Читаем Аналитика: методология, технология и организация полностью

Наиболее распространенным путем решения задач структуризации информации является привлечение эксперта-аналитика. В этом случае на него ложится вся нагрузка по преобразованию исходного текста: от поиска связных фрагментов до выявления системы логических, пространственных, временных отношений и дальнейших процедур синтеза формальной модели. Хотя в последнее время, благодаря развитию семиотики, лингвистики, теории искусственных языков, теории систем искусственного интеллекта, нейрокибернетики и ряда других научных дисциплин, в эту отрасль стали все чаще вторгаться технологии если не автоматического, то автоматизированного анализа и структурирования информации. Среди такого рода технологий можно выделить системы автоматизированного реферирования текста, предназначенные для извлечения фрагментов текста, наиболее ярко выражающих сущность текста или его основные положения. Как правило49, эта операция осуществляется за счет применения статистических закономерностей, открытых Дж. Зипфом (George Kingsley Zipf) и получивших название принципа экономии усилий в лингвистике или закона Зипфа (или, более общей формулировке, закона Зипфа-Мандельброта).

В зависимости от реализации статистические критерии могут применяться к тексту на раннем этапе (до грамматико-логической обработки текста), а могут и на завершающей стадии (после предварительной обработки, согласования словоформ и т. п.). Однако, в настоящее время без поддержки интерактивного режима (диалога с экспертом) качество реферирования достаточно низко и не всегда удовлетворяет потребителя. Вне зависимости от спектра технологий, используемых при анализе словоформ (формальные ли грамматики, нейросетевые ли технологии), результаты семантической обработки пока далеки от тех, которые в состоянии обеспечить эксперт, что отчасти объясняется тем, что любая из созданных на сегодня баз знаний, в известном смысле, наивнее ребенка. Причиной такой «наивности» является то, что механизмы обучения подобных систем и способы организации знаний в них несовершенны, а количество каналов приобретения знаний слишком мало. Существуют прототипы самообучающихся интеллектуальных систем, но до уровня интеллекта разумных существ эти системы пока не могут дорасти.

Однако оставим подробное рассмотрение этих вопросов специалистам в области теории систем искусственного интеллекта. Заметим лишь, что работы в области теории систем искусственного интеллекта действительно заслуживают того, чтобы с ними ознакомились люди, занятые в «сфере информационного производства». Чрезвычайно интересны эти работы хотя бы потому, что представляют собой попытки осмыслить то, каким образом человек осуществляет свою мыслительную деятельность, алгоритмизировать и упорядочить ее, что крайне важно и для эксперта-аналитика. Кроме того, нелишне хотя бы в общих чертах представлять, каким образом работает твой инструмент, каковы его параметры и особенности функционирования. Так, например, ряд направлений современной психологии выросли не из классической психологии, а из гибрида теории искусственного интеллекта, классической психологии и философской теории познания. И столь необычное происхождение этих психологических теорий, отнюдь, не мешает специалистам в этой области успешно решать задачи именно психологического плана.

Методы первичного структурирования информации широко используются при синтезе баз данных и подробно рассматриваются в разнообразных изданиях по информатике, в частности — тех, которые посвящены вопросам проектирования и разработки баз данных различного назначения50. В наиболее популярном и, в то же время, профессиональном изложении эти проблемы рассматриваются в книге американского автора Дэвида Васкевича51, написанной именно для тех людей, которые руководят деятельностью или формулируют задачи перед специалистами в области разработки программного обеспечения, но не обязаны вникать в технологические подробности процесса разработки. В частности, в книге Васкевича описываются различные способы организации и структурирования данных, виды отношений между ними, приведены наглядные примеры, что позволяет руководителю по ее прочтении квалифицированно руководить коллективом разработчиков и грамотно организовать технологический процесс. Но подчеркнем еще раз: для нас в этой книге содержится информация, связанная именно с проблемой структурирования информации.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Сумма биотехнологии. Руководство по борьбе с мифами о генетической модификации растений, животных и людей
Сумма биотехнологии. Руководство по борьбе с мифами о генетической модификации растений, животных и людей

«Сумма биотехнологии» Александра Панчина — это увлекательный научно-популярный рассказ о генетически модифицированных организмах (ГМО), их безопасности и методах создания, а также о других биотехнологиях, которые оказались в центре общественных дискуссий. Из книги вы узнаете все самое интересное о чтении молекул ДНК, возможности клонирования человека, создании химер, искусственном оплодотворении и генетической диагностике, о современных методах лечения наследственных заболеваний с помощью генной терапии, о перспективах продления человеческой жизни и победы над старением. В то же время в книге подробно разобраны популярные в обществе мифы, связанные с внедрением биотехнологий в практику, и причины возникновения ложных опасений.

Александр Панчин , Александр Юрьевич Панчин

Научная литература / Химия / Биология / Прочая научная литература / Образование и наука