает пользовательский ввод. Если он получает положительный ответ, система выдает предложение, позволяющее пользователю выбрать тему для нового поиска. В противном случае генератор предлагает поиск по другой теме, связанной с предыдущей, — начиная с прагматического уровня. Процесс в целом начинается с установки главной цели, что позволяет создать законченную структуру на уровне предложения. В общем случае последующие цели разделены на соответствующие лингвистические функции: нацеленные на инициацию диалога, ответ на вопрос, вопрос о достижении цели беседы, запрос новой темы и т.д.