※ 引述《ephesians (ephesians)》之铭言： : 各位好, : 目前正在学习专家系统这门课程,感觉学到一种相当有价值的东西. : 有价值之处在於知识的提供. : 而专家系统所包含的架构及元件,含知识库,知识表达法,推论引擎等等,只是旁支. : 好比一堆人争辩程式语言的好坏,却忘了写出正确的软体系统的价值,就是虚谈. : 因为有这样的体认,本来想依stable model semantics实作一份推论引擎, : (像Prolog那样的推论引擎) : 就打消了那个念头. : 所换的另一个方向,是实作出完整的特定领域的专家系统. : 但考虑到整个专家系统的需求,想了许多许多领域的问题,都觉得不适合. : 知识的来源是相当大的问题,遑论知识工程的事情. : 若找不到适合的知识专家,只好找自己能够充当专家的领域, : 於是,因为自己读过许多小说故事,就想到可以做个小说分类专家系统. : 若能够由书籍中找到几个特徵,加以推论,便能归类. : 例如: : 男主角有几位 : > 1 : 女主角有几位 : > 1 : 男主角[1]是女主角[1]的父亲? : > no : 女主角[1]是男主角[1]的母亲? : > yes : 潜在分类 = 亲情 : 男主角[1]杀了女主角[1]? : > yes : 潜在分类 = 凶杀, 违反伦常, 侦探 直接回文比较快 orz 这种规则很明显会有问题, 而且从你的例子, 我看不出来为什麽跟侦探有关. 男主角杀了女主角就imples到凶杀? 如果是意外呢? 如果是因为某些因素导致女主角自杀呢? 因为要建知识库很难做到钜细靡遗, 所以很多规则会相冲, 最後变得不是很堪用. 当然你要用bayesian来建个connection也不是不行啦.... 像是男主角杀了女主角同时女主角是男主角的母亲, 这部小说是凶杀类的机率是80%. 然後配合更多的条件来找出最有可能性的解答. 不过这跟直接抓文字特徵值再用naive bayesain去分, 准确率不知道会相差多少.... 如果只有一个专家, 这就很难说服别人这是一个专家系统. 只是一个你个人的模拟器罢了. MyCin是很成功啦, 不过我觉得有很大的因素是因为疾病是很客观的, 不像你举的小说例子, 不同的人会有不同的看法, 太过於主观了. : 跟我的老师讨论过这个想法,他直接想到data mining, : 建议我不见得要把任何问题都只想着用专家系统解决. : 我也真读过以关联规则及类似度评估的方法做分类的文章, : 不过,如果能够凭着人类专家的语意规则,做为专家系统的能力, : 应该可以节省data mining规则产生的计算时间. : 另外,曾经想过专家系统帮助西洋棋弈棋的应用. : 几年前的概念大概都是,系统会帮我记住盘面的状态, : 经过分析之後就给我下一步棋的解. : 但再重听一次专家系统的课程之後,才领悟到之前我所想的那种并不是专家系统, : 而是人工智慧系统. : 若是人工智慧系统,它会计算并试着预测,然後给出一个下一步棋步. 说预测有点怪异, 只是找出目前的最佳解. : 若是专家系统,则是藉由读取盘面的特徵,推论而得到一个属於局势方面的建议. : 後者的例子是: (棋步的标记法我乱写的,曾经读过,但已经忘了) : 敌方棋步: : > Q5-4 (皇后进逼) : 建议 = B-C-2-4 加强防守 (指B至C列,2至4行的范围) : 我方棋步: : > P2-3 (兵出一步) 如果使用人工智慧系统, 再配合棋谱资料库, 找出最佳解. 那跟你的专家系统有什麽太大的差别吗? : 最後又想到了一个大略可行的题目,是处理英文文法的识别与学习. : 时间不够,暂写到这里. : 关於专家系统的二三事, : 有没有同好能够分享一下这方面的心得? 专家系统在六年前修过课....忘的差不多了....orz 心得是, 你老师的建议你可以考虑一下. --

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