ФОРМИРОВАНИЕ ДВУЯЗЫЧНОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ АНДРОИДНОГО РОБОТА (на материале предметной области «Автомобили»)
|
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 3
Введение 3
Терминология и терминосистема. Когнитивный подход к их
изучению 5
Фреймовый подход к описанию объекта 8
Граф как способ представления содержания текста 10
Сопоставительный анализ методов представления знаний в
формате «фрейм» и «граф» 12
Андроидный робот как интеллектуальная система 13
Предметная область. Проблема ее формализованного
представления 14
Методика введения денотатных графов в базу знаний
интеллектуальных систем 16
Моделирование диалога человек-робот на основе
денотатного представления предметной области 17
Заключение 21
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ
Введение 3
Терминология и терминосистема. Когнитивный подход к их
изучению 5
Фреймовый подход к описанию объекта 8
Граф как способ представления содержания текста 10
Сопоставительный анализ методов представления знаний в
формате «фрейм» и «граф» 12
Андроидный робот как интеллектуальная система 13
Предметная область. Проблема ее формализованного
представления 14
Методика введения денотатных графов в базу знаний
интеллектуальных систем 16
Моделирование диалога человек-робот на основе
денотатного представления предметной области 17
Заключение 21
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ
Настоящая работа посвящена изучению способов представления предметной области в интеллектуальных системах. Особое внимание в данной работе уделяется сетевой модели представления знаний, а именно денотатному графу.
Особый интерес сегодня привлекают исследования в области развития интеллектуальных систем и способов представления знаний в них. Система машинного перевода можно назвать одной из подобных систем. Всем известно, насколько несовершенен машинный перевод. Главная проблема неточности такого перевода заключается в том, что машина (компьютер) не умеет мыслить, размышлять, как это делаем мы, люди. Поэтому в настоящее время задача ученых заключается в том, чтобы научить компьютер мыслить, как человек. Область робототехники, безусловно, одна из ведущих областей, работающих над решением данной задачи. Однако для того, чтобы правильно, четко представить знания о какой-либо предметной области, необходима и помощь лингвистов. Именно поэтому данная работа проводится совместно с кафедрой Информационных технологий и автоматизированных систем (ИТАС) и Центром робототехники ПНИПУ.
Причины выбора предметной области «автомобили» объясняется тем, что сама область автомобилестроения является постоянно развивающейся и, таким образом, привлекает внимание ученых. Однако в данной работе мы ограничились работой двигателя внутреннего сгорания (далее ДВС), так как невозможно в рамках одного исследования охватить весь спектр технических возможностей автомобиля.
Построение различных лингвистических и когнитивных моделей сегодня также привлекает внимание ученых. В нашей работе будут описаны такие модели, как фрейм и граф. Фреймы будут рассматриваться как способ систематизации терминологии какой-либо предметной области. Графы, в свою очередь, как результат денотативного анализа, исследуются как способ описания не только понятий той или иной области, но и связей (отношений) между этими понятиями. Все
вышесказанное определяет актуальность проблемы, рассматриваемой в данном исследовании.
Объектом исследования является представление предметной области «работа ДВС». В качестве предмета выступает введение предметной области «работа ДВС» в интеллектуальную систему.
Цель работы заключается в построении денотатных графов, описывающих предметную область «работа ДВС» и их введение в интеллектуальную систему и моделировании диалога в системе «человек- робот».
В соответствии с целью работы ставятся следующие задачи:
• изучить фреймовый подход для систематизации понятий и
графовый метод для представления знаний и провести их сопоставительный анализ;
• изучить понятие андроидного робота с точки зрения интеллектуальной системы;
• изучить понятие предметной области, способы и проблемы ее формализации и представить предметную область «работа ДВС» с помощью денотатного графа;
• ввести денотатный граф в интеллектуальную систему и смоделировать диалог «человек-робот»;
Для достижения цели и решения поставленных задач использовались следующие методы исследования:
1. Контекстуальный анализ английских и русских текстов, описывающих предметную область «работа ДВС»;
2. Прием систематики специальной лексики, в особенности ключевых понятий, необходимых для представления указанной выше предметной области, т. е. для построения денотатного графа;
3. Сравнительный анализ способов описания предметной области, а именно методов фрейма и денотатного графа.
Новизна работы заключается в практическом использовании метода построения денотатных графов с целью их дальнейшего введения в интеллектуальную систему и лингвистического моделирования возможного диалога в системе «человек-робот» на тему «работа ДВС».
