Automal Automatická tvorba analytického popisu IS disertační práce v oboru informatika Milan Šimůnek KIT VŠE Praha.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
Advertisements

Dynamické systémy.
Stručný úvod do UML.
Přednáška č. 1 Úvod, Historie zpracování dat, Základní pojmy
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Optimalizace online prezentací v závislosti na vlastnostech produktů David Novák.
Metamodelování OpenSoul Metamodeler UML profily v EA Albert Zentner Aquasoft
SEMANTICKÝ WEB. Semantický Web WWW – Tim Berners-Lee, CERN, univerzum propojených HTML stránek, prostor hyperlinkovaných dokumentů – Informace jsou zobrazeny.
ENVIRONMENTÁLNÍ INFORMATIKA A REPORTING
Architektury a techniky DS Tvorba efektivních příkazů I Přednáška č. 3 RNDr. David Žák, Ph.D. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Genetické algoritmy [GA]
Zpracování seminárních a kvalifikačních prací
Genetické algoritmy. V průběhu výpočtu používají náhodné operace. Algoritmus není jednoznačný, může projít více cestami. Nezaručují nalezení řešení.
Analýzy administrativních procesů. Analýzy ve 2 krocích Analýza dokumentů Analýza administrativních procesů.
Koreferát: LISp-Miner a (lékařské) ontologie Vojtěch Svátek.
Metodologie historického výzkumu volného času
Metody zpracování vybraných témat (projektů)
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Hodnocení práce Hodnocení práce je nástrojem zajišťujícím, aby požadavky, náročnost, složitost a podmínky práce se odrazily v diferenciaci odměny pracovníka.
Metody zkoumání ekonomických jevů
Audit IT procesů ve FNOL
PŘÍPRAVA GRANTOVÉHO PROJEKTU prof. RNDr. Jiří Patočka, DrSc.
Výstupy z GIS Pojmy a typy výstupů, aneb pro koho, co a jak Ing. Jiří Fejfar, Ph.D.
KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ
ONTOLOGIE a KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ (stručný úvod)
13AMP 9. přednáška Ing. Martin Molhanec, CSc.. Co jsme se naučili naposled ADA ADA Java Java.
Modelovací jazyk UML. Jazyk UML je víceúčelový modelovací jazyk, který byl vyvinut speciálně pro účely softwarového inženýrství. Obsahuje formalizovaný.
Fuzzy logika.
Systémy pro podporu managementu 2
Informatika pro ekonomy II přednáška 10
Databázové systémy Přednáška č. 6 Proces návrhu databáze.
Bc. Martin Dostal. Co to je sémantické vyhledávání? Vyhledávání s využitím "umělé inteligence" Vyhledávání v množině dat na stejné téma katastrofy sport.
Dokumentace objektů a zveřejnění funkcí
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
GIS??? Ve státní správě Karel Charvát. GIS?????? Je správné používat v souvislosti s využíváním prostorových informací ve státní správě, ale i v komerčním.
Dokumentace informačního systému
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA STROJNÍ ÚSTAV PŘÍSTROJOVÉ A ŘÍDICÍ TECHNIKY ODBOR AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ A INŽENÝRSKÉ INFORMATIKY Aplikace objektově.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Diplomový seminář pro studenty ITaM B. Miniberger LS 2013.
Databázové modelování
Databázové systémy Informatika pro ekonomy, př. 18.
Rozhodovací proces, podpory rozhodovacích procesů
AKD VII.
Automatizovaná podpora výběru nástroje pro dobývání znalostí Jakub Štochl.
Inovace je změna daného stavu a lze ji aplikovat ve všech směrech lidských aktivit. Tyto změny mají sedm řádů, sedm faktorů a sedm zdrojů. Inovační proces.
Návrh modelu řízení ECM v kontextu řízení informatiky Ing. Renáta Kunstová.
Novinky ve vývoji Martin Stančík 2014.
Infrastruktura pro dotazování nad sémantickými daty Jiří Dokulil, Jakub Yaghob, Filip Zavoral Katedra softwarového inženýrství, MFF UK Praha
1 Název celé následující kapitoly Řízení hospodárnosti režijních nákladů.
REŠERŠNÍ STRATEGIE Mgr. Anna Vitásková.
INFORMATIKA 7 Jak má vypadat textový dokument III2 - I7- 16.
NP-úplné problémy v grafech
Databázové systémy Datové modely.
Návrh a implementace algoritmů pro údržbu,
České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie Návrh koncepce prostorového informačního systému památkového objektu.
Databázové systémy Úvod, Základní pojmy. Úvod S rozvojem lidského poznání roste prudce množství informací. Jsou kladeny vysoké požadavky na ukládání,
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav dopravní telematiky Geografické informační systémy Doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.
Mentální reprezentace
Kapitola 5: Úvod do analytických technologií Webu Vítězslav Šimon (SIM0047) Adaptivní webové systémy (AWS)
Úvod do databázových systémů
Financováno z ESF a státního rozpočtu ČR.
Dobývání znalostí z databází znalosti
Strukturace učiva Příprava učitelova.
Interoperabilita ISO 19115, ISO Jan Růžička,
Informatika pro ekonomy přednáška 8
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Homogenita meteorologických pozorování
ORGANIZAČNÍ STRUKTURY
Induktivní postupy ve výuce matematiky
Databázové systémy UIN010
Transkript prezentace:

