Семинар «интеллектуальный анализ информации иаи-2003»



Скачать 131.26 Kb.
Дата15.05.2016
Размер131.26 Kb.
#12980
ТипСеминар
21-23 мая 2003г. в НТУУ «КПИ» (Киев) проводился российско-украинский научный семинар «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ИАИ-2003». Это уже третий семинар, который факультет прикладной математики НТУУ «КПИ» проводит в мае совместно с Российской ассоциацией искусственного интеллекта (РАИИ) и издательством «Просвіта». В этом году участие в организации и проведении семинара принял Институт прикладного системного анализа при НТУУ «КПИ». На семинар собрались специалисты в области искусственного интеллекта из России (Москва), Украины (Киев, Симферополь, Одесса, Донецк, Луганск, Хмельницкий, Винница), а также из Польши (Жешов).

Поданные доклады прошли предварительное рецензирование. На семинар было представлено 37 докладов, 32 доклада были приняты и включены в программу. По материалам семинара будет опубликован сборник научных трудов.


Программный комитет семинара возглавили: д.т.н., проф., академик НАНУ, ректор НТУУ «КПИ» М.З.Згуровский, декан факультета прикладной математики НТУУ «КПИ» д.т.н., проф. А.А.Молчанов, Президент РАИИ д.ф.-м..н, проф., Осипов Г.С.

В программный комитет вошли:



Д.т.н., проф. Гладун В.П. ИК НАНУ, Украина

Д.ф.-м.н., проф. Донской В.И., ТГУ, Украина

Д.т.н., проф. Кузнецов О.П., ИПУ РАН, Россия

Д.т.н, проф., академик РАН Ларичев О.И., ИСА РАН, Россия

Д.т.н., проф. Панкратова Н.Д., ИПСА, Украина

Д.т.н., проф. Стефанюк В.Л.,ИПИ РАН, Россия

Д.т.н., проф. Таран Т.А., НТУУ «КПИ»,Украина

Д.т.н. проф. Тарасенко В.П., НТУУ «КПИ», Украина

Д.т.н., проф. Финн В.К., ВИНИТИ, Россия

Д.т.н., проф. Хорошевский В.Ф., ВЦ РАН, Россия
Объявленная тематика семинара включала:

  • интеллектуальный анализ данных и машинное обучение;

  • интеллектуальный поиск и анализ информации в локальных и глобальных сетях;

  • правдоподобные рассуждения;

  • прикладная семиотика;

  • инструментальные средства интеллектуального поиска и анализа информации;

  • новые направления интеллектуального анализа информации.

Поданные доклады были посвящены экспертным и обучающим системам, распознаванию речи и обработке текстов на естественном языке, организации, представлению, извлечению и обработке знаний. Ряд докладов был посвящен применению методов искусственного интеллекта в реальных задачах, связанных с прогнозированием, оптимизацией и принятием решений.

Работу семинара открыла профессор КПИ Т.А.Таран. Приветственное слово участникам семинара сказал ректор НТУУ «КПИ» М.А.Згуровский. Он отметил, что работа такого семинара именно в Киеве вполне закономерна, так как Киев, Украина, всегда были на переднем крае работ по вычислительной технике и информатике. С приветственным словом участникам семинара выступили также также декан факультета прикладной математики КПИ А.А.Молчанов и вице-президент РАИИ В.Л.Стефанюк. В своем выступлении проф. В.Л.Стефанюк рассказал об истории создания РАИИ, отметил, что ученые Украины всегда принимали активное участие в работе этой организации.


Доклад В.П.Гладуна, Н.Д.Ващенко, В.Ю.Величко, Ю.Г.Ткаченко «Структуризация и анализ данных в растущих пирамидальных сетях» представил В.П.Гладун. По его мнению, различие в принципах устройства памяти человека и компьютера заключается в том, что человеческие модели носят качественный характер и ориентированны на естественно-языковое представление информации. Обработка качественных данных может выполняться с помощью растущих пирамидальных сетей (РПС). Докладчик изложил концепцию растущих пирамидальных сетей, как метода структурирования исходной информации. РПС может быть использована для кластеризации данных и формирования понятий. В докладе рассматривались принципы построения такой сети в условиях полных и частично неполных данных.

Доклад О.П.Кузнецова «Когнитивные карты и анализ ситуаций» был посвящен моделированию ситуаций с помощью когнитивных карт. Когнитивная карта – это ориентированный граф, вершинам которого соответствуют факторы, а ребрам – связи между факторами, выражающиеся в силе влияния одного фактора на другой. Значения факторов в определенный момент времени определяют состояние ситуации. Внешние воздействия на некоторые факторы через связи порождают волну изменений, которая меняет состояние ситуации. Когнитивные карты используются для решения задач двух типов. В прямых задачах по заданной ситуации и вектору начальных воздействий требуется определить последующие состояния ситуации. В обратных задачах требуется найти вектор управляющих воздействий, которые приводят к целевой ситуации. Решение обратной задачи может быть неединственным, поэтому возникает задача оптимизации, состоящая в нахождении минимального воздействия, удовлетворяющего условиям задачи. Особенность когнитивных карт состоит в использовании нечетких лингвистических переменных для описания значений факторов, что делает этот метод пригодным для моделирования ситуаций, имеющих нечеткое описание.

В докладе З.М. Асельдерова и А.В.Лялецкого (Киев) «Эвиденциальная парадигма и обработка компьютерных математических знаний» рассматривалось современное состояние исследований по программе «Алгоритм очевидности», предложенной В.М.Глушковым. В рамках этой программы исследуется проблема получения машинных доказательств теорем в понятной и естественной для человека форме. Ключевым понятием алгоритма очевидности является очевидность шага доказательства, которая достигается за счет применения вспомогательных утверждений, подобно тому, как это делается в доказательствах, используемых человеком. На понятии очевидности основана так называемая эвиденциальная парадигма, которая акцентирует внимание на использовании специальных языков представления математических знаний, которые должны быть достаточно строгими, выразительными, и в то же время пригодными для автоматизации рассуждений в понятной для человека форме. В докладе предлагается реализация такого языка под кодовым названием ForTheL (FormalTheoryLanguage), который содержит язык логики первого порядка и допускает рассуждения секвенциального типа. Компилятор с этого языка и программа поиска доказательств доступны на сайте http://ea.unicyb.kiev.ua.

Доклад В.Л.Стефанюка «Метакомпоненты при конструировании человеко-машинных систем» был посвящен использованию метаэкспертных систем (мета-ЭС) и онтологий при создании проблемно-ориентированных ЭС. Рассматривалась мета-ЭС ЗНАТОК1, позволяющая на основании диалога с пользователем определить его потребность в построении проблемно-ориентированной ЭС и предложить наиболее подходящий вариант такой ЭС. Особое внимание было уделено онтологиям и концептуальным базам знаний как средствам представления и анализа знаний.

В.С.Лозовский (Одесса) выступил с докладом «К десигнативной теории имен». Под десигнатом понимается «гарантированно уникальный в пределах данной базы знаний символ (идентификатор, имя), который ставится во взаимно-однозначное соответствие своему денотату». Так, американские SSN (Social Security Numbers), украинские идентификационные номера физических лиц являются десигнативными именами конкретных субъектов. Кроме десигната имя несет, как правило, дополнительную нагрузку. Имя может отражать некоторые характерные свойства объектов, а также содержать рефлексивную компоненту, т.е. отражать отношение говорящего к объекту, идентификацию контекста или самого говорящего.

А.Л.Яловец (Киев) выступил с докладом «Проблема разрешения логических и семантических парадоксов». Данная проблема решается автором в формализме логико-вычислительных семантических сетей (ЛВС-сетей), с помощью которых формализуются утверждения, выражающие известные парадоксы - парадоксы Рассела, лжеца, Евбулида и др. В результате анализа ЛВС-сети, соответствующей парадоксам, обнаруживаются семантические ошибки (неводы), связанные с противоречиями в определении понятий. Автор предлагает устранять неводы, изменяя объем или содержание понятий. Как заметила в ходе обсуждения Т.А.Таран, этот метод не разрешает парадоксы, потому что в результате изменения ЛВС-сети парадокс подменяется другим утверждением, что не может служить решением исходного парадокса. Однако этот метод полезен для обнаружения и устранения противоречий, возникающих в базах знаний в тех случаях, когда одно и то же понятие используется в разных смыслах. Тогда уточнение понятий действительно приводит к устранению противоречия.

