Страница 53

Страница 53: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Подготовкой к прочтению специальных текстов является выбор совместно с экспертами некоторого «базового» списка литературы, который постепенно введет аналитика в предметную область. В этом списке могут быть учебники для начинающих, главы и фрагменты из монографий, популярные издания. Только после ознакомления с «базовым» списком целесообразно приступать к чтению специальных текстов.

Таким образом, на процесс понимания (или интерпретации) I и модель М2 влияют следующие компоненты (рис. 4.8):

• экстракт компонентов (a,b,g,d,q)', почерпнутый из текста Т;

• предварительные знания аналитика о предметной области w;

• общенаучная эрудиция аналитика e;

• его личный опыт j.

М2=[(a,b,g,d,q)', w, e, j].

Процесс I — это сложный, не поддающийся формализации процесс, на который существенным образом влияют такие чисто индивидуальные компоненты, как когнитивный стиль познания, интеллектуальные характеристики и др.

Рис. 4,8. Компоненты формирования смысла текста

Но процедура разбивки текста на части («смысловые группы»), а затем сгущение, сжатие содержимого каждого смыслового куска в «смысловую веху» является, видимо, основой для любого индивидуального процесса понимания. Такая компрессия (сжатие) текста в виде набора ключевых слов, передающих основное содержание текста, может служить удобной методологической основой для проведения текстологических процедур извлечения знаний.

В качестве ключевого слова может служить любая часть речи (существительное, прилагательное, глагол и т. д.) или их сочетание. Набор ключевых слов (НКС) — это набор опорных точек, по которым развертывается текст при кодировании в память и осознается при декодировании, это семантическое ядро цельности [Си-ротко-Сибирский, 1968].

Пример 4.7

В качестве примера приведем результаты эксперимента по формированию НКС. Знания извлекались из следующего текста [Уэно, Исидзука, 1989].

«Теория фреймов относится к психологическим понятиям, касающимся понимания того, что мы видим и слышим. Эти способы восприятия трактуются с последовательной точки зрения, на их основании осуществляется концептуальное моделирование, целесообразность полученных моделей исследуется вместе с различными проблемами, возникающими в этих двух областях.

Для осознания того факта, что заданная информация в этих областях имеет единственный смысл, человеческая память прежде всего должна быть способна увязывать эту информацию со специальными концептуальными объектами. В противном случае не удается систематизировать информацию, которая выглядит разрозненной. В основе теории фреймов лежит восприятие фактов посредством сопоставления полученной извне информации с конкретными элементами и значениями, а также с рамками, определенными для каждого концептуального объекта в нашей памяти. Структура, представляющая эти рамки, называется фреймом. Поскольку между различными концептуальными объектами имеются некоторые аналогии, то образуется иерархическая структура с классификационными и обобщающими свойствами. Собственно, она представляет собой иерархическую структуру отношений типа «абстрактное-конкретное». Сложные объекты представлены комбинацией нескольких фреймов, другими словами, они соответствуют фреймовой сети. Кроме того, каждый фрейм дополняется связанными с ним фактами и процедурой, обеспечивающей выполнение запросов к другим фреймам.

Причиной, по которой представление знаний фреймами выглядит достаточно точным, является возможность более полного описания процесса мышления человека посредством определения крупной и структурированной основной единицы представления знаний и более тесной связи знаний, основанных на фактах, и процедурных знаний. Тем не менее, как было отмечено ее автором, теорию фреймов следует скорее отнести к теории постановки задач, чем к результативной теории. Можно считать, что она существенно повышает уровень ,и детализирует механизм памяти человека, выводов, понимания и обучения.»

В группе из 34 испытуемых не было получено ни одного совпадающего НКС и, соответственно, все структуры существенно отличались. Для примера приведем две работы (рис. 4.9, а, б).

Рис. 4.9. Примеры смысловых структур, извлеченных из текста

Интересно, что одна из гипотез лингвостатистики о том, что наиболее употребляемые слова являются наиболее важными с точки зрения содержания текста, то есть отражают его тематическую структуру, частично подтвердилась.

Следует сказать несколько слов о том, почему мы выделяем три вида текстологических методов (см. рис. 4.1):

• анализ специальной литературы;

• анализ учебников;

• анализ методик.

Перечисленные три метода существенно отличаются, во-вторых, по степени концентрированности специальных знаний, и, во-вторых, по соотношению специальных и фоновых знаний. Наиболее простым методом является анализ учебников, в которых логика изложения обычно соответствует логике предмета и поэтому макроструктура такого текста будет, наверное, более значима, чем структура текста какой-нибудь специальной статьи. Анализ методик затруднен как раз сжатостью изложения и практическим отсутствием комментариев, то есть фоновых знаний, облегчающих понимание для неспециалистов. Поэтому можно рекомендовать для практической работы комбинацию перечисленных методов.

Подпись: Алгоритм извлечения знаний из текста
1. Составление «базового» списка литературы для ознакомления с предметной областью и чтение по списку.
2. Выбор текста для извлечения знаний.
3. Первое знакомство с текстом (беглое прочтение). Для определения значения незнакомых слов — консультации со специалистами или привлечение справочной литературы.
4. Формирование первой гипотезы о макроструктуре текста.
5. Внимательное прочтение текста с выписыванием ключевых слов и выражений, то есть выделение «смысловых вех» (компрессия текста).
6. Определение связей между ключевыми словами, разработка макроструктуры текста в форме графа или «сжато-го» текста (реферата).
7. Формирование поля знаний на основании макроструктуры текста.
В заключение предложим одну из возможных практических методик анализа текстов с целью извлечения и структурирования знаний.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 53: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем