28 Апр

АНАЛИЗ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ ПОДСИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

При возникновении пожара или другой опасной ситуации (происшествие) человек будет находиться в стрессовой ситуации. Проведенные экспериментальные исследования показали [1], что в случае набора сообщения: «У нас пожар. Скорее приезжайте. Кругом огонь. Ивана засыпало обломками. Присылайте МЧС», возможны ошибки словаря Т9, и набранное сообщение может выглядеть следующим образом: «У нас мозгу. Синтез приезжайте. Кругом обоня. Ивана засыпало накопивни. Присылайте ОХР», а сообщение, с возможными случайными нажатиями, может выглядеть: «Ц евс прдар. Скорее ппикщзайие. Кругом рнонт. Ивана щачыпвло облрсуми. Прмчыопйте СЯС». Понять, о чем пишет потерпевший невозможно и  диспетчер «Системы-112», получив такое сообщение, не сможет правильно отреагировать на сообщение о ЧС и удалит его, посчитав спамом. Однако, если «Система-112» будет оборудована подсистемой обработки текстовых сообщений, то данная проблема может быть решена. При этом диспетчер «Системы-112» увидит оригинальное сообщение, которое отправил потерпевший, и его обработанную версию: «Ц евс прдар (возможно: пожар). Скорее ппикщзайие (возможно: приезжайте). Кругом рнонт (возможно: огонь). Ивана щачыпвло (возможно: засыпало) облрсуми (возможно: обломки). Прмчыопйте СЯС (возможно: МЧС)».

Об одном происшествии будут сообщать несколько человек одновременно, что сильно затруднит обработку вызова диспетчером ДДС. И, в случае, когда потерпевший захочет сообщить о происшествии голосом то автоматизированная система распределения вызовов сообщит ему о очереди к диспетчеру и предложит написать заявление о ЧС в виде сообщения SMS.  Что бы не ожидать, потерпевший может отменить вызов и набрать текстовое сообщение о происшествии «Сообщение 112». Текстовое сообщение будет обработано так же как и голосовое только быстрее [2-6].

Практическая обработка сообщений «Программой распределения сообщений по ДДС» [7], проводилась на примере следующих сообщений:

  1. Сообщение без ошибок

У нас пожар. Скарее приезжайте. Кругом огонь. Ивана засыпало обломками. Присылайте МЧС

  1. Сообщение с небольшим количеством грамматических ошибок

У нас пожор. Скарее приезжайте. Кругом агонь. Ивана засыпало абломками. Присылайте МЧС

  1. Сообщение с ошибками словаря Т9

У нас мозгу. Синтез приезжайте. Кругом обоня. Ивана засыпало накопивни. Присылайте охр

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (для полиции)

Дуп. Дын. Напьюл убежал. Рапп предотвращен. Скорее приезжайте. Присылайте вкрую

  1. Сообщение с ошибками первого рода (не содержащее сообщение о ЧС)

Привет как дела?

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (для пожарной охраны)

Ц евс прдар. Скорее ппикщзайие. Кругом ннннь. Ивана зачйпвло облрсуми. Прмчыопйте СФС

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв

аозпп по улицэ Кузьмина д 8а глрти квартира 3 этаж. Половина квертиры в огне. Людей не видно

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв

По улице Строительной произошло лтр. 2 машины чтрлкеулмсь. В магмназ 4 пострадавших все без сознания. Мдки лфм

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв

Нррии двухэтажный дом, адрес Очаковское шоссе, д2, кв 16. Оюлм пытаются вфбраися чкрнщ рунр

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв

Ыооркденнфй грвьмиель аозииео из банка сумму ленен и направился на ввтрмрбиле по направлению шоссе.

