Интерпретация естественного языка
О кейсе
Понимание естественного языка всегда было одной из основных задач искусственного интеллекта. Считается, что истоки этого направления информатики берут начало в 1950 году со статьи Алана Тьюринга, в которой предложен знаменитый тест, адаптированный из салонной игры. В ИТ-сфере используется ряд методов и подходов, разработанных для решения задачи NLU (Natural-Language Understanding).
Первой программой понимания естественного языка принято считать Элизу, разработанную Джозефом Вейценбаумом в MIT в 1966 году. Элиза вела диалог с человеком, перефразируя входные предложения пользователя, в результате чего создавалось ощущение, что программа понимает смысл разговора и сопереживает человеку.
Со времени Элизы разработан ряд программ, поведению диалога на естественном языке. Одной из самых известных стала ALICE, которая выиграла подряд несколько премий Лебнера – соревнования по прохождению Теста Тьюринга. В России в 2000-х годах была популярна программа ChatMaster, созданная Дмитрием Журавлевым, и благодаря которой автор этих строк попал в область ИИ.
Задача
Проведите морфологическое исследование любого открытого текста (книга, статья). Желательно чтоб объем текста был не менее 2000 слов. Это позволит получить больше информации в процессе анализа. Например, вы можете выделить ФИО персонажей художественного произведении и частоту их появления. Построить связи, кто с кем говорил. Выделить из текста отдельные предметы (стол, стул, кошка, собака и т.д.) и подсчитать сколько раз они встречаются в тексте. Можете попробовать заменить ФИО одного персонажа в произведение и подобрать правильный падеж. Таким образом, во всем произведении можно изменить ФИО всех персонажей без искажения смысла текста.
Правила предоставления и оформления решения кейса
Решение должно быть представлено в виде презентации в PowerPoint или документа Word. Рекомендованное содержание файла:
1) Титульный слайд с названием команды и названием кейса
2) Ваше понимание задачи кейса
3) Анализ проблемы
4) Описание предложенного решения (идея)
5) Обоснование решения (докажите, что ваше решение способно справиться с задачей)
6) Возможность развития системы в будущем (модульность, масштабирование)
7) Состав участников команды
Критерии оценки
Понимание поставленной задачи. Покажите, что вы внимательно изучили задачу и верно понимаете ее.
Исследование проблемы. Покажите, что вы изучили опыт других компаний и исследования в этой области, используете научный подход, а не догадки и предположения.
Реализуемость и реалистичность предлагаемого решения. Ваше решение может быть основано на предположениях, научных фактах и результатах исследования, а может включать работающий алгоритм. Чем более реалистичным выглядит решение, тем лучше. Максимальную оценку, конечно же, получит команда с работающим прототипом системы.
Обоснованность выбранного решения. Покажите, что предлагаемый вами подход не сделает хуже. Вы сами стали бы им пользоваться, а ваши родители или знакомые?
Оригинальность решения. Это творческая задача, покажите, что ваша команда способна мыслить нестандартно, вне рамок. Может быть нужно искать решение совсем в другой области?
За каждый критерий можно получить до 10 баллов, а максимальная сумма баллов - 50.
Решения принимаются до 01 декабря 2020 года
Спасибо за внимание!
Made on
Tilda