Wolfram — крутая штука. Сколько школьников получило из-за него пятерку, а сколько студентов зачет, не сосчитать...

Устроено все просто: плохой ученик загружает задачку и получает приятный результат с хорошей оценкой. Все задачи считаются алгоритмически.

Хоть скопируй лабораторную по физике...

Поэтому главной загадкой этого сервиса становится перевод неподготовленной информации студента в удобоваримый для алгоритмов вариант данных.

Языковая модель (NLU) — разгадка.

Что такое NLU в самом общем виде?

Natural Language Understanding (NLU) в системе Wolfram — это архитектура, которая сочетает символические методы, NLP. И тут нужно подчеркнуть. NLU — это не про статистические методы, которые способны постоянно допускать ошибки. Точность интерпретации и перевода в удобоваримый для пересчета вид —самое главное в архитектуре.

"Сложная лингвистика, а не статистика".

Символические методы основаны на использовании формальных грамматик, синтаксических правил и логических вычислений для извлечения семантической информации.

Символическая обработка также включает построение деревьев зависимостей и использование "онтологий" для работы с формальными определениями объектов и их отношений.

Это не классическая трансформерная NLP с распределенными весами, где в общем-то нет никакого "курирования" смысла или контекста, что бы под этими словами не понималось.

Семантика, значение и смысл, постоянное понимание происходящего "в тетрадках" — вот основа Вольфрама.

В потоке мы можем засунуть промежуточные записи наших решений и получить "понимание" NLU о ситуации, смысле вводных данных.

Вопросно-ответные системы используют NLU для обработки запросов на естественном языке, извлечения информации из базы знаний и формирования релевантных ответов. Все просто. Уровень ChatGPT в действии, но обычно студенты или школьники идут в Вольфрам совсем не за этим.

Для обработки многослойных или контекстуально насыщенных текстов, система Wolfram применяет методы логического вывода и глубокой семантики.

Эти механизмы позволяют системе выходить за пределы простого извлечения данных и переходить к рассуждению о логических связях между сущностями, событийными цепочками и отношениями.

Семантическая интерпретация тут — не только про анализ явных данных, но и латентных зависимостей, которые могут быть важны для полного понимания запроса. Например, Wolfram может работать с научными текстами, анализировать уравнения и формулы, структурировать информацию и выдавать осмысленные ответы с учётом всех слоёв контекста.

Вольфрам работает по всем этажам введенных данных.

Синтез символического и механизмов внимания:

Интеграция моделей машинного обучения и символической обработки в Wolfram NLU строится на фундаментальной идее комплементарности этих подходов, где каждый решает задачи, для которых другой неэффективен или неприменим.

Символическая обработка оперирует детерминированными правилами, формальными грамматиками и онтологиями, что позволяет строить строгие логические выводы и обеспечивать интерпретацию текста на основе предопределённых структур данных.

Это методологически связано с использованием графов зависимостей, деревьев синтаксиса и контекстно-свободных грамматик, которые точно моделируют синтаксические и семантические отношения в предложениях.

В свою очередь, модели машинного обучения, основанные на вероятностных подходах, обеспечивают адаптивность и способность учиться на данных, выявляя паттерны, которые не поддаются детерминированному анализу.

Интеграция этих двух подходов требует сложной архитектуры, где оба метода работают в тесной связке на разных этапах обработки. Символическая обработка используется для построения начальной структурной интерпретации текста: разбор предложений, выделение ключевых сущностей, определение их отношений и зависимостей.

Эти структуры формируются на основе жёстко заданных правил, которые эффективно работают в тех случаях, когда синтаксические и семантические связи могут быть формально определены. В то же время, модели машинного обучения, такие как трансформеры или нейронные сети, вступают в игру на этапах, где требуется более гибкий подход.

Они позволяют учитывать контекстуальные зависимости на уровне всего текста, работать с многозначными терминами и обрабатывать вариативные формулировки, которые невозможно описать через фиксированные символические правила.

Механизм интеграции заключается в том, что на первом этапе создаётся формальная структура, которая обеспечивает базовую когерентность текста с точки зрения грамматики и синтаксиса. Далее, модели машинного обучения используют эту структуру в качестве основного каркаса, на который накладываются вероятностные оценки.

Эти модели способны выявлять латентные зависимости в данных, которые символические правила не могут охватить, такие как контекстуальная полисемия, искажения, вызванные неполными или некорректными формулировками, и другие сложности, возникающие в естественном языке.

