На сегодняшний день остается актуальным создание программ имитирующих общение человека. Простейшей моделью общения является база вопросов и ответов к ним [1]. В данном случае возникает проблема описания базы знаний и реализация программы интерпретатора. Язык разметки базы знаний может включать в себя паттерны вопросов и соответствующие им шаблоны ответов, также предысторию диалогов к ним и название соответствующей темы общения.

Чат бот может выполнять дополнительные функции, например, такие как поиск музыки, картинок, фактов, калькулятор, прогноз погоды, вывод курса валют. Большинство таких функций имеют реализацию в интернете и доступны в качестве внешнего API.

Альтернативным вариантом создания программы виртуального собеседника является использование алгоритмов машинного обучения на базе диалогов общения, именно искусственные нейронные сети. Подходящей моделью ИНС является рекуррентная нейронная сеть, способная хранить, обобщать и прогнозировать различные последовательности. В данной работе в качестве элементов последовательности предлагается использовать индексы соответствующие словам в базе знаний вопросов и ответов.

В статье представлен алгоритм эвристической сети по некоторым свойствам аналогичный рекуррентной нейронной сети для программы виртуального собеседника. Алгоритм усовершенствован с использованием толкового словаря русского языка. В эвристическую сеть внедрен генератор новых ответов на базе статистической информации базы знаний.