Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 4.
-
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А.В. Боженюк , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-30Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А. В. Боженюк , Н. А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-31Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ЗНАНИЯ ДЛЯ АРГУМЕНТАЦИИ ПРИ СОПОСТАВЛЕНИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СИТУАЦИЙ
С. Л. Беляков , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И. Н. Розенберг2022-05-26Аннотация ▼Традиционно применяемым способом оценки качества решения, которое предлагает-
ся интеллектуальной системой, является объяснение хода логического вывода. Знания о
рассуждениях применяются для аргументации выбора варианта решения. Последователь-
ность примененных правил, использованные факты и подтвержденные гипотезы счита-
ются аргументами, которые должны убедить пользователя в справедливости сформиро-
ванного заключения. Недостатком подобного способа объяснения является то, что он
отражает формально верный, но лишенный смыслового наполнения ход рассуждений.
Аргументация полученного решения основывается на протоколе трассировки, по сути
ничем не отличающегося от отладочной информации при трассировки программ. Аргу-
ментация в таком случае далека от смысла ситуации. Под смыслом понимается заданный
набор преобразований ситуации, сохраняющих неизменность ее восприятия человеком-
аналитиком. Знания о смысловом содержании ситуаций должны представляться специ-
альной моделью. В данной работе рассматривается представление, содержащее преце-
дент и его допустимые преобразования. В такой форме описываются пространственные
ситуации в геоинформационных системах. Для аргументации предлагается использовать
специальные отношения между образами ситуаций. Вводится понятие области примени-
мости образа. Взаимное расположение пространственно-временной и семантической обо-
лочки образов и областей их применимости рассматривается как носитель отношения.
Сведения об отношениях извлекаются из структуры картографической базы данных. Рас-
сматриваются отношения наследования, агрегирования, композиции, генерализации и ас-
социации классов объектов. Знания для аргументации представляются правилами опреде-
ления показателя достоверности экспертного вывода для отдельных отношений и их со-
четаний. Предлагается способ автоматической генерации правил. Приводятся соотноше-
ния для сравнения уровней достоверности правил. -
МОДИФИЦИРОВАННЫЙ МЕТОД УСТРАНЕНИЯ НЕОДНОЗНАЧНОСТИ СМЫСЛА СЛОВ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕТОДАХ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
Ю.А. Кравченко , Мансур Али Махмуд, Мохаммад Жуман Хуссайн2021-08-11Аннотация ▼В задачах интеллектуального анализа текста текстовое представление должно
быть не только эффективным, но и интерпретируемым, поскольку это позволяет понять
операционную логику, лежащую в основе моделей интеллектуального анализа данных. В
этой статье предлагается модифицированный метод устранения неоднозначности слов
(WSD), который, по сути, имитирует хорошо известный вариант подхода Леска WSD. Для
выбранного слова и его контекста алгоритм Леска проводит свои вычисления на основе
проверки совпадений контекста слова и каждого определения его смыслов (глосс), для того
чтобы выбрать правильное значение. Основным преимуществом данного метода является
применение концепции сходства между определением и контекстом вместо «перекры-
тия», для каждого смысла целевого слова в дополнение к расширению определения приме-
рами предоставленными WordNet. Предлагаемый метод также характеризуется исполь-
зованием функций измерения схожести текстов, определенных в распределенном семан-
тическом пространстве. Предлагаемый метод протестирован на пяти различных наборах
эталонных данных для задачи устранения неоднозначности смысла слов и сравнивался с
несколькими базовыми методами, включая Lesk, расширенный Lesk, WordNet 1st sense,
Babelfy и UKB. Результаты показывают, что предлагаемый метод превосходит большин-
ство известных аналогов, за исключением методов Babelfy и WN 1st sense.
1 - 4 из 4 результатов
