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小議人工智能技術(shù)在信息檢索系統(tǒng)中應(yīng)用
摘 要 闡述了人工智能的原理及智能信息檢索系統(tǒng)的基本概念，分析了智能信息檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及其研究中遇到的難題，并從人工智能的研究成果來探討解決問題的思路。關(guān)鍵詞 人工智能 智能信息檢索系統(tǒng) 信息檢索 陳 遠 王 家 雄 (武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 湖北 430072)
人工智能是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿學(xué)科，是在計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是一門綜合性很強的邊緣學(xué)科�？偟膩碚f，人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸擴展人類智能的學(xué)科。
目前，人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進行的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別和自然語言理解等。自從人工智能技術(shù)問世以來，它的研究已經(jīng)有了顯著的成果。人工智能應(yīng)用于信息檢索系統(tǒng)的成果——智能信息檢索系統(tǒng)給信息檢索領(lǐng)域帶來了革命性的變化。
1 智能信息檢索系統(tǒng)概述
智能信息檢索系統(tǒng)是一種智能化的計算機信息檢索系統(tǒng),它模擬人類關(guān)于信息處理的思維過程和智能活動,實現(xiàn)信息知識的存儲,檢索和推理,并向用戶提供智能輔助。
由于人工智能的引入，智能信息檢索系統(tǒng)的優(yōu)勢明顯：強大的自然語言理解能力，使用戶可以用自然語言更確切地表達自己的信息需求；模擬專家的檢索方法，把用戶所表達的信息需求，制定解決策略以及分析結(jié)果的工作轉(zhuǎn)移到智能信息檢索系統(tǒng)來處理；具有強大的學(xué)習(xí)能力，能自動地獲取知識，能直接向書本學(xué)習(xí)，并在實踐中實現(xiàn)自我完善。
2 智能信息檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
智能信息檢索系統(tǒng)與專家系統(tǒng)有很大的相似性，其基本結(jié)構(gòu)（見圖1）和工作原理是基本相同的。
2.1 人機接口部分 人機接口是信息檢索系統(tǒng)和用戶交流的界面，它能理解、分析用戶的自然語言提問，并產(chǎn)生適合用戶的結(jié)果，還具有解釋功能。它由一組程序相應(yīng)的硬件組成，用于完成輸入輸出工作。系統(tǒng)通過它輸入知識更新完善知識庫，一般用戶通過它輸入信息需求。
圖1 智能信息檢索系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2.2 知識庫及其管理系統(tǒng) 知識庫是知識存儲機構(gòu)，用于存儲解決用戶信息需求所需的原理性知識、專家的經(jīng)驗性知識以及有關(guān)的事實等。知識庫中的知識來源于知識獲取機構(gòu)，同時它又為推理機提供求解問題所需的知識，與兩者都有密切關(guān)系。2.3 數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng) 它存放用戶提供的初始事實、問題描述以及系統(tǒng)運行過程中得到的中間結(jié)果、最終結(jié)果、運行信息（如推出結(jié)果的知識鏈）等。
2.4 檢索推理機構(gòu) 它綜合應(yīng)用各種信息檢索策略與推理技術(shù)，利用知識庫中的知識，按一定的推理策略解決用戶的問題。
2.5 知識獲取 這是獲取知識的機構(gòu)，由一組程序組成。其基本任務(wù)是把知識輸入到知識庫中，并負(fù)責(zé)維護知識的完整性與一致性，建立起性能良好的知識庫。
2.6 解釋機構(gòu) 它能夠?qū)ψ约旱男袨樽鞒鼋忉�，回答用戶提出的“為什么？”、“結(jié)論是怎么出來的？”等問題，是信息檢索系統(tǒng)取信于用戶的一個重要措施。
3 智能信息檢索面臨的問題
