Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Тема 8. Організація спілкування інтелектуальних систем із персоналом

Читайте также:
  1. B.3.2 Модель системы менеджмента БТиОЗ
  2. D. ЛИМФАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
  3. I. 2. 2. Современная психология и ее место в системе наук
  4. I. Тема и её актуальность: «Системная красная волчанка. Системная склеродермия. Дерматомиозит» (СКВ, ССД, ДМ).
  5. III. СИСТЕМЫ УБЕЖДЕНИЙ И ГЛУБИННЫЕ УБЕЖДЕНИЯ
  6. IX. Решить систему нелинейных уравнений
  7. Prism – система комунікації відеоджерел інформації, що дає змогу ділерові контролювати кілька екранів.

Інтелектуальний діалог особи, що приймає рішення (ОПР) з інтелектуальною системою має ряд особливостей. По-перше, мовою спілкування є обмежена природня мова, а не формальна мова програмування. По-друге, процес взаємодії користувача з інтелектуальною системою не зводиться до обміну ізольованими парами пропозицій («запит- відповідь»), а являє собою гілчастий діалог, де ініціатива переходить від одної ділянки до іншої. Такий процес інформаційної взаємодії можливий при узгоджені цілей yчасників (це доповнюючі одна одну цілі або виявляються на стадіях інструктажу і визначення задачі, або відомі учасникам наперед).

Систему спілкування можна розглядати як систему перекладу (трансляції) речень природньої мови у вхідних комп'ютерних реченнях («мова внутрішнього представлення») інтелектуальної системи і комп'ютерної пропозиції інтелектуальної системи - в пропозицію природньою мовою. При діалозі інтелектуальна система вирішує задачі аналізу вхідних текстів і синтезу вихідних повідомленнь, складність методів розв'язання яких залежить як від мови спілкування, так і від способу представлення знань. Наприклад, на стадії інструктажу мова спілкування може бути строго формалізованим фіксованим набором запитів інтелектуальної системи і множиною можливих відповідей користувача. В таких умовах задача обробки слів і словосполучень представляє собою задачу морфологічного аналізу, а задача синтезу- генерацію раніше підготовлених текстів. Проте на етапі придбання знань мова спілкування більш складніша, що утруднює передбачення всієї різноманітності способів виразу на природній мові запитів, фактів або правил, що вводяться користувачем. Оскільки аналізувати доводиться не окремі словосполучення, а пропозиції, то окрім використання морфології вимагається застосовування синтаксису і семантики (в тій чи іншій степені).

Для практичної реалізації інтелектуального діалогу необхідно використовувати моделі природньої мови, які в залежності від переважання в них семантичної або синтаксичної компоненти природньої мови можна умовно розбити на два класи: семантичні і синтаксично-семантичні.

Семантичні моделі природньої мови. До них відносяться моделі, засновані на методі компонентного аналізу; моделі семантичних переваг; моделі концептуальної залежності.

Модель, заснована на методі компонентного аналізу, виходить із передумови, що семантика природньої мови може бути адекватно виражена в термінах кінцевого неструктурованого набору семантичних множин (тобто атомів значення). Передбачається, що за допомогою кінцевого набору атомів значення можна описати необмежену кількість лексичних одиниць безмежної кількості мов. Метод полягає в розгляді слів і виділенних деяких ознак, що розбивають слова на різні семантичні групи. Прикладами таких ознак можуть бути «гомогенність», «гетерогенність», «розчинність», «нерозчинність» і більш диференційовані ознаки «солі», «кислоти», «луги» і т. п. Значення кожного слова представляється як множина таких атомів значення. Проте уявна npостота даного методу пов’язана із істотними труднощами його реалізації. Він стає дуже громіздким в тих випадках, коли доводиться мати справу з явищем омонімії (багатозначність слів), яких дуже багато в природній мові. Ще більші труднощі виникають при спробі виразити з допомогою методу компонентного аналізу значення цілого речення, а тим більш тексту.

Модель семантичних пріоритетів дозволяє: 1) аналізувати зв’язані тексти, а не окремі речення; 2) формалізувати семантичний аналіз тексту; 3) розробити машинно-орієнтовану структуру тексту; 4) розглядати значення пропозиції не як список значень слів з відповідною синтаксичною структурою, а виділяти структуровану форму повідомлення; 5)вміти обробляти речення, що містять невідомі слова. Текст характеризується таким чином: значеннями слів, повідомленнями, фрагментами тексту і семантичною сумісністю. Повідомлення розглядаються як деяка конструкція, завдяки якій до кожного слова, що входить у фрагмент тексту, може бути обране одне із значень слова (знята багатозначність). Модель семантичних пріоритетів базується на: припущеннях про існування кінцевого числа всіляких повідомленнь, формальному методі поєднання повідомленнь у фрагмент тексту. Для вираження обєктів і відношенні в предметну галузь вводяться наступні поняття: 1) семантична формула для представлення значення слова; 2) зразок для представлення повідомлення; 3) правила слідкування для виразу семантичної сумісності повідомлень.

Всі ці сутності виражаються з допомогою семантичних елементів, класифікаторів і маркерів. Формула – взяті в лапки семантичні елементи. Елементом є атом значення чи класифікатор. Виділяють біля сотні класифікаторів: ЛЮДИНА, СУБ’ЄКТ, ОБ’ЄКТ, ЦІЛЬ, ПЕРЕМІЩУВАТИСЯ, ПРИЧИНА і т. п. Запропоновані правила,за якими із елементів утворюється формула, і правила її інтерпретації. Семантичні формули зображують суть висловлення без відношення до ділення на слова (так як атоми значення – це не слова з тексту). Крім того, кожна формула може трактуватися як неявна процедура для формування правильного зразка. Зразки поділяються на прості й повні. Простий зразок - трійка класифікаторів, наприклад технологічний процес + БУТИ- ВИД, тобто «ТП є ТП визначеного виду». В моделі семантичних переваг визначені правила отримання повних зразків з простих. В моделі вводяться поняття семантичної близькості зразків, яка вимірюється збігом класифікаторів в порівнюваних зразках. Аналіз тексту здійснюється таким чином: за допомогою маркерів (прийменників, слолучників і т. д.) виконується фрагментація тексту. Потім словам виділеного фрагменту тексту із словника приписуються всі їхні значення. Далі (без морфології і синтаксису) на фрагмент накладаються по черзі прості шаблони. Зразок вважають накладеним, якщо кожний з його елементів відображувався на елементи якого-небудь із значень деякого слова. Потім застосовують правила розширення, що перетворюють простий зразок на повний шляхом додавання слів, що не увійшли до зразка. Процедура ускладнюється тим, що може не підійти жоден зразок. Після отримання повних зразків працюють процедури встановлення їхньої близькості (семантичної). Недоліком моделі семантичних переваг є те, що вона орієнтована на аналіз тексту. В подальшому розвитку ці моделі використовують фрейми і сценарії для відображення значення тексту.

Модель концептуальної залежності характеризується такими особливостями: 1) дозволяє по тексту на природній мові отримати його концептуальне (семантичне) уявлення і забезпечити розуміння адресата, тобто витягати з тексту максимум можливих логічних наслідків; 2) забезпечує розуміння і інтерпретацію не тільки граматично правильних фраз, але і аномальних; 3) орієнтована на виправлення помилок в тексті; 4) значення повинне представлятися в термінах атомів значення, щоб розкривати смислову схожість і відмінності між словами; 5) синонімічні фрази повинні одержувати ідентичні семантичні представлення, а схожі фрази – схожі семантичні представлення; 6) об’єктом дослідження є текст, а не окремо взята пропозиція чи окрема фраза. Основою семантичного уявлення моделі концептуальної залежності є сітка концептуалізації. Концептуалізація в моделі визначається як основна одиниця семантичного рівня; з таких одиниць конструюються вислови. Концептуалізація включає саму дію, множину його концептуальних відмінків і учасників (або їх станів). Концептуалізацію можна розглядати як квазиграф. Він відрізняється від графа тим, що крім бінарних відносин, що відображувалися дугами, він відображує тернарні і кватернарні відносини за допомогою спеціальних зв’язків між дугами. Дуги квазиграфа зв’язують не тільки вершини, а і дуги. Вершини графа є символами семантичних одиниць чотирьох сортів: РР - імена фізичних об’єктів, ACT - дієслово, РА - характеристики об’єктів, АА - характеристки дій. Звичайно РР - іменник, РА – прикметник, АСТ - дієслово, АА - прислівник. Пізніше були добавлені вершини: LOC - місце, Т- час, SТ- стан. Звичайно стан виражається значенням шкал станів.

В концептуалізаціях можна виділити три типи дуг. Дуги першого типу визначають ролі учасників дій (ACT) і називаються відмінками дій:

1. ACT ↔ РР - може створити дію (дуга сполучає дію з виконавцем дії);

2. АСТ ← РР - дія включає об'єкт;

 

До дуг другого типу відносяться дуги, які можуть бути приєднані до концептуалізації або дії. Сюди відносяться дуги, що пов'язують дію (ACT) з характеристикою дії (АА), Наприклад:

 

T

- концептуалізація характеризується дією;

 

LOC

- концептуалізація характеризується місцем.

 

До дуг третього типу відносяться дуги, що виражають причинні взаємозв'язки між діями або між дією і станом:

А

- концептуалізація А є причиною концептуалізації В (причинна

↑R концептуалізація);↑R – причина дії.

B

У ряді випадків використовують також дуги типу r і Е, де r - наслідок дії; Е - можливість дії.

