人工智能8 專家系統(tǒng)2人工智能課程中國海洋大學(xué)

1、第五章第五章 專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制 本章學(xué)習(xí)目的：本章學(xué)習(xí)目的： 1. 掌握掌握ES解釋機(jī)制的功能、作用；解釋機(jī)制的功能、作用； 2. 掌握掌握ES解釋機(jī)制的實現(xiàn)原理及常用方法。解釋機(jī)制的實現(xiàn)原理及常用方法。 主要內(nèi)容包括：主要內(nèi)容包括： 1.專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的基本概念；專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的基本概念； 2.專家系統(tǒng)解釋機(jī)制實現(xiàn)中常用的方法；專家系統(tǒng)解釋機(jī)制實現(xiàn)中常用的方法； 3.專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的實現(xiàn)。專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的實現(xiàn)。5.1 專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的基本概念專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的基本概念1. ES解釋的定義解釋的定義 ES的解釋功能是的解釋功能是ES區(qū)別于傳統(tǒng)程序系統(tǒng)的主要特征之一

2、。區(qū)別于傳統(tǒng)程序系統(tǒng)的主要特征之一。 ES的解釋主要定義為：的解釋主要定義為： 一種合理性說明，在系統(tǒng)一種合理性說明，在系統(tǒng)KB調(diào)試、調(diào)試、ES測試及運(yùn)行過程中，測試及運(yùn)行過程中，對問題求解、知識應(yīng)用狀況等作靜態(tài)與動態(tài)的合理性說明，以對問題求解、知識應(yīng)用狀況等作靜態(tài)與動態(tài)的合理性說明，以解決解決ES求解的可理解性、透明性及可信賴性。求解的可理解性、透明性及可信賴性。2. ES解釋機(jī)制的作用解釋機(jī)制的作用 根據(jù)定義，其將在四個方面起作用：根據(jù)定義，其將在四個方面起作用： ES生成中對生成中對KB的調(diào)試；的調(diào)試； ES 原型測試；原型測試； 用戶使用中的運(yùn)行解釋；用戶使用中的運(yùn)行解釋； 起某種程度

3、上的起某種程度上的“教師教師”作用。作用。 (1) 作用作用1： ES生成中對生成中對KB的調(diào)試，該作用主要涉及的調(diào)試，該作用主要涉及 檢索知識庫中已有內(nèi)容；檢索知識庫中已有內(nèi)容； 跟蹤系統(tǒng)運(yùn)行；跟蹤系統(tǒng)運(yùn)行； 提供出錯信息。提供出錯信息。 (2) 作用作用2：進(jìn)行：進(jìn)行ES原理測試的輔助記錄與顯示原理測試的輔助記錄與顯示 記錄、顯示記錄、顯示KB中知識的使用情況；中知識的使用情況； 記錄、顯示上下文中各種參數(shù)、中間結(jié)果的演變。記錄、顯示上下文中各種參數(shù)、中間結(jié)果的演變。 (3) 作用作用3：用戶使用中的運(yùn)行解釋：用戶使用中的運(yùn)行解釋 解釋問題求解的過程（策略）；解釋問題求解的過程（策略）；

4、解釋知識在推理過程中的應(yīng)用情況；解釋知識在推理過程中的應(yīng)用情況； 解釋推理過程和結(jié)論的合理性。解釋推理過程和結(jié)論的合理性。 (4) 作用作用4：起：起“教師教師”的作用的作用3. 專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的解釋類型專家系統(tǒng)解釋機(jī)制的解釋類型 ES的解釋機(jī)制有以下幾種類型：的解釋機(jī)制有以下幾種類型： (1) 動態(tài)動態(tài) Why 解釋：說明系統(tǒng)或某一求解動作為什么要這樣做。解釋：說明系統(tǒng)或某一求解動作為什么要這樣做。 How 解釋：說明系統(tǒng)或某一求解動作是怎樣達(dá)到當(dāng)前目標(biāo)的。解釋：說明系統(tǒng)或某一求解動作是怎樣達(dá)到當(dāng)前目標(biāo)的。 What 解釋：說明系統(tǒng)當(dāng)前正在做什么。解釋：說明系統(tǒng)當(dāng)前正在做什么。 (2) 靜

5、態(tài)靜態(tài) 系統(tǒng)求解范圍解釋：系統(tǒng)求解范圍解釋： 說明系統(tǒng)求解的邊界及出錯信息。說明系統(tǒng)求解的邊界及出錯信息。 知識內(nèi)容的解釋：說明知識內(nèi)容的解釋：說明KB中知識形式、內(nèi)容應(yīng)用等信息。中知識形式、內(nèi)容應(yīng)用等信息。 求解策略的解釋求解策略的解釋: 對問題求解范圍內(nèi)的問題求解給出一個靜態(tài)對問題求解范圍內(nèi)的問題求解給出一個靜態(tài)的的 說明。說明。4. 解釋機(jī)制實現(xiàn)應(yīng)考慮的問題解釋機(jī)制實現(xiàn)應(yīng)考慮的問題 我們在設(shè)計我們在設(shè)計ES解釋機(jī)制的時候，應(yīng)考慮以下幾方面的問題：解釋機(jī)制的時候，應(yīng)考慮以下幾方面的問題： (1) 建立適當(dāng)?shù)娜藱C(jī)接口。建立適當(dāng)?shù)娜藱C(jī)接口。 (2) 建立對應(yīng)于由推理機(jī)生成的推理路徑，動態(tài)解釋類

6、型與所選取的建立對應(yīng)于由推理機(jī)生成的推理路徑，動態(tài)解釋類型與所選取的 靜態(tài)解釋內(nèi)容間的關(guān)聯(lián)，并記錄相應(yīng)的推理路徑及信息。靜態(tài)解釋內(nèi)容間的關(guān)聯(lián)，并記錄相應(yīng)的推理路徑及信息。 (3) 建立易于用戶接受的解釋信息的表達(dá)方式，即解釋的敘述問題便建立易于用戶接受的解釋信息的表達(dá)方式，即解釋的敘述問題便 于用戶理解、接受。于用戶理解、接受。 (4) 建立并組織好所有的靜態(tài)解釋信息，它是實現(xiàn)動態(tài)運(yùn)行過程解釋建立并組織好所有的靜態(tài)解釋信息，它是實現(xiàn)動態(tài)運(yùn)行過程解釋 的前提。的前提。解釋信息可以是：解釋信息可以是： 直接由表層知識，如直接由表層知識，如KB中規(guī)則的描述規(guī)定；中規(guī)則的描述規(guī)定； 對應(yīng)于規(guī)則的對其的

7、深層描述；對應(yīng)于規(guī)則的對其的深層描述； 直接的深層知識（含因果、屬性、聯(lián)系等）。直接的深層知識（含因果、屬性、聯(lián)系等）。5. 解釋機(jī)制的一般體系結(jié)構(gòu)或?qū)崿F(xiàn)解釋機(jī)制的一般體系結(jié)構(gòu)或?qū)崿F(xiàn)用戶用戶人機(jī)界面人機(jī)界面解釋信息的表達(dá)、敘述解釋信息的表達(dá)、敘述控制推理路徑及動態(tài)信息控制推理路徑及動態(tài)信息對應(yīng)于對應(yīng)于KB及問題求解及問題求解組織機(jī)構(gòu)的解釋空間構(gòu)造組織機(jī)構(gòu)的解釋空間構(gòu)造上下文上下文推理機(jī)推理機(jī)5.2 專家系統(tǒng)解釋機(jī)制實現(xiàn)的常用方法專家系統(tǒng)解釋機(jī)制實現(xiàn)的常用方法 專家系統(tǒng)常用的解釋方法包括：專家系統(tǒng)常用的解釋方法包括： 唱片唱片/預(yù)制文本解釋法預(yù)制文本解釋法 追蹤解釋法追蹤解釋法 策略解釋法策略解

8、釋法 自動程序員法自動程序員法1. 唱片唱片/預(yù)制文本解釋法預(yù)制文本解釋法 (1) 方法的基本思想方法的基本思想 這是一種最簡單也是最早的解釋方法，通過預(yù)先估計所有可解的這是一種最簡單也是最早的解釋方法，通過預(yù)先估計所有可解的問題，將每個問題的解釋語句存入系統(tǒng)中，這些被存入的語句可隨時調(diào)問題，將每個問題的解釋語句存入系統(tǒng)中，這些被存入的語句可隨時調(diào)出和顯示。出和顯示。 當(dāng)用戶使用當(dāng)用戶使用ES時，時，“放放”出來的唱片句子用來幫助用戶：出來的唱片句子用來幫助用戶： 回答系統(tǒng)正在做什么；回答系統(tǒng)正在做什么； 跟蹤系統(tǒng)運(yùn)行；跟蹤系統(tǒng)運(yùn)行； 顯示出錯信息。顯示出錯信息。 (2) 唱片程序（句子）與解

9、釋空間的關(guān)聯(lián)問題唱片程序（句子）與解釋空間的關(guān)聯(lián)問題 問題求解策略的每一個步驟：一段唱片程序；問題求解策略的每一個步驟：一段唱片程序； 問題求解的每個動作：一段唱片程序，說明系統(tǒng)正在做什么，通問題求解的每個動作：一段唱片程序，說明系統(tǒng)正在做什么，通 過顯示以說明或提前說明一個動作部分要做的具體工作：過顯示以說明或提前說明一個動作部分要做的具體工作： 系統(tǒng)調(diào)用了哪些函數(shù)；系統(tǒng)調(diào)用了哪些函數(shù)； 函數(shù)的各種參數(shù)；函數(shù)的各種參數(shù)； 所作的假設(shè)；所作的假設(shè)； 所運(yùn)用的推理方式。所運(yùn)用的推理方式。 結(jié)合已有上下文內(nèi)容的狀態(tài)變量（對應(yīng)于唱片程序的不同片段）結(jié)合已有上下文內(nèi)容的狀態(tài)變量（對應(yīng)于唱片程序的不同片

10、段） 設(shè)置。設(shè)置。 (3) 唱片解釋法的特點與不足唱片解釋法的特點與不足 唱片解釋法主要用于回答系統(tǒng)正在做什么；唱片解釋法主要用于回答系統(tǒng)正在做什么； 方法簡單明了；方法簡單明了； 但知識工程師要事先估計所有可解的問題，并對每一問題提供但知識工程師要事先估計所有可解的問題，并對每一問題提供 解答；解答； 唱片程序是預(yù)制的，運(yùn)用過程不是生成的，而是唱片程序是預(yù)制的，運(yùn)用過程不是生成的，而是“放出放出”的；的； 唱片和知識庫相互獨立修改，不便于維護(hù)；唱片和知識庫相互獨立修改，不便于維護(hù)； 不具備解釋的智能性。不具備解釋的智能性。2. 追蹤解釋法追蹤解釋法 (1) 基本思想基本思想 通過重新顯示系統(tǒng)

11、問題求解過程的推理路徑和通過重新顯示系通過重新顯示系統(tǒng)問題求解過程的推理路徑和通過重新顯示系統(tǒng)問題求解過程中知識庫中知識的使用情況，來解釋系統(tǒng)是怎樣求統(tǒng)問題求解過程中知識庫中知識的使用情況，來解釋系統(tǒng)是怎樣求解問題直至得出結(jié)論的。解問題直至得出結(jié)論的。 這種方法從系統(tǒng)運(yùn)行的角度來說明系統(tǒng)的動作；這種方法從系統(tǒng)運(yùn)行的角度來說明系統(tǒng)的動作； 解釋基于系統(tǒng)運(yùn)行中所產(chǎn)生的動態(tài)信息，而唱片法則是基于預(yù)解釋基于系統(tǒng)運(yùn)行中所產(chǎn)生的動態(tài)信息，而唱片法則是基于預(yù) 制唱片的靜態(tài)信息。制唱片的靜態(tài)信息。 (2) 設(shè)計追蹤法應(yīng)解決的關(guān)鍵問題設(shè)計追蹤法應(yīng)解決的關(guān)鍵問題 . 解釋中基本操作的確定：解釋中基本操作的確定：

12、基本操作是解釋的基本層次；基本操作是解釋的基本層次； 在這一層次上系統(tǒng)的求解行為將得到具體解釋；在這一層次上系統(tǒng)的求解行為將得到具體解釋； 在基于不同知識表示模式的在基于不同知識表示模式的ES中，基本操作建議為知識表中，基本操作建議為知識表 示中最基本的、獨立的數(shù)據(jù)單元，為框架系統(tǒng)中的框架，示中最基本的、獨立的數(shù)據(jù)單元，為框架系統(tǒng)中的框架， 產(chǎn)生式系統(tǒng)中的規(guī)則。產(chǎn)生式系統(tǒng)中的規(guī)則。 . 對應(yīng)于基本操作（或所選定的解釋層次）的動態(tài)信息紀(jì)錄程序：對應(yīng)于基本操作（或所選定的解釋層次）的動態(tài)信息紀(jì)錄程序： 用于記錄系統(tǒng)問題求解過程中選定層次上的行為，這些行為包括：用于記錄系統(tǒng)問題求解過程中選定層次上的

13、行為，這些行為包括： 各中間狀態(tài)下知識的匹配情況；各中間狀態(tài)下知識的匹配情況； 各狀態(tài)的轉(zhuǎn)化情況；各狀態(tài)的轉(zhuǎn)化情況； 紀(jì)錄結(jié)果用于系統(tǒng)行為的跟蹤。紀(jì)錄結(jié)果用于系統(tǒng)行為的跟蹤。 . 設(shè)計一個與系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)相對應(yīng)的設(shè)計一個與系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)相對應(yīng)的/相反的解釋控制結(jié)構(gòu)：相反的解釋控制結(jié)構(gòu)： 控制對記錄信息結(jié)果的行為理解；控制對記錄信息結(jié)果的行為理解； 對于對于“How”解釋，采用解釋，采用“自頂向下自頂向下”的動態(tài)信息樹（推理路徑的動態(tài)信息樹（推理路徑)的的搜索；搜索； 對于對于“Why”解釋，采用動態(tài)信息樹（推理路經(jīng)及動態(tài)信息）的搜索；解釋，采用動態(tài)信息樹（推理路經(jīng)及動態(tài)信息）的搜索； . 設(shè)計一個

14、接口程序：設(shè)計一個接口程序： 根據(jù)記錄內(nèi)容和解釋控制結(jié)構(gòu)把跟蹤結(jié)果翻譯成用戶能理解的解釋根據(jù)記錄內(nèi)容和解釋控制結(jié)構(gòu)把跟蹤結(jié)果翻譯成用戶能理解的解釋 語句。語句。 (3) 追蹤解釋法特點追蹤解釋法特點 解釋基于動態(tài)信息；解釋基于動態(tài)信息； 解釋過程簡單；解釋過程簡單； 同唱片法相比，能保證問題求解過程與解釋代碼的一致性；同唱片法相比，能保證問題求解過程與解釋代碼的一致性； 但把記錄內(nèi)容翻譯成用戶易理解的解釋難以做到，甚至做不到，但把記錄內(nèi)容翻譯成用戶易理解的解釋難以做到，甚至做不到， 原因在于：原因在于： 程序代碼（動態(tài)信息）與用戶領(lǐng)域?qū)Ｓ眯g(shù)語間的區(qū)別，自程序代碼（動態(tài)信息）與用戶領(lǐng)域?qū)Ｓ眯g(shù)語間

15、的區(qū)別，自 然語言接口難以實現(xiàn)；然語言接口難以實現(xiàn)； 只能偏重只能偏重“How”解釋，而不能過多過深地進(jìn)行動作合理化解釋，而不能過多過深地進(jìn)行動作合理化 的的“Why”解釋。解釋。3. 策略解釋法策略解釋法 (1) 基本思想基本思想 對應(yīng)于兩級對應(yīng)于兩級ES結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)的ES解釋機(jī)制；解釋機(jī)制； 問題的求解策略由元知識定義；問題的求解策略由元知識定義； 對元知識庫的推理構(gòu)造了求解任務(wù)序列；對元知識庫的推理構(gòu)造了求解任務(wù)序列； 所有解釋基于元推理產(chǎn)生；所有解釋基于元推理產(chǎn)生； 具體求解操作由領(lǐng)域具體求解操作由領(lǐng)域ES完成。完成。 (2) 策略解釋法實現(xiàn)中應(yīng)注意的關(guān)鍵問題策略解釋法實現(xiàn)中應(yīng)注意的關(guān)鍵

16、問題 其借用追蹤法的基本思想，所以應(yīng)在元級、領(lǐng)域級注意前后問題；其借用追蹤法的基本思想，所以應(yīng)在元級、領(lǐng)域級注意前后問題； 建立元級、領(lǐng)域級解釋間的關(guān)聯(lián)。建立元級、領(lǐng)域級解釋間的關(guān)聯(lián)。 (3) 策略解釋法的特點策略解釋法的特點 具備追蹤法的特點；具備追蹤法的特點； 解釋層次抽象度高，解釋起點高；解釋層次抽象度高，解釋起點高； 但問題求解策略知識必須能顯示抽象出來。但問題求解策略知識必須能顯示抽象出來。4. 自動程序員方法自動程序員方法 前面幾種方法，對前面幾種方法，對“Why”解釋的支持性很弱，因為解釋的支持性很弱，因為“Why”解解釋涉及到解釋行為的合理性問題，而合理性解釋相關(guān)于問題求解表釋

17、涉及到解釋行為的合理性問題，而合理性解釋相關(guān)于問題求解表層知識之外的深層知識，自動程序員方法是為解決這一問題而提出層知識之外的深層知識，自動程序員方法是為解決這一問題而提出的。的。 (1) 基本思想基本思想 利用一個自動程序員（程序生成器）來產(chǎn)生利用一個自動程序員（程序生成器）來產(chǎn)生ES; 當(dāng)程序生成器從抽象目標(biāo)利用領(lǐng)域知識求精產(chǎn)生具體的執(zhí)行程當(dāng)程序生成器從抽象目標(biāo)利用領(lǐng)域知識求精產(chǎn)生具體的執(zhí)行程 序時，其保留求精過程的推理軌跡；序時，其保留求精過程的推理軌跡； 這種推理軌跡并不是執(zhí)行程序用于問題求解所必需的知識，它是這種推理軌跡并不是執(zhí)行程序用于問題求解所必需的知識，它是 用于論證系統(tǒng)動作的

18、合理性。用于論證系統(tǒng)動作的合理性。 (2) 自動程序員法的結(jié)構(gòu)自動程序員法的結(jié)構(gòu) ES生成器：產(chǎn)生待求任務(wù)的執(zhí)行程序（其含生成器：產(chǎn)生待求任務(wù)的執(zhí)行程序（其含ES的主要功能）；的主要功能）； 其中其中“領(lǐng)域模型領(lǐng)域模型”和和“領(lǐng)域原則領(lǐng)域原則”是領(lǐng)域?qū)ｉT知識，為生成器產(chǎn)是領(lǐng)域?qū)ｉT知識，為生成器產(chǎn)生執(zhí)生執(zhí) 行程序提供知識；行程序提供知識； ES生成器生成器領(lǐng)域領(lǐng)域模型模型領(lǐng)域領(lǐng)域原則原則英語產(chǎn)生器英語產(chǎn)生器用戶用戶求精結(jié)構(gòu)求精結(jié)構(gòu)ES 求精機(jī)構(gòu)：是生成器產(chǎn)生執(zhí)行程序過程中所留下的軌跡，它含有求精機(jī)構(gòu)：是生成器產(chǎn)生執(zhí)行程序過程中所留下的軌跡，它含有 產(chǎn)生過程中間軌跡和最終的軌跡程序；產(chǎn)生過程中間軌

19、跡和最終的軌跡程序； 領(lǐng)域模型：是問題領(lǐng)域的描述性事實，包括實體間的因果關(guān)系、分領(lǐng)域模型：是問題領(lǐng)域的描述性事實，包括實體間的因果關(guān)系、分 類層次等；類層次等； 領(lǐng)域原則：領(lǐng)域原則： 是領(lǐng)域的問題求解方法和啟發(fā)式過程，是關(guān)于問題求解的過程性知識。是領(lǐng)域的問題求解方法和啟發(fā)式過程，是關(guān)于問題求解的過程性知識。 它告訴生成器具體工作的做法；它告訴生成器具體工作的做法； 一條領(lǐng)域原則可看作一種抽象的過程模式；一條領(lǐng)域原則可看作一種抽象的過程模式； 利用領(lǐng)域模型中的事實填充這種抽象過程可產(chǎn)生具體的過程和操作；利用領(lǐng)域模型中的事實填充這種抽象過程可產(chǎn)生具體的過程和操作； 領(lǐng)域模型領(lǐng)域模型領(lǐng)域原則領(lǐng)域原則

20、生成執(zhí)行程序生成執(zhí)行程序 英語產(chǎn)生器：利用英語產(chǎn)生器：利用“求精結(jié)構(gòu)求精結(jié)構(gòu)”，“領(lǐng)域模型領(lǐng)域模型”、“領(lǐng)域原則領(lǐng)域原則”構(gòu)造構(gòu)造 解釋語句，在不同層次上回答解釋語句，在不同層次上回答“Why”。 (3) 特點特點 能給出能給出“Why解釋解釋”的合理性解釋，克服因深層知識的缺陷而的合理性解釋，克服因深層知識的缺陷而導(dǎo)導(dǎo) 致的致的“Why”解釋的薄弱；解釋的薄弱； 但自動求精過程不易實現(xiàn)；但自動求精過程不易實現(xiàn)； 自動程序生成是難點；自動程序生成是難點； 利用這種解釋方法來構(gòu)造英語解釋語句存在障礙。利用這種解釋方法來構(gòu)造英語解釋語句存在障礙。第六章第六章 專家系統(tǒng)的知識獲取專家系統(tǒng)的知識獲取

21、本章學(xué)習(xí)目的：本章學(xué)習(xí)目的： 1. 了解了解ES知識獲取的手段、方法、過程等；知識獲取的手段、方法、過程等； 2. 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、途徑及其在了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、途徑及其在ES知識獲取中的知識獲取中的地位、作用及應(yīng)用；地位、作用及應(yīng)用； 3. 了解知識獲取輔助工具的原理、結(jié)構(gòu)及建立方法。了解知識獲取輔助工具的原理、結(jié)構(gòu)及建立方法。 本章主要講述以下內(nèi)容：本章主要講述以下內(nèi)容： 1. 知識獲取的一般性問題；知識獲取的一般性問題； 2. 知識知識/學(xué)習(xí)文本的生成：從知識源確定到概念化；學(xué)習(xí)文本的生成：從知識源確定到概念化； 3. 知識的形式化過程；知識的形式化過程； 4. 知識庫的建立；知識庫

22、的建立； 5. 知識庫的調(diào)試與維護(hù)。知識庫的調(diào)試與維護(hù)。6.1 知識獲取的一般性問題知識獲取的一般性問題 ES用于領(lǐng)域問題求解必須依賴于其知識庫的容量、質(zhì)量，而知用于領(lǐng)域問題求解必須依賴于其知識庫的容量、質(zhì)量，而知識獲取就在于建筑出上述要求的知識庫。識獲取就在于建筑出上述要求的知識庫。1. 知識獲取的概念知識獲取的概念 指從人類專家處獲取領(lǐng)域知識，并將其轉(zhuǎn)化成知識庫的過程；指從人類專家處獲取領(lǐng)域知識，并將其轉(zhuǎn)化成知識庫的過程； 知識獲取是知識獲取是ES建造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，亦是建造建造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，亦是建造ES的的“瓶頸瓶頸”； 知識工程師在知識獲取過程中協(xié)調(diào)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行領(lǐng)域知識的形式知識工程師在知識

