СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ/ 1.
Компьютерная инженерия
Аспирант Карпова А.В.
Сибирский
государственный университет путей сообщения (СГУПС), Россия
Ситуационная модель
инструкции с использованием логических моделей представления знаний
В
настоящей статье анализируются возможности проектирования системы ситуационного
исчисления корпоративных инструкций, с использованием логических моделей
представления знаний.
Ситуационное
моделирование – один из подходов к моделированию предметной области, где
основными элементами модели, описанной на некотором языке, являются ситуации.
Для
описания ситуаций и их смены были разработаны специальные языки, называемые
языками ситуационного управления (ЯСУ). Термин «ситуационное управление» был
введен Д.А.Поспеловым в 80-х годах прошлого века и в настоящее время является
актуальным направлением исследований искусственного интеллекта. К настоящему
времени разработано большое количество языков, относящихся к классу ЯСУ, но
основными из них являются: 1) язык
исчисления предикатов первого порядка, 2) язык RX-кодов, 3) универсальный
семантический код (УСК). В настоящей
статье рассматриваются возможности декларативного способа представления знаний
- на языке логики предикатов первого порядка.
Как
отмечается в литературе, классическое ситуационное исчисление, или, другими
словами, «инициальное детерминированное ситуационное исчисление» – это
формальная система, базирующаяся на логике предикатов первого порядка, которая
описывает состояния, возникающие в результате выполнения некоторых действий
[Рассел, Норвиг, 2006].
Формирование
базовых понятий ситуационных моделей осуществляется на основе логики предикатов
первого порядка с использованием ее синтаксиса и семантики, дополненной
функторами для обозначения действий, с использованием следующих видов аксиом:
1) аксиомы допустимых действий; 2) аксиомы перехода в следующие ситуации; 3)
аксиомы начальной ситуации; 4) аксиомы ограничения.
Формализуем
термин «ситуация» – ключевое понятие ситуационного моделирования. Само слово
«ситуация» используется в самых различных аспектах и неотделимо от таких
понятий как состояние, событие, процесс, положение и т.д.
В
Большом энциклопедическом словаре приводится следующая дефиниция: «ситуация (от
лат. Situation – положение) – сочетание условий и
обстоятельств, создающих определенную обстановку, положение» [БЭС, 1991].
Данное определение не устраивало исследователей, и было переопределено.
В
учебной литературе приводится следующее определение: «ситуация – это
подмножество множества всех состояний среды» [Девятков, 2001]. Отмечается, что,
в классическом ситуационном исчислении ситуация может быть задана формулой
предикатов первого порядка, определяющих условия наступления данной ситуации,
последовательно, начиная с некоторой начальной ситуации S0. S0
также задается формулой, которая определяет условия наступления начальной
ситуации.
Основоположник
ситуационного управления Д.А.Поспелов в своих ранних работах явно отождествляет
ситуацию с состоянием. «Под ситуацией (дискретной совокупностью)
понимается множество транзактов (оперативных элементов), расположенных в
определенных точках статической системы» [Поспелов, 1972].
Позднее
Д.А.Поспелов расширяет данное понятие, добавляя в него информацию о связях
между объектами: "текущая ситуация — совокупность всех сведений о
структуре объекта и его функционировании в данный момент времени" [Поспелов, 1986]. Все сведения
подразумевают также причинно-следственные связи, которые могут выражаться
множеством последовательных событий или процессов. В этом смысле ситуация
кардинально отличается от состояния и события, которые могут соответствовать
только одному моменту времени.
Исследователь
семантических моделей баз данных М.Ш.Цаленко определяет ситуацию как синоним
слова взаимосвязь и приводит классификацию, показанную на рисунке 1, в которой
указаны основные элементы, через которые в общем случае может быть определена
ситуация: это состояния, свойства и отношения, процессы и события. [Цаленко, 1989].
Рисунок
1. Классификация ситуаций по М.Ш.Цаленко.
Основоположники
ситуационного подхода к анализу смысла
текста Л.А.Святогор и В.П. Гладун отмечают, что «движение от смысла к тексту
происходит через образование ситуаций» и приводят следующее дефиницию:
«ситуация – это определенная, зафиксированная в языке, событийная картина мира.
Это семантическая макроструктура, которой в тексте соответствует грамматическая
конструкция, отвечающая на вопросы: Что случилось? Что происходит?» [Гладун,
Святогор, 2009].
Исследователи
искусственного интеллекта С.Рассел и П.Норвиг кратко приводят следующее
определение «ситуация – это обозначение состояний, возникающие в результате
выполнения действий. Ситуации представляют собой логические термы, состоящие из
начальной ситуации (обычно называемой S0) и всех ситуаций,
которые создаются в результате применения некоторого действия в некоторой
ситуации»[Рассел, Норвиг, 2006].
Суммируя
вышесказанные определения, ситуацию можно определить следующим образом:
«ситуация системы есть совокупность характеристик объектов и связей между ними,
которые состоят из постоянных и причинно-следственных отношений (произошедших
событий и протекающих процессов)» [Филлипович, 2003].
Исследователь
ситуационного моделирования А.Ю.Филлипович
отмечает, что ситуация всегда представляет собой некую оценку (анализ,
обобщение) множества данных и эта оценка является субъективной, т.к. она
зависит от средств и методов обобщения конкретного человека или человеко-машинной системы [там же].
Таким
образом, формализовав понятие «ситуация», ключевое для данной статьи, выдвинем
гипотезу о природе исследуемой предметной области. Как было сказано выше, предметной
областью данного исследования является маневрирование на железной дороге, а
объектом исследования – Инструкция по маневрированию на железных дорогах
Российской Федерации [Маневрирование, 2009].
Главным
достоинством любой корпоративной инструкции (в том числе и Инструкция по
маневрированию на железных дорогах Российской Федерации) является полнота описания возможных
ситуаций, которые могут случиться на предприятии, и действий персонала,
соответствующих таким ситуациям. Безусловно, основным недостатком всех
инструкций на естественном языке, является
невозможность их использования для целей автоматизации. Если представить
знания, содержащиеся в инструкции, в форме, удобной для компьютерной обработки,
то становится возможным использование мощного инструмента для анализа знаний, в
том числе о бизнес–ролях и бизнес-процессах предприятия.
Используя
терминологию теории моделирования бизнес-процессов [Шеер, 2005], обнаружим, что в тексте инструкции
содержатся описания бизнес–ролей, объектов и соответствующих им
бизнес-процессов: в частности, ролей, ситуаций и возможных действий для данных
ситуаций. Кроме того, само назначение корпоративной инструкции предполагает,
что в ее тексте будут подробной описаны все возможные ситуации, действия
персонала в этих ситуациях, должны быть выделены участники и объекты
производственных процессов, в том числе ответственные, другими словами, в
текстах корпоративной инструкции явно выделены бизнес–роли, бизнес-объекты и
соответствующие им бизнес-процессы.
Вернемся
к вопросу представления знаний в виде, удобного для компьютерного анализа. При
анализе возможных способов представления знаний, автором выделена логическая
модель представления знаний. В системах, основанных на исчислении предикатов,
знания представляются с помощью перевода утверждений об объектах некоторой
предметной области в формулу логики предикатов и добавления их как аксиом в
систему. Поскольку ситуационное исчисление базируется на понятии «ситуация», то
предполагается использование в формулах флюентных (т.е. зависящих от конкретных
ситуаций) предикатов и функций.
Общеизвестно,
что модель всегда является упрощением реального объекта, поэтому никогда не
сможет заменить искомый объект полностью. Как отмечают исследователи, «модель
стремится как можно более ярко выразить структуру явления, его главные аспекты»
[Филлипович, 2003]. Таким образом, для построения ситуационной модели
среды необходимо представить
исследуемый объект как последовательность выделенных ситуаций с последующими
действиями, в которых участвуют некоторые роли.
Таким
образом, учитывая прямое назначение инструкции как способа описания и
сохранения знаний о возможных ситуациях на предприятии и действиях персонала в
данных ситуациях, предлагается следующая модель корпоративной инструкции:
содержание текста инструкции представимо в виде совокупности ситуаций и
описания действий персонала в этих случаях:
,
или, аналогично,
, где
Ситуация и Действия – формула или набор формул в формальной системе,
базирующейся на языке логики предикатов первого порядка. Таким образом,
ситуационные последовательности Ситуация
и Действие могут быть представлены в
виде набора предикатов, функций и конечных множеств пространств состояний,
действий и объектов среды.
Необходимо
отметить, что в процессе построения ситуационных последовательностей с целью
уточнения описаний могут быть использованы так называемые псевдофизические
логики, не использующие понятия ситуации, в частности, часто используется временнáя
модальная логика. Концептуально использование данной логики означает, что ко
времени в модели выдвигается требование линейности, и соответственно, к
ситуациям также выдвигается требование линейного изменения во времени. С
помощью временной модальной логики организует изменение среды во времени и
пространстве – это «раньше», «позже», «ближе» и т.д. Кроме того, данная логика
предоставляет возможность использование модальностей в выражениях. Модальность
(или степень уверенности) отвечает за выразительные средства, которым в
естественном языке соответствуют выражения «возможно», «допустимо», «наверное»
и т.д.
