Трахтенгерц Э.А. Компьютерные методы реализации экономических и информационных управленческих решений

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 2. Типы управляющих систем

 системы поиска анализа, обработки и представления не-

структурированной информации о событиях и процессах;

 системы выявления и использования предпочтений руково-

дителей в информационном управлении;

 системы поддержки принятия и реализации решений инфор-

мационного управления в конфликтных ситуациях.

Специфическим в системах этого класса является только блок 1,

блоки 2 и 3 функционируют аналогично таким же блокам в системах

управления объектами и процессами других типов. Поэтому в этом

разделе подробнее остановимся на блоке 1.

Подавляющий объем публикаций в СМИ состоит из неструкту-

рированной информации, т.е. текстов сообщений, статей, аналитиче-

ских материалов, рисунков и т.п. Часть этих материалов может пуб-

ликоваться в устной форме и тогда компьютерная система преобра-

зует устную речь в текст. Если публикация дана на иностранном язы-

ке, то она переводится на системный (в нашем случае – русский)

язык, затем компьютерная система анализирует информацию и выда-

ет свои предложения.

Задача блока 1 – обеспечить автоматизированную обработку ог-

ромных массивов текущей и архивной аудио, видео, текстовой и

графической информации, на основе анализа которой реализуется

информационное управление.

Для организаций, реализующих информационное управление,

характерно все более широкое использование программных средств,

автоматизации процесса поиска, анализа, преобразования и пред-

ставления информации [2.4]. Это вызвано резким увеличением:

 объемов информации, обрабатываемой при генерации ин-

формационных воздействий и противодействии им;

 количества языков, на которых поступает эта информация;

 областей ее использования;

 требований к оперативности и надежности ее обработки (в

определенном смысле можно говорить о реальном времени обработ-

ки информации);

 конкурентной борьбы за заказчика информационных воздей-

ствий.

Компьютерные методы реализации экономических … решений

Рис. 2.2

Компьютерный комплекс поддержки информационного

управления в конфликтных ситуациях

Система поиска, анализа об-

работки и представления

неструктурированной ин-

формации о событиях и про-

цессах 1

Система поддержки

принятия и реализации

решений информаци-

онного управления

Система выявления и

использования предпоч-

тений руководителей

Руководители и эксперты

Структура,

подвергающая-

ся информаци-

онному воздей-

ствию

Массовая аудио,

видео, текстовая

информация

Информационная

система, осущест-

вляющая инф.

воздействие

Глава 2. Типы управляющих систем

Организациям, реализующим информационное управление,

обычно приходится работать с огромными динамически изменяю-

щимися объемами информации, находящимися в хранилищах дан-

ных, осуществляя в них поиск необходимых данных, их анализ и об-

работку. Для обеспечения этой деятельности организация должна

вести разнообразные архивы данных.

Поиск, анализ и обработка текущей и архивной информации в

областях информационного воздействия организацией (политиче-

ской, экономической, социальной и т.п.), реализуемые блоком 1 рис.

2.2, включают в себя:

 поиск текущей информации о требуемом объекте, процессе

или информационном воздействии в аудио, видео и текстовых ин-

формационных массивах;

 выделение наиболее значимых факторов, квалифицирую-

щих объект, процесс или информационные воздействия из большого

объема полученной информации;

 экспресс-анализ больших предметных областей с выделени-

ем ключевых понятий, их связей и признаков;

 классификацию информации по определенным категориям

информационных воздействий с возможностью оперативного зада-

ния поиска и обработки нужной категории;

 индексацию текстовой информации для обеспечения быст-

рого последующего поиска информации о требуемом информацион-

ном воздействии в текстовых информационных массивах;

 анализ архивной текстовой информации для выделения

наиболее значимых факторов, идентифицирующих информационное

воздействие, объект или процесс из большого объема полученной

информации, а также экспресс-анализа больших предметных облас-

тей с выделением ключевых понятий, их связей и признаков;

 классификация текстовой информации для обеспечения

распределения документов по определенным темам с возможностью

оперативного задания нужной темы и дальнейшей ее быстрой и гиб-

кой коррекции.

