- •5.4. Висновки 182
- •1.1. Основні означення менеджменту знань
- •1.1.1. Структура менеджменту знань
- •Маркетинґ Проектування Підготовка виробництва Виробництво Збут.
- •1.1.2. Формування знань
- •1.1.3. Введення даних
- •1.1.4. Адміністрування
- •1.1.5. Мотивація
- •1.1.6. Особливості впровадження мз
- •1.2. Менеджмент знань
- •1.3. Базові поняття менеджменту знань
- •1.3.1. Видобування знань
- •1.3.2. Системи пізнання
- •1.3.3. Організація доступу до знань
- •1.3.4. Інновації в області автоматизації
- •1.3.5. Менеджмент знань та інформації
- •1.3.6. Менеджмент знань та Інтернет
- •1.4. Онтологічний інжиніринґ
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •9. Базові поняття менеджменту знань.
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.3. «Піраміда» знань
- •2.2. Стратегії одержання знань
- •2.3. Теоретичні аспекти видобування знань
- •2.3.1. Психологічний аспект
- •2.3.2. Лінгвістичний аспект
- •2.3.3. Гносеологічний аспект видобування знань
- •2.4. Теоретичні аспекти структурування знань
- •2.4.1. Історична довідка
- •2.4.2. Ієрархічний підхід
- •2.4.3. Традиційні методології структуризації
- •2.4.4. Об'єктно-структурний підхід (осп)
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •4.1.2. Методи багатовимірного градуювання
- •4.1.3. Використання метафор для виявлення «прихованих» структур знань
- •4.2. Метод репертуарних решіток
- •4.2.1. Основні поняття
- •4.2.2. Методи виявлення конструктів. Метод мінімального контексту
- •4.2.3. Аналіз репертуарних решіток
- •4.2.4. Автоматизовані методи
- •4.3. Керування знаннями
- •4.3.1. Що таке «керування знаннями»?
- •4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам'ять
- •4.3.3. Системи omis
- •4.3.4. Особливості розроблення омis
- •4.4. Візуальне проектування баз знань як інструмент пізнання
- •4.4.1. Від понятійних карт до семантичних мереж
- •4.4.2. База знань як пізнавальний інструмент
- •4.5. Проектування гіпермедіа бд і адаптивних навчальних систем
- •4.5.1. Гіпертекстові системи
- •4.5.2. Від мультимедіа до гіпермедіа
- •4.5.3. На шляху до адаптивних навчальних систем
- •5.1. Важливість правильної класифікації
- •5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
- •5.1.2. Труднощі класифікації
- •5.2. Ідентифікація класів і об'єктів
- •5.2.1. Класичний і сучасний підходи
- •5.2.2. Об’єктно-орієнтований аналіз
- •5.3. Ключові абстракції й механізми
- •5.3.1. Ключові абстракції
- •5.3.2. Ідентифікація механізмів
- •5.4. Висновки
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •6.3. Методології створення і «життєвий цикл» онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі
- •7.1.1. Аналіз підходів до навчання онтологій
- •7.1.2. Загальні принципи проектування онтологій
- •7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
- •7.1.4. Засоби для створення онтології
- •7.2. Технологія розроблення онтологій в редакторі Protégé
- •7.2.1. Еволюція Protégé
- •7.2.2. Protégé-owl. Мова Web онтологій owl
- •7.2.3. Основні терміни та поняття у Protégé-owl
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
4.2.4. Автоматизовані методи
Цей параграф присвячений огляду деяких найвідоміших методів і систем видобування знань на основі методу репертуарних решіток, частково з робіт [88], [96].
Уперше автоматизоване створення репертуарних решіток і видобування з експертів конструктів було реалізовано в системі PLANET [135]. Подальшим розвитком системи PLANET є інтеґроване середовище KITTEN, що підтримує ряд методів видобування знань. Д.Буза у системі ETS [140] використав метод репертуарних решіток для виявлення понятійної системи предметної області. Нащадками ETS є система NewETS та інтегроване середовище для видобування експертних знань AQUINAS.
Відомо багато прототипів ЕС, для створення яких використовувалася ETS. Серед них:
1) порадник вибору інструментарію для розробників ЕС;
2) консультант з мов програмування;
3) аналізатор геологічних даних;
4) порадник із налагодження Фортран-програм;
5) консультант із СКБД та ін.
Проте сфера застосування ETS обмежена видобуванням експертних знань для нескладних завдань аналізу, що не вимагають для свого рішення процедурних, каузальних і стратегічних знань.
ETS взаємодіє з експертом у діалоговому режимі: проводить з ним інтерв'ю і допомагає аналізувати створювану БЗ. В архітектурі ETS можуть бути виділені підсистеми: видобування елементів; виявлення конструктів; побудови репертуарних решіток; побудови графа імплікативних зв'язків; генерації продукційних правил; тестування БЗ; корекції БЗ; генерації БЗ для різних інструментальних засобів створення ЕС.
У діагностичній системі MORE [136] використано принципи, подібні до тих, які лежать в основі обох описаних вище систем. Тут уперше використано кілька різних стратегій інтерв'ю. Техніка інтерв'ю, використана в MORE, спрямована на виявлення таких сутностей:
гіпотези — підтвердження яких має своїм результатом діагноз;
симптоми — спостереження яких наближає наступне прийняття гіпотези;
умови — деяка множина подій, що не є безпосередньо симптоматичною для якої-небудь гіпотези, але яка може мати діагностичне значення для деяких інших подій;
зв'язки — з'єднання сутностей;
шляхи — виділений тип зв'язку, що з'єднує гіпотези із симптомами.
Відповідно до цього в системі використовуються такі стратегії інтерв'ю: диференціація гіпотез, розрізнення симптомів, симптомна обумовленість, розподіл шляху й деякі інші.
Стратегія диференціації гіпотез спрямована на пошук симптомів, які забезпечують точніше розрізнення гіпотез. Найпотужнішими є ті симптоми, які спостерігаються під час однієї події, яку піддають діагностиці.
Стратегія розрізнення симптомів виявляє специфічні характеристики симптому, які, з одного боку, ідентифікують його як наслідок деякої гіпотези, з іншого боку — протиставляють іншим.
Стратегія симптомної обумовленості спрямована на виявлення негативних симптомів, тобто симптомів, відсутність яких має більшу діагностичну вагу, ніж їхня присутність.
Стратегія розподілу шляхів забезпечує знаходження симптоматичних подій, які лежать на шляху до вже знайденого симптому. Якщо такий симптом існує, то він має більше діагностичне значення, ніж знайдений раніше. У системі KRITON для видобування знань використовуються два джерела: експерт із його знаннями, отриманими на практиці; книжкові знання, документи, описи, інструкції (ці знання добре структуровані й фіксовані традиційними засобами). Для видобування знань із першого джерела в KRITON застосовано техніку інтерв'ю, що використовує стратегію репертуарних решіток — розбивання на щаблі. Стратегія розбивання на щаблі спрямована на виявлення спадкової структури предметної області. Акцент робиться на виявленні структури родових і видових понять (супертипів). При цьому типи, виявлені на черговому кроці застосування стратегії, стають базисом для подальшого її застосування.
У системі застосований прийом перемикання стратегій: якщо при роботі стратегії репертуарних решіток, надаючи трійки семантично зв'язаних понять, експерт не в змозі назвати ознаку, що відрізняє два з них від третього, система запускає стратегію розбивання на щаблі й, задаючи експертові запитання про поняття, пов'язані з попередніми відношеннями «рід — вид», робить спробу з'ясувати таксономічну структуру цих понять з метою виявлення ознак, що їх розрізняють.