Automal Automatická tvorba analytického popisu IS disertační práce v oboru informatika Milan Šimůnek KIT VŠE Praha

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS2 Obsah Zadání a cíl disertační práce Základní koncepce Báze znalostí a minimodel Porovnání analytického popisu se zadáním Vytvoření analytického popisu ze zadání Ukázkové příklady –grafické uspořádání báze znalostí –vyhledání správného pojmu k termínu z textu Závěr a diskuze

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS3 Zadání a cíl disertační práce Vytvořit analytický popis systému (předmětné oblasti) podle textového zadání Cíl práce –navrhnout možné řešení v dosud nepříliš prozkoumané mezioborové oblasti využití metod umělé inteligence a strojového učení v oblasti analýzy a návrhu IS –navázání na výsledky diplomové práce z oblasti porozumění textu přínosy objektového přístupu pro porozumění textu

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS4 Současný stav Analýza (a návrh) IS –Metodiky A&D (OOMT, MDIS, SSAD…) –Modelovací jazyk UML –Metamodel UML Práce se znalostmi –Ontologie –Topic Maps, Konceptuální grafy –Jazyky: RDFS, DAML+OIL, OWL Výměna informací –XML, RDF, XMI

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS5 Analýza a návrh IS Metodiky pro analýzu a návrh IS/IT –soubor metod, technik a nástrojů pro usnadnění orientace v dané předmětné oblasti a rozpoznání klíčových prvků a vztahů –dodatečné know-how i pro méně zkušené analytiky Analýza a návrh přesto velmi náročná činnost Na kvalitní analýze významně závisí úspěšnost celého projektu a hlavně výše nákladů na případné dodatečné úpravy

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS6 Práce se znalostmi Sémantické sítě –grafické vyjádření vztahů mezi prvky pojmy, topics atp. –odvozování nových znalostí (inferenční mechanismus) –speciální typy prvků a vazeb (generalizace, předchozí/následující, opak atp.) Uzpůsobené pro odvozování znalostí Příliš mnoho různých typů prvků a vazeb, které stejně v praxi nepostačují => stálé přidávání nových a nových

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS7 Výměna informací XML – základní standard XMI – XML Metadata Interchange –výměna informací mezi CASE nástroji RDF –připojování meta-informací UML –přehlednost pro člověka-analytika –grafická reprezentace, umístění v diagramu apod.

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS8 Východiska práce Výše popsané postupy se ubírají jedním určitým směrem Cílem práce je proto zkusit použít jinou, tolik neprozkoumanou cestu Práce chápána jako „analýza“ – odhlíží od implementačních detailů Aby bylo možné poukázat na jiný přístup je vše dovedeno do krajnosti – úplné zavržení stávajících metod, technik a standardů Ve výsledku bude nejvhodnější cesta pravděpodobně někde uprostřed

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS9 Použité metody a techniky OO přístup k návrhu vlastního systému, očekávanému výsledku i způsobu interní reprezentace znalostí Použití evoluční algoritmy pro obtížně řešitelné úlohy Distribuovaná umělá inteligence (agenti) při udržování aktivního kontextu v bázi znalostí a vyhledávání správného pojmu Fuzzy logika při porovnávání analytického popisu se zadáním

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS10 Kontextové schéma Automalu

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS11 Problémy k řešení Základní typy dat a jejich transformace Obvyklá přímá cesta (  a  ) Navrhovaná nepřímá cesta (  a  )

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS12 Báze znalostí (1) Uchování všech získaných znalostí –dlouhodobá paměť Pojmy a vztahy mezi nimi –objektový model BZobjektový model BZ –prostorové uspořádání prvků Vzdálenost mezi dvěma pojmy –podle platnosti vazeb –pro porovnávání a nahrazování Správa báze znalostí –doplňování nových znalostí –„zapomínání“ nepotřebných

