Аннотация: В статье рассматривается система управления робототехническим комплексом, в которой человек выступает в роли исполнителя. При этом человек-исполнитель и робот-исполнитель являются равноправными агентами гетерогенного комплекса. При этом предполагается, что агенты гетерогенного комплекса независимо от характеристик имеют общую цель, и способны корректировать свои действия в ходе выполнения поставленной задачи. Описывается структура взаимодействия внутри гетерогенного комплекса. Приводится информация о реализованной системе взаимодействия с человеком как агентом мобильного робототехнического комплекса. Описывается структура человеко-машинного взаимодействия внутри гетерогенного робототехнического комплекса. При этом гетерогенный комплекс рассматривается как многоагентная система. Новизна подхода, описываемая авторами в статье, заключается в рассмотрении человека как равноправного агента многоагентной системы наравне с интеллектуальными роботами. Прототип системы взаимодействия с человеком, как с агентом робототехнического комплекса, был разработан и протестирован средствами факультетской лаборатории робототехники НИЯУ МИФИ. В настоящее время ведутся работы по повышению качества взаимодействия и унификации системы взаимодействия.

Ключевые слова: системы управления, робототехника, многоагентные системы, человеко-машинное взаимодействие, голосовые сообщения, гетерогенные системы, мобильные роботы, интеллектуальные системы, робототехнические комплексы, распознавание речи

Библиография:
Alomari M.H., Samaha A., AlKamha K. “Automated Classification of L/R Hand Movement EEG Signals using Advanced Feature Extraction and Machine Learning.”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (ijacsa), 2013 vol.2; pp:207-212.
Samek W., Binder A., Müller K.R. “Multiple Kernel Learning for Brain-Computer Interfacing”. Proceedings of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 vol.1; pp:48-51
Rajyalakshmi M., Kameswara Rao T., Prasad T.V. “Exploration of Recent Advances in the Field of Brain Computer Interfaces”. International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 2012 vol.1; pp:17-22
Dyumin A.A. “Architecture of reconfigurable software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:122-124.
Bereznyak I.S., Chepin E.V., Dyumin A.A. “Scripting software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:74-77.
Chepin E.V., Shapovalov N.K., Sorokoumov P.S. “Ideology and management software architecture for mobile robots”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2012 vol.1; pp:21-23.
Chepin E.V., Dyumin A.A., Sorokoumov P.S., Urvanov G.A. “A prototype of the brain-computer interface for mobile robot”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2013 vol.2; pp:202-206.
Денисенко В.А., Ксалов А.М., Гошокова Ф.М. Методика разбора агглютинативных языков для естественно-языкового интерфейса в мультиагентных системах и системах основанных на знаниях // Программные системы и вычислительные методы. - 2013. - 3. - C. 225 - 229. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.3.9141.

References (transliteration):
Alomari M.H., Samaha A., AlKamha K. “Automated Classification of L/R Hand Movement EEG Signals using Advanced Feature Extraction and Machine Learning.”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (ijacsa), 2013 vol.2; pp:207-212.
Samek W., Binder A., Müller K.R. “Multiple Kernel Learning for Brain-Computer Interfacing”. Proceedings of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 vol.1; pp:48-51
Rajyalakshmi M., Kameswara Rao T., Prasad T.V. “Exploration of Recent Advances in the Field of Brain Computer Interfaces”. International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 2012 vol.1; pp:17-22
Dyumin A.A. “Architecture of reconfigurable software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:122-124.
Bereznyak I.S., Chepin E.V., Dyumin A.A. “Scripting software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:74-77.
Chepin E.V., Shapovalov N.K., Sorokoumov P.S. “Ideology and management software architecture for mobile robots”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2012 vol.1; pp:21-23.
Chepin E.V., Dyumin A.A., Sorokoumov P.S., Urvanov G.A. “A prototype of the brain-computer interface for mobile robot”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2013 vol.2; pp:202-206.
Denisenko V.A., Ksalov A.M., Goshokova F.M. Metodika razbora agglyutinativnykh yazykov dlya estestvenno-yazykovogo interfeysa v mul'tiagentnykh sistemakh i sistemakh osnovannykh na znaniyakh // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. - 2013. - 3. - C. 225 - 229. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.3.9141.

