Содержание к диссертации
Введение
1. Проблематика компьютерных подсказчиков (литературно-аналитический обзор с выходом на прототипы) 12
1Л. Классификация и примеры компьютерных подсказчиков 12
1.2. Вопросы разработки компьютерных подсказчиков 19
1.2Л. Вопросы разработки баз и систем знаний компьютерных подсказчиков 19
1.2-2, Вопросы обеспечения управления знаниями с помощью компьютерных подсказчиков 22
1.3. Прототипы компьютерных подсказчиков 27
1.3.1. Прототип компьютерного подсказчика в тренажерном режиме 27
1.3.2. Прототип компьютерного подсказчика в рабочем режиме 28
1.4. Результаты и выводы по главе 1 31
2. Математическое моделирование разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика 33
2.1- Системшьинформациологические предпосылки для математического моделирования разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика 33
2.1 Л. Предпосылка 1: системно-информациологическая база жизненного цикла терминологических систем 34
2Л.2. Предпосылка 2: системно-информациологическая база формализованного представления информационной системы человека52
2.1.3. Физические и физико-технические аналоги рассматриваемых объектов и явлений 57
2-2. Математические модели разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика 57
2.2.1, Математическая модель разрешения тренинговой ситуации без внешней когнитивной поддержки 59
2-2,2. Математическая модель разрешения тренинговой ситуации при поддержке структурированного источника знаний 62
2.3. Организация вычислений по математическим моделям разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика 63
2.3.1- Условия организации вычислений по математическим моделям разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика64
2.3.2 Пример вычислений по математической модели разрешения тренинговой ситуации без внешней когнитивной поддержки 64
2.4. Результаты и выводы по главе 2 68
3. Математическое моделирование разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме
3.1. Предпосылки для математического моделирования 70 разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме
3-1.1. Предпосылка 1: содержательная модель диалога «Объект - лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ним 70
3.1.2. Предпосылка 2: предложенные характеристики диалога «Объект - лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ними 72
3.2. Математическая модель разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме 75
3.3. Вычислительный эксперимент по проверке адекватности математической модели разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме 78
3.4. Результаты и вывоцы по главе 3 86
4. Моделирование компьютерных подсказчиков 87
4.1- Моделирование компьютерного подсказчика в тренажерном режиме 87
4.2. Моделирование компьютерного подсказчика в рабочем режиме 93
4.2.1. Полуформализованные модели функционирования системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме при создании системы знаний и обслуживании запросов от лица, принимающего решение 96
4.2.2. Структурные и алгоритмические модели некоторых составляющих компьютерного подсказчика в рабочем режиме 107
4.3. Результаты и выводы по главе 4 117
5. Математическое моделирование разрешения ситуации общения
5.1. Математическая модель разрешения ситуации общении без подсказчика 122
5.2. Математическая модель разрешении ситуации общении при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме 121
5.3. Условия организации вычислений по математическим моделям разрешения ситуации общения при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме 125
5.4. Результаты и выводы по главе 5 1?7
6. Рекомендации разработчику компьютерного 129
Подсказчика в рабочем режиме
Заключение 134
Список литературы
- Вопросы разработки компьютерных подсказчиков
- Предпосылка 1: системно-информациологическая база жизненного цикла терминологических систем
- Предпосылка 1: содержательная модель диалога «Объект - лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ним
- Полуформализованные модели функционирования системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме при создании системы знаний и обслуживании запросов от лица, принимающего решение
Введение к работе
Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. На сегодняшний день актуальна проблема привлечения компьютерных подсказчиков к разрешению ситуаций на технических, экономических, биологических, медицинских, социальных и прочих сложных объектах. При этом недостаточное количество специалистов - экспертов в нужном месте и в нужный момент, а также необязательность их реакции в режиме "on-line", диктуют необходимость замены естественного интеллекта на компьютерный подсказчик, В этой роли последние тды специалисты видят системы, основанные на знаниях, Internet и машины поиска- Однако качество таких систем, как правило, устраивает пользователей далеко не полностью- Это связано с недостаточной проработанностью моделей и алгоритмов как для самих подсказчиков, так и разрешения ситуаций при их поддержке.
