Approaches to building a dialogue system on autism spectrum disorder with transformer architecture

Abstract

Настоящее исследование представляет собой обзор подходов к построению вопросно-ответных систем о расстройствах аутистического спектра. Цель работы заключается в составлении методологических рекомендаций для разработчиков диалоговых систем, которые смогут найти применение в сфере поддержки инклюзии людей с аутизмом. В ходе работы был проведен ряд экспериментов с применением двух базовых подходов. В основе первого подхода лежит работа с экстрактивными и генеративными алгоритмами обработки естественного языка, в основе второго — изменение структуры обучающих данных. Материалом исследования послужил русскоязычный набор данных, который собирался автором данной работы самостоятельно. Набор включает более 3000 вопросно-ответных пар, составленных к текстам для машинного понимания чтения. Тексты представляют собой выдержки из статей, опубликованных на портале поддержки людей в спектре аутизма. В работе исследуются возможности применения экстрактивных и генеративных алгоритмов в инклюзивной среде, изучаются форматы обучающих данных, которые могут использоваться для построения диалоговых систем узкой предметной области, а также приводятся рассуждения о том, какими свойствами должна обладать безопасная для людей с аутизмом интеллектуальная система. Результатом работы стал список методологический рекомендаций для разработчиков систем для поддержки инклюзии, который приведен в приложении к данной работе.

The study provides an overview of approaches to building question-answering systems about autism spectrum disorders. The study aims to provide methodological guidelines for developers of dialogue systems that might be used to support inclusion of people with autism. The study involved a number of experiments using two basic approaches. The first approach is based on the development of extractive and generative natural language processing algorithms, while the second one is based on the dataset structure modification. The material of the study is the dataset in Russian, which was collected by the author of this study. The dataset comprises over 3000 question-answer pairs composed to texts for machine reading comprehension. The texts are excerpts from articles published on the autism support web portal. The study explores the possibilities of applying extractive and generative algorithms to inclusion and the suitable formats of training data for closed domain dialogue systems, and provides reasoning about features of safe smart systems for people with autism. The study resulted in a list of methodological guidelines for dialogue systems developers that support inclusion. The guidelines are annexed to the study.