Модели и алгоритмы проектирования и разработки систем поддержки принятия инвестиционных решений. Морозов В.П., Баркалов С.А

мантические сети, не используются [194]. В данной работе для обработки газетных подборок использовалась следующая технология. Для обработки заголовка статьи и одного - двух первых предложений вызывался центральный фрейм. Его ячейки заполнялись понятиями, содержащимися в выделенных лексемах. В зависимости от их значимости некоторые понятия становились термами новых фреймов, ячейки которых заполнялись понятиями из лексем других фрагментов статьи. В процессе заполнения фреймовой структуры трудности вызывали сложные местоимения. В интересах их устранения часть сложных местоимений ограничивалась в использовании на основе стоп-словаря [60].

Анализ других источников информации (интернет, электронные журналы и др.), содержащих описание кризисного состояния внешней среды, показал целесообразность использования фреймов в совокупности с семантической сетью. Как оказалось, ещё одним важным достоинством использования фреймов явилась возможность реализации с их помощью ответов на вопросы. В рамках данной работы развитие этого направления не рассматривалось.

Применительно к описанию кризисного состояния внешней среды использование гибридной модели синтаксического анализа позволило создать базу знаний (БЗ) в виде набора терминологических портретов, характеризующих различные понятия данной предметной области. На основе созданной БЗ объекты данной предметной области идентифицировались и накапливались в соответствующей базе данных.

Ниже приведено несколько правил изБЗ:

1. ЕСЛИ ОБЪЕКТ. АТРИБУТ = “ЛИКВИДНОСТЬ“ И ОБЪЕКТ. ЛИКВИДНОСТЬ = “ОТСУТСТВУЕТ”, ТО

ОБЪЕКТ. ИМЯ = “БАНКРОТ”, И ОБЪЕКТ. АТРИБУТ = “ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ”

2. ЕСЛИ ОБЪЕКТ. АТРИБУТ = “ВВП“ И ОБЪЕКТ. ВВП = “НИЗКИЙ” И

ОБЪЕКТ. АТРИБУТ = “ДОЛГ” И ОБЪЕКТ. ДОЛГ = “ВНЕШНИЙ” И

ОБЪЕКТ. ДОЛГ = “ВЫСОКИЙ”, ТО ОБЪЕКТ. ИМЯ = “КРИЗИС” И

ОБЪЕКТ. КРИЗИС = “ФИНАНСОВЫЙ”.

Подобные правила позволили добавлять фреймы, атрибуты во фреймы, менять значения атрибутов и др.

Применение разработанной семантической матрично - лексической модели анализа текстов в совокупности с базой знаний позволили с определенной точностью идентифицировать в текстовой информации определенные понятия, их атрибуты и связи с другими объектами. В результате появилась потенциальная возможность извлечения дополнительных данных (новых знаний), содержащихся в текстах, что обусловило необходимость разработки соответсвующей модели.

191

3.8. Модель извлечения новых знаний

Модель извлечения новых знаний (МИНЗ) базируется на определении логических цепочек взаимосвязей терминов в массиве текстовых документов и, в случае их наличия, извлечении новых терминов [111].

Под новыми знаниями будем понимать новую дополнительную терминологическую информацию, извлекаемую из текста (текстов).

Схема, поясняющая принцип функционирования МИНЗ, приведена на рис. 3.6.

На вход МИНЗ подается набор терминов (Т1, Т2, Т3), для которых необходимо найти дополнительную информацию. Пользователем может быть сформирован набор правил (критериев) отбора новых терминов, содержащихся в БЗ,

БЗ

Рис. 3.6. Схема, поясняющая принцип функционирования МИНЗ

в виде пороговых значений частот их встречаемости в текстах (g11 ,g12 ,g13 ). Кроме того, он может задавать синонимы искомых терминов (например, «жар-

192

гонизмы»), которые не содержатся в используемом словаре [41].

