Пользовательский интерфейс на естественном языке

редактировать

Пользовательский интерфейс на естественном языке (LUI или NLUI ) - это тип компьютерного интерфейса пользователя, в котором языковые явления, такие как глаголы, фразы и предложения, действуют как элементы управления пользовательского интерфейса для создания, выбора и изменения данных в программных приложениях.

В дизайне интерфейсов естественно-языковые интерфейсы востребованы из-за их скорости и простоты использования, но большинство из них испытывают трудности с пониманием большого разнообразия неоднозначный ввод. Интерфейсы на естественном языке - активная область исследований в области обработки естественного языка и компьютерной лингвистики. Интуитивно понятный общий интерфейс на естественном языке - одна из активных целей Семантического Интернета..

Текстовые интерфейсы в разной степени «естественны». Многие формальные (неестественные) языки программирования включают идиомы естественного человеческого языка. Точно так же традиционный механизм поиска по ключевым словам можно описать как «неглубокий» пользовательский интерфейс на естественном языке.

Содержание

  • 1 Обзор
  • 2 История
  • 3 Проблемы
  • 4 Использование и приложения
    • 4.1 Вездесущность
    • 4.2 Wolfram Alpha
    • 4.3 Siri
    • 4.4 Другое
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки

Обзор

Теоретически поисковая машина на естественном языке найдет целевые ответы на вопросы пользователей (в отличие от поиска по ключевым словам). Например, при ответе на вопрос в форме «в каком штате США самый высокий подоходный налог ?» Обычные поисковые системы игнорируют вопрос и вместо этого выполняют поиск по ключевым словам . «штат», «доход» и «налог». С другой стороны, поиск на естественном языке пытается использовать обработку на естественном языке, чтобы понять природу вопроса, а затем искать и возвращать подмножество сети, которая содержит ответ на вопрос. Если это сработает, результаты будут иметь более высокую релевантность, чем результаты поисковой системы по ключевым словам.

История

Интерфейсы Prototype Nl уже появились в конце шестидесятых - начале семидесятых.

  • SHRDLU, интерфейс на естественном языке, который управляет блоками в виртуальном «мире блоков»
  • Lunar, интерфейс на естественном языке для базы данных, содержащей химические анализы лунных пород Аполлона-11, автор Уильям А. Woods.
  • Chat-80 преобразовал английские вопросы в выражения Prolog, которые оценивались по базе данных Prolog. Код Chat-80 получил широкое распространение и лег в основу нескольких других экспериментальных интерфейсов N1. Онлайн-демонстрация доступна на веб-сайте LPA.
  • ELIZA, написанная в Массачусетском технологическом институте Джозефом Вайценбаумом между 1964 и 1966 годами, имитировала психотерапевта и использовалась путем обработки ответов пользователей на сценарии. Не используя почти никакой информации о человеческих мыслях или эмоциях, сценарий DOCTOR иногда давал поразительно человеческое взаимодействие. Онлайн-демонстрация доступна на веб-сайте LPA.
  • Janus также является одной из немногих систем, поддерживающих временные вопросы.
  • Intellect from (образована в результате слияния AICorp и Aion).
  • Язык BBN основан на опыте разработки систем Rus и Irus.
  • IBM Languageaccess
  • Вопросы и ответы от Symantec.
  • Datatalker от Natural Language Inc.
  • Loqui от BIM Systems.
  • Мастер английского языка от Linguistic Technology Corporation.
  • iAskWeb от Anserity Inc., полностью реализованный в Prolog, предоставлял пользователям интерактивные рекомендации на NL в налоговой и инвестиционной областях в 1999–2001 гг.

Проблемы

В прошлом интерфейсы на естественном языке приводили к тому, что пользователи антропоморфизировали компьютер или, по крайней мере, приписывали машинам больше интеллекта, чем это оправдано. Со стороны пользователя это привело к нереалистичным ожиданиям от возможностей системы. Такие ожидания затруднят изучение ограничений системы, если пользователи приписывают ей слишком большие возможности, и в конечном итоге приведут к разочарованию, когда система не сможет работать так, как ожидалось, как это было в AI winter 1970-х и 80-х годов.

A Статья 1995 года под названием «Естественно-языковые интерфейсы к базам данных - Введение» описывает некоторые проблемы:

Вложение модификатора
Запрос «Список всех сотрудников компании с водительскими правами» является двусмысленно, если вы не знаете, что компании не могут иметь водительские права.
Соединение и дизъюнкция
«Перечислить всех кандидатов, проживающих в Калифорнии и Аризоне» неоднозначно, если вы не знаете, что человек не может живут в двух местах одновременно.
Разрешение анафоры
разрешает то, что пользователь имеет в виду, говоря «он», «она» или «оно», в самореферентном запросе.

Другие цели, которые следует учитывать в более общем плане, - это скорость и эффективность интерфейса, во всех алгоритмах эти два момента являются основным моментом, который определяет, будут ли одни методы лучше других и, следовательно, иметь больший успех на рынке. Кроме того, локализация на многоязычных сайтах требует особого внимания - это основано на различной структуре предложений и вариациях синтаксиса между большинством языков.

Наконец, что касается используемых методов, основная проблема, которую необходимо решить, - это создание общего алгоритма, который может распознавать весь спектр различных голосов, не учитывая национальность, пол или возраст. Существенные различия между извлеченными функциями - даже от говорящих, которые произносят одно и то же слово или фразу - должны быть успешно преодолены.

Использование и приложения

Интерфейс на естественном языке дает начало технологии, используемой для множества различных приложений.

