автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Исследование и разработка методов и средств предикативной обработки проектной документации САПР



На правах рукописи

0 з ФЕВ 1937

КАЛЬЯНОВ АЛЕКСАНДР КИМОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРЕДИКАТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ПРОЕКТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ САПР

Специальность: 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

УЛЬЯНОВСК - 1997

Работа выполнена на кафедре Вычислительная техника в Ульяновском Государственном Техническом Университете

Научный руководитель -д.т.н. проф. Соснин ГШ.

Официальные оппоненты: д.т.н. проф. Гаврилов В.Н. К-т.н. доцент Афонин С.Л.

Ведущая организация - АО "КОМЕТА" (г.Ульяновск)

Защита состоится 19 февраля 1997 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 064.21.01 в Ульяновском

Государственном техническом университете по адресу : 432027 г.Ульяновск, ул.Северный венец, 32.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке УлГТУ.

Автореферат разослан 17 января 1997 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н. Соснин ГШ. - ^ ••'' У

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Область исследования и актуальность

Эффективность САПР существенным образом зависит от технологии и инструментария, обеспечивающих формирование, представление, систематизацию и использование опера типаой проектной документации проекта II(t), фиксирующей процесс' и текущее состояние проектирования. В разработках такого обеспечения, получившего название систем сопровождения документации (ССД), учитываются не только регламентирующие стандарты документации (ГОСТ 2.103-68,2.102-68, 2.701-84 и т.д.), но и конструктивный выход на коммуникативную, управляющую, эвристическую, обучающую и другие функции оперативной документации. Конструктивное представление и использование многофункциональности текущей документации - принципиальный источник повышения эффективности САПР.

Для современного этапа развития ССД харагсгерно внедрение новых информационных технологий (на основе гипермедиа сред, экспертных систем и т.п.), включающих интеллектуальные действия с документацией, в составе которых особо важно взаимодействие проектировщика с ¡текстовой со сбавляющей документации TH(t).

От эффективности такого взаимодействия не может не зависеть эффективность САПР. В диссертационной работе для повышения эффективности проектирования предлагается включить в состав взаимодействия проектировщика с ТП(0 процедуры экспериментального исследования текстовых единиц Ti(t) и оперативного использования результатов исследований, что приводит к практически полезным эффектам по большинству функций проектной документации.

Цель исследования.

Целью работы является исследование включений в технологию проектирования действий D|3((T|(t),t) типа "зкспериглента.льное исследование текстовой единицы", конструктивная поддержка которых повышает эффективность проектирования за счет использования оперативно построенного множества предикатных неделей { T°(t) } проектных документов { T((t) }, согласованных с логикой принятия проектных решений.

Задача исследования:

Исследовать процессы оперативного документирования работы проектировщика в САПР, включающие конструктивные меха-

низмы рациональной экспериментальной обработки текстовой составляющей проектной документации ТП(к).

Для реализации поставленной задачи необходимо решить следующие подзадачи:

1. Разработка и исследование предикатной. модели Т"(Ч) документа Т((1), эффективной в экспериментах с Т^), проводимой по образцу обработки текстов программ многопроходными трансляторами в программировании.

2. Разработка и исследование конструктивной методики ин-формациоино-лингвистического эксперимента с текстами т<0 и Т"(1), в основу которой положено ранжирование множества понятий } и множества предложений-предикатов {ПП^О)}.

3. Разработка архитектуры, структуры и набора функциональных средств, обеспечивающих рациональное включение в процессы оперативного документирования проектных решений действий типа "информационно-лингвистический эксперимент".

Методы исследования

Для решения поставленных задач применялся содержательно-эволюционный подход, методы математического моделирования, методы экспериментальных исследований, информационного моделирования с использованием ЭВМ, реляционной алгебры, логического программирования.

Аппарат исследований

Теория формальных грамматик, сетевые и автоматные модели, элементы теорий графов и теории алгоритмов.

Научная новизна

1. Предложена и исследована предикатная модель Т"^) оперативного проектного документа Ть в которой для представления и использования иерархических отношений между понятиями N и предикатами текста Т( применяется ранжирование, учитывающее текущее состояние системы понятий 8(14,проекта 11(0 и логику текста Ть что позволяет повысить степень адекватности Т1 принимаемому проектному решению.

2. Предложена и исследована методика. информацион-я о -лингви ори 1 е ского экспериментирования с проектным документом Ть обеспечивающая построение его предикатной модели ТТХО и ее рациональное использование в коммуникативных, управ-

ляющих, эвристических и обучающих целях.

Достоверность

Теоретическая достоверность полученных результатов подтверждается структуризацией и связыванием основных положений диссертации по схеме "теории содержательно - эволюционного типа", а также использованием достоверных знаний из области прикладной информатики, прикладной лингвистики и формальной логики.

Экспериментальные подтверждения достоверности получены при разработке инструментальных систем, названных "ЛИНА" и "ДОРА", и применении их для обработки проектной документации реальных проектных решений.

Практическая ценность

Разработана система инструментальных средств, обеспечивающих информационно-лингвистическое экспериментирование с текстами оперативных проектных документов в процессе принятия проектных решений, что повышает качество и степень адекватности документации, открывает для конструктивных применений еще одно средство управления проектированием, увеличивает "коэффициент полезного действия" проектировщика (поддержка процесса коммуникации на интеллектуальном уровне, источник эвристик к т.д.).

В результате работы созданы инструментальные системы "ЛИНА" и "ДОРА", которые дополняют современные СУБД интеллектуальной компонентой, способной поддерживать концептуальный этап проектирования и накапливать проектную информацию в виде предикатных представлений проектных решений, принятых по ходу встраивания в базу данных проекта.

На защиту выносятся:

1. Модель предикатного представления документации проекта в компьютерной среде, учитывающая динамику процесса предикации в актах принятия проектных решений.

2. Методика, мнфермаинон но - лингвистического эксперимента с использованием ранжирования понятий и предикатов, включение которой в технологию проектирования повышает эффективность работы проектировщика.

3. Архитектура, структура и функциональный состав инструментальных оредатв формирования предикатных представлений текстов Тп(0 и их использование в коммуникативной, управляющей, эвристической и обучающей целях.

Апробация рабогы

Диссертационная работа, отдельные ее положения и результаты докладывались и обсуждались на Поволжских региональных научно-практических конференциях "Системы искусственного интеллекта и экспертные системы" (Ульяновск, 1992), "Экспертные и обучающие системы"(Ульяновск, 1992), Российской научно-технической конференции "Интерактивные системы"(Ульяновск, 1993), на международной научно-технической конференции "Новые информационные технологии и системы" (Пенза, 1994), на научно-технических конференциях Ульяновского Государственного Технического Универ-ситета(1993-1996).

Разработки инструментальных средств представлялись на выставке "Интеллектуальные и информационные системы" в Ульяновске (1995).

Публикация результатов работы

По теме диссертации опубликовано 11 работ.

Структура работы

Диссертационная работа состоит го введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформулированы актуальность выполненной работы, объект и предмет исследований, цели и задачи исследования.

Выделена структуризация проекта П(£) как динамического объекта в момент времени П^ф - развивающийся процесс и Цг(ф - достигнутое состояние проекта и определены отношения между ними. Особенно важна текстовая составляющая 111(1) проекта структурированная в базисе текстовых единиц Т((0,где зависимость от времени означает изменение содержания Т|(<:) и формы его выражения в ТП(^ в результате информационно-лингвистического эксперимента.

Отмечается необходимость активного использования систем сопровождения документации на всех этапах проектирования, особенно в случае больших проектов и проведения работ группой разработчиков.

Указаны основные задачи исследования: разработка предикатной модели представления изменяющихся проектных решений, отраженных в оперативной проектной документации; разработка методики взаимодействия проектировщика и информационной модели; разработка инструментальных средств, обеспечивающих построение

модели проектной документации, с использованием методики взаимодействия проектировщика с информационной моделью процесса, объекта проектирования и САПР.

В первой главе проведен анализ области и объекта исследований, выделено их основное направление. По результатам обзора, в котором рассматриваются существующие информационные модели и инструментальные средства в области накопления и структуризации проектных решений в базах данных и знаний, делается вывод о возможности повышения эффективности использовании ССД в случае применения предикативной модели текстовой составляющей TII(t) как динамического, эволюциошго развивающегося объекта.

Рассматривается структура средств человеке - компьютерного взаимодействия, обеспечивающих создание информационно-лингвистической среды проектирования.

Проведен анализ информационно-лингвистической компоненты процесса принятия проектных решений (ПР) и их объединения в систему проектных решений S( {ПР*} ).

За логическую основу проектного решения как действия выбрана логическая формула:

D(TTP):M-> (Ц-> (Уа -> IIP -> Ун) <- А) (1)

где М - мотивы, Ц - цели, Уа - предусловия, Уп - постусловия, ПР -проектное решение, А -альтернативы.