Особенностью системы поиска, анализа и обработки информа-

ции в процессе информационного управления в конфликтных ситуа-

циях заключается в том, что в большинстве случаев необходимо ис-

следовать неструктурированную информацию: устную речь, изобра-

Компьютерные методы реализации экономических … решений

жения (телевизионные и печатные), тексты сообщений, выступлений,

статей и т.п. Методы анализа этой информации принципиально от-

личаются от анализа широко используемых хорошо структурирован-

ных (часто в виде таблиц) данных.

Некоторые элементы подсистемы анализа и обработки входных

данных об информационных воздействиях показаны на рис. 2.3 [2.5]

Программные средства анализа текущей информации получают все

более широкое распространение. В настоящее время разработано более

20 программных систем анализа и обработки неструктурированной ин-

формации, полностью или частично выполняющих следующие функ-

ции: распознавание устной речи, преобразования устной речи в текст,

реферирование, кластеризация, поиск, классификация, программный

анализ связей, формирование отчетов, тезаурусов, перевод с одного

языка на другой и др. [2.6, 2.7].

Автоматизация выполнения этих функций является одной из

важнейших составляющих анализа результатов мониторинга, на ос-

новании которого принимаются решения информационного управ-

ления в конфликтных ситуациях. Поэтому кратко рассмотрим воз-

можности и методы программных средств, автоматизирующих про-

цессы анализа ситуаций.

Комплексы «понимания» слитной речи, близкой к естественно-

му произношению, привлекают к механизму анализа все лингвисти-

ческие методы. Они требуют мощных процессоров и больших объе-

мов памяти. В этой области лидером стала компания Dragon Systems,

которая создала систему распознавания слитной речи DragonDictate.

Она позволяет преобразовывать устную речь в форматы программ

Word, WordPerfect, Netscape Navigator, Internet Explorer и многие дру-

гие популярные приложения. Словарь комплекса DragonDictate на-

считывает более 30 тыс. слов, к тому же пользователь может допол-

нить словарь необходимыми ему словами. Кроме того, для специали-

стов выпускаются тематические словари [2.5]. В этой области ус-

пешно работают и другие фирмы. Идеологически система распозна-

вания речи состоит из двух частей. В литературе они называются по-

разному. Назовем их частями акустической и лингвистической обра-

ботки [2.8].

Глава 2. Типы управляющих систем

Рис. 2.3

Первичный анализ, атрибуция и

преобразование текстовых данных

к стандарту

Первичный анализ, атрибуция и

аннотирование нетекстовых

данных

Лексико-тематический анализ текстов, экспресс-анализ

больших предметных областей

Формализация текстов и приведения их к виду логико-лингвистических моделей

Распознавание прецедентов ситуаций, процессов и явлений

Перевод аудио данных в

текстовый формат

Управление подсистемой распознавания входной информации

Связь с системами поддержки принятия решений

выявления и использования предпочтений руководителей

Массив источников

текстовых данных

Массив источников

нетекстовых данных

Перевод на системный (русский) язык и приведения сообщений к стандартной

терминологии

Компьютерные методы реализации экономических … решений

Акустическая обработка оцифровывает сигнал с входной часто-

той, которая сохраняет сигнал для понимания, трансформирует его к

виду, поддающемуся фонетическому декодированию. Акустическое

и фонетическое преобразования (см. гл. 5) являются решающими для

эффективной работы комплексов понимания речи, но в настоящее

время они являются наиболее слабыми их составляющими.

Лингвистическая обработка интерпретирует полученную ин-

формацию и представляет результат распознавания потребителю. В

роли потребителя может выступать не только человек, но и техниче-

ская система.

В настоящее время компьютерные средства аналитической об-

работки речевой информации, используемые в компьютерных систе-

мах, обладают следующими возможностями [2.4]:

 ввод речевого сигнала из аудио и видео источников;

 распознавание речи диктора в условиях среднестатистиче-

ских уровней помех и преобразование ее в алфавитно-цифровой вид;

 вывод текста в форматах распространенных текстовых ре-

дакторов;

 обеспечение визуальной синхронности выводимого текста и

телевизионного изображения (диктора).

Комплексы анализа слитной речи уже реализованы во многих

программных пакетах, например, Dragon Naturally Speaking 8.0,

IBM’s Via Voice 10 Pro USB Edition, Philips SpeechPearl, Speech

Magic, Microsoft Speech Recognition Server 2004 [2.5].

Для распознавания речи часто используются следующие методы:

 сравнение речевых сигналов с использованием аппарата ди-

намического программирования [2.8];

 моделирование речевого сигнала скрытой марковской моде-

лью [2.9, 2.10];

 обработка сигнала искусственными нейронными сетями

[2.11].

Все три метода получили достаточно широкое распространение,

базируются на хорошо разработанном математическом аппарате и

дают удовлетворительные результаты. Для повышения надежности

функционирования в некоторых комплексах используются два и да-

же все три метода.

Анализ видео-файлов заключается в:

Глава 2. Типы управляющих систем

 поиске бегущей строки и если строка найдена – преобразо-

вания ее в текст;

 поиске и распознавании печатного текста (если он есть), об-

разов (логотипов, силуэтов и т.п.);

 идентификации лиц, для этого производится сравнение век-

торного шаблона выделенного лица со всеми векторными шаблона-

ми лиц, имеющимися в базе данных.

В процессе анализа текстовой информации, реализующей ин-

формационные воздействия, чрезвычайно важным является семанти-

ческая обработка анализируемых текстов. Ее можно подразделить на

два этапа: 1) синтаксический анализ, основанный на использовании

правил грамматики языка; 2) собственно семантическая обработка

(анализ), основанная на формальных представления смысла.

Анализу формальных грамматик посвящена огромная литерату-

ра. Сильный импульс развитию этого направления дали формальные

языки программирования, в особенности появление нотации Бэкуса

для описания АЛГОЛа-60 и связанные с этим подходом методы по-

строения трансляторов. Если проблему синтаксического анализа язы-

ков программирования в процессе трансляции можно считать ре-

шенной, то синтаксический компьютерный анализ естественных

языков пока представляет значительные трудности, часть которых

преодолена в существующих системах машинного перевода. Семан-

тический анализ текста представляет еще большие трудности. Они

связаны в первую очередь с синонимами и омонимами естественных

языков, а также с ассоциативными связями, пронизывающими се-

мантику языков. Тем ни менее эти трудности также преодолеваются.

Семантический анализ текста строится на основе анализа семантиче-

ской сети – множества понятий (слов и словосочетаний), связанных

между собой. В автоматический анализ текстов входят:

 перевод с одного языка на другой, этот процесс получил

достаточную известность;

 классификация текста – процесс, в котором используются

статистические корреляции для построения правил размещения до-

кументов в заранее созданные категории. Программные методы

классификации применяются в задачах группировки документов,

размещения документов в определенные папки, избирательного рас-

пространения новостей в информационном управлении;

Компьютерные методы реализации экономических … решений

 кластеризация – программные методы группировки доку-

ментов, основанные на применении лингвистических и математиче-

ских методов и не использующие предварительно определенные ка-

тегории. Кластеризация широко применяется при реферировании

больших документальных массивов, определении взаимосвязанных

групп документов, для упрощения визуализации информации, выяв-

ления дубликатов или близких по содержанию документов;

 программный анализ связей – процесс, который позволяет

выявить дескрипторы (ключевые слова и фразы) в документе для

обеспечения навигации по этим дескрипторам. Используемая при

этом визуализация является ключевым звеном при представлении

схем неструктурированных текстовых документов. Она используется

как средство представления смыслового содержимого всего массива

документов, а также для реализации навигационного механизма, ко-

торый может применяться при исследовании документов и их клас-

сов, в том числе и в процессе информационного управления;

 аннотирование текста, в котором используются два основ-

ных подхода: извлечение наиболее важных фрагментов (обычно

предложений) из исходного текста с последующей интеграцией их в

аннотацию и переформирование исходного текста на основе предва-

рительно разработанных тезаурусов, грамматик, онтологических

справочников и т.д.

Анализ текста может быть реализован несколькими методами:

 по похожести, с использованием алгоритма нечеткого поис-

ка и алгоритма адаптивного распознавания образов [2.12, 2.13];

 на основе ассоциаций, с использованием алгоритма поиска

по смыслу, что позволяет пользователю при составлении запроса не

знать ключевых слов, по которым должен быть произведен запрос, и

составлять запросы на естественном языке;

 подражанием способам межличностным коммуникаций,

снимая возникающие неоднозначности за счет контекста. Так слово

«бочка», окруженное словами «солонина» и «капуста» будет воспри-

нято как емкость для хранения продуктов, а не как фигура высшего

пилотажа.

С любым из режимов анализа может быть использована динами-

ческая классификация, позволяющая пользователю комбинировать

данные, полученные по разным классификационным признакам.

Глава 2. Типы управляющих систем

Системы автоматического анализа данных получили широкое

распространение в разных областях применения. Подобные системы

используются Банком Швейцарии, Европейским Fortis Bank, Нацио-

нальным банком США, американской авиакомпанией United Airlines

и т.д., и, конечно, в системах информационного управления [2.13].

Еще одной особенностью средств аналитической обработки ин-

формации является создание хранилищ данных (Data Warehouse). По

своему назначению они близки к обычным базам данных, но должны

отвечать ряду требований, рассмотренным ниже, которые реализу-

ются не во всех базах данных.

Для оперативного анализа содержащихся в хранилище данных

применяется технология комплексного многомерного анализа, кото-

рая получила название OLAP. Концепция OLAP была описана в 1993

году Эдгаром Коддом, известным исследователем баз данных и авто-

ром реляционной модели данных. В 1995 году на основе требований,

изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест

FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быст-

рый анализ разделяемой многомерной информации), включающий

следующие требования к приложениям для многомерного анализа

[2.14]:

 предоставление пользователю результатов анализа за при-

емлемое время, пусть даже ценой менее детального анализа. Это тре-

бование может оказаться очень важным при организации противо-

действия информационной атаке;

 возможность осуществления любого логического и стати-

стического анализа, характерного для информационного управления

и его сохранения в виде, доступном для заказчика;

 многопользовательский доступ к данным с поддержкой со-

ответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного

доступа;

 многомерное концептуальное представление данных, вклю-

чая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий

(это — ключевое требование OLAP);

 возможность обращаться к любой нужной информации не-

зависимо от ее объема и места хранения.

Функции OLAP могут быть реализованы различными способа-

ми, начиная с простейших средств анализа данных в офисных при-

Компьютерные методы реализации экономических … решений

ложениях и заканчивая сложными распределенными системами ана-

литической обработки. Под аналитической обработкой информации

чаще всего понимают процесс получения знаний на основе анализа

исходных данных или в терминах сложившейся методологии – интел-

лектуальный анализ данных (английский термин – Data Mining). При-

менительно к информационному управлению интеллектуальный ана-

лиз данных представляет собой процесс обнаружения корреляции тен-

денций, шаблонов, связей и категорий информационных воздействий.

Таким образом, блок 1 рис. 2.2 реализует широкомасштабный

автоматизированный поиск, анализ, обработку и представление боль-

ших массивов информации, обеспечивающие необходимые данные

для реализации информационного управления. Без применения ком-

пьютерных технологий в этих процессах осуществлять современное

информационное управление в конфликтных ситуациях было бы не-

возможно.

2.5. Характер распределенности компьютерных управляющих

систем

Компьютерные системы управления могут быть сосредоточен-

ные и распределенные. Распределенные системы представляют со-

бой сети, но эти сети должны работать в реальном масштабе време-

ни.

Сосредоточенные системы включают в себя одну систему

управления, установленную на одной вычислительной машине, они

выполняют функции 1 - 5, 7 перечисленные в разделе 1.7 (или часть

их), помогая одному руководителю (или небольшой группе специа-

листов) оценивать обстановку и принимать решения. Они проще, чем

распределенные системы, т.к. в них отсутствует проблема обмена

информацией.

Возможны следующие типы сосредоточенных управляющих

систем:

1. Решение в автоматическом режиме принимает система приня-

тия решения, состоящая из одного узла. Такая система включает в

себя ЭВМ, систему автоматического и/или ручного ввода информа-

ции и средства представления решения (возможно стандартное уст-

ройство вывода). Примером такой системы может быть система ту-