Теперь
перейдем к вопросу представления данных естественного языка (ЕЯ) в виде формулы
на языке логики предикатов первого порядка. Исследования японских ученых
подтверждают, что данная задача является нетривиальной и связана с трудностями
автоматического анализа смысла естественного языка [Уэно, 1989].
Исследования
семантического анализа ЕЯ начались в 70-х годах прошлого века. Одной из
наиболее распространенных является концепция глубинного анализа текста,
предложенная Р.Шенком и Ч.Филлмором [Шенк, 1980], [Филлмор, 1980]. Согласно
концепции глубинного анализа текста центральную роль в предложении играет
глагол, и именно он ответственен за смысл целого предложения. Глубинный анализ
предполагает заполнение ограниченного количества семантических структур (или
фреймов, или глубинных падежей) членами предложения в целях понимания смысла
предложения, другими словами, анализа семантики предложения.
Компьютерный
автоматический анализ ЕЯ, или другими словами, семантический анализ текста –
классическое направление исследований современной компьютерной лингвистики.
Исследования по построению ситуационной модели железнодорожного маневрирования
не предполагают исследований в области компьютерной лингвистики, и в целях
анализа состояния современных разработок в данной области был проанализирован
ряд утилит, осуществляющих семантический анализ текста. Большая часть из них
является коммерческими утилитами. Были проанализировал утилиты,
распространяемые свободно. По результатам анализа в исследовании был
использован алгоритм наиболее корректного семантического анализа, реализуемый в
системе Автоматического Анализа Текста (АОТ), разработанной коллективом
лингвистов в рамках проекта ДИАЛИНГ [Ножов, 2000].
Алгоритм,
реализованный в системе АОТ, преобразует исходное предложение в семантическую
сеть, где вершинами являются члены предложения, а дуги – отношения между ними.
Концепция компьютерного семантического анализа текста, реализованная
создателями системы АОТ, коррелируют с концепциями глубинного анализа текста,
предложенной Ч.Филлмором и Р.Шенком.
Исследователями,
начиная с Ч.Филлмора, предлагалось различное количество вышеуказанных
семантических фреймов-структур, другими словами, глубинных падежей, с помощью
которых возможно выразить смысл любого предложения. Пять падежей предлагал
Р.Шенк, семь – Ч.Филлмор, современные
исследователи предлагают до пятидесяти глубинных падежей; в системе АОТ
используется 35 падежей – см. таблицу 1.
|
Русск. |
Англ. название |
Примеры |
Структура |
|
АВТОР |
AUTHOR |
Роман Толстого |
АВТОР(ТОЛСТОЙ,РОМАН)АВТОР(ПРЕЗИДЕНТ,УКАЗ) |
|
АГЕНТ |
AGENT |
Мы сократили
отставание |
АГЕНТ(МЫ, СОКРАТИТЬ) |
|
АДР |
ADR |
Я отдал стул отцу. |
АДР(ОТЕЦ,ОТДАВАТЬ) |
|
В-НАПР |
IN-DIRECT |
указатель
на Монино |
В-НАПР(МОНИНО,УКАЗАТЕЛЬ) |
|
ВРЕМЯ |
TIME |
Это произошло вчера. |
ВРЕМЯ(ВЧЕРА, ПРОИЗОЙТИ) |
|
ЗНАЧ |
VALUE |
Высота дома – 20
метров. |
ЗНАЧ(20 МЕТРОВ, ВЫСОТА) |
|
ИДЕНТ |
IDENT |
Дом N 20 |
ИДЕНТ (N 20, ДОМ) |
|
ИМЯ |
NAME |
Дворник Степанов |
ИМЯ(СТЕПАНОВ,ДВОРНИК) |
|
ИНСТР |
INSTR |
резать ножом |
ИНСТР(НОЖ,РЕЗАТЬ) |
|
ИСХ-Т |
SRC-PNT |
яблоки из Молдавии |
ИСХ-Т(МОЛДАВИЯ, ЯБЛОКИ) |
|
К-АГЕНТ |
C-AGENT |
купил у Васи |
К-АГЕНТ(ВАСЯ,КУПИТЬ) |
|
КОЛИЧ |
QUANTIT |
два яблока |
КОЛИЧ(ДВА, ЯБЛОКО) |
|
КОН-Т |
TRG-PNT |
уехать в Москву |
КОН-Т(МОСКВА, УЕХАТЬ) |
|
ЛОК |
LOС |
жить в глуши |
ЛОК(ГЛУШЬ, ЖИТЬ) |
|
МАСШТ |
SCALE |
Банк России |
МАСШТ(РОССИЯ, БАНК) |
|
МАТЕР |
MATER |
сумка из кожи |
МАТЕР(КОЖА,СУМКА) |
|
НАЗН |
PURP |
книга для детей |
НАЗН(ДЕТИ, КНИГА) |
|
ОБ |
OBJ |
уничтожить мост |
ОБ(МОСТ,УНИЧТОЖИТЬ) |
|
ОГРН |
RESTR |
выделять по возрасту |
ОГРН(ВОЗРАСТ,ВЫДЕЛЕНИЕ) |
|
ОЦЕНКА |
ESTIM |
хорошо жить |
ОЦЕНКА(ХОРОШО, ЖИТЬ) |
|
ПАРАМ |
PARAM |
высота дома |
ПАРАМ(ВЫСОТА, ДОМ) |
|
ПАЦИЕН |
PACIEN |
арест преступника |
ПАЦИЕН(ПРЕСТУПНИК, АРЕСТ) |
|
ПОСРЕД |
MEDIATOR |
закончить доклад
анекдотом |
ПОСРЕД(АНЕКДОТ, ЗАКОНЧИТЬ) |
|
ПРИЗН |
PROPERT |
красивый шар |
ПРИЗН(КРАСИВЫЙ, ШАР) |
|
ПРИНАДЛ |
BELNG |
дом отца |
ПРИНАДЛ(ДОМ,ОТЕЦ,) |
|
ПРИЧ |
CAUSE |
деревья повалены
ураганом |
ПРИЧ(УРАГАН,ПОВАЛИТЬ) |
|
РЕЗЛТ |
RESLT |
испечь пирог |
РЕЗЛТ(ПИРОГ,ИСПЕЧЬ) |
|
СОДЕРЖ |
CONTEN |
рассказать о весне |
СОДЕРЖ(ВЕСНА,РАССКАЗАТЬ) |
|
СПОСОБ |
METHOD |
идти босиком |
СПОСОБ(БОСИКОМ, ИДТИ) |
|
СРЕДСТВО |
MEANS |
красить белилами |
СРЕДСТВО(БЕЛИЛО, КРАСИТЬ) |
|
СТЕПЕНЬ |
DEGREE |
весьма преуспеть |
СТЕПЕНЬ(ВЕСЬМА, ПРЕУСПЕТЬ) |
|
СУБ |
SUB |
любовь отца |
СУБ(ОТЕЦ, ЛЮБОВЬ) |
|
ТЕМА |
THEME |
говорить о Москве |
ТЕМА(МОСКВА,ГОВОРИТЬ) |
|
ЦЕЛЬ |
AIM |
забастовка в целях
повышения зарплаты |
ЦЕЛЬ (ПОВЫШЕНИЕ, ЗАБАСТОВКА) |
|
ЧАСТЬ |
PART |
ножка стула |
ЧАСТЬ(НОЖКА, СТУЛ) |
Таблица 1. Глубинные
семантические падежи системы АОТ
Теперь
проанализируем особенности исходного текста, семантику которого планируем
анализировать. Корпоративная инструкция принадлежит к классу технической прозы,
для которой характерны 1) специальный технический стиль, 2) отсутствие
многозначности в словах и предложениях, 3) ограниченный набор объектов, ролей и
правил предметной области. Учитывая вышесказанное, можно предпоожить, что
семантический анализ технического текста будет успешнее, чем анализ
произвольного (художественного) текста.
Необходимо
отметить, несмотря на успехи, декларируемые средствами компьютерной
лингвистики, практические результаты программного семантического анализа далеки
от идеала. Приведем список проблем, с которыми автор столкнулся, вследствие
чего требуется редактирование исходных данных:
1.
Некорректный
анализ сложносочиненных предложений, вследствие чего возникает необходимость
разбиения предложений на простые,
2.
Некорректный
анализ предложений, содержащих специальные термины, следовательно, возникает
необходимость использования сокращения терминов,
3.
Некорректный
анализ сложных временных конструкций, необходимо явное указание
причинно–следственных связей,
4.
Некорректный
анализ слишком объемных причастных и деепричастных оборотов, необходимо, как в
п.1, разбивать сложные предложения на простые,
5.
Некорректный
анализ слишком объемных предложений, содержащих предлог «или», вследствие чего
как в п.1 возникает необходимость разбиения предложений на несколько простых,
не содержащих предлога «или»,
6.
Ограничение
на длину анализируемого предложения, следовательно, необходимо использовать
сокращения, как в п.2, и разбивать сложные предложения на простые, как в п.1.
7.
Для
корректного представления знаний в виде семантической сети необходимо явное
указание Агента или Субъекта (Пациенса) (активной действующей сущности),
вследствие этого необходимо редактирование исходного предложения с целью
ликвидации безличных глаголов и пассивного залога.
Как неоднократно отмечалось многими исследователями, знания,
представленные в виде семантической сети, наглядны для визуального анализа, но
неудобны в задачах, где преобладают процедурные знания. В таких случаях модель
предметной области рекомендуется представлять в виде сети фреймов, связанных
друг с другом [Гаврилова, Хорошевский, 2000]. Основоположник фреймовой модели представления
знаний М.Минский предложил использование фреймовых структур для типовых
ситуаций – сценариев [Минский, 1979].
Как следует из концепции глубинного анализа текстов,
центральное место в предложении занимает глагол, который обеспечивает общий смысл
предложения. Представим глагол в виде некоторой семантической структуры, т.е.
фрейма, у которого имеется набор слотов. При использовании в качестве слотов
глубинных падежей, значениями слотов будут являться члены предложения.
Как известно, значениями слотов бывают как конечные
значения, так и процедуры. Для хранения данных об условиях наступления ситуации
и последующих действиях можно использовать фреймы более высокого уровня, предусмотрев в качестве дополнительных
слотов слот-условие для проверки запуска сценария-ситуации, и слот-действие для
хранения информации о требуемых действиях в данном сценарии-ситуации.
Значениями слота-условия и слота-действия являются формулы на языке логики
предикатов первого порядка. Глаголы, входящие в формулы условия и формулу
действия, представлены фреймами более низкого уровня. Таким образом,
предложенная структура представления знаний представлена на рисунке 2.
Рисунок
2. Структура представления знаний в
ситуационной модели
Приведем примеры
предложений из инструкции. Покажем, что каждое из них может быть представлено
как сценарий с условием в левой части и действием в правой части. Кроме того,
приведем преобразованное предложение, которое требуется для корректного
семантическое анализа.
Пример. Обнаружив
неисправность автоблокировки, дежурный по станции требует от дежурного по
соседней станции подачи поездной телефонограммой извещения о прибытии
последнего отправленного по автоматической блокировке поезда.
Сценарий:Условие: Дежурный по станции (роль №1) обнаруживает
неисправность автоблокировки
Действие: Дежурный по станции (роль №1) требует от дежурного соседней станции (роль №2)
извещения о прибытии последнего отправленного по автоматической блокировке
поезда
Преобразованное
предложение: Если ДС обнаружил
неисправность автоблокировки, тогда ДС требует от ДСС подачи извещения о
прибытии последнего отправленного поезда
Семантическая сеть с
блоком условия и блоком действия показана на рисунке 3:
Рисунок
3. Семантическая сеть предложения инструкции
Аксиома ситуационного
исчисления:
SUB(Обнаружить,ДС)˄CONTENT(Обнаружить,Неисправность)˄BELGN(Неисправность,Автоблокировка) ⊃ SUB(Требовать,ДС)˄ADR(Требовать,ДСС)˄CONTEN(Требовать,
Подачи)˄OBJ(Подача,Извещение)˄THEME(Извещение,Прибытие)˄AGENT(Прибытие, Поезд)˄TIME(Последний,Поезд)˄PROPERT(Отправленный,Поезд)
Система фреймов,
моделирующих ситуацию предложения, показана на рисунке 4:
Рисунок
4. Система фреймов, моделирующих предложение инструкции
Практическая реализация. Автором данной статьи
исходники с алгоритмом семантического анализа были скомпилированы в ОС Linux, под Ubuntu 14. В целях хранения
знаний ситуационной модели была
использована среда MySQL под Linux, была разработана
соответствующая структура БД для записи
объектов, отношений, ситуаций и действий для модели ситуационного исчисления.
