Название: Базы знаний интеллектуальных систем - Гаврилова Т.А.

Жанр: Информатика

Рейтинг:

Просмотров: 1257

С учетом ответов испытуемого эта формула приводится к выражению вида:

F_value («...») – 2 +...+ 2 = «...»

Таким образом сформировано значение фактора «...» = «...».

Как следует из приведенных примеров, объяснения в ЭС «Cattell» достаточно подробные и позволяют получить психологу-эксперту практически всю интересующую его информацию. Понятно, что поддержка объяснений такого уровня существенно сложнее, чем выдача аннотаций к трассе вывода решения и требует своей базы знаний (согласованной с предметной БЗ) и своей программы вывода. Основные моменты построения этих компонентов и рассматриваются ниже.

В целом подсистема объяснения системы «Cattell» строится по «полной» схеме: прием запроса от пользователя; анализ запроса; генерация эхо-вопроса; прием подтверждения на системную интерпретацию запроса и вывод собственно текста объяснения.

Формирование запросов на объяснения осуществляется на основе меню, в корневых опциях которого находятся темы объяснений, а на листьях — ЕЯ-шаблоны конкретных вопросов. В зависимости от типа запроса он может сопровождаться параметрами, которые выбираются пользователем непосредственно из портрета или профиля испытуемого. Система, «зная» описание текущего испытуемого, дополняет запрос пользователя и формирует структуру вида

«тема»«тип-запроса» «имя объясняемого фрейма-экземпляра»

«контекст»),

которая, по существу, является внутренним представлением запроса на объяснение. Таким образом, удается избежать построения Л-процессора для анализа запросов и вместе с тем обеспечить естественное общение.

Анализ внутреннего представления осуществляется параллельно с генерацией эхо-вопроса. При этом сама внутренняя структура является управляющей цепочкой, которая задает поверхностную структуру эхо-вопроса. Фрагмент соответствующего множества ATN показан на рис. 7.5.

Рис. 7.5. Фрагмент ATM-представления анализатора запросов

                и генератора эхо-вопросов

В результате анализа запросов на объяснения и генерации эхо-вопросов, а также уточнений, которые отражают процесс согласования мнений системы и пользователя, в базе знаний ПОЭС (подсистемы объяснений ЭС) «Cattell» формируется окончательная редакция запроса — фрейм-экземпляр следующего прототипа:

[ expl_request is_a prototype;

rq_team frame; rq_type int; rq_context {string};

expl_fr frame; expl_sl {string}; expl_fun string;

echo_txt{string}; expl_txt{string} ];

В начальный момент вывода текста объяснения в этом экземпляре заполнены слоты rq_team (темаобъяснения из БЗ ПОЭС); rq_type (тип запроса, — WHY, HOW или WHAT, — сформированный анализатором); rq_context (параметры запроса, если они требуются) и echo_txt (поверхностное представление «согласованного» эхо-вопроса). Слоты expl_fr (объясняемый фрейм-экземпляр из предметной БЗ теста); expl_sl (объясняемые слоты объясняемого фрейма-экземпляра) и expl_fun (имя процедуры вывода текста объяснения) заполняются самой ПОЭС. Значение слота expl_txt представляет результат работы.

Собственная БЗ ПОЭС — статическая и содержит совокупность поддерживаемых моделей объяснений, определяемых как экземпляры следующих основных прототипов:

[ explain is_a prototype;

expl_slt{string}; expl_fncstring; expl_knw frame ];

 [ v_expl is_a prototype;

why_slt {string}; why (frame);

how_slt {string}; how (frame);

what_slt{string}; what(frame) ];

[ p_expl is_a prototype;

why {frame}; how {frame} ];

[ c_expl is_a prototype;

noneframe; contra frame ];

[ wh is_a prototype;

path{frame}; process string ];

[ path is_a prototype;

typeint;nm_framestring; nm_slot {string} ];

[ rule is_a prototype;

r_fact {string}; r_part {string} ];

В нашем случае это множество экземпляров представляется следующими фреймами:

 [ port is_a explain;

expl_slt= { «Ы»,«Ь2»,«ЬЗ»,«Ь4» };

expl_fnc= «portret»;

expl_knw= portret ];

[ prfl is_a explain;

expl_slt

={«A»,«B»,«C»,«E»,«F»,«6»,«H»,«I»,«L»,«M»,«N»,«0»,«Q1»,«Q2»,«Q3»,«Q4» };