Комплексная методика проектирования интеллектуальных справочных систем, основанная на массовой семантической технологии проектирования компьютерных систем

Давыденко Ирина Тимофеевна ассистент, кафедра Интеллектуальных информационных технологий, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники Davydenko Irina Timofeevna shu.dv@tut.by Другие публикации этого автора

Данная работа выполнялась при поддержке гранта БРФФИ-РФФИ №Ф10Р-149, а также гранта БРФФИ №Ф10М-085.

База знаний является одним из ключевых компонентов интеллектуальной справочной системы ^[1],[2]. Разработка этого компонента является трудоемким и продолжительным процессом, а поэтому важным аспектом проектирования базы знаний является организация коллективного проектирования.

Для эффективной организации проектирования баз знаний интеллектуальных справочных систем необходимо включать в состав основной системы в качестве подсистем следующие компоненты:

• интеллектуальную подсистему поддержки проектирования и сопровождения системы:
  • help-систему информационного обслуживания разработчиков баз знаний;
  • интеллектуальную систему автоматизации проектирования;
• интеллектуальную подсистему управления проектированием и сопровождением системы

Рассмотрим предложенную методику на примере проектирования интеллектуальной справочной системы по геометрии ^[3].

На сегодняшний день существует большое число прикладных систем по геометрии, которые имеют преимущества разного характера (большое число информации различного характера в рамках предметной области, поиск и навигация, решение задач, пользовательский интерфейс и др.), однако не существует такой прикладной системы, которая сочетала бы в себе все эти качественные особенности.

К достоинствам интеллектуальной справочной системы по геометрии можно отнести богатое разнообразие представленных знаний в ее базе (теоретико-множественные связи между понятиями, терминологическое описание понятий, логическая иерархия понятий, аксиоматизация предметной области, описание утверждений различного рода, а также доказательств, описание задач и способов их решений, когнитивные иллюстрации и др.), способность системы отвечать на большое число вопросов пользователя (при этом учитывается полнота ответа на вопрос), при отсутствии ответа в базе знаний система пытается ответить на него с помощью решателя задач.

Понятие базы знаний тесно связано с понятием предметной области. Семантика базы знаний интеллектуальной системы – это соотношение между базой знаний и описываемой ею предметной областью ^[5].

Семантическая структура базы знаний интеллектуальной системы трактуется в рамках семантической технологии проектирования баз знаний интеллектуальных систем как иерархическая система взаимосвязанных между собой предметных областей, которые представляются в базе знаний.

Для выделения иерархической структуры базы знаний необходимо в рамках предметной области явно выделить класс исследуемых объектов, класс вторичных объектов, построенных на основе исследуемых, класс вспомогательных объектов, через связи с которыми описываются некоторые характеристики исследуемых объектов, отношения, связки которых связывают только исследуемые объекты между собой, а также отношения, связки которых связывают исследуемые объекты со вспомогательными.

При проектировании интеллектуальной справочной системы по геометрии рассматривалась предметная область геометрии Евклида, которая является стационарной предметной областью.

В предметной области геометрии Евклида исследуемыми объектами являются геометрические фигуры и пространственные отношения между ними. Исходя из этого, семантическая сеть, которая представляет собой информационную модель описываемой предметной области, включает следующие ключевые узлы, или классы объектов исследования геометрии. К ним относятся геометрические фигуры, точка, отрезок, луч, линия, плоскость, многоугольник, треугольник, четырехугольник и др. К ключевым узлам, являющимися отношениями и составляющими предмет исследования, относятся: параллельность, перпендикулярность, пересечение, конгруэнтность, сторона, внутренний угол, лежать между, лежать против, вписанность и др.

В рамках предметной области геометрии Евклида используются такие понятия, как число, сложение, вычитание, деление, которые являются объектами и предметом исследования предметной области числовых моделей и являются внешними понятиями, по отношению к Геометрии Евклида. Также в Геометрии Евклида используются понятия, являющиеся объектами и предметом исследования теории измерений, теории множеств, теории отношений, русского языка и других предметных областей.

