Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

Справедливости ради отметим, что в последнее время фирмы, выпускавшие системы Autonomy и Webcompass, рассмотренные выше, а также многие другие фирмы, работающие на рынке информационных технологий, активно используют последние наработки в этой области, полученные в исследовательских лабораториях и проектах, связанных с проблематикой искусственного интеллекта. Учитывая вышесказанное, сейчас на авансцену развития агентных технологий вообще и использования их при поиске информации в частности выходят проблемы представления знаний, механизмы вывода новых знаний, описание модели мира, моделирование рассуждений в рамках агентного подхода. По существу, именно эти аспекты и являются ключевыми при создании интеллектуальных систем поиска информации в сети Интернет в разных исследовательских проектах, к обсуждению которых мы и переходим.

 

Проект системы MARRI

Система MARRI [Villemin, 1999] разработана для поиска Web-страниц, релевантных запросам в определенной предметной области. Для решения поставленных задач система использует знания, представленные в виде онтологии, которая в данном случае понимается как множество концептов и связей между ними. Базисное предположение разработчиков состоит в том, что релевантные тексты состоят из значимых для предметной области предложений, содержащих фрагменты, «сопоставимые» с онтологией предметной области. Предполагается, что одни агенты — агенты сети — для предварительного отбора используют стандартные машины поиска, а другие — специализированные агенты — осуществляют поверхностный анализ полученных Web-страниц, затем проверяют их на соответствие так называемому онтологическому тесту и возвращают пользователю лишь те страницы, которые успешно прошли данный тест.

Суть онтологического теста состоит в следующем. Сначала осуществляется морфологический и синтаксический анализ предложений полученного от агентов сети текста и строится его синтаксическое дерево; затем осуществляется определение типа предложения (утвердительное, отрицательное и т. п.) и тип речевого акта, который это предложение отражает. Для дальнейшего анализа выбираются только простые утвердительные предложения со структурой NP VP NP, где NP — именная группа, a VP — глагольная группа. При этом неявно предполагается, что структура знаний о предметной области отражена в структуре предложений, описывающих концепты. Поэтому, если анализируемое предложение действительно описывает некоторый концепт, значимые для предметной области слова уже присутствуют в онтологии.

С учетом всего вышесказанного, онтологический тест выполняется следующим образом:

• существительные (или, в общем случае, именные группы) отображаются на концепты онтологии, а глаголы (или, в общем случае, глагольные группы) — на роли;

• в глагольной группе выделяется для дальнейшей обработки основной глагол (V). Если он отсутствует в онтологии, тест возвращает «неудачу», иначе:

• в левой «верхней» именной группе выделяется базисное существительное (N). Если оно отсутствует в онтологии, тест возвращает «неудачу», иначе:

• проверяется ограничение (семантическое отношение) S между N и V. При этом возможны следующие варианты:

•  N и V действительно связаны отношением S, которое представлено в онтологии;

•  в онтологии отношением S связаны существительное N' и глагол V, причем N' является подклассом N, a V — подклассом V;

•  если же предыдущие два варианта не имеют места, тест возвращает «неудачу»;

•  аналогичная процедура выполняется и для правой «верхней» именной группы.

Таким образом, онтологический тест в случае успеха поволяет «наложить» анализируемый текст на онтологию предметной области.

Архитектурно система MARRI (рис. 9.9) является сетью специализированных агентов четырех типов: агент пользователя (User Agent), агент-брокер (Broker Agent), агент сети (Connection Agent) и агент обработки текста (Text Processing Agent). Каждый из агентов обладает следующими свойствами:

• это автономная Java-программа с собственным сетевым адресом (URL);

• он взаимодействует с другими агентами с помощью языка ACL (Agent Communication Language), функционирующего над HTTP-протоколом;

• агент является потребителем и поставщиком информации, в зависимости от того, с какими агентами системы он общается;

• он может взаимодействовать с автономными программными компонентами — такими как, например, Web-броузеры, анализаторы ЕЯ или онтологические БД;

• агент обладает специальными знаниями и возможностями вывода для определения того, доступна ли нужная Web-страница, содержит ли она текстовую информацию и релевантна ли эта информация определенной предметной области.

 

Рис. 9.9. Архитектура системы MARRI

 

Интерфейсный агент (ИА) поддерживает интеллектуальное взаимодействие с пользователем. Он ассистирует при формулировке запросов и представляет результаты поиска в виде списка релевантных URL или Web-страниц. Когда пользователь выбирает интересующую его предметную область, ИА запрашивает соответствующую онтологию из онтологической БД, а также информирует других агентов сети о том, какая онтология будет использоваться.

Задачей агента сети (АС) является подключение к заданной URL Web-странице, ее считывание и анализ. В силу того, что нужная страница может быть недоступна или неинтересна по содержанию, АС должен «уметь» обрабатывать исключительные ситуации, а также анализировать собственно текст, представленный на считанной странице.

В системе MARRI задействованы два типа агентов-брокеров: брокер URL и брокер HTML. Первые предназначены для «сопровождения» списков Интернет-адресов, поставляемых броузером, а вторые — для запоминания полученных Web-страниц и распределения их между агентами обработки текста (ЛОТ) для дальнейшего анализа.

Целью функционирования ЛОТ является семантический анализ Web-страниц для проверки их релевантности на базе соответствующей онтологии. Предварительно эти же агенты преобразуют HTML-текст к определенному структурному представлению, с которым работают морфологический и синтаксический анализаторы. Результат обработки текста представляется в виде синтаксического дерева, которое должно отождествиться с Определенным фрагментом используемой онтологии.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 |