Некоторые из основных применений:

  • Диктовка - это наиболее распространенное сегодня использование систем автоматического распознавания речи (ASR). Сюда входят медицинские расшифровки, юридические и деловые диктовки, а также общий текстовый редактор. В некоторых случаях для повышения точности системы используются специальные словари.
  • Командование и управление, системы ASR, которые предназначены для выполнения функций и действий в системе, определяются как системы управления и контроля. Такие фразы, как «Open Netscape» и «Start a new xterm», будут делать именно это.
  • Телефония, некоторые системы PBX / голосовой почты позволяют вызывающим абонентам произносить команды вместо нажатия кнопок для отправки определенных тонов.
  • Носимые устройства, поскольку входные данные для носимых устройств ограничены, разговор является естественной возможностью.
  • Медицинские, инвалиды, многие люди испытывают трудности с набором текста из-за физических ограничений, таких как повторяющиеся травмы напряжения (RSI), мышечная дистрофия и многие другие. Например, люди с проблемами слуха могут использовать систему, подключенную к их телефону, для преобразования речи вызывающего абонента в текст.
  • Встроенные приложения, некоторые новые сотовые телефоны включают распознавание речи CC, которое позволяет произносить слова, такие как «позвонить домой». Это может стать важным фактором в будущем автоматического распознавания речи и Linux.
  • Разработка программного обеспечения : интегрированная среда разработки может встраивать интерфейсы на естественном языке, чтобы помочь разработчикам.

Ниже приведены названия и определения некоторых приложений, которые используют распознавание естественного языка и, следовательно, имеют интегрированные утилиты, перечисленные выше.

Ubiquity

Ubiquity, надстройка для Mozilla Firefox, представляет собой набор быстрых и простых команд на естественном языке, которые действуют как гибридные веб-службы, что позволяет пользователям получать информацию и связывать ее с текущими и другими веб-страницами.

Wolfram Alpha

Wolfram Alpha - это онлайн-сервис, который отвечает на фактические запросы напрямую, вычисляя ответ из структурированных данных, а не предоставляет список документов или веб-страниц, которые могут содержать ответ в виде поисковая машина будет. Об этом объявил в марте 2009 г. Стивен Вольфрам и опубликовал 15 мая 2009 г.

Siri

Siri - умный личный помощник приложение, интегрированное с операционной системой iOS. Приложение использует обработку естественного языка, чтобы отвечать на вопросы и давать рекомендации.

Маркетинговые утверждения Siri включают в себя то, что Siri со временем адаптируется к индивидуальным предпочтениям пользователя и персонализирует результаты, а также выполняет такие задачи, как бронирование столика на ужин, пытаясь поймать такси.

Другое

  • Спросите.com - Первоначальная идея «Спроси Дживса» (Ask.com) заключалась в традиционном поиске по ключевым словам с возможностью получать ответы на вопросы, задаваемые повседневным естественным языком. Текущий Ask.com по-прежнему поддерживает это, с добавленной поддержкой математических, словарных и преобразовательных вопросов.
  • Braina - Braina - это интерфейс естественного языка для ОС Windows, который позволяет печатать или говорить Предложения на английском языке для выполнения определенного действия или поиска информации.
Снимок экрана классического интерфейса GNOME DO.
  • GNOME Do - Позволяет быстро находить различные артефакты среды GNOME (приложения, контакты Evolution и Pidgin, закладки Firefox, Исполнители и альбомы Rhytht_dv и т. Д.) И выполнять с ними основные действия (запуск, открытие, электронная почта, чат, воспроизведение и т. Д.).
  • hakia - hakia был поисковой системой в Интернете. Компания изобрела новую инфраструктуру, альтернативную индексации, которая использовала алгоритм SemanticRank, смесь решений из дисциплин онтологической семантики, нечеткой логики, вычислительной лингвистики и математики. hakia закрылся в 2014 году.
  • Lexxe - Lexxe была поисковой системой в Интернете, которая использовала обработку запросов на естественном языке (семантический поиск). Для поиска можно использовать ключевые слова, фразы и вопросы, например "Сколько лет Википедии?" Lexxe закрыла свои поисковые службы в 2015 году.
  • Pikimal - Pikimal использовала естественный язык, привязанный к предпочтениям пользователя, чтобы давать рекомендации по поиску по шаблону. Pikimal закрылся в 2015 году.
  • Powerset - 11 мая 2008 года компания представила инструмент для поиска в фиксированном подмножестве Wikipedia, используя разговорные фразы, а не ключевые слова. 1 июля 2008 г. он был приобретен Microsoft.
  • Q-go. Технология Q-go предоставляет пользователям релевантные ответы на запросы на веб-сайте компании или в корпоративной интрасети, сформулированные в естественном виде. предложения или ввод ключевых слов. Q-go была приобретена RightNow Technologies в 2011 году.
  • Yebol - Yebol - это вертикальная поисковая машина, которая разработала платформу семантического поиска, основанную на знаниях. Алгоритмы искусственного интеллекта Yebol, основанные на человеческом интеллекте, автоматически группируют и классифицируют результаты поиска, веб-сайты, страницы и контент, который он представляет, в визуально индексированном формате, который больше соответствует первоначальным намерениям человека. Yebol использует алгоритмы ассоциации, ранжирования и кластеризации для анализа связанных ключевых слов или веб-страниц. Yebol объединяет обработку естественного языка, открытые сложные системы с метасинтетической инженерией и машинные алгоритмы с человеческими знаниями для каждого запроса, чтобы создать веб-каталог, который фактически `` обучается '', используя алгоритмы корреляции, кластеризации и классификации для автоматического создания запроса знаний, который является сохраняются и регенерируются вперед.

См. также

Ссылки

Последняя правка сделана 2021-05-31 12:32:28
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте