Итогом работы ученых Пензенского государственного университета станет библиотека, которая позволит создавать диалоговые системы, чтобы машины могли общаться с человеком на различные темы.

Систему обучения разговорного искусственного интеллекта начали разрабатывать в Пензенском государственном университете. Об этом сообщил ТАСС автор проекта, аспирант кафедры «Вычислительная техника» ПГУ Дмитрий Спирин.

«Проект направлен на то, чтобы повысить качество ведения диалога машины с человеком. Его итогом станет библиотека, которая позволит создавать диалоговые системы для общения на разнообразные тематики», — отметил собеседник агентства.

Обучение искусственного интеллекта
В настоящее время диалоговые системы активно используются для создания виртуальных помощников или чат-ботов, которые позволяют автоматизировать процесс общения с клиентами в сфере продаж. По словам Спирина, одной из сложностей, с которой сталкиваются специалисты в компьютерной лингвистике  — это понимание смысла текста на русском языке, который вкладывает в него собеседник.

«Например, английский язык обладает более строгой структурой. Если в тексте на английском сначала идет глагол, а затем существительное, то это вопросительное предложение; если существительное ставится в начале предложения, то оно будет утвердительным или отрицательным. Русский язык более интонационный. При текстовом общении интонации мы не слышим, и гораздо сложнее выделить смысл фразы», — сказал он.

Другая проблема — многозначность слов. «Есть известный пример предложения: "Эти типы стали есть в литейном цехе". Если это предложение в контексте сталелитейного производства, то велика вероятность, что в предложении речь идет о нескольких разновидностях сплавов, которые имеются в наличии. Но если это какой-то художественный текст или жаргон, то получится что какие-то люди принимают пищу в помещении цеха», — добавил собеседник.

Для решения этих проблемы исследователь предлагает алгоритм, который будет перефразировать предложение, приводя его к более строгому виду.

«Если говорить про пример о типах стали, то нужно расставить акценты: что здесь существительное, что прилагательное, какова важность каждого слова, можем ли мы пренебречь каким-то словом. Это можно сделать, если мы понимаем контекст, в котором сказано предложение. Далее мы можем построить новое предложение, которое по смыслу аналогично исходному, но обладает четкой структурой, с которой проще работать вычислительными средствами», — отметил Спирин.

Несмотря на то, что обучение искусственного интеллекта происходит при поддержке оператора, перефразирование сможет существенно уменьшить вероятность появления ошибок в диалоге, уточнил собеседник. Презентацию проекта планируется провести в 2021 году.

Информационное агентство «ИТАР-ТАСС»