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS13 Báze znalostí (2) Oddělení pojmu od termínu –oddělení pojmu jako myšlenkového konceptu od termínu, pomocí kterého se na pojem odvoláváme v textu. Vyhledání správného pojmu k termínu –vhodně zvolená struktura BZ (kvůli velkému množství pojmů) –nutné zohlednit různý význam slova podle kontextu (polysémie) –aktivní kontext (vzruchy, mravenci) Porovnávání dvou podmnožin (minimodelů) –identifikace identických pojmů –doplňovaní zamlčené skutečnosti v minimodelu pomocí vazeb v BZ –„odvozování znalostí“ nahrazování pojmů podle existujících vazeb (kind_of, part_of) fuzzy odvozování – platnost klesá se vzrůstající vzdáleností obou pojmů při nahrazování (včetně zohlednění míry těsnosti vazeb – může být i nesymetrická jako u kind_of)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS14 Struktura báze znalostí Pojem –zobrazení skutečnosti v myšlení –třída a instance pojmu Vztahy mezi pojmy –vycházejí z predikátové logiky, ale bez výjimečného postavení predikátu –platnost vztahu, koeficient substituce pojmu –zvláštní typy vztahy specializace, agregace, časová následnost jejich identifikace v textu různá míra těsnosti použita při odvozování nových znalostí Více relativně oddělených bází –každá popisuje jinou oblast, jeden pojem může být ve více bázích –mohou být rozpory (úroveň abstrakce…) pták (obecně, pštros? tučňák?)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS15 Objektový model BZ (1)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS16 Objektový model BZ (2)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS17 Minimodel Dočasná (krátkodobá) paměť zaktivovaná pro řešení aktuálního problému Vybrané pojmy a vazby z právě zpracovávané předmětné oblasti v BZ (aktivního kontextu) –včetně odvozených znalostí Snazší manipulace –menší počet pojmů a vazeb než v celé BZ Společný výrazový prostředek jak pro text, tak i pro analytický popis –možnost porovnání!

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS18 Porovnání AP se Zadáním Porovnání dvou minimodelů –míra shody (číselné) vyjádření podobnosti dvou minimodelů počet stejných pojmů v obou MM (včetně zohlednění podobnosti mezi dvěma pojmy, fuzzy přístup) k celkovému počtu různých pojmů v obou MM –řešení speciálních případů (podmnožina, disjunktnost, úplná shoda…)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS19 Vytvoření AP ze Zadání Hrubá síla s účelovou funkcí –obrácení postupu AP  MM místo MM  AP (velmi obtížné) překonání problémů s přímým postupem využití evolučních algoritmů (viz např. IT_418  )  –populace: různé analytické popisy –účelová funkce: míra shody AP se zadáním –šlechtění analytických popisů podle rostoucí míry shody se zadáním

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS20 Evoluční algoritmus Vytvoření prvotní populace Účelová funkce –seřazení jedinců (AP) sestupně podle míry shody se zadáním Šlechtění –mutace vznik/zánik analytického modelu vznik/zánik prvku nebo vazby v analytickém modelu nahrazení prvku v analytickém modelu za jiný z BZ nebo textového zadání –křížení na úrovni analytických popisů (část diagramů od jednoho rodiče, druhá od druhého) na úrovni diagramů (část prvků a vazeb od jednoho rodiče, druhá od druhého)

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS21 Grafická podoba BZ Síť pojmů Struktura „sítě malého světa“ –síťový efekt (Internet, eBay, Annonce, bílkoviny…) –statistika konektivity P(k) ~ k m pravděpodobnost další vazby roste s počtem již existujích vazeb

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS22 Rozmístění pojmů v prostoru Síly mezi pojmy –přitažlivé … mezi pojmy spojenými vztahem –odpudivé … mezi všemi pojmy Inspirace podle ukázkového příkladu k J2EE náhodnéuspořádané

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS23 Uspořádání pojmů – implementace   Přitažlivá síla –rozdíl skutečné a „správné“ vzdálenosti –„správná“ vzdálenost podle platnosti vztahu a koeficientu substituce pojmu ve vztahu –je-li skutečná delší než správná, přiblížení obou pojmů směrem k sobě Odpudivá síla –mezi všemi pojmy –klesá se vzdáleností Napětí v síti Velikost přesunů Imploze Exploze Nalezení rovnovážného stavu

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS24 Uspořádání prvků – závěr Jednoduchý, robustní algoritmus Možnost rozšíření pro 3D Náhodná složka pro řešení uvíznutí v lokálním optimu => nedeterministický algoritmus Uspořádaná BZ nutná i pro ladění následujícího kroku Náhodné přemístění několika pojmů Přeskupení všech pojmů

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS25 Vyhledávání pojmů – koncept Budování MM –Termín  Pojem Vzruchy –náhodný pohyb po BZ z pojmu na pojem přes existují vztahy –po nalezení hledaného pojmu se rozmnoží –každý krok ubírá energii, až vzruch umírá Množství vzruchů a koncentrace v určitých místech BZ

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS26 Vyhledávání pojmů – implementace   Termíny z textu: –zaměstnanec, práce, výplata, zaměstnanec, úkol, směna, nedeterministické lze i více pojmů k jednomu termínu Hledání prvního pojmu delší Po zvýšení počtu vzruchů v „aktivním kontextu“ se následující pojmy nacházejí stále rychleji

Automal – automatická tvorba analytického popisu IS27 Závěr Poukázání na možnosti výzkumu v poměrně neprobádané oblasti Hlavní výsledky –nahrazení přímého postupu postupem nepřímým (GA) –způsob zacházení s pojmy a jejich vyhledávání Mezioborový přínos –metody a techniky z návrhu IT, umělé inteligence i systémové analýzy Rozvoj poznatků z diplomové práce Odkazy –