Вопросы разработки подсказчиков отражены в работах Т. А. Гавриловой [1], С.Л. Гольдштейна [2-4], Д, Каймо [5], Б.Е. Одинцова [6], Э.В. Попова [7,8], АЛ. Романова [6,9], А, Сатиадаса [10,11], Т.Я. Ткаченко [2,3,12], Ю.В. Фролова [13], В.Ф, Хорошевского [1] и ряда других авторов. Вопросы разработки моделей и алгоритмов поддержки разрешения ситуаций с помощью подсказчиков отражены также в работах Д.И. Батищева [14], BJHL Буркова [15], СВ. Васютина [16], Н.А, Гайдамакина [17], А.Ф, Гареева [16], И.И. Еремина [18], Н.Г\ Загоруйко [19], В.А. Ирикова [15], В,В. Корнеева [16], В.А. Лефевра [20], В.Д. Мазурова [21], Н.Г. Малышева [22], Г.С. Поспелова [23], Д.А. Поспелова [24], В.В, Райха [16], Э.А. Трахтенгерца [25], Д.Е. Шапошникова [14] и др,
В настоящей диссертации рассмотрены вопросы разработки моделей и алгоритмов в интересах развития компьютерных подсказчиков типа инструментальной среды системотехнического обслуживания сложных объектов (ИС COCO) [3,12] (в тренажерном и рабочем режимах) и автоматизированной обучающей системы (АОС) [26].
Работа выполнена при финансовой поддержке Программы Минобразования РФ «Фундаментальные исследования - университеты России» (темы: 99.15.14 - моделирование и разработка интеллектуально-информационной среды для системотехнического обслуживания сложных объектов, 2000 - 2001 гг,; УР.03.01.009 - моделирование и разработка интеллектуальной среды для разрешения проблемных ситуаций, 2002 г.).
Цель исследования — разработка моделей и алгоритмов в интересах развития компьютерных подсказчиков.
Для достижения поставленной цели решены задачи:
литературно-аналитического обзора с выходом на прототипы компьютерных подсказчиков;
математического моделирования разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика;
математического моделирования разрешения тренинговой ситуации при поддержке компьютерного подсказчика;
алгоритмического моделирования компьютерных подсказчиков и структурного моделирования некоторых их составляющих;
выработки рекомендаций разработчику компьютерного подсказчика.
На основе построенных моделей решена также задача математического моделирования разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме.
Объект исследования - компьютерные подсказчики.
Предмет исследования - модели и алгоритмы в интересах развития компьютерных подсказчиков.
Методы исследования: диалоговой алгебры [20], математико-
лингвистический, вероятностный, математико-статистический,
системологический, структурный, алгоритмический.
Научная новизна результатов исследования:
структурные модели: информационной системы человека; компьютерного подсказчика в тренажерном режиме, ядра системы управления знаниями компилятивного прототипа подсказчика в рабочем режиме; некоторых составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме;
алгоритмические модели: компьютерного подсказчика в тренажерном режиме; составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме;
математические модели разрешения тренинговой ситуации (без внешней когнитивной поддержки, а также при поддержке структурированного источника знаний и компьютерного подсказчика в тренажерном режиме) и ситуации общения (без компьютерного подсказчика и при поддержке подсказчика в рабочем режиме).
В качестве базы для построения указанных выше моделей предложены также:
содержательные модели системного информациогенеза, а также распознавателя отображений вида «Кортеж сетей терминов - сеть терминов или число»;
концептуальные модели: системного информациогенеза; атомоподобного понятийного фрейма; рефлексивной диалоговой алгебры микросостояний систем;
алгоритмические модели процессов системного информациогенеза, семантического квантования текста и его автоматической адресации на вершины и дуги тезаурусной системы знаний.
Прикладная значимость результатов исследования:
создана база моделей для проектирования компьютерных подсказчиков в
тренажерном и рабочем режимах;
предложен цикл лабораторных работ по системотехнике для студентов 4
курса, обучающихся по специальности 23.01.01 на кафедре
вычислительной техники УГТУ-УПИ.
