Главная > Интеллектуальные системы > Базы знаний интеллектуальных систем
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

7.3.4. Помощь и объяснения в ЭС «Cattell»

Помощь в ЭС «Cattell» обеспечивается стандартным гипертекстовым Help. В нашем случае топиками и подтопиками такого гипертекста являются общее описание системы и подсказки для работы внутри блоков системы. Последние, в свою очередь, делятся на описания действий пользователя в рамках ввода и/или редактирования анкет испытуемых и их числовых (семантических) профилей и получения вербальных портретов. Во всех случаях акцент в текстах помощи делается на описании доступных пользователю способов получения нужных ему результатов.

Объяснения в ЭС «Cattell» строятся на основе модели [Clancey, 1983; Khoro-shevsky, 1985]. При этом система поддерживает два типа запросов: общие и специальные. Последние, в свою очередь, делятся на запросы типа «Почему», «Как» и «Что». Модель объяснений опирается не на трассу вывода решения, а на ключевые темы, связанные с функционированием системы. Таких тем — три: вербальный портрет испытуемого, его профиль и заполненная анкета. Типичные примеры запросов на объяснения — следующие:

Случай общих запросов

При построении данного портрета были неинтерпретируемые факторы

Сколько противоречий было при построении данного портрета?

Какие факторы при построении данного портрета не интерпретировались?

Как разрешались противоречия при построении данного портрета? и т. п.

Случай специальных запросов

Почему в портрете испытуемого присутствует фраза

Как в профиле испытуемого получено значение фактора «...» и т. д.

Для устранения непониманий все запросы на объяснения после анализа перефразируются и выдаются эксперту в виде эхо-вопросов. И только в случае, если его «устраивает» интерпретация запроса, данная системой, происходит формирование текста объяснения. Так, например, эхо-запрос для последнего из общих вопросов — Вас интересуют правша поглощения противоречивых факторов в данном портрете?, а для последнего из специальных вопросов — Вы хотели бы узнать, каким образом сформировано значение фактора

Примеры объясняющих текстов для тех же запросов, к которым приведены эхо-вопросы системы — следующие:

(см. скан)

Общая формула, которая является ключом теста, выглядит следующим образом:

(см. скан)

Для фактора она трансформируется в формулу:

(см. скан)

С учетом ответов испытуемого эта формула приводится к выражению вида;

(см. скан)

Таким образом сформировано значение фактора

Как следует из приведенных примеров, объяснения в ЭС «Cattell» достаточно подробные и позволяют получить психологу-эксперту практически всю интересующую его информацию. Понятно, что поддержка объяснений такого уровня существенно сложнее, чем выдача аннотаций к трассе вывода решения и требует своей базы знаний (согласованной с предметной БЗ) и своей программы вывода. Основные моменты построения этих компонентов и рассматриваются ниже.

В целом подсистема объяснения системы «Cattell» строится по «полной» схеме: прием запроса от пользователя; анализ запроса; генерация эхо-вопроса; прием подтверждения на системную интерпретацию запроса и вывод собственно текста объяснения.

Формирование запросов на объяснения осуществляется на основе меню, в корневых опциях которого находятся темы объяснений, а на листьях — ЕЯ-шаблоны конкретных вопросов. В зависимости от типа запроса он может сопровождаться параметрами, которые выбираются пользователем непосредственно из портрета или профиля испытуемого. Система, «зная» описание текущего испытуемого, дополняет запрос пользователя и формирует структуру вида

(см. скан)

которая, по существу, является внутренним представлением запроса на объяснение. Таким образом, удается избежать построения Л-процессора для анализа запросов и вместе с тем обеспечить естественное общение.

Айализ внутреннего представления осуществляется параллельно с генерацией эхо-вопроса. При этом сама внутренняя структура является управляющей цепочкой, которая задает поверхностную структуру эхо-вопроса. Фрагмент соответствующего множества ATN показан на рис. 7.5.

Рис. 7.5. Фрагмент -представления анализатора запросов и генератора эхо-вопросов

В результате анализа запросов на объяснения и генерации эхо-вопросов, а также уточнений, которые отражают процесс согласования мнений системы и пользователя, в базе знаний ПОЭС (подсистемы объяснений формируется окончательная редакция запроса — фрейм-экземпляр следующего прототипа:

В начальный момент вывода текста объяснения в этом экземпляре заполнены слоты (тема объяснения из БЗ ПОЭС); rq_type (тип запроса, — WHY, HOW или WHAT, — сформированный анализатором); (параметры запроса, если они требуются) и (поверхностное представление «согласованного» эхо-вопроса). Слоты (объясняемый фрейм-экземпляр из предметной БЗ теста); (объясняемые слоты объясняемого фрейма-экземп-ляра) и (имя процедуры вывода текста объяснения) заполняются самой ПОЭС. Значение слота представляет результат работы.

Собственная БЗ ПОЭС — статическая и содержит совокупность поддерживаемых моделей объяснений, определяемых как экземпляры следующих основных прототипов:

(см. скан)

В нашем случае это множество экземпляров представляется следующими фреймами:

(см. скан)

Анализ их показывает, что в ЭС «Cattell» поддерживаются модели объяснения всех групп интерпретируемых в вербальном портрете факторов, всех факторов в профиле испытуемого и модели общих запросов.

Так, например, знания, необходимые для объяснения вербального портрета конкретизируются фреймом-экземпляром portret, где заданы ссылки на объясняемые тексты и способы доступа к релевантной информации из предметной БЗ теста

При такой модели процессор объяснений интерпретирует последовательно описания экземпляров типа где описываются пути, ведущие от запроса на объяснение к тем данным, которые и составляют внутреннее представление ответа. Наиболее сложной является модель объяснения поглощения факторов, активируемая подмножеством общих вопросов. В этом случае ПОЭС должна иметь в своей БЗ модели всех правил поглощения и объяснять рассуждения машины вывода «Cattell». Для конкретности дальнейшего обсуждения предположим, что обрабатывается запрос вида «Как разрешались противоречия при построении данного портрета?» и пользователь согласился с интерпретацией системы, специфицированной в эхо-вопросе «Вас интересуют правила поглощения противоречивых факторов в данном портрете?» Пусть также, для определенности, единственным поглощенным фактором при выводе вербального портрета был фактор А. Для этого фактора в модели существуют два правила объяснения поглощения, соответствующие очень низкому (ОН) и очень высокому (ОВ) значению этого фактора в семантическом профиле испытуемого:

Однако реально поглощение фактора А наблюдается лишь тогда, когда значения факторов Е и тоже ОН или ОВ. Понятно, что в такой ситуации подсистема объяснения должна сравнивать не семантические профили по вышеуказанным факторам, а их числовые профили. Учитывая вышесказанное, продукционная система вывода объяснения поглощений содержит 98 правил, аналогичных правилам для фактора А:

(см. скан)

Таким образом, осуществляется генерация объяснений в ЭС «Cattell». В данной версии каждый запрос на объяснение приводит к генерации одного и того же экземпляра прототипа expl request. Однако нетрудно модифицировать обсуждавшуюся продукционную программу так, чтобы в БЗ объяснений сохранялась история работы с ней пользователя. В таком случае БЗ объяснений может использоваться для обучения специалистов интерпретации результатов по тесту Кеттелла.

Выше описаны основные проектные решения, использованные при создании психодиагностической ЭС «Cattell». Однако читателям должно быть ясно, что эти решения являются достаточно общими и характерными не только для данной экспертной системы, но и для большинства ЭС диагностики.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление