Логико-лингвистические средства анализа достоверности

 

Довольно часто, не имея возможности установить факт достоверности данных, аналитику приходится оперировать шкалами достоверности, синтезированными на основе опыта использования данных от конкретных источников (используя рейтинги достоверности и т. д.). Однако такой подход не гарантирует качества результатов, хотя и существуют способы повышения качества выводов за счет включения в рассмотрение ценностной ориентации и целей источников, а также построения выводов на основе анализа конфликтов в материальной, идеологической и духовной сферах.

В этих случаях при анализе достоверности данных, представленных в виде суждений, используются следующие подходы:

- использование примитивных мажоритарных методов;

- метод экспертных оценок;

- ранжирование источников данных;

- интеграция с объективными данными;

- привлечение методов теории игр для анализа оптимальных стратегий и сопоставления входных данных о выборе стратегии с результатами игрового моделирования;

- анализ ценностной ориентации источников;

- выявление базисных процессов реального мира, влияющих на процесс генерации суждений и др.

Для систем, обладающих способностью к реализации функции целеполагания, решение задачи верификации тесно связано с решением задач технологического обеспечения ИАР, поскольку требует от аналитика формализации тех ценностей субъекта целеполагания, относительно которых могут быть выявлены конфликты целей, декларируемых в совокупности суждений (выражающих стратегии поведения субъекта целеполагания).

Декларации стратегий, скрыто противоречащих базисным ценностям индивида или некоторого сообщества индивидов, в своей основе содержат логически выводимые высказывания, явно противоречащие ценностной аксиоматике. То есть, в результате интеграции с другими данными о ситуации или процессе, либо в результате приведения к примитивным высказываниям, могут быть получены высказывания, явно противоречащие друг другу или системе аксиом, относительно которой строится вся система аргументации. В ходе направленных акций по дезинформации особый интерес представляют моменты смены стратегии дезинформации в ответ на адаптивные действия оппонента, оспаривающего заявления дезинформатора. В такой ситуации дезинформатор вынужден менять линию поведения, что часто требует коррекции аксиом, на которых построена вся логика убеждения.

В настоящее время средства автоматизированного оценивания достоверности данных реализованы лишь для систем, не способных к целеполаганию либо не являющихся объектом преобразующей деятельности человека. В сферах, где это условие не выполняется, пределом достижений в области оценивания достоверности данных является автоматизация процесса маркирования пар противоречивых утверждений, предварительно формализованных экспертами. Маркирование может также осуществляться на основании сопоставления с набором допустимых стратегий, измеренных значений и иных данных разного уровня формализации и верифицируемости. Существуют системы, позволяющие оценивать действия целеполагающих систем на основе сопоставления с эталоном. Чаще всего, в таких системах в качестве эталона используются некие непротиворечивые системы регламентов, сохраняющие стабильность на протяжении рассматриваемого интервала времени — например, законодательные акты и иные.

Там же, где верификация данных (сообщений) по причине специфичности их объекта невозможна, автоматизация этого процесса сводится преимущественно к автоматизации процедур обработки результатов экспертных опросов, осуществляемых различными классическими методами.

Поскольку возможность оценивания достоверности данных связана с анализом прагматической составляющей знаковых систем и отображением элементарных или сложных высказываний на множество значений [0, 1] (как правило), постольку реализация автоматизированных систем, обладающих такой возможностью, связана с генерацией стратегий дискредитации утверждений. То есть для создания полностью автоматической системы, способной оценивать достоверность предоставляемых данных, требуется синтезировать систему искусственного интеллекта, способную вырабатывать эффективные стратегии, направленные на дискредитацию утверждений, а это требует от машины способности к автоматическому подбору аргументации (что не так уж и просто).

Для того чтобы автоматизированная информационная система могла автоматически подбирать аргументы, она должна быть в состоянии выделять из сообщений утверждения, подлежащие проверке (то есть, атомарные высказывания, содержащие сведения, значимые для решения проблемы), выполнять преобразование совокупности имеющихся данных в совокупность примитивных утверждений, соотнесенных с моделью фрагмента реального мира, на которой возможно осуществить проверку их истинности и непротиворечивости.

 

В отличие от задачи анализа достоверности, для решения задачи анализа непротиворечивости высказываний и сообщений не требует столь сложных операций, как синтез стратегий дискредитации утверждений (хотя теория поиска логического вывода, активно разрабатываемая в теории систем искусственного интеллекта предоставляет достаточно развитый аппарат для этого). Решение задачи анализа логической непротиворечивости потока сообщений связано с рядом проблем, среди которых на первом месте стоит проблема формализации текста (преобразования поступающего на вход системы ИАР произвольного сообщения к некоторому синтаксически однородному представлению). Первым этапом на пути к решению этой проблемы является построение модели естественного языка, на котором это сообщение представлено.

Современные подходы к решению проблемы анализа сообщений в общих чертах воспроизводят аналитические операции, выполняемые человеком, с той лишь разницей, что при этом учитывается необходимость алгоритмизации и автоматизации этих операций. Уникальное быстродействие «арифметико-логического устройства» и ресурсы памяти, которыми располагает человек при аналитической обработке сообщений, позволяют ему быстро адаптироваться к способу синтаксического представления. Механизмы сценарной синхронизации (распознавание знакомого ситуационного контекста, сценария развития ситуации), активизирующиеся при наличии минимального социального опыта, обеспечивают человеку высокую избирательность и помехоустойчивость при восприятии сообщений. Эти механизмы функционируют не на уровне сообщения и даже не на уровне предложений — уровень их функционирования гораздо ниже и соответствует уровню элементарного высказывания.

В реальных условиях на способ представления сообщения могут оказывать влияние различные факторы. В число этих факторов, влияющих на способ синтаксического оформления сообщения (более общо — речевого акта) входят:

- цель сообщения;

- категория потребителя (образовательный статус, социальная или профессиональная группа);

- мотивация к восприятию (заинтересованность, нейтралитет, сопротивление);

- способ представления (устная, письменная форма);

- стиль (литературный, новостийный, обыденный и т. п.);

- способ взаимодействия (монолог, диалог, интервью и т. д.).

Некоторые значимые особенности представления сообщений, привносимые перечисленными выше факторами, приведены в работах Т.А. ван Дейка, Д. Кинча[89] и других специалистов в области лингвистики текста. В результате работы этих авторов был сформирован ряд специфических научных направлений, таких как грамматика текста, прагматическая лингвистика текста, получили развитие социальная и психо- лингвистика, а также теории генеративных и контекстно-зависимых грамматик. Ценность вклада перечисленных ученых в развитие методологии ИАР определяется тем, что ими были впервые сформулированы основные положения дискурсного анализа сообщений, учитывающего различные виды контекста сообщения во взаимодействии с социально-культурным и ситуационным контекстом, характеризующим состояние, в котором пребывают лица, генерирующие и получающие эти сообщения.

Уровень сложности генерируемых в зависимости от дискурса сообщений существенно варьируется. Особенно ярко проявляется здесь действие принципа релевантности подачи информации. Так, в работах Т.А. ван Дейка «Структура новостей в прессе» и «Анализ новостей как дискурса» дается перечень языковых, социальных и психологических факторов, обусловливающих композиционную и стилистическую специфику этого типа текстов.

Анализ обзорных, аналитических, новостийных, ретроспективных публикаций, появляющихся в отечественной и зарубежной прессе, в целом подтвердил тезис о стилистической и композиционной специфичности этих видов текстов. Однако, помимо этого, было отмечено наличие достаточно серьезных вариаций внутри каждого класса. Данные вариации могут быть обусловлены как личностной спецификой автора, так и общим эмоциональным строем каждого конкретного издания (здесь сказывается редакционная политика). Результаты статистических исследований различных типов текстов показали наличие устойчивых зависимостей между уровнем сложности предложений (показатели: длина предложения, наличие формальных признаков сложно подчиненных, сочиненных конструкций, обособленных оборотов, длина слов и т. п.) и гипотезой источника сообщения об образовательном статусе и интеллектуальном потенциале потребителя[90].

Исследования специалистов в области инженерной психологии, специализирующихся в области разработки сложных автоматизированных систем управления, показывают, что смена интерфейса информационной системы или способа представления информации приводит к возникновению дезадаптационного стресса. При работе с текстами событием, аналогичным смене интерфейса, является смена стиля изложения материала. По своему воздействию на потребителя сообщений смена стиля изложения сопоставима со сменой интерфейса информационной системы и также приводит к возникновению у аналитика стрессовых состояний, более того, в некоторых случаях она может привести к потере способности к восприятию текста. Это позволяет выделить проблему преодоления композиционной и стилистической неоднородности сообщений в отдельный класс проблем ведения ИАР.

Вполне естественно, что проблема преодоления стилевой и композиционной специфики сообщения представляет собой не меньшую трудность для компьютерных систем. Однако, коль скоро для рассматриваемых приложений речь не идет о понимании сообщения в привычном для человека смысле этого слова, для компьютерных приложений данная проблема предстает в своем «рафинированном» виде. Это означает, что на начальных этапах анализа текста рассмотрение функций прагматического характера, возлагаемых автором сообщения на композиционную и стилистическую специфику порождаемого им текста, может быть вынесено на другой уровень интерпретации текста.

 

По существу, процесс преодоления стилевой и композиционной специфики может быть сведен к двум относительно независимым процессам: процессу приведения отдельных высказываний к стандартизованной грамматической форме (этот процесс может быть назван также процессом редукции, приведения к канонической форме) и процессу связывания повествовательных микро- и макро- стратегий. Поскольку прагматическая составляющая текста, порождаемого в ходе информационного взаимодействия (ИВ), зачастую заключена в его эмоциональной компоненте, постольку попутно с приведением сообщения к стандартизованной форме должна решаться и задача выявления и протоколирования интонационных, композиционных и иных особенностей текста.

В результате преобразования сообщений к формальному представлению, при котором они приобретают вид логически связанной совокупности высказываний, сообщения становятся пригодны для последующего применения алгоритмов автоматизированной аналитической обработки сообщений, в том числе — для алгоритмов анализа логической непротиворечивости потока сообщений. К формализованным сообщениям, использующим каноническое представление текста, предъявляются следующие требования:

- каждое предложение текста должно содержать одно и только одно высказывание установленной структуры (например, субъект-предикат-объект или иной, более сложной, субъект-[ресурс]-предикат-[инструмент]-объект-[результат]);

- ни одно высказывание не должно содержать конструкций ссылочного типа (терминов подстановки), именуемых анафорическими конструкциями;

- все логические отношения, используемые в естественно-языковых высказываниях, должны быть приведены к установленной (канонической форме), исключены реверсивные формы временных и причинно-следственных отношений (например, фраза «событие X произошло по причине того, что произошло событие Y» должна быть преобразована к виду «по причине того, что произошло событие Y, произошло событие X», что позволяет перейти к утверждению «событие Y есть причина события X»);

- терминология в рамках сообщения должна быть приведена к эталонному лексикону, построенному на основе лексикона сообщения с привлечением системного тезауруса и с сохранением исходного уровня конкретизации атрибутов сущностей, упоминаемых в сообщении.

Столь строгие ограничения, налагаемые на способ представления текста, предоставляют ряд преимуществ при анализе текста, приобретаемые за счет высокой степени его формализации.

Так, например, одним из важнейших преимуществ является возможность автоматизированного анализа логических отношений между компонентами высказываний. Канонизированный текст может быть подвергнут процедуре анализа внутренней непротиворечивости с применением логики естественных рассуждений [91], которая может рассматриваться либо в базисе положений алгебры множеств и теории графов, либо в базисе теории частично упорядоченных множеств с квазидополнениями. При этом элементарные высказывания выступают в качестве аксиом полисиллогизма (системы логических утверждений, в которой количество исходных посылок превышает два), образованного их совокупностью, данной в тексте. Поскольку текст не всегда содержит полное множество высказываний, достаточных для производства вывода, при интерпретации текста могут привлекаться знания, имеющиеся в системе на момент его анализа.

