Литература по лабораторной работе

1. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.

2. Луценко Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

ЛР-5: "Идентификация слов по входящим в них буквам"

Первую лабораторную работу рассмотрим более подробно, чтобы студенты могли ознакомиться с базовой системой "Эйдос", на которой основан курс лекций и лабораторных работ.

В данной работе исследуется возможность идентификации слов по входящим в них буквам. При этом слова рассматриваются как классы распознавания, а буквы – как признаки. Подробно описана технология синтеза и анализа модели с применением инструментария СК-анализа – системы "Эйдос", приведены видеограммы, табличные и графические выходные формы, причем впервые – классическая и интегральная когнитивные карты, генерируемые в версии 12.5. Продемонстрировано на численных примерах, что при идентификации слов главную роль играет информация о входящих в них буквах, а последовательность букв и их сочетаний не играет особой роли. Продемонстрирована устойчивость модели от неполноты и зашумленности информации.

Краткая теория

Язык является мощным средством моделирования реальности. Иерархическая структура языка, включающего в частности такие структуры, как символы, слова, предложения и тексты, является ярким примером иерархической структуры обработки информации, обеспечивающей адекватное отражение структуры реальности. Описание некоторых объектов на естественном языке является их моделированием и позволяет решать задачи идентификации, прогнозирования, сравнения и классификации этих объектов. Автоматизированный синтез моделей объектов, описанных на естественном языке, представляет большой интерес для теории и практики систем искусственного интеллекта.

Эффективность языка, как системы моделирования, удивительна: 32 буквы русского алфавита позволяют составить более 40 тысяч слов русского языка, из которых может быть образовано огромное количество осмысленных предложений.

Каждый символ содержит некоторое количество информации о словах, предложениях и текстах, в которые он входит, каждое слово – о предложениях и текстах, и каждое предложение – о текстах. Однако в буквах содержится больше информации о словах, в словах – о предложениях, в предложениях – о текстах. Поэтому на основе анализа букв целесообразно идентифицировать лишь слова, а на основе слов – предложения, на основе предложений – тексты.

В данной работе исследуется возможность идентификации слов по входящим в них буквам. При этом слова рассматриваются как классы распознавания, а буквы – как признаки.

Эта задача проста и наглядна. Поэтому она рекомендуется в качестве первой лабораторной работы для освоения инструментария системно-когнитивного анализа – универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос" [64, 92].

Подобные задачи имеют большое практическое значение и решаются в ряде систем, например, в редакторе Word – при проверке орфографии и подборе рекомендуемых слов для замены, в системе FineReader – для поиска слов с неверно распознанными символами и др.