187014 (Искусственный интеллект), страница 5

Объединенная Функциональная Грамматика была разработана Кейем, является “реверсивной” грамматикой, т. е. может использоваться как при порождении, так и при понимании речи.

Термин "функциональный", по мнению разработчиков, говорит о том, что следует оттолкнуться от описания структуры лингвистических форм, чтобы обратиться к причинам, почему используется язык. В отличие от систематических грамматик, функциональные элементы в ОФГ представляют к настоящему времени лишь минимальное расширение стандартного категориального лингвистического словаря, используемого традиционно, чтобы описать синтаксическую форму (например, "clause", "noun phrase", "adjective"), и имеют много общего с "лексико-функциональной грамматикой", (стоящей в той же парадигме грамматик). Классическое функциональное значение, типа различие между "уже имеющейся" и "новой" информацией в предложении, подобно различию между "темой" и "ремой”, еще не включено в ОФГ. ОФГ использует “telegram” грамматику, разработанную Аппельтом, понимающий компонент, написанный Босси.

Первый пример (из Аппельта) описывает одну из составляющих ролей, которые сопровождают фразовую категорию, именную фразу.

ОФГ используют, чтобы изложить в деталях минимальные, концептуально полученные функциональные описания, например, что главным словом к-л именной фразы должно быть слово "отвертка". Недавняя работа Паттена использует систематическую грамматику в очень схожим образом. Операции такого типа на семантическом уровне, выполняемые в других подходах путем планирования уровня, специалисты определяют как набор особенностей вывода внутри систематической грамматики, эквивалент начального функционального описания, которое управляет ОФГ. Обратное и прямое формирование цепочки перемещается через систематическую грамматику, затем определяет, какие дополнительные лингвистические особенности должны быть добавлены к грамматической спецификации текста.

ОФГ используются в процессе последовательных объединений, ограниченных правилами, которые следят за тем, как два описания могут быть объединены. Ключевая идея состоит в том, что планировщик первоначально создает минимальное описание фразы, что можно делать и стандартным способом. Чтобы излагать в деталях описание к пунктам, где это было бы грамматически верно, оно затем объединяется с грамматикой: описание фразы и спецификация грамматики успешно объединены. Конкретизация понятий прежде не определенных особенностей описания константами, снабженными грамматикой, вызывает эффект ряби во всей системе: решения, которые зависят от только что конкретизированных особенностей, провоцируют дальнейшее циклическое объединение, пока не будет сформулировано грамматически полное описание высказывания. Кроме того, элементы в описании планировщика побуждают к отбору среди дизъюнктивных спецификаций в грамматике. Например, определение глагола приводит к выбору грамматической подклассификации.

Полное описание составляет дерево подописаний (составляющих) как определено "стандартом" (образцом), который предписывает последовательный порядок на каждом уровне. Фактически текст создается при просмотре этого дерева и чтении слов с лексическими особенностями каждой составляющей. Ограничения накладываются в процессе объединения: только совместимые частичные описания присутствуют в конечном результате. Это имеет большое значение, так как планировщику не нужно разбираться с грамматическими ограничениями и зависимостями, что, с другой стороны ограничивает его потенциал: он не может пользоваться знаниями по грамматическим ограничениям, даже когда ему это понадобится.

С точки зрения разработки грамматики, ОФГ является вполне удовлетворительной, так как данный подход позволяет компактно формулировать языковые факты, то есть необязательно расшифровывать взаимосвязь между предложениями, так как это происходит автоматически во время объединения.

