Классификация и принципы построения систем вопросно-ответного поиска

На анализе неоднозначности естественного языка основана разработка вопросно-ответных систем, способных обрабатывать введенный пользователем вопрос на естественном языке и выдавать осмысленный ответ. В отличие от задачи классического поиска по ключевым словам, в которой результатом является перечень документов, в задаче вопросно-ответного поиска результат - это краткий и лаконичный ответ, сформированный системой в результате анализа разнообразных источников данных. В обзорной статье перечислены и рассмотрены основные подходы и принципы построения вопросно-ответных систем: метапоисковая система, система поиска по аннотированному тексту, экспертная система, система поиска в коллекциях вопросов и ответов. Одним из первых подходов к вопросно-ответным системам можно назвать систему BASEBALL начала 60-х годов прошлого века, так как появилась возможность задавать вопросы к системе на естественном языке, но базой знаний служила обычная структурированная база данных. Таким образом, можно считать ее системой естественного ввода. Все ранние вопросно-ответные системы столкнулись с проблемой отсутствия BigData - большого объема оцифрованных фактов и правил. Реально работающие экспертные системы получались только в ограниченном домене знаний. Поэтому для качественного обсуждения вопросно-ответных систем предлагается классифицировать их в рамках следующих измерений: типы поддерживаемых вопросов, типы поддерживаемых ответов, источник информации, техника вывода вопроса или ответа по источнику информации, ограниченность домена знаний, методики оценки качества, направление - кто задает вопрос: пользователь или система. Направление - это измерение, предлагаемое для классификации вопросно-ответных систем впервые в настоящей статье . Оно определяет ведущего вопросно-ответный диалог в паре - человек-компьютер. Прямая вопросно-ответная система подразумевает, что вопросы задает человек, а машина отвечает. Инвертированная система предполагает, что компьютер является ведущим этого диалога. На сегодняшний день одной из самых развитых и известных прямых вопросно-ответных систем является система на суперкомпьютере IBM Watson . В последнее десятилетие наблюдается активное развитие образовательных технологий в сети Интернет ( EduTech) . При помощи накопленного объема данных об успешных или тупиковых путях прохождения пользователем по оцифрованным материалам курса можно сформировать для каждого из них адаптивный обучающий курс, позволяющий максимизировать коэффициент готовности обучающегося. На практике обучение сталкивается с высоким порогом входа со стороны автора курса - преподавателя. Ему необходимо не только перерабатывать структуру своих классических курсов, дробя на меньшие блоки, но и добавлять в паузы между блоками оригинальные вопросники и элементы геймификации обучения. Инвертированные вопросно-ответные системы с открытым доменом знаний диалогового типа имеют большую перспективу в решении задачи генерации оригинальных вопросников, ведении простого диалога по адаптивному графу вопросов и внесении элементов геймификации для улучшения восприятия и усвоения материала лекций.