El proyecto “Espiga” consta del desarrollo de un programa capaz de interpretar el lenguaje natural, escrito; siendo capaz de dar respuestas, comentarios, y obtener deducciones en base a los datos obtenidos.
Al contrario de la mayoría de los desarrollos en este área, este programa, podría lograr incrementar sus conocimientos, generar conceptos abstractos, aunar palabras, términos similares, etc.
Objetivos
Crear un programa capaz de llevar una conversación con un usuario, de un modo similar al que llevaría una persona, pero sin esperar “la simulación” de una conversación natural, si no intentar crear una conciencia propia, sin ninguna preconcepción, “un ser” que pueda ser crítico de sus propios conceptos y de los que los usuarios aportan.
Programación
Se trata de varios pequeñas rutinas de programación interactuando entre sí, combinadas de diferentes modos para sus diferentes funciones, pero, básicamente, es siempre la misma base de datos y el mismo motor de funcionamiento.
El desarrollo está pensado íntegramente para la Web (PHP y base de datos Mysql).
Este tipo de programación y la conexión Web le da la posibilidad de mayor contacto con diferentes personas, y la interacción con sitios Web.
Interfaces
El programa tendrá diversas interfaces, tanto a nivel usuario, como de tipo robot-web.
Algunas de las interfaces usuario serán, una página web, o interfase IM (MSN Microsoft, Yahoo MSN, etc.) para contactarse con usuarios todo el tiempo, que incrementarán su base de datos y comparar los mismos conceptos con diferentes usuarios.
Podrá buscar datos en Internet, para verificar lo que los usuarios le cuentan, investigar más sobre un tema, usando las nuevas APIs de buscadores.
Inteligencia a partir del análisis sintáctico y estructural de la oración
El programa obtendrá su información a partir de las oraciones que aporten los usuarios o búsquedas en la Web. De estos enunciados hará un análisis sintáctico básico y un análisis de su estructura midiendo la relación entre las palabras tanto sintácticamente como en relaciones de definición, disparidad, similitud, etc.
El análisis de texto a modo de conversación
Concepto general
En los siguientes puntos se describe la forma estructural que debe tener un robot de charla meramente lógico, dejando para una futura instancia los asuntos de amenizaron. Este básicamente leerá lo que el usuario le escriba, y actuara con respecto a ello, incorporara, analizara y responderá al escrito del usuario.
Obviamente el modelo es rudimentario, pero trata de corresponder a una idea, que es la de dejar de lado la búsqueda de artificios para lograr un robot de charla que "sepa" de lo que esta hablando, pero no a través de conocimiento general, no a través de frases preestablecidas, si no por los únicos medios que le es posible, de echo su único medio, lo escrito por un usuario.
En los siguientes puntos se describe la forma estructural que debe tener un robot de charla meramente lógico, dejando para una futura instancia los asuntos de amenizaron. Este básicamente leerá lo que el usuario le escriba, y actuara con respecto a ello, incorporara, analizara y responderá al escrito del usuario.
Obviamente el modelo es rudimentario, pero trata de corresponder a una idea, que es la de dejar de lado la búsqueda de artificios para lograr un robot de charla que "sepa" de lo que esta hablando, pero no a través de conocimiento general, no a través de frases preestablecidas, si no por los únicos medios que le es posible, de echo su único medio, lo escrito por un usuario.
Estructura básica general
1 Entrada
1.0 Incorporación del texto a través del usuario
1.1 Diferenciar entre postulado - pregunta
1.2 Reducción
Una vez realizada la entrada del usuario, la maquina se encargaría de eliminar los datos errores malos espaciados, .
Luego de dividir las posibles múltiples oraciones, de existir mas de una. Cada una se analizara por separado.
Buscar signos de preguntas de existir se trata de una pregunta, luego buscar datos comunes en las preguntas de existir estos también se trataría de una pregunta.
Reducción de los datos de entrada, se eliminan las puntuaciones incensarais, y se en prolijan ciertos procesos rudimentarios. las oraciones mono silábicas: SI, NO, etc. pueden obviarse o ser puestas como parte de la oraciones generales.
2 Análisis del texto
1. Análisis estructural (postulado y pregunta)
2. Unificación (meter en modelo, 2 modelos generales (postulado y pregunta))
Se buscan en un registros las palabras y se las asocian a su significado estructural (Sujeto, verbo, nexo, articulo, etc.) a la vez las palabras que no se encuentran en este registro pueden se incorporadas, a través de la deducción por modelos típicos.
