Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация

Рассмотрена совокупность задач, включающая в себя методологический, онтологический и логический аспекты проектирования знание-ориентированных информационных систем, функционирование которых опирается на автоматизацию процессов извлечения и формализации содержания естественно-языковых объектов с посл...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2009
Hauptverfasser:	Палагин, А.В., Кривой, С.Л., Петренко, Н.Г.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2009
Schriftenreihe:	Управляющие системы и машины
Schlagworte:	Технические средства информатики
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82732
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация / А.В. Палагин, С.Л. Кривой, Н.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 3. — С. 42-55. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82732
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-827322025-02-23T19:57:02Z Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация Палагин, А.В. Кривой, С.Л. Петренко, Н.Г. Технические средства информатики Рассмотрена совокупность задач, включающая в себя методологический, онтологический и логический аспекты проектирования знание-ориентированных информационных систем, функционирование которых опирается на автоматизацию процессов извлечения и формализации содержания естественно-языковых объектов с последующей обработкой формализованного представления этого содержания логико-семантическими методами с ориентацией на конкретную предметную область. A set of tasks is considered including methodological, ontologic and logic aspects of designing the knowledge-oriented information systems the functioning of which leans on the automation of the processes of extraction and formalization of the content of naturallylanguage objects with the subsequent processing of the formalized representation of this content by logically-semantic methods with orientation to a concrete subject domain . Розглянуто сукупність задач, яка складається з методологічного, онтологічного та логічного аспектів проектування знання-орієнтованих інформаційних систем, функціонування яких спирається на автоматизацію процесів добування і формалізації сенсу природномовних об’єктів з наступною обробкою формалізованого подання цього сенсу логіко-семантичними методами з орієнтацією на конкретну предметну область. 2009 Article Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация / А.В. Палагин, С.Л. Кривой, Н.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 3. — С. 42-55. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82732 004.318 ru Управляющие системы и машины application/pdf Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Технические средства информатики Технические средства информатики
spellingShingle	Технические средства информатики Технические средства информатики Палагин, А.В. Кривой, С.Л. Петренко, Н.Г. Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация Управляющие системы и машины
description	Рассмотрена совокупность задач, включающая в себя методологический, онтологический и логический аспекты проектирования знание-ориентированных информационных систем, функционирование которых опирается на автоматизацию процессов извлечения и формализации содержания естественно-языковых объектов с последующей обработкой формализованного представления этого содержания логико-семантическими методами с ориентацией на конкретную предметную область.
format	Article
author	Палагин, А.В. Кривой, С.Л. Петренко, Н.Г.
author_facet	Палагин, А.В. Кривой, С.Л. Петренко, Н.Г.
author_sort	Палагин, А.В.
title	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
title_short	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
title_full	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
title_fullStr	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
title_full_unstemmed	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
title_sort	знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate	2009
topic_facet	Технические средства информатики
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82732
citation_txt	Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация / А.В. Палагин, С.Л. Кривой, Н.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 3. — С. 42-55. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.
series	Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv	AT palaginav znanieorientirovannyeinformacionnyesistemysobrabotkojestestvennoâzykovyhobʺektovosnovymetodologiiiarhitekturnostrukturnaâorganizaciâ AT krivojsl znanieorientirovannyeinformacionnyesistemysobrabotkojestestvennoâzykovyhobʺektovosnovymetodologiiiarhitekturnostrukturnaâorganizaciâ AT petrenkong znanieorientirovannyeinformacionnyesistemysobrabotkojestestvennoâzykovyhobʺektovosnovymetodologiiiarhitekturnostrukturnaâorganizaciâ
first_indexed	2025-11-24T21:08:36Z
last_indexed	2025-11-24T21:08:36Z
_version_	1849707479789731840
fulltext	42 УСиМ, 2009, № 3 Технические средства информатики УДК 004.318 А.В. Палагин, С.Л. Кривой, Н.Г. Петренко Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно- языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация Рассмотрена совокупность задач, включающая в себя методологический, онтологический и логический аспекты проектирова- ния знание-ориентированных информационных систем, функционирование которых опирается на автоматизацию процессов извлечения и формализации содержания естественно-языковых объектов с последующей обработкой формализованного пред- ставления этого содержания логико-семантическими методами с ориентацией на конкретную предметную область. A set of tasks is considered including methodological, ontologic and logic aspects of designing the knowledge-oriented information systems the functioning of which leans on the automation of the processes of extraction and formalization of the content of naturally- language objects with the subsequent processing of the formalized representation of this content by logically-semantic methods with orientation to a concrete subject domain . Розглянуто сукупність задач, яка складається з методологічного, онтологічного та логічного аспектів проектування знання- орієнтованих інформаційних систем, функціонування яких спирається на автоматизацію процесів добування і формалізації сенсу природномовних об’єктів з наступною обробкою формалізованого подання цього сенсу логіко-семантичними методами з орієнтацією на конкретну предметну область. Введение. Не вызывает сомнения тот факт, что интеллектуальные информационные техноло- гии (ИИТ) и соответствующие компьютерные системы (КС) будут интенсивно развиваться в направлениях, соответствующих наиболее су- щественным признакам разумной деятельно- сти, в том числе распознавания, преобразова- ния и понимания знаковых систем (включая естественно-языковые). Результатом указанных комплексных задач является генерация сово- купности смыслов, заложенных в анализируе- мых знаковых системах. При этом под смыс- лами понимается то, что делает знаковые сис- темы текстами. В данном случае под термином «текст» понимается любая осмысленная знако- вая система, а такой текст уже является источ- ником знаний. Развитие теории и создание систем искусст- венного интеллекта (ИИ) в настоящее время связывают с проблемой организации знаний о мире в виде определенных структур, отражаю- щих реальные связи и отношения между пред- метами и явлениями в окружающей среде, и успехи в этом направлении во многом опреде- ляются интеллектуальным уровнем и общей эффективностью технических систем [1, 2]. Постановка задачи Особенность создания современных инфор- мационных технологий состоит в стремлении к максимальной интеграции результатов двух об- ластей ИИ, которые когда-то развивались па- раллельно и независимо: Knowledge-engineering и компьютерной лингвистики (когнитивной се- мантики). Можно сказать, что это стремление отражает в общем случае естественную схему взаимодействия человека с окружающим ми- ром: «входная информация – сознание – пони- мание – знания». В последней не указаны про- межуточные (ощущение, рефлексия и др.) про- цедуры когнитивного цикла, чтобы выделить «конструктивную» триаду. Сознание здесь вы- полняет роль персонифицированного инстру- мента, вырабатывающего совокупность пред- метно, ситуативно или причинно-связанных сущностей, образующих «сознательную» кар- тину мира. Выработка указанных сущностей, построение и использование на их основе кар- тины мира реализуется как результат воспри- ятия и преобразования входной информации в когнитивном цикле, ядром которого является механизм понимания. Сознание человека имеет языковый статус, и это выражено понятием УСиМ, 2009, № 3 43 «языковое сознание», а сознательная картина мира при этом представлена Языковой Карти- ной Мира, которая есть не только системой знаний, а и некоторым буфером, связывающим общие знания с профессиональными. Для по- нимания естественного языка (ЕЯ) в прагмати- ческом плане следует выделить соответст- вующий механизм, который характеризуется как «...преобразование представления на есте- ственном языке в логические выражения». Анализ проблемы обработки знаний Теория и практика создания и использова- ния систем, основанных на знаниях (или зна- ние-ориентированных информационных сис- тем (ЗОИС)), – наиболее актуальное и интен- сивно развивающееся направление Computer Science, использование результатов которого повысит эффективность создания инструмен- тальных средств, прикладных систем и приме- нение компьютеров. К сожалению, в настоя- щее время даже на мировом уровне не получе- но ощутимых и общепризнанных результатов в широких прикладных областях знаний, хотя можно отметить имеющиеся удачные решения в этом направлении для узкоспециализирован- ных приложений. Сложность указанной пробле- мы определяется, в частности, сложностью ор- ганизации и использования больших баз фор- мализованных знаний, а также привлечения це- лого ряда научных теорий (логики, компьютер- ной и психологической лингвистики, нейроки- бернетики, теории семантических сетей и др.), которые, вполне очевидно, должны способст- вовать решению проблемы извлечения, фор- мального представления, обработки и систем- ной интеграции знаний и составить концепту- ально-методологическую основу теории меж- дисциплинарных научных исследований. Как следует из сказанного, исходной ин- формацией для большинства научных иссле- дований служат знаковые системы, представ- ленные в виде естественно-языковых объектов (ЕЯО). В общем случае такими ЕЯО могут быть большие базы неструктурированных дан- ных, хранящихся в корпоративной памяти, разного рода электронные библиотеки, кол- лекции документов, текстовая составляющая простого и семантического Web, монографии, научные статьи, научно-технические и дело- вые документы и пр. Такое уточнение сужает круг научных дисциплин и подходов, методы которых привлекаются к анализу и пониманию ЕЯО, извлечению и формализации из послед- них знаний, их структурированию и обработке. Среди прочих можно выделить лингвистику, которая исследует, в том числе лексический и структурно-грамматический аспекты ЕЯ, и ло- гику, которая рассматривает язык в одном ог- раниченном аспекте лишь в той мере, в какой он является средством фиксации, переработки и передачи знаний. Рассматривая языковые опи- сания, логика в первую очередь интересуется отношением его элементов к обозначаемым объ- ектам и тем, как при помощи определенных связей из этих элементов образуются сложные знаковые системы, выражающие истинные зна- ния об объективном мире. Отправляясь от ана- лиза ЕЯ, логика рассматривает в качестве при- оритетных особые языки – искусственные языки науки, возникающие на базе естественных, но отличающиеся рядом важных особенностей. Для исследования языков (естественных или искус- ственных) логика использует инструментарий, реализующийся в виде формальных знаковых систем, позволяющий обнаружить законы по- строения и функционирования, т.е. образования и преобразования систем знаний. Выделение объективных средств фиксации знаний и вы- ведение одних «единиц» знаний из других по определённым, объективно значимым правилам, является одним из приоритетных в современ- ных исследованиях по логике [3]. При создании интеллектуальных информа- ционных систем (ИИС) следует выделить три аспекта исследований – онтологический, ло- гический и методологический. Эти аспекты имеют свои, в общем случае фиксированные объекты исследований, соответствующие про- цессу познания или разработке некоторой ИИС. В связи с этим все объекты могут быть поделены на три группы: система сущностей (или объектов реального мира), система зна- 44 УСиМ, 2009, № 3 ний и система обработки сущностей в соответ- ствии с данной системой знаний. Первая груп- па является предметом онтологического ис- следования, вторая – логического исследова- ния и третья – методологического. При этом под методологией будем понимать совокуп- ность приемов, методов и механизмов их вза- имодействия, применяемых в процессе иссле- дований. Сущностный анализ триады «смысл–зна- ние-языковое сознание» Рассматривая знания как нечто объективное, феноменальное, отражающее исходную, преоб- разующую и конечную составляющие процесса познания («знание посредством знаний преоб- разуется в новое знание»), заметим, что сово- купность научных дисциплин, имеющих непо- средственное отношение к процессам мышле- ния, понимания, осознания и получения новых знаний, не может обходиться без выработки своих собственных понятий, определенным спо- собом фиксирующих свойства и закономерно- сти ее объектов. Из таких основополагающих понятий, как смысл, знание, (знаковая) систе- ма, текст, объект, отношение, предмет, язык, структура, связь, рассмотрим только первые два, выражающие собой наибольшую проб- лемность исследований в области построения систем ИИ, в том числе и знание-ориентиро- ванных информационных систем, оперирую- щих с ЕЯО. Известно, что теории смыслов в завершен- ном виде не существует, а потому и общепри- знанного определения понятия «смысл» также нет, как нет однозначного понимания и с точки зрения его формального представления и пре- образования в КС. В [3–6] этот термин вводит- ся с гносеологических позиций, через его свой- ства и атрибуты, его взаимодействие с други- ми объектами. В [6] отмечается, что «…приро- да смысла может быть раскрыта только через одновременный анализ семантической триа- ды: «смысл–текст–язык». Текстовое раскры- тие смысла происходит через