Прямой Контроль Грамматики при Понимании: Систематическая Грамматика и Грамматика Расширенных Сетей Переходов (РСП). Расширенная сеть переходов используется в порождении почти с момента своего определения. РСП использовали сначала Симмонс и Слокум в 1970, чью систему затем использовал Голдман. РСП также применял Шапиро, чей генератор, в этой группе, является наиболее продуманным. Все системы имеют схожую структуру. Они просматривают структуру данных, которую поддерживает основная программа. Сети поддерживают формат сверху-вниз, как обычно у всех РСП-парсеров (синтаксических анализаторов). Для ранних РСП подобная структура являлась семантической сетью, основанной на теории фреймов с глаголом в центральной части (еще одна "функциональная" лингвистическая система). Специальный узел в сети, "вектор модальности", определяет информацию на корневом уровне, например, время и вид; является предложение активным или пассивным. Первичная функция РСП в ранних системах состояла в линейном упорядочении сетевой структуры, которая была главным образом уже закодирована в лингвистическом словаре.

РСП, по существу, представляет из себя процедурное кодирование порождающей грамматики. Регистры, которые дают сетям "расширенное" влияние, используются как представление грамматических отношений с глубинной структурой, и пути в сетях кодируют все составные поверхностные альтернативные последовательности. Ограничения распространяются по дереву сверху-вниз (то есть к рекурсивным подсетям РСП) через значения в обозначенных регистров, приводя в действие подсети при контекстном управлении. Проект РСП Шапиро особенно впечатляет, поскольку его структура управления данных занимает весь вычислительный режим основной программы.

Дальнейший аспект проекта РСП - тот факт, что средства создания слов текста являются выполнением побочного эффекта по прохождению ребра графа, что приводит генератор к действию почти в тот момент, когда ситуация воспринимается. Особенно впечатляет то, что оценивает, что РСП Шапиро никогда не пользуется резервированием. Это - совершенно необычное поведение для РСП, так как порождение является в сущности процессом планирования.

Наиболее значительной проблемой для проектов РСП - ­трудность выделения понимания из действия. Генераторы, основанные на систематической грамматике, имеют дело с этой проблемой, непосредственно представляя срединную репрезентацию в форме набора характерных признаков, что позволяет спецификации текста постепенно накапливаться, предоставляя ограничениям возможность распространяться и влиять на более поздние решения.

Две важных системы порождения были основаны на систематической грамматике: PROTEUS Дэйви(обсуждали ранее) и NIGEL Манна и Маттхиссена. NIGEL - самая большая систематическая грамматика в мире и, очень вероятно, одна из самых больших машинных грамматик любого сорта.

РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ.

По мере развития компьютерных систем становится все более очевидным, что использование этих систем намного расширится, если станет возможным использование человеческой речи при работе непосредственно с компьютером, и в частности станет возможным управление машиной обычным голосом в реальном времени, а также ввод и вывод информации в виде обычной человеческой речи.

Существующие технологии распознавания речи не имеют пока достаточных возможностей для их широкого использования, но на данном этапе исследований проводится интенсивный поиск возможностей употребления коротких многозначных слов (процедур) для облегчения понимания. Распознавание речи в настоящее время нашло реальное применение в жизни, пожалуй, только в тех случаях, когда используемый словарь сокращен до 10 знаков, например при обработке номеров кредитных карт и прочих кодов доступа в базирующихся на компьютерах системах, обрабатывающих передаваемые по телефону данные. Так что насущная задача - распознавание по крайней мере 20 тысяч слов естественного языка - остается пока недостижимой. Эти возможности пока недоступны для широкого коммерческого использования. Однако ряд компаний своими силами пытается использовать уже существующие в данной области науки знания.

Для успешного распознавания речи следует решить следующие задачи:

обработку словаря (фонемный состав),

обработку синтаксиса,

сокращение речи (включая возможное использование жестких сценариев),

выбор диктора (включая возраст, пол, родной язык и диалект),

тренировку дикторов,

выбор особенного вида микрофона (принимая во внимание направленность и местоположение микрофона),

условия работы системы и получения результата с указанием ошибок.

Существующие сегодня системы распознавания речи основываются на сборе всей доступной (порой даже избыточной) информации, необходимой для распознавания слов. Исследователи считают, что таким образом задача распознавания образца речи, основанная на качестве сигнала, подверженного изменениям, будет достаточной для распознавани, но тем неменее в настоящее время даже при распознавании небольших сообщений нормальной речи, пока невозможно после получения разнообразных реальных сигналов осуществить прямую трансформацию в лингвистические символы, что является желаемым результатом.

