小議人工智能技術(shù)在信息檢索系統中應用

摘　要　闡述了人工智能的原理及智能信息檢索系統的基本概念，分析了智能信息檢索系統的結構及其研究中遇到的難題，并從人工智能的研究成果來(lái)探討解決問(wèn)題的思路。
關(guān)鍵詞　人工智能　智能信息檢索系統　信息檢索 陳 　 遠　　　王 家 雄 (武漢大學(xué)信息管理學(xué)院　湖北　430072)
　　人工智能是當前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門(mén)前沿學(xué)科，是在計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎上發(fā)展起來(lái)的，是一門(mén)綜合性很強的邊緣學(xué)科�？偟膩�(lái)說(shuō)，人工智能是一門(mén)研究如何構造智能機器或智能系統，使它能模擬、延伸擴展人類(lèi)智能的學(xué)科。
　　目前，人工智能的研究更多的是結合具體領(lǐng)域進(jìn)行的，主要研究領(lǐng)域有專(zhuān)家系統、機器學(xué)習、模式識別和自然語(yǔ)言理解等。自從人工智能技術(shù)問(wèn)世以來(lái)，它的研究已經(jīng)有了顯著(zhù)的成果。人工智能應用于信息檢索系統的成果——智能信息檢索系統給信息檢索領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變化。
1　智能信息檢索系統概述
　　智能信息檢索系統是一種智能化的計算機信息檢索系統,它模擬人類(lèi)關(guān)于信息處理的思維過(guò)程和智能活動(dòng),實(shí)現信息知識的存儲,檢索和推理,并向用戶(hù)提供智能輔助。
　　由于人工智能的引入，智能信息檢索系統的優(yōu)勢明顯：強大的自然語(yǔ)言理解能力，使用戶(hù)可以用自然語(yǔ)言更確切地表達自己的信息需求；模擬專(zhuān)家的檢索方法，把用戶(hù)所表達的信息需求，制定解決策略以及分析結果的工作轉移到智能信息檢索系統來(lái)處理；具有強大的學(xué)習能力，能自動(dòng)地獲取知識，能直接向書(shū)本學(xué)習，并在實(shí)踐中實(shí)現自我完善。
2　智能信息檢索系統的結構
　　智能信息檢索系統與專(zhuān)家系統有很大的相似性，其基本結構（見(jiàn)圖1）和工作原理是基本相同的。
2.1　人機接口部分　人機接口是信息檢索系統和用戶(hù)交流的界面，它能理解、分析用戶(hù)的自然語(yǔ)言提問(wèn)，并產(chǎn)生適合用戶(hù)的結果，還具有解釋功能。它由一組程序相應的硬件組成，用于完成輸入輸出工作。系統通過(guò)它輸入知識更新完善知識庫，一般用戶(hù)通過(guò)它輸入信息需求。圖1　智能信息檢索系統的基本結構2.2　知識庫及其管理系統　知識庫是知識存儲機構，用于存儲解決用戶(hù)信息需求所需的原理性知識、專(zhuān)家的經(jīng)驗性知識以及有關(guān)的事實(shí)等。知識庫中的知識來(lái)源于知識獲取機構，同時(shí)它又為推理機提供求解問(wèn)題所需的知識，與兩者都有密切關(guān)系。
2.3　數據庫及其管理系統　它存放用戶(hù)提供的初始事實(shí)、問(wèn)題描述以及系統運行過(guò)程中得到的中間結果、最終結果、運行信息（如推出結果的知識鏈）等。
2.4　檢索推理機構　它綜合應用各種信息檢索策略與推理技術(shù)，利用知識庫中的知識，按一定的推理策略解決用戶(hù)的問(wèn)題。
2.5　知識獲取　這是獲取知識的機構，由一組程序組成。其基本任務(wù)是把知識輸入到知識庫中，并負責維護知識的完整性與一致性，建立起性能良好的知識庫。
2.6　解釋機構　它能夠對自己的行為作出解釋?zhuān)�回答用�?hù)提出的“為什么？”、“結論是怎么出來(lái)的？”等問(wèn)題，是信息檢索系統取信于用戶(hù)的一個(gè)重要措施。
3　智能信息檢索面臨的問(wèn)題
　　智能信息檢索系統的研究經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，到目前為止，已經(jīng)研究出了一些實(shí)用性的智能信息檢索系統。但是，人工智能信息檢索在下列領(lǐng)域依然無(wú)法得到根本性的突破。
