- •Конспект по курсу «Информационные интеллектуальные системы»
- •1. Введение
- •3. Общение с иис на естественном языке
- •3.1. Проблема диалогового общения
- •3.2. Ограниченный естественный язык. Синтаксис, семантика, словари
- •3.3. Ограниченный естественный язык. Грамматики
- •3.4. Методы интерпретации естественного языка
- •3.5. Пример лингвистической обработки сообщений
- •Обработка вВод вывод
- •3.6. Пример: диалоговая система управления процессом сборки редуктора.
- •4. Обработка информации в иис
- •4.1. Виды, задачи, источники информации
- •4.2. Уровни обработки данных в иис
- •4.3. Слияние информации и принятие решений
- •4.4. Сегментация и классификация
- •4.5. Проблема распознавания речи
- •4.6. Проблема распознавания лиц
- •4.7. Проблема распознавания трехмерных объектов
- •4. Получение знаний
- •4.1. Извлечение знаний
- •4.2. Автоматическое формирование знаний (Обучение)
- •5.2. Раскопка данных и раскрытие знаний
- •Основные понятия интеллектуального анализа данных
- •Постановка задачи
- •Подготовка данных
- •Просмотр данных
- •Построение моделей
- •Исследование и проверка моделей
- •Развертывание и обновление моделей
- •Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- •Алгоритм дерева принятия решений (Microsoft)
- •Упрощенный алгоритм Байеса (Microsoft)
- •Алгоритм кластеризации (Microsoft)
- •Алгоритм нейронной сети (Microsoft)
- •Алгоритм логистической регрессии (Microsoft)
- •Алгоритм временных рядов (Microsoft)
- •Алгоритм кластеризации последовательностей (Microsoft)
- •Алгоритм взаимосвязей (Microsoft)
- •5.3. Пример прогнозирования продаж автомобилей
- •4.1. Раскрытие данных. (Data Mining)
- •6. Получение знаний в иис
- •6.1. Проблема обучения машин
- •6.2. Методы обучения в иис
- •6.3. Экспертное (копирующее) обучение
- •6.4. Обучение с подкреплением
- •6.5. Пример управления роботом-уборщиком
- •Использование знаний в иис
- •7.1. Управление знаниями
- •7.2. Знания в Интернете и поиск
- •7.3. Онтологии и поиск Веб-источников
- •7.4. Раскопка Веб-сайтов
- •8. Многоагентные иис
- •8.1. Системы с интеллектуальными агентами на правилах
- •8.2. Системы с интеллектуальными агентами на логике
- •8.3. Системы с когнитивными агентами
- •9. Когнитивные системы
- •Когнитивный подход в психологии и машинном интеллекте
- •Нейрологические средства управления.
- •Реализация базовых нейрологических модулей
- •Когнитивные нейрологические системы управления и агенты.
- •Список литературы (по главе 9)
3. Общение с иис на естественном языке
Операторы и пользователи ИИС должны иметь средства общения с ней, которые позволяют формировать задание на поиск нужной информации и получать результаты этого поиска, как правило, на естественном языке.
3________________________
3.1. Проблема диалогового общения
ИИС должна получать и обрабатывать задание и некоторую исходную информацию, а также сообщать оператору (пользователю) о результатах своей работы, состоянии и пр. Эти функции выполняются подсистемой диалогового общения (рис. 3), которая реализует интеллектуальный интерфейс «человек-машина». В общем случае предполагается общение с системой на естественном языке. При этом ввод информации может осуществляться с клавиатуры, специальных сканирующих устройств или устройств преобразования речи, а вывод – на экран монитора или специальные устройства синтеза речи.
Организация подсистемы общения представляет серьезную проблему, включающую в себя задачи ограничения естественного языка, разработки грамматики для него, построения системы интерпретации естественно языковых форм. Ввиду сложности проблемы для ее решения наряду с методами искусственного интеллекта используются элементы математической лингвистики и теории формальных грамматик.
В традиционной лингвистике различают две стороны естественного языка: содержательную и выразительную. В соответствии с этим математическая лингвистика определяет язык как объект, содержащий:
- множество смыслов S, т.е. понятий (сущностей) и их отношений, характеризующих содержание языка;
- множество текстов T , т.е. последовательностей сигналов, используемых для выражения или представления информации с помощью языка;
- отображение f , определенное на множестве текстов T и ставящее в соответствие каждому элементу множества T некоторые элементы множества смыслов S , а также обратное отображение f -1 .
Теория формальных грамматик определяет два основных требования к формализуемой грамматике:
-ставить в соответствие каждому предложению языка его структурное описание, определяющее из каких элементов построено предложение и каков их порядок и расположение;
-быть конечной, т.е. содержать ограниченное число правил построения и интерпретации предложений.
Этапы диалогового общения с ИИС.
Распознавание речи (Speech Recognition - SR)
Понимание речи (Natural language understanding - NLU)
Подходы:
Лингвистический – изучение семантико-синтаксических конструкций естественного языка в рамках модели языка.
Экспериментальный – семантико – прагматический анализ, модель «мышления».
Прагматический – рассматривает язык как средство получения целевых посылок.
Рис. 3. Диалоговая система «человек-машина».
Характеристики речи:
Уровень шума
Свойства каналов передачи речи
Размер словаря
Вариативность речи (диктор)
Тип ввода (изолированные слова, слитно)
Узкая проблемная область
Достижения:
IBM – словарь 5000 слов, точность 85%
Speech Recognition – для английского языка, 60000 слов, Марковские модели, дикторонезависимая слитная речь.
Системы автоматического перевода
Организация диалогового общения:
Четко определить ограничения естественного языка в рамках словаря.
Упростить грамматику
Интерпретатор языковых предложений (понимание)
Для решения этой задачи наряду с методами искусственного интеллекта используют математическую лингвистику, теорию формальных грамматик.
4________________________
