Ақпаратты интеллектуалды өңдеу тәсілдерін қолдану арқылы жоба шешімдерін талдауды автоматтандыру
А. К. Әсілбекова, Н. М. Кисикова
Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия Ұлттық Университеті, Астана, Қазақстан
Жаңа объекттер үшін жобалық шешімдерін талдауда тапсырмаларды шешу үшін әр-түрлі әдістер қолданылады. Алайда тәжірибе жүзінде қолданыстағы әдістердің бірде біреуі ұсынылған жобалық шешімдердің жаңашылдығын талдамайды, яғни инновациялық қызметтің басты сілтемесі болып табылатын жаңалық. Қазіргі уақытта тәжірибе жүзінде жаңашаландыратын көз қарас бойынша жобаны шешуде автоматтандырылған талдау жүргізу және құрылымдық емес ақпарат көздері бойынша жұмыс істейтін бағдарламалық қамтамасыз ету жоқ. Қолданыстағы бағдарламалық қамтамасыз ету жобалық шешімдер талдауының автоматтандырылуын толығымен шеше алмайды. Әсіресе, осындай бағдарламалық құралдардың инновациялық жоба зерттеме саласында өте жеткіліксіз. Жобалық шешім талдау саласында бірнеше мәселелер бар. Ол мәселелерді шешу өте өзекті болып табылады, себебі, инновациялық жоба негізіне сүйенген жаңа жобалық шешімдер саны жыл сайын артып келеді және жобалық шешімді талдауды толығымен автоматтандыру негізінде ғана мүмкін болып табылады. Яғни, ол қабылданған жобалық шешімдердің тиімділігін арттырады, жүзеге асу уақытын қысқартады және жаңа объекттер енгізу мен ғылыми-техникалық прогресті түрлі өнеркәсіп салаларында тездетеді [1].
Ұсынылған комплекстік бағдарламаның типтік құрылымы міндетті және міндетті емес элементтерден тұрады. Міндетті элементтерге лингвистикалық модуль, сұранысты қалыптастыруқұралы, аналогты іздеу құралы және нәтиже беру мен өңдеу құралы жатады. Лингвистикалық модуль сөз тіркестерінің модульдік құрылымы мен аранайы жеке бөлімдерін бөліп алудан тұрады, онда сөзтіркесті іздеудің келесі моделі енгізілген:
немесе
немесе
мұндағы, ; ; , немесе
мұндағы немесе
мұндағы ;u;, немесе
мұндағы ,;
Мұндағы, - і-ші ретті 1-ші терминнің сөздік формасы;; – і-ші ретті терминнің сөздік формасы; р – сын есімнің, есімше және сын есімнің атау септігіндегісі, күрделі сөз тіркестеріндегі терминдердің жалғаулар мен тіркестердің жалғануы; z – көмекші сөздер, септіктің қалыптастырылған терминдің алдарында қолданылады; Z – көптеген көмекші сөздер; Zt - көптеген көмекші сөздер j-шы септікте, -1-ші термин, i-шы сөзден құралған, септіктің j-шы ретінде қолданылады, k мен белгіленеді; ;;;; -көпмүшелі терминнің i-шы мүшесі.
Салыстырмалы модельдегі екі текстілік мәтінді функциялдау келесі түрде болады:
Мұндағы және - және мәлімет векторы - және мәліметтеріндегі j-шы мүшенің белгіленуі; - барлық мәліметтердің әртүрлі терминдеріндегі жалпы сандары [2].
Осы тақырыпта жұмыстың ғылыми жаңалығын құрасытратын әдістер қарастырылады және де мақсаты жүйе әдістерінің кезеңдік ізденісін іске асыру болып табылатын қажетті бес ақпараттық-іздеу жүйесіне зерттеу жүргізіледі.
Жаңа объекттілерге контенттік желі қолдану арқылы жоба шешімдерін талдауды автоматтандыру әдістерінің кезеңі:
– Қолданушының жобалық шешім талдауда тексттік сипаттама таңдауы және жүйеге жүктеме.
– жоба шешімін талдауда текстік сипаттама талдауы
– іздеу механизмі үшін ұсыныстар құрылымы
– интернетте жобалық шешім аналогтарын іздеу
– табылған аналогтарды салыстыру және жобалық шешім сипаттамасын талдау.
Автоматтандыру тәсілдерін құрастыруда сұраныс үшін контекстілік аналогінің текстілік мәліметін ғаламтор желісіндегі лингвистикалық қорытынды осы мәліметтің сараптау сұранысын және сөз тіркестер терминін тізім бойынша қарастыруы.
Әрбір сұранысты сараптауда келесі формула қолданылады
Мұндағы -ізденіс механизміндегі i-шы сұраныс, -тізбектегі j-ші термин, N-тізбектегі сандардың термині. Сондай-ақ, сұраныстың бір түрі құпия сөздер арқылы құрылады:
Мұндағы - ізденіс механизміндегі i-шы сұраныс, -тізбектегі j-шы құпиялы сөз, М-құпия сөздердің саны.
Қорытынды модель:
Мұндағы - механизміндегі i-шы сұраныс, - құпиялы сөзге сұраныс, D- әртүрлі терминдердің саны немесе текстің терең қорытындысы.
Автоматтық тәсілдерді сұрыптаудың эксперттік жоба қорытындысы иновациялық ортадағы деңгейін келесілер құрайды:
- Өтініш файлын таңдау.
- Өтініш базасын бағалау қағидасын сараптамалау.
- Өтініштердің бөлімдерін талдауда оған алдын ала анықталған қағиданы қолдану.
- Талдаудан алынған бөлімдерді де алдын ала анықталған қағиданың көмегімен орындау.
- Қорытынды баға мен баға анықтамаларын алу.
- Программадағы эксперттік генератордың жұмысы мен тізбектей бағаларды алу.
- Қорытынды жауап файлдарын экран бетіне шығару.
Бағдарламалық модуль лингвистикалық өңдеу мәтіндік құжаттарды таңдау мүмкіндігімен талданатын таптары әзірленді [3].
Негізінде лингвистикалық модулін бағдарламалық модуль салыстыру екі құжаттардың мүмкіндігімен ауысу тереңдігі талдау, оның көмегімен зерттеу жүргізіп, тиімділігін бес ең танымал ақпараттық-іздестіру жүйелерін әзірленді;
Қорыта кеткенде,негізгі мәселелерді талдау саласындағы жобалық шешімдер тұжырымдалады. Мәселе талдау жаңалығы жобалық шешімдердің жұмыс ерекшеліктерімен қажеттілігін талдауы қолданыстағы әдістері мен құралдарын лингвистикалық өңдеу мәтіндік электрондық құжаттар және мұндай таңдау құралдарды одан әрі жұмыс істеу үшін қарастырылады. Құрылымдалмаған ақпараттық көздері, ерекшеліктері қарастырылады және талдау инвестициялық-инновациялық жобаларға мәселелерді талдау бөлінеді. Негізінде жүргізілген шолудың қолданыстағы әдістері мен құралдарын талдау жобалық шешімдері анықталады және өлшемдерін өсу тиімділігін арттыру бойынша бұл талдау қалыптасатырады.
Қолданылған әдебиеттер тізімі
1. http://tekhnosfera.com/avtomatizatsiya-analiza-proektnyh-resheniy-s-primeneniem-metodov-intellektualnoy-obrabotki-informatsii
2. Макаров СЛ. Исследование методов повышения качества работы информационно-поисковых систем , №1,2008 г. С. 35 -39.
3. Макаров С Л. Информационная модель Web-pecypca Интернет 2003 г. С. 498 - 499. ISBN 5-94506-017-8.
4. Макаров С.Л. Автоматизация анализа содержания документов: Московский государственный университет сер¬виса, 2003 г. С. 54 - 58. 500 экз. ISBN 5-94845-087-2.
5. Краснов Л.М., Киселев А.И., Макаренко Г.И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Задачи и примеры с подробными решениями. – Москва: КомКн.