из электронной библиотеки / 699484992772341.pdf

вообще?» и «Сколько будет стоить точное знание?». Возможно, что полученных сведений ему уже будет достаточно, и, если исполнитель вышел по завершении этапа «в ноль», то,

возможно, ему придется «сесть на картотеку» в банке.

Но вот бюджет принят! Программисты и аналитики закупают килограммы молотого кофе («чистая арабика»), и начинается «последний бой»:

22.Определение критических точек, приложение управляющих воздействий к которым способно привести к максимальным подвижкам в направлении достижения целей управления;

23.Проведение имитационного моделирования;

24.Оценивание эффективности отдельных управляющих воздействий;

25.Синтез комплексных стратегий управления, оценивание эффективности и сравнительный анализ стратегий;

26.Подготовка отчетной документации;

27.Сдача/приемка информационной продукции.

Все, финиш! Программисты и аналитики ходят с красными кроличьими глазами и подумывают об отдыхе... Руководство вновь и вновь перекладывает по кучкам выручку,

подсчитывая коэффициент трудового участия.

Комментарии излишни... единственное, что следует подчеркнуть, — это то, что всякая технология является в некотором смысле несовершенной и может быть улучшена. Те пункты в перечне, которые, по мнению авторов, нуждаются в раскрытии, мы рассмотрим далее в этой главе (несмотря на то, что с методологической точки зрения читатель уже достаточно вооружен для того, чтобы самостоятельно сформулировать перечень методов, которые могут быть использованы для решения задач того или иного этапа).

3.3 Первичная обработка имеющихся данных и анализ модельной информации

Некоторым читателям термин «модельная информация» может показаться некорректным, однако на самом деле он несет существенную смысловую нагрузку. При осуществлении любой деятельности, сопряженной с ведением анализа ситуаций и выявлением неких аналогий с историческими прецедентами, аналитик оперирует набором эталонов, апробированных ранее. Такой эталон уже представляет собой не набор первичных данных, а их обобщение — модель. Именно этот тип информации мы и называем модельной информацией.

Первичная обработка имеющихся данных и анализа модельной информации является чрезвычайно ответственным этапом работы. Если этот этап не включен в общую схему работы, то может статься, что коллектив аналитиков примет ошибочное решение, которое со

всей очевидностью проявится лишь на заключительном этапе работы. Ведь базовая модель

(исходная гипотеза) на поверку может оказаться: устаревшей, не соответствующей решаемым задачам как по условиям (событийному контексту) рассматриваемого феномена,

так по уровню детализации (не адаптированной к характеру поступающих данных),

фрагментарной, либо вообще — ошибочной. Важность этапа анализа модельной информации заключается в том, что именно на нем устанавливаются все «белые пятна» в

знаниях субъекта ИАР, выделяются «зоны особого внимания» и формулируются гипотезы об объеме трудозатрат, стоимости процедур сбора дополнительных данных, формулируются цели и задачи субъекта ИАР в рамках решения поставленной задачи. Более того, на этом этапе устанавливаются действительные потребности заказчика/потребителя информационной продукции и оценивается достижимость целей работы.

Каждый субъект ИАР на момент возникновения задачи/проблемы уже располагает некоторым массивом данных и моделей их интерпретации. Вопрос состоит в том, насколько имеющиеся знания применимы для решения данной конкретной задачи, могут ли они быть применены без модификации и каковы направления модификации моделей и пополнения информационных ресурсов. Как следствие, первичная обработка имеющихся данных и анализ модельной информации может проводиться по следующему сценарию:

-синтез общей классификации задач, когда-либо решавшихся субъектом ИАР;

-установление класса новой задачи и выявление задач, сходных с данной;

-анализ опыта решения аналогичных задач и считывание массивов данных и моделей,

ассоциированных с ними;

-отбор из полученного массива данных и моделей тех, которые релевантны данной

задаче;

-установление отличий данной конкретной задачи от ранее решавшихся;

-установление тех блоков данных и компонентов моделей, которые не могут быть применены для решения данной задачи;

-поиск методов адаптации существующих моделей и установление направлений исследований;

-восстановление сведений об источниках информации, привлекавшихся для получения данных при решении аналогичных задач, формирование гипотезы о направлениях информационно-поисковых мероприятий;

-анализ парка инструментальных средств проведения исследований и их доступности на текущий момент времени;

-анализ потребностей в развитии парка инструментальных средств и оценка финансовых затрат на его пополнение и возможностей повторного использования вновь

- источники данных могут быть в различной степени доступны или наблюдаемы.

Вам доводилось видеть по телевизору церемонии открытия олимпийских игр?