23、獲取過程中協(xié)調(diào)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行領(lǐng)域知識的形式 化，并在知識獲取中起關(guān)鍵作用?；?，并在知識獲取中起關(guān)鍵作用。2. 知識獲取的過程知識獲取的過程 知識獲取一般經(jīng)歷以下五個階段：知識獲取一般經(jīng)歷以下五個階段： 知識源的確定知識源的確定 概念化階段文本形成；概念化階段文本形成； 形式化階段；形式化階段； 知識庫建立階段；知識庫建立階段； 知識庫測試、精煉與維護(hù)階段。知識庫測試、精煉與維護(hù)階段。 (1) 知識源的確定知識源的確定 首先由知識工程師根據(jù)待解領(lǐng)域問題選擇一個（組）專家；首先由知識工程師根據(jù)待解領(lǐng)域問題選擇一個（組）專家； 請教這些專家并學(xué)習(xí)領(lǐng)域有關(guān)的概念、問題等；請教這些專家并學(xué)習(xí)領(lǐng)域有關(guān)的概念

24、、問題等； 制定（與專家一起）系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)；制定（與專家一起）系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)； 確定確定ES所需的知識源，如：所需的知識源，如： 專家過去的問題求解實例；專家過去的問題求解實例； 教科書中的知識；教科書中的知識； 隱含在專家大腦中的問題求解經(jīng)驗；隱含在專家大腦中的問題求解經(jīng)驗； (2) 知識文本形成或概念化階段知識文本形成或概念化階段 針對各種知識源，與專家配合，確定系統(tǒng)目標(biāo)內(nèi)的主要概念、關(guān)系針對各種知識源，與專家配合，確定系統(tǒng)目標(biāo)內(nèi)的主要概念、關(guān)系等的描述。等的描述。 確定數(shù)據(jù)類型確定數(shù)據(jù)類型知識類型；知識類型； 分析系統(tǒng)預(yù)定的輸入輸出；分析系統(tǒng)預(yù)定的輸入輸出； 系統(tǒng)目標(biāo)的分解（子問題的劃

25、分）；系統(tǒng)目標(biāo)的分解（子問題的劃分）； 每個子目標(biāo)的約束；每個子目標(biāo)的約束； 領(lǐng)域問題的求解策略；領(lǐng)域問題的求解策略； 可使用的局部假設(shè)；可使用的局部假設(shè)； 問題領(lǐng)域中各實體的相關(guān)性；問題領(lǐng)域中各實體的相關(guān)性； 問題領(lǐng)域中各實體間的因果關(guān)系；問題領(lǐng)域中各實體間的因果關(guān)系； 問題領(lǐng)域中各實體間的層次、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)等；問題領(lǐng)域中各實體間的層次、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)等； 形成知識文本（以自然跟蹤、圖形表示的上述內(nèi)容）；形成知識文本（以自然跟蹤、圖形表示的上述內(nèi)容）； 當(dāng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)自動獲取知識時，形成學(xué)習(xí)文本。當(dāng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)自動獲取知識時，形成學(xué)習(xí)文本。 (3) 形式化階段形式化階段 選擇合適的知識表示模式（數(shù)據(jù)結(jié)

26、構(gòu)）把概念化階段得出的知識選擇合適的知識表示模式（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）把概念化階段得出的知識 文本表示出來；文本表示出來； 或利用學(xué)習(xí)文本，調(diào)出相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，形成相應(yīng)的合適的或利用學(xué)習(xí)文本，調(diào)出相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，形成相應(yīng)的合適的 知識表示模式。知識表示模式。 (4) 知識庫建立階段知識庫建立階段 利用知識庫編輯機(jī)制把由知識文本轉(zhuǎn)化而來的形式化知識輸入，利用知識庫編輯機(jī)制把由知識文本轉(zhuǎn)化而來的形式化知識輸入， 以建立知識庫；以建立知識庫； 或利用形式化知識自動錄入機(jī)制，把經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)生成的知識輸入或利用形式化知識自動錄入機(jī)制，把經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)生成的知識輸入 到知識庫中；到知識庫中； (5) 知識庫的測試

27、、精煉、維護(hù)階段知識庫的測試、精煉、維護(hù)階段 檢查、測試知識庫的推理路徑可達(dá)性（用實例）；檢查、測試知識庫的推理路徑可達(dá)性（用實例）； 消除知識冗余消除知識冗余精煉；精煉； 消除知識的二義性消除知識的二義性精煉；精煉； 對新增加知識的測試、精煉對新增加知識的測試、精煉維護(hù)。維護(hù)。領(lǐng)域領(lǐng)域問題問題學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)文本文本形式化形式化知識知識知識庫知識庫 (2) 自動型知識獲取自動型知識獲取(3) 混合型知識獲取混合型知識獲取 結(jié)合兩種模型的知識獲取。結(jié)合兩種模型的知識獲取。3. 知識獲取的類型知識獲取的類型 從上述知識獲取的過程，我們可得出知識獲取的幾種類型：從上述知識獲取的過程，我們可得出知識獲取的幾

28、種類型： (1) 交互式知識獲取交互式知識獲取領(lǐng)域領(lǐng)域問題問題知識知識文本文本形式化形式化知識知識知識庫知識庫環(huán)境環(huán)境知識庫知識庫編輯編輯知識庫知識庫推理機(jī)推理機(jī)交互式系統(tǒng)知識獲取交互式系統(tǒng)知識獲取環(huán)境環(huán)境學(xué)習(xí)元學(xué)習(xí)元知識庫知識庫性能元性能元學(xué)習(xí)系統(tǒng)知識獲取學(xué)習(xí)系統(tǒng)知識獲取4. 關(guān)于知識獲取的交互系統(tǒng)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)關(guān)于知識獲取的交互系統(tǒng)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)6.2 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 如前所述，利用如前所述，利用“學(xué)習(xí)元學(xué)習(xí)元”可將可將“學(xué)習(xí)文本學(xué)習(xí)文本”自動地轉(zhuǎn)換成自動地轉(zhuǎn)換成“形式化知識形式化知識”?！皩W(xué)習(xí)元學(xué)習(xí)元”的構(gòu)造取決于：的構(gòu)造取決于： 各種不同的學(xué)習(xí)算法；各

29、種不同的學(xué)習(xí)算法； 學(xué)習(xí)策略；學(xué)習(xí)策略； 知識表示方法；知識表示方法； 應(yīng)用領(lǐng)域；應(yīng)用領(lǐng)域； 學(xué)習(xí)元的構(gòu)造需使用學(xué)習(xí)元的構(gòu)造需使用“”技術(shù)。技術(shù)。1. 基本概念基本概念 所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，就是要使計算機(jī)能夠模擬人的學(xué)習(xí)行為，自動地所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，就是要使計算機(jī)能夠模擬人的學(xué)習(xí)行為，自動地 通過學(xué)習(xí)獲取知識和技能，不斷改善技能，實現(xiàn)自我完善。通過學(xué)習(xí)獲取知識和技能，不斷改善技能，實現(xiàn)自我完善。2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 目前常用的分類方法：目前常用的分類方法： 機(jī)械式學(xué)習(xí)機(jī)械式學(xué)習(xí)指導(dǎo)式學(xué)習(xí)指導(dǎo)式學(xué)習(xí)示例學(xué)習(xí)示例學(xué)習(xí)類比學(xué)習(xí)類比學(xué)習(xí)解釋學(xué)習(xí)解釋學(xué)習(xí)基于演繹的學(xué)習(xí)基于演繹的學(xué)習(xí)基于歸納的學(xué)習(xí)基于

