Диссертация (1155410), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Одно из них заключается в том,что они не проводят разграничение между определителями, которые относятсятолько к глаголу, и определителями, относящимися к предложению целиком»[72].Сети с глаголом в центре (сети Растье) «оперируют со следующими типамисвязей» [12], приведенными в таблице 3.3.Таблица 3.3.Типы связей в графах РастьеИмяУпрощенноеТипОпределение(АСС)accusativeОбъект воздействияPATient(ASS)assumptiveТочка зренияPERspective(АТТ)attributiveСвойство, характеристикаCHARacteristic(BEN)benefactiveСущность,выступающаяроли выгодоприобретателяимяв BENeficiary134ИмяУпрощенноеТипОпределениеclassitiveЭкземпляр классаcomparativeЭлементы,имя(CLAS)(СОМР)CLASsitiveобъединяемые COMParisonсравнением(DAT)dativeПолучатель(ERG)ergativeЭргатив, агент процесса или AGEntRECeiverдействия(FIN)finalРезультат или ожидаемая цель GOALinstrumentalИспользованные средства(INST)(LOC S)(LOC T)(MAL)spatialПоложениеlocativeпространствеtemporalПоложениеlocativeвремениmalefactiveСторона,MEAns(позиция)в SPAce(позиция)во TIMEпострадавшаярезультате действияв MALeficiary135Имя(PART)УпрощенноеТипОпределениеpartitiveЧасть целогоPARTitiveРезультат, эффект, следствиеEFFectимяresultative(RES)(илиCAUse)Источник: [12]Конкретная реализация представления описания УТК с использованиемданного подхода может быть выполнена на том инструментальном программномсредстве (языке представления знаний), которое будет выбрано для построенияКБЗ.Демонстрацияиконцептуальнаяотладкавозможностиданногопредставления может быть проведена и на более простых программныхсредствах.Необходимо отметить, что «представление знаний – весьма сложный итворческий процесс.
Основная проблема здесь заключается в том, что созданиебазы знаний почти всегда начинается «с нуля»; при этом отсутствуют т.н. знанияначального уровня, которыми человек обзаводится, начиная с раннего детства.Создание таких баз бытовых знаний ведется уже более 25 лет компанией Cycorp.(www.cyc.com), однако, по признанию ее основателя Дагласа Лената (DouglasLenat), машина все еще нуждается в том, чтобы ей в явном виде сообщали, чтородители старше своих детей, и что люди перестают выписывать газеты, когдаумирают.
Знания конкретной предметной области можно разделить на общиедля всех экземпляров и индивидуальные для каждого. Очевидно, что еслиформализация знаний для класса объектов будет выполнена один раз, то затемона может использоваться другими авторами при описании отдельныхэкземпляров» [64].136Таким образом, «формализация знаний любой предметной области должнабазироваться на знаниях более общего уровня, описывающих основныеотношения между объектами и общие свойства объектов.
Такие знанияназываются онтологиями» [12].Например,«Применение таких знаний к объектам нижнего уровня осуществляется спомощью правил наследования:Если X AKO Y и Y AKO Z то X AKO Z – если X является подмножествомY, а тот, в свою очередь, частью еще большего множества Z, то класс X являетсяподмножеством Z.Если X ISA Y и Y AKO Z то X ISA Z – если X является экземпляром классаY, а тот, в свою очередь, частью множества Z, то X является экземпляром классаZ.Если X has_part Y и Y has_part Z то X has_part Z – если X имеет в своемсоставе Y, а тот, в свою очередь, имеет составную часть Z, то X имеет в своемсоставе Z.Если X ISA Y и Y has_part Z то X has_part Z – если X является экземпляромкласса Y, а тот, в свою очередь, имеет составную часть Z, то экземпляр X имеетв своем составе Z.Если X AKO Y и Y has_part Z то X has_part Z – если X являетсяподмножеством Y, а тот, в свою очередь, имеет составную часть Z, то класс Xимеет в своем составе Z.Если X ISA Y и Y has_a Z то X has_a Z – если X является экземпляромкласса Y, а тот, в свою очередь, имеет свойство Z, то экземпляр X имеет свойствоZ.Если X AKO Y и Y has_a Z то X has_a Z – если X является подмножествомY, а тот, в свою очередь, имеет свойство Z, то класс X имеет свойство Z» [64].Применение данных правил наследования «позволяет в описании всехсвойств каждого экземпляра указать лишь принадлежность к классу, для137которого все необходимые свойства уже описаны» [72].