Апробация работы:
Первый Уральский форум КуИсИнфо-96, Челябинск, 1996 г,;
международный научно-практический семинар «Интеллектуальные информационные технологии в управленческой деятельности», Екатеринбург, 1999 г.;
Третья Российская конференция с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур», Томск, 2000 г.;
Вторая научно-техническая конференция физико-технического факультета УГТУ-УПИ «Современные технологии: проблема и решения», Екатеринбург, 2004 г.;
VII конференция молодых ученых и аспирантов УГТУ-УПИ, Екатеринбург, 2005 г.
Структура и объем диссертации: работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка использованной литературы из 102 наименований, словаря использованных сокращений терминов и содержит 147 страниц машинописного текста, включая 29 рисунков и 13 таблиц.
Вопросы разработки компьютерных подсказчиков
В [1] рассмотрено построение баз знаний для ЭС, однако представляется, что предложенные принципы справедливы и для разработки СЗ- Именно, предложено свести процесс разработки к получению и структурированию необходимых знаний. При этом рассмотрено три варианта получения знаний: извлечение знаний, т.е. взаимодействие разработчика со специалистами — предметниками с целью выявления процесса их рассуждений при принятии решений и структуры их представлений о предметной области; приобретение знаний, т.е. программное наполнение базы знаний; формирование знаний, т.е, наполнение базы знаний с помощью математических методов и программного обеспечения.
Далее в [1] рассмотрены извлечение и приобретение знаний- Отмечено, что в процессе извлечения знаний необходимо согласование рабочих языков разработчика и предметника, в связи с чем может оказаться существенной роль гуманитарных дисциплин (психологии, гносеологии и лингвистики). Далее согласно [1,34,35,60-62], основные методы приобретения знаний связаны с логическим выводом на существующих знаниях, что предполагает использование механизмов вывода. При этом в [34] в качестве примера рассмотрена ЭС с дополнительной функцией приобретения знаний и двумя механизмами вывода, один из которых служит для наполнения базы знаний, другой (традиционный) — для обработки запросов и выдачи рекомендаций. Кроме того, в [1] отмечено, что процесс приобретения знаний протекает параллельно с их структурированием, о котором далее и пойдет речь.
Рассмотрены следующие подходы к структурированию знаний: структурный (на основе алгоритмической декомпозиции), объектный (на основе декомпозиции с выделением объектов как экземпляров соответствующих классов) и смешанный объектно-структурный- Основные этапы структурирования знаний согласно [1,63,64]: фильтрация исходных терминов с целью нахождения существенных; агрегирование терминов, т.е. их классификация с вводом в рассмотрение новых терминов для описания классов; иерархическое или сетевое структурирование агрегированных терминов; наполнение (например, текстовое или гипертекстовое) элементов полученной структуры.
Согласно [58] возможен также модифицированный вариант структурирования знаний из текстов: фильтрация исходного текста (или текстов) с формированием списка ключевых слов, построение классификационной иерархической структуры ключевых слов, рубрикация элементов иерархии, текстовое наполнение вершин иерархии (т.е. формирование словарных статей для соответствующих терминов) и установление неиерархических связей между терминами. На последнем из названных этапов существенно выявление синонимических связей с выделением в каждом из полученных классов эквивалентности главного представителя или дескриптора.
В [1] особо отмечена проблема когнитивного диссонанса между представлениями, заложенными в разработанную базу знаний и имеющимися у ее пользователей. Предлагаемый подход к разрешению: авторазвитие базы знаний с настройкой на конкретных пользователей.
