СИИ Тема 6. ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ ЭКСПЕРТОВ

СИИ Тема 6. ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ ЭКСПЕРТОВ

СИИ § 1. Поле знаний эксперта и стратегии получения знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Поле знаний Центральным понятием на стадиях получения и структурирования знаний является так называемое поле знаний. Поле знаний — это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, в виде графа, диаграммы, таблицы или текста. Поле знаний, как первый шаг к формализации, представляет модель знаний о предметной области, в том виде, в каком ее сумел выразить аналитик на некотором «своем» языке. При выборе языка описания поля знаний не следует забывать, что на стадии формализации необходимо его заменить на машиннореализуемый язык представления знаний (ЯПЗ), выбор которого зависит от структуры поля знаний.

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Традиционно семиотика включает: синтаксис (совокупность правил построения языка или отношения между знаками); семантику (связь между элементами языка и их значениями или отношения между знаками и реальностью); прагматику (отношения между знаками и их пользователями). Поле знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Обобщенно синтаксическую структуру поля знаний можно представить как П = (I, О, М), где I — структура исходных данных, подлежащих обработке и интерпретации в интеллектуальной системе; О — структура выходных данных, то есть результата работы системы; М — операциональная модель предметной области, на основании которой происходит модификация I в О. Поле знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Операциональная модель М может быть представлена как совокупность концептуальной структуры Sk, отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональной структуры Sf, моделирующей схему рассуждений эксперта: М = (Sk, Sf). Sk выступает как статическая, неизменная составляющая Р, в то время как Sf представляет динамическую, изменяемую составляющую. Поле знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Концептуальная составляющая поля знаний Поле знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Поле знаний Функциональная составляющая поля знаний

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Поле знаний Семантика, придающая определенное значение предложениям любого формального языка, определяется на некоторой области. Фактически это набор правил интерпретации предложений и формул языка. Семантика L должна быть композиционной, то есть значение предложения определяется как функция значений его составляющих. Отношения между реальной действительностью и полем знаний

Теоретические аспекты инженерии знаний СИИ Семиотическая модель поля знаний 2 3 Поле знаний Поле Pij. Zg — это результат, полученный «после 4 -й трансляции» 1 4 2 -я трансляция (Vi) — это вербализация опыта i-ro эксперта, когда он пытается объяснить свои рассуждения Si и передать свои знания Zi инженеру по знаниям. В результате Vi образуется либо текст Ti, либо речевое сообщение Ci. 1 -я трансляция (Ii; ) — это восприятие и интерпретация действительности О предметной области g iм экспертом. В результате в памяти эксперта образуется модель Mgi как семантическая репрезентация действительности и его личного опыта по работе с ней.

Теоретические аспекты инженерии знаний СИИ Семиотическая модель поля знаний 2 1 Поле знаний 3 4 3 -я трансляция (Ij) — это восприятие и интерпретация сообщений Ti; или Сi, j-м инженером по знаниям. В результате в памяти инженера по знаниям образуется модель мира Mgj. 4 -я трансляция (Kj) — это кодирование и вербализация модели Mgj форме поля знаний Pij. Zg. Может возникнуть иллюзия, что Pij. Zg отображает Og. Ни в коем случае, ведь знания — вещь сугубо авторизованная, следовало бы на каждой ЭС ставить четкий ярлык i-j, то есть «база знаний эксперта i в понимании инженера по знаниям j» . Стоит заменить, например, инженера по знаниям j на h, и получится совсем другая картина.

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Семиотическая модель поля знаний Потери информации при разговорном общении Прагматика. В качестве прагматической составляющей семиотической модели следует рассматривать технологии проведения структурного анализа ПО, пользуясь которым инженер по знаниям может сформировать Pz по результатам стадии извлечения знаний. Под прагматикой понимаются практические аспекты разработки и использования поля, то есть как от хаоса черновиков и стенограмм сеансов извлечения знаний перейти к стройной или хотя бы ясной модели.

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Стратегии получения знаний Можно выделить три основные стратегии проведения стадии получения знаний при разработке интеллектуальных систем. С использованием ЭВМ при наличии подходящего программного инструментария, иначе приобретение знаний. С использованием программ обучения при наличии репрезентативной (то есть достаточно представительной) выборки примеров принятия решений в предметной области и соответствующих пакетов прикладных программ, иначе формирование знаний. Без использования вычислительной техники путем непосредственного контакта инженера по знаниям и источника знаний (будь то эксперт, специальная литература или другие источники), иначе извлечение знаний.

СИИ Теоретические аспекты инженерии знаний Стратегии получения знаний Извлечение знаний (knowledge elicitation) — это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов принятии решения и структура их представлений о предметной области. Приобретение знаний (knowledge acquisition) — процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств. Формирование знаний (machine learning) — процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств.

СИИ Уточнение функциональных задач, определение источников Идентификация проблемы Получение знаний Без применения ЭВМ Извлечение знаний (knowledge elicitation) Формальное описание поля знаний Первичное структурирование (метамоделирование) С применением ЭВМ Приобретение знаний (knowledge acqusition) Выбор технологии и прикладной модели представления знаний Прикладное моделирование знаний Модели представления знаний в ИИ Формирование знаний (machine learning) Модель семантической сети Логическая модель Фреймовая модель Когнитивная психология, лингвистика Системный анализ, математическа я логика Модели представлен ия знаний Психосемантика Методы распознаван ия образов Продукционная модель Технологии программирования Математические методы анализа данных и поиска закономерностей Стратегия и фундаментальные основы деятельности специалиста в области инженерии знаний