Методы планирования поведения Поиск плана в пространстве состояний

Принцип малой связности Очень часто нелинейные планировщики называют планировщиками, обладающими малой связностью (least commitment). Частичная подстановка – один из примеров малой связности. Так, при поиске плана можно начать с анализа последствий более конкретного действия, например, MOVE (A, B), а можно выбрать менее связывающее действие, например, MOVE (A, x), где x – некоторая переменная, вместо которой можно подставить любой объект. Нелинейность ещё один пример малой связности, например, можно выбрать действие Put (A, x) в качестве первого шага плана, с другой стороны, мы можем предположить что Put (A, x) появляется где то в середине плана без точного указания места. Однако принцип малой связности не гарантирует нелинейным планировщикам значительного превосходства над линейными.

Методы планирования поведения. Планирование на основе удовлетворения ограничений и на основе прецедентов Определение. Задача удовлетворения ограничений – это тройка , где: (1) V = {v 1, . . . , vn} – множество переменных. (2) D = {D 1, . . . , Dn} – множество доменов. Каждый домен Di – конечное множество, содержащее возможные значения, соответствующей переменной. (3) C = {C 1 , . . . , Cn} – множество ограничений. Ограничение С – отношение, определённое на подмножестве всех переменных, то есть D 1 … Dn Ci. Заданная (частичная или полная) подстановка значений переменных удовлетворяет ограничению Ci, если каждая переменная получила такое значение, что соответствующий кортеж значений принадлежит Ci. Множество всевозможных подстановок для всех переменных является пространством, содержащим решение CSP задачи. Решением CSP задачи является такая подстановка на места всех переменных, при которой все ограничения удовлетворены. Если для некоторой задачи имеется, по крайней мере, одно решение, то задача является разрешимой, иначе неразрешимой, или же противоречивой, или же переограниченной.

Синтез планов на основе техники прямого распространения ограничений Перед основной стадией работы Graphplan создаёт множество действий, осуществляя для каждого правила R R всевозможные варианты подстановки индивидов на места всех переменных. Имеется также специальный вид действия 'no op' – "ничего не делать". Прежде чем приводить определения основных понятий планировщика, дадим определение понятию конфликт, следуя [62]. Конфликт – это отношение взаимоисключения между двумя узлами на одном ярусе. Существуют конфликты между действиями и между фактами. Определение. Конфликты MXF – отношения взаимоисключения между узлами фактами , где fn 1, fn 2 – узлы факты, находящиеся на одном ярусе, такие, что: либо, 1) все действия на предыдущем ярусе, добавляющие факт fn 1, удаляют факт fn 2; либо, 2) все действия на предыдущем ярусе добавляющие факт fn 2, удаляют факт fn 1. Определение. Конфликты MXA – отношения взаимоисключения между узлами действиями , где an 1, an 2 – узлы действия, находящиеся на одном ярусе, такие, что: 1) действие an 1 удаляет условие или же эффект действия an 2, либо 2) предусловие действия an 1 и предусловие действия an 2 состоят в конфликте mxf MXF. Конфликты превращают граф планирования в граф ограничений в смысле CSP задачи. Метод, который используется для построения графа планирования, называется прямым распространением ограничений

Синтез планов на основе техники прямого распространения ограничений Определение. Действия Acts – множество полностью конкретизированных правил из R, а также действие 'no op'. Действие 'no op' имеет условие C('no op')=f, список добавлений A('no op')=f, и пустой список удалений D('no op')= , где f – произвольный факт из F. Определение. Граф планирования PG – ориентированный ярусный граф с двумя типами узлов и с тремя типами рёбер. Два типа узлов в PG таковы: 1) FN – множество узлов, ассоциированных с фактами F, и 2) AN – множество узлов, ассоциированных с действиями Acts. Ассоциацию некоторого факта f F с узлом fn PG, будем обозначать как fn f. Ассоциацию некоторого действия act Acts с узлом an AN PG, будем обозначать как an act. Множество узлов PG разбито на непересекающиеся подмножества , где FL – ярус, содержащий узлы факты, AL – ярус, содержащий узлы действия, FL 0 содержит узлы факты, соответствующие фактам S 0. Любой ярус ALi PG содержит узлы действия an act, такие что Nodes(C(act an)) FLi и не существует fn 1, fn 2 Nodes(C(act an)) и MXF, где Nodes(C(act an)) – узлы на ярусе FLi, ассоциированные с фактами из предусловия C(act). Любой ярус фактов FLi PG (i>0) содержит узлы факты fn f, такие что, для любого an ALi 1 PG справедливо (f D(act an) ИЛИ f A(act an)).

Синтез планов на основе техники прямого распространения ограничений Рёбра устанавливаются между узлами, расположенными на ярусах. Три типа рёбер PG таковы: 1) ребро предусловие – устанавливается между узлом фактом fn f на некотором ярусе FLi и узлом действием an act на ярусе ALi, если факт f C(act); 2) ребро добавление – устанавливается между узлом действием an act на некотором ярусе ALi и узлом фактом fn f на ярусе FLi+1, если f A(act); 3) ребро удаление – устанавливается между узлом действием an act на некотором ярусе ALi и узлом фактом fn f на ярусе FLi+1, если f D(act).

Синтез планов на основе техники прямого распространения ограничений Свойство. Пара ярусов фактов FLi и FLj – идентична, если FLi и FLj содержат: 1) одинаковые факты и 2) одинаковые конфликты. Свойство. Граф Планирования PG является стабилизированным, если существуют пара смежных ярусов фактов FLi и FLi+1 и FLi идентичен FLi+1. Пусть граф PG стабилизирован, и имеется пара идентичных ярусов фактов FLi, FLi+1 PG. Тогда, Утверждение. Ярус фактов FLk PG идентичен ярусу фактов FLi PG, где k>i . Доказательство: Действительно, во первых, из за существования "no op" действий, факт f однажды появившись на некотором ярусе фактов, будет иметь место во всех последующих ярусах фактов. Во вторых, множество фактов, которые могут быть созданы STRIPS правилами конечно. Следовательно, должен существовать такой ярус фактов Q, содержащий факты, которые будут иметь место во всех последующих ярусах фактов. В третьих, если два факта p и q, появившиеся на одном ярусе, не конфликтуют, то и в последующих ярусах они также не будут конфликтовать. Таким образом, должен существовать такой ярус фактов P после Q, что все последующие ярусы фактов имеют множества конфликтов идентичные тем, что в P.

Синтез планов на основе техники прямого распространения ограничений Цель G является разрешимой (достижимой) в 2 х случаях: 1) если она удовлетворяется тривиальным образом, т. е. компоненты цели G имеют место в начальном ярусе фактов, 2) если в графе PG существует подграф Plan, который состоит из множества путей, идущих от начального яруса фактов к ярусу фактов, содержащему G, и в этом множестве путей нет ни одной пары конфликтующих узлов. Теорема. План длиной n можно извлечь из графа планирования PG, содержащего n ярусов действий Теорема. Алгоритм Graph. Plan возвращает "план не существует", только если цель G не достижима. Теорема. Алгоритм Graph. Plan обладает полнотой [63]. Опишем алгоритм Graph. Plan (таблица 5).

GRAPHPLAN вход: Acts, S 0, G выход: Plan 1. t=0 – номер начальной стадии 2. GS – множество для хранения разрешимых/неразрешимых целей 3. PG. FL 0 S 0 4. пока PG не стабилизирован или пока цель G не разрешима делать 4. 1. РАСШИРЕНИЕ ГРАФА ПЛАНИРОВАНИЯ PG 4. 2. ПОИСК ПЛАНА в PG 4. 3. переход к следующей стадии (t=t+1) 5. если "цель G разрешима" то вернуть Plan иначе вернуть Plan= РАСШИРЕНИЕ ГРАФА ПЛАНИРОВАНИЯ вход: FLt 1. cоздание следующего яруса действий ALt+1 1. 1. для каждого действия act ACTS, применимого в FLt, если для каждой пары фактов f 1, f 2 C(act) не существуют узлы fn 1 f 1, fn 2 f 2, такие что fn 1, fn 2 FLt и fn 1, fn 2 mxf то создать в ALt+1 узел действие an act и создать рёбра предусловия между an и соответствующими узлами fn FLt 1. 2. выявить конфликты mxa на ярусе ALt+1 2. cоздание следующего яруса фактов FLt+1 2. 1. для каждого узла an ALt+1 добавить в FLt+1 узлы факты, ассоциированные с фактами из A(act an) и D(act an) и соединить соответствующими рёбрами добавления или рёбрами удаления узлы FLt+1 и узлы ALt+1 2. 2. выявить конфликтыmxf на ярусе FLt+1