Программными средствами, разработанными в среде Eclipse, производится
последовательный анализ предложений
инструкции, вызов семантического анализатора и получение данных семантического
анализа, и запись в базу знаний найденных объектов, отношений между ними, и
соответствующей им ситуационной формулы. Обязательным промежуточным этапом
перед записью в БЗ ситуации и действий является проверка полученного
семантического графа на связность. Так же программными средствами среды Eclipse
осуществляются запросы к базе знаний для поиска необходимой информации и
осуществляется вывод в соответствующее поля результатов запроса.
Таким
образом, разработанное программное обеспечение позволяет:
1.
Производить
семантический (смысловой) анализ предложений, введенных в соответствующее поле
на форме, или считываемых последовательно из указанного файла;
2.
По
данным семантического анализа строить семантических граф предложения, где
центральное место занимает глагол; вершины графа это члены предложения, а дуги
- отношения между ними;
3.
По
данным семантического анализа проверять связность семантической сети
предложения, в целью отслеживания ситуации несвязности семантического графа;
4.
Производить
запись найденных объектов, отношений, ситуаций, действий в соответствующие
структуры базы знаний MySQL;
5.
Организовывать
поиск в базе знаний ситуаций, где всречаются искомые объекты и отношениям;
6.
Получать
информацию из базы знаний по требуемой ситуации (по идентификатору) о
необходимых действиях, которые необходимо сделать в данной ситуации.
7.
Получать
информацию из базы знаний по требуемой ситуации (по идентификатору) о ролях,
объектах и отношениях, участвующих в описании данной ситуации.
Выводы. В статье анализируются
научные основы проектирования системы ситуационного исчисления инструкции.
Выдвинута гипотеза о ситуационной природе инструкций. В целях моделирования
системы знаний предложено использование фреймовой парадигмы. Разработано
программное обеспечение, позволяющее осуществлять семантический анализ
предложений инструкции, оранизовать представление текста на ЕЯ в виде формулы
на языке логики предикатов, осуществлять проверку связности семантической сети
предложений, добавлять аксиомы в базу знаний и организовывать запросы по
содержанию базы знаний.
Список литературы
[Рассел, Норвиг, 2006] Рассел С., Норвиг П. Искусственный
интеллект: современный подход, 2-е издание. : Пер. с англ. – М.: Издательский
дом «Вильямc», 2006. – 1408 с.
[БЭС, 1991] Большой энциклопедический словарь в 2 томах.
Т.2. – М.: Советская энциклопедия. – 1991.
– 1632 с.
[Девятков, 2001] Девятков В.В. Системы искусственного
интеллекта: Учеб.пособие для вузов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана. –
2001. – 352 с.
[Поспелов,
1972] Поспелов Д.А. Пушкин
В.Н. Мышление и автоматы. М.: "Советское радио", 1972. - 224 с.
[Поспелов,
1986]
Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986. –
288 с.
[Цаленко, 1989] Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных.
– М.: Наука, 1989. – 288 с.
[Гладун, Святогор, 2009] Святогор Л.А., Гладун В.П. Формальное
определение ситуации для семантического анализа текстов естественного языка //Problems of Computer Intellectualization. – 2011. – №1. – С.
10–20.
[Филлипович, 2003] Филиппович А. Ю. Интеграция систем
ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. – М.: ООО Эликс+,
2003. – 300 с.
[Маневрирование, 2009] Инструкция по движению поездов и маневровой
работе на железных дорогах Российской Федерации. [Электронный ресурс]. – Режим
доступа:http://www.dzd-ussr.ru/doc/norm/idp.htm. – Дата обращения:
21.07.2014
[Шеер, 2005] Моделирование бизнес-процессов. [Электронный ресурс]. –
Режим доступа:http://www.twirpx.com/file/341190/. – Дата обращения: 21.07.14
[Уэно, 1989] Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под
ред. Х.Уэно, М.Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 220 с.
[Шенк, 1980] Шенк Р. Обработка
концептуальной информации. Пер. с англ. – М.: Энергия, 1980. – 360 с.
[Филлмор, 1980] Филлмор Ч. Дело о падеже. – В кн.: Новое в
зарубежной дингвистике, вып. X. М., 1980
[Ножов, 2000] Ножов И.М. Морфологическая и синтаксическая обработка
текста (модели и программы). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.aot.ru/docs/Nozhov/msot.pdf. – Дата обращения: 21.07.2014
[Гаврилова, Хорошевский, 2000] Базы знаний
интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский – СПб: Питер, 2000.
– 384 с.
[Минский, 1979] Минский М. Фреймы для представления знаний. – М.:
Энергия, 1979. – 38 с.