Практическая значимость состоит в создании денотатных графов, представляющих знания о работе ДВС, которые в дальнейшем могут быть введены в систему для программирования робота, способного вести диалог с человеком на тему «работа ДВС».
Материалом исследования послужили тексты на тему «Работа ДВС» как на русском, так и на английском языках.
Методологическую базу составляют работы, посвященные глубинному изучению таких методов представления знаний, как денотатные графы (А. И. Новиков, Н.И. Жинкин, Н. А. Герте) и фреймы (И. Гофман, М. Минский), также труды в области терминологии (С. В. Гринев-Гриневич, М.К. Борисова, В. М. Лейчик, Д. С. Лотте, Е. А. Рябова), некоторые работы, исследующие представление предметной области (С. И. Макаренко, Ю. Долгов) и их представление в интеллектуальных системах (Г. В. Рыбина).
Особый интерес сегодня привлекают исследования в области развития интеллектуальных систем и способов представления знаний в них. Система машинного перевода можно назвать одной из подобных систем. Всем известно, насколько несовершенен машинный перевод. Главная проблема неточности такого перевода заключается в том, что машина (компьютер) не умеет мыслить, размышлять, как это делаем мы, люди. Поэтому в настоящее время задача ученых заключается в том, чтобы научить компьютер мыслить, как человек. Область робототехники, безусловно, одна из ведущих областей, работающих над решением данной задачи. Однако для того, чтобы правильно, четко представить знания о какой-либо предметной области, необходима и помощь лингвистов. Именно поэтому данная работа проводится совместно с кафедрой Информационных технологий и автоматизированных систем (ИТАС) и Центром робототехники ПНИПУ.
Причины выбора предметной области «автомобили» объясняется тем, что сама область автомобилестроения является постоянно развивающейся и, таким образом, привлекает внимание ученых. Однако в данной работе мы ограничились работой двигателя внутреннего сгорания (далее ДВС), так как невозможно в рамках одного исследования охватить весь спектр технических возможностей автомобиля.
Построение различных лингвистических и когнитивных моделей сегодня также привлекает внимание ученых. В нашей работе будут описаны такие модели, как фрейм и граф. Фреймы будут рассматриваться как способ систематизации терминологии какой-либо предметной области. Графы, в свою очередь, как результат денотативного анализа, исследуются как способ описания не только понятий той или иной области, но и связей (отношений) между этими понятиями. Все
вышесказанное определяет актуальность проблемы, рассматриваемой в данном исследовании.
Объектом исследования является представление предметной области «работа ДВС». В качестве предмета выступает введение предметной области «работа ДВС» в интеллектуальную систему.
Цель работы заключается в построении денотатных графов, описывающих предметную область «работа ДВС» и их введение в интеллектуальную систему и моделировании диалога в системе «человек- робот».
В соответствии с целью работы ставятся следующие задачи:
• изучить фреймовый подход для систематизации понятий и
графовый метод для представления знаний и провести их сопоставительный анализ;
• изучить понятие андроидного робота с точки зрения интеллектуальной системы;
• изучить понятие предметной области, способы и проблемы ее формализации и представить предметную область «работа ДВС» с помощью денотатного графа;
• ввести денотатный граф в интеллектуальную систему и смоделировать диалог «человек-робот»;
Для достижения цели и решения поставленных задач использовались следующие методы исследования:
1. Контекстуальный анализ английских и русских текстов, описывающих предметную область «работа ДВС»;
2. Прием систематики специальной лексики, в особенности ключевых понятий, необходимых для представления указанной выше предметной области, т. е. для построения денотатного графа;
3. Сравнительный анализ способов описания предметной области, а именно методов фрейма и денотатного графа.
Новизна работы заключается в практическом использовании метода построения денотатных графов с целью их дальнейшего введения в интеллектуальную систему и лингвистического моделирования возможного диалога в системе «человек-робот» на тему «работа ДВС».
Практическая значимость состоит в создании денотатных графов, представляющих знания о работе ДВС, которые в дальнейшем могут быть введены в систему для программирования робота, способного вести диалог с человеком на тему «работа ДВС».
Материалом исследования послужили тексты на тему «Работа ДВС» как на русском, так и на английском языках.