Вместо этого проводится процесс, первым шагом которого является первоначальное трансформирование вводимой информации для сокращения обрабатываемого объема так, чтобы ее можно было бы подвергнуть компьютерному анализу. Примером является “техника сопоставления отрезков”, позволяющая сократить вводимую информацию с 50'000 до 800 битов в секунду. Следующим этапом является спектральное представление речи, получившееся путем преобразования Фурье. Результат преобразования Фурье позволяет не только сжать информацию, но и дает возможность сконцентрироваться на важных аспектах речи, которые интенсивно изучались в сфере экспериментальной фонетики. Пример такого представления см на рис. Спектральное представление достигнуто путем использования широко-частотного анализа записи.

Хотя спектральное представление речи очень полезно, необходимо помнить, что изучаемый сигнал весьма разнообразен. Разнообразие возникает по многим причинам, включая:

различия человеческих голосов;

уровень речи говорящего;

вариации в произношении;

нормальное варьирование движения артикуляторов (языка, губ, челюсти, нёба).

Для устранения негативного эффекта влияния варьирования голосового тракта на процесс распознавания речи было использовано множество методов. Первым делом рассматривалась характеристика пространства траектории артикуляторных органов, включая гласные, используемые говорящим. Наиболее удачные формы трансформации, использованной для сокращения различий, были впервые представлены Сакоя & Чибо и назывались динамичными искажениями (dynamic time warping). Техника динамичного искажения используется для временного вытягивания и сокращения расстояния между искаженным спектральным представлением и шаблоном для говорящего. Использование данной техники дало улучшении точного распознавания (~20-30%). Метод динамичного искажения используют практически все коммерчески доступные системы распознавания, показывающие высокую точность сообщения при использовании. Техника динамичного искажения представлена на рис.2. Вначале сигнал преобразовывается в спектральное представление, где определяется немногочисленный, но высокоинформативный набор параметров. Затем определяются конечные выходные параметры для варьирования голоса(следует отметить, что данная задача не является тривиальной) и производится нормализация для составления шкалы параметров, а также для определения ситуационного уровня речи. Вышеописанные измененные параметры используются затем для создания шаблона. Шаблон включается в словарь, который характеризует произнесение звуков при передаче информации говорящим, использующим эту систему. Далее в процессе распознавания новых речевых образцов (уже подвергшихся нормализации и получивших свои параметры), эти образцы сравниваются с шаблонами, уже имеющимися в словаре, используя динамичное искажение и похожие метрические измерения. В настоящее время этот метод изучается и дополняется.

Очевидно, что спектральное представление речи позволяет характеризовать особенности голосового тракта человека и способ использования его говорящим. Самый обычный способ моделирования специфических эффектов "модель-источник" - использование фильтров. Речевой аппарат моделируется с использованием источников, вызывающих резонанс, ведущий к пиковым точкам интенсивности звука в соседстве с отдельными частотами, называемыми формантами. При произнесении звуков вибрация голосовых связок является источником возбуждения, и эти короткие импульсы вызывают резонанс между голосовыми связками и губами. Так как язык, челюсть, губы, зубы и альвеолярный аппарат двигаются, размер и место этих резонансов меняются, давая возможность воспроизведения особых параметров звуков.

Возможно построить очень точную модель, также прямо смоделировать движения артикуляторов физиологически реальным путем. Использование этих моделей привели к пониманию пути, в котором происходит речевой сигнал. Но так как наблюдение над артикуляторами затруднено, остаются недостатки. Хотя природа вокального тракта очень сильно влияет на выходной сигнал речи, это не единственное ограничение, которое необходимо принимать во внимание, так как контроль над мускулами звукового тракта обусловлен сигналами моторного кортэкса мозга. Возможно все аспекты влияния акустической структуры контролируют сигналы и форму звукового выхода речи (хотя это не может быть доказано с систематической точки зрения).

Аспекты влияния акустической структуры включает в себя: