МОДЕЛЬ ПОЯСНЕННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ ІНФОРМАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ НА ОСНОВІ КОНЦЕПЦІЇ УЗГОДЖЕНОСТІ ЗНАНЬ

Autor: Chalyi, Serhii Fedorovych, Leshchynskyi, Volodymyr Oleksandrovich, Leshchynska, Irina Oleksandrivna
Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; № 1 (3) (2020); 19-23
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 1 (3) (2020); 19-23
Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 1 (3) (2020); 19-23
ISSN: 2079-0023
2410-2857
Popis: The subject of the research is the processes of constructing explanations of the results obtained in intelligent information systems. Explanations make transparent the process of creating the resulting recommendation, create the conditions for the user to create causal links between the result of the conclusion and the current problems for which the intelligent system was used. The aim is to develop an explanation model in an intelligent system with the ability to provide a consistent interpretation with the results of such a system, taking into account context-oriented requirements for user needs. To achieve this goal, the tasks of defining the requirements for explanation of the results of the information system, as well as developing a model of explanation based on the principles of knowledge coordination in order to obtain recommendations based on the facts, hypotheses, results. It is shown that when coordinating the interests of the user and the capabilities of the intelligent system, it is necessary to detail the knowledge taking into account the range of relevance of data and knowledge, as well as financial and technical and other features of the results. A model of explanation in an intelligent system based on the coordination of knowledge and data is proposed. The model contains many agreed facts, hypotheses and results. Reconciliation is performed for hypotheses that are subsets of other hypotheses, based on explanations of hypotheses through facts and other hypotheses, as well as on the basis of the correspondence between the obtained results and hypotheses. The model makes it possible to limit the use of implicit and inaccurate knowledge in the output only to their agreed subset. In practical terms, the use of the model is focused on constructing explanations taking into account the level of abstraction, the degree of detail of the description of the subject area, as well as taking into account the sel ected aspect of interpretation of the received recommendation. In general, the formation of explanations based on the harmonization of knowledge increases user confidence and creates conditions for the effective use of the received recommendations.
Предметом исследования являются процессы построения объяснений полученных результатов в интеллектуальных информационных системах. Пояснения делают прозрачным процесс создания результирующей рекомендации, формируют условия для создания пользователем причинно-следственных связей между результатом вывода и текущими задачами, для решения которых была использована интеллектуальная система. Цель заключается в разработке модели объяснения в интеллектуальной системе с возможностью обеспечить согласованное с результатами работы такой системы толкование с учетом контекстно-ориентированных требований относительно потребностей пользователей. Для достижения поставленной цели решаются задачи определения требований к объяснению относительно результатов работы информационной системы, а также разработки модели объяснения на базе принципов согласования знаний с тем, чтобы получить рекомендации на основе соответствия фактов, гипотез, результатов. Показано, что при согласовании интересов пользователя и возможностей интеллектуальной системы необходимо провести детализацию знаний с учетом интервала актуальности данных и знаний, а также финансовых и технических и других особенностей использования полученных результатов. Предложена модель объяснения в интеллектуальной системе на базе согласования знаний и данных. Модель содержит множества согласованных фактов, гипотез и результатов. Согласование выполняется для гипотез, которые являются подмножествами других гипотез, на основе объяснений гипотез через факты и другие гипотезы, а также на базе соответствия между собой полученных результатов и гипотез. Модель дает возможность ограничить использование неявных и неточных знаний в рамках вывода только их согласованным подмножеством. В практическом плане использования модели ориентировочно на построение объяснений с учетом уровня абстракции, степени детализации описания предметной области, а также с учетом выбранного аспекта толкования полученной рекомендации. В целом формирование объяснений на основе согласования знаний повышает доверие пользователей и создает условия для эффективного использования полученных рекомендаций.
Предметом дослідження є процеси побудови пояснень щодо отриманих результатів в інтелектуальних інформаційних системах. Пояснення роблять прозорим процес створення результуючої рекомендації, формують умови для створення користувачем причинно-наслідкових зв’язків між результатом виводу та поточними задачами, для вирішення яких була використана інтелектуальна система. Мета полягає в розробці моделі пояснення в інтелектуальній системі з можливістю забезпечити узгоджене з результатами роботи такої системи витлумачення з урахуванням контекстно-орієнтованих вимог щодо потреб користувачів. Для досягнення поставленої мети вирішуються задачі визначення вимог до пояснення щодо результатів роботи інформаційної системи, та розробки моделі пояснення на базі принципів узгодження знань з тим, щоб отримати рекомендації на основі відповідності фактів, гіпотез, результатів. Показано, що при узгодженні інтересів користувача та можливостей інтелектуальної системи необхідно визначити деталізацію знань з урахуванням інтервалу актуальності даних та знань, а також фінансових та технічних та інших особливостей використання отриманих результатів. Запропоновано модель пояснення в інтелектуальній системі на базі узгодження знань та даних. Модель містить множини узгоджених фактів, гіпотез та результатів. Узгодження виконується для гіпотез, які є підмножинами інших гіпотез, на основі пояснень гіпотез через факти та інші гіпотези, а також на базі відповідн ості між собою отриманих результатів та гіпотез. Моделі дає можливість обмежити використання неявних та неточних знань в рамках виводу лише їх узгодженою підмножиною. У практичному плані використання моделі орієнтовно на побудову пояснень згідно ступеню абстракції, рівня деталізації опису предметної області, а також з урахуванням вибраного аспекту витлумачення отриманої рекомендації. В цілому формування пояснень на основі узгодження знань підвищує довіру користувачів та створює умови для ефективного використання отриманих рекомендацій.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: