Вопросно-ответная система для поддержки абитуриентов с использованием современных мессенджеров

В настоящее время растет интерес пользователей к приложениям для мгновенного обмена сообщениями, мессенджерам. Они позволяют не только общаться с другими пользователями, но и включают в себя функционал, помогающий создавать автоматических собеседников, автоматизирующих отдельные бизнес-процессы либо удовлетворяющих информационные потребности пользователей. В статье рассматривается узкоспециализированная вопросно-ответная система, которая использует инфраструктуру, предоставляемую современными мессенджерами для обмена сообщениями и предназначенную для информационной поддержки абитуриентов, поступающих в университет. В процессе разработки системы был накоплен корпус характерных вопросов абитуриентов, а также разработана модель, которая позволяет осуществлять поиск близких вопросов по этому корпусу. При этом абитуриент может формулировать свои вопросы на естественном языке без изучения предварительно заданных шаблонов или специальных правил построения сообщений. Для получения ответов на вопросы, которых нет в корпусе системы, привлекаются специалисты приемной комиссии, имеющие свой интерфейс. Система была реализована с использованием современных облачных технологий, предоставляемых компанией Amazon. Среди них бессерверные (serverless) вычисления и NoSQL-базы данных. Для этого была разработана архитектура сервиса, удовлетворяющая этой модели вычислений. Поскольку система может оперировать с чувствительными данными, включая персональные данные, а также предоставлять персонализированный сервис, были проанализированы методы обеспечения безопасности системы, а также подходы к авторизации пользователей. В настоящее время система проходит тестирование и оценку используемых алгоритмов информационного поиска.

1. Маннинг К.Д., Рагхаван П., Шютце Х., Введение в информационный поиск, Вильямс, М., 2011

2. Taylor R.S., “The Process of Asking Questions”, American Documentation, 13:4 (1962), 391–396.

3. Radev D.R., Prager J., Samn V., “Ranking suspected answers to natural language questions using predictive annotation”, Proceedings of the sixth conference on Applied natural language processing, 2000.

4. Филонов Д.Р., Тупикин В.И., “Чат-бот для Telegram для помощи абитуриентам”, Заметки по математике и информатике, 2017, 152–156;

5. Jovita L., Hartawan A., Suhartono D., “Using Vector Space Model in Question Answering System”, Procedia Computer Science, 59 (2015), 305—311.

6. Mishra A., Jain S.K., “A Survey on Question Answering Systems with Classification”, Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 28:3 (2016), 345– 361.

7. Bouziane A., Bouchiha D., Doumi N., Malki M., “Question Answering Systems: Survey and Trends”, Procedia Computer Science, 73 (2015), 366–375.

8. Jurafsky D., Martin J.H., Speech and Language Processing, Prentice-Hall, NJ, USA, 2009.

9. Amazon Web Services, Serverless Computing and Applications. https://aws.amazon.com/serverless/.

10. Amazon Web Services, Amazon DynamoDB, https://aws.amazon.com/dynamodb/.

11. Perkins J., Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook, Packt Publishing, 2010.

12. Korobov M., “Morphological Analyzer and Generator for Russian and Ukrainian Languages”, Analysis of Images, Social Networks and Texts, 2015, 320–332.