Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Собственно текст документа.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
8.39 Mб
Скачать

5.2.4. Автоматизированные методы

Данный параграф посвящен обзору некоторых наиболее известных методов и систем приобретения знаний на основе метода репертуарных решеток, частично из работ [Осипов, 1990; Молокова, 1992; Осипов,1997].

Впервые автоматизированное создание репертуарных решеток и извлечение из экспертов конструктов было реализовано в системе PLANET [Gaines, Shaw, 1984; Shaw, Woodward, 1988]. Дальнейшим развитием системы PLANET является ин­тегрированная среда KITTEN, поддерживающая ряд методов извлечения знаний. Буза Д. в системе ETS [Boose, 1985] использовал метод репертуарных решеток для выявления понятийной системы предметной области. Потомками ETS явля­ются система NeoETS и интегрированная среда для извлечения экспертных зна­ний AQUINAS [Boose, Bradshaw, Shema, 1988].

Известно большое число прототипов ЭС, для создания которых использовалась ETS. Среди них:

1. Советчик по выбору инструментария для разработчиков ЭС.

2. Консультант по языкам программирования.

3. Анализатор геологических данных.

4. Советчик по отладке Фортран-программ.

5. Консультант по СУБД и др.

Однако область применения ETS ограничена извлечением экспертных знаний для таких несложных задач анализа, которые не требуют для своего решения про­цедурных, каузальных и стратегических знаний.

ETS взаимодействует с экспертом в диалоговом режиме, интервьюируя его и по­могая анализировать создаваемую БЗ. В архитектуре ETS могут быть выделены подсистемы: извлечения элементов; выявления конструктов; построения репер­туарной решетки; построения графа импликативных связей; генерации продук­ционных правил; тестирования БЗ; коррекции БЗ; генерации БЗ для различных инструментальных средств создания ЭС.

В диагностической системе MORE [Kahn, Nowlan, McDermott, 1985] использо­ваны принципы, сходные с теми, которые лежат в основе обеих описанных выше систем. Здесь впервые использовано несколько различных стратегий интервью. Техника интервью, использованная в MORE, направлена на выявление следую­щих сущностей:

  • гипотезы - подтверждение которых имеет своим результатом диагноз;

  • симптомы - наблюдение которых приближает последующее принятие гипо­тезы;

  • условия - некоторое множество событий, которое не является непосредствен­но симптоматическим для какой-либо гипотезы, но событий;

  • которое может иметь диаг­ностическое значение для некоторых других связи - соединение сущностей;

  • пути - выделенный тип связи, который соединяет гипотезы с симптомами.

В соответствии с этим в системе используются следующие стратегии интервью: дифференциация гипотез, различение симптомов, симптомная обусловленность, деление пути и некоторые другие.

Стратегия дифференциации гипотез направлена на поиск симптомов, которые обеспечивают более точное различие гипотез. Наиболее мощными в этом смысле являются те симптомы, которые наблюдаются при одном диагностируемом собы­тии.

Стратегия различения симптомов выявляет специфические характеристики симп­тома, которые, с одной стороны, идентифицируют его как следствие некоторой гипотезы, с другой - противопоставляют другим.

Стратегия симптомной обусловленности направлена на выявление негативных симптомов, то есть симптомов, отсутствие которых имеет больший диагностичес­кий вес, чем их присутствие.

Стратегия деления пути обеспечивает нахождение симптоматических событий, которые лежат на пути к уже найденному симптому. Если такой симптом суще­ствует, то он имеет большее диагностическое значение, чем уже найденный.

В системе KRITON [Diderich, Ruhman, May, 1987] (см. п. 4.6.4) для приобретения знаний используются два источника: эксперт с его знаниями, полученными на практике; книжные знания, документы, описания, инструкции (эти знания хоро­шо структурированы и фиксированы традиционными средствами). Для извлече­ния знаний из первого источника в KRITON применена техника интервью, ис­пользующая стратегии репертуарной решетки разбиения на ступени. Стратегия разбиения на ступени направлена на выявление наследственной структуры предметной области. Акцент делается на выявлении структуры родовых и видовых понятий (супертипов). При этом типы, выявленные на очередном шаге работы стратегии, становятся базисом для последующего ее применения.

В системе применен прием переключения стратегий: если при работе стратегии репертуарной решетки при предъявлении тройки семантически связанных поня­тий эксперт не в состоянии назвать признак, отличающий два из них от третьего, система запускает стратегию разбиения на ступени и, задавая эксперту, вопросы о понятиях, связанных с предыдущими отношениями «род - вид», предпринимает попытку выяснения таксономической структуры этих понятий с целью выявле­ния признаков, их различающих.

В России существенные результаты в применении репертуарных решеток в ин­женерии знаний были получены под руководством Г. С. Осипова в рамках про­екта SIMER+MIR (см. п. 4.6.5).