Допустим, да. Тогда вам приходилось видеть, как по сигналу церемониймейстера на трибунах из отдельных щитов, управляемых сидящими на трибунах людьми, складываются государственные флаги, олимпийская символика и прочие замысловатые узоры. А теперь представьте себе, что вы сидите на этой трибуне, и все, что вы можете наблюдать — это разноцветные щиты с номерами в ногах у себя и своих ближайших соседей, а вам по системе оповещения сообщают с каким номером щит вам предстоит поднять на счет «три». Так вот,

задачи поиска и установления информативности источников сходны с задачей определения того, какой флаг через мгновение увидит телезритель, и того, в какой части трибуны вероятность правильного распознавания была бы выше.

Характер и состав множества источников информации определяется возможностями системы сбора информации, которой располагает конкретный субъект ИАР . Чем мощнее комплект инструментальных средств сбора, чем обширнее сеть добывания информации, тем полнее источниковая база ИАР. Для одних задач существует возможность привлечения инструментальных средств контроля, обеспечивающих сбор максимально достоверной информации о состоянии объектов исследований и среды их функционирования,

возможность ранжирования источников по достоверности, точности и оперативности. Для других такая возможность отсутствует, а прогностический потенциал данных, получаемых методом непосредственного измерения параметров, не удовлетворяет требованиям,

предъявляемых к результатам исследований. Таким образом, мы приходим к выводу о том,

что состав источников, действительно, в сильной степени зависит от специфики задач исследования и парка инструментальных средств субъекта ИАР.

Современная аналитика располагает чрезвычайно обширной источниковой базой. В

арсенале средств сбора информации присутствуют самые изощренные системы: начиная от спутниковых систем мониторинга атмосферы и земной поверхности, радио и оптико-

электронной разведки и заканчивая самим, вооруженным пятью каналами ввода информации, аналитиком.

3.5 Работа с источниками текстовой информации

Оставим рассмотрение «экзотических» случаев: использования спутников- и

самолетовшпионов, добывания экспериментального образца методом подкупа вахтера и иные, столь же далекие от повседневной работы «чистого» аналитика. Хотя случаи работы с несимвольной информацией встречаются достаточно часто — например, могут проводиться

работы по определению химического состава или конструктивных особенностей продукции непосредственно с ее образцами, а не с описаниями таковых.

Сосредоточим свое внимание на классе источников символьных данных, а еще точнее

— текстовых данных. Класс текстовых данных обладает максимальным прогностическим потенциалом при минимальном интервале наблюдений — в одном кратком предложении может быть выражена информация, достаточная для описания поведения объекта или процесса на сколь угодно отдаленную перспективу. В то же время, точность этого вида данных крайне низка, они подвержены многим видам искажений. Особенно низка их устойчивость к целенаправленной модификации. Но, сколь бы плохи или хороши они ни были, такие данные часто бывают единственным, что доступно аналитику.

Чаще всего, в повседневной деятельности нам приходится сталкиваться с классом источников информации, имеющих в своей основе языковые (знаковые или символьные)

средства коммуникации: книги, периодические издания различной специализации,

телевидение, радио, телефон, персональные коммуникации, ресурсы глобальных,

региональных и локальных телекоммуникационных сетей. Данный класс коммуникаций,

если исключить персональные ощущения и специальные технологии, является основным каналом пополнения личного (персонально пережитого) и социального (полученного в результате коммуникаций) опыта и знаний. Количество только языковой информации

(исключая видеоряд), которое поступает по каналам этого класса источников, в принципе,

позволяет сложной системе типа «человек» адаптивно реагировать на изменение ситуации,

вырабатывать цели, стратегии, синтезировать новую информацию и добывать новые знания.

Более того, этой информации достаточно для управления и другими людьми, не говоря уж о технических системах, созданных человеком.

Практика показывает, что этот класс источников обладает колоссальной информационной емкостью, другое дело, что «плотность» информации (коэффициент информативности данных) существенно варьируется от издания к изданию, от выпуска к выпуску, от программы к программе. Еще сложнее дело обстоит с релевантностью информации (ее свойством соответствовать текущим информационным потребностям субъекта): данных, содержащих релевантную информацию значительно меньше. А если учесть и иные ограничения, все более и более сужающие перечень источников и сообщений,

то можно сделать вывод, что относительное количество сообщений, отвечающих потребностям управления некоторой конкретной системой в заданных условиях, крайне мало. К числу таких ограничений относятся: актуальность (возможность использования информации для управления системой или процессом в их современном состоянии),

своевременность (возможность использовать информацию в контуре управления с учетом

быстродействия подсистемы доведения управляющих воздействий), точность,

достоверность, непротиворечивость и иные. Соответственно при всем обилии информации,

которая может быть в принципе извлечена из всей совокупности источников, доля информации, представляющей ценность для ИАР, направленной на достижение некоторой цели, относительно невысока.

