Csevegőrobotok. Az ITSy-Bitsy modell: Chatbots. The ITSy-Bitsy chatbot model

The utilization of chatbots has a significant increase in the software industry in the recent years. They are used sometimes in the field of software support, but sometimes they are also used as a new user interface paradigm. Industry chatbots are usually built using the neural-network/deep learning technology. In the present article however, we write about a rule based solution, that follows the steps of the usual natural language processing pipeline: morphology, syntax, semantics… The model is developed for the English language, and its knowledge base is filled with some example data of A.A.Milne’s Winnie-the-Pooh. It can therefore evaluate and answer some questions related to that worldlet. Kivonat Csevegőrobotok az elmúlt években robbanásszerűen terjedtek el az ipari szoftverekben, akár az üzemeltetés/hibabejelentés területén, akár egy újszerű kezelői felület elemeként. Az ipari csevegőrobotok általában neurális hálós/mélytanulásos technológiával készülnek. A jelen cikkben mégis egy szabályalapon készült csevegőrobot modellről számolunk be, amely híven követi a természetes nyelvek feldolgozásának szóalakelemzés-nyelvtani elemzés-tartalmi elemzés menetrendjét. A modell jelenleg angol nyelven működik, és a Micimackó világa van részben beprogramozva, vagyis erre vonatkozó kérdéseket tud kiértékelni és megválaszolni

Tárgymodellváltozatok a ReALIS nyelvi elemzéshez

Forrásnyelvek célnyelvre átalakítását (pl. fordítóprogramokban) a két metamodell közötti átalakítási szabályrendszerként értelmezhetjük. A eALIS elmélet (http://lingua.btk.pte.hu/realispapers) esetében ez a eALLan forrásnyelv, és a választott Prolog nyelv tárgymodellváltozatok közötti leképezés megadását jelenti. Szövegfeldolgozási célokra Prolog nyelven általában a relációs tárgymodellt alkalmazzák, mert ez a nyelv jellegébl fakadóan a szövegnyelvtani szerkezet relációt nemcsak az adott (felismerési) irányban, hanem fordítva, szöveggenerálási irányban is képes kiszámítani. Hatékonysági okokból azonban még további tárgymodellváltozatokat is érdemes számításba venni. A következtetéses tárgymodell esetében az elemzett szöveg szavai tényállításokká, a eALIS lexikonban ábrázolt nyelvtani információk szabályokká képzdnek le, amelyek egy célállításból meghíva elállítják az elemzett szöveg nyelvtani szerkezetét. A Prolog logikán túli eszközeinek használatával a deduktívan megvalósított elemzési feladat abduktívan megvalósított szöveggenerálássá alakítható. A eALIS lexikonban tárolt nyelvtanának, és az elemzési folyamat aszinkron jellegének a Prolog visszafelé következtet stratégiája helyett azonban jobban megfelel egy elre haladó modell. A cikkben tárgyalt Contralog modell a Prolog elre haladó kiterjesztése, amellyel magyar mondatok eALIS elmélet szerinti elemzését mutatjuk be

Egy szabály- és következtetésvezérelt csevegőrobot modell anatómiája : az ITSy-Bitsy modell

Csevegőrobotok az elmúlt években robbanásszerűen terjedtek el az ipari szoftverekben, megvalósítva egy természetes nyelvű csevegést lehetővé tevő, újszerű kezelői felületet. Az ipari környezetben használt csevegőrobotok neurális hálós/mélytanulásos technológiával készülnek. Itt most mégis egy szabály- és következtetéses alapon készült csevegőrobot modellről számolunk be, és részletezzük a nyelvi feldolgozás menetrendjét, különös tekintettel a tartalmi elemző és átalakító modulra. A cikk végén összehasonlítást teszünk a mélytanulásos technológiával elérhető képességek között

A ReALIS tudástároló és következtető alrendszere

A ReALIS elemzési stratégiája sok ponton együttműködik egy háttérben meghúzódó tudáskezelő alrendszerrel. Ennek multimodális logikai keretben kell működnie: a ReALIS maga is erősen épít a többszereplős, episztemikus modellre, de – érthető módon – egy temporális logika következtető szabályrendszer megvalósítására is. Harmadikként – egy jogi alkalmazás kilátásai miatt – a deontikus modalitást is modellezzük. A cikk a fenti elméleti alapvetések Prolog leképezését tárgyalja, ami kiterjed a világocskaszerkezet, a modális logikai kifejezések és az ismert logikai axiómák megvalósítására, valamint beszámol a munka jelenlegi helyzetéről, és az első teszteredményekről is

Vonzatkeretlisták helyett polaritásos hatáslánccsaládok : avagy a ReALIS függvénye