ПОИСК ПЛАНА результат: "цель G разрешима"/"цель G пока не разрешима" 1. если GN FLt то добавить GN в GSit, где i – номер текущего яруса фактов, t номер текущей стадии, GN – множество узлов фактов, ассоциированных с целевыми компонентами 2. если GSit разрешимо то вернуть "цель G разрешима" иначе вернуть "цель G пока не разрешима" РАЗРЕШИМОСТЬ ЦЕЛИ вход: GSit выход: "GSit разрешимо" / " GSit не разрешимо" 1. GSit – множество (под)целей на i ом ярусе фактов 2. Comb – множество всех комбинаций Acomb действий яруса ALi 1 таких, что любая пара действий в Acomb не состоит в конфликтеmxa MXA, и при этом Acomb доставляет GSit 3. для каждой Acomb Comb создать подцель GSi 1 t, состоящую из предусловий действий в Acomb 4. если цели GSi 1 t разрешимы то добавить тройку в Plan и вернуть "GSit разрешимо" 5. если цели в GSit не разрешимы то вернуть "GSit не разрешимо"

Планирование на основе прецедентов. Общая схема планирования на основе прецедентов •

Методы адаптации прецедентов Методы адаптации Удовлетворение ограничений Генеративная адаптация Эвристики Адаптация по прецедентам Рекурсивная адаптация Разделение и слияние

Методы удовлетворения ограничений Генеративная адаптация предполагает удовлетворение ещё недостигнутых целей методом, аналогичным порождению плана. Каждая из неудовлетворённых целей достигается путём поиска либо в пространстве планов, либо в пространстве состояний. Этот метод удобно использовать совместно с другими видами адаптации. Когда другой метод не может справиться с порождением необходимой части плана, то для этой цели применяется какой либо алгоритм классического планирования. Разделение и слияние для каждой неудовлетворённой цели выполняет поиск решения независимо. Затем полученные решения объединяются в единое решение задачи. Такая декомпозиция может повысить эффективность, если есть легкий способ выполнения слияния. Для поиска окончательного решения (слияния) может применяться любой метод (генерация, CBR). Рекурсивная адаптация основывается на применений планирования по прецедентам для каждой из неудовлетворённых подцелей. Найденное решение некоторой подцели может породить множество открытых подцелей, которые достигаются тем же методом. В общем виде метод достаточно сложен, т. к. приходится выполнять объединение решений: текущего решения задачи и способа разрешения очередной подцели. Адаптация по прецедентам заключается в применении методологии CBR к случаям адаптации. Иначе говоря, система пополняет библиотеку адаптаций и затем пользуется этим опытом для выполнения новых адаптаций. Эвристические методы адаптации используют применение множества эвристических правил преобразования плана. По своей сути эти преобразования сводятся к набору правил, определяющих изменения плана в зависимости от контекста.

Система SPA нулевой план удовлетворение цели x способом A удовлетворение цели x способом B . . . удовлетворение цели y способом D. . . нулевой план прецедент . . .

Система Der. SNLP PROCEDURE Plan. Refinement(GCs, Act): Plans IF there is an unsafe link in Act THEN choose t from Act's unsafe links, and RETURN Handle. Unsafe(t, Act) ELSE pick a subgoal o from the list of open conditions IF Get. Case(o, GCs, Act) returns a candidate c, THEN IF Replay(c, Act) returns a plan, THEN RETURN plan ELSE RETURN Handle. Open(o, Act) ELSE RETURN Handle. Open(o, Act) PROCEDURE Replay(Instr, Act): Plan IF null Instr THEN RETURN Act ELSE Selected. Refinement : = Validate. Instr(Instr, Act) IF Selected. Refinement THEN RETURN Replay(Next(Instr), Selected. Refinement) ELSE RETURN Replay(Next(Instr), Act)

Система Der. SNLP PROCEDURE Validate. Instr(Instr, Act): Plan IF Instr is of type Establishment THEN IF Open. Cond. Of(Instr) in Open. Conds. Of(Act) THEN Act. Refinements : = Handle. Open(Open. Cond, Act) ELSE IF Instr is of type Threat. Resolution THEN IF Unsafe. Link. Of(Instr) in Unsafe. Links. Of(Act) THEN Act. Refinements : = Handle. Unsafe(Unsafe. Link, Act) Selected. Refinement : = Find. Match(Descision. Of(Instr), Act. Refinements) IF Selected. Refinement THEN puhs it siblings onto Search. Queue, and RETURN Selected. Refinement ELSE RETURN FALSE;

Система PARIS

Методы моделирования поведения. Интеллектуальные динамические системы

Правила • • • r = , где С – условие правила; А – множество добавляемых правилом фактов; D множество удаляемых правилом фактов. Каждое из множеств C, A и D есть множество атомарных формул языка исчисления предикатов первого порядка. Наиболее существенное отличие состоит в том, что теперь в формулах из указанных множеств будет выделяться сорт переменной t, соответствующей дискретному времени, т. е. определенной на дискретном упорядоченном множестве, которое мы обозначим через Т.

Правила если П множество правил, то оно содержит два подмножества CL и TR, где CL множество правил замыкания состояний, а TR – множество правил переходов; будем обозначать это следующим образом: CL= < C(t), A(t), D (t) > , TR = < C(t), A(t+1), D (t+1) >

Интеллектуальные динамические системы. Состояния и траектории Стратегия CL. • 1. Выбрать некоторое правило r из множества правил CL; • 2. Проверить выполнимость условия С правила r в текущем состоянии рабочей памяти; • 3. Если С выполнено, то подставить на места всех свободных переменных в формулы правила соответствующие значения из рабочей памяти. Иначе перейти к п. 1; • 4. Применить правило, т. е. записать в текущее состояние рабочей памяти те значения, на которых оказались выполненными формулы из А и удалить из рабочей памяти значения, на которых оказались выполнены формулы из D. • 5. Перейти к п. 1. Работа стратегии завершается со стабилизацией текущего состояния рабочей памяти. По наступлении стабилизации начинает выполняться стратегия TR.

Интеллектуальные динамические системы. Состояния и траектории • Стратегия TR. • 1. Выбрать некоторое правило r из множества правил TR; • 2. Проверить выполнимость условия С правила r в текущем состоянии рабочей памяти; • 3. Если С выполнено, то подставить на места всех свободных переменных в формулы правила соответствующие значения из рабочей памяти. Иначе перейти к п. 1; • 4. Применить правило, т. е. записать в следующее состояние рабочей памяти те значения, на которых оказались выполненными формулы из А и удалить из следующего состояния рабочей памяти значения, на которых оказались выполнеными формулы из D. • 5. Перейти к стратегии CL.

Интеллектуальная динамическая система Если Х – множество фактов, то каждое правило из CL можно рассматривать как некоторое отображение из 2 Х в 2 Х, а каждое правило из TR как некоторое отображение из 2 Х × Т в 2 Х. Пусть (t) = 2 Х, тогда, обозначив (CL, ) через ( ) получим функцию, которую назовем функцией замыкания. Аналогичным образом, обозначив (TR, ) через ( , t ), получим функцию, которую назовем функцией переходов. Тогда четверку D = X, Т, , , где (12. 0) : 2 Х → 2 Х ; : 2 Х × Т → 2 Х будем называть интеллектуальной динамической системой, а точнее, динамической системой, основанной на правилах

Интеллектуальная динамическая система U, N, где U – топологическое или метрическое пространство, N – линейно упорядоченное множество, а функция из U × N в U всякое состояние такой системы есть решение уравнения неподвижной точки ( ) =

Траектория системы D – {Ф( ( (t), t)) t Т}, где (t) – решение уравнения 12. 1. функция обладает следующими свойствами: ( , 0) = для любого 2 Х, ( ( , t 1 ), t 2 ) = ( , t 1+t 2). В более привычном виде уравнение траектории системы D можно записать следующим образом: (t+1) = Ф( ( (t), t))

Управляемые динамические системы, основанные на правилах Рассмотрим систему K = X, Т, , , U , где X, T, и были определены выше, а U: 2 Х × Т → 2 Х (t+1) = Ф( ( (t), U( (t), t))

Управляемые динамические системы, основанные на правилах Возмущение множество событий δ(t), появление которого в состоянии (t) не является результатом решения уравнений (δ(t), где δ 2 Х ) (t+1) = Ф( (t) δ(t)), t))

Управляемые динамические системы, основанные на правилах Определение. Траектория называется устойчивой, если для любого t и возмущения δ(t) Ф( ( (t), t)) Ф( (t) δ(t)), t)). Определение. Функцию Ф будем называть монотонной, если из 1 2 следует Ф ( 1) Ф( 2). Определение. Функцию будем называть монотонной по переменной состояния, если из 1 2 следует ( 1, *) ( 2, *). В обоих случаях 1, 2 2 Х.

Управляемые динамические системы, основанные на правилах Утверждение (Достаточное условие устойчивости). Траектория системы устойчива, если функция Ф монотонна, а монотонна по переменной состояния. Доказательство. Действительно, если Ф – монотонна, то Ф( (t)) Ф( (t) δ(t)), но тогда, если монотонна, то (Ф( (t)), t ) (Ф( (t) δ(t)), t); отсюда следует Ф( (t)), t )) Ф ( (Ф( (t) δ(t)), t)). Применяя к левой части последнего включения (12. 1. ), получим требуемое утверждение

(t+1) = Ф( (t) δ(t)), t) U( (t), t)) В силу непрогнозируемости среды, появление возмущения δ(t) в состоянии (t) предвидеть невозможно, поэтому применение управления U для компенсации этого возмущения возможно не ранее следующего состояния, т. е. состояния (t+1) = Ф( (t) δ(t)), t)). (Выражение Ф( (t) δ(t)) означает замыкание возмущеного состояния (t) δ(t).

