textarchive.ru

Главная > Документ


Вирішення задачі координації в рамках процесного підходу до побудови координаційного механізму в постановці (5) – (6) повинно відбуватися в 3 етапи:

1. Для складної системи зі сталою структурою процесів , системи управління та системи зв’язків між ними знайти рішення задачі (5) – (6), таке що досягає оптимального значення.

2. Для складної системи зі сталою структурою процесів та системи управління знайти таку систему зв’язків між ними , при якій існує рішення задачі (5) – (6), таке що .

3. Для складної системи зі сталою структурою процесів знайти таку структуру системи управління та системи зв’язків при якій існує рішення задачі (5) – (6), таке що .

Перший етап задачі координації вирішується застосуванням ітеративного алгоритму координації до задачі (5) – (6), проте вирішення другого та третього етапів вимагає застосування нових для математичної теорії методів.

Висновки. Побудовано модель координаційної взаємодії в складній ієрархічно впорядкованій системі. Запропоновано постановку задачі координації в рамках процесного підходу до побудови координаційного механізму. Подальшим напрямком досліджень буде розробка методів вирішення другого та третього етапу задачі координації.

Список литературы: 1. Алиев Р.А. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления / Р.А. Алиев, М.И. Либерзон. – М.: Радио и связь, 1987. – 208 с. 2. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечётких условиях: монография / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. – Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. – 352 с. 3.Катренко А.В. Механізми координації у складних ієрархічних системах / А.В. Катренко, І.В. Савка // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. – Львів : Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2008. – С. 156-166. 4.Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара; пер. с англ. И.Ф. Шахнова. – М.: Мир, 1973. – 344 с. 5.Kim H.M. Target cascading in optimal system design / H.M. Kim, N.F. Michelena, P.Y. Papalambros, T. Jiang // Proceedings of DETC 2000 26th Design Automation Conference. – 2000. – P. 14-18. 6.KrooI. Distributed multidisciplinary design and collaborative optimization [Електронний ресурс] / I. Kroo // VKI lecture series on Optimization Methods & Tools for Multidisciplinary Design, 2004. – Режим доступу: http://aero.stanford.edu/Reports/VKI_CO_Kroo_A.pdf. 7.Roth B.D. Enhanced collaborative optimization: a decomposition-based method for multidisciplinary design / B.D. Roth, I.M. Kroo // Proceedings of the ASME design engineering technical conferences. – 2008. – P. 12-16. 8. Tosserams S. Multi-modality in augmented Lagrangian coordination for distributed optimal design / S. Tosserams,L.F.P. Etman,J.E. Rooda // "Structural and Multidisciplinary Optimization". – 2010. – № 40. – Р. 329-352. 9.Sobieszczanski-Sobieski J. Bilevel integrated system synthesis for concurrent and distributed processing / J. Sobieszczanski-Sobieski, TD. Altus, M. Phillip, J.R. Sandusky // AIAA Journal. – 2003. – № 41. – P. 1996-2003. 10.Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем / Л.С. Лэсдон. – М.: Наука, 1975. – 432 с.

УДК 004.021

Модель координационного взаимодействия в сложной иерархической системе/ Плюта Н.В., Гоменюк С.И. // Вестник НТУ "ХПИ". Тематический выпуск: Информатика и моделирование. — Харьков: НТУ "ХПИ". – 2011. – № 17. – С. 122 – 127.

Обоснована актуальность проблемы разработки моделей и методов, позволяющих комплексно решить задачу координации. Разработана модель координационного взаимодействия, которая отражает взаимосвязь между системой управления и процессами в сложной иерархической системе. Предложена постановка задачи координации для систем данного класса. Библиогр.: 10 назв.

Ключевые слова: задача координации, иерархическая система, модель координационного взаимодействия.

UDC 004.021

Model of coordination interaction in complex hierarchical system / Plyuta N.V., Gomenyuk S.I. // Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. – Kharkov: NTU "KhPI". – 2011. – №. 17. – P. 122 – 127.

The urgency of the problem of developing the models and methods to solve the complex coordination task is justified. The model of coordination interaction, which reflects the relationship between the control system and processes in a complex hierarchical system, is developed. Formulation of the coordination task for systems of this class is proposed. Refs.: 10 titles.

Key words: task of coordination, hierarchical system, model of coordination interaction.

