Процедура извлечения знаний

Центральным понятием на стадиях получения и структурирования знаний является «поле знаний» P_z (п. 2.1) – условное нормальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области, выявленных из системы эксперта в виде текста, графа, диаграммы или таблицы. Поле знаний представляет собой модель знаний о предметной области в том виде, в каком ее сумел выразить аналитик на некотором языке L, который должен обладать свойствами [2.8]:

- максимальная точность – идеал точности, это язык математики, минимальная точность – естественный язык;

- однозначность терминов;

- L либо символьный, либо графический язык.

Учение от символах получило название «семиотика». В последнее время сложилась новая ветвь – «прикладная семиотика». Семиотика включает: синтаксис – совокупность правил построения языка или отношения между знаками; семантику – связь между элементами языка и их значениями или отношения между знаками и реальностью;
прагматику – отношения между знаками и их пользователями, отражает практические разработки и использования P_z.

При формировании P_z ключевым является сам процесс получения знаний, когда происходит перенос компетентности экспертов на когнитологов. Извлечение знаний – это процедура взаимодействия эксперта с когнитологом, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области. При построении промышленной ЭС процесс извлечения знаний является самым «узким» местом, поскольку приходится преодолевать трудности [2]: организационные неувязки; неудачный метод извлечения, не совпадающий со структурой знаний в данной области; неадекватная модель для представления знаний; неумение наладить контакт с экспертом; терминологический разнобой; отсутствие целостной системы знаний в результате извлечения только «фрагментов» знаний и т.д.

Процесс извлечения знаний – это длительная и трудоемкая процедура, когда когнитологу необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения.

Приобретение знанийпредставляет собой процесс наполнения БЗ экспертом с использованием специализированных программных средств при прямом контакте с ЭС.

Формирование знаний является процессом анализа данных и выявления скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств [9]. Традиционно к задачам формирования знаний или машинного обучения относятся задачи прогнозирования, идентификации и распознавания образов. Извлечение, приобретение и формирование знаний определяют три основные стратегии получения знаний (рис. 5.1) [2].

Рис. 5.1. Стратегии получения знаний