3.1　自然語(yǔ)言理解　自然語(yǔ)言理解是智能信息檢索系統的基礎。自然語(yǔ)言是極其復雜的�！�對我們每個(gè)人來(lái)說(shuō)，是以我們的全部知識來(lái)理解語(yǔ)言的。機器理解自然語(yǔ)言需要把每個(gè)人腦都擁有的高度相似的、有關(guān)的“背景知識”存入計算機中，利用這種上下文相關(guān)知識進(jìn)行推理，但這是難以做到的。
3.2　知識的表示　人類(lèi)的智能活動(dòng)主要是一個(gè)獲得并運用知識的過(guò)程，知識是智能的基礎。為了讓計算機具有智能，就必須使它具有知識。但知識是需要用適當的模式表示出來(lái)才能存儲到計算機中去的，因此知識表示是長(cháng)期以來(lái)人工智能研究的一個(gè)重要問(wèn)題,在智能信息檢索系統設計中,知識表示則成為一個(gè)核心部分。
　　在人工智能中，知識表示就是要把問(wèn)題求解中所需要的對象、前提條件、算法等知識構造為計算機可處理的數據結構以及解釋這種結構的某些過(guò)程。在信息檢索中，同一條知識對不同的用戶(hù)有著(zhù)不同的重要性。因此，在信息檢索中，知識的表示與利用是一個(gè)很大的難題。例如，如何從詢(xún)問(wèn)中獲得領(lǐng)域知識，信息表示要達到怎樣的深度等。
3.3　知識的獲取　擁有知識是智能信息檢索系統區別于一般信息檢索系統的重要標志,而知識的質(zhì)量與數量又是決定其性能的關(guān)鍵因素。如何使智能信息檢索系統獲得高質(zhì)量的知識，這正是知識獲取要解決的問(wèn)題。
　　由于各方面的原因，知識獲取至今仍是一件相當困難的工作，雖然已有許多人工智能學(xué)者在開(kāi)展這方面的研究工作，希望實(shí)現知識的自動(dòng)獲取，即由信息檢索系統自動(dòng)完成對知識的獲取，并且也取得了一些成果，但離知識的完全自動(dòng)獲取這一目標相距甚遠，還需要走一段漫長(cháng)的道路，解決許多理論及技術(shù)上的問(wèn)題。
4　從人工智能研究的成果來(lái)探討解決問(wèn)題的思路
4.1　自然語(yǔ)言理解　在人工智能領(lǐng)域,自然語(yǔ)言理解就是研究如何讓計算機理解人類(lèi)自然語(yǔ)言的一個(gè)研究領(lǐng)域。具體的說(shuō)他要達到如下三個(gè)目標：（1）計算機能理解人們用自然語(yǔ)言輸入的信息，并能正確回答輸入信息中的有關(guān)問(wèn)題。（2）對輸入信息，計算機能產(chǎn)生相應的摘要，能用不同詞語(yǔ)復述輸入的內容。（3）計算機能把某一種自然語(yǔ)言表示的信息自動(dòng)的翻譯為另一種自然語(yǔ)言。對于智能信息檢索系統來(lái)說(shuō)，主要是要達到前面兩個(gè)目標。關(guān)于自然語(yǔ)言理解的研究可以追溯到20世紀50年代。但大多集中在將一種自然語(yǔ)言翻譯成另一種自然語(yǔ)言的研究上。進(jìn)入20世紀70年代，一批采用句法—一語(yǔ)義分析技術(shù)的自然語(yǔ)言理解系統脫穎而出，在語(yǔ)言分析的深度和難度方面都比早期的系統有了長(cháng)足的進(jìn)步。進(jìn)入20世紀80年代后，更強調知識在自然語(yǔ)言理解中的重要作用。近十年來(lái)在自然語(yǔ)言理解的研究中一個(gè)值得注意的是語(yǔ)料庫語(yǔ)言學(xué)的崛起，它認為語(yǔ)言學(xué)知識來(lái)自語(yǔ)料，人們只有從大規模語(yǔ)料庫中獲取理解語(yǔ)言的知識，才能真正實(shí)現對語(yǔ)言的理解。目前，雖然基于語(yǔ)料庫的自然語(yǔ)言理解方法還不成熟，正處于研究之中，但它是一個(gè)值得注意的研究方向。而且我們可以將已經(jīng)取得的成果用于智能信息檢索系統的自然語(yǔ)言處理上。
4.2　知識的表示　在人工智能中，知識表示實(shí)際上就是對知識的一種描述，或者說(shuō)是一組約定，一種計算機可以接受的用于描述知識的數據結構。對知識進(jìn)行表示的過(guò)程就是把知識編碼成某種數據結構的過(guò)程。
　　對于知識表示方法的研究，離不開(kāi)對知識的研究與認識。由于目前對人類(lèi)知識的結構及機制還沒(méi)完全搞清楚，因此關(guān)于知識表示的理論及規范尚未建立起來(lái)。盡管如此，人們在對智能信息系統的研究及建立過(guò)程中，還是結合具體研究提出了一些知識表示方法。概括起來(lái)，這些表示方法可分為兩大類(lèi)：符號表示法，連接機制表示法。
