<<
>>

Экспертные системы и система визуального эвристического анализа - сходства и отличия

Современные экспертные системы это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и распространяющие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифицированных пользователей [153].

Главное отличие экспертной системы от других программных средств это наличие базы данных, в которой знания хранятся в форме понятной специалистам предметной области и могут быть изменены и дополнены. С этой точки зрения система визуального эвристического анализа является основой для построения экспертной системы в некой предметной области, причем предметная область может быть любой. Система визуального

эвристического анализа предоставляет математический инструментарий для решения формализованных задач. Процесс отражения проблемы в форму числовой матрицы и процесс обработки полученных результатов структуризации лежит за рамками системы.

Если тематический набор текстов рассматривать как выборку из совокупного знания, то задача извлечения скрытого знания и накопления опыта по его применению близка к задачам, которые ставятся перед экспертными системами. Главное отличие заключается в том, что при построении экспертной системы опыт эксперта используется прямо, в системе смыслового анализа текстов опыт эксперта используется скрыто, являясь основой для выделения значимых слов и построения тематических словарей. Непосредственное знание и опыт эксперта необходимы только на этапе построения естественно-тематического классификатора.

Также как и статистическая теория вероятности, система не делает никаких предположений о природе полученных данных, об их взаимосвязи или неточности при измерении. Более того, система может работать с абстрактными данными, которые получены в результате численной формализации качественных данных. Применение системы в области смыслового анализа текстов стало возможным благодаря построению модели естественно-тематических словарей для сравнения текстов.

Слабоформализованные задачи - это задачи формирования понятий и концепций, связанных с изучением новых объектов [114]. Рассматривается граница между формализованными и неформализованными задачами. Исходные данные - это многомерные матрицы объекты-атрибуты. Подход к решению - структуризация данных. Действительно, после выделения структур объектов эксперт может выдвигать гипотезы о концепции, которая объединила объекты в структуры, а также формировать понятия для описания этих концепций. Это дает аксиоматический базис для будущих выводов. Методология решения:

применение неформальных процедур классификации и формальных алгоритмов, ориентированных данные, на их специфику, полноту и точность.

2.2.

<< | >>
Источник: СБОЙЧАКОВ КОНСТАНТИН ОЛЕГОВИЧ. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА СМЫСЛОВОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ ПРИ СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ ФОНДОВ БИБЛИОТЕКИ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва - 2003. 2003

Еще по теме Экспертные системы и система визуального эвристического анализа - сходства и отличия:

  1. Глава 2. Система визуального эвристического кластерного анализа
  2. Разница между системой смыслового анализа для ИРБИС32 и ИРБИС64
  3. Описание работы системы автоматизированного смыслового анализа текстов
  4. Цель анализа свойств системы
  5. Система смыслового анализа текстов в ИНТЕРНЕТ
  6. Методы классификации при анализе свойств сложных систем
  7. Применение обобщенной методики моделирования и анализа свойств системы
  8. Основные определения анализа свойств системы
  9. 4.4.1. Формальное описание обобщенной методики моделирования в задаче анализа свойств системы
  10. Применение обобщенной методики при анализе свойств системы
  11. Результаты обобщенной методики моделирования и анализа свойств систем
  12. 4.4. Обобщенная методика моделирования и анализа свойств системы
  13. Глава 4. Методика решения задачи моделирования и анализа свойств системы
  14. Моделирование в задачах анализа свойств систем : учебное пособие / Т. В. Афанасьева, Н. Г. Ярушкина. - Ульяновск : УлГТУ,2019. - 114 с., 2019
  15. Последовательность операций при создании и ведении базы данных ИРБИС при использовании системы смыслового анализа текстов
  16. Глава 4. Перспективы развития ИРБИС в плане применения системы смыслового анализа текстов для создания полнотекстовых баз данных в современной библиотеке
  17. 69) Система органов власти и управления и избирательная система по Конституции 1918г.
  18. Понятие сложных систем и систем с управлением