News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194028211410.35330/1991-6639-2024-26-6-175-187IKXIFNSystem analysis, management and information processingСистемный анализ, управление и обработка информацииReview ArticleMethods of organizing question-answering systemsМетоды организации вопросно-ответных систем6522-7758ДорохинаГ. В.DorokhinaG. V.
Russian Federation

науч. сотр., отдел системного анализа и интеллектуальных интерфейсов

Researcher, Department of Systems Analysis and Intelligent Interfaces

kbncran@mail.ruПолоусА. Г.PolousA. G.
Russian Federation

Software Engineer, Department of Systems Analysis and Intelligent Interfaces, student, Faculty of Physics and Technology

техник-программист, отдел системного анализа и интеллектуальных интерфейсов, студент физико-технического факультета

kbncran@mail.ruInstitute of Artificial Intelligence ProblemsИнститут проблем искусственного интеллектаDonetsk State UniversityДонецкий государственный университетru1512202420242661751870203202502032025Copyright ©; 2024, Дорохина Г.V., Полоус А.G.Copyright ©; 2024, Дорохина Г.В., Полоус А.Г.2024Дорохина Г.V., Полоус А.G.Дорохина Г.В., Полоус А.Г.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/282114

Today the issue of human-machine interaction via natural language text, including the use of question answering systems, is relevant. The purpose of the work is to analyze the methods of developing question answering systems. It was achieved by considering the types of questions and types of question answering systems, describing the methods of building question answering systems. Embedding question answering systems into digital platforms will allow improving customer interaction without significantly expanding staff, contributing to more effective solutions to their problems, and improving service. This will simultaneously contribute to the growth of income of supplier organizations and improve the life quality of goods and services consumers.

На сегодняшний день актуальны проблемы человеко-машинного взаимодействия с помощью текста на естественном языке, в том числе с применением вопросно-ответных систем. Цель работы – анализ методов организации вопросно-ответных систем – достигнута путем рассмотрения типов вопросов и видов вопросно-ответных систем, описания методов построения вопросно-ответных систем. Встраивание вопросно-ответных систем в цифровые платформы позволит без существенного расширения персонала улучшать взаимодействие с клиентами, способствовать более эффективному решению их проблем, улучшать сервис. Это одновременно будет способствовать и росту дохода организаций-поставщиков, и повышению качества жизни потребителей товаров и услуг.