　　對同一知識，一般都可以用多種方法進(jìn)行表示，但其效果卻不相同。因為不同領(lǐng)域中的知識一般都有不同的特點(diǎn)，而每一種表示方法也各有自己的長(cháng)處與不足。因而，有些領(lǐng)域的知識可能采用這種表示模式比較合適，而有些領(lǐng)域的知識可能采用另一種表示模式更好。有時(shí)還可能把幾種表示模式結合起來(lái)，作為一個(gè)整體來(lái)表示領(lǐng)域知識，以取得取長(cháng)補短的效果。另外，上述各種知識表示方法大都是在進(jìn)行某項具體研究或者建立某個(gè)智能系統時(shí)提出來(lái)的，有一定的針對性和局限性，應用時(shí)需根據實(shí)際情況作適當的改變。在建立一個(gè)具體的智能系統時(shí)，究竟采用哪種表示模式，目前還沒(méi)有統一的標準，也不存在一個(gè)萬(wàn)能的知識表示模式。但一般來(lái)說(shuō)，在選擇知識表示方法時(shí)，應從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮：要充分表示領(lǐng)域知識，即在確定一個(gè)知識表示模式時(shí)，首先應該考慮的是它能否充分地表示領(lǐng)域知識；要考慮是否有利于對知識的利用；是否便于對知識的組織、維護與管理；是否便于理解和實(shí)現。
4.3　知識的獲取　目前，知識獲取通常是由知識工程師與系統中的知識獲取機構共同完成的。知識工程師負責從領(lǐng)域專(zhuān)家那里抽取知識，并用適當的模式把知識表示出來(lái)，而系統中的知識獲取機構負責把知識轉換為計算機可存儲的內部形式，然后把他們存入知識庫。在存儲的過(guò)程中，要對知識進(jìn)行一致性、完整性的檢測。
　　知識獲取的任務(wù)是為信息系統或者專(zhuān)家系統獲取知識，建立起健全、完善、有效的知識庫，以滿(mǎn)足求解領(lǐng)域的問(wèn)題的需要。對智能信息檢索系統來(lái)說(shuō)，就是要滿(mǎn)足信息檢索這一具體領(lǐng)域的需要。為了完成這個(gè)任務(wù)，知識獲取必須做到：（1）抽取知識：即把蘊含于知識源（領(lǐng)域專(zhuān)家，書(shū)本，相關(guān)論文及系統的運行實(shí)踐等）中的知識經(jīng)識別，理解，篩選，歸納等抽取出來(lái)，以便建立知識庫。（2）知識轉換：即把知識由一種表示形式變換為另一種表示形式。（3）知識的輸入：即把用適當模式表示的知識經(jīng)編輯、編譯送入知識庫的過(guò)程；（4）知識的檢測：知識庫的建立是通過(guò)對知識進(jìn)行抽取、轉換和輸入等環(huán)節實(shí)現的，這一過(guò)程中的任何環(huán)節上的失誤都會(huì )造成知識的錯誤，直接影響系統的性能，因此必須對知識進(jìn)行檢測，以便盡早發(fā)現并糾正可能出現的錯誤。
　　按知識獲取的自動(dòng)化程度劃分，可分為非自動(dòng)知識獲取和自動(dòng)知識獲取兩種方式。自動(dòng)知識獲取是知識獲取最終的目標，它是一種理想的知識獲取方式，但它卻涉及到人工智能的多個(gè)領(lǐng)域。例如模式識別、自然語(yǔ)言理解、機器學(xué)習等。而這一理論目前尚處在研究階段，由許多技術(shù)上的問(wèn)題需要作進(jìn)一步的研究，就目前已經(jīng)取得的研究成果而言，尚不足于真正實(shí)現自動(dòng)知識獲取。因此，知識的完全自動(dòng)獲取目前還只能作為人們?yōu)橹畩^斗的目標。
　　但是，人工智能的研究畢竟已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，自然語(yǔ)言理解，機器學(xué)習等的研究也已取得了較大的進(jìn)展，特別是近年來(lái)關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的研究提出了多種學(xué)習算法，這都為知識獲取提供了有利條件。因此，在建造智能信息檢索系統時(shí)，應充分利用這些成果，逐漸向知識的自動(dòng)獲取過(guò)渡，提高其智能程度。事實(shí)上，在近年來(lái)建造的智能信息系統中，也都不同程度的做了這方面的嘗試，在非自動(dòng)知識獲取的基礎上增加了部分學(xué)習功能，使系統能從大量事例中歸納出某些知識。
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人工智能的研究領(lǐng)域與應用領(lǐng)域
走近人工智能

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