Теорема. Для компенсации возмущения δ(t) системы (12. 6) достаточно применения управления: U( (t+1), t+1))= Ф( ( (t+1)), t+1)) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)). Действительно, Ф( ( (t+1)), t+1)) в правой части утверждения теоремы есть невозмущенное состояние (t+2), в которое система должна была перейти при отсутствии возмущения. Вторая часть (после знака дополнения) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)) есть выражение для состояния '(t+2), т. е. , состояния, в которое перейдет система после появления возмущения δ в состоянии (t). Таким образом, значение функции U есть такое подмножество Х, объединения которого с текущим состоянием достаточно для выполнения (t+2) '' (t+2), (где '' (t+2) = ' (t+2) U( (t+1), t+1))) т. е. , устойчивости траектории системы в соответствии с определением 12. 1. Пусть теперь, траектория устойчива, однако, (t+2) '(t+2) не имеет места, т. к. , например, функция немонотонна. Если существует Δ – минимальное множество, такое что (t+2) ' (t+2) Δ, то Δ = (t+2) '(t+2) и, полагая, что Δ = U( (t+1), t+1)) получим требуемое утверждение

Особенности баз знаний динамических систем, основанных на правилах Определение. Если r = – некоторое правило, то величину rank r = card A – card D, (где card A и card D – мощности соответствующих множеств), будем назвать рангом правила r. Определение. Последовательность правил, доставляющих решение уравнению: ( ) = будем называть полной последовательностью. Замечание. Далее будем полагать, что для всех правил множества добавляемых фактов попарно не пересекаются. Это техническое ограничение, т. к. в противном случае необходимо рассматривать мощность пересечения и учитывать это обстоятельство в формулировке следующих утверждений. Утверждение. Функция Ф монотонна тогда и только тогда, когда для всякой полной последовательности из N попарно применимых правил в множестве правил CL выполняется. Утверждение. Функция монотонна тогда и только тогда, когда для каждого правила r в множестве TR rank (r) ≥ 1.

Синтез управления для компенсации возмущений Определение. Рангом факта F в последовательности правил П называется величина rank. П (F) = rank. П (FА) – rank. П (FD) где rank. П (FА) – количество вхождений факта F в множества добавляемых фактов правил из П, а rank. П (FD) – количество вхождений факта F в множества удаляемых фактов правил из П (при этом вычитание производится только из предшествующего правила последовательности П, содержащего F в списке добавлений)

Стратегия CN Шаг 1. Выбрать очередной факт Fi из множества Δ 0 = Ф( ( (t+1)), t+1)) Ф( ( ' (t+1)), t+1)); Шаг 2. Выбрать из множества CN такое правило r, что Fi А(r) и rank. П (Fi) ≥ 1; Если С (r) '(t+1) работа стратегии завершена; Шаг 3. Построить множество Δj+1 = Δj С (r) D (r) А(r); Шаг 4. Выбрать из множества CN такое правило r, что А(r) ∩ Δj+1 ≠ и rank. П (Fi) ≥ 1; Если С (r) '(t+1) работа стратегии для факта Fi завершена; Шаг 5. Если множество Δ 0 исчерпано, то работа стратегии полностью завершена; Иначе i : = i+1; переход к Шагу 1.

Теорема. Управление U( (t+1), t+1)) системы (4. 6) существует тогда и только тогда, когда для каждого факта Fi Ф( ( (t+1)), t+1)) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)) найдется последовательность П попарно применимых правил в множестве CN, такая что С (r 1) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t)) и rank. П (Fi) ≥ 1, где С (r 1) условие первого правила последовательности П. Доказательство. Пусть для некоторого факта Fi Ф( ( (t+1)), t+1)) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)) rank. П (Fi) ≥ 1, где П последовательность попарно применимых правил в множестве CN, такая что С (r 1) Ф( (Ф( (t) δ(t)), где С (r 1) условие первого правила последовательности П. Тогда, в результате выполнения последовательности правил П будет построено множество Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)) Δ, где Δ= {Fi}. Т. к. такая последовательность П найдётся для каждого Fi Ф( ( (t+1)), t+1)) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)) и, при этом, rank. П (Fi) ≥ 1, то каждый такой факт будет добавлен в Δ. Отсюда получим, Δ = Ф( ( (t+1)), t+1))Ф( (Ф( (t) δ(t)), t+1)), Ф( ( (t+1)), t+1)) = Δ Ф( (Ф( (t) δ(t)), т. е. Δ и есть требуемое управление. Если теперь существует управление U системы (4. 6) и для некоторого факта Fi U либо rank. П (Fi) <1, либо неверно, что С (r 1) Ф( (Ф( (t) δ(t)), t)). Тогда, Fi не окажется в U потому, что он отсутствует в списках добавляемых фактов правил из П, либо потому, что последовательность П не будет применимой. Таким образом, теорема доказана в обе стороны

Стратегия синтеза обратной связи для компенсации возмущения δ(t) системы в состоянии (t+1) достаточно применения обратной связи: Ω( (t+1)) = (t+1) Ф( (t) δ(t)), t)). Действительно, если (t+1) есть состояние системы, в которое она бы перешла в отсутствие возмущений, то Ф( (t) δ(t)), t)) = '(t+1) – текущее «возмущенное» состояние системы. Таким образом, Ω( (t+1)) есть то множество событий, которое необходимо для удовлетворения требованиям определения

Стратегия синтеза обратной связи Стратегия FB. Шаг 1. Выбрать очередной факт Fi из множества Δ 0 = (t+1) '(t+1); Шаг 2. Выбрать из множества FB такое правило r, что Fi А(r) и rank. П (Fi) ≥ 1; Если С (r) (t) работа стратегии завершена; Шаг 3. Построить множество Δj+1 = Δj С (r) D (r) А(r); Шаг 4. Выбрать из множества FB такое правило r, что А(r) ∩ Δj+1 ≠ и rank. П (Fi) ≥ 1; Если С (r) (t) работа стратегии для факта Fi завершена; Шаг 5. Если множество Δ 0 исчерпано, то работа стратегии полностью завершена; Иначе i : = i+1; переход к Шагу 1.

Методы приобретения знаний Источники знаний для интеллектуальных систем. • специалисты предметных областей; • ротоколы рассуждений (протоколы "мыслей вслух") экспертов; • протоколы так называемых диагностических игр; • книги, инструкции, • примеры и прецеденты решения задач; • базы данных

Задачей методов приобретения знаний является выявление имен объектов предметной области, их свойств, связей на множестве объектов, приемов и правил рассуждений. Для решения этой задачи применяются различные техники – автоматизированное интервью, методы анализа текста и методы машинного обучения. Для выявления имен объектов предметной области используются методы анализа текстов и методы интервью; для выявления свойств используются методы интервью, для выявления связей используются методы машинного обучения, интервью и анализа текста, для выявления правил и приемов рассуждений – анализ протоколов, для оценки важности той или иной информации – диагностические игры. Среди методов приобретения знаний будем выделять прямые и непрямые.

Прямые методы приобретения знаний Имя единица языка, соответствующая со стороны семантики отражению отдельного предмета, объекта или явления объективного мира, со стороны синтаксиса субъекту или объекту высказывания, индивидной константе или переменной в предложении, месту в предикате или в структурной схеме предложения

Прямые методы приобретения знаний Индивидное имя существительное, являющееся именем объекта низшего типа, объекта, не являющегося множеством. Общее имя, обозначающее неопределенный объект или множество объектов. Заметим, что степень индивидности (или общности) имени явление относительное Метаимя в той части языка, которая выступает как метаязык по отношению к другой части того же языка

Свойства В общем случае, среди свойств понятия могут присутствовать: • адресат признак, характеризующий компонент или лицо к которому обращено воздействие; • делибератив признак, характеризующий компонент со значением содержания речи мыслительного действия или восприятия; • дестинатив признак, характеризующий компонент, выражающий назначение; • дименсив признак, характеризующий размер, исчисляемую меру величины; • Инструментив признак, характеризующий компонент со значением орудия действия; • квантитатив признак, характеризующий количественные характеристики; • квалитатив признак, обозначающий качественные характеристики, свойства предмета; • локатив признак местонахождения; • темпоратив признак, выражающий временные характеристики; • фабрикатив признак, характеризующий материал, вещество, из которого предмет изготовлен.