Более того, канонизированный текст может быть охарактеризован уникальным лексическим спектром, отображающим его тематику, что позволяет использовать при анализе массивов текстов методы, сходные с методами распознавания сигналов. Спецификой лексического спектра является то, что в качестве аналога частотной оси для него выступает шкала тезауруса источника сообщений, а в качестве метафоры энергии — отношение числа употреблений термина к общему числу терминов в тексте.

Статистические характеристики канонизированного текста (такие, как частотно-ранговое распределение длин терминов, традиционно используемое при статистическом анализе текстов) приобретают вид, отличный от вида аналогичных характеристик обычного текста. За счет того, что в канонизированном тексте отсутствуют термины, используемые в обычном (стилистически корректном) тексте для построения анафорических конструкций (отсылок к предыдущим фрагментам текста), в подвергаемую статистическому анализу выборку попадают и те употребления терминов, которые ранее не могли быть учтены из-за того, что подстановочные конструкции (например, анафорические местоимения) традиционно включаются в перечень слов, исключавшихся из текста при проведении статистического анализа. В результате чего могут быть выявлены термины, действительно образующие структуру релевантности текста. В канонизированном представлении текста продолжают выполняться закономерности, выраженные в принципе лингвистической экономии Г.К. Зипфа, что делает полученный текст пригодным для выполнения процедуры автореферирования на основе анализа статистических характеристик. Однако статистические критерии здесь приобретают более объективный характер, благодаря восстановлению системы умолчаний, используемых источником сообщения с целью сокращения синтаксической избыточности.

Использование спектрального представления сообщений позволяет упростить процедуры построения (связывания) и отображения системы логических связей сообщений и событий, упоминаемых в сообщении и его контексте, а также построить развернутые во времени и пространстве системы связей с привлечением сообщений, образующих внешний контекст (исходящих от других источников).

Важной особенностью такого подхода является то, что с его применением могут быть построены модели двух типов:

- модели динамики потока сообщений;

- модели динамики событий.

В этом случае преобразованный массив сообщений может быть представлен в виде логико-лингвистической модели, в графической интерпретации приобретающей вид ветвящегося графа, где ветвления указывают на наличие логических противоречий, разрешение которых возможно с применением мажоритарных и иных методов.

Серьезной проблемой при проведении автоматизированного анализа с применением формально-логических методов является проблема неоднородности представления высказываний. Одни и те же сущности и отношения могут быть выражены в различных терминах, зачастую принадлежащих к разным уровням терминологической иерархии. Например, слова «автомобиль» и «грузовик», не являясь синонимами и имея различный объем понятия, в тексте могут означать одно и то же. Решению этой проблемы может способствовать применение иерархических тезаурусов. То есть, синтезируемые в ходе ИАР модели должны обладать возможностью применения к ним многоуровневого иерархического тезауруса, реализованного в виде совокупности семантических сетей, построенных в терминах различного уровня абстракции. За счет этого модели позволяют осуществлять над ними операцию смены уровня абстракции (общности) описаний и приобретают свойства масштабируемости во времени.

Ситуационные модели, полученные с применением таких представлений позволяют использовать для анализа непротиворечивости сообщений совокупность стандартизированных процедур формального логического анализа. Более того, методы решения полисиллогизмов, предложенные Б.А. Куликом, позволяют выявить факт неполноты системы аксиом и сформировать множество высказываний, которыми может быть дополнена аксиоматическая система, а также сформулировать полное множество логических выводов из системы посылок. Благодаря этому могут быть сформулированы задания на компенсацию неполноты массива исходных данных, а также определить комплекс противоречивых высказываний, сопоставить их с источниками и сформулировать гипотезу о степени достоверности сведений, поставляемых ими.

Несмотря на то, что это не позволяет сделать вывод о достоверности сведений, поставляемых конкретным источником (за исключением случая наличия внутренней противоречивости в его сообщениях), подобные методы позволяют оценить степень непротиворечивости сведений, полученных от группы источников. В результате чего, при наличии источников более достоверной информации может быть сформулирован комплекс мероприятий, направленных на устранение противоречивости.