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面向专家的自动知识获取方法及过程详解

时间:2013-07-18 10:37来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者

 如果领域专家与知识工程师一起完成知识获取是一件困难的工作,那么一个领域专家如何独自地完成知识获取呢?为实现这一目的,一些研究人员提出了让领域专家直接与机器进行交互,从而获取知识,在知识获取的过程中,知识工程师的角色被机器取代了。下面是两种典型的面向专家的自动知识获取系统。

自动会谈过程

由于认识到人类专家拥有或许是解决问题的最重要的知识资源,并且会谈或许是通往这些知识的最自然的方法,因此出现了许多用自动(至少一定程度上是自动)的方法来建立一个知识获取的会谈过程,例如:TEIRESIAS [21]MOLE[22]SALT[23] AQUINAS[24]等系统,以及BlytheRamachandran1999年提出的方法[25][26]。这些尝试的主要目标是开发或维护一个已经存在或存在部分错误的知识库,会谈系统是一个综合体,它有自己的知识库,在一定语境下可以为专家提出建议,例如增加知识以修正一个已经产生的不正确的解。

知识获取的ACQUIRE方法

ACQUIRE系统可以帮助领域专家应用结构化的方法获取和管理知识[27]。这种结构化的方法有两个基本的要求:首先,需要把获取任务分解成几个较小的可管理的子任务,其次,要让领域专家能够很自然地表示知识,这样他们就会将注意力集中在对专业知识的思考上而不是怎样在计算机中表示知识这件事上。这种结构化方法的以上两点是建立在著名的心理学研究结果之上的。

为了使领域专家能够直接地建立应用,ACQUIRE将建立基于知识的应用的任务组织成一系列不同的的步骤,这种循序渐进的方法使领域专家以一种非常轻松的方式逐步完成知识建设的任务,并且当细节性的知识被规范化的时候,维持全局的视角可以避免混淆。这种对知识获取任务的分解还可以帮助专家专注于知识的专业性,从而提高专家以专业解决问题的方式及时处理关键信息的效率。

自动化方案分析过程

帮助知识工程师分析方案的工具有很多,例如,在Keats知识获取系统[28]中,基于超文本的工具Acquist是用来帮助用户分析数据的。这种方法允许将从会谈或方案分析或是书本中得到的文本分成更小的片断。为这些片断附上概念标签,并且这些概念可以按用户定义的关系组织成层次结构。这个商业化的PC工具包提供了文本注释、编辑及对不同类型的知识块的以不同颜色进行高亮显示。

KRITON工具[29]试图使方案分析过程更进一步自动化。方案副本根据专家的停顿被自动地分成几部分,对每一部分进行语义分析以识别出文本中的断言。对操作符和变量的选取是否合适则由人进行检查,并且对任何变量都根据当前领域知识库的内容进行实例化。

面向专家的自动知识获取系统的局限性

表面上看,这个方法是很强大的,因为知识可以由专家在不需要其他中介人(如知识工程师)的帮助而可以直接输入到库中,因此减少了知识工程的工作量(但却提高了对专家的要求,这一点下面会提到),并且会谈系统可以利用知识库中已有的知识和合适的解决问题的方法知识,而且提供了集中于问题的语境。然而,这些系统的对话产生过程并不是特别复杂,通常的做法是由领域概念与一些示例模板进行匹配而产生对话的句子,并且对专家的反应作了大量的限制,因此它并不能真正的被认为是一个自然语言对话。典型情况下,这种方法要求知识库的基础结构和底层的问题解决策略是静态的,以使任何知识的替换都能被容纳。这种技术也对专家提出了更高的要求,McGrawHarbison-Briggs1989年对专家要在这种系统中成功进行知识获取所要具备的要求作了如下总结[30]

专家应该识别问题并且知道问题的求解路径;

专家应该对领域进行概念化;

专家应该能够分析自己的知识;

 专家必须以一种负责的态度使用这些工具;

专家应该能够确保他所建立的模型的性能。

另外还需加进去的一个事实是在开发和维护阶段专家必须参与,因为这可能会很花时间,这就要求专家需要有大量的时间投入。尽管如此,这仍然是一个建立智能系统的实用方法。必须认识到任何一个知识工程项目的实现都存在一定程度的知识不完备和不完善,因此如果系统要继续在很长一段时间内使用的话应该不断地使知识库进行更新。

有一个相似的方法可以帮助专家克服这些问题,那就是专家用RDRRipple Down Rules技术[31]提供的方法来描述知识。这个方法是建立在实现的基础上的,因此并不总是能够解释得出结论的过程,在一个特定的语言环境中(例如和一个学生谈话或是与一个知识工程师交谈)他们常常能够证明结论,更重要的是这些证明随语言环境的改变而改变。这个方法的基本情形是专家以IF…ELSE IF…ELSE IF….的嵌套结构表示新的规则,这种规则只有在规则的前件在语境中得到满足时才被触发。

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标签(Tag):知识 知识工程
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