Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методы извлечения знаний.doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
19.09.2019
Размер:
80.38 Кб
Скачать

Лекция Методы и проблемы извлечения знаний.

Стратегии получения знаний.

  1. Извлечение знаний – процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становится явным процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о ПО.

Процесс извлечения знаний при разработке ЭС является сложным этапом.

Существуют следующие реальные трудности извлечения знаний:

  1. Организационные неувязки

  2. неудачный метод извлечения, несовпадающий со структурой знаний в данной области

  3. неадекватная модель (язык) представления знаний

  4. неумение наладить контакт экспертом

  5. терминологический разнобой

  6. отсутствие целостной системы знаний в результате извлечения только фрагментов и т.д.

Процесс извлечения знаний – длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, владеющему когнитивной психологией, системным анализом, математической логикой и др., необходимо воссоздать модель ПО, которой пользуются эксперты для принятия решения.

  1. Приобретение знаний – процесс наполнения БЗ экспертом с использованием специализированных программных средств.

Например, система TEIRESIAS (1982), ставшая прародительницей всех инструментариев для приобретения знаний ЭС MYCIN.

  1. Формирование знаний (машинное обучение) – процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств.

К задачам машинного обучения относятся:

  • задачи прогнозирования;

  • идентификации функций;

  • расшифровка языков;

  • индуктивный вывод.

Обучение по примерам. Источник знаний – множество примеров из ПО.

Без применения ЭВМ С применением ЭВМ

Извлечение знаний

Приобретение знаний Формирование знаний

(машинное обучение)

Извлечение знаний. Теоретический аспект.

Теоретический аспект знаний складывается:

  • психологический;

  • лингвистический;

  • гносеологический.

Психологический аспект является ведущим, обеспечивает эффективность взаимодействия между экспертом и инженером по знаниям.

Рис. Потери информации при разговорном общении.

    1. Необходима атмосфера сотрудничества.

    2. Важны: пол, возраст, личность, темперамент, мотивация.

      • пол: гетерогенные пары м/ж.

      • Возраст: 20>(ВэА)>5.

      • Рекомендуемые компоненты личных черт для аналитика: доброжелательность, аналитичность, хорошая память, внимание, наблюдательность, большая собранность, настойчивость, общительность, находчивость).

      • Темперамент = {холерик, сангвиник, меланхолик, флегматик}

Флегматики и меланхолики медленнее усваивают информацию, но легче усваивают новое. Тем беседы медленней, нельзя торопить с ответами.

- Мотивация: стремление к успеху (стимулы для эксперта).

3) Процесс проведения процедуры извлечения знаний:

  • Место проведения сеансов: небольшой кабинет;

  • Отсутствие телефона и других помех;

  • Дистанция беседы 1,2-3 метра;

  • Продолжительность беседы 1,5-2 часа;

  • Паузы через 20-25 мин.

  • Большая часть информации является зрительной. Используются слайды, чертежи, рисунки.

  • Протоколировать результаты беседы можно:

    • запись на бумагу (наиболее распространена);

    • диктофон;

    • память.

      • Фразы длиной 72 слова (минимальная потеря информации);

      • Учет невербальной информации от эксперта (в форме ремарок).