Методы и средства построения онтологически управляемых систем приобретения знаний
Автор: Чуприна С.И., Минин А.С.
Журнал: Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика @vestnik-psu-mmi
Рубрика: Искусственный интеллект и машинное обучение
Статья в выпуске: 4 (55), 2021 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются методы и средства автоматизации процесса приобретения знаний, а также представлена концепция нового подхода к применению методов инженерии знаний для построения онтологически управляемых систем приобретения знаний. Предлагаемый подход автоматизирует процесс создания баз знаний на принципах адаптивности к специфике проблемной области экспертизы, особенностям решаемой задачи и внешним информационным ресурсам. Приводится онтологически управляемая архитектура инструментальной среды, автоматизирующей создание продукционных экспертных систем. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является активный характер системы извлечения знаний, позволяющей в ходе общения с экспертом инициировать адекватный особенностям решаемой задачи естественно-языковый диалог, сценарий которого управляется онтологиями. Это призвано значительно сократить трудозатраты эксперта и инженера по знаниям на создание и отладку баз знаний экспертных систем. Акцентируется внимание на средствах, позволяющих инженеру по знаниям проверять качество разработанной базы знаний. Данная статья является расширенной версией работы, представленной на конференции ʺМатематика и междисциплинарные исследования 2021ʺ [1].
База знаний, онтология, автоматизация приобретения знаний, онтологически управляемая архитектура, генерация продукционных правил экспертных систем
Короткий адрес: https://sciup.org/147246598
IDR: 147246598 | DOI: 10.17072/1993-0550-2021-4-25-34
Список литературы Методы и средства построения онтологически управляемых систем приобретения знаний
- Минин А.С., Чуприна С.И. Концепция применения методов инженерии знаний для построения онтологически управляемых систем приобретения знаний: материалы Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых с междунар. участием ʺМатематика и междисциплинарные исследованияʺ. 2021. С. 158-162. EDN: NZABIR
- Krzywicki A., Wobcke W., Bain M., Martinez J. C., Compton P. Data mining for building knowledge bases: techniques, architectures and applications // The Knowledge Engineering Review. 2016. Vol. 31, № 2. P. 97-123.
- Большакова Е. И. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных: учеб. пособие / Е.И. Большакова, К. В. Воронцов, Н. Э. Ефремова, Э. С. Клышинский, Н. В. Лукашевич, А.С. Сапин. М.: Изд-во НИУ ВШЭ. 2017. 269 с. EDN: VSCJGB
- Cimiano P., Maedche A., Staab S., Volker J. Ontology learning In: Handbook on ontologies. Berlin, Heidelberg: Springer. P. 245-267. DOI: 10.1007/978-3-540-92673-3_11
- Загорулько Ю. А., Загорулько Г. Б. Онтологии и их практическое применение в системах, основанных на знаниях // Задания-Онтологии-Теории: сб. тр. конф. Новосибирск, 2011. С. 132-141. EDN: RUTUKD
