Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы - [198]

Это означает, что система не только должна располагать иерархически организованным тезаурусом, но и набором метрик, обеспечивающих возможность сравнения однотипных феноменов, описываемых различными наборами терминов. Существует два полярных подхода к введению границ значения —аналитический (о котором мы только что говорили) и директивный, когда аксиомы формулируются по произволу некоторого лица. Логическое обоснование этих аксиом невозможно, однако существует возможность логическими средствами определить целостность и непротиворечивость предложенной системы. Между этими полюсами лежит множество альтернативных подходов — от синтеза дискретных шкал, маркированных терминами, до адаптивных алгоритмов коррекции системы аксиоматических утверждений, на начальном этапе установленных по произволу, а далее — настраиваемой (обучаемой) тестовыми последовательностями.

А как быть в случае, когда осуществление метризации не представляется возможным, а потребность в фиксации факта смены состояния все-таки существует? — Одним из путей является переход от терминов, с той или иной точностью обозначающих качество или количество (а значит, обладающих некоторой метрикой и точностью), к терминам, которые могут принимать только значения «истина» или «ложь», к числу которых могут быть отнесены термины, выполняющие предикативные функции (отглагольные существительные, глаголы, причастия, деепричастия и соответствующие концепты, выражающие их сущность). Точность описания состояния снижается, однако вероятность пребывания системы в определяемом такими терминами состоянии оказывается значительно выше.

В результате ситуация будет описываться моделью, в которой будут присутствовать предикативные цепочки и идентификаторы объектов, либо классов объектов. Такая модель может быть приведена к наивысшей степени абстракции (концепты предикатов плюс идентификаторы классов) либо детализирована с тем, чтобы обеспечивалась необходимая точность распознавания. Проблема определения множества терминов, обладающих высокой информативностью (обеспечивающих высокую избирательность распознающей системы) зачастую решается эвристическими методами, хотя при условии частой повторяемости феномена словарь может быть сформирован с применением аппарата математической статистики (анализа тех же частотноранговых распределений, но уже для других классов терминов).

Один из вариантов реализации такого подхода — некоторое подобие CRA-карт (см. предыдущий пункт), но построенных в терминах более высокого уровня абстракции. Очевидным недостатком характерного для CRA-карт способа отображения является то, что он указывает лишь на наличие связи (по сути — предиката, выражающего некоторое отношение между идентификаторами объектов и классов объектов). Вероятно, над дугами следовало бы указывать тип отношения (предикат, его выражающий), однако число предикатов может оказаться достаточно большим для того, чтобы их можно было отобразить. Еще один, менее явный, недостаток заключается в том, что эти отношения не развернуты в пространстве-времени. Модель ситуации, отображаемая с помощью CRA-карты (и ее усовершенствованного аналога), не будет обладать избирательностью по отношению к временному аспекту существования системы, и вследствие этого будет иметь исключительно интегральный характер. Перечисленные недостатки не мешают применению таких методов для синтеза словарей, однако, при попытке перенести их на задачи распознавания ситуаций, эти недостатки становятся уже ощутимыми — ведь ситуация — это некоторое состояние, привязанное к «временным координатам».

Какие усовершенствования должны быть внесены в данный или подобный ему метод для того, чтобы он мог быть эффективно использован в системе распознавания ситуаций? Для начала уточним содержание понятия «состояние». С этой целью обратимся к методу аналогии. Рассмотрим простой физический опыт: пусть некая фотокамера на протяжении нескольких периодов колебания фиксирует движение шарика, раскачиваемого на нити. При выборе длительного времени экспозиции кадра на нем запечатлеется лишь трасса, по которой не возможно установить текущую координату шарика (интегральная картина — CRA карта), но позволяет сформулировать заключение о характере процесса и описать его термином «колебание». Если же фотокамера будет последовательно регистрировать положение раскачивающегося шарика на подряд следующих кадрах фотопленки, то мы получим зарегистрированную последовательность мгновенных состояний шарика, описываемых его положением в пространстве (здесь мы можем определить все параметры движения шарика). Но стоит разрезать пленку на кадры и перемешать их, как установить направление движения шарика становится невозможным (мгновенное состояние, вырванное из контекста).

Становится очевидным, что если рассматривать ситуацию, как нечто, что может быть распознано в результате сопоставления эталона с вырванным из контекста мгновенным состоянием системы, то серьезные ошибки распознавания при наличии повторяющихся фаз протекания процесса исключить не представляется возможным.