Аннотация: Одна из основных задач искусственного интеллекта - сделать общение человека с машиной проще, в частности, предоставить возможность общения на естественном языке. Реализации этой цели служит создание естественно-языковых интерфейсов - программ, которые воспринимают текстовое естественно-языковое сообщение и либо переводят его в некоторый формальный язык, либо выполняют некоторое действие в соответствии с принятым сообщением [1]. Для того, чтобы система могла понять смысл текста, она должна разобрать каждое слово предложения а также соотношение этих слов внутри предложения. Разбор слов в агглютинативных языках на первый взгляд кажется довольно сложной задачей, поскольку такие языки характеризуются богатством словообразовательных и словоизменительных аффиксов. Однако аффиксы в агглютинативных языках выражают только одно значение, что приводит к нанизыванию аффиксов при выражении разных грамматических значений. Другая особенность аффиксов - они могут примыкать к основе с разных сторон. Также в агглютинативных языках обычно отсутствуют разнообразные типы склонения и спряжения [2].
Одним из агглютинативных языков является башкирский язык, для которого создана программа автоматического анализа башкирской морфологии Bashmorph. Эта программа умеет определять значение введенного в него слова, а также в форме какого лица (числа, падежа, наклонения и т.д.) оно стоит. На основе такой программы можно строить частотные словари, автоматические переводчики, поисковые системы и многое другое [3].
Технический прогресс ставит новые задачи, вводит новые термины и изменяет среду обитание человека. Все эти изменения отражает в себе язык, являющийся средством общения людей между собой, а в будущем – человека с машиной. Создание естественно-языковых интерфейсов для агглютинативных языков является важной задачей для сохранения и дальнейшего развития таких языков.

Ключевые слова: парсер, грамматика, разбор, агглютинативный язык, мультиагентная система, естественно-языковой интерфойс, explainer, агент, человеко-машинное взаимодействие, система коммуникаций

Контактная информация: Денисенко Владимир Анатольевич, 360000, Россия, КБР, Нальчик, И. Арманд, 37-А, квартира 2.4

Библиография:
Шишкин Д.В. Система построения естественно-языковых интерфейсов, ориентированная на классификацию текстов в иерархически структурированной предметной области. // Материалы международной конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, 2002 г, Новосибирск
Зенков Г.С., Сапожникова И.А. Введение в языкознание. Учебное пособие для студентов дистанционного обучения КГНУ. Бишкек: ИИМОПКГНУ, 1998.-218 с.
Документация к морфологическому анализатору башкирского языка bashmorph: http://lcph.bashedu.ru/index.php?go=parserdoc
Орехов Б.В., Слободян Е.А. Проблемы автоматической морфологии агглютинативных языков и парсер башкирского языка // Информационные технологии и письменное наследие: материалы международной научной конференции (Уфа, 2010 г.) / отв. ред. В. А. Баранов. — Уфа; Ижевск: Вагант, 2010. — С. 167–171.
Денисенко В.А., Ксалов А.М. Разработка парсера глаголов агглютинативного языка для системы коммуникации мультиагентного коллектива // Известия КБНЦ РАН № 2 (46) 2012
Кабардино-черкесский язык в 2-х тт / гл. ред. М. А. Кумахов. – Нальчик : Эль-Фа, 2006.
В.А. Денисенко, А.М. Ксалов, Ф.М. Гошокова. Алгоритм вывода неопределенной формы глагола агглютинативного языка на основе грамматик. // Известия КБНЦ РАН № 5 (49) 2012
Денисенко В.А., Ксалов А.М. Парсер глаголов агглютинативного языка для системы коммуникации мультиагентного коллектива. Материалы Второй международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды», Красная поляна, 15-23 декабря 2011.

References (transliteration):
Shishkin D.V. Sistema postroeniya estestvenno-yazykovykh interfeysov, orientirovannaya na klassifikatsiyu tekstov v ierarkhicheski strukturirovannoy predmetnoy oblasti. // Materialy mezhdunarodnoy konferentsii molodykh uchenykh po matematicheskomu modelirovaniyu i informatsionnym tekhnologiyam, 2002 g, Novosibirsk
Zenkov G.S., Sapozhnikova I.A. Vvedenie v yazykoznanie. Uchebnoe posobie dlya studentov distantsionnogo obucheniya KGNU. Bishkek: IIMOPKGNU, 1998.-218 s.
Dokumentatsiya k morfologicheskomu analizatoru bashkirskogo yazyka bashmorph: http://lcph.bashedu.ru/index.php?go=parserdoc
Orekhov B.V., Slobodyan E.A. Problemy avtomaticheskoy morfologii agglyutinativnykh yazykov i parser bashkirskogo yazyka // Informatsionnye tekhnologii i pis'mennoe nasledie: materialy mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii (Ufa, 2010 g.) / otv. red. V. A. Baranov. — Ufa; Izhevsk: Vagant, 2010. — S. 167–171.
Denisenko V.A., Ksalov A.M. Razrabotka parsera glagolov agglyutinativnogo yazyka dlya sistemy kommunikatsii mul'tiagentnogo kollektiva // Izvestiya KBNTs RAN № 2 (46) 2012
Kabardino-cherkesskiy yazyk v 2-kh tt / gl. red. M. A. Kumakhov. – Nal'chik : El'-Fa, 2006.
V.A. Denisenko, A.M. Ksalov, F.M. Goshokova. Algoritm vyvoda neopredelennoy formy glagola agglyutinativnogo yazyka na osnove grammatik. // Izvestiya KBNTs RAN № 5 (49) 2012
Denisenko V.A., Ksalov A.M. Parser glagolov agglyutinativnogo yazyka dlya sistemy kommunikatsii mul'tiagentnogo kollektiva. Materialy Vtoroy mezhdunarodnoy konferentsii «Avtomatizatsiya upravleniya i intellektual'nye sistemy i sredy», Krasnaya polyana, 15-23 dekabrya 2011.