A számítógépes fordításra [5] és más intelligens nyelvfeldolgozási feladatokra [6] irányuló kutatásaink során korábban esetkeretlisták formájában tároltuk az igék és más régensek legalapvetbb vonzatszerkezeti tulajdonságaira vonatkozó információt. Mára megérett a lehetség a eALIS elmélet nyújtotta dinamikus diskurzus-szemantikai alapokon [10] arra, hogy elméleti nyelvészeti szempontból jóval igényesebb struktúrában (polaritásos hatáslánccsaládok formájában) rögzítsük a rokonítható vonzatszerkezet-változatokat [2], amibl sokkal több információ nyerhet ki a vonzathelyek betöltésére vonatkozóan [1]. Mindezt az „élethossziglani” (’lifelong’) eALIS keretbe ágyazva tudjuk elhelyezni, egy szövegelemz interpretáló információállapotának részeként [7]. A technológiai oldalon a Prolog nyelv alkalmazásának el- nyeirl és mikéntjének fogásairól számolunk be

A ReALKB tudástár metamodell-vezérelt megvalósítása

Az elmúlt évben a eALIS természetes nyelvi elemz és értelmez rendszer1 [1] tudáskezel rendszerével kapcsolatos elméleti meggondolásokról számoltunk be [2]. Az elméleti meggondolások mellett egy sor deszkamodellszer tesztprogram futtatása engedte meg a derlátó elrejelzéseket. A deszkamodellek integrációja megkezddött: a jelen írás ennek elrehaladásáról számol be. A választott megoldás két szempontból is érdekes. Egyrészt a szoftver felületei révén programozható, és a Szemantikus Web projektum OWL ontológialeíró nyelvével [3] felülrl kompatibilis, vagyis kész OWL ontológiák betölthetk. Másrészt a tudástár hátterében annak különválasztott metamodellje áll, és a programozható felületen keresztül a tudáselemek metamodell-vezérelt módon hozhatók létre és kérdezhetk le. A következtetések szemszögébl nem cél a teljesség. Egyes korai következtetések betöltési idben belefordíthatók a tudásbázis Prolog tárgymodelljébe, más következtetések késiek, vagyis ha a Prolog saját következtetési mechanizmusa nem lenne elegend, akkor metaintepreterrel megvalósíthatók

Az igazság pillanata : avagy a ReALIS horgonyzó függvénye

Kutatócsoportunk szeme előtt változatlanul az a hosszú távon kifizetődő cél lebeg, miszerint az intelligens számítógépes nyelvészeti célokat (pl. fordítás, tudásreprezentáció, jelentés-egyértelműsítés) az egymással kommunikáló humán interpretálói „elmék” eALIS-modelljének implementálására alapozva kívánjuk megvalósítani [1–4, 7–8]. Idén a diskurzusreferensek [4] azonosításáért felelős függvényt vesszük górcső alá, rámutatva, hogy a komolyabb kihívást jelentő jelentéskapcsolatok [14, 18] megragadása számára a ReALIS dinamikus és reprezentacionalista jelentésmegközelítése a lehető legtermészetesebb közeg. Majd felvázoljuk az elméleti hátterét a Károly Márton által demonstrált [13] igazságértékelő programnak, amely az alapmodulja annak a programcsomagnak, amelynek előmunkálatairól 2010-ben és 2011-ben beszámoltunk

Egy ''reális'' interpretációs rendszer és számítógépes implementációja = A ''real'' interpretation system and its computational implementation

A ReALIS Elméleti és Számítógépes Nyelvészeti Kutatócsoport olyan interpretációs rendszert dolgozott ki, amely elsődlegesen a formális diskurzus-szemantika reprezentacionalista (DRT, SDRT) ágának örököse, ugyanakkor kielégíti az antireprezentacionalista irányzat alapkövetelményét az „extra reprezentációs szint” kiküszöbölésére vonatkozóan. Mi ennek az ára? Az, hogy a diskurzusreprezentáció egyfajta elmereprezentáció részévé válik, így ágyazódik be a referenciális szemantikák elengedhetetlen komponensét jelentő világmodellbe. Ez azonban nem ár, hanem inkább lehetőség az antipszichologista formális szemantika és az informális kognitív nyelvészet integrálására. A számítógépes nyelvészet intelligens szövegfeldolgozásra törekvő ágában pedig új lehetőséget kínál például a gépi fordítás olyan megközelítésére, ami a humán fordító elméjének szimulálására épül. | Our ReALIS Theoretical and Computational Linguistics Team has worked out an interpretation system which is primarily the descendant of the representationalist branch of formal discourse semantics (DRT, SDRT) but, at the same time, satisfies the principal requirement of the anti-representationalist branch pertaining to the elimination of the “extra level of representation”. What is cost of this approach? The cost is that discourse representation becomes a part of some mind representation, embedding in this way in the world model, an inevitable component of referential semantics. This cost, however, is no cost at all, but rather a possibility for the integration of the anti-psychologist formal semantics and the informal cognitive linguistics. As for computational linguistics, in its branch aiming at intelligent text processing, our theory offers an approach to machine translation, for instance, which relies on the simulation of the human translator’s mind