Пт. Мар 1st, 2024

Проблема автоматизированного приобретения знаний связа­на с разработкой специальных информационных технологий, обеспечивающих поддержку процедур извлечения и структуриро­вания знаний.

К настоящему времени автоматизированные сис­темы приобретения знаний прошли в своем развитии три стадии.

На первой стадии в середине 1980-х гг. появилось первое по­коление систем приобретения знаний на базе «оболочек» экс­пертных систем. Процессы извлечения и структурирования зна­ний выполнялись человеком. Подсистема приобретения знаний служила для ввода знаний в БЗ и ее корректировки. Экспертные системы заполнялись знаниями по следующей схеме:

  • создание конкретной экспертной системы;
  • опустошение базы знаний;
  • разработка системы приобретения знаний для нового на­полнения БЗ;
  • формирование базы знаний для другой экспертной системы.

На второй стадии в конце 1980-х гг. появились системы при­обретения знаний второго поколения, основанные на предвари­тельном детальном анализе предметной области и моделях, поз­воляющих рассматривать процедуры извлечения, структурирова­ния и формализации знаний как процесс преобразования линг­вистических знаний в другие представления и структуры. Су­щественное влияние на системы второго поколения оказала пси­хосемантика, на базе которой были созданы инструментальные средства многомерного шкалирования, факторного анализа, ре­пертуарных решеток, логического вывода.

Третья стадия развития систем приобретения знаний (с 1990-х гг.) связана с созданием автоматизированных средств приобретения знаний. При этом структура БЗ формируется в процессе приобретения знаний, а не заранее.

Множество существующих и потенциально возможных сис­тем приобретения знаний можно отобразить классификацией, предложенной в работе  (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Методы и системы приобретения знаний

Метод ■ приобретения знаний Наименование системы и авторы Характеристика
Структурирован­ное интервью RESIAS (Davis R.) ROGET (Bennet J.)SALT (Markus S.)

MOLE (Eshelman L.)

OPAL(MuzenM.)

МЕДИКС (Ларичев О.И.)

Формирует новые понятия и правила Производит концептуальную организацию знаний для ди­агностических ЭС Формирует базы знаний в об­ласти конструирования ме­тодом пошагового распрост­ранения ограничений Обеспечивает контекстное приобретение знаний на ос­нове структурированного ин­тервью Обеспечивает формирование и наращивание БЗ эксперт­ной системы, дающей советы по лечению онкологических больных Использует процедуры экс­пертной классификации для независимых свойств, при­знаков и их значений. Повышение эффективности экспертной классификации обеспечивается за счет при­менения априорно заданного отношения линейного поряд­ка на множестве состояний
Имитация консультаций АРИАДНА (Моргоев В.)ЭСКИЗ (Андриенко Г.) Реализует метод многократ­ного решения экспертом проблемы классификации в режиме последовательной вопросно-ответной консуль­тации Включает набор игр для при­обретения знаний, являю­щихся модификациями ме­тода репертуарных решеток

Продолжение

Метод приобретения знаний Наименование системы и авторы Характеристика
Интегрированные среды приобрете­ния знаний AQUINAS (Boose J.)KITTEN (Shaw M.) Содержит набор програм­мных средств для извлечения экспертных знаний разными методами: средства анализа репертуарных решеток с по­следующим преобразовани­ем системы конструктов в ба­зу продукционных правил; методы конструирования ие­рархических структур зна­ний; средства извлечения и представления неточных зна­ний; подсистемы тестирова­ния, пополнения и коррек­ции базы знаний и др.Основана на построении и анализе репертуарных реше­ток.

В отличие от AQUINAS данная интегрированная сре­да обеспечивает извлечение элементов из тестов, анали­зирует примеры решения за­дач экспертом и генерирует продукционные правила
Приобретение знаний из текстов KRITON (Diderich J.)ТАКТ (Kaplan R.) Выявляет процедурные зна­ния на основе метода прото­кольного анализа из книг, до­кументов, описаний, инст­рукций Выделяет из предварительно подготовленного текста объ­екты, процессы и отношения каузального характера
Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR (Осипов Г.С.) Позволяет формировать мо­дели и базы знаний предмет­ной области с неясной струк­турой объектов, неполно описанным множеством свойств объектов, большим набором разнородных связей между объектами
Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Обнаружен блокировщик рекламы! Пожалуйста, обратите внимание на эту информацию.

We\'ve detected that you are using AdBlock or some other adblocking software which is preventing the page from fully loading.

У нас нет баннеров, флэшей, анимации, отвратительных звуков или всплывающих объявлений. Мы не реализовываем эти типы надоедливых объявлений! Нам нужны деньги для обслуживания сайта, и почти все они приходят от нашей интернет-рекламы.

Пожалуйста, добавьте tehnar.info к вашему белому списку блокирования объявлений или отключите программное обеспечение, блокирующее рекламу.

Powered By
Best Wordpress Adblock Detecting Plugin | CHP Adblock