Программная реализация метода извлечения знаний “мысли вслух”

Данная  работа посвящена программной  реализации метода извлечения знаний «Мысли вслух».

Данное программное обеспечение было создано на языке программирования высокого уровня Python в качестве бота в мессенджере Telegram, в процессе разработки использовался фреймворк для распознавания речи Yandex SpeechKit, в качестве СУБД использовалась нереляционная СУБД MongoDB.

Гипотезы, аргументы и логические цепочки экспертов хранятся в коллекциях в базе данных.

Рисунок 1 - База данных системы

Обработка голосовых сообщений, посылаемых боту происходит за счет слушателей событий, представленных в API. Получая такое голосовое сообщение программа передает его в соответствующий метод, где в первую очередь происходит преобразование аудиоданных в текстовые данные, затем с помощью семантического анализа происходит выбор ключевых слов, запись их в коллекции и на основании всех этих данных бот просит пользователя прокомментировать свои высказывания. Сохранение в базу данных происходит только в конце диалога, так как необходимо, чтобы записываемые высказывания были объединены в одну группу для построения отчета.

Полноценный набор из гипотезы и пояснений приведен ниже.

Капучино - лучший выбор.

Пояснения:

• •   Этот напиток содержит молочные компоненты

• •   А также сиропы

• •   Например мятный или карамельный

Результат ввода гипотезы представлен на рисунке 2.

SDSKJ»          Т.аюо^еб:19

^ У ThinkingOutLoudBot _;

корешки + имбирный * я люблю имбирный чай

December 21

О u.......'.........

капучино лучший выбор

Расскажите подробнее о компонентах вашего высказывания. Например о капучино

Я|Я31Я|*91ВЯ|1В1Н|М1ИМП

ЙЦУКЕНГШЩЗХЪ ф ы В А П Р о л ДЖ^ 10000000000 ■

Рисунок 2 - Результат ввода гипотезы

Результат первого пояснения представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 - Результат ввода первого пояснения

Результат ввода второго пояснения представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 - Результат ввода второго пояснения

Результат ввода третьего пояснения и полученная логическая цепочка представлены на рисунке 5.

Рисунок 5 - Результат третьего пояснения и полученная логическая цепочка.

В данной работе были подробно описаны все этапы, которые необходимо реализовать на пути к получению программной системы – компьютерной реализации метода извлечения знаний «Мысли вслух». В дальнейшем данное приложение может быть использовано для оценки утверждений экспертов и их компетентности.