Проблемы, возникающие в процессе разработки ПО, помогают разрешать ученые Вятского государственного университета. Они разработали метод автоматической управляемой генерации русскоязычного текста, который будет содержать доводы для желаемой точки зрения, на основе существующих текстов.
На сегодня существует несоответствие между потребностью широкого круга пользователей в программных инструментах, позволяющих оперативно находить и раскрывать аргументы по заданной точке зрения, и отсутствием таких систем аргументационной поддержки. Эта проблема недостаточно исследована для русского языка, в отличие от существующих работ, в которых исследования проводятся только для английского языка,
- рассказал руководитель проекта, профессор кафедры прикладной математики и информатики Института математики и информационных систем ВятГУ, доктор технических наук Евгений Вячеславович Котельников .
Наше исследование было направлено на решение проблемы автоматической управляемой генерации текстов на естественном языке, содержащих аргументы, поддерживающие или опровергающие заданную точку зрения относительно определенного целевого объекта.
В ходе реализации проекта ученые создали три глубоких нейросетевых модели. Модель ArgBERT позволяет классифицировать тексты на три класса:
«аргумент за», «аргумент против» и «не является аргументом». Модель AspBERT дает возможность извлекать аспекты аргументации из текстов. Модель ArgGPT-3 делает управляемую генерацию аргументативных предложений. Все эти модели планируется предоставить в общий доступ. Ученые также сделают общедоступными созданные ими размеченные текстовые корпуса аспектов аргументации и пар «управляющая последовательность – предложение».
Созданный метод автоматической управляемой генерации русскоязычного текста, содержащего аргументы – это не только вклад ученых ВятГУ в развитие теоретических основ генерации аргументационных текстов за счёт разработки и исследования новых нейросетевых моделей. Метод может быть использован на практике для аргументационных текстов в научных исследованиях, журналистике, юриспруденции, образовании, диалоговых системах и в других сферах.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-21-00885.
"*" - фото сгенерировано нейросетью