Семантическе связи • генеративная связь Gen, один компонент которой обозначает лицо или предмет, принадлежащий некоторой совокупности, категории, обозначаемой вторым компонентом; • дестинативная связь Des, один компонент которой обозначает назначение для другого компонента; • директивная связь Dir, в которой один компонент обозначает путь, направление второго компонента; • инструментальная связь Ins, один компонент которой обозначает орудие действия, обозначаемого другим компонентом; • каузальная связь Cous, один компонент которой обозначает причину проявления другого компонента спустя какое то время; • комитативная связь Com, один компонент которой обозначает сопровождающее другой компонент действие, сопутствующий предмет, сопровождающее лицо; • коррелятивная связь Cor, один компонент которой выражает возможность наблюдения другого компонента или соответствия предмета другому предмету, назначению; • негативная связь Neg, один компонент которой отрицает, исключает возможность проявления другого компонента; • лимитативная связь Lim, один компонент которой обозначает сферу применения, назначения другого компонента;

Семантическе связи • медиативная связь Med, один компонент которой имеет значение способа, средства действия другого; • поссесивная связь Pos, один компонент которой выражает отношение владения другим компонентом; • потенсивная связь Pot, в которой один компонент приводит к увеличению возможности появления другого спустя некоторое время; • результативная связь Res, в которой один компонент выражает следствие действия второго; • репродуктивная связь Rep, в которой один компонент обозначает исходную точку для воспроизведения или превращения для другого компонента; • ситуативная связь Sit, в которой один компонент обозначает ситуацию, определяющую состояние или область действия второго компонента; • трансгрессивная связь Trg, в которой один компонент обозначает результат превращения второго; • финитивная связь Fin, в которой один компонент имеет значение цели, назначения другого.

Семантическе связи • Каузальные связи, т. е. множества связей, говорящих о причинах и следствиях и обладающих такой характеристикой как транзитивность. Причинность будем различать разномоментную или диахронную (X вызывает Y в будущем) и причинность одномоментную или синхронную (X вызывает Y в настоящем). С этой точки зрения за связью, отражающей одномоментную причинность следует признать свойство антисимметричности (А вызывает В и В вызывает А и все это одновременно, в идеале означает их эквивалентность). Иначе обстоит дело с причинностью будущего: из того, что А вызывает В и В вызывает А в различные моменты времени вовсе не следует никакого рода эквивалентности А и В. Из "А вызывает В" в этом случае можно заключить лишь, что "В есть следствие А» . Именно за такой связью мы сохраним право называться каузальной. Таким образом, в общем случае каузальная связь принадлежит множеству несимметричных связей. Из того что A вызывает B в будущем, разумеется, не следует, что само A в этом будущем будет иметь место. Поэтому каузальная связь принадлежит множеству нерефлексивных связей (в отличие от одномоментной причинности)

Семантическе связи • Комитативная связь "А сопровождает В" это как раз та связь, которая отражает причинность настоящего. Изложенные выше соображения позволяют считать ее принадлежащей множеству антисимметричных, рефлексивных связей: "А сопровождает А" (во всяком случае, утверждение "А вызывает А" является менее абсурдным, чем утверждение "А запрещает А") и транзитивному множеству связей: из "А сопровождает В" и "В сопровождает С" следует "А сопровождает С". • Коррелятивная связь "толерантность". "А может наблюдаться при В" разумно считать симметричной, рефлексивной и нетранзитивной связью. По видимому, действительно, из "А может наблюдаться при В" и "В может наблюдаться при С", вообще говоря, не следует, что "А может наблюдаться при С". • Негативная связь "А отрицается В", очевидно, антирефлексивна, нетранзитивна и симметрична. • Дестинативная связь "А предназначено для В" нетранзитивна, нерефлексивна и асимметрична. Асимметричность здесь, как уже было замечено, понимается как некоторое контекстное свойство, означающее, что "обращение" связи дает некоторую иную связь, содержащуюся в списке видов связей. В данном случае обращение связи означает "В ограничивает сферу применения А", т. е. лимитативную связь.

Семантическе связи • Инструментальная связь "А есть орудие для В" не обладает свойством транзитивности и рефлексивности. Обращение этой связи, если таковое трактовать как "В выполняется посредством А" является медиативной связью, т. е. инструментальная связь асимметрична. • Лимитативную связь "А ограничивает сферу применения В" следует признать транзитивной, антирефлексивной, т. к. А и В необходимо не совпадают, и асимметричной. Последнее в силу того, что ее обращение "В действует в ситуации А" представляет либо ситуативную связь, либо дестинативную. • Медиативная связь "В выполняется посредством А" нетранзитивна, нерефлексивна и асимметрична. • Поссесивная связь выражает отношение владения, которое также является нетранзитивным, нерефлексивным и асимметричным (обращение этой связи дает либо генеративную, либо лимитативную либо партитивную связь). • Потенсивная связь отражает отношение частичной причинности и, в силу этого, не обладает транзитивностью (из "А частичная причина В» и "В частичная причина С" вовсе не следует, что "А частичная причина С"), в силу направленного ее характера она несимметрична и по аналогии с каузальной связью – нерефлексивна.

Семантическе связи • Репродуктивная связь транзитивна, так как отношение воспроизведения или превращения является таковым, она асимметрична, ибо ее обращение дает трансгрессивную связь и, очевидно, нерефлексивна, ибо результат превращения не обязан совпадать с исходной точкой, начальным пунктом превращения. • Ситуативная связь транзитивна: из "А в ситуации В", "В в ситуации С" ничто не мешает заключить, что "А в ситуации С", вообще говоря, антирефлексивна А и В по определению не совпадают; и асимметрична: обращение ее дает либо лимитативную связь "С сфера действия А", либо комитативную связь "А сопровождает С". • Директивная связь "А по (над, через, сквозь) В", очевидно, транзитивна; антирефлексивна: А не перемещается по (над, через, сквозь) А; асимметрична: ее обращение лимитативная связь. • Трансгрессивная связь транзитивна (по тем же соображениям, что и репродуктивная связь), асимметрична, т. к. ее обращение суть репродуктивная связь, и также, как и репродуктивная связь, нерефлексивна. • Финитивная связь нетранзитивна, несимметрична и нерефлексивна. • Генеративную связь принадлежность к совокупности будем считать примером отношения включения элемента в множество; т. е. она антитранзитивна, антирефлексивна и несимметрична.

Семантическе связи • Результативная связь обладает теми же свойствами, что и каузальная. Обращение ее дает каузальную связь. Значение свойства ОБОЗНАЧЕН ИЯ Транзитивность Tr Нетранзитивность Ntr Антитранзитивность Atr Симметричность Sm Антисимметричность Ans Асимметричность As Несимметричность Ns Рефлексивность Rf Антирефлексивность Arf Нерефлексивность Nrf

Семантическе связи Значения свойств связей Вид связи Tr Ntr Gen Atr Rf Nrf + Arf Sm Ans As Обращенная связь + + Ns - Des + + + Lim Ins + + + Med + + Res Cous + Com + Cor Lim + + * + + + Med + Neg + Pos + + Sit, Des + + Pot * - + + + Pos + Gen, Lim, Par + - Res + + + Cous Rep + + + Trg Sit + + + Lim, Com Dir + + + Lim Trg + + + Rep Fin + + + -

Значения свойств связей Вид связи Tr Ntr Atr Rf Nrf Arf Sm Ans As Ns Обращенная связь Cous + + + Res Trg + + + Rep Res + + + Cous Rep + + + Trg Lim + + + Sit + + + Lim, Com Dir + + + Lim Des + + + Lim Ins + + + Med Pos + + + - Med + + + - Fin + Neg + Gen Pot + + + Cor Com + + + - + + + + * + + - * + -

Семантическе связи • Первый тип связи будем называть каузально трансгрессивным. К нему относятся четыре вида связи. В списке типов связей его обращение уже не совпадает ни с одним из типов, поэтому каузально трансгрессивная связь по прежнему является несимметричной, уже, однако, не являясь асимметричной. • Второй тип связи назовем ситуативным. Он, как и его "прародители", является асимметричным и его обращение дает комитативную связь. • Третий тип связи назовем инструментальным. Его обращение может (не во всех случаях) давать ситуативную связь. Поэтому ситуативный тип связи несимметричен. • За остальными типами связи сохраним названия соответствующих им видов семантической связи, а именно: финитивный, негативный, генеративный, коррелятивный, комитативный, потенсивный.

Прямые методы приобретения знаний. Интервью • Определение. Приемы интервью, направленные на выявление каких либо элементов модели мира будем называть стратегиями. • Определение. Схему применения тех или иных стратегий будем называть сценарием.

Стратегия разбиения на ступени Стратегия разбиения на ступени предназначена для выявления таксонометрической структуры событий предметной области, а также их структурных и классификационных свойств. Она используется сценариями под названиями • 1. "Имя свойство" и • 2. "Множество имен свойство". Сценарий выбирается экспертом. Возможны комбинированные сценарии. Сценарий "Имя свойство". Стратегия разбиения на ступени. 1. 1. Вопрос системы об имени события. Сообщение эксперта об имени события. 1. 2. Вопрос системы об имени признака события. Сообщение эксперта об имени признака. 1. 3. Вопрос системы о существовании множества значений признака. Ответ эксперта (Да/Нет).