 

Пример слов из БД для проверки исправления максимального количества ошибок:

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (проверка восстановления слова при увеличении количества ошибок, 0% ошибок)

возгорание, задымление, наводнение, затопление, милиционер, автоавария, катастрофа, ограбление, задыхается, взрывчатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (10% ошибок)

ыозгорание, щадымление, еаводнение, датопление, пилиционер, ввтоавария, уатастрофа, рграбление, дадыхается, узрывчатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (20% ошибок)

ырзгорание, щкдымление, ееводнение, дптопление, пплиционер, ватоавария, увтастрофа, рнрабление, двдыхается, ужрывчатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (30% ошибок)

ырщгорание, щклымление, ееаоднение, дптопление, пплиционер, ватоавария, увтастрофа, рнпабление, двдыхается, ужрывчатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (40% ошибок)

ырщоорание, щклвмление, ееарднение, дптгпление, пплрционер, ватлавария, увтпстрофа, рнпвбление, двдвхается, ужрувчатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (50% ошибок)

ырщолрание, щклвпление, ееарлнение, дптгрление, пплруионер, ватлпвария, увтпмтрофа, рнпвлление, двдвэается, ужруачатка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (60% ошибок)

ырщолоание, щклвпдение, ееарлгение, дптгрдение, пплрутонер, ватлпаария, увтпморофа, рнпвлоение, двдвэпется, ужруаватка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (70% ошибок)

ырщолопние, щклвпднние, ееарлгрние, дптгрдкние, пплрутгнер, ватлпаприя, увтпмопофа, рнпвлокние, двдвэпктся, ужруавктка;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (80% ошибок)

ырщолопгие, щклвпднрие, ееарлгреие, дптгрдкгие, пплрутгпер, ватлпапоия, увтпмопрфа, рнпвлокеие, двдвэпкрся, ужруавкика;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (90% ошибок)

ырщолопгте, щклвпднрпе, ееарлгреме, дптгрдкгте, пплрутгпкр, ватлпапоря, увтпмопрыа, рнпвлокеме, двдвэпкрчя, ужруавкиуа;

  1. Сообщение с ошибками случайных нажатий соседних букв (100% ошибок)

ырщолопгтн, щклвпднрпа, ееарлгремп, дптгрдкгтр, пплрутгпкн, ватлпапорч, увтпмопрыв, рнпвлокемк, двдвэпкрчч, ужруавкиув.

На основе приведенных примеров сообщений, был проведен тест обработки сообщений, набранных с ошибками. Тест проводился в ЦППС ПЧ-32 ФГКУ 14 ОФПС по Московской области. Для обобщения и сравнения результатов, диспетчеру были представлены текстовые сообщения (в виде текста на мониторе) и голосовые сообщения (имитировалась работа диспетчерского пункта, звонил телефон и в результате диалога «Диспетчер – Очевидец» зачитывались текстовые сообщения).

Результаты теста №1 (рисунок 1) позволяют оценить временные затраты на обработку поступивших сообщений диспетчеру (сообщения 1-10), имитирующему обработку вызовов «Системой-112». Самым медленным способом обработки сообщений о ЧС является телефонный звонок. Обработка текстовых сообщений диспетчером вручную, без программы исправления ошибок, немного быстрее обработки голосового сообщения о ЧС, но когда попадаются сообщения с большим количеством ошибок в словах то диспетчер удаляет такие сообщения без обработки. И самый быстрый вариант – это обработка сообщений о ЧС диспетчером с помощью «Программы распределения сообщений». Программа исправляет ошибки в словах, распределяет сообщения по ДДС и диспетчеру остается только согласиться с предложенным вариантом или внести изменения.

Рисунок 1 – Тест №1. Анализ затрат времени на обработку 10 одновременных сообщений

Результаты теста №2 по исправлению ошибок в тестовых сообщениях (сообщения 1-10), при обработке поступившего сообщения в «Систему-112» представлены на рисунке 2. Если слова не содержаться в БД программы, то исправление ошибок в слове затруднено. Пример:

6-е сообщение «Ц евс (не известно) прдар (возможно: пожар). Скорее ппикщзайие (не известно). Кругом ннннь (возможно: огонь). Ивана зачйпвло (возможно: засыпало) облрсуми (не известно). Прмчыопйте (не известно) СФС (возможно: МЧС)»

9-е сообщение «Нррии (не известно) двухэтажный дом, адрес Очаковское шоссе, д2, кв 16. Оюлм (не известно) пытаются вфбраися (не известно) чкрнщ (возможно: череп, спина) рунр (возможно: гарь)»

10-е сообщение «Ыооркденнфй (не известно) грвьмиель (не известно) аозииео (не известно) из банка сумму ленен (не известно) и направился на ввтрмрбиле (возможно: автоавария, катастрофа) по направлению шоссе.»

