Методика разработки экспертной системы

После исследований, проведенных русским математиком Марковым А.А. в начале XX столетия, интерес к информационным изменениям текстов естественного языка возобновился только с установлением Шенноном следующей формулы для вычисления количественной меры информации:

, (1)

где P_i – вероятность или частота i-ого события.

В своей работе мы также используем данные показатели.

P_i – это показатель субъективной оценки поэтических текстов. С позиции исчисленской части языка любой текст – это множество слов. Слова образуют группы слов по какому-либо признаку. В качестве такого признака можно выбрать, например, начальную букву слова. Если число всех слов в тексте обозначить через N_i, а число слов на конкретную начальную букву – через n_i, то можно определить величину P_i.

(2)

Для того, чтобы подсчитать n_i, мы в ячейку F2 вставляем формулу «СЧЕТЕСЛИ» из категории «Статистические». Диапазон указывается «В:В» (английский регистр), условие «Е2», затем размножаем формулу до конца таблицы (см. рис.3.).

Рис.1.

Для подсчета N_i в ячейку E30 вводится «N =», а в ячейку F30 вставляется формула суммы всех букв. Для этого щелкаем на этой ячейке и затем по кнопке «Автосумма» , и нажимаем клавишу «Enter» на клавиатуре. В итоге получается следующая таблица (см. рис.2):

Рис.2.

Далее возвращаемся к нашей формуле (2) и считаем P_i. В ячейку G2 ввести «=F2/F$30», а затем размножить до конца таблицы. В результате в столбце G получим значение P_i (см. рис.3.).

Рис.3.

Вернемся к формуле (1). Величина H_i измеряется в битах и ее часто называют энтропией информации. Формулу (1) стали применять при анализе кодов, используемых при передаче сообщений, составленных на каком-либо естественном языке.

Для подсчета H₁ в ячейку H2 вводим

«=ЕСЛИ (G2=0;0;-G2*Log(G2;2))», что соответствует формуле (1), а затем размножаем до конца таблицы. В ячейку G30 вводим «Н =». В ячейку Н30 вставляем формулу автосуммы (см. рис.4.).

Рис. 4.

Анализ таблицы, приведенный ниже показывает, что количественная мера информации Н₁ различна для каждого произведения, и ее числовые значения для стихов Ахматовой изменяются в пределах от 3, 669 до 4, 213 (см. рис.5.).

Рис.5.

Для проведения несубъективного анализа необходимо еще посчитать несколько показателей. Одним из них является N₂.

N₂ – показывает общее количество букв в тексте. Для нахождения этого показателя мы подсчитали количество всех букв, начиная с «а», в стихотворении и перенесли данные в таблицу.

Для этого нужно в меню « Правка » выбрать команду « Заменить ». В окне диалога « Заменить » после слова «Найти» пишем «а» и щелкаем по кнопке « Заменить все ». Программа сообщает нам, сколько произведено замен. Это число 20 и есть количество букв «а» в тексте (см. рис.6.).

Рис. 6.

Заносим количество букв «а» с клавиатуры в таблицу, в ячейку L2. Проделываем эту операцию с остальными буквами, после чего столбец L окажется полностью заполненным (см. рис.7.).

Рис.7.

Далее в MS Excel проводим подсчет всех букв в стихотворении. Для этого щелкаем по ячейке L35. В меню «Вставка» выбираем команду «СУММ» и щелкаем по кнопке «ОК», для перехода к шагу 2. В появившемся окне « Аргументы функции » напротив надписи « Число 1 » набираем с клавиатуры или выделяем мышкой диапазон ячеек L2:L34 и щелкаем по кнопке «ОК». В результате чего в ячейке L35 оказалось число 262, равное числу всех букв в тексте стихотворения. В ячейку K35 вводим с клавиатуры «N₂ =», так как число букв нами обозначено через N₂ (см. рис.8.)

Рис. 8.

Также в анализе необходимо посчитать показатель Н₂. Он вычисляется с помощью функции ЕСЛИ и формулы Шеннона:

Для этого в ячейке N2 мы вводим следующую формулу: «=ЕСЛИ(M2=0;0;-M2*LOG(M2;2))» и растягиваем до ячейки N34. Затем в ячейку M35 вносим обозначение энтропии «Н₂ =», а в ячейке N35 суммируем диапазон ячеек N2:N34 с помощью функции автосуммы (=СУММ(N2:N34)). Получаем следующую таблицу (см. рис.9.):

Рис. 9.

Так как в ходе проводимого нами анализа удалось выявить тексты, для которых H₁ и H₂ близки, мы вводим новый критерий ∆ = Н₂-Н₁. Эталонными считаются значения от 0,2 до 0,7 (см. рис.10.).

Рис. 10.

Далее определим среднее количество букв в слове, обозначим этот показатель как S.

S = N₂/N₁,

где N₂ – общее количество букв в стихотворении;

N₁ – общее количество слов в стихотворении.

Минимальное значение составляет 4,1 («Я не знаю, ты жив или умер…»), а максимальное 5,2 («Долгим взглядом твоим истомленная…», «Я научилась просто, мудро жить…»). Этот показатель оказывает непосредственное влияние на показатель уровня образования (λ₁) (см. рис.11).

Рис. 11.

Учебный текст должен быть удобочитаем и понимаем. В настоящее время имеется ряд исследований, в которых предложены математические модели анализа сложности текстов вообще и учебных текстов с учетов возрастных особенностей учащихся, в частности. Однако, с одной стороны, эти модели получены, преимущественно для английских текстов, а с другой, не подкреплены соответствующими системами автоматизированного анализа с практичным и удобным интерфейсом. Между тем, потребность в такого рода системах и соответствующих методиках анализа текстов существует не только у экспертов-методистов федерального или регионального уровней, но и у создателей учебников и методик, у учителей, разрабатывающих различные дидактические материалы.

Подпрограмма «Статистика удобочитаемости» показывает общие средние количества символов, слов и предложений, а также позволяет оценить показатели легкости чтения текста. Эти показатели характеризуют текст с точки зрения того, насколько должен быть подготовлен читатель для его восприятия (см. рис.12).

Рис. 12.

λ₁ – уровень образования, основан на образовательном индексе Флеша-Кинсайда и показывает, каким уровнем образования должен обладать читатель исследуемого текста. Подсчет делается на основе вычисления среднего числа слогов в слове и слов в предложении.

Значения показателя от 0 до 20:

· от о до 10 – число классов школы, оконченных читателем;

· от 11 до 15 – курсы высшего учебного заведения;

· от 16 до 20 – относятся к сложным научным текстам.

Эталонным считаются от 1 до 3,7.

Рассчитывается по формуле:

λ₁ = (0,39 * СДП) + (11,8 * СЧС) – 15,59,

где СДП – средняя длина предложения (= число слов в документе/число предложений);

СЧС – среднее число слогов в документе (= число слогов в документе/число слов).

λ₂ – легкость чтения, подсчитывается по среднему числу слогов в слове и слов в предложении. Чем выше значение, тем легче прочесть текст и тем большему числу читателей он будет понятен.

Варьируется от 0 до100. Рекомендуемый интервал значений - от 60 до 70.

Рассчитывается по формуле:

λ₂ = 206,835 – (1,015 * СДП) – (84,6 * СЧС)

λ₃ – благозвучие, указывает на удобочитаемость текста с фонетической точки зрения. Подсчет основан на вычислении среднего количества шипящих и свистящих согласных.

Интервал изменения показателя – от 0 до 100. Рекомендуемый диапазон значений – от 80 до 100.

Рис. 13.

Дата добавления: 2014-10-31