Муканова асель сериковна



бет27/42
Дата05.09.2022
өлшемі5.36 Mb.
#38480
түріДиссертация
1   ...   23   24   25   26   27   28   29   30   ...   42
Айтылымдарды генерациялау компонентін жүзеге асырудың нұсқалары
Айтылымдарды генерациялау үдерісі айтылымдардың мәнін генерациялау (концептуалды синтез) мен айтылымдарды ТТ синтездеуден (лингвистикалық синтез) тұрады. Бірінші деңгейдің нәтижесі генерацияланатын айтылымның мәнін ішкі бейнелеу. Бірінші деңгейде келесі мәселелер шешіледі:

  • пайдаланушыға хабарланатын ақпаратты анықтау;

  • айтылым мазмұнына енетін ақпараттың тұтастық деңгейі анықталады;

  • айтылымдағы мазмұнды сипаттайтын аспектілер жиынынан пайдаланушыға түсінікті және қызықты болатын аспектілерді белгілеу;

  • хабарланатын ақпаратты сөйлемдерге сәйкес бөлу және осы бөліктер тізбегін анықтау;

  • лексемаларды анықтау және айтылымдардың семантикалық бейнеленуін құру.

Екінші деңгейде негізінен келесі мәселелер шешіледі: жекелеген сөйлемдердің синтаксистік құрылымдарын құру; жекелеген сөйлемдердің синтаксистік құрылымдарының төбелеріне морфологиялық ақпаратты қосып жазу, яғни сөзформалардың морфологиялық синтезін жасау.
Айтылымдарды генерациялаудың ең қарапайым әдісі ол табиғи тілдегі мәтіннен және айнымалылардан тұратын алдын ала дайындалып қойылған шаблондарды қолдану болып табылады. Мұнда айнымалылар орнына нақты мәліметтер (мазмұн сипаттамасы) қойылады.
Бөлім бойынша қорытынды
Білімдерді бейнелеу мен өңдеу мәселесі жасанды интеллектінің негізгі мәселелерінің бірі екендігін жоғарыда атап өттік. Сондықтан да білімдерді өңдеудің моделдері мен әдістерін талдау, таңдау және жаңа түрлерін құру өзекті болып табылады.
Білімдерді бейнелеу моделдерінің баламалылығы мәселесін (проблемы адекватности) зерттеу дегеніміз білімдерді бейнелеу моделдеріне қойылатын көптеген талаптарға жауап беретін қасиеттерді зерттеу болып табылады. Бұл мәселені осы тұрғыдан зерттеген көптеген авторлар мысалы, [99, 100-103] қазіргі кезде белгілі білімдерді бейнелеу моделдерінің кейбір кемшіліктеріне назар аударады.
Көптеген зерттеушілердің ойына сүйенетін болсақ, білімдерді бейнелеудің жаңа моделдері білімдердің табиғи қасиеттеріне негізделген болуы керек. Оның ішінде, білімдерді бейнелеу моделдері білімнің мағынасын бейнелеуге, білімнің иерархиялық құрылымын бейнелеуге [104-105] білімдерді табиғи тіл терминдерінде бейнелеуге [106], сонымен қатар, жоғарыда қарастырылып кеткендей онда білімді бейнелеудің логикалық, процедуралық және декларативті [107] құралдарының болуына және бейнеленіп отырған білімдердегі қарама қайшылықты анықтауға негізделген және т.б. болуы керек.
Осы аталған талаптардың ішінен негізгі талап ретінде білімдерді бейнелеу моделдері білімнің мағынасын бейнелеуі керек. [108] еңбектерде көрсетілгендей, қазіргі кезде белгілі білімдерді бейнелеу моделдерінің ішінен бұл талапқа сәйкес келетіні білімдерді бейнелеудің желілік моделдері, (оның ішінде, Куиллиан семантикалық желі моделі мен онтология). Білімдерді бейнелеудің желілік моделдерінде қойылған талапқа жету желі құрылымына желі доғалары арқылы моделденетін мағыналық ассоциацияларды (зерттеліп отырған пәндік облыс объектілерін белгілейтін аттар арасындағы қарым) қосу болып табылады.
Білімдерді бейнелеудің моделдеріне қойылатын талаптар жиынына сүйенсек, білімдер бейнелеу моделдері келесі шарттарды қанағаттандыру керек:

  • білімдерді зерттелетін пәндік облыстың терминдері арқылы табиғи тілде бейнелейді;

  • декларативті және процедуралық білімдерді де бейнелей алу керек;

  • зерттеліп отырған пәндік облыстың логикалық байланыстары мен семантикалық қатынастарын бейнелей алуы керек;

  • бейнеленетін білімдердің толық бейнесін көрсете алуы керек.