Поступила в редакцию 14.02.2011

УДК 004.031.42

М.Ю. ПОЛЯКОВА, студентка НТУ "ХПИ", Харьков,

Б.Н. СУДАКОВ, к.т.н., проф. НТУ "ХПИ", Харьков

РАЗРАБОТКА ПОДХОДА К СОЗДАНИЮ АЛГОРИТМА СИНТАКСИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВОГО ТЕКСТА ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ

Рассмотрены существующие методы синтаксического анализа естественно-языкового текста и выделены основные преимущества и недостатки. Разработан усовершенствованный алгоритм синтаксического анализа. Показано, что параллельное использование синтаксического и семантического анализа позволяет сократить временные затраты на обработку естественно-языкового текста. Ил.: 1. Библиогр.: 10 назв.

Ключевые слова: синтаксический анализ, семантический анализ, естественно-языковый текст.

Постановка проблемы. В настоящее время существует множество методик информационного поиска, условно разделенных на три группы. К первой группе относятся статистические методы, которые являются наиболее распространенными методами информационного поиска. Основной их особенностью является качественная математическая модель, позволяющая получать хорошие оценки релевантности файлов поиска. Поисковые машины, основанные на данных методах, отличаются простотой интерфейса. Основным минусом данного метода является тот факт, что не учитывается смысловая нагрузка текста документов коллекции и текста запроса. Отсутствие учета смысловой нагрузки текстов зачастую приводит к нерелевантным результатам. Примерами поисковых машин такого типа являются поисковые машины Google, Yandex, Rambler, Yahoo и т.д.

Основная идея второй группы методов информационного поиска заключается в том, что все исходные данные представлены в виде онтологий, а поиск ведется путем указания свойств искомого объекта. Данные методы, в отличие от статистических, учитывают смысловую нагрузку информации, поскольку информация представлена в виде онтологий. Однако данные методы имеют ряд недостатков:

– сложность пользовательского интерфейса, требующая от пользователя дополнительных затрат на конкретизацию объектов и свойств;

– большинство информации в Интернет представлено в виде простых HTML-страниц и не содержат семантического описания контента. В качестве примера подобной системы можно рассматривать систему АСНИ (Автоматизированная система научных исследований).

К третьей группе методов информационного поиска относятся методы, которые помимо статистических методов поиска используют методы семантического анализа текстов. Данная группа методов развивается в настоящее время наиболее интенсивно. Основным плюсом систем комбинированного типа является комбинация качественной статистической модели поиска и учета семантических конструкций. Основные минусы подобных систем, существующих в настоящее время:

– большое время отклика;

– мало где используются механизмы логического вывода;

– ограничения на структуру запроса (при использовании простого пользовательского интерфейса);

– необходимость установки дополнительных параметров поиска (при использовании сложных пользовательских интерфейсов);

– большинство систем подобного типа используют в качестве исходной информации стандартные тексты, проводя семантический анализ на конечном этапе задачи поиска, что приводит к медлительности данных систем.

Несмотря на то, что третья группа методов наиболее полно отвечает требованиям, предъявляемым к системам информационного поиска на основе семантики, все системы данного типа имеют недостатки.

Анализ литературы. В [1 – 3] изложены основные принципы проектирования экспертных систем. Рассматриваются базовые концепции технологии экспертных систем. Освещаются основные схемы представления проблемно-ориентированных знаний в программах и методы применения этих знаний к построению искусственного интеллекта. В [4, 5] освещены теоретические концепции и практические методы автоматической обработки естественно-языкового текста на всех уровнях лингвистического анализа. В [6, 7] представлены методы синтаксического анализа. В [8] рассматривается решение по синтаксическому разбору структуры вводимого текста, применяемых в средах разработки для повышения эффективности работы программиста. В электронных источниках приведены базовые понятия синтаксического компьютерного анализа.

Цель статьи. Разработать подход к построению алгоритма синтаксического анализа естественно-языкового текста.

Актуальность вопроса. В последние годы большое распространение получили различного рода интеллектуальные системы, выполняющие обработку текстов на естественном языке (ЕЯ). В простейшем случае они используются в информационно-поисковых системах (ИПС), ориентированных на естественно-языковое общение с пользователем.

Одним из основных элементов ИПС является лингвистический процессор (ЛП), выполняющий роль посредника между пользователем и базой данных, в которой хранится интересующая его информация. Классическая структура лингвистического процессора содержит три последовательных блока – для морфологического, синтаксического и семантического анализа текста. Синтаксический анализ, является главным блоком, определяющим качество работы ЛП в целом.