Методологическую базу составляют работы, посвященные глубинному изучению таких методов представления знаний, как денотатные графы (А. И. Новиков, Н.И. Жинкин, Н. А. Герте) и фреймы (И. Гофман, М. Минский), также труды в области терминологии (С. В. Гринев-Гриневич, М.К. Борисова, В. М. Лейчик, Д. С. Лотте, Е. А. Рябова), некоторые работы, исследующие представление предметной области (С. И. Макаренко, Ю. Долгов) и их представление в интеллектуальных системах (Г. В. Рыбина).
Данная работа была посвящена изучению способов представления предметной области в интеллектуальных системах. Особое внимание было уделено сетевой модели представления знаний, а именно денотатному графу.
Ключевыми теоретическими понятиями, на которые мы опирались в нашем исследовании, были понятия, термин и терминология, интеллектуальные системы, предметная область и денотатный граф. Кроме того, для сравнения было также изучено понятие фрейма как еще одного способа представления знаний. Изучив понятия фрейм и денотатный граф, были выявлены особенности их построения и их преимущества и недостатки при описании той или иной предметной области. Кроме того, было обнаружено, что фреймы лучше подходят для систематизации и представления терминологии какой-либо области, тогда как денотатные графы, являясь результатам денотативного анализа, более четко способны описать предметную область и связи (отношения) между понятиями данной области. Как уже было сказано, еще одно понятие, которое изучалось в настоящей работе, это предметная область. При изучении этого понятия, были рассмотрены способы ее описания и проблемы ее формализации.
Целью работы было построение денотатных графов, описывающих предметную область «работа ДВС» и их введение в интеллектуальную систему. Для реализации данной цели были найдены тексты по тематике, заявленной в работе, и выделены ключевые понятия, необходимые для построения графов. Как результат, нами было построено два графа: на русском и английском языках соответственно, которые представляли работу ДВС. Еще одна цель работы заключалась в том, чтобы смоделировать диалог в системе «человек-робот». Для этого были подобраны вопросы по выбранной нами тематике и спрогнозированы возможные ответы.
Согласно выполненной работе, можно отметить, что, во-первых, чтобы представить любую предметную область в интеллектуальной системе необходимо изучить большое количество текстов по соответствующей тематике и провести их денотативный анализ, выделяя основные понятия и определяя связи между ними, поскольку от того, насколько правильно была представлена предметная область на графе, зависит то, как интеллектуальная система будет вести себя при поиске необходимой информации о введенной в нее предметной области. Моделирование диалога «человек-робот», в свою очередь, показал, как по графу система может управлять информацией о предметной области и корректно отвечать на заданные пользователем вопросы.
Ключевыми теоретическими понятиями, на которые мы опирались в нашем исследовании, были понятия, термин и терминология, интеллектуальные системы, предметная область и денотатный граф. Кроме того, для сравнения было также изучено понятие фрейма как еще одного способа представления знаний. Изучив понятия фрейм и денотатный граф, были выявлены особенности их построения и их преимущества и недостатки при описании той или иной предметной области. Кроме того, было обнаружено, что фреймы лучше подходят для систематизации и представления терминологии какой-либо области, тогда как денотатные графы, являясь результатам денотативного анализа, более четко способны описать предметную область и связи (отношения) между понятиями данной области. Как уже было сказано, еще одно понятие, которое изучалось в настоящей работе, это предметная область. При изучении этого понятия, были рассмотрены способы ее описания и проблемы ее формализации.
Целью работы было построение денотатных графов, описывающих предметную область «работа ДВС» и их введение в интеллектуальную систему. Для реализации данной цели были найдены тексты по тематике, заявленной в работе, и выделены ключевые понятия, необходимые для построения графов. Как результат, нами было построено два графа: на русском и английском языках соответственно, которые представляли работу ДВС. Еще одна цель работы заключалась в том, чтобы смоделировать диалог в системе «человек-робот». Для этого были подобраны вопросы по выбранной нами тематике и спрогнозированы возможные ответы.
Согласно выполненной работе, можно отметить, что, во-первых, чтобы представить любую предметную область в интеллектуальной системе необходимо изучить большое количество текстов по соответствующей тематике и провести их денотативный анализ, выделяя основные понятия и определяя связи между ними, поскольку от того, насколько правильно была представлена предметная область на графе, зависит то, как интеллектуальная система будет вести себя при поиске необходимой информации о введенной в нее предметной области. Моделирование диалога «человек-робот», в свою очередь, показал, как по графу система может управлять информацией о предметной области и корректно отвечать на заданные пользователем вопросы.