Результат интеграции заключается в построении модели, которая сочетает строгие правила синтаксической и семантической логики с вероятностными оценками, что значительно улучшает качество предсказаний в условиях неопределённости и сложности данных.

Таким образом, происходит перекрытие функциональности: символические правила создают жёсткую структуру, а статистические модели корректируют её на основе вероятностных зависимостей.

Что касается multi-modal подходов в Wolfram NLU, их значение выходит за рамки работы с чисто текстовыми запросами и включает анализ данных из различных источников: текстовых, графических, числовых, временных и пространственных.

Эти данные вводятся в систему в виде различных модальностей, каждая из которых представляет собой отдельное пространство признаков с собственной структурой и спецификой.

Суть мультимодального подхода заключается в объединении этих различных источников информации в единое семантическое пространство, где можно моделировать сложные связи и зависимости. К примеру, текстовые данные могут быть усилены числовыми или графическими данными, такими как временные ряды или изображения, что значительно улучшает контекстуализацию и понимание запроса.

Wolfram NLU использует многоуровневые представления для обработки различных модальностей. Каждая модальность на этапе предобработки и представления данных преобразуется в векторное пространство признаков, где выполняется их последующее объединение.

Далее, происходит построение семантической карты, где каждый элемент запроса, будь то текст, графическое изображение или числовая последовательность, получает своё векторное представление и связывается с другими элементами через многослойные нейронные сети.

Этот процесс требует использования методов латентного кодирования, таких как автокодировщики или вариационные автоэнкодеры, которые позволяют "сжимать" информацию и выявлять скрытые зависимости между различными модальностями.

Мультимодальные подходы обеспечивают работу с запросами, которые включают неоднородные данные, и позволяют интегрировать их в контекст анализа.

Модели представления знаний: от символов к векторным представлениям

Методы дезамбигуирования (disambiguation), которые применяет Wolfram для работы с многозначными словами и контекстами, опираются на несколько ключевых техник, включая контекстно-зависимые модели, байесовские методы и правила логического вывода.

При обработке многозначных слов, система сталкивается с необходимостью определить, в каком из возможных значений используется слово.

Для этого Wolfram использует гибридный подход, комбинируя вероятностные модели, которые прогнозируют значение слова на основе данных, и символические методы, обеспечивающие детерминированную интерпретацию на основе заранее заданных грамматических и семантических правил. Тут, безусловно, подключаются трансформеры.

Эти модели способны строить эмбеддинги слов (vector representations), которые зависят от контекста их употребления. Например, слово "bank" в предложении "I sat on the river bank" и в предложении "I went to the bank" будет иметь разные контекстуальные представления в векторном пространстве благодаря механизмам внимания.

Это позволяет системе классифицировать смысл токенов в зависимости от ближайшего контекста и даже учитывать более дальние зависимости.

Для более сложных случаев дезамбигуирования Wolfram также применяет байесовские методы, которые строят вероятностные модели на основе апостериорных распределений.

Каждое слово рассматривается как случайная величина, а его возможные значения — как события с определёнными вероятностями.

Модель учитывает вероятности каждого значения в зависимости от контекста, создавая динамическую систему предсказания смысла слова. Например, если в тексте упоминается "bank" вместе с терминами "loan", "money" и "account", система на основании контекстных вероятностей сделает схему.

Semantic memory в контексте Wolfram NLU представляет собой структуру, в которой знания организуются в иерархические модели, обеспечивающие возможность контекстуального и многослойного понимания естественного языка.

Эти модели знаний базируются на онтологиях и семантических сетях, где сущности и их связи формализуются в виде узлов и рёбер. Позволяет Wolfram не просто анализировать текст на уровне поверхностных синтаксических структур, но и глубоко погружаться в смыслы, извлекая скрытые зависимости между понятиями.

Иерархические модели знаний, построенные в контексте semantic memory, организуют данные в виде многоуровневых структур.

На верхнем уровне представляются наиболее общие понятия и отношения, тогда как на нижних уровнях находятся более детализированные и конкретные знания.

Например, в случае работы с понятием "животное", верхний уровень может представлять общую категорию "животные", ниже идут более узкие классы, такие как "млекопитающие" или "птицы", а на ещё более низком уровне находятся конкретные виды: "кошка" или "сокол". Главная задача — построение

Одним из ключевых механизмов, который используется в Wolfram для представления семантической информации, является технология эмбеддингов, в частности, Word2Vec и его расширенные версии.

Word2Vec представляет собой метод распределённого представления слов в виде векторов в многомерном пространстве, где слова, имеющие схожий контекст, располагаются ближе друг к другу.

Для построения таких представлений используется архитектура, основанная на двух методах: Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-Gram. В CBOW задача заключается в предсказании центрального слова на основе контекста (т.е. окружающих слов), тогда как в Skip-Gram наоборот: предсказываются окружающие слова на основе центрального слова.

Например, для предложения "кошка сидит на ковре", в Word2Vec система будет анализировать, какие слова чаще всего встречаются рядом со словом "кошка", такие как "животное", "питомец" или "млекопитающее". Это позволяет Word2Vec строить распределённые представления слов, которые обобщают их значения в зависимости от контекста употребления.

Однако для глубокого представления сложных семантических зависимостей и многослойных контекстов одного Word2Vec может быть недостаточно.

В Wolfram используются расширенные эмбеддинги, такие как контекстуализированные модели на основе трансформеров (например, BERT), которые позволяют учитывать не только ближайший контекст, но и более отдалённые связи в предложении или даже в документе.

Расширенные эмбеддинги также используются для построения более сложных семантических отношений между сущностями.

Например, система может использовать контекстуализированные эмбеддинги для анализа предложений, где встречаются сложные метафоры или неявные семантические зависимости.

Допустим, в предложении "Ветер кричал через лес", система может использовать контекстуализированные эмбеддинги для того, чтобы распознать, что слово "кричал" в данном случае является метафорой, а не буквальным действием.

Деревья зависимостей и свободные от контекста грамматики

Использование dependency trees и context-free grammars (CFG) для синтаксического анализа в Wolfram играет ключевую роль в обработке и понимании естественного языка.

Эти подходы обеспечивают систему формальными структурами для разбора сложных предложений и построения синтаксических связей, что необходимо для точного интерпретирования смысла запросов пользователя.

Dependency trees (деревья зависимостей) — это графовые структуры, где узлы представляют слова в предложении, а рёбра показывают синтаксические зависимости между этими словами. Важное преимущество деревьев зависимостей заключается в их способности моделировать грамматические отношения между словами, не завися от порядка слов в предложении.

Это особенно важно для языков с гибким порядком слов, таких как русский, где синтаксис сильно зависит от контекста. В дереве зависимостей каждое слово связано с другим через грамматические связи, такие как субъект, объект или модификатор.

Например, в предложении "Кошка ловит мышь" зависимость между "ловит" и "кошка" (субъект) и между "ловит" и "мышь" (объект) явно выражена через рёбра дерева. Это помогает Wolfram анализировать структуру предложения и извлекать сущности, такие как подлежащее, сказуемое и дополнение.

Wolfram использует dependency trees для того, чтобы на основе грамматических зависимостей идентифицировать ключевые элементы в запросе и построить структурное представление предложения.

В более сложных запросах, таких как "Каков уровень CO2 в атмосфере Земли в 2020 году?", система строит дерево зависимостей, где "уровень" является основной сущностью, а "CO2", "атмосфера Земли" и "2020 год" — атрибутами, модифицирующими сущность. Это позволяет системе структурировать запрос таким образом, чтобы связать ключевые сущности и их характеристики для дальнейшей обработки.

Context-free grammars (контекстно-свободные грамматики) — это формальные грамматические системы, которые описывают структуру предложений с помощью набора правил, где каждое правило рекурсивно разлагает фразу на составляющие части.

В CFG каждое предложение может быть описано как последовательность синтаксических категорий (например, предложения, фразы и словосочетания), которые развертываются по заранее заданным правилам.

Эти грамматики эффективны для формализации синтаксиса языка, так как они позволяют описывать множество предложений через небольшое число грамматических правил.

Wolfram использует CFG для синтаксического анализа и разбиения сложных запросов на компоненты.

Например, для вопроса "Найди среднюю температуру в Москве в июле 2020 года", CFG разложит предложение на главную фразу (глагол и дополнение), подфразы (место, время) и отдельные модификаторы (месяц, год). Это позволяет системе структурно идентифицировать, что "средняя температура" — это основная сущность, "Москва" — место, а "июль 2020 года" — временной модификатор.

Wolfram может затем использовать эту информацию для извлечения данных из базы знаний или проведения вычислений на основе известных данных.

Структурный анализ сложных запросов требует взаимодействия этих двух методов. Dependency trees обеспечивают интуитивное, графовое представление грамматических зависимостей между словами, что важно для точной идентификации ключевых сущностей и их атрибутов.