В результате проведенного семантического анализа установлено, что из множества текстов, принадлежащих заданной предметной области (терминологическому портрету информационной системы), в трех текстах (отмечены прямоугольниками с пунктирными границами) найдены восемь терминов (Т111 ,Т121 ,Т131 ,Т2121 ,Т112 ,Т3131 ,Т321 ,Т331 ), имеющих логические цепочки взаимосвязей (представлены на рисунке прямыми штрих-пунктирными линиями) лишь с одним термином (Т1) из трех, поступивших на вход МИНЗ. Термины внутри цепочек имеют n, m–мерную двухуровневую индексацию (n – число текстов, связанных с данным термином, m–число взаимосвязанных терминов). Верхний n– мерный (в приведенной схеме – двойной) индекс указывает на тот факт, что термин текста за номером левого индекса логически связан с термином текста за номером правого индекса. Верхний одинарный индекс указывает на тот факт, что данный термин логически связан с одним из терминов только этого текста. Нижний m–мерный (в приведенной схеме – двойной) индекс указывает на тот факт, что термин текста за номером левого индекса логически связан с термином за номером правого индекса. В анализируемых текстах могут оказаться одиночные термины, не связанные с терминами других текстов. Для них используются верхние и нижние одиночные индексы. Все выявленные термины (связанные и не связанные) хранятся в базе данных дополнительной информации (БДДИ). К каждому из них у пользователя имеется доступ.

Для записи каждого термина в БДДИ имеется три поля: два поля, в которых хранятся верхний и нижний индексы, и текстовое поле, в котором хранится определение данного термина. Для хранения дублирующих терминов используется правило: «Если дублирующий термин одиночный (не содержит логических цепочек с другими терминами) и подобный термин уже содержится в БДДИ, то он исключается из БДДИ. В противном случае он записывается в БДДИ».

Хранение верхнего и нижнего индексов терминов позволило программными средствами Delphi реализовать процедуру восстановления межтекстовых терминологических взаимосвязей (логических цепочек). Данная процедура прошла апробацию [87] и показала себя аналогом подсистемы объяснения, используемой в экспертных системах. Однако для ее реализации не потребовалось применение специального математического аппарата (например, логики предикатов первого порядка и др.) и соответствующих высокоуровневых языков программирования (Пролог, ЛИСП и др.).

Вышеописанная технология терминологического поиска в СППИР нашла свою программную реализацию.

193

3.9. Программная реализация терминологического поиска в системе поддержки принятия инвестиционных решений

В интересах повышения оперативности терминологического поиска в СППИР была разработана система виртуального распределенного терминологического поиска (СВРТП), в дальнейшем с целью сокращения – система [151]. Она представляет собой пакет программ, предназначенных для распределенного поиска информации о терминах, вводимых пользователем, и извлечения связанных с ними новых дополнительных сведений в системах поддержки принятия решений, используемых в интересах снижения неопределенности внешней среды. Особенностью данной системы является возможность реализации терминологического поиска на виртуальных машинах (на локальной виртуальной машине и всети виртуальных машин).

Виртуальная машина представляет собой специальную программу, эмулирующую реальный ПК (BIOS, ЖМД, операционную систему и др.). Она позволяет осуществить обмен данными между локальным ПК, виртуальной машиной и их сетью [35].

Система выступает в ролиинтеллектуального поискового агента (ИПА). Интеллектуальность поискового агента обусловлена наличием процедур, реализующих механизм весовой генерации запросов, эквивалентный механизму пользовательских предпочтений. Разработанный ИПА обладает следующими важными свойствами:

-автономностью;

-интерактивностью;

-рациональностью;

-проактивностью.

Автономность характеризует тот факт, что ИПА самостоятельно выполняет значительную часть своей работы. Во время выполнения работы ИПА не взаимодействует с пользователем и с другими агентами.

Интерактивность подразумевает умение ИПА взаимодействовать с пользователем [144]. Суть взаимодействия заключается в настройке моделей и механизмов ИПА пользователем, получении заданий от него и предоставлении емуполученныхрезультатов.

Рациональность заключается в выполнении определенных действий для достижения поставленной цели и отсутствии противоположных действий, препятствующих ее достижению.

Проактивность предполагает наряду со сбором основной информации (по введенному термину) также сбор дополнительной информации.

ИПА реализует функции передаточного механизма между потребностями пользователя и стандартными поисковыми системами, такими как [150]: Яндекс, Google, Rambler и др., кроме того, ИПА обладает специфическими функциями, такими как:

- построение терминологического портрета предметной области пользователя;

194

-построение терминологического портрета текста;

-селекция основной терминологической информации;

-селекция дополнительных терминов;

-выборка информации по дополнительным терминам;

-ведение терминологической базы данных (БД);

-накопление в базе данных основной и дополнительной терминологической информации;

-формирование инсталляционных пакетов исполнительных поисковых агентов для локальных и виртуальных машин. Структурно-функциональная схема ИПА приведена на рис. 3.7. Интерфейс пользователя предназначен для получения заданий от пользо-

вателя и предоставления ему полученных результатов. На начальном этапе функционирования системы на основе интерфейса формируется терминологический портрет предметной области пользователя путем ввода набора терминов и их распределения по различным уровням иерархии.

Интерфейс

пользователя

Модуль управления

Рис. 3.7. Структурно-функциональная схема ИПА

Модуль управления занимает центральное место в системе. Он обеспечивает взаимодействие всех элементов системы и координацию их функционирования в соответствии с заданной логикой (моделью). После запуска системы он автоматически переходит в активное состояние и ожидает команды пользователя. Активное состояние модуля управления предполагает выполнение с определенной периодичностью набора ряда процедур, таких как:

-упорядочение записей в распределенной БД в соответствии с иерархией терминологического портрета предметной области;

-индексирование записей в распределенной БД по иерархическим сегментам терминологического портрета предметной области;

-очистка БД от информации, невостребованной пользователем в течение заданного временного интервала;

-опрос готовности дежурного исполнительного поискового агента.

195

По мере поступления команд от пользователя модуль управления выполняет набор следующих процедур:

-прием входного термина или их последовательности;

-идентификация иерархической принадлежности терминов;

-оценказагрузкиканаладежурногоисполнительногопоисковогоагента;

-формирование пакета инсталляции дополнительных исполнительных поисковых агентов для локального персонального компьютера (ПК);

-формирование пакета инсталляции дополнительных исполнительных поисковых агентов для локальной вычислительной сети;

-формирование пакета инсталляции дополнительных исполнительных поисковых агентов для виртуальных машин;

-оценказагрузкиканаловдополнительныхисполнительныхпоисковыхагентов;

-распределение поисковой терминологической нагрузки среди дополнительных исполнительных поисковых агентов;

-репликация распределенной БД.

В каждом исполнительном ИПА имеется свой модуль управления, реализующий такие функции, как:

-инициализация терминологического портрета предметной области;

-прием последовательности терминов пользователя;

-выбор поисковой системы и генерация запросов;

-построение терминологических портретов текстов;

-идентификация поступивших текстов;

-селекция основных (искомых) терминов и информации по ним;

-селекциядополнительных(сопутствующих)терминовиинформациипоним;

-занесениеинформациипоосновнымидополнительнымтерминамвБД. БазамоделейИПАобеспечиваеттребуемуюлогикуегофункционирования. Составбазымоделейсистемыпредставленнарис.3.8.

База моделей системы терминологического поиска

Рис. 3.8. Состав базы моделей системы

Модель пользователя отражает механизм взаимодействия последнего с базой данных. Наличие данной модели позволяет повысить эффективность поиска и обеспечить реализацию упреждающего поиска (проактивность) информации и мониторинга потоков ее поступления. Кроме того, данная модель отображает постоянные информационные потребности пользователя (информационные запросы по отслеживанию предпочитаемых источников и запросы безотноситель-

196

но источников). Пользователь имеет возможность корректировать модель. Модель внешней среды устанавливает порядок взаимодействия пользова-

теля с окружающим информационным пространством. Элементами модели внешней среды являются:

-информационные ресурсы, включающие сектора деловой информации, юридической информации, информации для специалистов, а также массовой, потребительской информации;

-набор правил работы с информационными ресурсами;

-средства добычи информации (поисковые системы, поисковые машины, программы-роботы и др.);

-набор правил настройки средств добычи информации;

-набор сценариев информационного поиска.

Набор сценариев информационного поиска включает:

-поисквлокальноммассивеэлектронныхдокументовформатов:txt,html,pdf,doc;

-поиск на основе внешних конструкций;

-монопоиск и мультипоиск по ключевым словам;

-монопоиск и мультипоиск по образцу (шаблону).

Модель предметной области представляет собой иерархическую структуру терминов (терминологический портрет), связанную с областью исследований пользователя. Терминологический портрет отличается от тезауруса весовой взаимоувязкой терминов в нем и более высоким уровнем детализации рассматриваемой предметной области. Для построения терминологического портрета текста используется специальный иерархический терминопостроитель, содержащий систему моделей и алгоритмов терминологического поиска, описанных в разделах 3.5 и 3.6.