В pa6oiax с формой (1) учтено, что построение документации проекта начинается с текста технического задания ТЗ(Ю) в момент tO начала проектирования. Дальнейшее развитие детализации ТЗ на основе вопросно-ответных структур приводит к состоянию ТЭД).

По ходу развития проекта в процессе оперативного документирования порождается и используется множество текстовых единиц:

П1(*1> = 2ЗД U Н„Ш U Qj(tt) U Ak(t,) U ВД U ЭД, (2)

где Z - тексты постановки задачи проектирования Z и ее детализации Z(, Hp - тексты гипотез, генерируемых по тексту задачи или подзадач, Qj - множество вопросов, сформулированных относительно задачи или подзадачи, Лк - множество ответов, сгенерированных в соответствии с множеством вопросов, Fs - тексты, регистрирующие процесс поиска ответов Лк на вопросы Qj, Су - тексты, фиксирующие утверждения относительно определенных сторон проекта.

Независимо от типа текстовой единицы Ti(t) и ее места в форме

(1), основной функцией Т^) является представление определенного "существования", экспериментальное подтверждение и обоснование которого осуществляется в виде "предикации".

По этой причине принято решение учитывать детализацию текстовых единиц до уровня вариантов уп о игре блвкия понятий, что открывает возможность построения и использования специального языка Ь основанного на процессах предикации и предикатных структурах предложений текста Т|(1).

Проведен анализ и оценки адекватности для версии предикации в форме решения лингвистического уравнения. Из опыта интерпретации текстов следует, что естественная практика не ограничивается одним просмотром исследуемого текста. На основе причинно-следственных связей выявляются группы для согласованной предикации. Для таких групп ближе предикация в виде решения систем лингвиагиVс ских уравнений, что приводит к необходимости разработки соответствующей предикатной модели.

Для учета отношений проведенного исследования с проектировщиком и эффективностью его работы была разработана продукционная мегамодель задачи диссертационной работы, в мотивационно -целевую структуру которой включены следующие мотивы ( рис 1) :

М1: "Рациональная обработка проектировщиком протоколов своей оперативной деятельности, регистрируемых им на языке проектирования, должна повысить эффективность разработки."

М1.1 "Конструктивное и контролируемое построение и использование языка проекта в естественно-профессиональной языковой

С12

Рис. 1.

форме должно повысить эффективность проектирования .''

М1.2 "Конструктивное извлечение спецификаций проекта и процессах обработки протоколов оперативной деятельности проектировщика должно повысить качество и эффективность проектирования."

М1.3 "Разработка проектной документации , базирующаяся на предикативной обработке протоколов оперативной деятельности, повышает качество и эффективность проектирования."

М1.4 "Практика предикативной обработки, приводящая к переводу и явную форму существенных процедур употребления языка, должна повысить квалификацию и КПД проектировщика."

М1.5 "Исследования и разработка и я струмея га лья ой поддержки процессов предикативной обработки проектной документации должны привести к технологии автоформализации знаний проектировщика и, тем самым, к расширению внедрения экспертных систем и систем принятия решений в САПР".

Мотивы использованы для генерации целей и построения спецификаций диссертационной работы.

Из мотива М1.1 следует необходимость построения информационной модели ИМ языка I, ( С1 ); построение словаря ( С2 ); проверка принадлежности понятия языку ( СЗ ); построение семантической сети ( С4 ) ;

Из мотива М1.2 выводится необходимость создания концептуального представления базы данных проекта БДП ( С5 ); обеспечения возможности доступа разных разработчиков в нее для формирования спецификаций (Сб);

С мотивом М1.3 связаны цели систематизации и накопления проектных решений ПР с использованием предикативной модели в конкретной предметной области ПО;

С мотивом М1.4 связана цель С9 - определение технологии формирования текстов проектной документации, на основе практики предикативной обработки;

Из мотивов М1.4 и М1.5 следуют цели СЮ - С12, требующие, чтобы решения рассматривались раздельно па концептуальном и логическом уровнях, нацеливающих инструментарий на поддержку процессов анализа текста ( СЮ ), предикации ( С11 ), улучшения структуры ( синтеза ) исходного текста ( С12 ), что на предметном уровне представляет из себя преобразование и доработку проектной документации САПР в коллективе разработчиков.

Представленная систематизация мотивов и целей выполняет функции детализация задачи диссертационной работы.

