Такое правило должно быть связано в библиотеке с прецедентом, в котором упоминается 18-летний юноша, успешно прошедший тесты повышенной сложности и выплачивающий взнос по сниженному тарифу.

На основании каких соображений принимается решение, является ли прецедент "неотразимым" или нет? Предложенное Голдингом решение состоит в следующем. Когда мы проводим аналогию между прецедентом и текущим случаем, мы тем самым формируем некое неявное правило, скрытое от посторонних глаз. Предположим, что в нашем примере речь идет о водителе-мужчине 20 лет, который имеет квалификацию повышенной категории, и мы обнаружили аналогичный прецедент, но в нем речь шла о 1 8-летнем водителе. Эта аналогия сформирует неявное правило в виде

"Мужчины не старше 25 лет, имеющие повышенную квалификационную категорию, платят страховой взнос по сниженному тарифу".

Предположим, что при оценке степени близости, которая необходима для извлечения и последующего анализа прецедентов, возраст водителей разделяется на диапазоны, скажем "до 25 лет", "от 25 до 65 лет" и "свыше 65 лет". Эта мера близости оценит рассматриваемый нами случай и прецедент как очень похожие, поскольку совпадают возрастная категория и пол.

Можно протестировать это правило и на остальных прецедентах в библиотеке и оценить, какой процент выявленных прецедентов оно накрывает. Любой прецедент с мужчиной-водителем повышенной квалификационной категории, чей возраст не превышает 25 лет и который выплачивает взнос по повышенному тарифу, будет считаться исключением и, следовательно, снижать рейтинг прецедента. Если же случаи достаточно похожи, а правило достаточно точное, то аналогия считается "неотразимой" и компонент обработки прецедентов "выигрывает". В противном случае выигрыш будет за применяемым правилом, и в окончательном решении будет использован вариант, следующий из правила.

Таким образом, "неотразимость" зависит от трех факторов:

степени близости случаев, которая должна превышать определенный порог;

точности неявного правила, сформулированного в результате выявленной аналогии; в качестве меры точности берется пропорция прецедентов, которые подтверждают применение этого правила;

4 достоверности оценки точности, которая определяется размером выборки, на которой эта оценка сформирована.

Авторы продемонстрировали возможности предложенной архитектуры на примере задачи определения произношения имен. Реализованная ими система, получившая название ANAPRON, содержит около 650 лингвистических правил и 5000 прецедентов. Результаты испытания системы показали, что она обладает более высокой производительностью, чем системы-аналоги, использующие либо только правила, либо только прецеденты.

Гибридный символический подход и нейронные сети

В этом разделе будет рассмотрена перспектива использования нейронных сетей в экспертных системах. Нейронные сети предполагают совершенно другую модель вычислительного процесса, принципиально отличную от той, которая традиционно используется в экспертных системах. В качестве примера будет рассмотрена система SCALIR (Symbolic and Connectionist Approach to Legal Information Retrieval) [Rose, 1994].

Эта система помогает пользователю отыскать правовые документы — описания прецедентов или статьи законов, — имеющие отношение к определенному делу. Поскольку юридическая практика охватывает все области жизни современного общества, использование традиционного подхода, основанного на обычных базах знаний, к поиску и извлечению правовой информации потребует представления в системе огромного объема знаний, в большинстве нетривиальных, представляющих такие сложные понятия, как права, разрешения, обязанности, соглашения и т.п. Проблема усугубляется использованием естественного языка при составлении запросов. Большинство поисковых систем, имеющих дело с запросами на естественном языке, которые используются для поиска в сети World Wide Web, основаны на статистическом подходе, а не на базах знаний.

В системе предпринята попытка решить эту проблему посредством сочетания статистического подхода к извлечению информации и подхода, основанного на базах знаний, в которых учитываются смысловые связи между документами.

Нейронные сети