В [59] рассмотрены вопросы построения СЗ для ИС COCO- Сам процесс построения предложено свести к разработке: страниц гипертекста (как атомарных составляющих СЗ); блоков гипертекста; опций; вершин и дуг; одного или нескольких иерархических графов; возможно, гиперграфа [65]. Там же рассмотрены вопросы теории СЗ и технологии ее построения. При этом ТЕОРИЯ СЗ=О0снТСЗ,Т0снТСЗ,ЛТСЗ,ПТСЗ 5 ТЕХНОЛОГИЯ= ЛСЗ,ТП , где ЭОснТСЗ, ТОснТСЗ, ЛТСЗ и ПТСЗ - соответственно, эмпирическая основа, теоретическая основа, логика и множество правил теории СЗ; ЛСЗ -логистика СЗ; ТП - технологический процесс построения СЗ, В основе ЭОснТСЗ - набор фактов, говорящих о существовании традиционных систем знаний (по-видимому, книжных), недостаточности избыточного эффекта традиционных систем знаний для удовлетворения современных потребностей и существования потребности в создании и развитии новых форм работы со знаниями, ТОснТСЗ включают в себя определения, гипотезы, законы, принципы, постулаты, аксиомы и модели- При этом законы основаны на реляционной концепции информации (см, 1.1,1). ЛТСЗ предназначена для вывода ПТСЗ и опирается на методы известных логик: традиционной, классической, модальной, логики научного познания [7]. ЛСЗ представима в виде:
ЛСЗ= УвхП,УвыхП,МР,УТП , где УвхП — управление входными потоками информации (сырьем) для построения СЗ; УвыхП - управление выходными потоками (продукцией) СЗ, например, выбор типа продукции на выходе технологии: оболочка СЗ, оболочка СЗ с наполнением, ответы на запросы ЛПР без предоставления СЗ; MP - выбор механизма реализации технологии построения СЗ (в качестве такого механизма выступает компьютерная оболочка СЗ); УТП - выбор управления технологическими процессами построения СЗ (считаем, что при синтезе СЗ мы руководствуемся, с одной стороны, принципами системологии [53,54], а с другой стороны, правилами теории СЗ).
Предпосылка 1: системно-информациологическая база жизненного цикла терминологических систем
Атомоподобпый понятийный фрейм (АПФ) — обобщение классической конструкции понятийного фрейма [1,6,7,13,16,22,25,34,35,38-40], позволяющее формализовать роль соответствующего термина в запросно-ответных процессах. Более подробно см. в 2Л Л А
Десимметризация в системе в соответствии с терминологией [82] -ликвидация симметричных связей между некоторыми элементами системы благодаря установлению несимметричной связи между ними.
Дуплексная семантическая структура (ДСС) - тройка вида KfqrH , где К - семантический кортеж q - семантический информациощ являющийся откликом от кортежа К, Н - вектор количественных оценок информациона q,
Информациап в соответствии с [82] и нашими представлениями -минимальный отклик от элемента, наделенного свойствами, отражающий микросостояние данного элемента, способный воспроизвести хотя бы одно из его свойств при обнаружении элемента, родственного исходному по микросостоянию, и допускающий (равно как и всякий отклик) количественное оценивание [14,19,79]. При этом под минимальностью И. понимаем невозможность его разделения на более мелкие образования, способные к отражению микросостояния и воспроизведению свойств.
Информациогенетически мертвая система в соответствии с нашими представлениями - система, нечувствительная к воздействию информационных квантов, порожденных как ей самой, так и внешней средой. Из предложенного определения ясно, что необходимым (но, вообще говоря, не достаточным) условием рассматриваемого свойства системы является ее замкнутость.
Информацион в соответствии с [82] и нашими представлениями -минимальный отклик от кортежа связанных элементов, отражающий (равно как и всякий отклик) его свойства, способный воспроизвести связь при обнаружении кортежа несвязанных элементов, родственного по свойствам исходному кортежу, и допускающий (равно как и всякий отклик) количественное оценивание [14,19,79]. При этом под минимальностью И, понимаем невозможность его разделения на более мелкие образования, способные к отражению свойств и воспроизведению связи.
Информационная коварыанта (ИК) в соответствии с [82] — числовая характеристика информациона имеющая смысл выраженности связи, обеспечиваемой им. Для информационен, обеспечивающих несимметричную (соответственно, симметричную) связь, ИК положительна (соответственно, отрицательна). Кроме того, постулируем существование функциональной зависимости ИК от вектора количественных оценок информациона при независимости вида соответствующей функции от конкретного оцениваемого информациона.
Информационный квант — информациал или информацион.
Макросостояние системы в соответствии с [24] - класс ее микросостоянищ порождающих единые свойства.
Микросостояние системы в соответствии с [24] - пара вида EfR , где в качестве составляющих выступают, соответственно, элементный состав системы (при фиксации свойств элементов) и связи в ней.
Семантический информациал - отклик от термина, представленный в виде текстового сообщения, толкующего данный термин, и теряющий способность к отражению его микросостояния при удалении из него хотя бы одного простого предложения.
Семантический информацией - отклик от семантического кортежа, представленный в виде текстового сообщения и теряющий способность к отражению свойств кортежа при удалении из него хотя бы одного простого предложения.
