- •Конспект по курсу «Информационные интеллектуальные системы»
- •1. Введение
- •3. Общение с иис на естественном языке
- •3.1. Проблема диалогового общения
- •3.2. Ограниченный естественный язык. Синтаксис, семантика, словари
- •3.3. Ограниченный естественный язык. Грамматики
- •3.4. Методы интерпретации естественного языка
- •3.6. Пример: диалоговая система управления процессом сборки редуктора.
- •3.5. Пример лингвистической обработки сообщений
- •Обработка вВод вывод
- •4. Обработка информации в иис
- •4.1. Виды, задачи, источники информации
- •4.2. Уровни обработки данных в иис
- •4.3. Слияние информации и принятие решений
- •4.4. Сегментация и классификация
- •4.5. Проблема распознавания речи
- •4.6. Проблема распознавания лиц
- •4.7. Проблема распознавания трехмерных объектов
- •4. Получение знаний
- •4.1. Извлечение знаний
- •4.2. Автоматическое формирование знаний (Обучение)
- •5.2. Раскопка данных и раскрытие знаний
- •Основные понятия интеллектуального анализа данных
- •Постановка задачи
- •Подготовка данных
- •Просмотр данных
- •Построение моделей
- •Исследование и проверка моделей
- •Развертывание и обновление моделей
- •Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- •Алгоритм дерева принятия решений (Microsoft)
- •Упрощенный алгоритм Байеса (Microsoft)
- •Алгоритм кластеризации (Microsoft)
- •Алгоритм нейронной сети (Microsoft)
- •Алгоритм логистической регрессии (Microsoft)
- •Алгоритм временных рядов (Microsoft)
- •Алгоритм кластеризации последовательностей (Microsoft)
- •Алгоритм взаимосвязей (Microsoft)
- •5.3. Пример прогнозирования продаж автомобилей
- •4.1. Раскрытие данных. (Data Mining)
- •6. Получение знаний в иис
- •6.1. Проблема обучения машин
- •6.2. Методы обучения в иис
- •6.3. Экспертное (копирующее) обучение
- •6.4. Обучение с подкреплением
- •6.5. Пример управления роботом-уборщиком
- •Использование знаний в иис
- •7.1. Управление знаниями
- •7.2. Знания в Интернете и поиск
- •7.3. Онтологии и поиск Веб-источников
- •7.4. Раскопка Веб-сайтов
- •8. Многоагентные иис
- •8.1. Системы с интеллектуальными агентами на правилах
- •8.2. Системы с интеллектуальными агентами на логике
- •8.3. Системы с когнитивными агентами
- •9. Когнитивные системы
- •Когнитивный подход в психологии и машинном интеллекте
- •Нейрологические средства управления.
- •Реализация базовых нейрологических модулей
- •Когнитивные нейрологические системы управления и агенты.
- •Список литературы (по главе 9)
3.4. Методы интерпретации естественного языка
Прямая
интерпретация состоит из ввода ЕЯ- форм
в ЭВМ в текстовом или речевом виде,
анализа их с использованием БЗ грамматики
и БЗ смыслов с целью конечного
преобразования ЕЯ -форм в знания путем
определения значений смыслов и структуры
их связей для каждого конкретного
предложения. Обратная интерпретация
предполагает синтез ЕЯ- форм и выводе
их из ЭВМ в случае необходимости генерации
сообщений оператору со стороны системы
по смысловой информации. Здесь также
используются БЗ грамматики и БЗ смыслов.
Заметим, что БЗ смыслов должна создаваться
заранее путем обучения. Систему
интерпретации ЕЯ можно рассматривать
как систему прямого и обратного перевода
ЕЯ -форм в предложения внутреннего языка
ЭВМ. В определенных ранее понятиях
задачей перевода с языка А на язык В
является отображение множества текстов
языка А (та) в множество текстов языка
В (тб), оставляющее инвариантным смысловой
образ текстов S
.Такой смысловой перевод возможен при
условии совпадения смысловых множеств
языков А и В. Смысловой перевод заключается
в следующем. Пусть имеется некоторый
текст та принадлежащий ТА. Найдем
прямое отображение этого текста из
множества смыслов S.
