Чтение онлайн

Вопросу атрибуции данных мы посвятим отдельный подраздел в данной главе. При этом мы не будем затрагивать проблему синтеза классификаций, которые используются для декомпозиции некоторой системы или предметной области на классы сущностей, описываемых набором атрибутов — эти вопросы подробно рассматриваются в специализированной литературе, посвященной вопросам теории баз данных, их проектирования, организации процесса проектирования и создания [60] . При рассмотрении вопросов, связанных с атрибуцией данных, наше внимание будет сосредоточено на проблеме создания специфических баз данных — баз данных, предназначенных для хранения первичных материалов ИАР (сообщений) и описания источников информации, адаптированных к решению задач автоматизированного анализа ситуаций.

Однако, прежде, чем перейти к рассмотрению этого блока вопросов, рассмотрим специфику структурированных источников информации.

Мы уже указали на необходимость использования для работы со структурированными данными двухуровневых моделей интерпретации, а именно — модели организации данных (метаданных или метамодели). Располагая такой моделью, аналитик получает уникальную возможность получения специализированных массивов данных, отражающих состояние некоторого атрибута объекта анализа. В том числе, благодаря наличию структурной организации, может быть легко получен упорядоченный во времени массив численных значений некоторого параметра системы или процесса, или, наоборот — мгновенный срез состояния системы, образованный совокупностью измерений всех ее параметров.

В этом смысле, база данных представляет собой уникальный источник информации, использование которого в сочетании со средствами автоматизации ИАР способно многократно повысить продуктивность труда аналитика. Характерно, что большинство технических средств сбора информации, выражающих результаты в символьном виде, способно служить источниками только таких — специализированных данных. Как следствие, методологическое обеспечение систем анализа структурированных и числовых параметрических данных во многом совпадает. Даже в случае, когда в качестве параметров используются естественно-языковые термины, они могут рассматриваться как численные оценки значения атрибута, между которыми могут быть установлены те или иные отношения (порядка, величины, объема понятия и т. д.). В результате для обработки таких данных могут быть (хоть и с некоторыми изменениями) применены пакеты автоматизированной статистической обработки данных наблюдений, системы математического моделирования и иные программные средства, располагающие широкими возможностями для проведения статистических исследований, анализа временных рядов, спектрального анализа и так далее.

По существу, одной из задач информационной работы и является построение именно такого, структурированного ресурса для «внутреннего потребления» субъектом ИАР. Однако на пути к этому необходимо решить целый ряд сложных проблем, связанных с переходом от символьных данных произвольной семантики к символьным данным специальной семантики, обладающих метризованным словарем. Здесь, в частности, используются методы нечетких множеств, многозначной и нечеткой логики (работы А. Лукасевича, Л. Заде и их последователей).

Структурированные текстовые данные занимают промежуточную ступень между численными и естественно-языковыми данными. К этому виду могут быть приведены практически любые числовые данные, при этом речь идет не о преобразовании записи числа из системы цифровой записи в запись с помощью числительных натурального языка, а реальной трансляции числа в термин. Примером такого преобразования может выступать преобразование числовых данных «длина отражаемой или излучаемой объектом волны светового колебания» в текстовые данные типа «цвет объекта» и тому подобные. При этом используются не только значения величин, но и производные первого и второго порядков, результаты интегрирования, вычисления дискретной суммы и тому подобных вычислительных процедур.

Инструментом выполнения таких преобразований служат модели трансляции, задачей которых является установление взаимно однозначного соответствия между параметром (группой параметров) и термином на основе объективных критериев. В наглядной интерпретации процесс трансляции данных с частной семантикой (областью определения терминов знаковой системы) к виду данных универсальных знаковых систем может быть представлен так, как это сделано на рисунке, приведенном ниже.

Т1

Т2

Т3

Т4

Т5

Термины П1 (динамика) П2

Рисунок 4.1 — Графическое представление процесса трансляции.

Графическая интерпретация процесса трансляции иллюстрирует частный случай применения модели трансляции для преобразования данных, отображающих процесс, характеризующийся одним параметром, в совокупность терминов четырех классов: имена (имя процесса, имя параметра, имя состояния, предикат и характеристика предиката). С помощью подобной модели трансляции могут быть получена следующая совокупность высказываний: «Процесс (имя) пребывает в состоянии (Т1). Значение параметра (имя параметра) (характеристика крутизны Д1, наречие) (предикат П1, глагол)». Усложнение подобной модели трансляции может позволить формировать и более сложные высказывания, но это потребует усложнения тезауруса. Однако уже в таком виде при использовании системы координат параметр/время высказывания будут содержать существительные, наречия и глаголы.

Введение в модель трансляции иерархического тезауруса, позволяет использовать шкалу уровня абстракции, с помощью которой потребитель сообщений сможет управлять степенью детализации информации. Например, нормализованный иерархический тезаурус, состоящий из трех уровней, позволяет описывать некоторое состояние параметра (имя параметра) в терминах, определенных на трех уровнях иерархии. Термин «нормализованный» в применении к этому тезаурусу указывает на то, что между термином и состоянием может быть установлено взаимно однозначное соответствие, то есть, ни в одном высшем уровне абстракции не существует такого термина, границы области определения которого не совпадают с одной из границ области определения терминов низшего уровня. В языках естественного общения такое требование в большинстве случаев не выполняется (до тех пор, пока для решения задач практической деятельности такой термин не будет введен и не заместит общеупотребительный термин).

Модели трансляции в принципе могут быть построены для любой предметной области, для которой в языке естественного общения существует разработанная терминология, которая может быть спроецирована на пространство формальных признаков (модель фрагмента реальности). К числу предметных областей поддающихся трансляции в терминологическую систему относится, в том числе, и пространственная семантика. В частности, этот принцип используется в географии при именовании объектов, размещение которых может быть отображено на некоторой модели.

Большим преимуществом структурированных текстовых данных перед неструктурированными тестовыми данными является возможность их перевода к графическому представлению, которое, как известно, способно стимулировать мыслительную деятельность, а также позволяет в сжатом виде выразить большое количество информации. То есть, модели трансляции могут использоваться и для обратного преобразования, однако точность такого преобразования довольно низка и определяется количеством терминов, включенных в состав модели трансляции. При этом существует проблема совместимости тезауруса источника и модели трансляции.

Благодаря своим уникальным свойствам модели трансляции являются весьма полезным инструментом при работе как с текстами различной тематики, так и при работе с источниками числовых и структурированных данных.

При рассмотрении технологии поиска, отбора и экспресс-анализа мы не касались проблемы анализа информативности источников. Между тем, задачи анализа информативности источников чрезвычайно важны, поскольку напрямую связаны с вопросами эффективности ИАР.