витягати знання? У таблиці 5 наведені основні методи видобування знань з предметного експерта та їх опис.
Таблиця 5 - Методи видобування знань
Методи видобування знань з предметного експерта ОпісаніеНаблюденіе на робочому местеНаблюдать за експертом, вирішальним реальні завдання на своєму робочому месте.Обсужденіе задачВиявіть види даних, знань і процедур, необхідних для вирішення конкретних задач.Опісаніе задачПопросіть експерта описати прототипну задачу для кожної категорії можливих ответов.Аналіз задачіПредставіть експерту ряд реалістичних завдань для вирішення вголос з метою виявити логічні підстави конкретних кроків рассужденія.Доводка сістемиПопросіть експерта надати вам кілька завдань для вирішення і з використанням правил, виявлених під час інтервью.Оценіваніе сістемиПопросіть експерта перевірити роботу системи і піддати критиці правила і структуру управління прототипну сістемой.Проверка сістемиПредоставіть приклади, вирішені експертом і прототипом системи, іншим незалежним експертам для порівняння та оцінки.
Техніку вилучення знань можна розділити на шість основних класів: опитування з навідними питаннями, структурований опитування, самоспостереження, самозвіт, діалог, критичний огляд. Каждий клас, у свою чергу, складається з декількох технічних методів. Детальну інформацію ми розглядати не будемо, зазначимо лише, що мета вилучення знань може бути досягнута різними способами залежно від того, як ці знання будуть аналізуватися.
Експерт, здатний працювати з обчислювальною технікою, може також взаємодіяти з інтелектуальною системою безпосередньо через редагує програму. Ця програма повинна мати розвиненим діалоговим інтерфейсом і знаннями про структуру БЗ. Однак виникає проблема ефективності взаємодії експерта з програмою.
Ще одним способом придбання знань системою є автоматизація видобування знань і запис їх в БЗ. Неавтоматизований збір знань фахівців - трудомісткий процес. У зв'язку з цим в розвинених інтелектуальних системах передбачаються допоміжні засоби для придбання знань.
Інтернет або Інтранет також можуть використовуватися для полегшення процесу вилучення знань. Електронне інтерв'ювання може проводитися, якщо інженер знань і експерти знаходяться в різних місцях. Також, експерти можуть стверджувати і супроводжувати бази знань на відстані. За допомогою Інтернет можуть бути досягнуті документовані знання. Проблемою є ідентифікація знань: завдання, яка може бути одягнена інтелектуальними агентами.
Актуальною є також завдання автоматичної структуризації неформальних знань, доступних в Інтернет через розподілену гіпермедіа систему - Web. Технологія гіпермедіа через Web забезпечує ідеальний підхід для розвитку систем, заснованих на знаннях шляхом розширення можливостей каналів людино-машинного взаємодії. Цей новий підхід до інтеграції технології гіпермедіа з витяганням знань має справу зі знаннями до того, як вони будуть формалізовані.
Багато Web-механізми пошуку включають інтелектуальних агентів для ідентифікації та поставки необхідної інформації по індивідуальним потребам і запитам.
Причина експоненціального зростання кількості інформації, що забезпечується через Web-механізми, викликає розвиток методів структуризації інформації в розподілених гіпермедіа системах.