Во второй главе предлагается и исследуется предикатная модель Т"(0 текстового документа Т|ф, используемого как составляющая в представлении проектного решения ПР в базе данных проекта БДП(0-

В предлагаемой модели развивается идея перехода от Т((1) к его семантическому выражению в виде упорядоченного списка простых предложений - предикатов Т* = 8 ({ ГШ }), каждое из которых, цо-первых, имеет аналог в Т^), а, во-вторых, .прошло предикативную обработку проектировщиком, причем в той последовательности, как они размещены в Г*. Предлагается новая стратегия предикативной обработки текста "П, которая не связывает очередность в списке Б ({ ГШ }) с очередностью предикации, а управляется с помощью механизмов ранжирования, используемых в Т*: понятий { Гч'| } по их месту в системе понятий 8({ N1 }); предложений предикатов ГШ* по их взаимным отношениям в Т* (или, что то же самое, в его составных частях -сложных предложениях СП и абзацах АБ).

Учет ранжирования понятий и предложений-предикатов открывает возможность проведения согласованной предикации составляющих Т*, что повышает качество документации ТП(0 и ее значимость для процессов принятия решений. Необходимость конструктивной реализации согласованной предикации приводит к новой предикатной модели ТДО документа 1X0. сущность которой определяет интерпретация Т,я(0 в виде систем (систем) лингвистических уравнений.

Понятие лингвистического уравнения:

Р,(1Ш*(Х)) = \ГС(ГЧ), (3)

где, Р| означает предикативную обработку предложения-предиката ПП (X), УС(1Ч) - ситуативный вариант употребления понятия М, введено в практику семантического (предикатного) моделирования текстов Сосниным П.И.

В процессе решения определенного лингвистического уравнения конкретное предложение ПП*(Х):

1. Во-первых, извлекается из конкретного текста Т4(0 так одна из предполагаемых спецификаций принимаемого решения

. (существование и необходимость существования которой следует подтвердить и обосновать).

2. Во-вторых, оформляется как субъектно-предикатная модель СПМ в соответствии со следующей грамматикой:

<ПП> ::= <СПМ>

<СПМ>: :=<СПФхАС> (4)

<СПФ>: := <ПР>(<СБ>) j <11Р>(<СБ>;<ОБ>), где, СПФ - субъекшо-прсдикатная форма, АС - ассоциативная составляющая, ОБ - объект предложения ГТП, с которым референт СБ вступает в отношение IIP. Лексическое выражение СБ будем называть главным словом (ГС) ПП. Лексические выражения ПР и ОБ будем называть зависимыми словами (ЗС) СБ. Ассоциативная составляющая представляет ассоциациативный перечень слов, релевантный предици-руемому.

3. Проходит предикативную обработку (интерпретируемую как процесс решения лингвистического уравнения с "неизвестным -утверждаемым" X), в результате которой должен быть определен ситуативный вариант употребления понятия Vt(N).

Процесс предикативной обработки осуществляется как экспериментальное действие по методике, которая формирует результат даже в том случае, когда VC(I4) определить не удалось (решение соответствующего лингвистического уравнения было не найдено).

В общем случае процесс предикации Р.(ПП*(Х)) приводит к следующим результатам:

Q

Р(Ш1*(Х))=ГШ"(1Ч) (5)

im*(N) & <L* + dL"),

где Q - вопрос, регистрирующий неудачу при решении лингвистического уравнения в сформированном знаковом виде; N - имя понятия, вариант которого принят в процессе предикации ПП"; dL" - приращение языка L" в том случае, когда VC(N) до предикации отсутствует в L .

Анализ и интерпретация систем ПП* в контексте сложного высказывания (сложного предложения, дискурса типа "абзац" и дискурсов других типов) приводит к идее систем лингвистических уравнений (6) и необходимости согласованной предикации предложений ПП*, составляющих эту систему:

~S[ {P|(nnj(Xk)} ], (6)

где, S - процесс согласования,. Т" - результат согласования, Хк - переменная.

В этом случае предикатные выражения ГШ] будуг занимать фиксированное положение в in(t) друг относительно друга и отражать структурность Tn(t), заложенную проектировщиком.

Учет связности предложений предикатов в рамках системы (6) ставит вопрос о необходимости согла. аованной предикации предложений ПП , составляющих эту систему, и об "очередности" их

предикативной обработки.

Для определения последовательности анализа ГШ* в этом случае предлагается ввести характеристику ранга ГС ПП . Ранг понятия является динамической характеристикой и отражает степень общности понятия или, другими словами, какое место занимает понятие в иерархии определений системы понятий.