Задача синтаксического анализа. Используя морфологическую информацию о словоформах, необходимо построить синтаксическую структуру входного предложения (осуществить разбор предложения). Морфологический анализ – обработка отдельных словоформ, в результате которой каждой словоформе относится в соответствие ее информация – характеристика, которая отображает те свойства словоформы, которые необходимы для следующего синтаксического анализа.

К началу синтаксического анализа весь текст представляется в виде последовательности характеристик к словоформам, так что алгоритм синтаксического анализа имеет дело не со словоформами, а лишь с соответствующими характеристиками.

Программа синтаксического анализа, как правило, состоит из двух компонентов: сегментации предложения и установления связей между словами. Компоненты работают параллельно или последовательно, в зависимости от архитектуры синтаксического модуля.

Сегментация соединяет простые предложения в составе сложного. В любое простое предложение могут быть вставлены причастные или деепричастные обороты, придаточные предложения, которые, в свою очередь, тоже могут быть "разбиты" другими оборотами. Существуют примеры, когда части цельного высказывания находятся на значительном расстоянии друг от друга, а глубина вложения небольших предложений теоретически не ограничена.

На следующем этапе происходит установление связей между словами в построенных сегментах. На этом этапе появляется проблема морфологической омонимии, то есть неоднозначности. Морфологическая омонимия возникает, когда одна и та же форма может выражать разные морфологические значения. Пример: форма "весла" может быть родительным падежом единственного числа, именительным падежом множественного числа.

Явление морфологической омонимии весьма негативно отражается на скорости работы программы синтаксического анализа. На "длинных" предложениях количество комбинаторных вариантов иногда достигает нескольких сотен, поэтому используются разного рода математические и лингвистические ухищрения, позволяющие избежать анализа всех комбинаторно возможных вариантов.

Разработка основных принципов построения алгоритма синтаксического анализа. Синтаксический анализ может рассматриваться как процесс поиска дерева синтаксического анализа. Существуют два противоположных способа задания соответствующего пространства поиска. Во-первых, можно начать с вершины и искать дерево, листьями которого являются соответствующие слова. Такой способ называется нисходящим синтаксическим анализом (поскольку символ вершины изображается в верхней части рисунка, на котором показано дерево, повернутое корнем вверх). Во-вторых, можно начать со слов и выполнять поиск дерева начиная с корня. Такой метод называется восходящим синтаксическим анализом.

Традиционным методом построения синтаксической структуры является метод фильтров. В данном методе построение дерева зависимостей начинается с построения наборов всевозможных связей (синтаксических отношений) между словами. При этом для большинства слов устанавливается не­сколько потенциально возможных связей с различными управляющими словами. Применение фильтров позволяет отбросить многие из первоначально установленных связей и, в идеале, получить количество связей, равное числу слов (при условии, что между всеми словами установлены синтаксические отношения). В чистом виде метод фильтров для практической реализации не­применим, так как число всевозможных связен между словами весьма велико, а число всевозможных способов выбора из них конкретного дерева зависимостей огромно. На практике для по­лучения эффективных алгоритмов необходимо применять мето­ды, направляющие и ускоряющие выбор правильных вариантов анализа. Одним из таких методов является метод параллельного синтаксического и семантического анализов, в котором последний выступает в качестве фильтра тупиковых вариантов.

Создание алгоритма синтаксического анализа естественно-языкового текста. Алгоритм представляет собой структуру построения синтаксических групп (СГ), которая состоит из существительного с зависимыми от него словами. Присоединяя к существительному словоформы, находящиеся в предложении слева от него, отыскиваются все СГ (В1 – В2) (см. рис.).





В4


Синтаксический анализ



В6



В7






Рис. Алгоритм синтаксического анализа

Для установления поверхностно-синтаксических связей в группах анализ начитается с конца СГ. При этом анализируются пары слов с целью установления связей между ними. Если связь установлена, то переходят к следующей паре. Если для соотношения слов найдено главное слово, то записывается его номер. Анализ продолжается до тех пор, пока в анализируемой группе все соотношения слов не будут иметь главные слова, кроме одной словоформы. Если этого сделать не удается, то уточняется вариант разбиения на группы. Строятся цепочки словоформ и устанавливается связь между ними в предложении (В5 – В6).

Для отсеивания тупиковых вариантов параллельно используется семантический анализ (В4), направленный на решение задач, связанных с возможностью понимания смысла фразы и выдачи запроса поисковой системе в необходимой форме. Используя модуль семантического анализа текстов, повышают эффективность лингвистических систем (программ автоматического перевода, информационно-поисковых систем, рубрикаторов и рефераторов текстов) на основе реализации извлечения и обработки смысловой информации. Таким образом, время, затрачиваемое на синтаксический анализ, сокращается за счет отброса заранее не существующих соотношений между словоформами (В7). Описанная схема алгоритма представлена на рис.

Выводы. Предложен новый метод синтаксического анализа для информационно-поисковой системы, суть которого заключается в более быстром нахождении связей между словоформами и подготовке качественного материала для семантического уровня. Это позволяет в целом улучшить качество работы лингвистического процессора поисковой системы, поскольку семантический и синтаксический анализы проходят параллельно. За счет этого заранее отбрасываются тупиковые варианты.

Список литературы: 1. Джексон П. Введение в экспертные системы / П. Джексон. – М.: Основа, 2001. – 624 с. 2. КарповаГ.Д. Компьютерный синтаксический анализ: описание моделей и направлений разработок / Г.Д. Карпова, Ю.К. Пирогова, Т.Ю. Кобзарева, Е.В. Микаэлян.М.: ВИНИТИ, 1991. – 304 с. 3. ПоспеловаД.А. Искусственный интеллект / Д.А.Поспелова. – М.: Наука, 1990. – 246 с. 4. Романенко В.Н. Сетевой информационный поиск / В.Н. Романенко. – М.: Профессия, 2005. – 290 с. 5. ФостерДж. Автоматический синтаксический анализ / Дж. Фостер. – М.: Мир, 1975. – 71 с. 6Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке / Э.В.Попов. – К.: Наука, 1992. – 254 с. 7. АнноЕ.И. Типологии алгоритмов синтаксического анализа (для формальных моделей естественного языка) / Е.ИАнно. – СПб.: Питер, 1989. – 152 с. 8. Омар А.Х. Авадала Подход к синтезу естественно-языковых сообщений по формализованному представлению базы знаний: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук / Омар А.Х. Авадала. – Х., 2001. – 20 с. 9. РускихИ.В. Инкрементальный синтаксический анализ в средах разработки и текстовых редакторах // Нижегородский университет. – 2007. – С. 277 10. Автоматическая обработка текста [Электронний ресурс] / Леонтьев Н.Н. – 2003. – С. 5. – Режим доступа к статье: http:\\/technology/html.

Статья представлена д.т.н., проф. НТУ "ХПИ" Серковым А.А.

УДК 004.031.42

Розробка підходу до створення алгоритму синтаксичного аналізу природно-мовного тексту інформаційно-пошуковіх систем/ Судаков Б.М., Полякова М.Ю. // Вісник НТУ "ХПІ". Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ "ХПІ". – 2011. – № 17. – С. 128 – 134.

Розглянуто існуючі методи синтаксичного аналізу природно-мовного тексту та виділено основні переваги та недоліки. Розроблено удосконалений алгоритм синтаксичного аналізу. Показано, що паралельне використання синтаксичного та семантичного аналізу дозволяє скоротити часові витрати на обробку природно-мовного тексту. Іл.: 1. Бібліогр.: 10 назв.

Ключові слова: синтаксичний аналіз, семантичний аналіз, природно-мовний текст.

UDC 004.031.42

Developing an approach to creating an algorithm parsing natural language text of information retrieval systems / Sudakov B.N., Poliakova M.U. // Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. – Kharkov: NTU "KhPI". – 2011. – №. 17. – P. 128 – 134.

The article deals with the existing methods of parsing natural language text. The main advantages and disadvantages were identified. Developed an improved algorithm for parsing. It is shown that the parallel use of syntactic and semantic analysis can reduce the time required for processing natural language text. Figs.: 1. Refs.: 10 titles.

Key words: syntactic analysis, semantic analysis, natural language text.

Поступила в редакцию 26.01.11

УДК 681.5:378.1

Н.О. РИЗУН, к.т.н., доц. ДУЭП им. А. Нобеля, Днепропетровск

КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ В ВУЗЕ

Предложена концепция построения модульной структуры экспертной системы поддержки принятия решений по управлению учебным процесса в ВУЗе на базе развития методологий совершенствования теории тестирования и распределения учебной нагрузки с использованием инструментов системного анализа и проектирования SADT. Ил.: 5. Библиогр.: 11 назв.

