Теоретические аспекты извлечения знаний

Выделяют 3 аспекта:

1 – психологический (основной);

2 – лингвистический;

3 – гносеологический.

Лингвистический касается проблем построения языковых интерфейсов.

Гносеологический объединяет методологические проблемы получения новых знаний на основе гносеологии.

Гносеологическая цепочка выглядит следующим образом:

Факт®обобщенный факт®эмпирический закон®теория.

Представление нечетких знаний информационных системах.

Для количественного описания знаний предметной области использование традиционного математического аппарата (теория множеств, булева алгебра и др.) оказалось не вполне адекватным, т.к. многие объекты и понятия характеризуются такими отношениями, для которых трудно определить численную характеристику. Эти отношения обычно размыты и не могут быть однознач­но интерпретированы, однако содержат важную информацию (например, «сильный», «красивый», «высокий», «кислый» т.п.).

Кроме того, при принятии решений некоторые высказывания не могут быть интерпретиро­ваны как полностью истинные или ложные. Су­ществуют знания, достоверность которых выражается некоторой вероятностью.

Для решения таких проблем в начале 70-х американский ма­тематик Лотфи Задепредложил формальный аппарат нечеткой алгебры и нечеткой логики (fuzzy logic). Это направление получило широкое рас­пространение в задачах искусственного интеллекта, распознавания образов, классификации реальных объектов.

Вычисления на основе нечеткой логики получили название мягкие вычисления (soft computing).

Одно из главных понятий в нечеткой логике — понятие лингвисти­ческой переменной.

Лингвистическая переменная (ЛП) — это переменная, значение которой определяется набором словесных характеристик некоторого свойства, образующих нечеткое множество (fuzzy set).

Функция принадлежности определяет субъективную степень уверенности эксперта в том, что данное конкретное значение базовой шкалы соответствует определяемому нечеткому множеству. Это отличает ее от вероятности.

Например, для двух экспертов определение нечеткого множества «Высокая» для ЛП «Цена ПК» в условных единицах может существенно отличаться в зависимости от социального и финансового положения.

1 эксперт = {50/1 + 25/0.8 + 10/0.6 + 5/0.4}

2 эксперт = (25/1 + 10/0.7 + 5/0.5}