Ранг понятия N оценивается на основе текущего состояния языка Ь*(0 и назван статическим рангом И понятия N (или рангом ПП'(К) - Кр') относительно состояния языка Ь*(1:). На этапе вычисления рангов СП и АБ происходит определение динамических рангов г понятий (Кп4), зависящих от изменяющихся значений рангов ПП в системе лингвистических уравнений.

Результат согласованной предикации с использованием ранговой модели может быть символически выражен в следующем виде:

ТГ = { Р, (ПП,( ХЬ) IV) - УСШ(Ч ад) } ], (7)

где, 8 - процесс согласования, Т" - результат согласования, Кр' - ранг предиката, К„ч - ранг понятия, Хк - переменная, Уст - вариант употребления, 1ЧГ - имя понятия.

Система (7) представляет из себя предикатную модель, оперативного проектного документа Ть позволяющую проектировщику отслеживать иерархию систем понятий в Т"0) и определить очередность анализа предикатов ПП, при предикации текста ТП(ф.

В третьей главе содержится формальное описание методики информационно-лингвнагического эксперимента,, в основе которого лежит взаимодействие проектировщика с предикатными структурами. На концептуальном уровне с помощью аппарата продукций предлагается система анализа, интерпретации и синтеза понятийно-квантовых структур. Приводится методика построения информационно-лингвистического эксперимента.

В основу методики положено экспериментальное исследование текста Т| в три этапа:

Этап 1. Подготовка к предикативной обработке (формирование замысла). Регистрация и представление предложений текстовых единиц в субьектно-предикатной форме, в виде системы систем лингвистических уравнений.

Этан 2. Предикативная обработка (предикация, приемка замысла). Интерпретация исследуемого предложения в форме мысленного эксперимента в контексте ТЩ!) относительно текущего состояния языка Ь управление и контроль этого процесса.

Этап 3. Синтез текстовых единиц на основе результатов преди-

кации структур типа (4) с расширенной ассоциативной составляющей, прошедших экспериментальную проверку в процессе интерпретации.

Формирование спецификаций предполагает проведение действий, связанных с переводом исходных текстов в множество фактов, представленных в субьекгно-предикатной форме. Преобразования осуществляются в режиме экспертизы (по образцу экспертных систем) с использованием лингвистических знаний: _правил русского языка, его морфологии и синтаксиса.

Первый этап разбивается на два подэтапа: грамматико-логический разбор и комбинаторно-классификационный разбор.

Целью этапа автоматизированного грамматико-логического разбора является перевод исходного текста в множество простых предложений ПП, используя правила сложных предложений для установления зависимости между отдельными конструкциями. Зависимость устанавливается с помощью вопросной связки. Выбранная зависимость необходима для дальнейшего восстановления сложного предложения на этапе синтеза, и в связи с этим она регистрируется в протоколе разбора.

<СП> Ч,(ГСП)

1- ПП„; Я1т(ППп(ГС„))

Я2 I— ...... ЧнСПП^СГСи.,))

1. ............1- ППц

1- ППльС1„2(ППп1(ГСп,)) (8)

1— ......ЧтСпп^гад)

1— ППш,

где, СИ - спецификация сложного предложения, ГСП - главная конструкция СП, ГС - имя понятия - лексическое выражение СБ ПП, главное слово ПП, ПП - структурная единица СП, q - вопрос.

В результате автоматизированного комбинаторно классификационного разбора простые предложения, сформированные на 1 этапе, переводятся в субъекгно-предшсатную форму вида-(4).

Свертка предиката простого предложения представляется в следующем виде: <ПП>ГСПП

1- (я1)ЗС1

1_ (я11)УС11

|_ (qnl)YCnl

1- (qm)yCni,

где, ГСПП - имя понятия - субъект ПП,ЗС - зависимые слова ГСПП, УС - уточняющие слова, q - вопрос.

Важнейшим этапом взаимодействия проектировщика с ситуативным употреблением понятия N в Til(t) и его эталонными значениями из языка L"(t) является интерпретация, в процессе которой происходит непосредственная приемка спецификаций путем сопоставления с образцами, уже хранящимися в L*(t).