те знаковые сис- темы, которые мы готовы воспринимать как языки. Таким образом, каждый элемент упо- мянутой триады раскрывается через два дру- гих. Включая в триаду язык, вносим представ- ление о том, что сама триада становится воз- можной, только когда есть Наблюдатель – но- ситель сознания, воспринимающий тексты и оценивающий смыслы. Триада становится си- нонимом сознания», скажем точнее – языково- го сознания. Под термином «смысл» заданного высказы- вания либо текста будем понимать функцию интерпретации конечной последовательности символов, в рамках априори согласованной естественно- (либо формально-) языковой се- мантики (предполагается наличие Наблюдате- ля как носителя языкового сознания). Известно достаточно много определений по- нятия «знания» [4, 7–9], дающих некоторое обобщенное представление о системе, основан- ной на знаниях, но все же этого недостаточно, чтобы построить указанную систему. Для это- го необходимо также, по крайней мере, знать: • чем знание отличается от подобных ему понятий – данных и информации; • какими общими свойствами обладают зна- ния; • какие существуют источники знаний; • какие существуют способы представления и обработки знаний в КС; • какие существуют механизмы выявления новых знаний. Поэтому в задачах информатики можно (и более удобно) определить категорию знания косвенно – через его свойства и методы обра- ботки. Знания – это системно зафиксированная в сознании человека (компьютера) совокупность фактов, существенно отражающих реальность материальных и абстрактных объектов окру- жающего мира. Под системой (компьютерных) знаний бу- дем понимать некоторую конструктивную сре- ду, представленную в базисе подходящего формально-логического языка и обеспечи- вающую постановку и решение в ней задач из заданной предметной области. УСиМ, 2009, № 3 45 Формальная постановка задачи анализа ЕЯО Пусть ,,...,, 21 ntttT = естественно-языковый текст в алфавите X , т.е. ( )XLT ∈ , где ( )XL – язык над алфавитом X , а Tti ∈ – предложе- ния, ni ,1= , n – мощность множества T . Каждое предложение Tti ∈ , в свою очередь, имеет структуру miii ttt ,...,, 21 , где jit содержа- тельно означают грамматические единицы, из которых построено предложение it . Если ii tt j ∈ , то ( ) ( )121 ,...,, − = jj iiiiL ttttС и ( )= jiR tС ( ) ( ) mjj iii ttt ,...,, 21 ++ = будем называть левым и пра- вым контекстом jit соответственно. С текстом T свяжем такие объекты: • S – словарь языка ( )XL , где содержатся слова jit со своими определителями (в частно- сти, лингво-семантическими характеристиками единиц словаря); • ST ×⊆γ – отношение, определяющее возможные значения и типы слова в словаре S; • ( )Π= D,A – предметная модель, на кото- рой интерпретируется текст T ; • AT ×⊆φ – отношение интерпретации текста T на области D. Сигнатура предикатов { }rk r k ππ=Π ...,,1 1 содер- жит атомарные предикаты, из которых можно строить сложные формулы. Зафиксируем эту сигнатуру, поскольку она зависит от предмет- ной модели. Так как модель не уточняется, то и сигнатуру уточнить нельзя. Заметим только, что каждый атомарный предикат имеет тип, (т.е. речь идет о некоторой типизированной сигнатуре). Определим правила вычисления отношений γ и φ . Отношение γ имеет достаточно простой способ вычисления: ( ) ( ) ( ) ( ){ },,,...,,,, 2211 ssi aaat j τττ=γ где ia – возможные значения слова jit , а iτ – его возможные типы. Возможен случай, когда =γ )( jit ∅. Тгда значение этого слова считается неопределенным (и это требует пополнения словаря S). Отношение φ определяется несколько слож- нее. ( ) ( ) ( ),,...,1 nttT φφ=φ где ( ) ( ) ( )( )( ) ( )( ) ( ) ( )( )( ){ ( )( ) ( )( )},..., ,, 22211 nn iiL iRiiLiRii ttC tCttCtCtt γγφ γγγφγγφ=φ при этом ( )( ) ( )( ) ( )( )( ) ( )( )( ) ( )( )( ) ( )( ) ( ) ( )( )( )1 1 ; ; π ,..., π ,..., , j j j j i i L i L i k k r k r k t t C t C t p p p p φ γ =γ φ φ γ = φ γ φ γ =γ φ φ γ γ где ( )( )k rπφγ – имя предиката, тип которого со- гласован с аргументами ( ) ( )kpp γγ ,...,1 . Из этой формальной постановки проблемы анализа ЕЯО вытекает, что основные задачи сводятся к таким: • конкретизировать предметную модель А; эта задача – основная, поскольку предметная модель есть по существу базой знаний (конкре- тизация состоит в том, чтобы определиться с формальным логическим языком, правилами вывода, аксиоматикой и пр.); • показать вычислимость отношений γ и φ на предметной модели А; • построить алгоритмы вычисления отно- шений γ и φ ; • при вычислении отношений γ и φ кон- тролировать соответствия типов аргументов и предикатов; • определить взаимодействие алгоритмов вычисления γ и φ с системами лингвистиче- ского анализа текста. Второстепенными, но также важными, яв- ляются задачи, связанные • с определением структуры данных для словарей; • с определением информации, которая долж- на содержаться в словарях; 46 УСиМ, 2009, № 3 • с определением режима взаимодействия с пользователем (автоматический, полуавтома- тический или диалоговый). Анализ взаимодействия базовых понятий- ных структур в когнитивном цикле обра- ботки знаний Приведенные описания терминов «смысл» и «знание», а также анализ позволяют синтезиро- вать некоторую обобщенную схему «эволю- ционирования» знаний (рис. 1). Заметим при этом, что в языке данной статьи словоформы терминов «знание», «сознание» и «познание» имеют общий корень, а сами термины также образуют триаду, компоненты которой фикси- руют объект и субъект и процесс познания. ЯЗЫК ТЕКСТ СМЫСЛ ЗНАКОВАЯ СИСТЕМА СОЗНАНИЕ ЗНАНИЕ РЕАКЦИЯ Принять к сведению Отреагировать Новые знания ИНФОРМАЦИЯДАННЫЕ НАБЛЮДАТЕЛЬ сопоставление преобразование Рис. 1. Обобщенная схема «эволюционирования» знаний Входом является некоторая знаковая систе- ма, которую можно интерпретировать как со- вокупность данных. Далее происходит «осмы- сление» входных данных, для чего обязательно присутствие Наблюдателя (человек, компью- тер) как носителя высших форм мышления – языкового сознания. И если у него имеется «внутренний языковый интерпретатор, настро- енный на данную знаковую систему», то дан- ные превращаются в информацию. Далее в ра- боту включается «смысловой интерпретатор» (если он имеется у Наблюдателя), который пре- вращает информацию в знания или происходит осознание поступившей информации. На за- ключительном этапе обработки входного со- общения происходит естественная реакция че- ловека: принять к сведению, отреагировать или пополнить базу знаний (БЗ) новой порцией зна- ний [1]. В подтверждение сказанного можно привести известный пример Клауса [3]: «Кос- монавты застают на Марсе надписи – следы вымершей цивилизации. Отмечая некоторую регулярность и пользуясь основными законами математической логики и исчислением веро- ятностей, они могут получить некоторые зна- ния относительно обнаруженных записей, на- пример, что это математические предложения. Они могут даже реконструировать в некоторой степени знания, заключенные в этих предло- жениях. Но все это, разумеется, возможно лишь при условии, что они располагают некоторыми универсальными логическими правилами по- строения и чтения конечных знаковых систем, знакомы с теорией вероятностей и т.п. В про- тивном случае обнаруженные надписи оказа- лись бы совершенно изолированными система- ми, и говорить о заключенных в них знаниях было бы невозможно». Свойства знаний Известно [9], что знания характеризуются рядом свойств, отличающих их от традицион- ных моделей данных. К таким свойствам мож- но отнести следующие. Внутренняя интерпретируемость. При хранении знаний в памяти интеллектуальных информационных систем (ИИС) наряду с тра- диционными элементами данных хранятся ин- формационные структуры, позволяющие ин- терпретировать содержимое соответствующих ячеек памяти. Структурированность. Знания состоят из отдельных информационных единиц, между которыми можно установить классифицирую- щие отношения: род – вид, класс – элемент, тип – подтип, часть — целое и т.п. Связность. Между информационными еди- ницами предусматриваются связи различного типа: причина — следствие, одновременно, быть рядом и др. Данные связи определяют семан- тику и прагматику предметной области. Семантическая метрика. На множестве информационных единиц, хранимых в памяти, УСиМ, 2009, № 3 47 вводятся некоторые шкалы, позволяющие оце- нить их семантическую близость. Это позволя- ет находить в информационной базе знания, близкие к уже найденным. Актуальность. Данное свойство подчерки- вает принципиальное отличие знаний от дан- ных. Выполнение тех или иных действий в ИИС инициируется состоянием базы знаний. При этом предполагается, что появление но- вых фактов и связей может активизировать систему. Кроме того, свойство актуальности знаний может порождать процесс актуализации, кото- рый имеет определяющее значение в цепочке переходов «хранилище_данных → востребо- ванная_информация → знания». Однако более актуальной (с практической точки зрения) яв- ляется проблема не первичности компонент цепочки, а их принадлежность. Известны сле- дующие описания принадлежности указанных компонент, признаваемые многими исследова- телями. Данные – зафиксированные объекты или явления реального мира. Информация – знаки, полученные при пре- образовании данных в сознании человека или в процессоре компьютера. Знания принадлежат внутреннему миру че- ловека (компьютера). В полном объеме только в сознании человека происходят сложные и про- стые когнитивные процессы – от сложных до- казательств теорем до силлогизмов Аристотеля. Для пояснения сказанного можно привести известный пример из школьной практики [8]. Изучение отдельных школьных курсов по со- ответствующим учебникам (востребованная ин- формация) происходит на определенных этапах, выбираемых из всего множества курсов (хра- нилища данных), определенных школьной про- граммой. Школьные учителя управляют процес- сом преобразования информации, предлагаемой школьными учебниками (читаемых школьни- ками чаще всего «от сих до сих»), в знания. При этом при опросе учеников учителя профес- сионально при помощи специальных вопросов выясняют, находится ли в голове у школьника запомненная информация (т.е. он урок зазуб- рил) или она преобразовалась в знание. Следовательно, на любом этапе преобразо- вания требование актуализации соответству- ющей компоненты является обязательным (но не достаточным) условием перехода в более высокую степень абстрактности. И если для первого перехода («хранилище_данных → вос- требованная_информация») механизмы актуа- лизации достаточно хорошо изучены и прора- ботаны, то для второго перехода («востребо- ванная_информация → знания») указанные механизмы являются слабо изученными и реа- лизованы в разрозненных экспериментальных разработках. Проблема извлечения знаний из текста пред- ставляется не только не тривиальной, но и весь- ма сложной, несмотря на несомненные дости- жения Computer science в этой области. Как справедливо замечено в [8], «Текст есть знако- вая конструкция и часто содержит знание. Но текст есть не знание, а только его источник. Знания из текста еще нужно извлечь. Человеку или КС. Библия содержит много знаний, но всякий извлекает их по-своему и не все, что оттуда можно потенциально извлечь». Источники знаний и проблема формиро- вания новых знаний В многочисленных исследованиях по тема- тике ИИ, и в частности работы со знаниями [1, 2, 5, 7, 9–17], выделяют два основных источ- ника знаний – это эксперты, специалисты и лингвистический корпус текстов (или множе- ство ЕЯО). Если для первого источника мето- ды приобретения знаний достаточно хорошо изучены и проработаны, а также известны соот- ветствующие промышленные экспертные сис- темы, то для второго – разработаны только от- дельные методы, не связанные в единую ин- тегрированную технологию, а соответствую- щие информационные системы носят экспери- ментальный характер и не совершенны. Извле- чение и обработка знаний из ЕЯО является од- ним из разделов Data mining и признано пер- спективным междисциплинарным направлени- ем исследований. 48 УСиМ, 2009, № 3 Известно достаточно много моделей пред- ставления знаний и соответствующих им ме- тодов обработки в КС [8–10, 13, 16, 18 и др.]. Их выбор для конкретного приложения суще- ственно зависит от характера знаний ПдО, на- личия средств автоматизации построения БЗ, объема последней, а главное – набора реали- зуемых соответствующей системой функций. Следует отметить, что существующие ме- ханизмы извлечения новых знаний оперируют только знаниями силлогистического типа. Пе- реход к формированию новых знаний более вы- сокого уровня абстракции методами ИИ пред- ставляет собой сложную научную проблему. Такие знания, если принять изложенную в [6] вероятностную модель человеческого мышле- ния, соответствуют уровню предсознания На- блюдателя и организованы в сложную онто- логическую структуру с полным набором свя- зей между концептами («Вот где востребована наиболее полная система семантических отно- шений, связывающая между собой «доступные» Наблюдателю понятия реального мира!»). Из сказанного следует, что в настоящее время ав- томатическое построение БЗ для широких пред- метных областей представляет сложную науч- ную проблему. (Такое предположение основы- вается также на известных утверждениях ис- следователей Винограда, Флореза и Вейзенба- ума [13] о том, что наиболее важные аспекты естественного интеллекта в принципе невоз- можно смоделировать с помощью формальных символьных манипуляций. Необходимы, в ча- стности, обучение и понимание ЕЯ). При этом извне (по отношению к КС) указываются уровни расположения базовых понятий ПдО и базовые отношения между ними. Такую струк- туру, созданную вручную инженером по знани- ям на основе тезауруса ПдО, можно предста- вить как начальную онтологию ПдО. При этом не следует забывать об ее лингвистическом аналоге, так как переход от терминов (выра- женных в тексте лексемами) к понятиям ПдО далеко не тривиален. Как отмечено в [9], наиболее перспектив- ными представляются ЗОИС, функционирова- ние которых опирается на автоматизацию про- цесса извлечения и формализации содержания естественно-языковых текстов с последующей обработкой формализованного представления этого содержания логико-семантическими ме- тодами с ориентацией на конкретную ПдО. Цель данной работы – разработка методоло- гических основ проектирования и архитектур- но-структурной организации ЗОИС с обработ- кой ЕЯО (такая система, разрабатываемая с учетом онтологического подхода, названа он- толого-управляемой информационной систе- мой (ОУИС)). Методологические основы проектирова- ния ОУИС В соответствии с целью работы главными составляющими методологии являются онтоло- го-информационно-логический (или инфологи- ческий) подход (сочетающий в себе логико-ин- формационную и онтологическую компонен- ты) к проектированию класса онтолого-управ- ляемых информационных систем, парадигма двойственного участия концептуальных (онто- логических) знаний при языковой и проблем- ной обработке информации, а также виртуаль- ная парадигма (в частности, архитектура ком- пьютерной системы, ориентированная на техно- логию реконфигурируемого процессинга). По- следнюю связывают также с реализацией прин- ципа адаптивности, предполагающего наличие в ОУИС потенциальных возможностей улуч- шения работы в условиях априорной и теку- щей неопределенностей на основе обучения и опыта. Общая схема компьютерной обработки знаний Общая схема компьютерной обработки зна- ний, содержащихся в ЕЯО, представлена на рис. 2. Здесь отражена информационная модель обработки знаний, начиная с поиска на всем информационном пространстве текстовых дан- ных заданной в запросе пользователя (возмож- но в виде предложения на ЕЯ) текстовой ин- формации и последующего ее преобразования (в общем случае) в простые, ситуационные и новые (формальные) знания. УСиМ, 2009, № 3 49 Рис. 3. Онтолого-классификационная схема средств и методов ИИ Под простыми знаниями понимается посту- пившая новая информация о некоторой сущ- ности (сущностях) реального мира, что соот- ветствует реакции человека – «принять к све- дению». Рис. 2. Компьютерная обработка знаний, содержащихся в ЕЯО Под ситуационными знаниями понимается описание некоторой ситуации, которую необ- ходимо распознать и соответствующим обра- зом «отреагировать». Под новыми знаниями понимается распо- знавание приращения ∆S (из формулы Брукса (K(S) + ΔI = K(S + ΔS), где K(S) – исходные зна- ния, ΔI – новая порция информации, K(S + ΔS) – выходные знания) и пополнение ими БЗ задан- ной ПдО в некотором формализованном виде. Схема классификации средств и методов обработки ЕЯО На рис. 3 представлена онтолого-класси- фикационная схема концептуальных понятий, верхние уровни которой в совокупности ото- бражают проблематику (структуру) многочис- ленных научных исследований в области ИИ [5, 14 и др.], а нижние уровни представляют собой объект, предмет и методы исследований при решении научно-технической проблемы построения ОУИС [1, 9, 19–21 и др.]. Здесь приняты следующие сокращения: Т – технология, Иск – искусственный, С – система, Инт – интеллект, Инф – информация, ИТ – ин- формационная технология, ИИ – искусствен- ный интеллект, ИС – информационная систе- ма, ПдО – предметная область, ИИС – интел- лектуальная информационная система, КЛ – 50 УСиМ, 2009, № 3 компьютерная лингвистика, ЕЯО – естествен- но-языковые объекты, ЗОИС – знание-ориен- тированная информационная система, ЭБ – электронные библиотеки, КП – корпоративная память, БЗ ПдО – база знаний предметной об- ласти, ОУИС ПдО – онтолого-управляемая информационная система предметной области, ЯОИС – языково-онтологическая информацион- ная система, ЕЯ – естественный язык, ОПдО – онтология предметной области, БД ФПрВ – база данных фактов и правил вывода, ЯОКМ – языково-онтологическая картина мира; типы ро- до-видовых отношений: 1 – род–вид, 2 – часть- целое, 3 – по объекту преобразований, 4 – по процессу преобразований, 5 – по результату преобразований. На рис. 4 представлен детализированный фрагмент схемы (рис. 3) с признаками деления понятий (и соответствующей группировкой) по объекту и предмету исследований, в кото- ром отражена совокупность научно-техниче- ских задач, входящих в круг решения указан- ной проблемы. Приняты следующие обозначе- ния: СИИ – семантико-информационный ин- терпретатор, ЛП – лингвистический процес- сор, ГА – грамматический анализатор, СА – семантический анализатор, ПП – прикладной процессинг, ОБЗ ПдО – онтологическая БЗ ПдО, ИП – инфологический подход, ФЛП ПЗ – формально-логические методы представления знаний, ФКЗ – формализация качественных знаний, МПЗ – модели представления знаний, АЛС – алгебро-логические системы, СС – се- мантические сети, КГ – концептуальные гра- фы, KIF – Knowledge Interchenge Format, ЛППП – логика предикатов первого порядка. МИ – методы интерпретации, РМ – революци- онные методы. На рисунке показаны только концепты и связи между ними, существенные при разра- ботке методологии проектирования ОУИС. «Онтологизированный» подход к проек- тированию ОУИС Проектирование ОУИС предполагает разра- ботку двух взаимодействующих подсистем, со- ответственно для обработки знаний в заданной ПдО и обработки текстов на основе «языко- вых» знаний (или знаний из ПдО «Компью- терная лингвистика»). Указанные информаци- онные системы на рис. 3 и 4 представлены со- ответственно как онтолого-управляемая ИС об- работки знаний в заданной ПдО (ОУИС ПдО) и языково-онтологическая ИС обработки тек- стовой информации на основе языковых знаний (ЯОИС). В общем случае ЯОИС выполняет «языковую» обработку текстовой информации, а ОУИС ПдО – «машинную» обработку фор- мализованных предметных знаний. Взаимодей- ствие между указанными подсистемами осу- ществляется при реализации некоторого полу- формального отображения, использующего ба- зу языковых знаний (в основе которой лежит языково-онтологическая картина мира (ЯОКМ)) [1, 21] и базу знаний заданной ПдО. Рис. 4. Средства и методы обработки ЕЯО Известно, что в процессе создания ЗОИС главными задачами выступают разработка мето- дов и подходов систематизации знаний, что предполагает разработку формальной теории, в том числе языка представления знаний (ЯПЗ), средств обработки (интерпретации) знаний и механизмов вывода новых знаний. Неотъемлемая компонента любой ЗОИС – наличие в ней базы знаний, где в компьютери- зированной форме представлены знания ПдО. Именно наличие этих знаний в системе позво- ляет ей успешно решать как традиционные, так и новые задачи, которые ранее были исключи- тельно прерогативой человека. В процессе про- ектирования БЗ все чаще применяется онтоло- гический подход, когда ядро БЗ ПдО есть он- тология предметной области (ОПдО). Возник- УСиМ, 2009, № 3 51 ло даже самостоятельное ответвление в иссле- дованиях по построению баз знаний – «онто- логические базы знаний». Такая онтология (или онтологические знания) одновременно может выступать и как информационная структура концептуальных знаний ПдО, и как один из главных компонентов ЗОИС. Указанное функ- циональное сочетание отражает два аспекта про- ектирования ЗОИС – информационный объект и инструментальное средство обработки, или в более общем случае – информационную и ло- гическую концепции проектирования ЗОИС. Таким образом, анализ процесса проектиро- вания ИИС с общих гносеологических пози- ций позволяет выделить следующие этапы это- го вида научно-познавательной деятельности [9, 12]. Прежде всего, это выделение некото- рой части объективной реальности (предмет- ной области), с моделью которой необходимо работать. На следующем этапе происходит вы- явление наиболее существенных черт, явлений ПдО, определение элементарных понятий и их взаимосвязей, законов и ограничений, управ- ляющих развитием данной ПдО, – т.е. создает- ся некоторый образ реальности, отражающий (пока еще) нестрогое ее восприятие исследова- телем. Для фиксации приобретаемых знаний в виде текста в рамках некоторой знаковой сис- темы необходимо определить формализм, ко- торый позволил бы это сделать. Собственно, необходим язык, по возможности более стро- гий, чем естественный, и в то же время не слишком отличающийся по восприятию от по- следнего. Необходим также метод (методы), позволяющий осуществить формализацию зна- ний. Таким может быть сочетание логико-ин- формационного и аксиоматического методов. Поэтому следующий этап процесса проекти- рования заключается в построении формаль- ной теории исследуемой ПдО в соответствии с принципами формализации. Построенная та- ким образом формальная теория подлежит ин- терпретации, т.е. каждому выражению теории нужно задать некоторым образом соответствие действительному положению вещей, иначе, каж- дому понятию сопоставить конкретный объект реального мира, а каждому суждению – связь реальных объектов, соответствующих входя- щим в данное суждение понятиям, и т.п. После этого можно определять истинность или лож- ность высказываний теории, т.е. уже можно судить о правильности рассуждений о ПдО. В результате этого можно исследовать построен- ную модель в строгом научном смысле, ста- вить по отношению к последней вопросы о ее полноте, непротиворечивости, разрешимости, прослеживать ее эволюцию и другие моменты и, наконец, интерпретировать полученные в результате решения этих задач знания в задан- ной ПдО. Цепочка информационных технологий «Ком- пьютерная обработка ЕЯ (Natural Language Pro- cessing (NLP))→Представление знаний (Know- ledge Representation (KR))→Обработка знаний (Knowledge Processing (KP))» представляет со- бой реализацию базовых процедур анализа, син- теза и понимания естественного языка (ЕЯ) компьютером, которые в более широком смыс- ле можно выразить продукционной цепочкой: входное_сообщение→система_знаний→реакция. Суть этой цепочки определяется интеграцией лингвистических и предметных знаний, что в общем случае представляет интегрированную информационную технологию в стадии интен- сивного развития исследований (в том числе и фундаментальных) как по центральной пробле- ме – представления знаний и методов их ис- пользования, – так и по принципам, методам, подходам, технологии построения интеллекту- альных систем, разработке их архитектуры и технологии применения (рис. 5). Здесь ЛКТ – лингвистический корпус текстов. Рис. 5. Схема обработки знаний, содержащихся в ЕЯО Задачи и особенности проектирования ОУИС В известных методах формализованного про- ектирования информационных систем [1] соб- ственно процесс проектирования представля- 52 УСиМ, 2009, № 3 ется в виде последовательности этапов (в ос- новном системного, алгоритмического и логи- ческого), на каждом из которых проект пред- ставлен совокупностью математических моде- лей, описывающих различные ее части. Ука- занная совокупность математических моделей тесно связана с системой взаимосвязанных ал- горитмов, которые, в свою очередь, описывают соответствующее множество решаемых задач и в своей совокупности представляют общий алгоритм проектирования ИС. Применительно к проектированию ОУИС обобщенная последовательность решаемых за- дач анализа и синтеза на всех этапах следую- щая [22, 23]. 1. Постановка задачи: • исследование заданной предметной области, • анализ класса решаемых задач в заданной ПдО, • выбор основных критериев проектирования ОУИС. 2. Разработка инфологической модели ОУИС: • разработка информационной модели ОУИС, • разработка онтологической модели языковых знаний (языково-онтологической картины мира), • разработка онтологической модели пред- метных знаний (онтологии ПдО), • разработка модели системной интеграции языковых и предметных знаний, • разработка модели формально-логического описания языковых и предметных знаний. 3. Разработка системы взаимосвязанных ал- горитмов функционирования ОУИС: • разработка алгоритмов функционирования ЯОИС, • разработка алгоритмов функционирования ОУИС ПдО, • разработка алгоритмов перехода от обра- ботки ЕЯО к обработке предметных знаний. 4. Разработка архитектуры и структуры ОУИС: • разработка архитектурно-структурной ор- ганизации ЯОИС (разработка знание-ориенти- рованного лингвистического процессора, раз- работка базы знаний лексики ЕЯ), • разработка архитектурно-структурной ор- ганизации ОУИС ПдО (онтологической базы знаний ПдО, машины вывода, системы при- кладного процессинга, семантической памяти), • разработка интерфейса пользователя. 5. Проверка функционирования ОУИС в со- ответствии с заданными критериями проекти- рования. Особенности архитектуры и структуры он- тологических или «онтологизированных» зна- ние-ориентированных систем полностью опре- деляют подход к их проектированию. Исходя из приведенного анализа, эти особенности мож- но разделить на системные и технологические, языковые и проблемные. Системные особенности вытекают из требо- вания построения на базе ОУИС инструмен- тального комплекса обработки знаний в задан- ной предметной области с заданными техниче- скими характеристиками, в том числе с воз- можностью подключения аппаратных средств поддержки, спроектированных на базе совре- менных ПЛИС-технологий, высокими потре- бительскими свойствами. Технологические особенности определяют- ся состоянием развития элементно-технологи- ческой базы современных компьютеров и свя- заны, прежде всего, с появлением сверхмощных программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), вызвавших интенсивное разви- тие новых методов и средств проектирования ЗОИС. Архитектурно-структурная организация ЗОИС Современные архитектуры КС ориентиро- ваны на обработку знаний. В 80-х годах про- шлого столетия японскими специалистами для преодоления семантического разрыва между человеком и компьютером был предложен ряд архитектур КС, отвечающих требованиям об- работки знаний под общим названием «архи- тектура ЭВМ пятого поколения» [26] (однако поставленная конечная цель перед проектом так и не была достигнута). Анализ указанных архитектур показал, что их основными компо- нентами были, кроме машин баз знаний, и ма- УСиМ, 2009, № 3 53 шины обработки структурированных данных. А для машин обработки неструктурированных данных, в частности ЕЯО, исследования по соз- данию новых архитектур не проводились. Оче- видно, это было связанно с тем, что (как указы- валось выше) принципиально невозможно пол- ностью формализовать ЕЯО. Справедливости ради следует отметить, что ряд идей, выдвину- тых в процессе реализации проекта по созданию ЭВМ пятого поколения, в новом качестве могут быть использованы и в настоящее время для ар- хитектур обработки ЕЯ, в частности применение интеллектуальной многопортовой памяти, сор- тировки, параллельной обработки синтаксиче- ских единиц ЕЯО и др. Новым толчком в активизации исследований по созданию новых архитектур (и соответству- ющих структур) машин обработки ЕЯ послу- жило начатое в 90-х годах новое направление, названное онтологическим инжинирингом, как развитие Knowledge engineering. С этим направ- лением и в настоящее время связывают успехи в разработке новых архитектур КС обработки знаний. Анализ когнитивного процесса познания, ос- новных источников знаний, известных техно- логий обработки языковых и предметных зна- ний, архитектурных особенностей информаци- онных систем, реализующих указанные техно- логии (что в некоторой степени зафиксировано на рис. 5), позволяет сделать некоторые, обще- го характера выводы относительно архитек- турно-структурной организации современной ОУИС. В частности: – архитектуру ОУИС целесообразно строить на базе двух, относительно независимых инфор- мационных подсистем – ЯОИС и ОУИС ПдО; – необходимы формализованные средства (и их интерпретатор), позволяющие осущест- вить переход от обработки текстовой инфор- мации на основе языковых знаний к обработке формализованных предметных знаний; – экспертные знания, представленные в ви- де естественно-языковых спецификаций, могут эффективно обрабатываться в такой ОУИС; – необходимо интегрировать в единую три, относительно независимые ИТ – NLP, KR и KP. Достаточно подробное описание архитек- турно-структурной организации ЯОИС приве- дено в [1, 9, 21–23]. Далее приведём описание системы обработки предметных знаний – ОУ- ИС ПдО, а также общие замечания в части ар- хитектурно-структурной организации ОУИС с онтолого-управляемой архитектурой (рис. 6). Рис. 6. Блок-схема ОУИС ПдО Компоненты ОУИС ПдО На основе анализа известных положений об архитектурно-структурных особенностях и по- требительских признаках ЗОИС [1, 2, 11], оп- ределим состав и назначение основных компо- нентов онтолого-управляемой информацион- ной системы обработки знаний в произвольной предметной области (ОУИС ПдО). ОУИС ПдО содержит онтологическую базу знаний (в общем случае конечное множество системно интегрированных онтологических баз знаний), машину вывода, систему при- кладного процессинга и интерфейс с пользова- телями и/или внешней средой. Компоненты ОУИС ПдО характеризуются совокупностью следующих признаков: • онтологическая БЗ является компьютерной формой представления модели ПдО конечного объема. Она состоит из концептуальной над- стройки (иерархической структуры концепту- альных понятий) и фактографической базы, включающей в себя базу фактов и базу правил вывода новых фактов. В свою очередь, кон- цептуальная надстройка имеет связи (или свя- зана концептуальными отношениями) с поня- тиями более высокого уровня абстракции (вхо- дящих в так называемую метаонтологию до- мена прикладных областей, например медици- на, материаловедение, право и др.); 54 УСиМ, 2009, № 3 • машина вывода (МВ) реализует внутрен- ний алгоритм интерпретации структур знаний применительно к входным данным, взаимо- действует с системой прикладного процессин- га (ПП), принимает от него входные данные и выдает полученный в процессе интерпретации результат; • система ПП осуществляет в диалоге с поль- зователем и/или внешней средой следующие функции: принимает задания и формирует обоб- щенный алгоритм их реализации в виде после- довательности процедур; формирует задания для МВ и получает от него результаты; выдает результаты решения задач через интерфейс пользователя (ИП); осуществляет ввод, редак- тирование и пополнение знаний в БЗ ПдО; • интерфейс пользователя осуществляет пе- ревод данных заданий/результатов в их внут- реннее (машинное)/внешнее (язык пользовате- ля) представление. Одним из главных назначений такой ОУИС (прежде всего с точки зрения пользователя) яв- ляется то, что в ней должна быть зафиксирова- на вся релевантная информация об интересу- ющей его (пользователя) части реального мира, чтобы иметь возможность манипулировать дан- ной информацией и моделировать рассужде- ния человека о правилах, законах и ограниче- ниях, действующих в этой части реального ми- ра (ПдО) и управляющих ее развитием, о дру- гих ее свойствах и характерных особенностях. Архитектурно-структурная организация ОУИС Архитектурно-структурная организация он- толого-управляемой информационной системы обработки знаний, содержащихся в ЕЯО, пред- ставлена на рис. 7. Здесь приняты следующие обозначения: ЗОПС – знание-ориентированная поисковая система, ЯПЗ – язык представления знаний, ЛБД – лексикографическая база данных, ЛО ПдО – лингвистическая онтология предметной области. Отметим следующие особенности архитек- туры: Процедуры грамматического анализа БЗ морфологии и синтаксиса ЕЯ Грамматический анализатор ЗОПС Другие источники ЕЯО Процедуры семантического анализа БЗ поверхностной семантики ЕЯ Семантический анализатор ЯОКМЛБД БЗ лексики ЕЯ Процедуры семантико- информационного анализа Онтологическое описание ЕЯО Семантико-информационный интерпретатор Информационно-кодовое представление ЕЯО Формальное описание ЕЯО на ЯПЗ О ПдОЛО ПдО Интегрированная онтология ПрО БД ФПрВ БЗ предметной области СЕМАНТИЧЕСКАЯ ПАМЯТЬ Интерфейс пользователя ХР А Н И Л И Щ А д ан ны х и зн ан ий ПП МВ Процедуры Алгоритмы интерпретации Рис. 7. Архитектурно-структурная организация ОУИС ► ЗОПС для найденных множеств тексто- вых документов строит (совместно с ЯОИС) соответствующие им онтологии, сохраняемые в семантической памяти. При этом поиск не- обходимой информации по онтологии тексто- вого документа (семантическому графу) суще- ственно упрощается при расширении процедур обработки текста; ► интерфейс служит для распознавания за- просов пользователей, составленных в виде естественно-языковых предложений; ► семантическая память в общем случае ориентирована на широкий спектр хранимой информации и настраивается на круг задач прикладного процессинга. Можно выделить следующие, наиболее важные сегменты: • библиотека онтологий прикладного домена; • метаонтология прикладного домена; • корпоративная память, ЭБ или коллекция документов, хранящихся в виде онтологий; • память прикладного процессинга; • некоторые дополнительные возможности, описанные в [21, 24]. Заключение. Анализ совокупности задач, включающий в себя онтологический, логичес- кий и методологический аспекты проектиро- вания знание-ориентированных информацион- ных систем, позволяет говорить о наличии на- учно-технической проблемы, заключающейся в отсутствии проверенных на практике теорети- ческих наработок и эффективных программно- аппаратных систем для компьютерной обработ- ки знаний, содержащихся в ЕЯО. Место онто- логических (языковых и предметных) знаний, УСиМ, 2009, № 3 55 формализованное описание и использование их в информационной системе является централь- ной идеей в разрабатываемой методологии. Полученные результаты позволят прибли- зиться к решению таких проблем, как органи- зация и использование больших баз формали- зованных знаний и создание концептуально- методологических и технологических основ теории междисциплинарных научных иссле- дований. 1. Палагин А.В. Архитектура онтологоуправляемых компьютерных систем // Кибернетика и системный анализ. – 2006. – № 2. – С. 111–124. 2. Кургаев А.Ф. Проблемная ориентация архитектуры компьютерных систем. – К.: Сталь, 2008. – 540 с. 3. Ракитов А.И. Курс лекций по логике науки. – М.: Высшая школа, 1971. – 176 с. 4. Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. – М.: Наука, 1975. – 720 с. 5. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Структура ис- следований в области искусственного интеллекта // Толковый словарь по искусственному интеллек- ту. – М.: Радио и связь, 1992. – С. 5–20. 6. Налимов В.В. Спонтанность сознания: вероятно- стная теория смыслов и смысловая архитектоника личности. – М.: Прометей, 1989. – 288 с. 7. Хилькевич А.П. Проблема расширения традицион- ной силлогистики. – Минск: Изд. БГУ, 1981. – 115 с. 8. Рыков В.В. Управление знаниями. – http://ryk-kypc2. narod.ru/part2.doc 9. Палагин А.В., Яковлев Ю.С. Системная интеграция средств компьютерной техники. – Винница: УНІВЕРСУМ, 2005. – 680 с. 10. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний ин- теллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с. 11. Кургаев А.Ф. Анализ развития идеала структуры научной теории // Кибернетика и вычислительная техника. – 2003. – Вып. 139. – С. 50–63. 12. Андон Ф.И., Яшунин Л.Е., Резниченко В.И. Логиче- ские модели интеллектуальных информационных систем. – К.: Наук. думка, 1999. – 397 с. 13. Люггер Дж.Ф. Искусственный интеллект. Страте- гии и методы решения сложных проблем. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. – 864 с. 14. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с. 15. Искусственный интеллект: В 3 кн. Системы обще- ния и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. – М.: Радио и связь, 1990. – Кн. 1. – 464 с. 16. Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука, 1990. – Кн. 2. – 304 с. 17. Искусственный интеллект: В 3 кн. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н. За- харова, В.Ф. Хорошевского. – М.: Радио и связь, 1990. – Кн. 3. – 368 с. 18. Гладун В.П. Процессы формирования новых зна- ний. – София: СД «Педагог 6», 1994. – 192 с. 19. Кривий С.Л. Дискретна математика: Вибр. питання: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. – К.: Вид. дім. «Києво-Могилянська академія», 2007. – 572 с. 20. Палагин А.В. К решению основной задачи эмуля- ции // УСиМ. – 1980. – № 3. – С. 24–28. 21. Палагін О.В., Петренко М.Г. Розбудова абстракт- ної моделі мовно-онтологічної інформаційної сис- теми // Математичні машини і системи. – 2007. – № 1. – С. 42–50. 22. Палагин А.В., Петренко Н.Г. К проектированию онтологоуправляемой информационной системы с обработкой естественно-языковых объектов // Там же. – 2008. – № 2. – С. 14–23. 23. Палагин А.В., Петренко Н.Г. К вопросу проекти- рования онтологоуправляемой ИС обработки ЕЯО. International Book Series «INFORMATION SCIENCE & COMPUTING». – Varna, Bulgaria. – 2008. – N 2. – P. 160–164. 24. Sowa, John F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations, Brooks Cole Publ. Co., Pacific Grove, CA, © 2000. – 594 p. 25. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. – М.: Наука, 1989. – 191 с. 26. ЭВМ пятого поколения: Концепции, проблемы, перспективы / Под ред. Т. Мотоока; Пер. с англ.; Предисл. Е.П. Велихова. – М.: Финансы и стати- стика, 1984. – 110 с. Поступила 27.02.2009 Тел. для справок: (044) 526-3328 (Киев) © А.В. Палагин, С.Л. Кривой, Н.Г. Петренко, 2009 << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize true /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages true /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description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> /CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002> /CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002> /CZE <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> /DAN <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> /DEU <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> /ESP <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> /ETI <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> /FRA <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> /GRE <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a stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN <FEFF004b0069007600e1006c00f30020006d0069006e0151007300e9006701710020006e0079006f006d00640061006900200065006c0151006b00e90073007a00ed007401510020006e0079006f006d00740061007400e100730068006f007a0020006c006500670069006e006b00e1006200620020006d0065006700660065006c0065006c0151002000410064006f00620065002000500044004600200064006f006b0075006d0065006e00740075006d006f006b0061007400200065007a0065006b006b0065006c0020006100200062006500e1006c006c00ed007400e10073006f006b006b0061006c0020006b00e90073007a00ed0074006800650074002e0020002000410020006c00e90074007200650068006f007a006f00740074002000500044004600200064006f006b0075006d0065006e00740075006d006f006b00200061007a0020004100630072006f006200610074002000e9007300200061007a002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002c0020007600610067007900200061007a002000610074007400f3006c0020006b00e9007301510062006200690020007600650072007a006900f3006b006b0061006c0020006e00790069007400680061007400f3006b0020006d00650067002e> /ITA <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> /JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002> /KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e> /LTH <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> /LVI <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> /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR <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> /POL <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> /PTB <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> /RUM <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> /RUS <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> /SKY <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> /SLV <FEFF005400650020006e006100730074006100760069007400760065002000750070006f0072006100620069007400650020007a00610020007500730074007600610072006a0061006e006a006500200064006f006b0075006d0065006e0074006f0076002000410064006f006200650020005000440046002c0020006b006900200073006f0020006e0061006a007000720069006d00650072006e0065006a016100690020007a00610020006b0061006b006f0076006f00730074006e006f0020007400690073006b0061006e006a00650020007300200070007200690070007200610076006f0020006e00610020007400690073006b002e00200020005500730074007600610072006a0065006e006500200064006f006b0075006d0065006e0074006500200050004400460020006a00650020006d006f0067006f010d00650020006f0064007000720065007400690020007a0020004100630072006f00620061007400200069006e002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000200069006e0020006e006f00760065006a01610069006d002e> /SUO <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> /SVE <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> /TUR <FEFF005900fc006b00730065006b0020006b0061006c006900740065006c0069002000f6006e002000790061007a006401310072006d00610020006200610073006b013100730131006e006100200065006e0020006900790069002000750079006100620069006c006500630065006b002000410064006f006200650020005000440046002000620065006c00670065006c0065007200690020006f006c0075015f007400750072006d0061006b0020006900e70069006e00200062007500200061007900610072006c0061007201310020006b0075006c006c0061006e0131006e002e00200020004f006c0075015f0074007500720075006c0061006e0020005000440046002000620065006c00670065006c0065007200690020004100630072006f006200610074002000760065002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000200076006500200073006f006e0072006100730131006e00640061006b00690020007300fc007200fc006d006c00650072006c00650020006100e70131006c006100620069006c00690072002e> /UKR <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> /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice

Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация

Institution

Ähnliche Einträge