30、歸納的學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)分析學(xué)習(xí)分析學(xué)習(xí)連接學(xué)習(xí)連接學(xué)習(xí)遺傳算法遺傳算法(1) 按學(xué)習(xí)方法分類按學(xué)習(xí)方法分類 (2) 按推理方式分類按推理方式分類(3) 按綜合屬性分類按綜合屬性分類3. 機(jī)械學(xué)習(xí)（機(jī)械學(xué)習(xí)（Rote Learning） (1) 基本概念基本概念 這是一種最簡單、最原始的學(xué)習(xí)方法，它通過記憶和評價外部環(huán)境所提這是一種最簡單、最原始的學(xué)習(xí)方法，它通過記憶和評價外部環(huán)境所提供的信息達(dá)到學(xué)習(xí)的目的，學(xué)習(xí)系統(tǒng)（學(xué)習(xí)元）要做的工作是把經(jīng)過評價供的信息達(dá)到學(xué)習(xí)的目的，學(xué)習(xí)系統(tǒng)（學(xué)習(xí)元）要做的工作是把經(jīng)過評價取得的信息存儲到知識庫，求解問題時就從知識庫中檢索出相應(yīng)的知識直取得的信息存儲到知

31、識庫，求解問題時就從知識庫中檢索出相應(yīng)的知識直接用來求解問題。接用來求解問題。 機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶；機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶； 學(xué)習(xí)元所做的工作僅僅是存儲新的知識；學(xué)習(xí)元所做的工作僅僅是存儲新的知識； 需要時檢索出來即可。需要時檢索出來即可。 例如：例如： 某個計算的輸入是：某個計算的輸入是：( x1 , x2 , , xn ) ， 計算后輸出是：計算后輸出是：( y1 , y2 , , yn ), 如果經(jīng)評價后得知該結(jié)果正確，則把聯(lián)想對如果經(jīng)評價后得知該結(jié)果正確，則把聯(lián)想對: ( x1 , x2 , , xn ), ( y1 , y2 , , yn ) 存入知識庫，當(dāng)以后需要做同樣的計算時，只要從知識

32、庫中檢索出來存入知識庫，當(dāng)以后需要做同樣的計算時，只要從知識庫中檢索出來 即可，而不需要重新計算了。即可，而不需要重新計算了。 (2) 利弊利弊 機(jī)械式學(xué)習(xí)實質(zhì)上是用存儲空間來換取處理時間，雖然節(jié)省了計算機(jī)械式學(xué)習(xí)實質(zhì)上是用存儲空間來換取處理時間，雖然節(jié)省了計算時間，但卻多占了存儲空間。時間，但卻多占了存儲空間。 當(dāng)因?qū)W習(xí)而積累的知識逐漸增多時，占用的空間就會越來越大，檢當(dāng)因?qū)W習(xí)而積累的知識逐漸增多時，占用的空間就會越來越大，檢索的效率也就隨之下降。索的效率也就隨之下降。 2. 歸納學(xué)習(xí)（歸納學(xué)習(xí)（Learning by Induction ) 歸納學(xué)習(xí)是應(yīng)用歸納推理進(jìn)行學(xué)習(xí)的一類學(xué)習(xí)方法，按

33、其有歸納學(xué)習(xí)是應(yīng)用歸納推理進(jìn)行學(xué)習(xí)的一類學(xué)習(xí)方法，按其有無教師指導(dǎo)可分為無教師指導(dǎo)可分為。 環(huán)境提供的信息是關(guān)于實際例子的輸入與輸出描述；環(huán)境提供的信息是關(guān)于實際例子的輸入與輸出描述； 輸入數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果規(guī)定了一個特殊的知識原則輸入數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果規(guī)定了一個特殊的知識原則(特殊知識特殊知識); 學(xué)習(xí)元從這些特殊知識中假設(shè)和歸納出一般性知識。學(xué)習(xí)元從這些特殊知識中假設(shè)和歸納出一般性知識。 (1) 歸納推理歸納推理 歸納是指從個別到一般，從部分到整體的一類推論行為。歸歸納是指從個別到一般，從部分到整體的一類推論行為。歸納推理是應(yīng)用歸納方法進(jìn)行的推理。常用的歸納推理方法有：納推理是應(yīng)用歸納方法進(jìn)行的推

34、理。常用的歸納推理方法有： 枚舉歸納枚舉歸納 聯(lián)想歸納聯(lián)想歸納 類比歸納類比歸納 . 枚舉歸納枚舉歸納 設(shè)設(shè)a1, a2, 是某類事物是某類事物 A 中的具體事物，若已知中的具體事物，若已知 a1, a2, , an 都有屬都有屬性性 P ,并且沒有發(fā)生反例，當(dāng)并且沒有發(fā)生反例，當(dāng) n 足夠大時，就可得出足夠大時，就可得出“ A 中所有事物都中所有事物都有屬性有屬性 P ” 的結(jié)論。的結(jié)論。 這是一種從個別事例歸納出一般性知識的方法，這是一種從個別事例歸納出一般性知識的方法， “ A 中所有事物都中所有事物都有屬性有屬性 P ” 是通過歸納得到的新知識。是通過歸納得到的新知識。 例如：設(shè)有如下

35、已知事例：例如：設(shè)有如下已知事例： 張三是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。張三是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。 李四是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。李四是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。 趙十是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。趙十是足球運(yùn)動員，他的體格健壯。 當(dāng)事例足夠多時，就可歸納出一個一般性知識：當(dāng)事例足夠多時，就可歸納出一個一般性知識： 凡是足球運(yùn)動員，他的體格一定健壯。凡是足球運(yùn)動員，他的體格一定健壯。 考慮到可能會出現(xiàn)反例，可給這條知識增加一個可信度：考慮到可能會出現(xiàn)反例，可給這條知識增加一個可信度： 凡是足球運(yùn)動員，他的體格一定健壯凡是足球運(yùn)動員，他的體格一定健壯 （0.95）。）。. 聯(lián)想歸納聯(lián)想歸納 若

36、已知兩個事物若已知兩個事物 a 與與 b 有有 n 個屬性相同或相似個屬性相同或相似 ，即：，即： a 具有屬性具有屬性 P1 ，b也有屬性也有屬性 P1 a 具有屬性具有屬性 P2 ，b也有屬性也有屬性 P2 。 a 具有屬性具有屬性 Pn ，b也有屬性也有屬性 Pn 并且還發(fā)現(xiàn)，并且還發(fā)現(xiàn)， a 具有屬性具有屬性 Pn+1 ，則當(dāng)則當(dāng) n 足夠大時，可歸納出：足夠大時，可歸納出： b也有屬性也有屬性 Pn+1 這一新知識。這一新知識。 例如：通過觀察發(fā)現(xiàn)，兩個孿生兄弟都有相同的身高、體重、相貌，例如：通過觀察發(fā)現(xiàn)，兩個孿生兄弟都有相同的身高、體重、相貌， 都喜歡唱歌、跳舞，且喜歡吃相同的食

37、物，而且發(fā)現(xiàn)其中一人喜都喜歡唱歌、跳舞，且喜歡吃相同的食物，而且發(fā)現(xiàn)其中一人喜 歡畫山水畫，雖然我們沒有看到另一個也喜歡畫山水畫，但我們歡畫山水畫，雖然我們沒有看到另一個也喜歡畫山水畫，但我們 很容易聯(lián)想到另一個很容易聯(lián)想到另一個“也喜歡畫山水畫也喜歡畫山水畫”，這就是聯(lián)想歸納。，這就是聯(lián)想歸納。 由于聯(lián)想歸納是一種主觀不充分置信推理，因而經(jīng)歸納得出的結(jié)論由于聯(lián)想歸納是一種主觀不充分置信推理，因而經(jīng)歸納得出的結(jié)論 可能會有錯誤。可能會有錯誤。 (2) 示例學(xué)習(xí)（示例學(xué)習(xí)（Learning by Examples） 示例學(xué)習(xí)是通過從環(huán)境中取得若干與某概念有關(guān)的例子，經(jīng)示例學(xué)習(xí)是通過從環(huán)境中取得若