На этом этапе для определения последовательности встраивания структур вида (4) в L*(t) вычисляются ранги дискурса типа "абзац" и ранги СП* и ПП" по формулам (10)-(12):

- для ранга понятия ( или, что то же самое, ранга соответствующего ПП")

R(CB(t,)) = max { R(3Cj) } + 1 (10)

где п - число зависимых слов;

- для ранга СП

R(Cn(ti>) = шах { R(IIIIj) } (11)

j=l..m, где m - число ПП;

- для ранга абзаца (АБ)

R(AB(tO)= шах {R(CJIj)} (12)

j=l..r, где г - число СП;

При использовании ранжирования понятий применяются различные стратегии предикации. Так, при вычислении динамических рангов ранг СП может вычисляться либо как сумма рангов { IIIlj

либо по формуле (11). Аналогично динамический ранг абзацев вычисляется либо по формуле (12), либо путем суммирования рангов, входящих в него СП. Для определения последовательности встраивания предикатов в базу фактов БФ можно применить следующие стратегии ( Next - функция определения очередного ПП, включающего понятие N в качестве СБ, в тексте Т"):

Next(N,T") - max { R(HII) }, (13)

для определения очередного ПП для разбора происходит поиск не разобранного ПП с наивысшим рангом по всему тексту проекта.

Next(N,Tn) = max {К(ПП)},

(14)

для определения очередного ПП для разбора происходит поиск не разобранного ПП с минимальным рангом по всему тексту проекта.

Next(N,Tn) = mm{ R(AI>( ГЧ, ))}

Next(Nb АБ) = min { R(CII(N2» }, (15)

Next(N2,Cri) = min { R(MII)},

для определения очередного ПП для разбора происходит поиск не разобранного AB с минимальным рангом но всему тексту проекта, а внутри АБ происходит поиск не разобранных СП и ПП с минимальным рангом.

Next(N,T") = шт{ R(AB( N, )) }

Next(NbAB) = шах { R(Cn(N2))}, (16)

Ncxt(N2,Cn) - max { R(nil) },

для определения очередного ПП для разбора происходит поиск не разобранного ЛБ с минимальным рангом по всему тексту проекта, а внутри АБ происходит поиск не разобранных СП и ПП с максимальным рантом.

Next(N,Tn) = max{ R(AB( N, )) }

Next(N„AB) - шах {R(C3I(N2))}, (17)

Ncxt(N2,CII) = max { R(TIH) },

для определения очередного ПП для разбора происходит поиск не разобранного АБ с максимальным рангом по всему тексту проекта, а внутри АБ происходит поиск не разобранных СП и ПП с максимальным рангом.

Для отслеживания причинно-следственных связей предикацию логично начинать с абзаца, имеющего максимальный ранг; внутри АБ и СП проводить интерпретацию начиная с СП и ПП с наименьшим рангом ("снизу-вверх"), подтверждая и доказывая обобщенность АБ:

Next(N,Tn) = шах{ R(AB( N, )) }

Next(Ni,AB) = min { R(Cn(N2))}, (18)

Ncxt(Ni,Cn) = min { R(im) },

Анализ текста Ti начинается с дискурса, имеющего максимальное значение R(AB(tf)), внутри которого элементарные ПП* выстроены в порядке возрастания рангов.

Приемка ПП" осуществляется посредством процесса, подобного совокупным измерениям рассогласований, основанном па решении лингвистических уравнений, и производится в интерактивном режи-

ме.

Экспериментирование заключается в поиске эталона., который соответствует части знания , отраженного в I, (1), релевантного анализируемому ПП\ и его преобразованию на основе встраиваемых предикатов. В процессе поиска, который представляет управляемую комбинаторику на множестве эталонных знаковых выражений накопленных проектных решений, происходит исследование замысла ПП и определение его адекватности текущим проектным решениям в исследуемом коитегссте.

При сопоставлении накопленных проектных решений, определенных в языке со вновь встраиваемыми знаниями, рассогласования вычисляются отдельно по каждой составляющей конструкции ПП*.

В структуре представления языка фактов различают поверхностный и глубинные уровни. На поверхностном уровне отслеживаются имена объектов. На дескриптивный уровень попадают утверждаемые в Г1П свойства и отношения, которые определяют объект. Остальные значения попадают на ассоциативный уровень.

На основе этого принято различать рассогласования двух типов: существенные - рассогласования на уровне слов-свойств (дескриптивный уровень) и несущественные - на уровне слов, которые уточняют свойства (ассоциативный уровень). Процесс снижения рассогласований проходит с учетом его типа.

Встраивание новых эталонов в язык 1/(1) осуществляется в виде создания модели нового значения или за счет расширения выбранного эталонного варианта новыми составляющими.

