Обсуждение

Спасибо за развёрнутый список. А какие технологии применяются для работы с неформализорованными знаниями представленными на естественном или искуственном, но не машинном (а-ля Esperanto) языке?

Сначала -- http://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing, а затем методы знаниевой инженерии.

Это деление и не позволяет до сих пор иметь системы, которые хотя бы в пределах определенной предметной области, способны программно 'понимать' тексты. Из-за отсутствия внятной теории, сочетающей в себе лингвистику (синтактику), инженерию знаний, и имеющую ясный филосфско-анропоцентрический фундамент, резвятся всякие стандартизаторы, идеи которых, если сделать шаг влево или вправо от очерченного ими клаптика, становятся непригодны. >> Formal Concept Analysis в стандартизации пока не замечен. Его вряд ли нужно стандартизировать, это же вроде один из формальных алгоритмов упорядочивания (ликвидации избыточных, создание правильных) связей узлов сети.

Спасибо. В дополнение к п.2 Concept Maps - Compendium, http://compendium.open.ac.uk/institute/

Это не деление. Это естественным образом возникшие школы. Их никто не делил, никто не объединял. И это очень небольшое число исследований, есть много отдельных хорошо профинансированных исследований, о которых вообще мало кто знает. Философских фундаментов в этой отрасли хватает, можете выбрать себе на вкус. Стандартизаторы не резвятся, а работают. Если у вас есть что сказать полезного, можете предложить свой стандарт -- его с удовольствием примут (ежели и другие люди сочтут ваши предложения полезными). Если нет, то спокойно ждите, пока не появится что-то вас устраивающее. Насчет понимания текстов, то дальше всех, вроде продвинулся CYC -- но источники тамошнего финансирования не дают надежды узнать, что там реально происходит. Это все весьма закрытые разработки, открыто доступен только очень маленький их объем.

Нет, я установил Compendium, они абсолютно про другое.

Мой комментарий был к предыдущей ветке, но вероятно я что-то неправильно сделал, что он так пошел. Фундаментальные философские исследования, которые бы покушались на всю семантику в целом, со времен Шенка и Акоффа и Эмери, мне не известны. Буду рад узнать, что ошибся. Cyc - тупик. Все попытки наложить на классическую и не очень формальную логику понимание языка потерпели фиаско. Покажите мне систему, работающую так, буду чрезвычайно рад. Я занимаюсь этой проблемой, и поэтому могу со своей колокольни говорить, что всякие Кики и Гелиши, это жалкое подобие того, как должно обстоять дело, если привлекать ЕЯ и глубокую семантику. Ни в коем случае не критикую Вас, просто не хочу чтобы Вас сбивали с толку всякие 'стандартизаторы'. Пытаюсь бороться против глупости по мере сил и возможностей :-)

Вы имеете ввиду разборки с эпистемологической парадигмой? И то, что временно победила парадигма Bunge-Wand-Weber? Так это отслеживается и осознается. Просто в других направлениях пока никаких особых успехов не было замечено. CYC (сайк, кстати, а не кик -- от enCYClopedia) интересен как раз не тем, что построил "очередную онтологию всего" и навесил на нее машину выводов. CYC интересен как раз тем, что работает с микротеориями (коих нашел более 21тыс. штук), а отнесение к микротеориям делает не на базе логики, а на базе контент-анализа ("смысловой метрики", совсем другая парадигма, нежели BWW). Логика работает внутри микротеории, а между микротеориями -- другие механизмы. Так что до тупика там далековато. Gellish интересен тем, что его онтология (около 40 тыс. понятий) используется в реальных САПР проектирования непрерывных производств. В остальном -- это почти обычная семантическая сеть. Опора на этот стандарт дает возможность объединять настоящие (а не игрушечные, не исследовательские) САПРы, а не понимать речь. Боюсь, понимание речи мало что даст в этой области, тут требуется нечеловеческая (т.е. неречевая) точность. Меня стандартизаторы с толку не сбивают. Я просто отмечаю, что неоформленное стандартом для человечества вроде как и не существует, пользу приносит локальную, в рамках одного проекта, одной лаборатории. А оформленное стандартом (хоть и не идеальное) приносит пользу десяткам, сотням, тысячам последовательней. Если где есть какие-то интересные наработки в понимании языка, то их шанс на внедрение в промышленность, скорее всего, будет определяться желанием авторов оформить их в виде стандарта. А пока стандартов нет, я сваливаю все эти разработки в одну кучу, показываю пальцем и говорю: "желающие могут покопаться".

А зачем системе управления знаниями "понимать" сами знаняи. Есть же решения вот такого плана: Компания Hot Neuron выпустила новую версию своего решения Clustify для автоматической категоризации документов. Особенностью решения является то, что оно в автоматическом режиме группирует похожие документы в кластеры, которые затем категоризируются людьми. Исходя из того, к какой категории люди относят тот или иной документ, решение автоматически категоризирует другие документы кластера.

А построение графов знаний, процедур и действий это скорее workflow нежели KM.

Поглядите, например, картинки типа www.idi.ntnu.no/emner/tdt4215/slides/TDT4215-OWL.pdf (tree of knowledge technologies). Там процесс-ориентированное знание вполне себе в дереве знаниевых технологий (туда даже BPML попал, прямой наследник workflow из WFMC).

А что такое "понимать" в вашем понимании (pun intended)? Разве не хочется убрать человека из такого решения? Например, ручное и автоматическое построение онтологий по набору текстов сейчас вполне сравнимо по качеству (http://www.posccaesar.org/svn/pub/SemanticDays/2008/JonAtleGulla-SemanticDays2008Gulla.pdf). Так зачем пользоваться решениями типа Clustify?

Ну исходя из презентации, понятно, что даже при Semi-automatic Evaluation нужен человек, и стоимость этого человека большой вопрос для меня. Да, я видел разработки, как решений целиком, так и некие модулей для более крупных решений в области семантического анализа текста. Видел решения как наши так и западные, но качество "понимая" свободного текста этими решениями довольно низкое и максимум на что они способны, так это выявить отношение к какому либо за ранее известному субъекту. Алгоритм работы этих решений, тоже далеко не "rocket science". Приведение всех слов к первому виду, и количественный анализ с некими похожими друг на друга проприетарными алгоритмами.

Я в том смысле что людей хнающих OWL единицы, людей способных нажимать кномпки это накладная а это исследование - миллиарды.

Что-то я не могу понять ни семантику, ни синтаксис этого вашего предложения :( "это накладная а это исследование" -- ничего не понял :(

Есть и качественные технологии (например, для русского языка "Ключи к тексту"). Рекомендую. Среди всех подобных технологий есть два сорта: отнесение к предментой области и копание внутри предметной области. Первые -- это разные виды контент-анализа (и вы, скорее всего, говорите именно об этой ветке исследований), а вторые -- различный логический вывод с онтологиями. Решение в том, чтобы оба этих вида технологий объединить. Пока я знаю только одну компанию, которая это делает в явном виде: CYC. Но наверняка есть и другие, не следил.

Я про то, что намного дешевле сделать mash-up/widget приложение интегрирующееся в существующие офисный пакет или в сам документ ( как это делает actionbase), с парой кнопок: 1. Документ 1 2. Документ 2 Чем найти человека который сможет написать правила разбора для Semi-automatic решения.

На самом деле меня больше прельщает систему управлений знаний в которой сами сотрудники (т.е. конечные) пользователи выступали бы в роли лиц, классифицирующих кон тент и определяющих его нужность. Мне нравятся решения типа http://www.thebrain.com/ или собственного jIQ (www.jmproducts.ru), в разработке концепции которого я принимал самое активное участие.

Я верю в "невидимую руку коллектива".

Ага. Тогда вам нужно вспомнить про дискуссию про таксономии, фолксономии и откуда взялись стандарты интеграции данных через онтологии. Ибо у каждого человека в голове своя онтология, и результаты классификации одних людей бессмысленны для других людей. Не забывая уже о том, что речь идет меньше всего о задачах классификации (хоть автоматической, хоть ручной).