В то же время, CFG задаёт строгие правила для развертывания предложения, что позволяет поддерживать формальный подход к синтаксическому разбору. Wolfram использует эти методы в тандеме для создания многоуровневого синтаксического и семантического анализа, позволяющего системе идентифицировать сущности, отношения и события в запросах.

Когда система сталкивается с многослойным запросом, например, "Какова вероятность дождя в Париже на следующей неделе?", она использует dependency trees для определения ключевых сущностей, таких как "вероятность", "дождь", "Париж", и связывает их с временным модификатором "следующая неделя".

CFG, в свою очередь, помогает разбить это предложение на грамматические компоненты, выявляя основные и второстепенные фразы и помогая построить правильную структуру для дальнейшего семантического анализа и выполнения запроса.

Inference: как Wolfram решает задачи на основе NLU

Принципы логического вывода в Wolfram основаны на интеграции reasoning engines (механизмов логического вывода) с NLP-модулями, что позволяет системе не только понимать естественные языковые запросы, но и проводить вычисления, основанные на строгих логических и математических принципах.

Логический вывод в данном контексте — это процесс выведения новых фактов и заключений на основе известных данных и правил. Он позволяет системе не просто отвечать на вопросы напрямую, а анализировать, интерпретировать и генерировать ответы на основе глубокого рассуждения и моделирования.

Когда пользователь вводит сложный запрос, который требует рассуждений, система Wolfram сперва обрабатывает текстовый запрос через NLP-модуль, преобразуя естественный язык в формальные структуры данных.

Это делается с помощью синтаксического и семантического анализа. Синтаксический анализ отвечает за разбор грамматической структуры предложения, выделение ключевых сущностей и отношений, а семантический анализ — за понимание смысла этих сущностей в контексте. После этого на сцену выходит логический вывод.

Интеграция reasoning engines с NLP в системе Wolfram осуществляется через построение связей между естественно-языковыми конструкциями и математически выраженными правилами.

Механизмы логического вывода включают в себя не только дедуктивные и индуктивные методы, но также эвристические и вероятностные подходы, позволяющие системе проводить анализ данных даже при неполной информации или многозначности запроса.

Например, при обработке запроса "Какая вероятность того, что завтра в Париже пойдет дождь?", система использует статистические данные о погоде и синоптические модели, интегрируя их с правилами вероятностного анализа, чтобы сгенерировать ответ, основанный на логическом выводе из имеющихся данных.

Для более сложных запросов Wolfram использует техники глубокой семантики (deep semantics), которые позволяют системе понимать не только поверхностные значения слов, но и скрытые семантические связи между ними.

Deep semantics основывается на анализе многозначных, многослойных концепций и построении многоуровневых сетей значений. Это особенно важно для сложных научных или технических запросов, где требуется точное понимание терминов и их взаимосвязей.

Например, в запросе "Каково решение уравнения Шредингера для частицы в потенциальной яме?" система должна распознать "уравнение Шредингера" как сложную научную сущность, а затем применить логический вывод и символьные вычисления для нахождения решения уравнения в конкретном контексте "потенциальной ямы".

Для этого Wolfram использует семантические сети, связывающие математические и физические термины с алгоритмами и вычислительными процедурами.

Пример работы inference-механизма можно рассмотреть на запросе, который включает сложные математические и научные задачи, такие как "Как вычислить площадь фигуры, заданной параметрическими уравнениями?" или "Какова энергия электрона в третьем энергетическом уровне атома водорода?".

Сначала NLP-модуль идентифицирует ключевые математические сущности: "площадь", "параметрические уравнения", "энергия", "электрон", "атом водорода".

Эти сущности затем передаются в reasoning engine, который, основываясь на правилах математического анализа или квантовой механики, использует символьные вычисления для решения задачи.

Для примера запроса "Какова энергия электрона в третьем энергетическом уровне атома водорода?" система начинает с применения формулы энергии для электрона в водородоподобном атоме. После того как система распознаёт сущность "третий энергетический уровень", reasoning engine автоматически подставляет n=3 в уравнение и производит вычисления, возвращая результат.

В данном случае Wolfram использует комбинацию символьных вычислений, логического вывода и численных методов для генерирования ответа.

Это упрощенная модель функционирования Wolfram Language и в общем-то их своеобразной экосистемы Alpha.

Важно подчеркнуть, что сложность конструирования их системы скрывается в необходимости соотносить базу знаний, символические паттерны, квантовую механику и математический анализ к неструктурированным и простым человеческим запросам.

И по отзывам некоторых студентов - неплохо справляется)