1 кестеде көрсетілген талдау бойынша (кестедегі + -талапты толықтай, +--ішінара қанағаттандырады, --талапты қанағаттандырмайды дегенді білдереді) білімдерді бейнелеудің моделдері ішінен қойылатын талаптарға және қасиеттерге ие деп семантикалық желі мен онтологияны айтуға болады.

1 кесте – Білімдерді бейнелеудің негізгі моделдері қасиеттерін салыстыру





МБМ қойылатын талаптар

Білімдерді бейнелеу моделдері

продукционды модел

фреймдік модел

логикалық модел

семантикалық желі

онтология

Білімдерді табиғи тіл терминдерінде бейнелеу

+

+

+-

+

+

Декларативті білімдерді бейнелеу

+

+

+

+

+

Процедуралық білімдерді бейнелеу

+

+

+

-

+

ПО логикалық байланыстарын бейнелеу

+

-

+

-

+

ПО семантикалық қатынастарын бейнелеу

+-

+

+

+

+

Білімдерді сипаттаудың көрнекілігі

-

-

-

+

+

Білімдер құрылымын бейнелеудің толықтылығы

-

-

-

+

+

Қазіргі кезде семантикалық желінің логикалық және есептеу аспектілері бойынша дамыған түрі болып табылатын көптеген білімді бейнелеу моделдері бар. Ондай моделдерді екіге бөліп қарастыруға болады. Бірінші, олар семантикалық моделдің логикалық және есептеу аспектісі жағынан дамыған моделдер түрі. Мұндай моделдер ретінде келесілерді атап көрсетуге болады: блоктық семантикалық желілер (G.G.Hendrix – HSN), ассоциативті желілер (Г.С. Цейтин – АС), процедуралық семантикалық желілер (H. Levesque, J. Mylopoulos – PSN), өсетін пирамидалық желілер (В.П. Гладун – ӨПЖ), концептуальды графтар (J.F. Sowa – CG), пропозиционалды семантикалық желілер (S.C. Shapiro – SSN) [109], есептеу моделдері (Э.Х. Тыугу – ВМ), көпдеңгейлі кеңейтілген семантикалық желілер (H. Helbig – MN), кеңейтілген семантикалық желілер (И.П. Кузнецов – РСС) [110-111], бірыңғай емес семантикалық желілер (Г.С. Осипов– НСС) [112], пәндік облысты жалпы бейнелеу моделі (А.И. Башмаков – ОМ). Екінші түріне бірінші түрге жататын моделдердің жетілдірілген түрлері жатады. Олардың мысалы ретінде келесі моделдерді көрсетуге болады: Q-желілер [113]; бұлдыр объектілі-бағытталған семантикалық желілер [114] (кеңейтілген семантикалық желілер негізінде құрылған); динамикалық семантикалық желілер [115] (бірыңғай емес семантикалық желілер негізінде құрылған); динамикалық концептуальды графтар [116], орындалатын концептуалды графтар [117], анимацияланған концептуальные графтар [118] (концептуалды графтар негізінде жасалған моделдер) және т.б.


Онтологияны білімдерді бейнелеу моделі ретінде қолдану келесі артықшылықтарды бере алады:

  • жүйелілік – пәндік облыстың біртұтас бейнесін бейнелей алады;

  • біркелкілік – біртұтас бейнеде берілген материал жақсы қабылданады және шығарылады;

  • ғылымилығы – онтологияны құру жетіспей тұрған логикалық байланыстарды барлық толық жағынан ашуға мүмкіндік береді;

  • жоғарыда айтылғандар табиғи –тілдік мәтінді автоматты өңдеуге болатындай түрге алып келуге мүмкіндік береді.

Ал енді білімдерді өңдеудің әдістерінің баламалылығын зерттеуге келетін болсақ, назар аударатын жайт ол, білімдерді өңдеудің әдістері келесідей болып бөлінеді:
1) білімдерге негізделген жүйелер құралдары арқылы шешілетін мәселелік мәселелердің шешімін шығару үдерісінде пайда болатын қарама қайшылықтарды шешу әдістері;
2) білімдерге негізделген жүйелердегі білімдер базасында бейнеленген білімдерді шығару әдістері.





  1. Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   23   24   25   26   27   28   29   30   ...   42




©emirsaba.org 2022
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет