СЕТЕВОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТЕКСТОВ БАЗ ЗНАНИЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ

2023

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2023.83.3.019
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Целью данной статьи является теоретическое рассмотрение вопросов цифровой симуляции поведения эксперта в заданной предметной области, существенно использующей обработку текстов, относящихся к этой предметной области. В качестве основной исследовательской задачи авторами рассматриваются вопросы преобразования текстов к виду, облегчающему проведение с ними формальных выкладок и манипуляций при создании автоматической экспертной системы (ЭС), функционирующей как цифровой симулятор поведения эксперта. В статье впервые определяется содержание понятий текстовых баз знаний для ЭС и структурно-типологической модели текста. Выяснены особенности использования для решения прикладных задач графовых и сетевых форматов представления текстовых данных, экстрагированных из первичных текстов. Предлагается использовать тематические текстовые коллекции для автоматизированного создания баз знаний ЭС. Для ЭС предлагается применять математический аппарат сетей Петри для аналитической работы с графическим представлением текстов.