La oración es convertida a un modelo muy similar al que se usa en la base de datos.
Los datos que comúnmente son obviados al escribir son agregados, de no ser posible cabria la posibilidad de una salida (la maquina trasmitiría su duda al usuario). Esto tiene como fin, que la maquina entienda totalmente de lo que habla siendo que si no es así, no puede analizar lo que el usuario ingreso.
3 Análisis lógico
Postulado
1. Análisis avanzado con respecto al registros, básicamente comprobación de la lógica (puede obviarse en un modelo rudimentario)
2. Incorporación al registro, de ser necesario.
3. Se genera una Salida, dependiendo de los resultados
Busca una valides de los datos aportados por el usuario, ¿esto coincide con lo que se?, de no ser así, se realizara una salida (cuestionamiento al usuario)
De ser lógico, o no tener conocimiento alguno de lo que el usuario nos "cuenta" esto será agregado a la base de datos.
Pregunta
1. Se busca una respuesta entre los postulados
2. Se genera una Salida Respuesta (Salida)
Se busca una respuesta a la pregunta del usuario, básicamente se busca correspondencia entre registros y la pregunta.
En el caso de los postulados se podrían realizar preguntas de modo lógico, este seria un estado avanzado de la pregunta, lo veremos después.
4 Salida
1. Estilización de la salida propio para cada proceso
A través de modelos típicos de preguntas, respuestas, razonamientos lógico, se adornan las salidas del robot de modo que este se parezca a una persona al hablar, esto lo convierte en ameno.
1.0 Incorporación del texto a través del usuario
1.1 Diferenciar entre postulado - pregunta
1.2 Reducción
Una vez realizada la entrada del usuario, la maquina se encargaría de eliminar los datos errores malos espaciados, .
Luego de dividir las posibles múltiples oraciones, de existir mas de una. Cada una se analizara por separado.
Buscar signos de preguntas de existir se trata de una pregunta, luego buscar datos comunes en las preguntas de existir estos también se trataría de una pregunta.
Reducción de los datos de entrada, se eliminan las puntuaciones incensarais, y se en prolijan ciertos procesos rudimentarios. las oraciones mono silábicas: SI, NO, etc. pueden obviarse o ser puestas como parte de la oraciones generales.
2 Análisis del texto
1. Análisis estructural (postulado y pregunta)
2. Unificación (meter en modelo, 2 modelos generales (postulado y pregunta))
Se buscan en un registros las palabras y se las asocian a su significado estructural (Sujeto, verbo, nexo, articulo, etc.) a la vez las palabras que no se encuentran en este registro pueden se incorporadas, a través de la deducción por modelos típicos.
La oración es convertida a un modelo muy similar al que se usa en la base de datos.
Los datos que comúnmente son obviados al escribir son agregados, de no ser posible cabria la posibilidad de una salida (la maquina trasmitiría su duda al usuario). Esto tiene como fin, que la maquina entienda totalmente de lo que habla siendo que si no es así, no puede analizar lo que el usuario ingreso.
3 Análisis lógico
Postulado
1. Análisis avanzado con respecto al registros, básicamente comprobación de la lógica (puede obviarse en un modelo rudimentario)
2. Incorporación al registro, de ser necesario.
3. Se genera una Salida, dependiendo de los resultados
Busca una valides de los datos aportados por el usuario, ¿esto coincide con lo que se?, de no ser así, se realizara una salida (cuestionamiento al usuario)
De ser lógico, o no tener conocimiento alguno de lo que el usuario nos "cuenta" esto será agregado a la base de datos.
Pregunta
1. Se busca una respuesta entre los postulados
2. Se genera una Salida Respuesta (Salida)
Se busca una respuesta a la pregunta del usuario, básicamente se busca correspondencia entre registros y la pregunta.
En el caso de los postulados se podrían realizar preguntas de modo lógico, este seria un estado avanzado de la pregunta, lo veremos después.
4 Salida
1. Estilización de la salida propio para cada proceso
A través de modelos típicos de preguntas, respuestas, razonamientos lógico, se adornan las salidas del robot de modo que este se parezca a una persona al hablar, esto lo convierte en ameno.
