Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов



Скачать 81.51 Kb.
Дата21.12.2012
Размер81.51 Kb.
ТипДокументы
УДК 519.711.3

Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов

Соколов Георгий Владимирович

Ланин Вячеслав Владимирович

ПГНИУ, кафедра МОВС, 614068, Пермь, Букирева, 15

sokolovgeorge@gmail.com, lanin@perm.ru
В работе рассматриваются формальные модели делиберативных агентов, т.е. агентов базирующихся на базируется на принципах и методах систем искусственного интеллекта. Описываются достоинства и недостатки моделей при решении задачи семантического индексирования неструктурированных документов.

В настоящий момент авторами разрабатывается система для интеллектуального анализа документов [8]. Ключевым моментов интеллектуального анализа является разработка подсистемы семантического индексирования, которое в отличие от традиционного синтаксического индексирования подразумевает построение «смысловых» индексов, связывающих содержимое документа с понятиями заранее описанной онтологии. Таким образом, на входе механизма индексирования имеется два объекта: некоторый онтологический ресурс и текстовый документ, на выходе необходимо получить документ, содержимому которого поставлены в соответствия понятия из онтологии. Решение данной задачи можно оптимизировать, используя подход мультиагентных систем. Каждый агент будет отвечать за понятия, которые он может индексировать (знает). При обнаружении понятия, которое данный агент не знает, он перераспределяет задачу другому агенту, который может индексировать данное понятие. В течение работы системы агенты будут обучаться, «знакомясь» друг с другом, т.е. узнавая кто, какие понятия может индексировать.

Таким образом, можно сформулировать требования, предъявляемые агентам:

  • Способность делать логический вывод о том, какому понятию онтологии принадлежит данный элемент документа, а также вывод о том, что данное понятие неизвестно и нужно искать агента, который знает это понятие.

  • Способность обучаться, т.е. иметь некую базу знаний «знакомств» с другими агентами.

Учитывая требование способности к логическому выводу на некоторой базе знаний, для решения задачи необходимы когнитивные (делиберативные) агенты.

Делиберативный агент – это агент, содержащий точную символическую модель мира и принимающий решения на основе логического вывода [1]. Далее рассмотрим различные формальные модели, описывающие делиберативных агентов.

Согласно M.R. Genesereth[2] делиберативный агент должен обладать следующими свойствами:

  • содержать эксплицитно представленную базу знаний, заполненную формулами в некотором логическом языке, представляющую его убеждения;

  • функционировать в следующем цикле: восприятие обстановки (обсервация) – логический вывод – действие …;

  • принимать решения о действиях на основе методов логического вывода.


Базовая архитектура делиберативного агента согласно Вулдриджу и Дженнингсу[3] изображена на рис. 1.



Рис 1. Архитектура елиберативного агента по Вулдриджу и Дженнингсу
Модель мира является внутренним описанием внешней для агента среды, может также включать описание самого агента.

Планировщик использует это описание для создания плана достижения цели агентом следующим способом: задавая атомарные действия (операторы), которые агент способен выполнить, их предусловия и их результаты в мире (постусловие), и начальную и целевую ситуации, он ищет в пространстве последовательность операторов, пока не находит такую, которая преобразует начальное состояние в целевое состояние.

Готовый план есть список действий, который передается исполнителю планов, который будет выполнять эти действия, вызывая различные процедуры низкого уровня эффекторов.

Курт Конолиге [4] предложил иерархический метаязык для описания и логического вывода на знаниях и действиях вычислительных агентов. Предполагается, что объектный язык есть стандартный язык первого порядка, а для каждого примитивного выражения объектного языка e предполагается существование соответствующего терма e' в метаязыке. Термы метаязыка, обозначающие составные формулы объектного языка, конструируются с использованием метаязыковых функций and,or,not и так далее.

Для обозначения того, что формула объектного языка отражает истинное состояние мира, Конолиге использует истинностный предикат метауровневого языка TRUE , приписывая ему следующие аксиомы:



 и т.п.

Конолиге использует синтаксический подход для описания убеждений агентов: каждому агенту назначается множество формул объектного языка (теория данного агента) и убеждения θ, если θ являются доказуемыми в этой теории. Функция метауровневого языка th задается на множестве термов, определяющих агентов, и возвращает множество формул объектного языка, представляющих теорию агента. Предикат метаязыка FACT(t,f) говорит о том, что f принадлежит теории t . Общий факт есть формула истинная для всех агентных теорий:



Далее вводится бинарный предикат доказуемости PR , использующий в качестве аргументов теорию и формулу. Система аксиом для этого предиката использует аксиоматику объектного языка и поэтому включает такие правила как модус поненс, рефлексивность и т.д.