Стратегия разбиения на ступени В случае отрицательного ответа, имя признака воспринимается как имя события. При этом: а) пара (имя события, введенного на шаге 1. 1, имя события, образованного на шаге 1. 3) считается принадлежащей отношению R 1; б) если имя события, образованного на шаге 1. 3, отсутствовало в базе знаний, то это событие рассматривается как новое и выполняется переход к п. 1. 2 1. 4. Вопрос системы о типе множества значений признака (непрерывное/дискретное). Соответствующий ответ эксперта. 1. 5. Вопрос системы о единице измерения признака. Сообщение эксперта о единице измерения. 1. 6. Вопрос системы о множестве значений признака (границы непрерывного множества/элементы дискретного). Сообщения эксперта о множестве значений признака. В процессе выполнения шагов 1. 2 1. 6 создается глобальный объект: имя атрибута и область его значений. Совокупность таких объектов будем называть базисом области. 1. 7. Вопрос системы о подмножестве значений атрибута, характерного для описываемого события. Сообщения эксперта о подмножестве значений атрибута. В результате выполнения шага 1. 7 с описываемым объектом связывается один из элементов базиса области с указанием подмножества области значений элемента базиса, характеризующего описываемый объект, т. е. формируется признак объекта.

Стратегия разбиения на ступени Сценарий "Множество имен свойство". При работе сценария «Множество имен – свойство» шаг 1. 1 повторяется многократно, а затем для каждого события выполняются шаги 1. 2 1. 7.

Стратегия репертуарной решетки Стратегия репертуарной решетки направлена на выявление свойств объектов предметной области и использует механизм преодоления когнитивной защиты эксперта, основанный на методах когнитивной психологии. Механизм преодоления когнитивной защиты основан на выявлении системы личностных психологических конструктов эксперта. Каждый конструкт формируется в результате некоторой факторизации множества шкал, каждая из которых, в свою очередь, образуется оппозицией свойств. Наиболее эффективный способ выявления оппозитных свойств предъявление эксперту триад семантически связанных событий с предложением назвать свойство, отличающее одно событие от двух других. На следующем шаге эксперту предлагается назвать имя оппозитного свойства. Таким образом, выявляются элементы множества личностных психологических конструктов конкретного эксперта. С другой стороны, свойства, различающие события, это как раз те свойства, которые влияют на формирование решения. Пополнение множества свойств осуществляется путем повторения этой процедуры с другими триадами.

Стратегии сценария выявления сходства. Стратегия подстановки Эксперту предъявляется высказывание, полученное из канонической формы, в которой вместо имен обоих событий подставлено одно из них, с призывом к эксперту сообщить свое мнение относительно истинности этого высказывания. В зависимости от ответа эксперта высказыванию приписывается то или иное значение Rf, Nrf или Arf.

Стратегии сценария выявления сходства. Стратегия подстановки Пусть, например, речь идет о поиске типа семантической связи между событиями "вегетативные расстройства"(X) и "головная боль"(Y) и исследуется следующее высказывание "вегетативные расстройства сопровождаются головной болью» . Тогда из списка канонических форм (Табл. 5. 12. ) выбирается форма "X сопровождается Y", далее, стратегия выполняет подстановки: "вегетативные расстройства" вместо X и "вегетативные расстройства" вместо Y и предъявляет эксперту следующие вопросы: считаете ли Вы высказывание "вегетативные расстройства сопровождаются вегетативными расстройствами" утверждением, которое 1. является тавтологией; 2. не исключено; 3. невозможно. Если эксперт указывает ответ 1. , то высказыванию "вегетативные расстройства сопровождаются головной болью" приписывается свойство Rf, второй Nrf; третий Arf.

Стратегия перестановки Для определения свойства Sm или отсутствия такового используется Стратегия перестановки. Вместе с высказыванием "A<предикатное слово>B", эксперту предъявляется высказывание, в котором объект A заменен на B, а B на A. В рассмотренном выше примере ему будет предложено ответить, справедливо ли утверждение, что "головная боль всегда сопровождается вегетативными расстройствами ? " Ответы эксперта: ДА НЕТ В случае утвердительного ответа, высказыванию приписывается свойство Sm, в случае отрицательного Ns.

Стратегия обращения Для установления асимметричности используется стратегия обращения. Для некоторого конкретного высказывания "A <предикатное сово> B", эксперту предлагается подтвердить принадлежность высказывания "B <предикатное слово> A" какому либо высказыванию из последней графы таблиц 1 9 из главы 2. Если эксперт подтвердил, и высказывания "A <предикатное слово> B" и "B <предикатное слово> A" оказались в разных таблицах, то высказыванию "A <предикатное слово> B" приписывается свойство As.

Стратегия трансформации Для выявления транзитивности используется Стратегия трансформации. Стратегия заключается в предъявлении эксперту новой формулировки высказывания, такой, которая, с одной стороны, исключает неоднозначное толкование экспертом, с другой уточняет формулировку высказывания. Так, для каузального типа такой трансформацией (уточнением) является "Если A то необходимо появится B". В случае подтверждения ее экспертом, высказыванию приписывается свойство Tr, иначе Ntr. Этот критерий основан на том, что в четвертой части таблицы 5. 12 две похожие канонических формы Cоus и Pot отличаются друг от друга тем, что в Pot участвует модальность возможности, в отличие от Cous, в образовании которой участвует модальность необходимости. Что касается формы Fin, то она отличается от них своей антирефлексивностью.

Сценарий выявления сходства ( SAS) Представим сценарий выявления сходства в виде системы правил. Сценарий выполняется для каждой из пар имен событий, выбранных экспертом. В результате выполнения сценария формируются бинарные отношения Q 1, Q 2 , …, Q 10, которые обладают определёными наборами значений свойств рефлексивности, симметричности и транзитивности, а каждая из пар имен помещается в одно из этих отношений единственым образом.

Сценарий выявления сходства ( SAS) Метаправило. Во всех тех случаях, когда в приведенных ниже правилах переход явно не определен, выполняется ближайшее в порядке возрастания номеров правило, условие которого к этому моменту оказалось выполненным. После завершения работы сценария всякий раз выполняется переход к правилу 1;

Сценарий выявления сходства ( SAS) Правило 1. Эксперту предъявляется множество имен событий и предлагается указать в этом множестве пару имен таких событий, которые, на его взгляд, связаны между собой; Правило 2. Если эксперт отказывается указать такую пару, то сценарий заканчивает работу; если указывает, например, A и B, то эта пара имен событий подставляется в канонические формы высказываний вначале а) всюду вместо X A и вместо Y B, затем, б) всюду вместо X B, вместо Y A; Правило 3. Полученные в результате этого формы высказываний предъявляются эксперту с предложением выбрать из них наиболее соответствующее связи между A и B; Правило 4. Если эксперт отказывается указать какую либо из них, стратегия заканчивает работу;

Сценарий выявления сходства ( SAS) Правило 5. Для указанной в п 4. формы высказывания (пусть это для определенности, случай а)), эксперту предлагается уточнить, появляются ли оба события A и B одновременно или в разные моменты времени; Правило 6. Если ответ одновременно, то формируется признак J, иначе, формируется признак D. Правило 7. Запускается работа Статегии подстановки применительно к указанной экспертом форме высказывания "A<предикатное слово>B". Правило 8. Если сформирован признак J и один из признаков Rf или Arf, то применительно к высказыванию "A<предикатное слово>B" выполняется Стратегия перестановки; Правило 9. Если сформирован признак J и не сформирован признак Sm, то применительно к высказыванию "A<предикатное слово>B" запускается Стратеия обращения;

Сценарий выявления сходства ( SAS) Правило 10. Если сформирован признак J, не сформирован признак Sm и сформирован признак Rf или Arf, то применительно к высказыванию "A<предикатное слово>B" запускается Стратегия трансформации; Правило 11. Если сформирован признак D и признак Nrf, то применительно к высказыванию "A<предикатное слово>B" запускается Стратегия трансформации; Правило 12. Если сформированы признаки J, Arf и не сформирован признак Sm, то Li относится к типу связи Gen(A, B); Q 10 : = 2(Q 10 [Li] ); Правило 13. Если сформированы признаки J, Arf, As, Tr то тип связи Sit(A, B); Q 6 : = 4( 2(Q 6 [Li]));

Сценарий выявления сходства ( SAS) Правило 14. Если сформированы признаки J, Arf, Sm то тип связи Neg(A, B); Q 4 : = 3( 2(Q 4 [Li])); Правило 15. Если сформированы признаки J, Nrf и не сформирован признак Sm, то тип связи Ins(A, B); Q 5: =Q 5 [Li]; ; Правило 16. Если сформированы признаки J, Rf, Tr и не сформирован признак Sm, то тип связи Com(A, B); Q 1 : = 4( 1(Q 1 [Li])); Правило 17. Если сформированы признаки J, Rf, Ntr и не сформирован признак Sm, то тип связи Mcom(A, B); Q 2: = 1(Q 2 [Li] ); Правило 18. Если сформированы признаки J, Rf, Sm, то тип связи Cor(A, B); Q 3 : = 3( 1(Q 3 [Li]));

Сценарий выявления сходства ( SAS) Правило 19. Если сформированы признаки D, Ntr, Arf, то тип связи Fin(A, B); Q 9 : = 2(Q 9 [Li]) ; Правило 20. Если сформированы признаки D, Tr, Nrf, то тип связи Cous(A, B); Q 7 : = 4(Q 7 [Li]); Правило 21. Если сформированы признаки D, Ntr, Nrf, то тип связи Pot(A, B); Q 8 : =Q 8 [Li];

Машинное обучение. Поиск в пространстве обобщений Предположим, выбран некоторый язык представления. Обучающаяся система «желает» обучиться некоторому концепту по множеству положительных и отрицательных примеров. Даже если описания основаны на атрибутивной логике, пространство всех различимых концептов оказывается чрезвычайно велико. Десять атрибутов, каждый с пятью возможными значениями, дают 510 = 9 765 625 векторов. Любое подмножество таких векторов может соответствовать некоторому концепту, а это означает, что с помощью этих атрибутов можно определить 29 765 625 концептов. В более сложных языках это число растет еще быстрее, даже если размер пространства представления может быть ограничен какими либо базовыми знаниями.

