CC BY
70УДК004.89, 332.3
ПРИМЕНЕНИЕ ГОЛОСОВЫХ ПОМОЩНИКОВ В КАДАСТРОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Атаманов С.А. - кандидат технических наук, доцент кафедры кадастра и основ земельного права, Московский государственный университет геодезии и картографии, npogeo@gmaii.com
Григорьев С.А. - кандидат технических наук, доцент кафедры кадастра и основ земельного права, npogeo@gmaii.com
Аннотация: рассмотрена область применения голосовых и виртуальных помощников в кадастровой деятельности. Представлены основные виды передаваемых сообщений, способы разработки программного обеспечения. В качестве примера рассмотрен сервис поиска терминов в справочнике кадастрового инженера, представлены диаграмма последователь -ности действий, примерный алгоритм подбора нужной информации на основе голосовых запросов с учетом контекста.
Ключевые слова: кадастровая деятельность, голосовой помощник, веб-сервис.
Введение.
Считается, что наша цивилизация находится в начале четвертой промышленной революции [1]. В XVШ...XIX веках произошел переход к фабричному производству, а ключевой технологией стало использование пара. В конце XIX века началась эра электричества и фундаментальных исследований. К 80-м годам XX века с появлением микроэлектроники стартовал переход к цифровым технологиям и робототехнике. Сегодня же, по мере развития интернета, удешевления оборудования и общего развития технологий мы наблюдаем лавинообразную автоматизацию не только рутинных, но уже и экспертных операций компьютерными алгоритмами и системами на основе нейронных сетей. Доступ к огромным массивам данных, сведенных из информационных систем и со множества устройств, позволяет возлагать все более сложные задачи на искусственный псевдоинтеллект.
Одно из направлений автоматизации -это облегчение доступа к информационным системам. Одним из интерфейсов доступа является обмен сообщениями в режиме реального времени (чат). Если обычно чаты используются для общения, то когда одна из сторон - это не человек, а информационная система, то сообщение является командой, которую необходимо распознать и выполнить. В ответном сообщении предоставляется отчет о выполнении команды или запрошенная информация. Такого собеседника
принято называть виртуальным помощником или чат-ботом [2].
Чат-боты все чаще используются в службах поддержки и для поиска информации. Продвинутые информационные системы учитывают историю взаимодействия или, по крайней мере, контекст последних запросов [3]. Это позволяет на основе нескольких уточняющих вопросов предоставить, например, прогноз погоды, афишу мероприятий, найти нужные направления, рейсы или рестораны, вакансии и кадры. Также такие персональные виртуальные помощники б ерут на себя управление отдельными функциями программного обеспечения на мобильных устройствах, бытовых приборах, оборудовании и в автомобилях.
Целью настоящей работы является экспериментальная проверка затратности и целесообразности применения рассматриваемой технологии в кадастровой деятельности на простом примере.
Применение в кадастре. Говоря о кадастровой деятельности, можно выделить ряд областей применения чат-ботов:
- предоставление простых консультаций потенциальным клиентам;
- прием заявок на выполнение работ;
- предоставление простых услуг информационного характера;
- информирование клиентов о состоянии дел по проектам;
- управление функциями информационных систем предприятия.
Сообщения в диалоге могут быть не только текстовыми. Передаваться может и запись речи, и изображения, и структурированные данные, и произвольные файлы. К преимуществам диалоговой формы взаимодействия можно отнести скорость и удобство использования при условии качественной настройки сервиса. Недостатком является ограниченность возможностей и сложность определения их границ для пользователя.
Разработка сервиса. Как и любое другое программное обеспечение, его можно написать самостоятельно, использовать открытое ПО (Mycroft, Snips и др.), либо воспользоваться проприетарными сервисами [4]. Сегодня крупные IT-компании предоставляют свои ресурсы для создания подобных информационных систем [5...7]. Уровень развития технологии нейронных сетей позволяет при этом сегодня с приемлемой точностью и качеством преобразовывать запись голоса в текст и наоборот. В качестве примеров таких сервисов можно привести Api.ai, Google Assistant или Яндекс Алиса.