Коль скоро мы решили, что в этом подразделе проблемы поиска, отбора и экспресс-

анализа информации будут рассматриваться применительно к классу источников,

использующих для представления информации языковые средства, то, в первую очередь,

нам следует проанализировать состав этого класса и режимы коммуникации

(коммуникационные ситуации). В типовой коммуникационной ситуации (при обмене информацией между производителем и потребителем информации в режиме реального времени) в качестве основных источников текстовой информации может выступать всего два типа систем: разумные (человек), интеллектуальные (системы искусственного интеллекта).

Перечисленные системы способны самостоятельно генерировать новые тексты и информацию, то есть являются источниками и в узком, и в широком смысле, а также могут выступать в роли первичных источников текстовой информации. При наличии задержки в канале коммуникации речь идет о наличии промежуточного материального носителя информации, который обеспечивает возможность длительного хранения информации без внесения собственных искажений. Такие носители информации также могут рассматриваться в качестве источника информации, хотя сами не способны продуцировать информацию.

Чаще всего языковые средства коммуникации реализуют неоперативный режим коммуникации с использованием средств символьного представления информации (текстов).

Поэтому, когда речь идет о неоперативной языковой коммуникации, в качестве источников принято рассматривать второй класс источников (материальные носители текстов). Если ввести строгие классификационные основания, то к классу источников, обеспечивающих неоперативные языковые коммуникации, следует причислять:

- источники неоперативной информации (хранилища, архивы и библиотеки,

содержащие текстовые документы):

- на традиционных носителях символьных данных: бумага, фотопленка и т. д. (книги,

журналы, реферативные журналы, газеты, рукописи, микропленки и иные);

- на нетрадиционных носителях символьных данных: магнитные ленты и диски,

магнитооптические и оптические накопители ЭВМ, голографические накопители,

электронные запоминающие устройства, сети ЭВМ различного уровня интеграции и т. д.

Наиболее доступным источниками информации на сегодня можно считать средства массовой информации и издания в диапазоне от художественной литературы и публицистики до специализированных научных изданий. Предположим, что в результате применения некоторого комплекса инструментальных средств вами получен неспециализированный массив текстовой информации на компьютерных носителях,

обеспечивающий возможность применения разнообразных технологий обработки и анализа информации с применением программных и аппаратно-программных средств. Также будем считать, что существует возможность оперативного пополнения этого массива за счет ресурсов глобальных, региональных и локальных телекоммуникационных сетей,

подключения к ресурсам информационных агентств, а также получения текстов,

публикуемых в электронных и обычных средствах массовой информации.

Такими возможностями на сегодня располагает большинство субъектов ИАР,

обладающих возможностью подключения к ГСТК Интернет (Спринтнет, Гласнет, Релком,

локальной вычислительной сети организации) и несложным комплектом технических средств, включающим в свой состав ЭВМ и периферийные устройства типа сканера,

среднескоростного модема для аналоговых или цифровых каналов связи. Возможны и иные варианты комплектации, что в данном случае несущественно.

Задача состоит в том, чтобы осуществить над имеющимся массивом данных некие манипуляции, в результате которых будет получен специализированный массив каталогизированных и, возможно, аннотированных данных, необходимых для проведения дальнейших исследований.

Одним из вариантов решения задачи является использование неавтоматизированного режима поиска и отбора информации (в этом случае массив источников последовательно прочитывается на предмет поиска необходимой информации, и тексты, содержащие необходимые сведения подвергаются копированию/перемещению в некоторую область дискового пространства и/или каталогизации, при этом возможно параллельное аннотирование/комментирование текстов). Однако на достаточно больших массивах текстов такая технология представляется крайне трудоемкой и малоэффективной. Несмотря на то,

что существуют технологии быстрого чтения, обеспечивающие человеку за счет оптимизации траектории перемещения точки фиксации зрения по носителю текста скорость чтения порядка 3000 знаков в минуту, эти технологии не могут сравниться с быстродействием, которое способны обеспечить компьютерные системы. Поэтому основное внимание мы сосредоточим на инструментальном обеспечении процессов поиска, отбора и экспресс анализа текстовых данных.

Тем не менее, начальный этап поиска, а именно, синтез поискового задания, требует привлечения интеллектуальных усилий аналитика. Существует один, возможно,

экстравагантный, но эффективный подход к формированию поискового словаря в условиях слабого знакомства с предметной областью исследований: он заключается в использовании… разнообразных словарей, предназначенных для любителей отгадывания кроссвордов . Учитывая, что систематические тезаурусы представляют собой достаточно редкое явление (рынок сбыта таких изданий весьма специфичен и тиражи невысоки), такие словари могут служить неплохим инструментом для подобных исследований. Зная цель исследования, по подобному словарю аналитик может отобрать ключевые слова, наиболее ярко свидетельствующие о принадлежности текста к заданной отрасли.

После того, как первая версия поискового словаря создана, дальнейшие операции могут быть возложены на ЭВМ. Произведя первичный поиск и обнаружив в массиве текстов/документов текст, содержащий ключевые слова и наилучшим образом освещающий исследуемую проблему, аналитик переходит к следующему этапу — этапу коррекции поискового словаря. Наиболее распространенным подходом в настоящее время является статистический подход, основанный на применении статистических закономерностей,

открытых Дж.К. Зипфом (в этой книге мы уже упоминали закон Зипфа-Мандельброта или принцип экономии в лингвистике). В результате построения частотно-рангового распределения длин слов в данном тексте выбирается специфичный для данного языка диапазон частот встречаемости слов — именно в этом диапазоне будут содержаться те слова,

которые наилучшим образом отражают тематику и содержание текста. Однако ориентация этого метода на такую единицу как слово, несколько сокращает полезность этого метода,

поскольку человеку свойственно оперировать не столько словами, сколько терминами (то есть, сочетаниями слов, обеспечивающими наилучшее различение описываемых сущностей).

Так или иначе, но закономерности Зипфа широко используются в компьютерных системах анализа текстов и формирования поисковых словарей. Наибольшее распространение эти методы получили в поисковых системах ГСТК Интернет. Поэтому,

если вы хотите получить наилучшие результаты при поиске информации с применением специальных поисковых серверов, вам имеет смысл вооружиться настольной компьютерной системой, на которой установлено программное обеспечение, реализующее функцию генерации поискового словаря по той же схеме (с теми же критериями), что реализуется поисковым сервером. В настоящее время поисковые системы, основанные на использовании статистических закономерностей, наиболее широко представлены на рынке и предоставляют пользователю различные возможности при осуществлении поиска. Наиболее распространен следующий набор сервисов/режимов (опций):

-поиск точного совпадения слова или словосочетания, обеспечивающий возможность обнаружения в тексте точной копии слова или словосочетания, указанного в поисковом задании;

-адаптивный поиск, обеспечивающий поиск фразы, указанной в поисковом задании, с

учетом словоизменения;

-адаптивный поиск, обеспечивающий поиск отдельных компонентов фразы,

указанной в поисковом задании, с учетом словоизменения, возможности использования усеченных форм и разнесения компонентов фразы по тексту на некоторое фиксированное расстояние (измеренное в словах);

- адаптивный поиск, ориентированный на применение специализированных языков управления поисковой машиной, обеспечивающий возможность управления режимом адаптации фразы, перестановок и подстановок отдельных слов и т. д.

Услуга эвристического поиска, основанного на использовании систем искусственного интеллекта, формирующих расширенный запрос на основе применения специализированных отраслевых тезаурусов и семантических сетей, несмотря на все анонсы и заявления владельцев поисковых сервисов, в ГСТК Интернет на сегодня практически не представлена.

Использование таких поисковых систем является прерогативой серьезных организаций,

специализирующихся в отрасли ИАР, и располагающих бюджетом, достаточным для закупки профессиональных поисковых систем или проведения собственных дорогостоящих исследований в области компьютерной лингвистики.

Если отвлечься от ГСТК Интернет и обратиться к проблеме поиска заданного текста на заранее сформированном универсальном массиве текстов, размещенных на отдельном компьютере или в сегменте локальной вычислительной сети, то тут следует обратиться к классу настольных и серверных поисковых систем. На отечественном рынке программного обеспечения системы подобного класса также представлены. Среди разработчиков программного обеспечения, реализующих передовые поисковые лингвистические технологии, следует выделить ЗАО «МедиаЛингва». Разработки этой фирмы, такие как

«Следопыт», «Классификатор» и «Аннотатор», обеспечивают комплекс решений,

позволяющих осуществлять оперативный поиск документов, их индексирование,

классификацию и автоматическое аннотирование. Схожими возможностями обладают разработки НПИЦ «Микросистемы», в частности — программный продукт «TextAnalyst».

Данная программа использует для решения задач распознавания слов нейросетевые технологии и, в основном, предназначена для решения задачи автоматического реферирования документов; функции поиска в этой системе также предусмотрены, однако в