350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №8 за 2015 г.
Статья в номере:
Особенности приобретения темпоральных знаний в динамических интегрированных экспертных системах
Ключевые слова: искусственный интеллект интегрированные экспертные системы задачно-ориентированная методология приобретение темпоральных знаний обработка ЕЯ-текстов комбинированный метод приобретения знаний инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ
Авторы:
Г.В. Рыбина - д.т.н., профессор, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва). Е-mail: galina@ailab.mephi.ru И.Д. Данякин - аспирант, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва). Е-mail: galina@ailab.mephi.ru
Аннотация:
Рассмотрены проблемы приобретения темпоральных знаний для автоматизированного построения баз знаний в динамических интегрированных экспертных системах, разработка которых осуществляется на основе задачно-ориентированной методологии и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Проведен анализ современных подходов в области получения темпоральных знаний из различных источников знаний. Представлены описания особенностей расширенного языка представления темпоральных знаний и комбинированного метода приобретения знаний, разработанных в рамках задачно-ориентированной методологии, а также анализ перспектив его развития.
Страницы: 3-14
Список источников

 

  1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. Монография. М.: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
  2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в трех книгах. Кн. 1. Системы, основанные на знаниях. Интегрированные экспертные системы. М.: Научтехлитиздат. 2014. 224 с.
  3. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: КРАСАНД. 2009. 272 с.
  4. Частиков А.П., Гаврилова Т.А. Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ - Петербург. 2003. 608 с.
  5. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010. 432 с.
  6. Люггер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: ИД «Вильямс». 2003. 864 с.
  7. Рыбина Г.В. Комбинированный метод приобретения знаний для построения баз знаний интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 8. С. 19 - 41.
  8. Feldman D., Hirsh M. Mining Associations in Text in the Presense of Background Knowledge // Proc. Of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery (KDD-96), Portland. 1996.
  9. Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных // Новости искусственного интеллекта. 2004. № 3. С. 3-18.
  10. Хорошевский В.Ф. Обработка естественно-языковых текстов: от моделей понимания языка к технологиям извлечения знаний // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6. С. 19-26.
  11. Рыбина Г.В., Дейнеко А.О. Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 4. С. 55-62.
  12. Рыбина Г.В. Концептуальные основы задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 5.
  13. Рыбина Г.В. Теоретические основы задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 7.
  14. Рыбина Г.В. Технология построения интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентированной методологии // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 6.
  15. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в трех книгах. Кн. 2. Интеллектуальные диалоговые системы. Динамические интеллектуальные системы. М.: Научтехлитиздат. 2015. 164 с.
  16. Рыбина Г.В. Практическое применение задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем (обзор приложений в статических и динамических проблемных областях) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 12. С. 10-28.
  17. Рыбина Г.В. Инструментальные средства для построения динамических интегрированных экспертных систем: развитие комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 1. С. 41-48.
  18. Рыбина Г.В., Демидов Д.В., Шанцер Д.И., Мозгачев А.В. Динамические интегрированные экспертные системы: новые возможности инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 6. С. 7-15.
  19. Рыбина Г.В., Шанцер Д.И., Мозгачев А.В. Об одном подходе к приобретению, представлению и обработке темпоральных знаний // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов VI Междунар. науч.-техн. конфер. В 2-х т. Т.1. М.: Физматлит. 2011. С. 272-276.
  20. Rybina G.V., Mozgachev A.V. Construction of temporal knowledge bases in integrated expert systems: evolution of the combined knowledge acquisition method // Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human-Computer Interaction. Collection of scientific papers. Ulyanovsk: UlSTU. 2011. P. 369-374.
  21. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В. Приобретение, представление и обработка темпоральных знаний в динамических интегрированных экспертных системах // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Труды конференции. Т2. Белгород: БГТУ. 2012. С. 170-176.
  22. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В., Паронджанов С.С.,Со Ти Ха Аунг. Динамические интегрированные экспертные системы: методы представления и обработки темпоральных знаний // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2013. № 6. С. 63-73.
  23. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В. Реализация темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 34-45.
  24. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В., Демидов Д.В. Динамические интегрированные экспертные системы: синергия универсального и темпорального решателей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. Т.13.  № 1. С. 20-29.
  25. Рыбина Г.В., Блохин Ю.Н., Шилкин И.П. Особенности прототипирования динамических интегрированных экспертных систем с использованием интеллектуального планировщика комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов VIII Междунар. науч.-техн. конфер.  В 2-х т. Т.2. М.: Физматлит. 2015. С. 677-683.
  26. Verhagen M., Pustejovsky J. The TARSQI Toolki // Proceedings of the Eight International Conference on Language Resources and Evaluation, May 23-25, 2012, Istanbul / ed.N. Calzolari, K. Choukri, T. Declerck, M.U. Dogan, B. Maegaard, J.Mariani, J. Odijk, S. Piperidis. Istanbul: ELRA. 2012. P. 2043-2048.