Ключевые слова: экспертная система, принятие решений, теория тестирования, системный анализ, учебная нагрузка, проектирование, SADT.

Постановка проблемы. Главной целью функционирования системы управления учебным процессом в ВУЗе, по-прежнему, остается повышение уровня образования за счет эффективной и скоординированной организации работы с предоставлением возможности контроля, анализа и корректировки принятых управленческих решений на базе объективных результатов непрерывного мониторинга количественного и качественного уровня знаний студентов. Поскольку одним из эффективных инструментов оценки уровня знаний в настоящее время являются системы автоматизированного тестового контроля, актуальной является научная проблема интеллектуализации методологических и технологических инструментов тестирования путем разработки и создания на их основе экспертных систем поддержки принятия решений по управлению учебным процессом в ВУЗе.

Анализ литературы. В настоящее время ведутся исследования в области разработки методик совершенствования теории тестового контроля и теории расписаний. Основным недостатком рассматриваемых методов является отсутствие системного подхода и учета взаимосвязи разрабатываемых методов с глобальной целью образовательного процесса – повышением качества управления и организации учебного процесса. Работы характеризуются узкой направленностью на автоматизацию технологических процессов тестирования [1, 2]; малое внимание уделяется методикам формирования качественного тестового материала как одной из главных предпосылок обеспечения адекватности и объективности оценки [3, 4]; методология составления расписания строится на принципах полной автоматизации, не позволяющей учитывать специфику каждого отдельного учебного заведения [5, 6].

Целью статьи является разработка концепции построения модульной структуры экспертной системы поддержки принятия решений по управлению учебным процессомв ВУЗе на базе развития методологий совершенствования теории тестирования и распределения учебной нагрузки с использованием инструментов системного анализа и проектирования SADT [7].

Результаты исследований. Поставленная в работе научная проблема предопределила необходимость использования для проектирования языка IDEF, предоставляющего возможности функционального и процессного моделирования экспертных систем.

Согласно выбранной методологии на нулевом уровне декомпозиции была сформулирована цель проектируемой экспертной системы поддержки принятия решений (ЭСППР), а также входы (Учебный материал), выходы (Качественные знания студентов), управляющие воздействия (Стандарты Министерства образования и науки Украины) и ресурсы (Методы организации учебного процесса).

Дальнейшая декомпозиция процесса повышения качества учебного процесса на основе процессных IDEF0 и функциональных IDEF3 моделей позволила на первом уровне выделить основные четыре взаимосвязанных модуля принятия решений по управлению качеством учебного процесса (УКУП) (рис. 1).

1.1

1.2

1.3

1.4

Рис 1. Модель IDEF0  уровень декомпозиции А1 процесса 1.1.

Новизна полученного научного результата состоит в обосновании необходимости выделения отдельных подпроцессов модуля тестирования знаний студентов: анализа качества тестового материала (процесс 1.1), организации тестового сеанса (процесс 1.2) и идентификации результатов тестирования (процесс 1.3) [8] с целью повышения уровня объективности средств измерения и самой процедуры тестирования.

Декомпозиция второго уровня, представленная на рис. 2, детализирует функциональную модель процесса принятия решений по проведению "Процедуры расширенного анализа качества тестового материала" (процесс 1.1).



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Государственное бюджетное города москвы «центральная универсальная

    Документ
    ... Р. С. Тенденции роста и развития электронных периодических изданий / Р. С. Гиляревский, И. А. Черный // Современное ... новых информационных технологий в деятельности Нижегородской государственной областной детской библиотеки. Свергунова Н. М. ...
  2. Государственное образовательное профессионального образования

    Документ
    ... деятельности ЗабКИПКРО………………………………………………………… 17 V. Периодические издания:…………………………………………… Научно-методический журнал «Педагогическое ... и методическим работникам.  Статистика результатов государственной (итоговой) аттестации выпускников (9-х классов в ...
  3. Государственное и муниципальное управление (3)

    Ученые записки
    ... государственных экономических, социальных, и других программ, издание и продвижение нормативно-правовых актов, реклама государственных учреждений и государственных ... ра­бот свидетельствует 5-е издание учебного пособия «Государственная и муниципаль­ная ...
  4. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...
  5. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...

Другие похожие документы..