Обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке (ЕЯ) является важнейшей задачей исследований по искусственному интеллекту (ИИ). Базы данных, пакеты прикладных программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, не желающих общаться с компьютером на искусственном языке. В то время как многие фундаментальные проблемы в области обработки ЕЯ (Natural Language Processing, NLP) еще не решены, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, понимающем ЕЯ при определенных ограничениях.

Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка:

· для отдельных предложений;

· для ведения интерактивного диалога.

Природа обработки естественного языка

Обработка естественного языка - это формулирование и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации с ЭВМ на ЕЯ. Объектами исследований являются:

· собственно естественные языки;

· использование ЕЯ как в коммуникации между людьми, так и в коммуникации человека с ЭВМ.

Задача исследований - создание компьютерно-эффективных моделей коммуникации на ЕЯ. Именно такая постановка задачи отличает NLP от задач традиционной лингвистики и других дисциплин, изучающих ЕЯ, и позволяет отнести ее к области ИИ. Проблемой NLP занимаются две дисциплины: лингвистика и когнитивная психология.

Традиционно лингвисты занимались созданием формальных, общих, структурных моделей ЕЯ, и поэтому отдавали предпочтение тем из них, которые позволяли извлекать как можно больше языковых закономерностей и делать обобщения. Практически никакого внимания не уделялось вопросу о пригодности моделей с точки зрения компьютерной эффективности их применения. Таким образом, оказалось, что лингвистические модели, характеризуя собственно язык, не рассматривали механизмы его порождения и распознавания. Хорошим примером тому служит порождающая грамматика Хомского, которая оказалась абсолютно непригодной на практике в качестве основы для компьютерного распознавания ЕЯ.

Задачей же когнитивной психологии является моделирование не структуры языка, а его использования. Специалисты в этой области также не придавали большого значения вопросу о компьютерной эффективности.

Различаются общая и прикладная NLP. Задачей общей NLP является разработка моделей использования языка человеком, являющихся при этом компьютерно-эффективными. Основой для этого является общее понимание текстов, как это подразумевается в работах Чарняка, Шенка, Карбонелла и др. Несомненно, общая NLP требует огромных знаний о реальном мире, и большая часть работ сосредоточена на представлении таких знаний и их применении при распознавании поступающего сообщения на ЕЯ. На сегодняшний день ИИ еще не достиг того уровня развития, когда для решения подобных задач в большом объеме использовались бы знания о реальном мире, и существующие системы можно называть лишь экспериментальными, поскольку они работают с ограниченным количеством тщательно отобранных шаблонов на ЕЯ.

Прикладная NLP занимается обычно не моделированием, а непосредственно возможностью коммуникации человека с ЭВМ на ЕЯ. В этом случае не так важно, как введенная фраза будет понята с точки зрения знаний о реальном мире, а важно извлечение информации о том, чем и как ЭВМ может быть полезной пользователю (примером может служить интерфейс экспертных систем). Кроме понимания ЕЯ, в таких системах важно также и распознавание ошибок и их коррекция.

Основная проблема обработки естественного языка

Основной проблемой NLP является языковая неоднозначность. Существуют разные виды неоднозначности:

· Синтаксическая (структурная) неоднозначность: во фразе Time flies like an arrow для ЭВМ неясно, идет ли речь о времени, которое летит, или о насекомых, т.е. является ли слово flies глаголом или существительным.

· Смысловая неоднозначность: во фразе The man went to the bank to get some money and jumped in слово bank может означать как банк, так и берег.

· Падежная неоднозначность: предлог in в предложениях He ran the mile in four minutes/He ran the mile in the Olympics обозначает либо время, либо место, т.е. представлены совершенно различные отношения.

· Референциальная неоднозначность: для системы, не обладающей знаниями о реальном мире, будет затруднительно определить, с каким словом - table или cake - соотносится местоимение it во фразе I took the cake from the table and ate it.

· Литерация (Literalness): в диалоге Can you open the door? — I feel cold ни просьба, ни ответ выражены нестандартным способом. В других обстоятельствах на вопрос может быть получен прямой ответ yes/no, но в данном случае в вопросе имплицитно выражена просьба открыть дверь.

Центральная проблема как для общей, так и для прикладной NLP - разрешение такого рода неоднозначностей - решается с помощью перевода внешнего представления на ЕЯ в некую внутреннюю структуру. Для общей NLP такое превращение требует набора знаний о реальном мире. Так, для анализа фразы Jack took the bread from the supermarket shelf, paid for it, and left и для корректного ответа на такие вопросы, как What did Jack pay for?, What did Jack leave? и Did Jack have the bread with him when he left? необходимы знания о супермаркетах, процессах покупки и продажи и некоторые другие.

Прикладные системы NLP имеют преимущество перед общими, т.к. работают в узких предметных областях. К примеру, системе, используемой продавцами в магазинах по продаже компьютеров, не нужно ”раздумывать” над неоднозначностью слова terminals в вопросе How many terminals are there in the order?.

Тем не менее, создание систем, имеющих возможность общения на ЕЯ в широких областях, возможно, хотя пока результаты далеки от удовлетворительных.

Технологии анализа естественного языка

Под технологией анализа ЕЯ подразумевается перевод некоторого выражения на ЕЯ во внутреннее представление. Фактически все системы анализа ЕЯ могут быть распределены на следующие категории: подбор шаблона (Pattern Matching), синтаксический анализ, семантические грамматики, анализ с помощью падежных фреймов, “жди и смотри” (Wait And See), словарный экспертный (Word Expert), коннекционистский, “скользящий” (Skimming) анализ. Ниже пойдет речь о некоторых наиболее распространенных методах, описанных в статье.

Подбор шаблона. Сущность данного подхода состоит в интерпретации ввода в целом, а не в интерпретации смысла и структуры его отдельных составляющих на более низком уровне. При использовании этого метода происходит сравнение уже имеющихся в системе шаблонов-образцов с текстом, поступившим на вход. Обычно шаблоны представлены в виде простого списка соответствий между классами высказываний и интерпретациями. Иногда они дополнены семантическими элементами или другими компонентами более высокого уровня. По такому принципу работает система Элиза, имитирующая диалог с психотерапевтом. В действительности система ничего не понимает, а лишь поддерживает диалог, сравнивая реплики пациента с шаблонами и присвоенными им соответствующими ответными репликами, такими, как: