Popularyzatorski opis rezultatów Projektu

Popularyzatorski opis rezultatów Projektu

Nr wniosku: 168004, nr raportu: 8009. Kierownik (z rap.): mgr inż. Krzysztof Kaczor
Popularyzatorski opis rezultatów Projektu
Głównym celem badań wykonywanych w ramach Projektu było opracowanie nowej metody wymiany wiedzy regułowej, która oprócz efektywnego tłumaczenia wiedzy pozwoli na implementację
wsparcia narzędziowego. Z racji dużej ilości istniejących reprezentacji regułowych różniących się między sobą ekspresywnością czy też przyjętymi założeniami, istniejące metody wymiany wiedzy takie jak
KIF1 , RIF2 , RuleML3 czy też R2ML4 posiadają skomplikowane modele formalne, które sprawiają, że
implementacja ich efektywnego wsparcia narzędziowego jest praktycznie niemożliwa. Dlatego w Projekcie przyjęto, że opracowana metoda nie będzie obejmować wszystkich istniejących reprezentacji ale
będzie skupiała się na tzw. regułach produkcyjnych. Reguły produkcyjne są jedną z reprezentacji,
których modelowanie i przetwarzanie są wykorzystywane w praktyce i są wspierane przez wiele istniejących narzędzi takich jak CLIPS5 , Jess6 , Drools7 , OpenRules8 . W Projekcie przyjęto, następującą
metodologię rozwiązania postawionego problemu:
1. Przeprowadzenie krytycznej analiza i porównanie siły wyrazu języków regułowych – w ramach
tego etapu zidentyfikowano elementy w wyżej wymienionych językach regułowych, które mają
kluczowy wpływ na możliwość wyrażania wiedzy i stanowią kluczowy element ich siły wyrazu.
2. Opracowanie nowej, ujednoliconej reprezentacji wiedzy regułowej – zidentyfikowane we wcześniejszym etapie elementy posłużyły do określenia siły wyrazu formalizmu definiującego nową
reprezentację wiedzy regułowej. Nowy formalizm został oparty na logice atrybutowej ALSV(FD),
która została pomyślnie zastosowana w metodologii SKE (Semantic Knowledge Engineering).
3. Zdefiniowanie logicznej interpretacji języków regułowych – rozważane w Projekcie reprezentacje
regułowe stanowiły głównie rozwiązania programistyczne i dlatego nie posiadały precyzyjnie
określonego znaczenia. Dzięki zdefiniowanemu formalizmowi, została opracowana jednoznaczna
definicja znaczenia elementów tych języków.
4. Zdefiniowanie formalizmu metody wymiany wiedzy – na bazie otrzymanej precyzyjnej definicji
języków, możliwe stało się opracowanie metody wymiany wiedzy wyrażonej przy ich pomocy.
W tym celu określono odpowiadające sobie elementy tych języków oraz zdefiniowano sposób ich
tłumaczenia. Zadania realizowane w na tym etapie stanowiły najważniejszą część prac Projektu.
5. Wykonanie ewaluacji otrzymanych rezultatów badań – w celu wykazania słuszności proponowanego podejścia przeprowadzona została teoretyczna i praktyczna ewaluacja opracowanej metody.
Ewaluacja praktyczna przeprowadzona została na bazie trzech nietrywialnych przykładów systemów decyzyjnych. Przykłady te zostały zaprojektowane we wszystkich rozważanych językach
regułowych oraz przy pomocy stworzonego modelu formalnego. Translacje dokonane zgodnie
z opracowaną metodą pozwoliły na praktyczne potwierdzenie poprawności metody względem
przyjętych założeń. Ewaluacja teoretyczna polegała na porównaniu semantyki operacyjnej reguł
znajdujących się w bazach wiedzy otrzymanych na drodze translacji przeprowadzonej z wykorzystaniem opracowanej metody.
W ramach prac w Projekcie wykonano także implementację elementów translatora wspierającego
opracowaną metodę. Wykonana implementacja obejmuje znakomitą większość elementów sformalizowanej reprezentacji i umożliwia wykonanie translacji pomiędzy reprezentacjami Drools oraz CLIPS
z zachowaniem oryginalnego znaczenia tłumaczonej wiedzy.
1
Zobacz:
Zobacz:
3
Zobacz:
4
Zobacz:
5
Zobacz:
6
Zobacz:
7
Zobacz:
8
Zobacz:
2
https://www.cs.auckland.ac.nz/courses/compsci367s2c/resources/kif.pdf
http://www.w3.org/standards/techs/rif#w3c_all
http://wiki.ruleml.org/
http://oxygen.informatik.tu-cottbus.de/rewerse-i1/?q=R2ML
http://clipsrules.sourceforge.net
http://www.jessrules.com
http://www.jboss.org/drools
http://openrules.com