Рисунок 2 – Тест №2. Количество исправленных ошибок в сообщении

 

Имея всего 120 ключевых слов в БД «Программа распределения сообщений по ДДС» существенно влияет на исправление ошибок в сообщениях о ЧС, набранных в стрессовой ситуации. Увеличение количества ключевых слов в БД значительно улучшит работу алгоритма по исправлению ошибок в словах, набранных с нарушением смыслового понятия.

Результаты теста №3 по исправлению ошибок в словах из БД (сообщения 12-21), при обработке поступившего сообщения в «Систему-112», показаны на рисунке 3. Все слова, содержащиеся в БД «Программы распределения сообщений по ДДС» были восстановлены независимо от количества ошибок в слове. В данном тесте показано решение основной задачи по обработке сообщений ДДС – оперативное и эффективное исправление ошибок в слове, независимо от их количества.

Рисунок 3 – Тест №3. Количество исправленных ошибок в словах из БД

Согласно результатов проведенных тестов был проведен расчет оперативности по обработке сообщения о ЧС в двух вариантах: голосовое и текстовое сообщение. На рисунке 4 показаны результаты расчета зависимости оперативности различных вариантов функционирования «Системы 112» при обработке вызовов о пожарах и ЧС, поступивших от населения, одним диспетчером.

Как видно из представленных результатов теста, обработка текстовых сообщений снижает общую нагрузку на диспетчерский пункт и увеличивает оперативность обработки и реагирования на сообщение.

Рисунок 4 – Зависимости оперативности функционирования работы «Системы 112» при обработке голосовых и текстовых сообщений о ЧС

 

Литература

  1. Антонов С.В., Зыков В.И. Подсистема обработки текстовых сообщений в «Системе-112» // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация 2 – 2013. — С. 30-33
  2. Антонов С.В. Определение ключевых слов для дежурно-диспетчерских служб «Системы 112» // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация 2 – 2014. – С. 29-34
  3. Антонов С.В., Зыков В.И. Обработка текстовых сообщений в системе вызова экстренных служб по номеру «112»//Материалы международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности – 2012» – М.: Академия ГПС МЧС России, 2012.-259с. — С. 130-132
  4. Антонов С.В. Алгоритм обработки потока текстовых сообщений, поступающих на номер 112 // Материалы двадцать второй международной научно-технической конференции «Системы безопасности – 2013». М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. 399 с. — С. 49-54
  5. Антонов С.В. Моделирование потока текстовых сообщений в системе вызова экстренных служб по номеру «112» // Материалы двадцать второй международной научно-технической конференции «Системы безопасности – 2013». М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. 399 с. — С. 45-49
  6. Антонов С.В. Обработка сообщений, поступивших в дежурно-диспетчерские службы «Системы 112» // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения / Материалы Международной научно-технической конференции «INTERMATIC–2014», 1–5 декабря 2014 г., Москва. / Под ред. академика РАН А.С. Сигова. – М.: МГТУ МИРЭА, 2014, часть 5. – 277 с. — С. 59-64
  7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа распределения сообщений по ДДС» №2015619472 от 04.09.2015г.
    АНАЛИЗ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ ПОДСИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ
    Цель. Исследование ключевых слов для автоматизированной обработки сообщений, поступающих в «Систему 112». Метод. На основе экспериментальных данных определяется важность и ранг дежурно-диспетчерской службы (ДДС) в структуре «Системы 112», влияющие на определение главной и второстепенных ДДС реагирующих на пришедшее сообщение. Результат. Определены основные ключевые слова при обработке сообщений, поступающих в «Систему 112». Проведена ранжировка важности дежурно-диспетчерских служб, что позволит в автоматизированном режиме определить главную и второстепенные ДДС, реагирующие на пришедшее сообщение. Выводы. Применение автоматизации ДДС, при обработке сообщений, поступающих в «Систему 112», позволит снизить время обработки сообщения, снизить количество ошибок при их обработке, а также повысить оперативность и эффективность функционирования «Системы 112».
    Written by: Антонов Сергей Владимирович
    Published by: Басаранович Екатерина
    Date Published: 12/18/2016
    Edition: euroasia-science_28.04.2016_4(25)
    Available in: Ebook