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.
