 |
Случай специальных запросов
|
|
|
|
Почему в портрете испытуемого присутствует фраза «...»?
Как в профиле испытуемого получено значение фактора «...»? и т. д.
Для устранения непониманий все запросы на объяснения после анализа перефразируются и выдаются эксперту в виде эхо-вопросов. И только в случае, если его «устраивает» интерпретация запроса, данная системой, происходит формирование текста объяснения. Так, например, эхо-запрос для последнего из общих вопросов — Вас интересуют правила поглощения противоречивых факторов в данном портрете?, а для последнего из специальных вопросов — Вы хотели бы узнать, каким образом сформировано значение фактора «...» - «..»?
Примеры объясняющих текстов для тех же запросов, к которым приведены эхо-вопросы системы — следующие:
Фактор «...» = «...» поглощен фактором «...» = «...», так как на шкале «ОН-Н-СР-В-ОВ» значение «...» выражено «сильнее» значения «...».
Общая формула, которая является ключом теста, выглядит следующим образом:
Для фактора «...» она трансформируется в формулу:
F_value («...») = ответ (q3)*вec-отвeтa(q3) +...+ ответ(q176)*вес-ответа (q176);
С учетом ответов испытуемого эта формула приводится к выражению вида:
F_value («...») – 2 +...+ 2 = «...»
Таким образом сформировано значение фактора «...» = «...».
Как следует из приведенных примеров, объяснения в ЭС «Cattell» достаточно подробные и позволяют получить психологу-эксперту практически всю интересующую его информацию. Понятно, что поддержка объяснений такого уровня существенно сложнее, чем выдача аннотаций к трассе вывода решения и требует своей базы знаний (согласованной с предметной БЗ) и своей программы вывода. Основные моменты построения этих компонентов и рассматриваются ниже.
|
|
|
В целом подсистема объяснения системы «Cattell» строится по «полной» схеме: прием запроса от пользователя; анализ запроса; генерация эхо-вопроса; прием подтверждения на системную интерпретацию запроса и вывод собственно текста объяснения.
Формирование запросов на объяснения осуществляется на основе меню, в корневых опциях которого находятся темы объяснений, а на листьях — ЕЯ-шаблоны конкретных вопросов. В зависимости от типа запроса он может сопровождаться параметрами, которые выбираются пользователем непосредственно из портрета или профиля испытуемого. Система, «зная» описание текущего испытуемого, дополняет запрос пользователя и формирует структуру вида
«тема» «тип-запроса» «имя объясняемого фрейма-экземпляра»
«контекст»),
которая, по существу, является внутренним представлением запроса на объяснение. Таким образом, удается избежать построения Л-процессора для анализа запросов и вместе с тем обеспечить естественное общение.
Анализ внутреннего представления осуществляется параллельно с генерацией эхо-вопроса. При этом сама внутренняя структура является управляющей цепочкой, которая задает поверхностную структуру эхо-вопроса. Фрагмент соответствующего множества ATN показан на рис. 7.5.
Рис. 7.5.Фрагмент ATM-представления анализатора запросов
и генератора эхо-вопросов
В результате анализа запросов на объяснения и генерации эхо-вопросов, а также уточнений, которые отражают процесс согласования мнений системы и пользователя, в базе знаний ПОЭС (подсистемы объяснений ЭС) «Cattell» формируется окончательная редакция запроса — фрейм-экземпляр следующего прототипа:
[ expl_request is_a prototype;
rq_team frame; rq_type int; rq_context {string};
expl_fr frame; expl_sl {string}; expl_fun string;
echo_txt{string}; expl_txt{string} ];
В начальный момент вывода текста объяснения в этом экземпляре заполнены слоты rq_team (темаобъяснения из БЗ ПОЭС); rq_type (тип запроса, — WHY, HOW или WHAT, — сформированный анализатором); rq_context (параметры запроса, если они требуются) и echo_txt (поверхностное представление «согласованного» эхо-вопроса). Слоты expl_fr (объясняемый фрейм-экземпляр из предметной БЗ теста); expl_sl (объясняемые слоты объясняемого фрейма-экземпляра) и expl_fun (имя процедуры вывода текста объяснения) заполняются самой ПОЭС. Значение слота expl_txt представляет результат работы.
|
|
|
Собственная БЗ ПОЭС — статическая и содержит совокупность поддерживаемых моделей объяснений, определяемых как экземпляры следующих основных прототипов:
[ explain is_a prototype;
expl_slt{string}; expl_fncstring; expl_knw frame ];
[ v_expl is_a prototype;
why_slt {string}; why (frame);
how_slt {string}; how (frame);
what_slt{string}; what(frame) ];
[ p_expl is_a prototype;
why {frame}; how {frame} ];
[ c_expl is_a prototype;
noneframe; contra frame ];
[ wh is_a prototype;
path{frame}; process string ];
[ path is_a prototype;
typeint;nm_framestring; nm_slot {string} ];
[ rule is_a prototype;
r_fact {string}; r_part {string} ];
В нашем случае это множество экземпляров представляется следующими фреймами:
[ port is_a explain;
expl_slt= { «Ы»,«Ь2»,«ЬЗ»,«Ь4» };
expl_fnc= «portret»;
expl_knw= portret ];
[ prfl is_a explain;
expl_slt
={«A»,«B»,«C»,«E»,«F»,«6»,«H»,«I»,«L»,«M»,«N»,«0»,«Q1»,«Q2»,«Q3»,«Q4» };
expl_fnc=«profile»;
expl_knw=profile ];
[comn is_a explain;
expl_slt = { };
expl_fnc=«com_que»;
expl_knw=common];
Анализ их показывает, что в ЭС «Cattell» поддерживаются модели объяснения всех групп интерпретируемых в вербальном портрете факторов, всех факторов в профиле испытуемого и модели общих запросов.
Так, например, знания, необходимые для объяснения вербального портрета конкретизируются фреймом-экземпляром portret, где заданы ссылки на объясняемые тексты («bl_txt», «b2_txt», «b3_txt», «b4_txt») и способы доступа к релевантной информации из предметной БЗ теста (whl, wh2, wh3, wh4):
[ portret: v_expl;
why_slt ={ «b1_txt», «b2_txt», «b3_txt», «b4_txt» };
why ={ wh1, wh2, wh3, wh4 };
how_slt ={ «b1_txt», «b2_txt», «b3_txt», «b4_txt» };
how ={ wh1, wh2, wh3, wh4 };
what_slt={ «b1_txt», "«b2_txt», «b3_txt», «b4_txt» };
what={ whl, wh2, wh3, wh4 } ];
При такой модели процессор объяснений интерпретирует последовательно описания экземпляров типа wh, где описываются пути, ведущие от запроса на объяснение к тем данным, которые и составляют внутреннее представление ответа.
Наиболее сложной является модель объяснения поглощения факторов, активируемая подмножеством общих вопросов. В этом случае ПОЭС должна иметь в своей БЗ модели всех правил поглощения и объяснять рассуждения машины вывода «Cattell». Для конкретности дальнейшего обсуждения предположим, что обрабатывается запрос вида «Как разрешались противоречия при построении данного портрета?» и пользователь согласился с интерпретацией системы, специфицированной в эхо-вопросе «Лас интересуют правила поглощения противоречивых факторов в данном портрете?» Пусть также, для определенности, единственным поглощенным фактором при выводе вербального портрета был фактор А. Для этого фактора в модели существуют два правила объяснения поглощения, соответствующие очень низкому (ОН) и очень высокому (ОБ) значению этого фактора в семантическом профиле испытуемого:
|
|
|
[ АОН is_a rule; [ AOB is_a rule;
r_fact ={«E», «L»}; r_fact ={«E», «L»};
r_part ={«EOH»,»LOH»} ]; r_part ={«EOB»,«LOB»} ];
Однако реально поглощение фактора А наблюдается лишь тогда, когда значения факторов Е и L тоже ОН или ОБ. Понятно, что в такой ситуации подсистема объяснения должна сравнивать не семантические профили по вышеуказанным факторам, а их числовые профили. Учитывая вышесказанное, продукционная система вывода объяснения поглощений содержит 98 правил, аналогичных правилам для фактора А:
section EXPL-COLLAPSE-A
removeall;
if ([$curr_s_prfl: A] == [$curr_s_prfl: E]){
if ([$curr_s_prfl: A] == «OH») insert (AOH-COLLAPSED-E);
if ([$curr_s_prfl: А] == «08») insert (AOB-COLLAPSED-E);
break };
if ([$curr_s_prfl: A] == [$curr_s_prfl: L]){
if ([$curr_s_prfl: A] == «OH») insert (AOH-COLLAPSED-L);
if ([$curr_s_prfl: A] == «OB») insert (AOB-COLLAPSED-L);
break };
rule AOH-COLLAPSED-E
:: (?[$curr_n_prfl: $curr_A = A]) &&
(?[$curr_n_prfl: $curr_E = E]) &&
($curr_A <- $curr_E)
==> [expl_request_001: expl_txt]=
{«Фактор A = «, $curr_A», «(ОН,) поглощен»,
«фактором Е = «, $curr_E, «(ОН), т.к. числовое»,
«значение Е выражено сильнее значения А.»} ];
……………………………………………………………………………………
rule AOB-COLLAPSED-L
:: (?[$curr_n_prfl: $curr_A = A]) &&
(?[$curr_n_prfl: $curr_L = L]) &&
($curr_A <= $curr_L)
==> [expl_request_001: expl_txt]=
{«Фактор A = «, $curr_A», «(OB) поглощен»,
«фактором L = «, $curr_E, «(OB), т.к. числовое»,
«значение L выражено сильнее значения А.»} ];
Таким образом, осуществляется генерация объяснений в ЭС «Cattell». В данной версии каждый запрос на объяснение приводит к генерации одного и того же экземпляра прототипа expl_request. Однако нетрудно модифицировать обсуждавшуюся продукционную программу так, чтобы в БЗ объяснений сохранялась история работы с ней пользователя. В таком случае БЗ объяснений может использоваться для обучения специалистов интерпретации результатов по тесту Кеттелла.
|
|
|
Выше описаны основные проектные решения, использованные при создании психодиагностической ЭС «Cattell». Однако читателям должно быть ясно, что зти решения являются достаточно общими и характерными не только для данной экспертной системы, но и для большинства ЭС диагностики.
|
|
|