В смысл , которое должно быть некоторым
смысловым образом S
т.е.
Н
айдем
обратное отображение смыслового образа
S
в текст
т.е.
Т
огда
текст будет переводом текста при
условии наличия общего смысла S
. В ряде случаях возможен формальный
перевод, для которого используется
ситуация :
к
оторая
сразу дает перевод:
Формальный перевод с заданием функции суперпозиции позволяют исключить плохо формализуемое множество смыслов S .Это облегчает машинный перевод. Однако, удаления из процедуры смыслов сильно ограничивает возможности системы, особенно в плане учета контекстов. ЕЯ -формы , при введении в ЭВМ должны подвергаться поэтапному морфологическому , синтаксическому, семантическому и прагматическому анализу.
Морфологический анализ- является начальным этапом интерпретации, на котором отрабатываются исходные цепочки символов текста или акустические сигналы речи и выделяются морфемы, как слитные цепочки символов или фонемы, как выделенные и различимые зоны акустических сигналов.
Синтаксический анализ- разделяет слова и дает структуру предложения , определяя части речи: глагол, существительное, местоимение, предлоги, фиксируя их последовательность и проверяя правильность построения предложения.
Семантический анализ - выделяет отдельные понятия (значения смыслов) и определяет структуру понятий предложения.
Прагматический анализ- определяет возможные действия , связанные с выделенным смыслом предложения. Это необязательный этап интерпретации, т.к. для его проведения недостаточно знания грамматики, а необходимо использование описания мира , т.е. предметной области в которой живет объект, описываемый предложением.
Методы интерпретации могут быть разные по сложности и эффективности.
Метод ключевых слов является самым простым и эффективным только ограниченных задачах распознавания простых команд из текста или речи [ ] Для этого выделяются корневые морфемы (фонемы). В результате сравнения их со словарем ключевых командных слов фиксируется их прагматическое значение, т.е. определяется действие, которое нужно выполнить.
Контекстно-свободный метод относительно прост и эффективен для интерпретации простых предложений с использованием КС- грамматик. При интерпретации имеют место все этапы анализа. При семантическом анализе используются знания о системе понятий текста семантической сети или сети фреймов. Имеется программная поддержка метода в рамках библиотек на языках ПРОЛОГ И ЛИСП [ ]. Метод часто применяется при работе с сильно ограниченным ЕЯ, при общении с ЭВМ на уровне заданий и сообщений в узкой предметной области.
Метод расширенных сетей переходов (ATN) более сложен и эффективен для интерпретации предложений в заданной предметной области с учетом контекста. Используются КС- грамматики с построением специальных структур понятий на ATN. При этом одновременно выполняется синтаксический и семантический анализ предложений. Вершины ATN- слова из одного и того же семантического семейства, либо графы. Характер ATN существенно рекурсивный. Примером ATN может быть граф на рис.
Обход
Величина
G 11
Значения
Единица
C
12
Напряжение
Переменное Постоянное
Эффективное Максимальн.
Имя
Повтор
G
Значе ния
Единица
11
Повтор
Рис.3.1. Пример ATN
Такой ATN может эффективно распознавать предложения:
" Частота напряжения V составляет 50 Гц"
"Напряжение V равно 10 В"
"Эффективное значение разности потенциалов составляет 80 В"
По мере интерпретации текста он переводится во внутреннее представление, обобщающее все специфические сведения, содержащиеся в синтаксически обработанном тексте. Сначала ATN пуста, затем она увеличивается, модифицируется и корректируется при семантическом анализе. При этом ATN может накапливать как точные так и условные (вероятностные ) сведения. Имеется программная поддержка метода в рамках специальных ATN языков
Метод грамматик определенных предложений наиболее сложен и эффективен для интерпретации текста в ограниченной предметной области с учетом контекста. Используются сложные КЗ-грамматики. Для синтаксического и семантического анализа применяются специальные логические представления. Метод имеет программную поддержку в рамках языка ПРОЛОГ.