Аннотация: Целью работы является рассмотрение архитектуры разработанной системы верификации орфографии финно-угорских языков. Архитектура разработанной системы разбита на функциональные блоки. Каждому функциональному блоку дается дается подробное описание. На приведенном рисунке рассматривается взаимоотношение функциональных блоков в системе. В работе также рассматриваются основные преимущества разработанной системы перед существующими и дается диаграмма использования разработанной системы.

Ключевые слова: программное обеспечение, верификация орфографии, проверка орфографии, компьютерная лингвистика, обработка естественных языков, архитектура системы, финно- угорские языки, спелл-чекер, функциональные блоки, лингвистические компоненты.

Библиография:
1. К.Н. Сануков et al. (ed.) Congressus Decimus Internationalis Fenno-Ugristarum. Йошкар-Ола 15.08.-21.08.2005. Pars IV. Linguistica. Йошкар-Ола: Марийский государственный университет, 2008. Pp. 480-484.
2. Система проверки орфографии МарлаМутер ? http://marlamuter.org/checker/
3. Килеев, В.В. Анализ алгоритмов стемминга для формализации компонентов языка финно-угорской группы. / В.В. Килеев, И.Г. Сидоркина // «Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT’11». Научное издание в 4-х томах» - М.:Физматлит, 2011.-Т3 – С. 47-52
4. J.B. Lovins, 1968: "Development of a stemming algorithm," Mechanical Translation and Computational Linguistics 11, 22-31.
5. Willett, P. (2006) The Porter stemming algorithm: then and now. Program: electronic library and information systems, 40 (3). pp. 219-223.
6. Harman, D. “How Effective is Suffixing.” Journal of the American Society for Information Science 42 (1), 1991, 7-15.
7. Fred J. Damerau, A technique for computer detection and correction of spelling errors, Communications of the ACM, v.7 n.3, p.171-176, March 1964
8. Hunspell: open source spell checking, stemming, morphological analysis and generation under GPL, LGPL or MPL licenses ? http://hunspell.sourceforge.net/

References (transliteration):
1. K.N. Sanukov et al. (ed.) Congressus Decimus Internationalis Fenno-Ugristarum. Yoshkar-Ola 15.08.-21.08.2005. Pars IV. Linguistica. Yoshkar-Ola: Mariyskiy gosudarstvennyy universitet, 2008. Pp. 480-484.
2. Sistema proverki orfografii MarlaMuter ? http://marlamuter.org/checker/
3. Kileev, V.V. Analiz algoritmov stemminga dlya formalizatsii komponentov yazyka finno-ugorskoy gruppy. / V.V. Kileev, I.G. Sidorkina // «Trudy kongressa po intellektual'nym sistemam i informatsionnym tekhnologiyam «IS&IT’11». Nauchnoe izdanie v 4-kh tomakh» - M.:Fizmatlit, 2011.-T3 – S. 47-52
4. J.B. Lovins, 1968: "Development of a stemming algorithm," Mechanical Translation and Computational Linguistics 11, 22-31.
5. Willett, P. (2006) The Porter stemming algorithm: then and now. Program: electronic library and information systems, 40 (3). pp. 219-223.
6. Harman, D. “How Effective is Suffixing.” Journal of the American Society for Information Science 42 (1), 1991, 7-15.
7. Fred J. Damerau, A technique for computer detection and correction of spelling errors, Communications of the ACM, v.7 n.3, p.171-176, March 1964
8. Hunspell: open source spell checking, stemming, morphological analysis and generation under GPL, LGPL or MPL licenses ? http://hunspell.sourceforge.net/