МОСКВА, 12 июля. /ТАСС/. Специалисты факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова разработали систему обработки естественного языка, позволяющую ускорить и повысить эффективность подбора контрольных вопросов в анкетах. Об этом в среду сообщила пресс-служба вуза.
Контрольные вопросы в анкетах - это несколько одинаковых по содержанию тезисов, выраженных разными словами. Они добавляются в опросники для того, чтобы проверить степень искренности респондента: если ответы на них разнятся, то это может указывать на попытки человека скрыть информацию или уйти от прямого ответа. Подбор таких контрольных вопросов требует значительных усилий и занимает много времени. Авторы работы нашли способ упростить этот процесс за счет системы, самостоятельно ищущей похожие по смыслу вопросы.
"[Созданная] cистема обработки естественного языка - это настоящий прорыв в сфере составления анкет и подбора контрольных вопросов. Инновационные методы, включая <…> латентно-семантический анализ и тематическое моделирование, позволяют экспертам эффективно находить и выбирать контрольные вопросы, гарантируя точность и надежность результатов опросов", - приводит пресс-служба МГУ слова доцента кафедры алгоритмических языков факультета вычислительной математики и кибернетики университета Владимира Абрамова.
Новое решение использует несколько методов работы с данными, которые позволяют анализировать частоту и значимость определенных слов в документе, а также определять семантические связи между ними.
"Такой подход помогает более точно подбирать контрольные вопросы и избегать повторений или путаницы. <…> [С помощью технологий машинного обучения] система автоматически выявляет наиболее вероятные комбинации тем и слов, обсуждаемых в документах. Таким образом, она определяет распределение вероятностей для каждой темы в каждом документе, что облегчает поиск вопросов, содержащих схожие темы", - пояснили в университете.
Авторы испытали разработку при составлении опросов в сфере психологии и социологии. Результаты подтвердили ее эффективность, сообщила пресс-служба МГУ.