В связи с этим возникает необходимость во введении полученных изменений в исследуемую текстовую единицу Т". Для выполнения этих работ предусмотрен механизм связывания исходных СП с модифицированными { ПП* }, основанный на сопоставлении результатов анализа с.исходными текстовыми единицами с использованием гипертекстовой технологии. В процессе связывания используется протокол разбора предшествующих работ (этап грамматико-логического разбора). Каждой текстовой единице типа СП ставится в соответствие группа { (йпе)ПП* прошедшая экспериментальную проверку на соответствие текущему развитию базы данных проекта:

СП <-> { (егие)11П1,(1гие)1Ш2,...>0гие)1Шв} (19)

Предикативная обработка на основе понятийно-квантовой мо-, дели основана на интегрированной модели представления знаний, включающей в себя описание семантики проблемной области

(семантическая сеть), иерархию понятий на основе родо - видовых связей (классификатор), предикатные описания, системы продукций, регистрируемые и используемые по ходу эксперимента.

Отмечается достоинство возможности ранжирования понятий как средства определения порядка встраивания новых проектных решений в уже имеющуюся базу данных проекта, находящуюся на определенном этапе развития.

Четвертая глава посвящена реализации, экспериментальной проверке и внедрению разработанного няатрумеятщтя. Описывается технология обработки текстового представления проектных решений в рамках которой предлагается использовать ииформацион-но-лингвистический эксперимент. Разработанные системы "ЛИНА" и "ДОРА" встроены в качестве подсистем в систему информационно-лингвистического управления эвристической деятельностью "СИЛУЭТ". Определены особенности использования инструментальных средств в различных режимах и применительно к различным предметным областям.

Инструментарий разработан по образцу экспертных систем и включает систему интерпретаций с использованием сценариев взаимодействия проектировщика и предикатных структур.

Результирующая база фактов проекта совместно с инструментарием может быть использована в качестве миниэкспертной системы для исследуемой предметной области.,.

На этапе экспериментирования выявлена и разработана группа утилит для учета статистических характеристик текста и оценки результатов эксперимента.

Описаны аксперямея ггы, проведенные для текста описания реального проекта "САПР тсстов микропроцессорных схем", по ходу которого была разработана система автоматизации тестирования микропроцессоров.

Исходный текст проекта был разбит на 14 текстовых единиц в соответствии с внутренней структурой текста. Для каждой текстовой единицы были выполнены процедуры грамматикологического и комбинаторно-классификационного разборов. На этапе ГЛР оценивалось число СП и число получаемых ПП. На этапе ККР оценивалось число ПП*. Уже на этом этапе была улучшена структура около 3% ПП исходного текста.

По мере формирования БФ в процессе интерпретаций оценивались следующие параметры: число вариантов употреблений понятий, число новых понятий, число расширений вариантов употреблений понятий, 10 наиболее часто встречаемых понятий, 10 понятий с наи-

1и

высшим рангом.

Кроме того оценивалась динамика рангов при встраивании текста с принципиально новыми для БФ знаниями и текста без последних.

Результирующая база фактов составила объем 422 понятия с 1022 вариантами их употреблений. Число проанализированных высказываний - 927 .На основе таких характеристик можно сделать вывод, что ТП изобилует "новыми" для системы интерпретации понятиями, что обычно для краткого изложения большого проекта.

На начальном этапе предикации число понятий и их вариантов употребления не отличалось больше чем на 20%. По мере встраивания ПП* число вариантов употребления значительно опередило число понятий.

Максимальный ранг имеют понятия, отражающие цели проекта, например, такие как название инструментальной системы проекта - ТРИАЛ, а также понятия: нормативы, решение, техниче-скиехарактеристики, система, речевая деятельность.

Результаты эксперимента:

1. Отработана методика информационно-лингвистического эксперимента в процессе его реализации.

2. Отслежено формирование рангов понятий и получено распределение понятий по рангам, пригодное для сопоставление понятий разныз словарей на уровне рангов, с целью получения связанных тезаурусов.

3. Получена база фактов проекта, которая может служить базисом для. приемки вновь сформированных предикатов, а также классификационным базисом.

4. Выделен объем изменений исходного текста, который улучшил структуру последнего.

5. Создано концептуальное представление БД проекта, помогающее отслеживать эволюцию понятий.

Выводы по эксперименту:

1. Эксперимент позволил выбрать, формализовать и представить в компьютерной среде результаты информационно-лингвистического эксперимента в виде интегрированной модели знаний, включающей варианты употребления понятий в тексте и их ранги для согласованной предикации.