Указанный подходреализован в системах объектно-ориентированного программирования.Для демонстрации возможности компьютерного представления описанияУТК и отработки структуры знаний не обязательно использовать «тяжелые» идорогостоящие интеллектуальные программные системы. В целях опытнойапробацииконцепцииможетбытьвыбранопрограммноесредство,поддерживающее наглядную иллюстрацию связей и зависимостей, например,простая нереляционная (NoSQL) СУБД, позволяющая наглядно отобразить видграфа.Для этой цели могут использоваться графовые базы данных.
«Графоваямодель базы данных представляет собой обобщение сетевой модели данных иотличается сильными связями между узлами. Графовые базы данных лучшевсего подходят для реализации проектов, предполагающих естественнуюграфовую структуру данных - в первую очередь социальных сетей, а также длясоздания семантических паутин. В подобных задачах они сильно опережаютреляционные БД по производительности, простоте внесения изменений инаглядности представления информации» [203].Наиболее известные графовые СУБД это ArangoDB, FlockDB, Giraph,HyperGraphDB, Neo4j, OrientDB.Для иллюстрации предлагаемого подхода представления описания УТК ввиде графа Растье может быть использовано ещё более простое программноесредство, которое имеет язык описания, позволяет осуществлять ввод данных вкомпьютер и графический вывод результата.Graphviz (http://www.graphviz.org/) - это разработанный специалистамилаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов,заданных в виде текстового описания.
Пакет распространяется с открытымиисходными файлами и работает на всех операционных системах, включаяWindows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является«dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает138на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в видеграфического, векторного или текстового файла.Пример описания фрагмента структуры УТК в виде семантической сети(графа Растье с глаголом в центре) на языке описания графов DOT представленниже. Используется фрагмент описания УТК компании Tesla Motors, подробнеерассмотренный в Разделе 2.1:Программа на языке DOT:digraph g {"обеспечение пробега без подзарядки" -> "350 км вместо 150 км уконкурентов" [label=параметр]"обеспечение пробега без подзарядки" -> "разработка" [label=как]"обеспечение пробега без подзарядки" -> "электромобиля" [label=объект]"разработка" -> "75кВт*ч вместо 18,7кВт*ч у конкурента" [label=параметр]"разработка" -> "обеспечение электро-, взрыво-, пожаробезопасности"[label=как]"разработка" -> "блока АБ" [label=объект]"разработка" -> "обеспечение пробега без подзарядки" [label=цель]"обеспечение электро-, взрыво-, пожаробезопасности" -> "отсутствиепрецедентов" [label= параметр]"обеспечение электро-, взрыво-, пожаробезопасности" -> "аккумуляторов"[label=объект]"обеспечение электро-, взрыво-, пожаробезопасности" -> "разработка"[label=цель]}Вид графа описания УТК:Рисунок 2.6 Пример графа описания УТКИсточник: составлено автором139Аналогичным образом может быть построен большой развитый граф,отражающий необходимое количество узлов и связей между ними длясемантического представления УТК всех уровней, причем структура описаниякаждого уровня, представляющего собой отдельную компетенцию, задаетсяодинаковымнабороматрибутов(предикат,объект,отличительнаяхарактеристика, «каким образом» - переход на нижний уровень).Далее, рассмотрим принципы использования в системе управления УТКпредставленной структуры формального описания УТК.В целях поиска направлений коммерциализации, к атрибуту «объект»должна быть применена процедура обобщения (индукция) и последующегопоиска возможных направлений применения УТК (дедукция).Согласно словарю, инду́кция (лат.
inductio — наведение, от лат. inducere —влечь за собой, установить) — «процесс логического вывода на основе переходаот частного положения к общему. Индуктивное умозаключение связываетчастные предпосылки с заключением не строго через законы логики, а скореечерезнекоторыефактические,психологическиеилиматематическиепредставления. Соответственно, деду́кция (лат. deductio — сокращение,снижение) — метод мышления, следствием которого является логическийвывод,вкоторомчастноезаключениевыводитсяизобщего.Цепьумозаключений (рассуждений), где звенья (высказывания) связаны между собойлогическими выводами» [12].Например, в практике компании Tesla Motors компетенция по обеспечениюэлектроэнергией большой емкости, первоначально разработанная для бортовогооборудования электромобиля, применима для потребителей электроэнергиивообще (индукция), в том числе для домохозяйств (дедукция).140Рисунок 2.7 Пример Tesla Inc.Источник: составлено авторомПонятно, что в основу указанной пары процедур должна быть положенаадекватнаяклассификация(таксономия),поддерживающаянеобходимыйконтекст.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