38、干與某概念有關(guān)的例子，經(jīng)歸納得出一般性概念的一種學(xué)習(xí)方法。歸納得出一般性概念的一種學(xué)習(xí)方法。 在這種學(xué)習(xí)方法中，外部環(huán)境（教師）提供的是一組例子（正例和在這種學(xué)習(xí)方法中，外部環(huán)境（教師）提供的是一組例子（正例和反例），這些例子實際上是一組特殊的知識，每一個例子表達(dá)了僅適用反例），這些例子實際上是一組特殊的知識，每一個例子表達(dá)了僅適用于該例子的知識，示例學(xué)習(xí)就是要從這些特殊知識中歸納出適合于更大于該例子的知識，示例學(xué)習(xí)就是要從這些特殊知識中歸納出適合于更大范圍的一般性知識。范圍的一般性知識。 例如：我們用一批動物作為示例，并且告訴學(xué)習(xí)系統(tǒng)哪一個動物是例如：我們用一批動物作為示例，并且告訴學(xué)習(xí)系統(tǒng)

39、哪一個動物是 “馬馬”，哪一個動物不是，當(dāng)示例足夠多時，學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能概，哪一個動物不是，當(dāng)示例足夠多時，學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能概括括 出關(guān)于出關(guān)于“馬馬”的概念模型，使自己能識別的概念模型，使自己能識別“馬馬”。這一學(xué)習(xí)過。這一學(xué)習(xí)過程就程就 是示例學(xué)習(xí)。是示例學(xué)習(xí)。 . 示例學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)模型示例學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)模型 其學(xué)習(xí)過程是：其學(xué)習(xí)過程是： 首先從示例空間（環(huán)境）中選擇合適的訓(xùn)練示例，然后經(jīng)過首先從示例空間（環(huán)境）中選擇合適的訓(xùn)練示例，然后經(jīng)過 解釋歸納出一般性的知識，最后再從示例空間中選擇更多的解釋歸納出一般性的知識，最后再從示例空間中選擇更多的 示例對它進(jìn)行驗證，直到得到可實用的知識為止。示例對它進(jìn)行

40、驗證，直到得到可實用的知識為止。 . 常用的歸納算法常用的歸納算法 強(qiáng)化強(qiáng)化/弱化算法：弱化算法： 用于歸納產(chǎn)生式規(guī)則：學(xué)習(xí)元的輸出為規(guī)則；用于歸納產(chǎn)生式規(guī)則：學(xué)習(xí)元的輸出為規(guī)則； 強(qiáng)化指使規(guī)則前提取值范圍加大：擴(kuò)大范圍；強(qiáng)化指使規(guī)則前提取值范圍加大：擴(kuò)大范圍； 弱化指使規(guī)則前提取值范圍變?。嚎s小范圍；弱化指使規(guī)則前提取值范圍變小：縮小范圍； 驗證驗證示例空間示例空間搜索搜索解釋解釋形成知識形成知識知識庫知識庫找一個規(guī)則模式找一個規(guī)則模式用實例匹配用實例匹配 判斷規(guī)則前提范圍大？判斷規(guī)則前提范圍大？ 弱化前提弱化前提強(qiáng)化前提強(qiáng)化前提獲取一般性規(guī)則獲取一般性規(guī)則Stop 判斷規(guī)則前提范圍小？判斷

41、規(guī)則前提范圍?。縔YNN3. 類比學(xué)習(xí)（類比學(xué)習(xí)（Learning by Analogy） 指在幾個對象（實體）間檢測相似性；指在幾個對象（實體）間檢測相似性； 根據(jù)一方對象（實體）所具有的事實和知識，推出相似對象所具有的事根據(jù)一方對象（實體）所具有的事實和知識，推出相似對象所具有的事 實與知識；實與知識； 環(huán)境提供相關(guān)領(lǐng)域知識（與當(dāng)前所學(xué)習(xí)的問題間有相似性）環(huán)境提供相關(guān)領(lǐng)域知識（與當(dāng)前所學(xué)習(xí)的問題間有相似性）; 學(xué)習(xí)元找出相似性并得出相似準(zhǔn)則學(xué)習(xí)元找出相似性并得出相似準(zhǔn)則/知識。知識。 (1) 類比推理類比推理 類比學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是類比推理。類比學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是類比推理。 所謂類比推理是指：所謂類比

42、推理是指： 由新情況與記憶中的已知情況在某些方面相似，從而推出它們在其它由新情況與記憶中的已知情況在某些方面相似，從而推出它們在其它方面也相似。方面也相似。 類比推理是在兩個相似域之間進(jìn)行的：類比推理是在兩個相似域之間進(jìn)行的： 一個是已經(jīng)認(rèn)識的域，它包括過去曾經(jīng)解決過且與當(dāng)前待解決問題一個是已經(jīng)認(rèn)識的域，它包括過去曾經(jīng)解決過且與當(dāng)前待解決問題 類似的問題以及相關(guān)知識，稱為源域，記做類似的問題以及相關(guān)知識，稱為源域，記做 S； 另一個是當(dāng)前尚未完全認(rèn)識的域，它是遇到的新問題，稱為目標(biāo)域，另一個是當(dāng)前尚未完全認(rèn)識的域，它是遇到的新問題，稱為目標(biāo)域， 記做記做 T； 類比推理的目的是：類比推理的目的

43、是： 從從 S 中選出與當(dāng)前問題最近似的問題及其求解方法來求解當(dāng)前問題，中選出與當(dāng)前問題最近似的問題及其求解方法來求解當(dāng)前問題，或者建立起目標(biāo)域中已有命題間的聯(lián)系，形成新知識。或者建立起目標(biāo)域中已有命題間的聯(lián)系，形成新知識。 (2) 屬性類比學(xué)習(xí)屬性類比學(xué)習(xí) 屬性類比學(xué)習(xí)是根據(jù)兩個相似事物的屬性實現(xiàn)類比學(xué)習(xí)的。屬性類比學(xué)習(xí)是根據(jù)兩個相似事物的屬性實現(xiàn)類比學(xué)習(xí)的。 我們以我們以1979年溫斯頓開發(fā)的一個系統(tǒng)為例進(jìn)行說明。在該系統(tǒng)中：年溫斯頓開發(fā)的一個系統(tǒng)為例進(jìn)行說明。在該系統(tǒng)中： 原域和目標(biāo)域都是用框架表示的，分別稱為源框架和目標(biāo)框架；原域和目標(biāo)域都是用框架表示的，分別稱為源框架和目標(biāo)框架； 框

44、架的槽用于表示事物的屬性；框架的槽用于表示事物的屬性； 其學(xué)習(xí)的過程是把源框架中的某些槽值傳遞到目標(biāo)框架的相應(yīng)槽中去。其學(xué)習(xí)的過程是把源框架中的某些槽值傳遞到目標(biāo)框架的相應(yīng)槽中去。 傳遞分兩步進(jìn)行：傳遞分兩步進(jìn)行： . 從源框架中選擇若干槽作為候選槽從源框架中選擇若干槽作為候選槽 選擇方法是相繼使用如下啟發(fā)式規(guī)則：選擇方法是相繼使用如下啟發(fā)式規(guī)則： 選擇那些具有極端槽值的槽作為候選槽；選擇那些具有極端槽值的槽作為候選槽； 選擇那些已經(jīng)被確認(rèn)為選擇那些已經(jīng)被確認(rèn)為“重要槽重要槽”的槽作為候選槽；的槽作為候選槽； 選擇那些與源框架相似的框架中不具有的槽作為候選槽。如，選擇那些與源框架相似的框架中不

45、具有的槽作為候選槽。如，S 為源為源 框架，框架，S 是任一與是任一與 S 相似的框架，如果在相似的框架，如果在S中有某些槽，但中有某些槽，但S 中不具中不具 有這些槽，則就選擇這些槽作為候選槽；有這些槽，則就選擇這些槽作為候選槽； 選擇那些相似框架中不具有這種槽值的槽作為候選槽。如，選擇那些相似框架中不具有這種槽值的槽作為候選槽。如，S 為源框為源框 架，架，S 是任一與是任一與 S 相似的框架，如果在相似的框架，如果在S中有某槽，其槽值為中有某槽，其槽值為a ，而而 S 中雖有這個槽，但其槽值不是中雖有這個槽，但其槽值不是 a ，則這個槽可被選為候選槽；則這個槽可被選為候選槽； 把源框架中

46、所有槽都作為候選槽。當(dāng)用上述啟發(fā)式規(guī)則都無法確定候把源框架中所有槽都作為候選槽。當(dāng)用上述啟發(fā)式規(guī)則都無法確定候 選槽，或所確定的候選槽不夠用時，可把源框架中所有的槽都作為候選槽，或所確定的候選槽不夠用時，可把源框架中所有的槽都作為候 選槽，供下一步進(jìn)行篩選。選槽，供下一步進(jìn)行篩選。 . 根據(jù)目標(biāo)框架對候選槽進(jìn)行篩選根據(jù)目標(biāo)框架對候選槽進(jìn)行篩選 篩選按以下啟發(fā)式規(guī)則進(jìn)行：篩選按以下啟發(fā)式規(guī)則進(jìn)行： 選擇那些在目標(biāo)框架中還未填值的槽；選擇那些在目標(biāo)框架中還未填值的槽； 選擇那些在目標(biāo)框架中為典型事例的槽；選擇那些在目標(biāo)框架中為典型事例的槽； 選擇那些與目標(biāo)框架有密切關(guān)系的槽，或者與目標(biāo)框架的槽類似

47、的槽；選擇那些與目標(biāo)框架有密切關(guān)系的槽，或者與目標(biāo)框架的槽類似的槽； 通過上述篩選，一般都可得到一組槽值，分別把它們填入到目標(biāo)框架通過上述篩選，一般都可得到一組槽值，分別把它們填入到目標(biāo)框架的相應(yīng)槽中，即實現(xiàn)了源框架中某些槽值向目標(biāo)框架的傳遞。的相應(yīng)槽中，即實現(xiàn)了源框架中某些槽值向目標(biāo)框架的傳遞。 (3) 轉(zhuǎn)換類比學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換類比學(xué)習(xí) （略）略） 6.3 知識知識/學(xué)習(xí)文本的生成學(xué)習(xí)文本的生成 知識知識/學(xué)習(xí)文本是構(gòu)造知識庫的基礎(chǔ)，概念化階段以獲得完整的學(xué)習(xí)文本是構(gòu)造知識庫的基礎(chǔ)，概念化階段以獲得完整的（基本上的）文本而結(jié)束。文本的獲得方法有：（基本上的）文本而結(jié)束。文本的獲得方法有： 面談法（面

48、談法（Interview)； 模擬法（模擬法（Simulation）；）； 協(xié)議分析法（協(xié)議分析法（Protocol Analysis）；）； 1. 面談式知識面談式知識/學(xué)習(xí)文本的生成學(xué)習(xí)文本的生成 (1) 面談式知識文本的生成方法及過程面談式知識文本的生成方法及過程 知識工程師與專家直接對話；知識工程師與專家直接對話； 知識工程師紀(jì)錄會話內(nèi)容；知識工程師紀(jì)錄會話內(nèi)容； 對詳細(xì)的會話記錄進(jìn)行編輯并定義與領(lǐng)域問題相關(guān)的術(shù)語、詞對詳細(xì)的會話記錄進(jìn)行編輯并定義與領(lǐng)域問題相關(guān)的術(shù)語、詞 匯等，形成初始文本；匯等，形成初始文本； 對初始文本不斷更新，形成知識的類自然語言表示（如事實、對初始文本不斷更新

49、，形成知識的類自然語言表示（如事實、 規(guī)則、信念、懷疑、假設(shè)等）的知識文本。規(guī)則、信念、懷疑、假設(shè)等）的知識文本。 (2) 面談式知識文本的生成過程中應(yīng)考慮的問題面談式知識文本的生成過程中應(yīng)考慮的問題 如何有效的提問，以解決對專家求解問題過程的了解，提問范圍：如何有效的提問，以解決對專家求解問題過程的了解，提問范圍： 求解什么（求解什么（What?)； 為什么要這樣做（為什么要這樣做（Why?)； 為何求解（為何求解（How?)； 求解難點是什么（求解難點是什么（What?)； 應(yīng)抓住問題的應(yīng)抓住問題的“要害要害”，使專家敘述的問題有利于知識文本的生成；，使專家敘述的問題有利于知識文本的生成；

50、 解決怎樣才能很好的把會談記錄轉(zhuǎn)化為初始文本，即：解決怎樣才能很好的把會談記錄轉(zhuǎn)化為初始文本，即： 初始字典形成；初始字典形成； 初始知識形成；初始知識形成； 應(yīng)考慮下列幾方面問題：應(yīng)考慮下列幾方面問題： 解決不切題意的敘述、矛盾的敘述問題；解決不切題意的敘述、矛盾的敘述問題； 解決專家與知識工程師對專門術(shù)語理解的一致性；解決專家與知識工程師對專門術(shù)語理解的一致性； 對模糊表示的切題理解；對模糊表示的切題理解； 對知識可信度的判斷。對知識可信度的判斷。 解決好各階段知識工程師與專家間的反饋。解決好各階段知識工程師與專家間的反饋。(3) 面談式知識文本生成的特點面談式知識文本生成的特點 這是一種

51、最常用的知識獲?。ǜ拍罨┦侄?，具有直觀性、易操作性；這是一種最常用的知識獲?。ǜ拍罨┦侄危哂兄庇^性、易操作性； 但缺乏宏觀上的整體結(jié)構(gòu)；但缺乏宏觀上的整體結(jié)構(gòu)； 過程冗長，得出的記錄有時難以分析。過程冗長，得出的記錄有時難以分析。2. 模擬法知識模擬法知識/學(xué)習(xí)文本的生成學(xué)習(xí)文本的生成 模擬法有靜態(tài)和動態(tài)兩種形式：模擬法有靜態(tài)和動態(tài)兩種形式： (1) 靜態(tài)模擬法知識靜態(tài)模擬法知識/學(xué)習(xí)文本的生成過程學(xué)習(xí)文本的生成過程 知識工程師提出一組實例：知識工程師提出一組實例： 1. 給出所有的好數(shù)據(jù)；給出所有的好數(shù)據(jù)； 2. 給出不完備的初始數(shù)據(jù)；給出不完備的初始數(shù)據(jù)； 專家針對該問題（實例）進(jìn)行

52、求解，并說明求解過程所用的知專家針對該問題（實例）進(jìn)行求解，并說明求解過程所用的知 識與步驟，得到一套資料；識與步驟，得到一套資料； 知識工程師總結(jié)后，形成文本。知識工程師總結(jié)后，形成文本。 (2) 動態(tài)模擬法知識動態(tài)模擬法知識/學(xué)習(xí)文本的生成過程學(xué)習(xí)文本的生成過程 在專家處理某真實問題時，知識工程師觀察并記錄下其求解步驟在專家處理某真實問題時，知識工程師觀察并記錄下其求解步驟 與相關(guān)知識信息；與相關(guān)知識信息； 分析處理所記錄內(nèi)容；分析處理所記錄內(nèi)容； 形成知識文本。形成知識文本。 (3) 模擬法知識文本的生成的特點模擬法知識文本的生成的特點 無論靜態(tài)、動態(tài)法皆能將知識獲取集中到所感興趣的場合

53、中；無論靜態(tài)、動態(tài)法皆能將知識獲取集中到所感興趣的場合中； 文本生成依賴于對問題求解的操作過程，因此，知識文本生成有文本生成依賴于對問題求解的操作過程，因此，知識文本生成有 良好的結(jié)構(gòu)性；良好的結(jié)構(gòu)性； 所生成的文本知識專業(yè)、面窄（針對實例）；所生成的文本知識專業(yè)、面窄（針對實例）； 對靜態(tài)法：工作壓力、時間壓力不同，可能導(dǎo)致專家在考慮問題對靜態(tài)法：工作壓力、時間壓力不同，可能導(dǎo)致專家在考慮問題 中的細(xì)節(jié)忽略；中的細(xì)節(jié)忽略； 對動態(tài)法：雖然能了解專家在自然狀態(tài)下的工作，但費時、費力。對動態(tài)法：雖然能了解專家在自然狀態(tài)下的工作，但費時、費力。3. 協(xié)議分析法知識文本的生成協(xié)議分析法知識文本的生成

54、 協(xié)議分析法實質(zhì)上是靜態(tài)模擬法的深化。協(xié)議分析法實質(zhì)上是靜態(tài)模擬法的深化。 (1) 過程過程 首先在專家與知識工程師之間達(dá)成一個協(xié)議；首先在專家與知識工程師之間達(dá)成一個協(xié)議； 專家完成：解決問題的處理知識與手段，講述思維活動。專家完成：解決問題的處理知識與手段，講述思維活動。 知識工程師：記錄、分析、歸納相應(yīng)內(nèi)容。知識工程師：記錄、分析、歸納相應(yīng)內(nèi)容。 專家根據(jù)實驗報告、實例求解過程作詳解，強(qiáng)調(diào)求解理由及深層專家根據(jù)實驗報告、實例求解過程作詳解，強(qiáng)調(diào)求解理由及深層 知識信息，但也包括過程信息；（模擬法強(qiáng)調(diào)求解過程，但也包知識信息，但也包括過程信息；（模擬法強(qiáng)調(diào)求解過程，但也包 含詳細(xì)信息）。含

55、詳細(xì)信息）。專家實驗報告、案例等知識工程師 知識工程師記錄；知識工程師記錄； 知識工程師分析記錄內(nèi)容：知識工程師分析記錄內(nèi)容： 把記錄內(nèi)容據(jù)詳解分成細(xì)目；把記錄內(nèi)容據(jù)詳解分成細(xì)目； 分塊形成結(jié)構(gòu)化形式；分塊形成結(jié)構(gòu)化形式； 總結(jié)出知識模型；總結(jié)出知識模型； 實現(xiàn)從特殊到一般的抽象；實現(xiàn)從特殊到一般的抽象； 寫出文本。寫出文本。 (2) 特點特點 結(jié)構(gòu)化了會談式知識獲取方式；結(jié)構(gòu)化了會談式知識獲取方式； 不僅強(qiáng)調(diào)了求解過程的信息，更重要的是強(qiáng)調(diào)了求解理由及相關(guān)不僅強(qiáng)調(diào)了求解過程的信息，更重要的是強(qiáng)調(diào)了求解理由及相關(guān) 的深層知識；的深層知識； 但知識工程師從特殊的具體特性到一般概念的抽象不易實現(xiàn)。

56、但知識工程師從特殊的具體特性到一般概念的抽象不易實現(xiàn)。 6.4 知識的形式化及知識庫的建立知識的形式化及知識庫的建立 知識文本是對領(lǐng)域問題的文字性的敘述或描述，而用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)知識文本是對領(lǐng)域問題的文字性的敘述或描述，而用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)表示它們結(jié)構(gòu)表示它們“知識表示知識表示”是形式化的主要工作。是形式化的主要工作。1. 用于知識形式化的用于知識形式化的“知識表示知識表示”方法的選擇原則方法的選擇原則 (1) 根據(jù)文本所描述的知識類型選擇相應(yīng)的根據(jù)文本所描述的知識類型選擇相應(yīng)的“知識表示知識表示”模式模式 深層：描述性知識深層：描述性知識 事實性知識事實性知識 用命題等表示；用命題等表示； 淺層

57、：判斷性知識淺層：判斷性知識 啟發(fā)性知識啟發(fā)性知識 用產(chǎn)生式表示。用產(chǎn)生式表示。 過程性知識：用啟發(fā)式算法或其它算法實現(xiàn)。過程性知識：用啟發(fā)式算法或其它算法實現(xiàn)。 (2) 根據(jù)領(lǐng)域問題求解習(xí)慣及方便性選擇根據(jù)領(lǐng)域問題求解習(xí)慣及方便性選擇“知識表示知識表示”模式模式 對帶有循環(huán)或排序性質(zhì)的問題求解：如工序順序安排等，可采用對帶有循環(huán)或排序性質(zhì)的問題求解：如工序順序安排等，可采用 過程型（算法）知識表示方法；過程型（算法）知識表示方法； 對診斷問題求解，其帶有因果鏈的搜索，可采用因果網(wǎng)等表示；對診斷問題求解，其帶有因果鏈的搜索，可采用因果網(wǎng)等表示； 對一般性的工藝設(shè)計（如工程決策、機(jī)床選擇、設(shè)計方

58、案選擇等），對一般性的工藝設(shè)計（如工程決策、機(jī)床選擇、設(shè)計方案選擇等）， 可采用可采用“產(chǎn)生式規(guī)則產(chǎn)生式規(guī)則+框架框架”。 應(yīng)該指出的是：在一般情況下，一個工程應(yīng)該指出的是：在一般情況下，一個工程ES中混合多種知識表中混合多種知識表示模式是不可避免的。示模式是不可避免的。2. 知識形式化文本的建立過程知識形式化文本的建立過程 在在“知識表示知識表示”模式確定后，可將知識模式確定后，可將知識/學(xué)習(xí)文本轉(zhuǎn)變?yōu)樾问交瘜W(xué)習(xí)文本轉(zhuǎn)變?yōu)樾问交男挛谋?，其建立過程為：的新文本，其建立過程為： . 針對知識文本：針對知識文本： (1) 首先按首先按ES未來的組織結(jié)構(gòu)將知識文本劃分為若干塊；未來的組織結(jié)構(gòu)將知識

59、文本劃分為若干塊； (2) 對每塊選擇相應(yīng)的對每塊選擇相應(yīng)的“知識表示模式知識表示模式”（單獨或組合）；（單獨或組合）； (3) 按符合知識庫創(chuàng)建的輸入模塊的輸入格式要求寫出每塊的知識；按符合知識庫創(chuàng)建的輸入模塊的輸入格式要求寫出每塊的知識； (4) 對每塊知識進(jìn)行樹狀、層次式、圖狀重排；對每塊知識進(jìn)行樹狀、層次式、圖狀重排； 總之，生成形式化后的、符合總之，生成形式化后的、符合KB輸入模塊的輸入數(shù)據(jù)格式要求的新文本。輸入模塊的輸入數(shù)據(jù)格式要求的新文本。 . 針對學(xué)習(xí)文本針對學(xué)習(xí)文本 主要是根據(jù)學(xué)習(xí)算法模塊的輸入數(shù)據(jù)格式要求，把學(xué)習(xí)文本映主要是根據(jù)學(xué)習(xí)算法模塊的輸入數(shù)據(jù)格式要求，把學(xué)習(xí)文本映

60、射成相應(yīng)的新文本（過程類同于上）。射成相應(yīng)的新文本（過程類同于上）。3. 知識庫的建立知識庫的建立 一旦知識的形式化過程完成，則可用三種模式實現(xiàn)一旦知識的形式化過程完成，則可用三種模式實現(xiàn)KB的建立。的建立。 通過通過KB編輯模塊；編輯模塊； 通過學(xué)習(xí)算法模塊；通過學(xué)習(xí)算法模塊； 通過知識庫管理系統(tǒng)（通過知識庫管理系統(tǒng)（KBMS）。）。 (1) 利用利用KB編輯模塊建立編輯模塊建立KB . 流程：流程：形式化形式化新文本新文本KB編輯模塊編輯模塊組織結(jié)構(gòu)組織結(jié)構(gòu) . KB編輯模塊的構(gòu)造及組成：編輯模塊的構(gòu)造及組成： 規(guī)定一致于形式化文本表示模式的輸入格式；規(guī)定一致于形式化文本表示模式的輸入格式