2. Эксперимент позволил отработать технологию информаци-о!Шо-лингвистического экспериментирования до ее версии реализации в САПР в форме сценария (ГЛР, ККР, интерпретация, синтез 1X0) для практического использования в САПР.

3. По результатам эксперимента был выделен комплекс инте-

тральных оценок для систем понятий, включающий следующие параметры и их динамику: число вариантов употреблений понятий, число новых понятий, число расширений вариантов употреблений понятий, 10 наиболее часто встречаемых понятий, 10 понятий с наивысшим рангом.

Элементы разработанного инструментария внедрены в практику работы Государственного Предприятия ПО "Ульяновский машиностроительный завод" и в учебный процесс Ульяновского Технического Университета.

Заключение содержит основные результаты проведенных исследований, сущность которых определяет следующее:

1. На базе проведенного анализа объекта исследования с учетом опыта разработки БД САПР обоснован выбор в качестве концептуальной модели представления предикатных структур формального элемента, включающего варианты употребления понятий, условия и модели их применений в тексте проектной документации САПР.

2. Предложена методика информационно-лингвистического эксперимента на основе предикатных структур, позволяющая улучшать содержание исходного текста, используя извлечения единиц опыта проекта.

3. Предложена методика получения иерархического распределения понятий по рангам при интерпретации, используемая для определения последовательности изложения материала проекта.

4. Разработаны архитектура, структура и функциональный состав интегрированных инструментальных средств предикативной поддержки процесса формирования проектной документации, которые реализованы в программной системе и обеспечивают повышение эффективности взаимодействия проектировщика с текстовой составляющей проекта.

5. В результате эксперимента разработано и проверено концептуальное представление базы фактов проекта в виде семантической сети, которое может служить базисом для вновь сформированных предикатов.

В приложении содержатся описания выделенных типов отношений в полипредикативных высказываниях, справочник по системе управления базами понятий в ссылочной форме, изложение методики информационно-лингвистического эксперимента с точки зрения пользователя, элементы эксперимента с текстами проекта "САПР тестов микропроцессорных схем" в форме СП, ПП и ПП*.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ.

1. Кальянов А.К. Инструментарий связывания текста со словарем (индексация) //Системы искусственного интеллекта и экспертные системы : тезисы докладов региональной научно-практической конференции - Ульяновск; 1992. - С. 21.

2. Кальянов А.К. Информационные средства для работы с определениями понятий //Экспертные и обучающие системы: тезисы докладов региональной научно-практической конференции - Ульяновск, 1992. -С. 9.

3. Кальянов А.К. Ускорение поиска в гипертекстовой среде DORA Интеракт ивные системы: тез. докл.-Ульяновск, 1993.-С.71.

4. Кальянов А.К., Соснин П.И. Система управления интерфейсом "ДОРА" Интерактивные системы: тезисы докладов Российской научно-технической конференции -УльяновскД993. -С.28.

5. Кальянов А.К. Формирователь систем понятий и предикатных описаний //Новые информационные технологии и системы: материалы Международной научно-технической конференции- Пен-за,1994. -С.53.

6. Кальянов А.К. Анализатор текстовых единиц //Новые информационные технологии и системы: материалы Международной научно-технической конференции- ПензаД994. - С.54.

7. Кальянов А.К. Предикатные структуры сложных предложений // XXIX научно-техническая конференция: тезисы докладов Ульяновск 1995.-С.21.

8. Кальянов А.К. Определение последовательности встраивания предикатов в базу данных //Интерактивные системы: тезисы докладов Международной научно - технической конференции - Ульяновск, 1995,- С.7.

9. Кальянов А.К., Соснин П.И. Гипертекстовая система DORA У/Интеллектуальные информационные системы: материалы выставки-Ульяиовск, 1995, С.6.

10. Кальянов А.К. Стратегии предикативной обработки //XXX Научно-техническая конференция: тезисы докладов, Ульяновск 1996,с. 90.

11.Кальянов А.К. Разработка методов и средств предикативной обработки проектной документации в САПР //Модели и технологии принятия решений, Сб.научн.трудов(вып.1) Под ред. СоснинаП.Й., Ульяновск, 1996, с. 14.

Формат 60x80/16. Бумага писчая Тираж 100 экз. Заказ б5&

Ульяновский государственный технический университет 432027, Ульяновск, Сев. Венец, 32.

Типография УлГТУ, 432027, Ульяновск, Сев. Венец, 32