roboticsnavigationpositioningSLAMcomputer visionhydroacousticgroup control of robotsробототехниканавигацияпозиционированиеSLAMтехническое зрениегидроакустикагруппо-вое управление роботамиИсследование осуществлено в рамках фундаментальных исследований ФГБНУ «Институт проблем искусственного интеллекта» по теме «Исследование и разработка методов обработки данных и естественно-языковых текстов с применением онтологий», Рег. № НИОКТР 123092600030-4.The study was carried out within the framework of fundamental research of the Federal State Budgetary Scientific Institution Institute of Artificial Intelligence Problems on the topic Research and development of methods for processing data and natural language texts using ontologies, Reg. No. NIOKTR 123092600030-4.Lapshin V.A. Question-answering systems: development and prospects. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2012. No. 6. Pp. 1–9. EDN: PDWJEV. (In Russian)Лапшин В. А. Вопросно-ответные системы: развитие и перспективы // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2012. № 6. С. 1–9. EDN: PDWJEVPonomarev V.V., Tumanov V.E. Model of a digital interactive document in the systems analysis of subject ontology. Sistemnyy analiz v proyektirovanii i upravlenii [Systems analysis in design and management]: collection of scientific papers of the XXV International scientific and educational-practical conference, October 13–14, 2021, in 3 parts. Part 3. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id21-361. (In Russian)Пономарев В. В., Туманов В. Е. Модель цифрового интерактивного документа в системном анализе предметной онтологии // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXV международной научной и учебно-практической конференции, 13–14 октября 2021 г.: в 3 частях. Ч. 3. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id21-361Muromtsev D.I. Models and methods of individualization of e-learning in the context of the ontological approach. Ontology of Designing. 2020. Vol. 10. No. 1(35). Pp. 34–49. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-34-49. (In Russian)Муромцев Д. И. Модели и методы индивидуализации электронного обучения в контексте онтологического подхода // Онтология проектирования. 2020. Т. 10. № 1(35). С. 34–49. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-34-49Verevichev I.I. Logika: kratkiy teoreticheskiy kurs: uchebnoye posobiye dlya studentov gumanitarnykh fakul'tetov [Logic: a short theoretical course: a tutorial for students of humanities faculties]. Ulyanovsk: UlGTU, 2009. 101 p. (In Russian)Веревичев И. И. Логика: краткий теоретический курс: учебное пособие для студентов гуманитарных факультетов. Ульяновск: УлГТУ, 2009. 101 с.Lopez V.Is, Uren V., Sabou M., Motta E. Question аnswering fit for the Semantic Web? Article in Semantic Web. DOI: 10.3233/SW-2011-0041. UK: Milton Keynes, 2011. Pp. 14–47.Lopez V. Is., Uren V., Sabou M., Motta E. Question аnswering fit for the Semantic Web? // Article in Semantic Web. DOI: 10.3233/SW-2011-0041. UK: Milton Keynes, 2011. Pp. 14–47.Tyurina D.A., Palmov S.V. Application of neural networks in natural language processing. Journal of Applied Research. 2023. No. 7. Pp. 158–162. DOI: 10.47576/2949-1878_2023_7_158. (In Russian)Тюрина Д. А., Пальмов С. В. Применение нейронных сетей в обработке естественного языка // Журнал прикладных исследований. 2023. № 7. C. 158–162. DOI: 10.47576/2949-1878_2023_7_158Chernomorova T.S., Vorobyov S.P. Classification and principles of constructing question-answer search systems. Bulletin of Science and Practice. 2020. Vol. 6. No. 8. Pp. 145–156. DOI: 10.33619/2414-2948/57/12. (In Russian)Черноморова Т. С., Воробьев С. П. Классификация и принципы построения систем вопросно-ответного поиска // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. № 8. С. 145–156. DOI: 10.33619/2414-2948/57/12Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. An approach to automated filling of knowledge graphs with entities based on table analysis. Ontology of Designing. 2022. Vol. 12. No. 3(45). Pp. 336–352. DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-3-336-352. (In Russian)Дородных Н. О., Юрин А. Ю. Подход к автоматизированному наполнению графов знаний сущностями на основе анализа таблиц // Онтология проектирования. 2022. Т. 12. № 3(45). С. 336–352. DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-3-336-352Vidiya A.V., Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. An approach to creating ontologies based on spreadsheets with an arbitrary structure. Ontology of Designing. 2021. Vol. 11. No. 2(40). P. 212–226. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-2-212-226. (In Russian)Видия А. В., Дородных Н. О., Юрин А. Ю. Подход к созданию онтологий на основе электронных таблиц с произвольной структурой // Онтология проектирования. 2021. Т. 11. № 2(40). С. 212–226. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-2-212-226Lomov P.A., Nikonorova M.L., Shishaev M.G. Extracting relations from NER-labeled sentences for ontology training. Trudy Kol'skogo nauchnogo tsentra RAN. Seriya: Tekhnicheskiye nauki [Proceedings of the Kola Science Center of the Russian Academy of Sciences. Series: Technical sciences]. 2022. Vol. 13. No. 2. Pp. 23–30. DOI: 10.37614/2949-1215.2022.13.2.002. (In Russian)Ломов П. А., Никонорова М. Л., Шишаев М. Г. Извлечение отношений из NER-размеченных предложений для обучения онтологии // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13. № 2. С. 23–30. DOI:10.37614/2949-1215.2022.13.2.002Tikhobaeva O.Yu., Bruches E.P., Batura T.V. Extracting semantic relations from the texts of scientific articles. Vestnik NGU. Seriya: Informatsionnyye tekhnologii [Bulletin of NSU. Series: Information technologies]. Vol. 20. No. 3. Pp. 65–76. DOI 10.25205/1818-7900-2022-20- 3-65-76. (In Russian)Тихобаева О. Ю., Бручес Е. П., Батура Т. В. Извлечение семантических отношений из текстов научных статей // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. Т. 20. № 3. С. 65–76. DOI: 10.25205/1818-7900-2022-20- 3-65-76Mezentseva A.A., Bruches E.P., Batura T.V. Methods and approaches to automatic linking of entities in Russian. Proceedings of The Institute for System Programming of the RAS. 2022. Vol. 34. No. 4. Pp. 187–200. DOI: 10.15514/ISPRAS-2022-34(4)-13. (In Russian)Мезенцева А. А., Бручес Е. П., Батура Т. В. Методы и подходы к автоматическому связыванию сущностей на русском языке // Труды ИСП РАН. 2022. Т. 34. № 4. С. 187–200. DOI: 10.15514/ISPRAS-2022-34(4)-13Golikov A.A., Akimov D.A., Romanovsky M.S., Trashchenkov S.V. Aspects of creating a corporate question-answering system using generative pre-trained language models. Litera. 2023. No. 12. Pp. 190–205. DOI: 10.25136/2409-8698.2023.12.69353. (In Russian)Голиков А. А., Акимов Д. А., Романовский М. С., Тращенков С. В. Аспекты создания корпоративной вопросно-ответной системы с использованием генеративных предобученных языковых моделей // Litera. 2023. № 12. С. 190–205. DOI: 10.25136/2409-8698.2023.12.69353Derevyanko D.V., Palchunov D.E. Formal methods for developing a question-answering system in natural language. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Informatsionnyye tekhnologii [Bulletin of the Novosibirsk State University. Series: Information Technology]. 2014. Vol. 12. No. 3. Pp. 34–47. EDN: RKCZKL. (In Russian)Деревянко Д. В., Пальчунов Д. Е. Формальные методы разработки вопросно-ответной системы на естественном языке // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2014. Т. 12, № 3. С. 34–47. EDN: RKCZKLMilkova M.A., Nevolin I.V., Pigorev D.P. Modern methods for extracting key information from regulatory documents. Economics of Contemporary Russia. 2021. No. 2(93). DOI: 10.33293/1609-1442-2021-2(93)-101-114. (In Russian)Милкова М. А., Неволин И. В., Пигорев Д. П. Современные методы извлечения ключевой информации из нормативных документов // Экономическая наука современной России. 2021. № 2(93). DOI: 10.33293/1609-1442-2021-2(93)-101-114Gulyaev P.A., Elistratova E.A., Konovalov V.P. et al. Tracking the state of a goal-oriented dialogue based on BERT. Proceedings of Moscow Institute of Physics and Technology. 2021. Vol. 13. No. 3(51). Pp. 48–61. DOI: 10.53815/20726759_2021_13_3_48. (In Russian)Гуляев П. А., Елистратова Е. А., Коновалов В. П. и др. Отслеживание состояния целеориентированного диалога на основе БЕРТ // Труды МФТИ. 2021. Т. 13. № 3(51). С. 48–61. DOI: 10.53815/20726759_2021_13_3_48Favorskaya M.N., Andreev V.V. Adaptive block tensor decomposition in visual question-answering systems. Software & Systems. 2021. Vol. 34. No. 1. Pp. 164–171. DOI: 10.15827/0236-235X.133.164-171. (In Russian)Фаворская М. Н., Андреев В. В. Адаптивное блочное тензорное разложение в визуальных вопросно-ответных системах // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 1. С. 164–171. DOI: 10.15827/0236-235X.133.164-171Bali V., Verma A. A study on components, benchmark criteria and techniques used in ontology-based question answering systems. IJISAE, 2022. Vol. 10. No. 1s(2002). India: Chandigarh, 2022. Pp. 9–17.Bali V., Verma A. A study on components, benchmark criteria and techniques used in ontology-based question answering systems // IJISAE, 2022, 10(1s). India: Chandigarh, 2022. Pp. 9–17.