Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Методы извлечения и адаптации прецедентов


В системах формирования суждений на основе прецедентов используются разные схемы извлечения прецедентов и их адаптации к новым проблемам.

В таких программах, как CHEF, сопоставляются описания имеющихся прецедентов и полученная спецификация цели, причем в качестве основного средства сопоставления выступает семантическая сеть (см. главу 6). В примере, рассмотренном в предыдущем разделе, модулям извлечения и модификации известно, что и брокколи, и зеленый горошек — это свежие овощи. Модуль извлечения использует эту информацию для вычисления оценки степени близости прецедента и целевой спецификации, а модуль модификации использует эту же информацию для подстановки в рецепт одного ингредиента вместо другого. Это фоновое знание играет весьма существенную роль в решении обеих задач.

Сложность поиска решения и выявления различий между прецедентами в значительной степени зависит от используемых термов индексации. По сути, прецеденты в базе прецедентов конкурируют, пытаясь "привлечь" к себе внимание модуля извлечения, точно так же, как порождающие правила конкурируют за доступ к интерпретатору. В обоих случаях необходимо использовать какую-то стратегию разрешения конфликтов. С этой точки зрения прецеденты должны обладать какими-то свойствами, которые, с одной стороны, связывают прецедент с определенными классами проблем, а с другой — позволяют отличить определенный прецедент от его "конкурентов". Например, в программе CHEF прецеденты индексируются по таким атрибутам, как основной ингредиент блюда, гарнир, способ приготовления и т.п., которые специфицируются в заказе.

Механизм сопоставления должен быть достаточно эффективным, поскольку исчерпывающий поиск можно применять только при работе с базами прецедентов сравнительно небольшого объема. Одним из популярных методов эффективного индексирования является использование разделяемой сети свойств (shared feature network). При этом прецеденты, у которых какие-либо свойства совпадают, включаются в один кластер, в результате чего формируется таксономия типов прецедентов.
При качественном сопоставлении свойств достаточно будет использовать двоичные оценки или вычислять расстояние в абстрактной иерархии. Так, в абстрактной иерархии ингредиентов кулинарных рецептов "брокколи" ближе к "горошку", чем к "цыплятам", и вычисленное значение должно отражать этот неоспоримый факт. Количественное сопоставление будет включать и шкалирование.

Для адаптации найденного прецедента к текущим целевым данным программы также используют разные методы. В большинстве случаев можно обойтись заменой некоторых компонентов в имеющемся решении или изменением порядка операций в плане. Но существуют и другие подходы, которые перечислены ниже.

  • Повторная конкретизация переменных в существующем прецеденте и присвоение им новых значений. Например, сопоставление переменной овощи со значением брокколи вместо прежнего значения горошек.

  • Уточнение параметров. Некоторые прецеденты могут содержать числовые значения, например время выполнения какого-либо этапа плана. Это значение должно быть уточнено в соответствии с новым значением другого свойства. Например, если в рецепте требуется заменить один ингредиент другим, то, вероятно, придется соответственно изменить и время его обработки.

  • Поиск в памяти. Иногда требуется найти способ преодоления затруднения, возникшего как побочный эффект замены одних компонентов решения другими. Примером может послужить уже упоминавшийся выше эффект нежелательного изменения свойств брокколи при обжаривании вместе с кусочками баранины. Такой способ можно отыскать в той же базе прецедентов или в специальной базе знаний.

    Большинство из перечисленных методов жестко связано со способом представления иерархии абстракций, который используется в конкретной программе. Это может быть система фреймов или семантическая сеть, и в каждом из этих вариантов подстановка одних концептов вместо других должна быть организована по-своему.

    В следующем разделе мы рассмотрим систему, в которой используется довольно специфический способ представления знаний для моделирования предметной области.Для организации базы прецедентов в этой системе используется не разделяемая сеть свойств, а факторы более высокого уровня абстракции, связанные со спецификой предметной области. Такое представление требует применения более сложного механизма индексирования прецедентов и их поиска, чем тот, который использовался в модуле извлечения программы CHEF.


    Содержание раздела