Explicación de la estructura básica general
1 Entrada
En la entrada de usuario, corregirán los pequeños errores que pueden terminar por complicarnos cualquier futuro proceso. ejemplos de estos son los malos espaciados, el uso innecesario de puntuación.
Este proceso de entrada se encarga en una primerísima instancia en saber si existe una sola oración o múltiples de existir múltiples las divide como si se entrasen muchas oraciones diferentes.
Luego se analiza si se trata de una oración o pregunta, este proceso se reduce a sabes si hay signos de preguntas en la oración, o "nexos" uniones que común mentes se usan para preguntar. El proceso se puede tornar algo dificultoso con ciertas preguntas vagas, pero esto no remite gravedad (En este primer proceso también se podría producir una "salida" en el caso de que no se tuviese en claro si se trata de un pregunta, pero esto es hilar demasiado fino).
Borrara, de la entrada, los datos que a la maquina no le importan o son redundantes: signos de pregunta, admiración, diferenciación entre mayúscula y minúscula, etc. Recuerde que ya se han diferenciado las preguntas en el punto anterior.
2 Análisis
Existirá un registro previamente creado, en el que la palabras estarán dividías según su función: Sustantivos, Verbos, adjetivos, artículos, nexos estos se dividirán en nexos del verbo y del sustantivo. Este registro será dinámico se sumaran nuevas palabras de las cuales se deducirán su función según el lugar que ocupen en la oración.
A través de este registro de palabras se analizara la oración palabra por palabra de modo de saber cual es la función de cada una. luego las palabras que no están en este registro serán deducidas, de un modo muy simple siempre se repiten esquemas, este buscara estos esquemas típicos y lograra deducir las funciones de las nuevas palabras. Estas podrán ser agregadas al registro aunque tomando los recaudos necesarios.
Quedese en claro que las expresiones utilizadas para preguntar, las afirmaciones, negaciones no verbicas, fueron analizadas y excluidas en la entrada.
Unificación, existen una cantidad limitada de modelos de preguntas y postulados. La idea de todo el proyecto es que toda oración ingresada por el usuario podrá reducirse a una de ellas, haciendo relativamente fácil la incorporación a un Registro. A la vez esto hará muy fácil el completar los datos que comúnmente se obvian al hablar, dejando a usuario libre de expresarse como se le ocurra, sin tener que recurrir a formas estandarizadas.
3 Análisis Lógico
Postulado
Se realiza un análisis avanzado con respecto al registros, básicamente se comprueba que la frase sea lógica, esta comprobación en un estado inicial del proceso se puede obviar.
La maquina tendría que juzgar los valores lógico de la entrada, así como que estos coincidan, lógicamente, con lo que se tiene por "entendido", de domo de entender los datos como verdaderos.
Luego de esto si lo expuesto es "lógico" se lo incluye en el registro, de no ser así, o tener alguna duda sobre los datos, se presenta al usuario una "salida" un cuestionamiento o un rechazo de la frase.
Pregunta
Se busca una coincidencia entre la pregunta y los postulados, y se lo expone a modo de respuesta ver salida.
En un estado mas avanzado también se podrían juzgar los datos de los postulados, pero esto seria algo complicado en un comienzo.
4 Salida
Estilización de la salida propio para cada proceso
Las salidas como las entradas de los usuarios corresponden a "formatos estandarizados" de este modo lo que el robot consiga de su base de datos será expuesto como una oración "natural", esto se lograra a través de modelos prefabricados; ósea que existirán "modelos" de respuestas, refutaciones de conceptos, negaciones de datos que aporta el usuario, preguntas que realizar al usuario, etc. tantos como sea necesario para que la maquina parezca lo mas natural a comunicarse con el usuario.
En la entrada de usuario, corregirán los pequeños errores que pueden terminar por complicarnos cualquier futuro proceso. ejemplos de estos son los malos espaciados, el uso innecesario de puntuación.
Este proceso de entrada se encarga en una primerísima instancia en saber si existe una sola oración o múltiples de existir múltiples las divide como si se entrasen muchas oraciones diferentes.
Luego se analiza si se trata de una oración o pregunta, este proceso se reduce a sabes si hay signos de preguntas en la oración, o "nexos" uniones que común mentes se usan para preguntar. El proceso se puede tornar algo dificultoso con ciertas preguntas vagas, pero esto no remite gravedad (En este primer proceso también se podría producir una "salida" en el caso de que no se tuviese en claro si se trata de un pregunta, pero esto es hilar demasiado fino).