Семантический квант - семантический информацию или семантический информацион.
Семантический кортеж в соответствии с [6,50,58] - тройка вида а( },а( ),ц , где а(Х) и а(2) - некоторые термины, а ср - имя семантического отношения [6,50,58], которому принадлежит пара а(1),а(2) .
Симметризация в системе в соответствии с терминологией [82] -ликвидация несимметричных связей между некоторыми элементами системы благодаря установлению симметричной связи между ними.
Системный информациогенез (СИГ) в соответствии с терминологией [82] - процесс зарождения системы из сырья и дальнейшего ее развития, а возможно, и разрушения, протекающий за счет приема информации и сопровождающийся ее передачей. Более подробно см. в 2.1Л.З Терминологическая система (ТС) в соответствии с [50,58] — система семантически связанных терминов. В соответствии с [12], достаточно организованные ТС содержат текстовое или гипертекстовое наполнение своих элементов и способны к приему внешних запросов с выдачей откликов (ответов или встречных запросов).
Предпосылка 1: содержательная модель диалога «Объект - 70 лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ним
Рассмотрим систему генерирования и поддержки разрешения ситуаций (СГПРС), состоящую из указанных выше коммуникантов и являющуюся интересующим нас диалогом с точки зрения системного подхода [53,54]. Будем также считать, что избыточный эффект СГПРС связан с разрешением проблемной ситуации (в рассматриваемом случае-тренинговой).
В составе объекта, согласно [53,54], обязательна подсистема генерирования откликов, а в составе подсказчика — СЗ (включая информационную базу АОС по [96] как возможный вариант) и маршрутизатор разрешения ситуации.
Основными составляющими диалогового процесса в СГПРС являются диалоги ЛПР с объектом (ДО), подсказчиком (ДП) и внешней стимуляцией (ДО).
В ходе ДО ЛПР воздействует на объект и принимает информацию в виде откликов, формулируя при этом (а, возможно, и формализуя [75]) возникающие проблемные ситуации.
ДП реализуется при невозможности разрешить те или иные проблемные ситуации только силами ЛПР, При этом ЛПР обращается с запросами к подсказчику по принципу выборки элементов СЗ (или связанных с ними опционных структур - см. ниже), получая ответы от них и, возможно, рекомендации о маршруте на множестве указанных элементов,
ДС реализуется в случае, когда есть затруднение в разрешении проблемной ситуации даже с помощью подсказчика. В этом случае ЛПР дает пожелания разработчику, который, возможно, с помощью эксперта -предметника, может внести те или иные изменения в СЗ или маршрутизатор подсказчика.
Рассмотрим более подробно структуру СЗ- В соответствии с [2-4,12,27-29,32,33,48] будем считать, что с каждым элементом (вершиной или дугой) СЗ связана локальная опционная иерархия, позволяющего подключать конкретный (гипер-)текст. Рассмотрим тогда глобальную опционную иерархию (ГОИ), связанную с СЗ и получаемую путем объединения ее элементов с соответствующими локальными опционными иерархиями. Более конкретно, будем рассматривать элементы СЗ как вершины второго уровня ее ГОИ, а вершины локальных опционных иерархий — как вершины последующих уровней- Кроме того, поместим в корень ГОИ СЗ фиктивный элемент, соответствующий знаниям в рамках рассматриваемой предметной области в целом.
Выдвинем гипотезы, связанные с СГПРС.
Гипотеза 3.1. Для разрешения проблемной ситуации, связанной со сложным объектом, нужен диалог ЛПР с подсказчиком, самим объектом и внешней стимуляцией в лице разработчика и эксперта - предметника (указано в порядке убывания оперативности диалога).
Гипотеза 3.2, Для организации диалогового процесса с целью разрешения проблемной ситуации, связанной со сложным объектом, нужно свести этот объект, ЛПР, подсказчик и внешнюю стимуляцию в одну систему - СГПРС.
Гипотеза 3.3. Выбор ЛПР запрашиваемого элемента ГОИ СЗ зависит от ответа на предыдущий запрос, откликов объекта, проблемной ситуации, а также от рекомендаций подсказчика по маршруту и влияния объекта и подсказчика на представления ЛПР об объекте.
Гипотеза 3.4. При выполнении ряда условий, можно охарактеризовать динамику разрешения проблемной ситуации таким образом, что приближение к цели за счет перехода от одного запрашиваемого элемента заданного уровня ГОИ СЗ к другому будет однозначно определяться упорядоченной парой этих элементов, представлениями ЛПР об объекте на моменты двух последовательных запросов и характеристиками подсказчика, задаваемыми внешней стимуляцией
Полуформализованные модели функционирования системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме при создании системы знаний и обслуживании запросов от лица, принимающего решение
Полуформализованные модели функционирования системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме при создании системы знаний и обслуживании запросов от лица, принимающего решение
Предложены модели функционирования футляра, оболочки и ядра СУЗ подсказчика в рабочем режиме, причем создание СЗ и обслуживание запросов с помощью оболочки промоделированы раздельно.
Полуформализованная модель функционирования футляра СУЗ, Футляр производит обработку запроса или исходного документа с формированием соответствующих массивов простых предложений, выделением фактографических данных и последующей их нормализацией: QT =V(A[gTlrQT), / = Ї2, (4.1) Dl = У(АЩ,ОТ), /-1,2, (4.2) DTi =V(A\gT3, DT2t4 T3 ), (4.3) где Q и D - соответственно, запрос и документ, верхние индексы "Г0", Т/1, пТ2" и "7 3" означают, соответственно, исходный текст запроса или документа, массив его простых предложений, фактографические данные, выделенные из текста, и их нормализованный вариант [98], Alg7], Alg7 2 и Alg7 - алгоритмы соответствующего преобразования текста, -заданная система до приема первого запроса, a 4J- и V(%-) описаныв2.2.1.
Замечание L D (при 7 = 1,2), а также результаты второго и третьего этапов формализации документа (см. ниже) могут быть подвергнуты авторазвитию, в частности, при обслуживании запросов.
Замечание 2. В силу необходимости ручных операций при нормализации [98] соответствующий этап обработки производится только для документа и отсутствует при последующем авторазвитии СЗ.
Замечание 3. Естественно считать возможным авторазвитие СЗ на основе не только запроса, но и стороннего текста (например, из Internet), При этом сторонний текст обрабатывается так же, как и запрос, исключая генерирование и выдачу ответа, поэтому мы опускаем описание обработки указанного текста.
Футляр обеспечивает машинное понимание запроса и документа, рассматриваемое в настоящей работе как трехэтапная формализация. При этом описания формализации документа и запроса (в качестве текста Т) качественно не отличаются от приведенных в 2.2 Л для текста формулировки ситуации. Именно, считая, что Т - документ или запрос, можем записать (при обозначениях, приведенных в 2 2.1): Г VfAlgP r W, ; = {&}, 1 = \,\Т , (4.4) Yr2 т = V(MP2, TT\Tp\4lP2 ) = {Ll}, 1 = \,\ТРЦ, (4.5) t = Vf AlgP3, Т , W3 ) = Е(ТР ),ЩТР ),Q(TP ) , (4.6) Е(ТРі) = {а:(3(К,п))((КеЩТр ))8с(а = а(п)єК))},
При этом предполагаем, что в качестве семантических структур Ц, входящих в TFl, выступают ДСС при обязательности хотя бы одной из численных оценок соответствующих семантических квантов, именно, информационной коварианты (см, 2ЛЛЛ).
Замечание 4. Исполнение алгоритма Alg/ предполагает задание порогов значимости для синтагматических связей (см. 2ЛЛ.5), например, за счет распознавания (по обучающей выборке) зависимости порога от вида связи, стиля текста [95] и количества простых предложений в нем.
Далее футляр на основе формализованного запроса третьего этапа и нормализованных фактографических данных, выделенных ранее из документа, генерирует собственный ответ в виде выборки из фактографических данных: Л =У(А\%40, дЪ,От\Ч А0 ), (4.7) где А0 и AlgA0 - соответственно, ответ футляра и алгоритм его формирования.
Замечание 5. Фактографический ответ от футляра способен удовлетворить лишь очень простые запросы. Обслуживание более сложных запросов предполагает использование гипертекстового ответа от оболочки (см. 4Л ,2.2), а еще более сложных — маршрута разрешения проблемной ситуации или ответа — пути от ядра (см, 4.1.3).