Для запуска системы виртуального распределенного терминологического поиска необходимо исполнить командный файл Термин_поиск.bat. В состав скрипта командного файла входит набор команд, инсталлирующих программные средства, составляющие окружение данной системы. Устанавливаются драйверы, специальные пакеты программ, программная среда Python и исполнительный файл системы – analyzer.py. Кроме того, в состав набора команд могут быть включены драйверы, операционные системы и исполнительные файлы, инсталлирующие виртуальные машины и виртуальную вычислительную сеть. В процессе инсталляции на экране монитора появляется окно командной строки, в котором можно увидеть результаты инсталляции системы. Внешний вид окна командной строки при установке системы на ПК с операционной системой Windows XP(32) приведен на рис. 3.9.

Аналогичное окно появляется при установке исполнительных поисковых агентов для локальных и виртуальных машин.

Если инсталляция системы прошла успешно, то на мониторе появляется главная экранная форма «Терминологический поиск». Внешний вид главной экранной формы «Терминологический поиск» представлен на рис. 3.10.

197

Рис. 3.9. Внешний вид окна командной строки

Рис. 3.10. Внешний вид главной экранной формы «Терминологический поиск»

В верхней части главной экранной формы системы находится окно ввода терминов. С использованием данного окна пользователем может быть введен

198

терминологической портрет предметной области в специальном формате: «облигация:3:акция:3:дюрация:4». Приведенная запись означает, что пользователем формируется терминологический портрет, в котором термины «облигация» и «акция» находятся на 3 уровне иерархии, а термин «дюрация» находится на 4 уровне иерархии. Для ввода последовательности терминов, определение которых необходимо найти, а также дополнительную информацию по ним, используется формат вида: «облигация; акция; дюрация».

Всредней части окна находятся источники информации, в которых может проводиться поиск и возможные форматы искомых файлов. В разработанной версии программы в качестве источников поиска могут использоваться локальный компьютер, локальная вычислительная сеть, глобальная сеть Интернет и виртуальная машина. Если не активированы «Локальный компьютер» и «Интернет», то используется виртуальная машина. Среди форматов электронных документов, в массивах которых проводится поиск, в данной версии использу-

ются: txt,html,pdf,doc.

Внижней части окна находится область с инструментами поиска. В данной области размещена кнопка «Начать» и окно «Количество документов». Нажатие на кнопку «Начать» инициирует процесс терминологического поиска.

Вокне «Количество документов» отображается число обработанных документов.

После завершения процесса терминологического поиска на мониторе появляется экранная форма «Результаты поиска», внешний вид которой представлен на рис. 3.11.

Рис. 3.11. Внешний вид экранной формы «Результаты поиска»

В левой части экранной формы «Результаты поиска» находится окно с определениями искомых терминов и указанием источников, содержащих дан-

199

ную информацию. Внизу окна указывается число найденных документов. В приведенном примере осуществлялся поиск определения термина «бюджетирование» в глобальной сети Интернет. Найдено 25 документов, содержащих данное определение в требуемом контексте. На экране отображены определения, содержащиеся в википедии, в одной из библиотек и в одном из глоссариев.

В левой части экранной формы «Результаты поиска» находится окно с переченем дополнительных терминов (бюджет, нулевая база, управленческий учет, бизнес - план).

Нажатие кнопки «Закрыть» приводит к закрытию данной экранной формы и возврату на главную экранную форму «Терминологический поиск».

Выход из программы осуществляется нажатием на кнопку . Наряду с внедрением данной системы в состав СППИР, отдельные ее

элементы (алгоритм идентификации текстов, иерархический текстовый терминопостроитель, семантическая матрично-лексическая модель анализа текста) прошли апробацию в документальной информационно-поисковой системе «Научные труды» [87]. Документальная информационно-поисковая система (ДИПС) «Научные труды» представляет собой программную систему, предназначенную для ведения базы данных научных трудов профессорскопреподавательского состава кафедры, формирования отчетных материалов об их публикациях, а также реализации терминологического поиска в распределенной базе данных и в сети Интернет. На рис. 3.12 приведена экранная форма ДИПС «Запросы пользователя БД» с реализованным запросом по термину «Технология».

Рис. 3.12. Экранная форма «Запросы пользователя БД» с реализованным запросом по термину «Технология»

200