При структуризации предметной области по различным критериям в рамках основной предметной области выделяются различные классы предметных областей, описывающие основную предметную область с точки зрения одного признака. Фрагменты, описывающие каждую из предметных областей, будем называть разделами базы знаний. Разработка каждого такого раздела базы знаний соответствует этапу проектирования семантической модели базы знаний.

Структуризация базы знаний с учетом ее связи с предметной областью может быть использована для доведения процесса декомпозиции процесса проектирования на задания для различных разработчиков, при условии, что они будут согласовывать ключевые узлы описываемой предметной области (т.к. данный процесс автоматизировать не представляется возможным). По такому принципу разрабатываются все компоненты системы, а основой для интеграции всех компонентов служит унифицированная модель представления знаний на основе SC-кода.

Рассмотрение процесса проектирования с учетом аспекта коллективного проектирования в рамках семантической технологии проектирования интеллектуальных систем дает новые возможности для организации и управления процессом проектирования интеллектуальных систем.

Организация процесса проектирования интеллектуальных систем осуществляется специализированной подсистемой управления коллективным проектированием. Данная подсистема является частью основной системы и разрабатывается на основе тех же методов и средств, что и основная, в задачи которой входят:

1. синхронизация ветвей параллельной разработки;
2. создание заданий для разработчика;
3. назначение статуса задания на текущий момент времени;
4. классификация заданий по приоритету;
5. управление сроками выполнения заданий;
6. интеграция со средствами разработки;
7. управление жизненным циклом системы.

В рамках семантической технологии проектирования баз знаний выделены следующие этапы проектирования семантической модели базы знаний:

• уточнение структуры описываемой предметной области – на данном этапе проводится уточнение объекта и предмета исследования описываемой предметной области, а также уточнение набора вспомогательных объектов, связь с которыми имеет существенное значение для рассмотрения исследуемых объектов;
• построение предметной области, являющейся теоретико-множественной онтологией рассматриваемой предметной области – на данном этапе все понятия описываемой предметной области рассматриваются с точки зрения теоретико-множественных отношений между ними
• построение предметной области, являющейся логической онтологией рассматриваемой предметной области – систематизация всех понятий по логическим уровням, выделяемых в рамках рассматриваемой предметной области, с точки зрения анализа их определений (что на основе чего определяется);
• построение предметной области, являющейся терминологической онтологией описываемой предметной области – описание идентификации терминов предметной области и их этимологии;
• построение предметной области логического описания рассматриваемой предметной области – описание множества логических формул (высказываний), интерпретируемых на рассматриваемой предметной области, а также их систематизация на основе их доказательств;
• построение предметной области вопросов и информационных задач для заданной предметной области;
• построение предметной области когнитивных мультимедийных иллюстраций и библиографических источников для заданной предметной области.

Таким образом, проектирование базы знаний можно рассматривать как процесс построения некоторой исходной предметной области и процесс наращивания указанной предметной области целым рядом надобластей, у каждой из которых есть свой класс исследуемых объектов.

Так при проектировании базы знаний интеллектуальной справочной системы по геометрии предметная область геометрии Евклида рассматривалась как совокупность некоторых более частных предметных областей, каждая из которых представляет собой набор ключевых понятий и отношений между ними.

На множестве предметных областей могут быть заданы следующие отношения: включение, объединение, пересечение, декомпозиция, гомоморфизм, изоморфизм, теоретико-множественная онтология, логическое описание, логическая онтология. Таким образом, мы можем рассматривать некую метаобласть, объектами исследования которой являются всевозможные предметные области.

Таким образом, семантическая структура базы знаний представляет собой иерархическую систему описываемых ею предметных областей, надстраиваемых над заданной основной предметной областью.

В работе приведена комплексная методика проектирования интеллектуальных справочных систем, основанная на массовой семантической технологии проектирования компьютерных систем различного уровня интеллекта OSTIS. Результаты, приведенные в работе, апробируются в рамках открытого проекта OSTIS ^[5]. Данная работа выполнялась при поддержке гранта БРФФИ-РФФИ №Ф10Р-149, а также гранта БРФФИ №Ф10М-085.