Borrara, de la entrada, los datos que a la maquina no le importan o son redundantes: signos de pregunta, admiración, diferenciación entre mayúscula y minúscula, etc. Recuerde que ya se han diferenciado las preguntas en el punto anterior.
2 Análisis
Existirá un registro previamente creado, en el que la palabras estarán dividías según su función: Sustantivos, Verbos, adjetivos, artículos, nexos estos se dividirán en nexos del verbo y del sustantivo. Este registro será dinámico se sumaran nuevas palabras de las cuales se deducirán su función según el lugar que ocupen en la oración.
A través de este registro de palabras se analizara la oración palabra por palabra de modo de saber cual es la función de cada una. luego las palabras que no están en este registro serán deducidas, de un modo muy simple siempre se repiten esquemas, este buscara estos esquemas típicos y lograra deducir las funciones de las nuevas palabras. Estas podrán ser agregadas al registro aunque tomando los recaudos necesarios.
Quedese en claro que las expresiones utilizadas para preguntar, las afirmaciones, negaciones no verbicas, fueron analizadas y excluidas en la entrada.
Unificación, existen una cantidad limitada de modelos de preguntas y postulados. La idea de todo el proyecto es que toda oración ingresada por el usuario podrá reducirse a una de ellas, haciendo relativamente fácil la incorporación a un Registro. A la vez esto hará muy fácil el completar los datos que comúnmente se obvian al hablar, dejando a usuario libre de expresarse como se le ocurra, sin tener que recurrir a formas estandarizadas.
3 Análisis Lógico
Postulado
Se realiza un análisis avanzado con respecto al registros, básicamente se comprueba que la frase sea lógica, esta comprobación en un estado inicial del proceso se puede obviar.
La maquina tendría que juzgar los valores lógico de la entrada, así como que estos coincidan, lógicamente, con lo que se tiene por "entendido", de domo de entender los datos como verdaderos.
Luego de esto si lo expuesto es "lógico" se lo incluye en el registro, de no ser así, o tener alguna duda sobre los datos, se presenta al usuario una "salida" un cuestionamiento o un rechazo de la frase.
Pregunta
Se busca una coincidencia entre la pregunta y los postulados, y se lo expone a modo de respuesta ver salida.
En un estado mas avanzado también se podrían juzgar los datos de los postulados, pero esto seria algo complicado en un comienzo.
4 Salida
Estilización de la salida propio para cada proceso
Las salidas como las entradas de los usuarios corresponden a "formatos estandarizados" de este modo lo que el robot consiga de su base de datos será expuesto como una oración "natural", esto se lograra a través de modelos prefabricados; ósea que existirán "modelos" de respuestas, refutaciones de conceptos, negaciones de datos que aporta el usuario, preguntas que realizar al usuario, etc. tantos como sea necesario para que la maquina parezca lo mas natural a comunicarse con el usuario.
Forma básica de la oración
Las oraciones se expresan de una forma estructurada.
De esta forma se puede obtener el "significado estructural" de la palabra (verbo, sustantivo, adjetivo, etc) de modo que la maquina podrá aprender palabras desconocidas de las cuales sabe el "significado estructural".
Estos datos se pueden guardar en una base de datos en el que hagan referencia el sujeto o verbo:
Sujeto:
* como (Adj.)
* propiedad (de)
Verbo:
* cuando (temporal)
* donde (en, por, de(en el verbo))
* como (por, Adj.)
* porque (porque, por)
Casi ningún dato mas se puede sumar al análisis de la oración.
De esta forma se puede obtener el "significado estructural" de la palabra (verbo, sustantivo, adjetivo, etc) de modo que la maquina podrá aprender palabras desconocidas de las cuales sabe el "significado estructural".
- Sujeto: solamente la persona
- Verbo: uno o dos verbo que tenga la oración
- nexo: de, por, en, para...etc
- adjetivo:adjetivos, junto a su aumentativo, diminutivo, y otros modificadores
- Temporal y Locacional: ayer, ahora, acá, aquí, etc
Estos datos se pueden guardar en una base de datos en el que hagan referencia el sujeto o verbo:
Sujeto:
* como (Adj.)