Индуктивный характер обучения Неподалеку от города приземлился инопланетный ученый, который намерен изучить формы жизни на Земле. Ученый обладает некоторыми предварительными лингвистическими знаниями, впрочем, далекими от совершенства. И потому он обращается к вам, осведомленному местному жителю, с вопросом: что такое птица.

Полный перебор В общем случае, процесс поиска исследует состояния в пространстве поиска в соответствии со следующим: • Начальное состояние —отправная точка поиска. В машинном обучении начальные состояния часто соответствуют самым специфичным описаниям концептов, т. е. положительным примерам. • Терминальный критерий — цель, которая должна быть достигнута. Состояния, удовлетворяющие терминальному критерию, называются конечными состояниями. В машинном обучении терминальным критерием может быть требование того, чтобы описанию удовлетворяли все положительные примеры и не удовлетворял не один отрицательный. • Операторы поиска выполняют поиск от состояния к состоянию. В машинном обучении таковыми являются, в основном, результаты обобщения и/или специализации описаний концептов. • Стратегия поиска определяет, при каких условиях и к какому состоянию может быть применен оператор.

Поиск «сначала вглубь» Поиск «сначала вширь»

Последовательное покрытие: AQ-обучение Разделить все примеры на подмножества PE положительных примеров и NE отрицательных примеров. 1. Выбрать из PE случайным образом или по каким то соображениям один пример, который будет считаться опорным примером. 2. Найти множество максимально общих правил, характеризующих опорный пример. Предел обобщения определяется множеством NE: обобщенное описание опорного примера не должно удовлетворять ни одному объекту из NE. Полученное таким образом множество правил называется опорным множеством. 3. Используя некоторый критерий предпочтения, выбрать лучшее правило в опорном множестве. 4. Если это правило, вместе с ранее порожденными таким образом правилами, покрывает все объекты из PE, то конец. Иначе — найти другой опорный пример среди неохваченных примеров в PE и перейти к 3.

Последовательное покрытие: AQ-обучение Шаг 3 выполняется специальной процедурой порождения опорного множества правил. Критерий предпочтения для выбора правил на шаге 4 определяется характером решаемой задачи. В качестве такого критерия может выступать комбинация различных элементарных критериев, таких как требование максимального числа положительных примеров, описываемых правилом, минимального числа используемых атрибутов, максимальной оценки степени общности, т. е. отношения числа положительных примеров, покрываемых правилом, к числу всех примеров, минимальных затрат на измерение значений атрибутов и т. п. Кроме того, можно использовать критерии выбора атрибутов, как в обучении деревьям решений, — такие как энтропия, информационная функция полезности и т. д. Алгоритм позволяет также строить множество правил с различными отношениями между отдельными правилами.

Последовательное покрытие: AQ-обучение. Пример. • Выбрать первый опорный пример: e 1. • Для построения опорного множества примера e 1 (т. е. множества максимально общих описаний e 1), начать с построения множества всех описаний e 1, которым не удовлетворяют отрицательные примеры. • Для этого обобщим какой либо атрибут опорного примера, например, at 1, получив at 1 = x y , т. е. R 1: at 1 = (x y) &( at 2=n) &( at 3 =r).

Последовательное покрытие: AQ-обучение. Пример. • Далее займёмся вторым атрибутом, получив в результате правило • R 1': at 1 = (x y) &( at 2=n m) &( at 3 =r). • Попытки дальнейшего обобщения этого описания приводят к тому, что ему (дальнейшему обобщению) начинают удовлетворять и отрицательные примеры. Например, обобщение атрибута at 3 следующим образом: at 3 =r s приводит к тому, что полученному правилу удовлетворяют примеры f 1 и f 6. • Таким образом R 1': at 1 = (x y) &( at 2=n m) &( at 3 =r) и возможности такого обобщения опорного примера e 1 исчерпаны.

Последовательное покрытие: AQ-обучение. Пример. • Однако, если мы начнем с атрибута at 3, то применяя изложенные соображения, получим правило R 2 : (at 1 = y) &( at 2=n m) & (at 3 = r s). Исключая атрибут at 2, так как в обоих правилах используется всё множество его значений, получим следующие результаты: • R 1 : (at 1 = x y) & (at 3 = r) • R 2 : (at 1 = y) & (at 3 = r s) • Это опорное множество правил для e 1. Предположим, что критерий предпочтения рекомендует выбрать из опорного множества правило, которое охватывает наибольшее число положительных примеров. Будет выбрано R 1 , так как оно охватывает три примера, тогда как R 2 — только два. Следующий шаг — выбор нового опорного примера из положительных примеров, которые пока не охвачены. Есть только один такой пример — это e 3. •

Последовательное покрытие: AQ-обучение. Пример. • Выбрать следующий опорный пример: e 3 • Построить опорное множество для нового опорного примера. Порождаются два правила R 3: (at 1 = y z) & (at 3 = s) и R 4: (at 1 = y) & (at 3 = r s). • Правило, удовлетворяющее большему числу положительных примеров, совпадает с R 2. • Поскольку неиспользованных примеров больше не осталось, выбранные нами правила R 1' и R 2' составляют полное и непротиворечивое описание искомого концепта, полученное благодаря использованному критерию предпочтения: • R 1' (at 1 = x y) & (at 3 = r) R 2' (at 1 = y) & (at 3 = r s)

Приобретение знаний и анализ текстов. Работы Кембриджского лингвистического кружка. Участниками кружка был разработан язык посредник, задачей котороо являлось отождествление семантической информаци, независимо от языка её выражения. Язык посредник включал классификаторы имен элементарных смыслов и правила построения из них формул. Классификаторы объединялись в шаблоны, каждый из которых представлял класс элементарных ситуаций. Текст разбивался на фрагменты, каждый их которых записывался формулой языка посредника, затем во врагментах выполнялся поиск шаблонов. В завершение этого процесса выполняется выбор наиболее предпочтительной последовательности шаблонов, иначе говоря, снятие многозначности. Семантическое тождество текстов проверясь совпадением соответствующих им шаблонов. Недостатком предложенного языка посредника являлася общность ситуаций, описываемых шаблонами, его лексическая и семантическая бедность

Трансформационная грамматика Хомского представлят собой механизм, порождающий все грамматически правильные предложения языка. Целью такой грамматики является способность отличать грамматически правильные предложения от грамматически неправильных, причем под грамматической правильностью не имелась ввиду «осмысленность» или «значимость» в каком бы то ни было семантическом понимании

Трансформационная грамматика Хомского 1. Уровень непосредственно составляющих представляет собой последовательность правил X → Y, каждое из которых означает «вместо X подставить Y» например: • Sentence → NP + VP • NP → T + N • VP → Verb + NP • T → the • N → man, ball и т. д. • Verb → hit, took и т. д.

Трансформационная грамматика Хомского 2. Трансформационный уровень состоит из следующих правил: T 1: Если S 1 и S 2 – грамматически правильные предложения и S 1 отличается от S 2 только тем, что Y появляется в S 2 там, где X появляется в S 1, причем X и Y суть составляющие одного типа, то S* результат подстановки X and Y в S 1 вместо X есть предложение.

Трансформационная грамматика Хомского T 2: Если S – грамматически правильное предложение вида NP 1 – Aux – V – NP 2, то цепочка вида NP 2 – Aux + be + en – V – by – NP 1 является также грамматически правильным предложением.

Трансформационная грамматика Хомского T 3: (I) С → S в контексте NPsing С → Ø в контексте NPpl C → past (II) Пусть Af есть любой из аффиксов past, S, Ø, en, ing. Обозначим через v любой из элементов M, V, have, be (т. е. любой неаффикс в группе Verb). Тогда Af + v → v + Af #, где символ # означает границу слова. (III) Подставить # вместо + во всех случаях, за исключением контекста v – Af. Вставить # в начале и в конце цепочки.

Трансформационная грамматика Хомского T 3. Морфофонемный уровень устанавливает фонемную структуру морфем и состоит из правил следующего вида: (I) walk → [wƏk] (II) take + past → [tuk] (III) past → [d] (IV) take → [teyk] и т. д.

Трансформационная грамматика Хомского Построение предложения начинается с Sentence. Применяются правила уровня непосредственных составляющих, строится терминальная цепочка, которая представляет собой последовательность морфем, расположенных не обязательно в правильном порядке. Затем применяется последовательность трансформаций, которые могут добавить морфемы и изменить их порядок. Затем применяются морфофонемные правила, обращающие цепочку слов в последовательность фонем. Главным недостатком трансформационной грамматики является то, что по своей природе она порождающая, т. е. подходит больше для синтеза предложений и текстов, и менее применима при решении обратной задачи – автоматического семантического анализа текстов на естественных языках.

Модель «Смысл Текст» 1. Синонимия языковых выражений возникает не только за счет лексических синонимов в собственном смысле слова, но и за счет многих других средств языка. Лексически различные единицы могут быть 1) синтакси ческими вариантами выражения одного и того же значения, напри мер, ыдвигая проект, Англия В поставила условие = Когда Англия выдвигала проект, она поставила условие = При выдвижении проекта Англия поставила условие; 2) лексически обусловленными вариантами выражения одного и того же значения, например, оказывать {вли яние}, о производить {впечатление}; 3) словами, по н разному ориентирующими описываемую ситуацию относительно ее участников, например А имеет В = В принадлежит А, А несмотря на В= В, однако А; 4) некоторыми типами производных, в том числе супплетивных, например, А принадлежит В = А — владелец В = В — собственность А.

Модель «Смысл Текст» 2. В свое время было замечено, что разнообразие синтаксических систем разных языков создается за счет разнообразия сложных синтаксических структур, возникающих в результате преобразо вания простейших ядерных структур. Число же ядерных структур невелико, а сами ядерные структуры более или менее универсальны, т. е. встречаются в значительном числе языков мира или во всех языках. По видимому, элементарные значения отличаются тем же свойством: чем элементарнее значение, тем больше круг языков, в которых оно может иметь однословное выражение, и тем больше вероятность того, что оно действительно выражается таким образом, а элементарные значения однословно представлены, видимо, в большинстве языков мира. Разнообразие семантических систем разных языков воз никают на уровне комбинаций элементарных значений

Модель «Смысл Текст» 3. Объектом толкования является в общем случае не отдельно взятое слово, а целая ситуационная, или сентенционная форма, содержащая, помимо толкуемого предиката, переменные, кото рые обозначают участников описываемой данным предикатом ситуации. Объясняется это тем, что значение многих слов нельзя истолковать иначе, как в составе такой формы.

Модель «Смысл Текст» 4. Понятие лексической функции играет ключевую роль в модели семантического синтеза. Под лексической функцией (ЛФ) понимается функция, ставя щая в соответствие данному слову или словосочетанию X другое слово или словосочетание Y, определенным образом связанное с X по смыслу. Выделяются два типа ЛФ: лексические замены и лек сические параметры. Лексические замены — это функции, ставящие в соответствие данному слову X такое слово Y, лексическое значение которого (в переводе на семантический язык) совпадает, целиком или частич но, с лексическим значением X (семантическая связь на парадигма тической оси языка). При этом синтаксические свойства Y могут существенно отличаться от синтаксических свойств X.

Коммуникативная грамматика русского языка обращает внимание на связь синтаксиса и семантики и, в частности, описывает ряд моделей предложений, например, соответствующих следующим ситуациям: • Описания объектов – их свойства, признаки, функции, качественные и количественные характеристики, отношения часть целое. • Действия объектов. • Действия лица над объектами. • Описание цели действия. • Причинно следственные связи. • Оценка действий. • Речевые акты, передвижение, познавательные акты лица. • Ответные действия на познавательные и речевые действия. • Временные отношения. • Отношения владения. • Классификация объектов. • Сравнение объектов.

Коммуникативная грамматика русского языка Синтаксемой называется минимальная семантико синтаксическая единица русского языка, выступающая одновременно как носитель элементарного смысла и как конструктивная компонента более сложных синтаксических построений. В конкретном предложении слово выступает в качестве единицы смысла именно как синтаксема. Значение слова, передаваемый им элементарный смысл, складывается в результате соединения категориального значения и морфологической формы, и реализуется в определенной синтаксической позиции. Рассмотрение слова изолированно, в отрыве от текста, не позволяет установить его синтаксическое значение. В предложении синтаксемы объединяются в сложные конструкции по правилам коммуникативной грамматики для передачи смысла всего высказывания. Выделив в тексте синтаксемы, установив значения, которые они могут принимать, отношения на множестве значений, можно выявить смысл всего текста.

Реляционно-ситуационный анализ текста Основная задача реляционно ситуационного анализа состоит в переходе от синтаксем к их значениям и от высказывания к его значению, т. е. семейству отношений на множестве синтаксем высказывания. Для этой цели нам потребуются следующие компоненты: неоднородная семантическая сеть с расширенным семейством отношений, отображение из множества синтаксем в вершины семантической сети и семейство правил для снятия многозначности этого отображения (т. е. для уточнения значений синтаксем). Вершины семантической сети будем отождествлять со значениями синтаксем, рёбра с семействами отношений на множествах значений. Один из типов вершин будет соответствовать предикатной лексике языка – глаголам, девербативам (отглагольным существительным), причастиям и деепричастиям. С каждым предикатным словом свяжем его ролевую структуру – некторое подмножество множества значений, являющихся функциями значения предикатного слова. Это подмножество множества значений будем называть ролями предикатного слова.

Реляционно-ситуационный анализ текста Например, с глаголом бежать в значении быстро перемещаться пешком связаны роли субъект (кто бежит), цель (куда бежит), причина (вследствие чего), квантитатив (как быстро) и некоторые другие. Если же взять омонимичное ему слово в значении бежит время, то, разумеется, набор ролей будет иным. Сведения о синтаксической сочетаемости каждого глагола с синтаксемами помещаются в словарь предикатных слов. Кроме того, в словаре имеются указания на то, как могут быть связаны между собой именные синтаксемы. Набор включаемых в словарь бинарных связей на множестве значений также является специфичным для каждого типа предикатных слов и определяется априорно.

Реляционно-ситуационный анализ текста Список некоторых значений синтаксем: • Аблатив – исходная точка движения (выйти из комнаты) • Абстинатив – при глаголах с модальным компонентом в значении: нежелательная ситуация для субъекта (воздержаться от голосования; избегать встречи) • Агенс – субъект в пассивной конструкции (закон подписан президентом) • Адресат – лицо или реже предмет, к которому обращено информативное, донативное или эмотивное действие (обратиться к президенту) • Генератив – при установлении родовидовых отношений, при классификации: класс, более крупная общность, в которую включается объект (отнести к категории социально необеспеченных граждан) • Делибератив – содержание речемыслительного, социального действия или восприятия (обсуждать законопроект) • Дестинатив – назначение действия или предмета (выступать в защиту животных; поехать на лечение) • Деструктив – объект каузативного деструктивного воздействия (взорвать дом)

Реляционно-ситуационный анализ текста • Дименсив – размер, исчисляемая мера величины (измерять информацию в байтах) • Директив – направление движения, ориентированного действия или положения предмета (отправиться в Германию) • Дистрибутив – компонент, называющий дистрибутивные отношения (принимать по 20 человек в день) • Донор – (при глаголах определенной лексической группы) субъект владелец отчуждаемого объекта (лишить субъект РФ права на что л. ) • Инструментив – орудие действия (Что написано пером, того не вырубишь топором) • Каузат – объект каузирующего воздействия (заразить животных) • Каузатив – причина действия или появления признака, свойства (наградить за подвиг) • Каузатор – воздействующий фактор (предмета или явления) (заражение животных исследователями)

Реляционно-ситуационный анализ текста • Квалитатив – качество, свойство, характеризующее субъект (тетрадь в клетку; держаться с достоинством) • Квантитатив – количественный показатель изменения или соотношения признаков (расходная часть бюджета возросла в 2 раза, по сравнению с прошлым годом) • Комитатив – сопровождающее действие, признак, сопутствующий предмет, соучаствующее лицо (дискутировать с коллегами по фракции) • Коррелятив – компонент, выражающий или оценивающий соответствие/ несоответствие предмета другому предмету, назначению, норме (отвечать требованиям закона) • Ликвидатив – объект каузирующего воздействия; результатом каузирующего воздействия является прекращение существования объекта (упразднить ограничения) • Лимитатив – сфера, область, пределы реализации признака (ограничить власть президента законом) • Локатив – местонахождение (войска сосредоточены в районе Багдада)

