Средства интеллектуального поиска

С помощью средств интеллектуального поиска мы находим нужные данные в информационном наполнении Internet или корпоративных сетей. Например, InfoFinder изучает интересы пользователей по наборам классифицированных ими сообщений или документов. Кроме того, InfoFinder использует эвристические методы для сбора дополнительных, более точных сведений. Базируясь на синтаксисе сообщений, InfoFinder пытается определить ключевые фразы, которые помогают понять задачу пользователя. Например, один из эвристических подходов предполагает извлечение любых слов, целиком состоящих из заглавных букв, таких как ISDN, так как это, вероятно, соответствует представлению аббревиатур или технических имен. Другой эвристический метод заключается в том, чтобы не обращать при этом внимания на слова, если они используются для усиления, например «NOT». Еще один способ – включение перечислений, нумерованных списков, секций заголовков и описаний диаграмм. Все это позволяет InfoFinder находить документы, предугадывая запросы пользователя.

Онтологии

На сегодняшний день существует несколько подходов к «превращению» данных в знания в Internet.  Машины поиска и извлечения информации, такие как "Yahoo!", "Lycos", "Infoseek", используют механизм поиска по ключевым словам и не учитывают контекст, в котором существует информация, поэтому результатом работы таких систем могут быть сотни тысяч ссылок. Современные версии поисковых систем адресуют запрос пользователя сразу к множеству машин поиска, и составляют индексные мета-каталоги и базы данных. Но так как они остаются в рамках поиска, основанного на ключевых словах, то полученные индексы связывают информацию с терминами, учитывая только актуальный для данного запроса лексический или синтаксический контекст. Другой подход к решению проблемы интеллектуализации Internet заключается в дополнении специальными семантическими тэгами стандартного HTML для того, чтобы "внести знания" прямо в страницы. Такие модифицированные HTML-документы несут информацию о взаимосвязях понятий и их семантических атрибутах в HTML-подобном формате, то есть не требуют внутреннего языка представления знаний. Идея создания расширенного HTML нашла воплощение в таком стандарте, как язык XML (Extensible Markup Language). XML - язык для разметки синтаксической структуры документов, позволяющий благодаря спецификации синтаксиса, использовать такие документы множеству агентов, для которых данный формат является общим. В последнее время серьезное развитие получила другая парадигма, с точки зрения которой Web рассматривается как потенциальная база знаний. Для работы со знаниями в сети нужны специальные методы представления и обработки знаний, интерпретации запросов и т.д. Задача здесь прежде всего в том, чтобы адаптировать методы и средства, разработанные в ИИ для систем, основанных на знаниях, в новую проблемную область. В рамках такого подхода сейчас внимание различных исследователей привлекают онтологии как средство построения распределенных и неоднородных систем баз знаний в Интернет. Адекватным средством реализации таких систем являются агентные технологии и мультиагентные системы. Онтология - это определение на формальном языке некоторой темы, которое включает словарь (или список констант) для отсылки к терминам предметной области, ограничения целостности на термины, логические утверждения, которые ограничивают интерпретацию терминов и то, как они соотносятся друг с другом. Онтологии включают абстрактное описание как очень общих, так и специфичных для конкретной предметной области терминов. Одной из сильных сторон онтологий являются их потенциальные свойства для решения таких важных задач как разделение знаний и их повторное использование. Это заключение основывается на предположении о том, что если общая схема (представления и использования знаний), - то есть онтология, -явно определена для работающих с ней агентов как общий ресурс, то этот ресурс возможно разделять между агентами и многократно использовать.