Доклад Т.А.Таран «Рефлексивное управление в конфликтной ситуации» был посвящен анализу готовности к выбору человеком одной из альтернатив под воздействием окружающей среды с точки зрения рефлексивной теории личности В.Лефевра. В докладе было предложено расширение теории рефлексивного управления, которое позволяет учитывать влияние мнений других людей на готовность рассматриваемого субъекта к выбору. В докладе был проведен детальный анализ модели рефлексивного поведения субъекта, взаимодействующего с партнером, что позволило получить некоторые общие принципы поведения человека. Использование этих принципов лежит в основе управления поведением человека.

Доклад В.И.Донского (Симферополь) «Оценка точности псевдобулевых канонических моделей принятия решений при неполной информации» был посвящен оценке точности решений, выбираемых на основе модели, которая синтезируется по прецедентной информации и/или знаниям продукционного типа с дизъюнктивным ограничением. Было показано, что важным свойством такой модели является то, что информация только о порядке слагаемых аддитивной целевой функции с неотрицательными весами оказывается достаточной, чтобы, имея ДНФ-ограничение, оценить точность решения, выбранного так называемым «жадным» алгоритмом.

В докладе В.С.Степашко, Т.Ф.Зворыгина, С.Н.Ефименко (Киев, Научно-учебный центр ЮНЕСКО) «Об опыте извлечения знаний при создании интеллектуальной оболочки системы моделирования по данным наблюдений» расматривалась проблема извлечения знаний из экспертов. Было предложено протоколировать ответы экспертов в виде UML-диаграмм. Такой подход упрощает обмен информации между экспертами и когнитологом, позволяет избежать неточностей в представлении информации и сокращает время работы когнитолога.

Доклад Н.Д.Панкратовой, А.А.Дзугаева (Киев, ИПСА НТУУ «КПИ») «Формирование согласованных решений в задачах экспертного оценивания» был посвящен выработке согласованного решения на основе мнений экспертов. При работе с группой экспертов их мнения могут сильно расходиться, что затрудняет принятие окончательного решения. В докладе предлагается выбирать медиану мнений экспертов, как наиболее согласованное решение группы экспертов. Если в доверительный интервал принимаемого решения входят не все мнения экспертов, то предлагаются итерации, при которых экспертам сообщается наиболее согласованное решение, и они могут изменить свое мнение в сторону более согласованного решения. Если же мнения экспертов после нескольких итераций остаются не согласованными, то экспертов делят на группы по согласованности их ответов, и рассматривают все варианты решения, предложенные каждой группой экспертов.

С.В.Сирота, С.Н.Копычко (Киев, НТУУ «КПИ») представили доклад «Технология разработки интеллектуальных обучающих систем». Существенным элементом этой технологии выступает использование анализа формальных понятий (АФП) в качестве модели представления знаний как учителя, так и обучаемого. Обучающий материал в процессе обучения подбирается на основе анализа внутренней системы понятий обучаемого. Для этого средствами АФП автоматически формируются тестовые вопросы, которые могут касаться как описания понятия, так и конкретных примеров этого понятия. Для представления знаний учителя и обучаемого используются решетки понятий. По ответам обучаемого строится решетка его понятий, которая сравнивается с эталонной решеткой, и в результате определяются пробелы в знаниях. Полнота вопросов зависит от полноты задания исходного контекста (множества примеров и их признаков). Эта полнота устанавливается специальными средствами АФП, такими как исследование атрибутов. Для того, чтобы понизить вероятность простого угадывания ответа, для формирования ложных ответов (дистракторов) берется ближайшее понятие в решетке понятий. Без точных знаний ответить на такой тестовый вопрос практически невозможно, поэтому уровень проверки знаний студентов очень глубокий.

Теоретические аспекты представленной технологии изложены в статье С.В.Сироты и Т.А.Таран, публикуемой в настоящем номере.

Группа докладов была представлена Одесским Национальным Политехническим Университетом.

В.И.Давыдов, Д.Ю.Инде, И.В.Крупкин в докладе «Система сертификации знаний студента» предложили метод, позволяющий при тестировании динамически учитывать уровень подготовки студента. Для этого тестовые вопросы ранжируются по их сложности. В процессе ответов вычисляется предварительная оценка знаний студента. Следующий вопрос задается в соответствии с текущей оценкой знаний студента, но так, чтобы при ответе на него он мог повысить свою оценку. В докладе показано, что предварительные оценки сходятся к определенному значению, которое и можно назвать истинной оценкой знания студента по данной теме. Этот метод позволяет адаптировать вопросы к уровню подготовки студента, обходиться значительно меньшим числом вопросов, чем при обычном тестировании, и получать устойчивые оценки уровня знаний студентов.

С докладом «Интеллектуальный анализ ответов обучаемого на естественном языке», выступили Е.А.Пиринова, А.Б.Кунгурцев и Н.А.Новикова. Суть доклада состоит в том, что по ответам обучаемых строится сеть фреймов. Фреймы соответствуют понятиям, а дуги сети – связям между понятиями. Понятиям и связям назначаются веса, которые отражают их важность. Эталонная сеть таких понятий строится специалистами. Сеть, построенная по ответам обучаемого, сравнивается с эталонной, после чего выдаются рекомендации относительно дальнейшего обучения. Так, если обучаемый вообще не знает некоторых понятий, то ему предлагается повторно пройти учебный материал. Если все понятия известны обучаемому, но некоторые связи между понятиями отсутствуют или неверны, то предлагается часть учебного материала, разъясняющая эти конкретные случаи. Особенность анализа состоит в использовании ответов на естественном языке. При этом ученик может использовать понятия и отношения между ними, отличные от понятий и отношений эталонной сети, но в том же контексте. Для этого предлагается использовать таблицу подобия понятий и отношений, в которой подобие элементов задается числом от 0 до 1. Итоговая оценка выставляется с учетом близости используемых в ответе понятий и связей к эталонным, а также с учетом их весов.

В докладе В.А.Крисилова, Д.Н.Олешко, А.В.Кондратюка, К.В.Чумичкина, (ОНТУ, Одесса) “Ускорение синтеза прогнозирующих нейронных сетей» был изложен подход к быстрому обучению нейронной сети.

В.А.Крисилов, С.А.Юдин, Д.Е.Сухарев (Одесса) выступили с докладом «Проблемы ложной компактности в дискретном пространстве признаков в задаче таксономии». В нем рассматривались особенности таксономии объектов в дискретном пространстве признаков, в частности, случай, когда несколько объектов попадают в одну точку в пространстве признаков. Для осмысленной таксономии таких объектов предлагается вводить понятие количества одинаковых объектов. Рассмотрен пример таксономии на множестве оценок (по 100-бальной системе), выставленных студентам в Одесском национальном политехническом университете.

Доклад В.Н.Шемаева, И.В.Замаруевой, М.В.Приймака, Е.Н.Дубровского (Киев, Национальная академия обороны Украины) «Знание-ориентированный подход к анализу естественно-языковой текстовой информации в интересах мониторинга и оценки ситуации» представила И.В.Замаруева. В интересах мониторинга и оценки ситуации текстовое представление информации предлагается формализовать с помощью логико-семантической структуры (ЛСС). ЛСС объединяет в себе свойства семантических сетей и предикатных моделей (в качестве вершин сети выступают элементарные предикатные формулы). С целью сохранения выразительности естественно-языкового текста вводятся специальные средства – префиксы и постфиксы предикатов и аргументов. Особенность предложенного в докладе подхода заключается в использовании прагматического уровня анализа текстов. На начальном этапе предлагается использовать графемный анализ текста, который позволяет выделять классы лексем, такие как аббревиатуры, числа, названия, обозначения, особые знаки и знаменательные слова. Такое разделение позволяет повысить качество последующих этапов анализа – морфологического, синтаксического и семантического. На заключительном этапе происходит интеграция понятийной структуры текста с базой знаний о предметной области. Данный подход позволяет решать задачи поиска информации, классификации текстов, извлечения закономерностей из текстовой информации, проверки текстов на противоречивость, перевода и реферирования текстов.

О.И.Федяев (Донецк) представил доклад «Нейросетевой метод анализа фонетической структуры речевого сигнала». Суть этого метода состоит в использовании нейронных сетей для распознавания отдельных фонем (одна сеть на каждую фонему). Непосредственное распознавание фонем не позволило добиться удовлетворительной точности распознавания слов. В докладе была предложена усовершенствованная процедура распознавания слов за счет привлечения лингвистических методов. В частности, при распознавании фонемы используется информация о соседних фонемах слова. Для каждой фонемы рассчитывается условная вероятность ее появления с учетом фонем из ее окружения. В качестве выходного слова выбирается та цепочка фонем, которая дает наибольшую совместную вероятность. Точность распознавания отдельных слов этим методом составила порядка 90%.

Доклад «Существует несколько типов распределения многозначной релевантности» посвященный релевантности поиска в Интернете, представил Н.Е.Бузикашвили (ИСА, Москва). В качестве меры релевантности докладчик предложил использовать порядковую шкалу с градациями 1 (высокая релевантность), 2 (средняя) и 3 (низкая). На примере поиска текста монографии в Интернете он пояснил, что высокорелевантные документы соответствуют адресам в Интернете, по которым доступен текст требуемой монографии, документы средней релевантности содержат упоминания и ссылки на монографию, а документы низкой релевантности не содержат даже упоминаний о ней. При этом могут возникать различные ситуации поиска, например, когда есть монография, но пока нет никаких ссылок на нее или есть много ссылок на работу, но самой работы нет. Тернарная релевантность (в отличие от бинарной) позволяет получать различные типы распределений документов по их релевантности. К сожалению, доклад не содержит процедуры определения типа релевантности найденных документов.

Е.Х.Тихонова выступила с докладом «Разработка онтологической модели для WEB-проектирования сайта кафедры», в котором предложила при проектировании сайтов использовать две различные, хотя и связанные онтологии: одну для представления данных о предметной области, а вторую для представления структуры сайта. Достоинством такого метода является простота изменения как содержания, так и оформления сайта – достаточно изменить нужные данные и «перекомпилировать» сайт, причём изменять придется в одном (двух) местах, а не в десятке и больше страниц. При этом уменьшается риск возникновения ошибок. Эта технология может быть использована для любых сайтов.

В докладе В.М.Остропицкого «Программа-ассистент формирования запросов к машинам поиска на основе тезауруса» рассматривался макет системы “ProThes J”, которая выполняет предобработку запросов и их расширение за счет использования связанных понятий из тезауруса.


В.В.Огородник и А.В.Пустоваров представили доклад «Реализация специальных типов данных для интеллектуального анализа информации в системах программирования».


Еще два доклада были посвящены применению нейронных сетей.

Галина Сетлак (Польша) в докладе «Интеллектуальные технологии в маркетинговом анализе» предложила использовать нейронную сеть, построенную на основе генетических алгоритмов и обогащенную средствами обработки нечетких данных, для задачи прогнозирования на примере анализа маркетинговой информации.



О.В.Поморова (Хмельницк) сделала доклад «Оценка достоверности нейросетевых моделей модернизации телефонной электросвязи», в котором рассмотрела принципы построения оптимальной нейросети для получения достоверных предсказаний. Была рассмотрена многокритериальная задача выбора наиболее подходящего объекта телефонной электросвязи для проведения модернизации.

В докладе Д.А.Зубова (Луганск) «Интеллектуальный анализ экспертной информации комплексной системы управления углеобогатительной фабрики» были отмечены особенности, которым должна удовлетворять динамическая экспертная система поддержки решений операторов фабрики: дружественный интерфейс со средствами визуализации знаний, адекватное представление информации о предметной области, построение и объяснение логических выводов.
Каталог: library -> ainews -> 2003
library -> Психологических наук, профессор О. Л. Карабанова; доктор психологических
library -> Психолингвистики
library -> Занятие по теме «Идентификация конфликтов» (решение ситуационных задач) Занятие Тема: «Сущность конфликта и его причины»
library -> М. В. Ломоносова юркина Л. В. Методы психологических и педагогических исследований москва 2006 ббк -15 в 24 Юркина Л. В. Методы психологических и педагогических исследований Учебное пособие
library -> История психологии” (А. Н. Ждан, 2001 г.)
library -> Гештальтпсихология
library -> Н. В. Ильина факторы, влияющие на выбор канала и средства деловой коммуникации
2003 -> Поддержка информационной деятельности на базе конвергенции сервисов и сетей: многоагентная система Инфобот

Скачать 131.26 Kb.

Поделитесь с Вашими друзьями:




База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2022
обратиться к администрации

    Главная страница