  27. Passonneau, R. J. A Computational Model of the Semantics of Tense and Aspect // Computational Linguistics. 1988. V. 14.  № 2. P. 44-60.
  28. Llorens H., Saquete E., Navarro B.  TIPSem (English and Spanish): Evaluating CRFs and semantic roles in TempEval-2 // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation, July 15-16, 2010. Uppsala. ACL, 2010. P. 284-291.
  29. UzZaman N., Allen J. F. TRIPS and TRIOS system for TempEval-2: Extracting temporal information from text // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation, July 15-16. 2010. Uppsala. ACL. 2010. P. 276-283.
  30. Derczynski L, Gaizauskas R. USFD2: Annotating Temporal Expresions and TLINKs for TempEval-2 // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation. July 15-16. 2010. Uppsala. Uppsala. Sweden: Association for Computational Linguistics. 2010. P. 337-340.
  31. Kolomiyets O., Moens M.-F. KUL: Recognition and normalization of temporal expressions // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation, July 15-16, 2010, Uppsala. ACL. 2010. P. 325-328.
  32. Ha E. Y., Baikadi A., Licata C., Lester J. C.  NCSU: Modeling Temporal Relations with Markov Logic and Lexical Ontology // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation. July 15-16. 2010. Uppsala. ACL. 2010. p. 341-344.
  33. Grover C., Tobin R., Alex B., Byrne K.  Edinburgh-LTG: TempEval-2 system description // Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation. July 15-16. 2010. Uppsala. ACL. 2010. P. 333-336.
  34. Allen J. F. Towards a General Theory of Action and Time // Artificial Intelligence. 1984. V. 23. № 2. P. 123-154.
  35. Крапивный Ю. Н., Касаткина Г. В. Проблемы и методы извлечения темпоральных знаний из текстов на естественном языке // Электротехнические и компьютерные системы. 2013. № 9 (85).
  36. Заболеева-Зотова А.В., Фамхынг Д.К., Захаров С.С. Гибридный подход к обработке временной информации в тексте на русском языке // Труды 11-й национальной конфер. по искусственному интеллекту с международным участием. М.: URSS. 2008. С. 228-235.
  37. Roddick J., Spiliopouiou M. A Survey of Temporal Knowledge Discovery Paradigms and Methods // IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2002. V. 14, № 4. P. 750-767.
  38. Verhagen M., Gaizauskas R., Schilder F., Hepple M., Katz G., Pustejovsky J. SemEval-2007 Task 15: TempEval Temporal Relation Identification // SemEval \'07 Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Evaluations, Stroudsburg: Association for Computational Linguistics. 2007. P. 75-80.
  39. Pan E. Learning Temporal Information from Text / Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, Second Edition, Montclair State University. USA.2009. P. 1146-1149.
  40. Mani I., Verhagen M., Wellner B., Lee Ch. M., Pustejovsky J. Machine learning of temporal relations // Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and the 44th annual meeting of the Association for Computational Linguistics, Morristown, NJ, USA. Association for Computational Linguistics. 2006. P. 753-760.
  41. Schilder F. Temporal Relations in English and German Narrative Discourse. University of Edinburgh. College of Science and Engineering. School of Informatics. 1997. 216 p.
  42. Yoshikawa K., Riedel S., Asahara M., Y. Matsumoto Y. Jointly Identifying Temporal Relations with Markov Logic // Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP. Suntec. Singapore. 2009. P. 405-413.
  43. Hagege C., Tannier X. XTM: A Robust Temporal Text Processor // CICLing\'08 Proceedings of the 9th international conference on Computational linguistics and intelligent text processing, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg. 2008. P. 231-240.
  44. Pustejovsky J., Castano J., Ingria R., Sauri R., Gauzauskas R., Setzer A., Katz G. TimeML: Robust Specification of Event and Temporal Expression in Text // Proceedings of New Directions in Question Answering. 2003. P. 28-34.
  45. Янковская А.Е., Колесникова С.И., Букреев В.Г. Выявление закономерностей во временных рядах в задачах распознавания состояний динамических объектов. Томск: ТПУ.2010. 254 с.
  46. Stein A., Musen M., Shahar Y. Knowledge acquisition for temporal abstraction // Proceedings of the AMIA Annual Fall Symposium. 1996. P. 204-208.
  47. Kaikova H., Terziyan V. Temporal Knowledge Acquisition From Multiple Experts // Proceedings of NGITS-97. The Third International Workshop on Next Generation Information Technologies and Systems, Neve Ilan, Israel. 1997. P. 44-55.
  48. Allen J. F. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the Association for Computing Machinery. 1983. V. 22. P. 832-843.
  49. Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1.  С. 47-54.