Для примера имплементируем голосовой доступ к справочнику кадастрового инженера Cadastre.ru [8]. В качестве программной платформы будем использовать сервис Яндекс.Диалоги. Разговор в нем можно вести с помощью голосового помощника Алиса в приложениях для Android, iOS и Windows. В сервисе есть возможность создавать "навыки" - это отдельные каналы для общения с внешними серверными приложениями.
Для пользователя навык выглядит как отдельный чат, который вызывается определенным активационным именем (рис. 1). Технически, навык - это веб-сервис на внешнем сервере, который ожидает команд пользователя от Яндекс.Диалогов.
Сообщение от пользователя отправляется на заданный сервер POST-запросом по протоколу HTTPS по методу webhook [9]. У сервера есть 1,5 секунды, чтобы обработать команду и отправить ответ. В запросе передается мета-информация, текст и вид пользовательского запроса, данные о текущей сессии. В ответе передается текст и разметка для генерации речи, набор изображений или кнопок. Также можно запоминать контекст
предыдущей фразы, передавая пользовательские данные [10] (табл. 1).
Рис. 1. Запрос информации из справочника
В рассматриваемом примере серверное приложение позволяет искать по голосовому запросу определения терминов из области учета недвижимости, уточнять источник найденных определений в виде набора цитат из нормативно-справочной документации, переходить к нужной статье на сайте и оставлять заявки на добавление недостающих терминов (рис. 2).
В рассматриваемом случае алгоритм работы серверного контроллера будет выглядеть следующим образом:
- если тип запроса - простая команда: • если текст команды не задан:
♦ вывести сообщение (приветствие);
♦ добавить кнопки действий:
^примеры запросов терминов; ^переход по адресу;
Таблица 1
Формат запроса
Запрос Ответ
{ "meta": { "client id": "", "locale": "ru-RU", "timezone": "UTC" "request": { "command": "Команда", "original utterance": "Текст сообщения", "type": "SimpleUtterance" }, "session": { "message id": 1, "new": false, "session id": "", "skill_id": "", "user id":"" "version": "1.0" } { "response": { "text": "Текст ответа", "tts" : "Текст с разметкой речи", "buttons": [ { " title": "Кнопка", "hide" : false, "payload": {} // польз. данные } ], "end session": false }, "session": { "session id": "", "message id": 1, "user id":"1" "version": "1.0" }
Рис. 2. Диаграмма последовательности выполнения запроса
• если текст команды задан:
♦ ищем термин по тексту;
♦ если термин не найдены: О вывести сообщение;
О добавить кнопки действий:
* предложение добавить термин с указанием текста;
• если термин найден:
♦ форматировать ответ;
♦ добавить кнопки действий:
О запрос цитат с указанием ГО термина;
О переход по адресу; О смежные термины;
если тип запроса - нажатие кнопки:
• если тип кнопки - переход по адресу:
♦ вывести сообщение;
♦ указать ссылку для перехода;
• если тип кнопки - запрос цитат:
♦ найти цитаты по ГО термина;
♦ если цитаты не найдены: О вывести сообщение;
♦ если цитаты найдены:
О форматировать ответ;
• если тип кнопки - добавить термин:
♦ сохранить предложенный текст;
♦ вывести сообщение.
Заключение. Рассмотренную технологию можно применять для выстраивания новых каналов взаимодействия с клиентами, а также в качестве дополнительного интерфейса к существующим информационным системам предприятия. Современный высокий уровень абстракции при разработке программного обеспечения позволяет без больших затрат интегрировать голосовых помощников в действующую информационную платформу предприятия. Созданный чат -бот доступен для тестирования в приложении Яндекс Алиса по команде "Запусти навык Справочник кадастрового инженера". Обзорное видео работы сервиса доступно по адресу http://bit.ly/2CUwTL5. Разработка выполнена в сотрудничестве с кафедрой кадастра и основ земельного права МИИГАиК.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Швабе К. Четвертая промышленная революция. М.: Litres, 2017.
2. Смыслова Л. В. Чат-бот как современное средство интернет-коммуникаций // Молодой ученый. 2018. №9. С. 36-39.
3. Jain M., Kota R., Kumar P., Patel S.N. Convey: Exploring the Use of a Context View for Chatbots // Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2018.
4. Janarthanam S. Hands-On Chatbots and Conversational UI Development: Build chatbots and voice user interfaces with Chatfuel, Dialog-flow, Microsoft Bot Framework, Twilio, and Alexa Skills. Packt Publishing, 2017.
5. Поляков Е.В., Мажанов M.C., Качалова М.В., Поляков С.В. Разработка интеллектуального голосового ассистента и исследование обучающей способности алгоритмов распознавания естественного языка // Системный администратор. 2017. №12.
6. Наумов М.Ю., Чистяков А.С. Применение систем искусственного интеллекта в различных сферах деятельности // Постулат. 2017. №5.
7. López G., Quesada L., Guerrero L.A. Alexa vs. Siri vs. Cortana vs. Google Assistant: A Comparison of Speech-Based Natural User Interfaces // International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics. Springer, Cham, 2017. С. 241-250.
8. Справочник кадастрового инженера [Эле ктронный ресурс]. Режим доступа к статье: https://cadastre.ru. Заглавие с экрана.
9. Goyal P., Pandey S., Jain K. Developing a Chatbot. In: Deep Learning for Natural Language Processing. Apress, Berkeley, CA, 2018.
10. Диалоги Алисы - Технологии Яндекса [Электронный ресурс]. - Режим доступа к статье: https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/. -Заглавие с экрана.
REFERENCES
1. Shvabe K. Chetvertaya promyshlennaya revolyuciya. M.: Litres, 2017.
2. Smyslova L. V. Chat-bot kak sovremen-noe sredstvo internet-kommunikacij // Molodoj uchenyj. 2018. №9. S. 36-39.
3. Jain M., Kota R., Kumar P., Patel S.N. Convey: Exploring the Use of a Context View for Chatbots // Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2018.
4. Janarthanam S. Hands-On Chatbots and Conversational UI Development: Build chatbots and voice user interfaces with Chatfuel, Dialog-flow, Microsoft Bot Framework, Twilio, and Alexa Skills. Packt Publishing, 2017.
5. Polyakov E.V., Mazhanov M.C., Kacha-lova M.V., Polyakov S.V. Razrabotka intel-lektual'nogo golosovogo assistenta i issledo-vanie obuchayushchej sposobnosti algoritmov raspoznavaniya estestvennogo yazyka // Sistemnyj administrator. 2017. №12.
6. Naumov M.Yu., Chistyakov A.S. Prime-nenie sistem iskusstvennogo intellekta v razlichnyh sferah deyatel'nosti // Postulat. 2017. №5.
7. López G., Quesada L., Guerrero L.A. Alexa vs. Siri vs. Cortana vs. Google Assistant: A Comparison of Speech-Based Natural User Interfaces // International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics. Springer, Cham, 2017. S. 241-250.
8. Spravochnik kadastrovogo inzhenera [EHlektronnyj resurs]. Rezhim dostupa k stat'e: https://cadastre.ru. Zaglavie s ehkrana.
9. Goyal P., Pandey S., Jain K. Developing a Chatbot. In: Deep Learning for Natural Language Processing. Apress, Berkeley, CA, 2018.
10. Dialogi Alisy - Tekhnologii YAndeksa [Ehlektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa k stat'e: https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/. Zaglavie s ehkrana.
THE USE OF VOICE ASSISTANTS IN CADASTRAL ACTIVITIES
Atamanov S.A., Grigorev S.A.
Annotation: the article considers the area of application of voice and virtual assistants in cadastral activity. This work presents the main types of messages transmitted, ways of developing software. It considers a search for terms in the cadastral engineer's handbook, takes into the context an approximate algorithm for selecting the necessary information based on voice requests and represents a sequence diagram.
Key words: cadastral activity, voice assistant, web service.
© Атаманов С.А., Григорьев С.А., 2018
Атаманов С.А., Григорьев С.А. Применение голосовых помощников в кадастровой деятельности //Вектор ГеоНаук. 2018. Т. 1. №2. С. 65-69.
Atamanov S.A., Grigorev S.A., 2018. The use of voice assistants in cadastral activities. Vector of Geosciences. 1(2): 65-69.
