 |
Текстовых представлений
|
|
|
|
Для удобства работы психолога-эксперта результаты профилирования выдаются в специальное окно в виде графика, на оси абсцисс которого указаны факторы, а на оси ординат — «сырые баллы», набранные испытуемым по каждому из факторов. Существует в системе и возможность табличной визуализации числового профиля. Несколько иначе визуализируется результат построения качественного профиля испытуемого. Здесь психологу-эксперту выдаетсяЛб семантических шкал (по числу факторов), на каждой из которых отмечается числовое значение соответствующего фактора.
Процедуры обработки данных анкетирования в рамках предыдущих опций базируются на знаниях. Но знания эти доведены до алгоритмов, реализация которых в виде продукционной системы нецелесообразна. Поэтому в ЭС «Cattell» все такие процедуры реализуются на языке C++, а затем подключаются в нужных точках. Вместе с тем сами технологические знания представлены эксплицитно совокупностью следующих фреймов прототипов и экземпляров:
[ a_n_tbl is_a prototype;
f_A {frame}; /* ответы по фактору А с весами */
f_B {frame};/* ответы по фактору В с весами */
………………………………………………………………………….
f_Q4{fгаmе}; /* ответы по фактору Q4 с весами */];
[ a_n_elem is_a prototype;
ans_dsc string; /* имя фрейма-экземпляра ответа на анкету */
weight_a, weight_b, weight_c int; /* веса ответа типа «а», «б» и «с» */];
.[ answer is_a prototype;
prt_name, exm_name, slot_name string];
[ ank_numb is_a a_n_tbl;
f_A={q_3,q_4,q_26,q_27,q_51,q_52,q_76,q_101, q_126, q_151, q_176 }; f_B={q_28,q_53,q_54,q_77,q_78,q_102,...q_152,q_153,q_177,q_178};
……………………………………………………………………………………….
f_Q4={q_25,q_49,q_50,q_74,q_75,q_99,q_100,...qJ50,q_174,q_175} ];
[ q_3 is_a a_n_elem;
ans_dsc = «ans_003»;
weight_a= 2;
weight_b= 1;
weight_c= 0 ];
………………………………………………………………………………………..
|
|
|
[ ans_003 is_a answer;
prt_name= «anketa»;
exm_name= «anketa0037»;
slot_name= «ans3» ];
Запускаются процедуры получения числового и семантического профилей испытуемого как демоны при выборе соответствующих опций в меню ЭС «Cattell».
В опции «портретирование» осуществляется психологическая интерпретация полученных на предыдущих этапах профилей испытуемого с целью построения его словесного личностного портрета. Здесь уровень алгоритмизации знаний психолога-эксперта существенно иной. Разные школы психологов несколько по-разному оценивают роль и вес разных факторов, приписывают им различные текстовые отображения. Поэтому реализация вывода словесного портрета испытуемого в ЭС «Cattell» базируется на продукционно-фреймовом формализме. Собственно вербализация портрета — нисходящая (от цели), а подготовка его структурированного невербализованного описания — восходящая (от данных). Наиболее сложным и интересным является этап вывода невербализованного портрета, реализованный в виде продукционной системы, предложенной в работе [Гаврилова и др., 1992]. Правила этой системы служат для выявления и устранения противоречий двух типов. Первый связан, в конечном счете, с анализом ответов на определенные вопросы анкеты и позволяет фиксировать ситуации, когда построение сколько-нибудь достоверного личностного портрета на основании имеющихся данных нецелесообразно. Возникновение таких ситуаций обычно связывается либо с невнимательным заполнением анкеты испытуемым, либо с попыткой преднамеренного искажения результатов тестирования за счет противоречивых ответов на дублирующиеся по семантике вопросы теста. И в том и в другом случае анкета помечается как «плохая» и из дальнейшей обработки исключается. Второй тип противоречий связан с выявлением и устранением контекстной зависимости и доминирования значений разных факторов, что позволяет получить более «гладкий» личностный портрет.
|
|
|
Но и в том и в другом случае исходными данными для работы продукционной системы являются числовой и семантический профили испытуемого, прототипы которых (n_prfl и s_prfl) приведены выше. Примеры словесных формулировок правил разрешения противоречий выглядят следующим образом:
Если
значение фактора «F» в семантическом профиле испытуемого «Очень Низкий», а значение фактора «Q3» - «Низкий»,
то
фактор «03.» поглощается фактором «F».
Если
значения факторов «01» и «02» в семантическом профиле испытуемого «Очень Высокий»,
то
для принятия решения о поглощении нужно сравнить значения этих факторов в числовом профиле испытуемого. Кандидатом на поглощение будет тот фактор, у которого числовое значение меньше.
На уровне ЯПЗ PILOT/2, обсуждавшегося выше, описание этих правил трансформируется во фрагмент продукционной программы вида:
rule F-поглощает-QЗ
:: [$curr_s_prfl: F] == «ОН» && [$curr_s_prfl: Q3] == «Н»
==> delete (Q3);
section Q1-Q2
if ([$curr_s_prfi: Q1] == [$curr_s_prfl: Q2])
set (Q1-поглощает-Q2, Q2-поглощает-Q1);
…………………………………………………………………..
rule Q 1-поглощает-Q2
:: [$curr_n_prfl: Q1] >= [$curr_n_prfl: Q2]
==> delete (Q2);
………………………………………………………………….
rule Q2-поглощает-Q1
:: [$curr_n_prfl: Q1] < [$curr_n_prfl: 02]
==> delete (Q1);
Функционирование продукционной системы позволяет получить невербализованный портрет. На вход блока генерации вербального представления поступает фрейм-экземпляр прототипа not_verb, слот order которого означен последовательностью имен групп (b1 - b4) в порядке убывания «силы» этих групп, а слоты bi; bi_valn и bi_vals — последовательностями факторов, составляющих ту или иную группу вместе с их значениями из числового и семантического профиля. Собственно генерация текстов достаточно проста и сводится к регулярной замене значений факторов фразами естественного языка на основе следующих знаний:
[factor is_a prototype;
ОН, Н, СР, В, OB {string} ];
[ A is_a factor;
ОН={«Это человек замкнутый и необщительный, критичный и отчужденный.»};
Н={«Это человек малообщительный и довольно замкнутый.»};
СР=;
В={«Это человек общительный и готовый к сотрудничеству.»};
ОВ={«Это человек внимательный к людям, открытый, общительный и готовый к
сотрудничеству.»} ];
[ В is_a factor;
|
|
|
ОН={«Не имеет навыка решения логических задач, медленно обучается новым понятиям.»};
Н={«Не имеет навыка решения логических задач, довольно медленно обучается новым понятиям.»};
СР={«Имеет определенные навыки в решении логических задач.»};
В={«Умеет абстрактно мыслить, хорошо решает логические задачи, довольно быстро обучается новым понятиям.»};
ОВ={«Умеет абстрактно мыслить, очень хорошо решает логические задачи, быстро обучается новым понятиям.»};
……………………………………………………………………………………….
[ Q4 is_a factor;
ОН={«В настоящий момент самоуспокоен, расслаблен, не напряжен.»};
Н={«В настоящий момент находится в спокойном расслабленном состоянии.»};
СР=;
В={«В настоящий момент человеку присуще высокое рабочее напряжение, собранность, энергичность.»};
ОВ={«В настоящий момент человек напряжен, собран и даже несколько «взвинчен».»};
Учитывая то, что генерация текстовых представлений портретов осуществляется в ЭС «Cattell» на уровне целых предложений и групп предложений, здесь используется простая продукционная система со следующими правилами:
section PORTRET-GEN
removeall;
if (?[ $curr_port: $curr_not_verb = not_verb ] &&
?[ $curr_port: $curr_verb = verb ] &&
?[ $curr_not_verb: $curr_order = all_of order;
$curr_b1 = all_of Ы;
$curr_b2 = all_of b2;
$curr_b3 = all_of b3;
$curr_b4 = all_of b4 ]) insert (COPY);
………………………………………………………………….
rule COPY
:: ==> [ $curr_verb: order ] = $curr_order;
[ $curr_verb: Ы ] = $curr_b1;
[ $curr_verb: b2 ] = $curr_b2;
[ $curr_verb: b3 ] = $curr_b3;
[ $curr_verb: b4 ] = $curr_b4;
rule_off (COPY);invoke (B1);invoke (B2);invoke (B3);invoke (B4);
section B1
if (?[ $curr_not_verb: $curr_b1_vals = all_of b1_vals ]);
Rule A
:: <$curr_b1 == «A»
==> «$curr_b1;
$curr_txt = all_of [ A: «$curr_b1_vals ];
[ $curr_verb: b1_txt ] = $curr_txt;
clear ($curr_txt);
Rule E
:: <$curr_b1 == «E»
==> «$curr_b1;
$curr_txt = all_of [ E: «$curr_b1_vals ];
[ $curr_verb: b1_txt ] = $curr_txt;
clear ($curr_txt);
Rule N
:: <$curr_b1 == «N» ==> «$curr_b1;
$curr_txt = all_of [ N: «$curr_b1_vals ];
[ $curr_verb: b1_txt ] = $curr_txt;
clear ($curr_txt);
………………………………………………………………………….
Section B4
if (?[ $curr_not_verb: $curr_b4_vals = all_of b4_vals ]);
Rule В
:: <$curr_b4 == «B»
==> «$curr_b4;
$curr_txt = all_of [ В: «$curr_b4_vals ];.
[ $curr_verb: b4_txt ] = $curr_txt;
clear ($curr_txt);
Rule Q1
:: <$curr_b4 == «Q1»
==> «$curr_b4;
$curr_txt = all_of [ Q1: «$curr_b4_vals ];
[ $curr_verb: b4_txt ] = $curr_txt; clear ($curr_txt);
Результатом работы этой продукционной программы является фрейм-экземпляр прототипа verb, слоты order и b1 - b4 которого содержат ту же информацию, что и в невербальном портрете, а слоты bl_txt—b4_txt — собственно текстовое представление портрета испытуемого.
|
|
|