Реляционно-ситуационный анализ текста • Медиатив – способ, средство действия (обрабатывать на компьютере) • Объект – компонент с предметно вещественным значением, подвергающийся действию или каузативному воздействию (ввозить дешевые импортные товары) • Объектив – компонент со значением цели (воевать за независимость; отправиться за новым кредитом) • Партитив – часть (части) целого (английский парламент состоит из двух палат) • Пациенс – объект при некоторых глаголах (волноваться за будущее страны – делибератив; накричать на подчиненного – объект; помириться с соседом – комитатив). • Посессив – объект в посессивной конструкции (обладать правом вето) • Потенсив – потенциальное действие, состояние в модально каузативных конструкциях

Реляционно-ситуационный анализ текста Некоторые возможные отношения на множестве значений синтаксем • ABL – аблативное отношение, в которого один компонент обозначает исходную точку движения, направление второго компонента (Президент пошел с трибуны в зал. ) • ABS – абстинативное отношение , в которого один компонент обозначает ситуацию или реже предмет, вызывающий определенное (чаще негативное) эмоциональное или модальное отношение лица, названного другим компонентом (Депутаты боятся лишения своих полномочий); • ADR – адресатное отношение, один компонент которого называет лицо или реже предмет, к которому обращено информативное, донативное или эмотивное действие лица, названного другим компонентом (Пушкин посвятил стихотворение «Я помню чудное мгновенье» А. П. Керн); • CAUS – каузальное отношение, один компонент которого обозначает причину проявления другого компонента спустя какое то время (Казнокрадство приводит к обнищанию населения);

Реляционно-ситуационный анализ текста • COM – комитативное отношение, один компонент которого обозначает сопровождающее другой компонент действие, сопутствующий предмет, сопровождающее лицо (Президент встретился с коллегой в своей загородной резиденции); • COR – коррелятивное отношение, один компонент которого выражает возможность наблюдения другого компонента или соответствия предмета другому предмету, назначению (Возместить потери в соответствии с законодательством); • DES – дестинативное отношение, один компонент которого обозначает назначение для другого компонента (обратить доходы на повышение производства); • DIS – дистрибутивное отношение, выражающая дистрибутивные отношения между компонентами (распределить все документы по папкам); • DIR – директивное отношение, в котором один компонент обозначает путь, направление второго компонента (В. В. Путин поехал в США);

Реляционно-ситуационный анализ текста • DLB – делиберативное отношение, один компонент которого выражает содержание речемыслительного, социального действия или восприятия лица, названного другим компонентом (Мы договорились о встрече); • DST – деструктивное отношение, один компонент которого приводит к разрушению, нарушает целостность, прежнее состояние другого компонента (Американская авиация разбомбила Багдад); • EQ – эквивалентное отношение, выражающее отношение эквивалентности первого и второго компонентов в некотором аспекте (Путин является президентом России); • FAB – фабрикативное отношение, один компонент которого называет материал, из которого сделан, изготовлен другой компонент (зубы из золота); • GEN – генеративное отношение, один компонент которого обозначает лицо или предмет, принадлежащий некоторого совокупности, категории, обозначаемой вторым компонентом (Бельгия относится к промышленно развитым странам);

Реляционно-ситуационный анализ текста • INS – инструментальное отношение, один компонент которого обозначает орудие действия, обозначаемого другим компонентом (диктовать письмо по телефону); • LIM – лимитативное отношение, один компонент которого обозначает сферу применения, назначения другого компонента (Президент действует в пределах своих полномочий); • LOC – локативное отношение, один компонент которого называет местонахождение другого компонента (В Париже с успехом прошли гастроли Большого театра); • LIQ – ликвидативное отношение, один компонент которого ликвидирует, запрещает, отменяет второй компонент (Парламент денонсировал подписанный 2 года назад договор); • MED – медиативное отношение, один компонент которого имеет значение способа, средства действия другого (Президенты двух стран регулярно общаются по телефону);

Реляционно-ситуационный анализ текста • NEG – негативное отношение, один компонент которого отрицает, исключает возможность проявления другого компонента (в словаре: Мэр запретил проведение митинга протеста); • OBJ – объектное отношение, один компонент которого называет объект действия субъекта, названного другим компонентом (Он наконец то построил дом в деревне); • PAR – партитивное отношение, один компонент которого обозначает часть (части) целого, названного другим компонентом (разбить вазу на кусочки; солдата ранило в руку); • POS – посессивное отношение, один компонент которого выражает отношение владения другим компонентом (Абрамовичу принадлежит ф/клуб «Челси» ); • POT – потенсивное отношение, в которого один компонент приводит к увеличению возможности появления другого спустя некоторое время (Начавшееся наводнение грозит затоплением прибрежных районов); • QLТ – квалитативное отношение, в которого один компонент выражает свойство, качество второго компонента (Парламентарии с нетерпением ожидают прихода премьер министра);

Реляционно-ситуационный анализ текста • QNT – квантитативное отношение, один компонент которого называет количественный показатель изменения или соотношения признаков другого компонента (поднять зарплату на 20 процентов); • SIT – ситуативное отношение, в которого один компонент обозначает ситуацию, определяющую ситуацию или область действия другого компонента (На съезде партийцы утвердили список кандидатов в Думу); • SUR – сурсивное отношение, один компонент которого указывает на источник информации, содержащейся во втором компоненте (Президент узнал о случившемся от главы своей администрации); • TRA – транзитивное отношение, в которого один компонент обозначает маршрут, трассу движения другого (Старик идет по дороге); • TRG – трансгрессивное отношение, в которого один компонент обозначает результат превращения второго (Старинная грамота рассыпалась в пыль от одного только прикосновения); • TMP – темпоральное отношение, в которого один компонент выражает временную локализацию признака, названного другим компонентом (Утром был туман).

Морфологический анализ На этапе морфологического анализа в тексте распознаются слова и разделители. Для каждого слова на основании его морфологии определяется список всех возможных грамматических форм. Словоформы, соответствующие одной нормальной (словарной) форме слова и одной части речи, а также стоящие в одном числе (для изменяющихся по числам частей речи), объединяются в группы, которые далее будем условно называть «лексемами» (хотя это и не лексемы в строгом лингвистическом смысле). Синтаксические зависимости между лексемами выявляются на следующем этапе анализа. Очевидно, одному и тому же слову может соответствовать несколько таких лексем. Например, для слова «и» будут определены варианты: союз, частица и междометие. Для того чтобы уменьшить результирующее число вариантов предложения, в настройки морфологического анализатора включен фильтр: для каждой части речи можно определить будет ли она учитываться при дальнейшем анализе. Настройки по умолчанию позволяют полностью игнорировать междометия и игнорировать частицы, если есть варианты того же слова, относящиеся к другим частям речи. Следовательно, в примере с «и» останется единственный вариант – союз. Помимо грамматической информации для каждого слова запоминается также его смещение от начала текста и следующий за словом разделитель. Анализ разделителей позволяет обрабатывать переносы, разбивать текст на предложения, а предложения – на секции в соответствии со знаками препинания. При этом учитывается возможность появления разделителей внутри слов, например: дефисов, символов десятичной точки, разделителей дат и т. п. Вход морфологического анализа представляет собой текст. На выходе получаем список предложений, каждое из которых представляет собой список слов. Каждое слово, в свою очередь, – список лексем.

Синтаксический анализ Основной задачей синтаксического анализа является установление различных зависимостей между лексемами, выявленными на предыдущем этапе. В частности, выделение синтаксем и именных групп, а также разрешение анафорических ссылок. . Первые две задачи решаются в пределах одного предложения. Для всех предложений, полученных на выходе морфологического анализа, строится список вариантов, таким образом, чтобы в каждом варианте предложения у каждого слова была только одна лексема. Так как при этом число вариантов предложения равно произведению числа лексем для каждого слова, то встает задача ограничения количества вариантов. Для этого используются эвристики, позволяющие отбросить заведомо некорректные варианты. Кроме того, в настройках синтаксического анализатора можно явно задать максимально допустимое количество вариантов. Затем, к каждому варианту предложения применяется алгоритм выявления подчинительных синтаксических связей, в результате чего лексемы объединяются в деревья зависимостей: лексема родительского узла управляет всеми лексемами дочерних узлов. Именная группа – это любое поддерево синтаксемы, в которое входит корневое существительное. Семантические связи между синтаксемами выявляются на следующем этапе анализа. Понятие именной группы используется в задачах классификации текстов, а также при сравнении поисковых образов документа и запроса.

Синтаксический анализ Помимо управления, синтаксический анализ обнаруживает однородные члены. Таким образом, на этом этапе между лексемами могут быть обнаружены два вида связей: управление и однородность. Каждый раз при обнаружении какой либо синтаксической связи следует увеличивать вес варианта предложения. По окончании разбора предложения будут оставлены только варианты с максимальным весом. По умолчанию предложения с нулевым весом удаляются (это можно изменить через настройки синтаксического анализатора). Вход синтаксического анализа представляет собой предложение на выходе морфологического анализа. Выход – предложение в виде списка вариантов, каждый из которых представляет собой список деревьев зависимостей. Более подробно описание морфологического анализатора и методов синтаксического анализа можно найти на сайте