На способи з'єднання вершин і дуг накладені обмеження у вигляді концептуальних синтаксичних правил. Дії, існуючі в предметних галузях, представлені у вигляді сукупності елементарних дій. Це дозволяє виразити величезну різноманітність дій, що відбуваються в навколишньому світі і відображених в природній мові через фіксоване число примітивних дій. Серед них виділяються п'ять, що описують фізичні дії, що виконуються людьми: PROPEL - «застосувати силу до...»; MOVЕ -«рухати частину тіла»; INGEST- «ввести всередину об'єкта»; EXPPEL - «вивести назовні що-небудь з середини об'єкта»; GRASP - «захватити фізичний об'єкт». В моделі знайшов віддзеркалення той факт, що часто в спілкуванні люди фіксують увагу не стільки на самій дії, скільки на її результатах, шляхом введення двох дій: ATTRANS- змінити деякий абстрактний стан і PTRA- змінити місце чого-небудь.

Наприклад, пропозиції на природній мові: «охолоджений до кімнатної температури розчин залишають на кристалізацію при t = 2 - 3 oС на 12 ±2 год в кристалізаторі» відповідають дві концептуалізації:

 

1) РР (pозчин) РА (охолоджений)

Т (12 ±2 год)

↓ о РР (розчин)

2) РР (лаборант) DO

РР (кристалізатор)

r

Значна увага в моделі надана висновку (висновкам). Значенням деякої дії вважаються ті висновки, які можуть бути отримані при цій дії, оскільки люди витягають з тексту значно більше інформації, ніж в ньому безпосередньо виражено. Тому разом із знаннями про навколишній світ важливу роль грає здатність відновити за допомогою висновків те, що опущено у вхідному тексті. Висновок- це логічна операція над семантичним представленням тексту після його аналізу. Висновки базуються в основному на знаннях про навколишній світ і на множині аксіом про людську поведінку. Для встановлення причинного взаємозв’язку можна використовувати фрейми і сценарії. Отже, можна сказати, що основними семантичними засобами до моделі концептуальної залежності є знання про мову(збережені в словнику) і про навколишній світ (збережені в семантичній пам’яті у вигляді фреймів). Семантична пам’ять, а також докладна класифікація слів і комплекс правил, які дозволяють робити висновки за текстом на основі знань, що зберігаються в моделі, почали використовуватися останіми роками.

До недоліків моделі копцептуальної залежності можна віднести такі:

1) явища розглядаються тільки на примітивному рівні деталізації; для компактного представлення знань і для різних користувачів необхідний різний рівень деталізації;

2) не визначено, які знання про навколишній світ необхідні і як вони взаємодіють з мовою;

3) немає чіткого виділення знань про мову і знань про навколишній світ;

4) модель не враховує морфологію і синтаксис природньої мови, що неприпустимо в моделях російської та української мови;

5) значення трактується тільки як концепт (абстрактні знання про об'єкт) і не включає конкретних знань про об'єкт;

6) не розроблена стратегія управління, що включає знання про оточуючу дійсність і цілі користувача, що приводить до повного перебору при побудові висновків.

Синтаксично-семантичні моделі природньої мови. До них відносяться модель природньої мови на основі відмінкової грамматики Філлмора і моделі мови на основі семантичного коду. Філлмор використовує гіпотезу покомпонентної структури значення слоиа і ідею послідовного розкладання значення слова на більш прості компоненти, аж до атомів значення. Він розділяє загальноприйняті погляди на аргументну структуру предиката, але приходить до висновку, що необхідно указувати не тільки число аргументів даного предиката, але і їх ролі (семантичний зміст). Філлмор виділяє наступні відмінки (ролі): «agent»- ініціатор дії; «object» - об'єкт (неживий), над яким здійснюють дію; «result» - результат дії; «place» - місце, де здійснюється дія, і т. п.

 

[3;с.208-212]

Контрольні питання

1. Схема функціонування керуючої компоненти.

2.Які етапи роботи інтерпретатора?

3. Які є схеми інтерпретації?

4. В чому полягає концепція керованих зразками модулів?

5. В чому полягає концепція керованих зразками правил?

6. Конфлікти при функціонуванні інтелектуальних систем.

 


Дата добавления: 2015-07-20; просмотров: 138 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Вимоги до інтелектуальних систем | Користувач – спеціаліст у відповідній предметній чи проблемній галузі, який має потребу в допомозі своєї діяльності зі сторони експертної системи . | Інтегровані (гібридні) експертні системи являють собою програмний комплекс, в якому мають місце засоби маніпуляції знаннями, а також стандартні пакети прикладних програм. | Етапи та фази прийняття рішень при управлінні складними об¢єктами і застосуванням інтелектуальних систем | Модельний базис прийняття рішень по управлінню | Тема 4. Моделі й бази знань і даних в інтелектуальних системах | Нечітка логіка | Алгоритми нечіткого логічного висновку | Тема 5. Нейронні сітки в автоматизації | Тема 6. Алгоритмічні основи прийняття рішень в інтелектуальних системах |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Тема 7. Керування функціонуванням інтелектуальних систем| Тема 9. Інструментальні засоби інтелектуальних систем

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.011 сек.)