智能信息檢索系統(tǒng)的研究經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，到目前為止，已經(jīng)研究出了一些實用性的智能信息檢索系統(tǒng)。但是，人工智能信息檢索在下列領(lǐng)域依然無法得到根本性的突破。
3.1 自然語言理解 自然語言理解是智能信息檢索系統(tǒng)的基礎(chǔ)。自然語言是極其復(fù)雜的�！ξ覀兠總�人來說，是以我們的全部知識來理解語言的。機器理解自然語言需要把每個人腦都擁有的高度相似的、有關(guān)的“背景知識”存入計算機中，利用這種上下文相關(guān)知識進行推理，但這是難以做到的。
3.2 知識的表示 人類的智能活動主要是一個獲得并運用知識的過程，知識是智能的基礎(chǔ)。為了讓計算機具有智能，就必須使它具有知識。但知識是需要用適當(dāng)?shù)哪Ｊ奖硎境鰜聿拍艽鎯Φ接嬎銠C中去的，因此知識表示是長期以來人工智能研究的一個重要問題,在智能信息檢索系統(tǒng)設(shè)計中,知識表示則成為一個核心部分。
在人工智能中，知識表示就是要把問題求解中所需要的對象、前提條件、算法等知識構(gòu)造為計算機可處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及解釋這種結(jié)構(gòu)的某些過程。在信息檢索中，同一條知識對不同的用戶有著不同的重要性。因此，在信息檢索中，知識的表示與利用是一個很大的難題。例如，如何從詢問中獲得領(lǐng)域知識，信息表示要達到怎樣的深度等。
3.3 知識的獲取 擁有知識是智能信息檢索系統(tǒng)區(qū)別于一般信息檢索系統(tǒng)的重要標(biāo)志,而知識的質(zhì)量與數(shù)量又是決定其性能的關(guān)鍵因素。如何使智能信息檢索系統(tǒng)獲得高質(zhì)量的知識，這正是知識獲取要解決的問題。
由于各方面的原因，知識獲取至今仍是一件相當(dāng)困難的工作，雖然已有許多人工智能學(xué)者在開展這方面的研究工作，希望實現(xiàn)知識的自動獲取，即由信息檢索系統(tǒng)自動完成對知識的獲取，并且也取得了一些成果，但離知識的完全自動獲取這一目標(biāo)相距甚遠，還需要走一段漫長的道路，解決許多理論及技術(shù)上的問題。
4 從人工智能研究的成果來探討解決問題的思路
4.1 自然語言理解 在人工智能領(lǐng)域,自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類自然語言的一個研究領(lǐng)域。具體的說他要達到如下三個目標(biāo)：（1）計算機能理解人們用自然語言輸入的信息，并能正確回答輸入信息中的有關(guān)問題。（2）對輸入信息，計算機能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要，能用不同詞語復(fù)述輸入的內(nèi)容。（3）計算機能把某一種自然語言表示的信息自動的翻譯為另一種自然語言。對于智能信息檢索系統(tǒng)來說，主要是要達到前面兩個目標(biāo)。關(guān)于自然語言理解的研究可以追溯到20世紀(jì)50年代。但大多集中在將一種自然語言翻譯成另一種自然語言的研究上。進入20世紀(jì)70年代，一批采用句法—一語義分析技術(shù)的自然語言理解系統(tǒng)脫穎而出，在語言分析的深度和難度方面都比早期的系統(tǒng)有了長足的進步。進入20世紀(jì)80年代后，更強調(diào)知識在自然語言理解中的重要作用。近十年來在自然語言理解的研究中一個值得注意的是語料庫語言學(xué)的崛起，它認(rèn)為語言學(xué)知識來自語料，人們只有從大規(guī)模語料庫中獲取理解語言的知識，才能真正實現(xiàn)對語言的理解。目前，雖然基于語料庫的自然語言理解方法還不成熟，正處于研究之中，但它是一個值得注意的研究方向。而且我們可以將已經(jīng)取得的成果用于智能信息檢索系統(tǒng)的自然語言處理上。
4.2 知識的表示 在人工智能中，知識表示實際上就是對知識的一種描述，或者說是一組約定，一種計算機可以接受的用于描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。對知識進行表示的過程就是把知識編碼成某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過程。
對于知識表示方法的研究，離不開對知識的研究與認(rèn)識。由于目前對人類知識的結(jié)構(gòu)及機制還沒完全搞清楚，因此關(guān)于知識表示的理論及規(guī)范尚未建立起來。盡管如此，人們在對智能信息系統(tǒng)的研究及建立過程中，還是結(jié)合具體研究提出了一些知識表示方法。概括起來，這些表示方法可分為兩大類：符號表示法，連接機制表示法。
對同一知識，一般都可以用多種方法進行表示，但其效果卻不相同。因為不同領(lǐng)域中的知識一般都有不同的特點，而每一種表示方法也各有自己的長處與不足。因而，有些領(lǐng)域的知識可能采用這種表示模式比較合適，而有些領(lǐng)域的知識可能采用另一種表示模式更好。有時還可能把幾種表示模式結(jié)合起來，作為一個整體來表示領(lǐng)域知識，以取得取長補短的效果。另外，上述各種知識表示方法大都是在進行某項具體研究或者建立某個智能系統(tǒng)時提出來的，有一定的針對性和局限性，應(yīng)用時需根據(jù)實際情況作適當(dāng)?shù)母淖�。在建立一個具體的智能系統(tǒng)時，究竟采用哪種表示模式，目前還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也不存在一個萬能的知識表示模式。但一般來說，在選擇知識表示方法時，應(yīng)從以下幾個方面進行考慮：要充分表示領(lǐng)域知識，即在確定一個知識表示模式時，首先應(yīng)該考慮的是它能否充分地表示領(lǐng)域知識；要考慮是否有利于對知識的利用；是否便于對知識的組織、維護與管理；是否便于理解和實現(xiàn)。
4.3 知識的獲取 目前，知識獲取通常是由知識工程師與系統(tǒng)中的知識獲取機構(gòu)共同完成的。知識工程師負(fù)責(zé)從領(lǐng)域?qū)＜夷抢锍槿≈R，并用適當(dāng)?shù)哪Ｊ桨阎R表示出來，而系統(tǒng)中的知識獲取機構(gòu)負(fù)責(zé)把知識轉(zhuǎn)換為計算機可存儲的內(nèi)部形式，然后把他們存入知識庫。在存儲的過程中，要對知識進行一致性、完整性的檢測。
知識獲取的任務(wù)是為信息系統(tǒng)或者專家系統(tǒng)獲取知識，建立起健全、完善、有效的知識庫，以滿足求解領(lǐng)域的問題的需要。對智能信息檢索系統(tǒng)來說，就是要滿足信息檢索這一具體領(lǐng)域的需要。為了完成這個任務(wù)，知識獲取必須做到：（1）抽取知識：即把蘊含于知識源（領(lǐng)域?qū)＜�，書本，相關(guān)論文及系統(tǒng)的運行實踐等）中的知識經(jīng)識別，理解，篩選，歸納等抽取出來，以便建立知識庫。（2）知識轉(zhuǎn)換：即把知識由一種表示形式變換為另一種表示形式。（3）知識的輸入：即把用適當(dāng)模式表示的知識經(jīng)編輯、編譯送入知識庫的過程；（4）知識的檢測：知識庫的建立是通過對知識進行抽取、轉(zhuǎn)換和輸入等環(huán)節(jié)實現(xiàn)的，這一過程中的任何環(huán)節(jié)上的失誤都會造成知識的錯誤，直接影響系統(tǒng)的性能，因此必須對知識進行檢測，以便盡早發(fā)現(xiàn)并糾正可能出現(xiàn)的錯誤。
按知識獲取的自動化程度劃分，可分為非自動知識獲取和自動知識獲取兩種方式。自動知識獲取是知識獲取最終的目標(biāo)，它是一種理想的知識獲取方式，但它卻涉及到人工智能的多個領(lǐng)域。例如模式識別、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)等。而這一理論目前尚處在研究階段，由許多技術(shù)上的問題需要作進一步的研究，就目前已經(jīng)取得的研究成果而言，尚不足于真正實現(xiàn)自動知識獲取。因此，知識的完全自動獲取目前還只能作為人們?yōu)橹畩^斗的目標(biāo)。
但是，人工智能的研究畢竟已經(jīng)取得了很大的進步，自然語言理解，機器學(xué)習(xí)等的研究也已取得了較大的進展，特別是近年來關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究提出了多種學(xué)習(xí)算法，這都為知識獲取提供了有利條件。因此，在建造智能信息檢索系統(tǒng)時，應(yīng)充分利用這些成果，逐漸向知識的自動獲取過渡，提高其智能程度。事實上，在近年來建造的智能信息系統(tǒng)中，也都不同程度的做了這方面的嘗試，在非自動知識獲取的基礎(chǔ)上增加了部分學(xué)習(xí)功能，使系統(tǒng)能從大量事例中歸納出某些知識。
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人工智能的研究領(lǐng)域與應(yīng)用領(lǐng)域
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