Убеждения определяются через предикат метаязыка, связывающий агента и формулу объектного языка . Знание определяется как истинное убеждение. Далее Конолиге вводит вложенные убеждения, расширяя тем самым двухуровневую иерархию языков до трехуровневой, а также вводит ситуации в метаязык для выводов об изменяющемся мире.

Однако модель Конолиге с вычислительной точки зрения является неуправляемой из-за наличия метауровней. Кроме того, трехуровневая модель языка является лишь мнением Конолиге без какого-либо практического подтверждения.

Другая модель [5] определяет делиберативного агента как структуру:



где  – начальное множество убеждений,  – множество правил вывода для L,  – функция ревизии убеждений,  - функция интерпретации сообщений,  – множество правил сообщений, - множество правил действий, L – внутренний логический язык.

Поведение агента определяется циклом, включающим следующие шаги:

  1. интерпретация любых принятых сообщений;

  2. изменение убеждений через обработку эпистемических входов с учетом предыдущих действий и интерпретации сообщений через функцию ревизии убеждений;

  3. построение дедуктивного замыкания множества убеждений;

  4. извлечение множества возможных сообщений, выбор одного из возможных и отправка его получателю;

  5. извлечение множества возможных действий, выбор одного из них и выполнение этого действия;

  6. возврат к шагу 1.

Данная модель в отличие от предыдущей не содержит метаязыков, более простая, с вычислительной точки зрения не предоставляет трудностей.

Однако модель слишком абстрактная и внутренний логический язык L не определен. Это как положительное, так и отрицательное свойство модели.

Применительно к задаче семантического индексирования в качестве начального множества убеждений  можно взять убеждения агента о понятиях, которые он может индексировать.  – множество правил вывода о принадлежности элемента документа конкретному понятию онтологии.  – пустое множество, так как привязка элемента документа к понятию онтологии происходит однозначно и пересмотр не требуется.  – множество правил действий при обнаружении элемента документа, который он не сможет проиндексировать. Остальные элементы моделей остаются без изменений.

Модель, предложенная в [5], имеет слабую формализацию компонента планировщика. Модели агентов, используемые в PRS[6] и dMARS[7], устраняют данный недостаток.

Данные модели являются примерами BDI-архитектуры, которая содержит 4 ключевые структуры данных: убеждения, цели, намерения и библиотеку планов[1] .

Агентные убеждения соответствуют информации агента о мире и могут быть неполными и некорректными. Обычно агенты в BDI-модели хранят убеждения в символьной форме, подобно фактам в языке Prolog. Желания агентов (или цели) интуитивно соответствуют задачам, назначенным данным агентам. Для действующих BDI-агентов требуется, чтобы желания были логические непротиворечивы, хотя человеческие желания часто этому требованию не соответствуют. Агенты не могут, в общем случае, достичь всех своих желаний, даже если эти желания непротиворечивы. Агенты должны зафиксировать некоторое множество достижимых желаний и передать ресурсы для их достижения. Эти выбранные желания являются намерениями и агент будет стремиться достигнуть намерения до тех пор пока его убеждения соответствуют желанию либо желание при данных убеждениях не является более достижимым.

Каждый агент в dMARS имеет библиотеку планов, определяющих варианты возможных действий, которые могут быть предприняты агентом для достижения его намерений. Планы, таким образом, реализуют процедурные знания агента. Каждый план содержит несколько компонентов. Триггер или условие вызова определяет обстоятельства при которых план должен рассматриваться как возможный для применения. План имеет контекст или предусловия, определяющие обстоятельства при которых выполнение плана может начаться. План может иметь также главное условие, которое должно быть истинным во время выполнения плана. План также имеет тело, которое может содержать цели и примитивные действия.

События, воспринимаемые агентом, помещаются в очередь событий. Внутренний интерпретатор агента непрерывно выполняет следующий цикл:

  1. обозревает мультиагентный мир и внутреннее состояние агента и изменяет очередь событий;

  2. генерирует новые возможные желания (задачи), находя те планы, чьи триггеры событий включены;

  3. выбирает из этого множества включенных планов один для выполнения;

  4. помещает желаемое значение в существующий или новый стек, в соответствии с тем, имеется или нет подцель;

  5. выбирает стек намерений, читает план, находящийся в вершине стека и выполняет следующий шаг из этого плана; если шаг есть действие – выполняет его, если это подцель – посылает эту подцель в очередь событий;

  6. возврат к шагу 1.

Содержательно модель агента в dMARS представляет собой ситуационную формальную систему. Данная модель устраняет недостатки предыдущих моделей и кроме того имеет практическую реализацию в PRS и dMARS.

На момент написания статьи не разработано представление агентов из задачи семантического индексирования в виде BDI-архитектуры. Требуется дальнейшая детализация и уточнение используемых методов индексирования, а также решение задачи планирования.

Итак, в данной работе были рассмотрены 3 формальных модели, описывающих делиберативных агентов: модель на основе метаязыков, модель на основе структуры  и модель на основе BDI-архитектуры. Наиболее перспективной для решения задачи семантического индексирования авторам представляется BDI-архитектура.

Кроме того, в данной работе не рассмотрены модели, предложенные в работах Линдера, Хоека, Мейера [1], представляющие особый интерес для анализа спецификации, верификации и анализа МАС.
Библиографический список

  1. Шевцов А. Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям. Всероссийский конкурсный отбор обзорноаналитических статей по приоритетному направлению «Информационнотелекоммуникационные системы», 2008. — 101

  2. Genesereth M. R. Logical Foundations of Artificial Intelligence / M. R. Genesereth, N. Nilsson. – Los Altos : Morgan Kaufmann, 1987. – 405 p.

  3. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // Knowledge Engineering Review. – 1995. № 10 (2). – P. 115–152

  4. Konolige, K. A first-order formalization of knowledge find action for multi agent planning system : Machine Intelligence 10 / K. Konolige ; Ed. by J. E.Hayes, D. Michie, Y. Pao. – Chichester : Ellis Horwood, 1982. – P. 41-72.

  5. Wooldridge M. The Logical Modelling of Computational Multi-Agent Systems : Ph. D. thesis. – UMIST, Manchester, 1992. – 153 p.

  6. Georgeff M. P. Reactive reasoning and planning / M. P. Georgeff, A. L.

Lansky // In Proceedings of the Sixth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI - 87), Seattle. - WA. – 1987. – P. 677-682.

  1. Georgeff, M. P. A profile of the Australian AI Institute / M. P. Georgeff, A. S. Rao // IEEE Expert, December 1996. - 11 (6). – P. 89-92.

  2. Ланин В.В., Лядова Л.Н. Технология поддержки ведения электронныхадминистративных регламентов на основе онтологических моделей // Материалы Всероссийской конференции с международным участием Знания - Онтологии - Теории (ЗОНТ-2011), Новосибирск, 2011, С. 38-46.


Formal models of program agents in the problem of document’s semantic indexing

Sokolov Georgiy Vladimirovich

Lanin Viacheslav Vladimirovich

PSSIU, Department of Computer Science, 614068, Bukireva Street, b.15

sokolovgeorge@gmail.com; lanin@perm.ru
This work is devoted to analyses of different models of deliberative agents, advantages and disadvantages of these models are considered. The author considers these models trying to use them to describe agents in the problem of document’s semantic indexing.

Похожие:

Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconРасширение запросов с помощью вероятностного латентного семантического индексирования
Целью данной работы является исследование эффективности применения метода вероятностного латентного семантического индексирования...
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconПрограмма дисциплины «Формальные модели в лингвистике»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 035800....
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов icon4. Введение в формальные (аксиоматические) системы 1 Формальные модели
Принципы построения формальных теорий. Аксиоматические системы, формальный вывод
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconСправочно-информационный свод документов и инструкций для работы собственных уполномоченных агентов
Справочно-информационный свод документов и инструкций для работы собственных уполномоченных агентов авиакомпании ОАО «авиационные...
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconПеречень документов выпускной квалификационной работы
Структурно-техническая схема клиент-серверного решения. Информационно-технологическая структура документальных ипс на основе тематико-иерархического...
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconОб одной псевдоассоциативной модели текста
Рассматривается модель организации бинарной ассоциативной связи между лексемами, основанная на метрической оценке степени близости....
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconМодели и алгоритмы обнаружения локальных закономерностей в задаче распознавания вторичной структуры белка 05. 13. 17 теоретические основы информатики
Модели и алгоритмы обнаружения локальных закономерностей в задаче распознавания вторичной структуры белка
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconНечеткие вычисления при помощи переговоров программных агентов
Руководящим принципом мягких вычислений является: «терпимость к неточности, неопределенности и частичной истинности для достижения...
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconМетоды представления знаний Формальные языки и формальные системы
Естественный язык: достоинства (и они же недостатки): неполнота, избыточность, неоднозначность
Формальные модели программных агентов в задаче семантического индексирования документов iconРецензент д-р филос наук, проф. М. В. Попович Редактор Р
Дан фнлософско-методологический анализ проблем семантического' и структурно-семантического изучения смыслообразующих и интерпретационных...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org