* propiedad (de)
Verbo:
* cuando (temporal)
* donde (en, por, de(en el verbo))
* como (por, Adj.)
* porque (porque, por)
Casi ningún dato mas se puede sumar al análisis de la oración.
Indentificar verbos
Se pueden usar muchos métodos a la vez, estos métodos pueden ser por programación o por conocimientos obtenidos.
La terminacion y comienzo de los verbos pueden ser aprendidas.
Imaginen una base de datos que se referencia a si misma, que puede invertir conceptos que ella misma aplique como referencia y se modifique así misma, o a través de sucesivos análisis modifique sus conceptos.
Como hacerlo: atraves de 3 tipos de elementos, conocimientos, conceptuales, hiper-conceptos.
Explicación
El primer tipo de datos almacena conceptos introducidos por el usuario, el análisis posterior a a través de conceptos le da un marco "genérico" que puedan ser analizados mas fácilmente por la maquina, y ciertos datos muy generales son extraídos de los hiper-conceptos.
idioma logico de los conceptos:
la maquina por programación debería conocer el concepto de:
*el final de la palabra
*el comienzo
así, por ejemplo,
si el comienzo de esta palabra es "habl-" y su terminación esta asociada a las terminaciones de los verbos terminado en "-ar" es el verbo "hablar"
Los hiper conceptos son reemplazos de tipo referenciales:
verbo&-ar = -o,-a,-as,-e,-es,-en,-an,-emos,-amos,-amamos,-aron,-aba,-abas,-aban,-abamos,-are,-ares,-aren,-aremos,-ara,-aras,-aran,-aramos,-aria,-arias,-arian,-ariamos,-ase,-ases,-asen,-asemos,-aste,-ado,-ados,-ando.
ósea todas estas terminaciones son igual a la expresión "ar"
Del siguiente modo el concepto de "habl-&-ar" también involucra a todas las conjugaciones del verbo hablar solo por definición de hiper-concepto.
- por que ya esta almacenado en la memoria
- por su terminacion
- por su comienzo
- por estar asociando a un modificador del verbo (nexo)
- por estar después de un Sujeto conocido
La terminacion y comienzo de los verbos pueden ser aprendidas.
conocimientos, conceptuales e hiper-conceptos
Imaginen una base de datos que se referencia a si misma, que puede invertir conceptos que ella misma aplique como referencia y se modifique así misma, o a través de sucesivos análisis modifique sus conceptos.
Como hacerlo: atraves de 3 tipos de elementos, conocimientos, conceptuales, hiper-conceptos.
conocimientos: expresiones de tipo oración, por ejemplo: El perro camina por la calle.
conceptuales: abstracciones de tipo conceptuales: "calle" es un sustantivos termina en "o" es una cosa. La palabra "por" es un nexo, etc. (base de datos de palabras y por palabras relativas)
hiper-conceptos: es la mas abstacta de las expresiones y ampliación de la anterior: si termina en "ar" y es un verbo puede también aparecer con la terminacion (-o,-a,-as,-e,-es,-en,-an,-emos,.....-ados,-ando).
Explicación
El primer tipo de datos almacena conceptos introducidos por el usuario, el análisis posterior a a través de conceptos le da un marco "genérico" que puedan ser analizados mas fácilmente por la maquina, y ciertos datos muy generales son extraídos de los hiper-conceptos.
Conceptuales
idioma logico de los conceptos:
la maquina por programación debería conocer el concepto de:
*el final de la palabra
*el comienzo
así, por ejemplo,
si el comienzo de esta palabra es "habl-" y su terminación esta asociada a las terminaciones de los verbos terminado en "-ar" es el verbo "hablar"
Hiper-conceptos
Los hiper conceptos son reemplazos de tipo referenciales:
verbo&-ar = -o,-a,-as,-e,-es,-en,-an,-emos,-amos,-amamos,-aron,-aba,-abas,-aban,-abamos,-are,-ares,-aren,-aremos,-ara,-aras,-aran,-aramos,-aria,-arias,-arian,-ariamos,-ase,-ases,-asen,-asemos,-aste,-ado,-ados,-ando.
ósea todas estas terminaciones son igual a la expresión "ar"
Del siguiente modo el concepto de "habl-&-ar" también involucra a todas las conjugaciones del verbo hablar solo por definición de hiper-concepto.
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