專利名稱:一種決策問題智能分析處理方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及商業(yè)決策方法,尤其涉及對用中文自然語言表述的決策問題進(jìn)行分析 處理的方法。
背景技術(shù):
決策問題管理系統(tǒng),是以決策問題求解為核心的決策支持系統(tǒng)(DSS)即問題驅(qū)動 的DSS的核心子系統(tǒng),主要用于實現(xiàn)DSS中決策問題的錄入、存儲、查詢、理解與求解,并作 為DSS的用戶交互界面控制整個決策支持系統(tǒng)的運行,其功能結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣直接影響到DSS 的易用性和有效性。雖然國內(nèi)外學(xué)者對DSS已研究多年,但在面向人機(jī)交互的決策問題管 理系統(tǒng)及決策問題管理方法方面仍然存在很多難題沒有很好得到解決,包括決策問題的形 式化描述,用自然語言表述的決策問題的識別與理解,決策問題的子問題分解,決策問題的 智能化求解,決策問題庫的組織以及決策問題管理系統(tǒng)開發(fā)等等。在進(jìn)行問題分析時,傳統(tǒng)的方法主要有因果分析方法和因果樹形圖。東京大學(xué) 的Kauro Ishikawa在1943年發(fā)明了著名的魚刺圖法。魚刺圖可以反映問題出現(xiàn)的各種 原因,并以魚刺圖形式表示原因之間的關(guān)系;因果樹形圖直觀地表示了原因和結(jié)果的層級 鏈。但這類基于因果關(guān)系的問題分析方法在分析決策問題時,最多也只能為決策者提供問 題的因果關(guān)系,而不能提供決策建議。專利“一種面向組織的問題分析方法”專利申請?zhí)?200810084941. 2提供了一種結(jié)構(gòu)化的問題分析方法,能夠?qū)栴}的各個原因與組織的相 關(guān)職能相對應(yīng);但這種方法并不能為決策問題提供具體的求解方法,更不能為決策者提供 決策建議。中南大學(xué)胡東濱教授在其所著的《決策問題管理系統(tǒng)開發(fā)研究》O009.6) —書 中系統(tǒng)地對決策問題進(jìn)行了分析研究,提供了一種基于知識庫的決策問題智能分析處理方 法。這種方法能夠通過對決策問題進(jìn)行分析處理后,提供決策問題的求解方法,進(jìn)而形成問 題求解結(jié)果。但這種方法還存在一些缺陷,例如無法自動識別決策問題表述中的已知條件、 用戶參與比較多、問題相似性判斷不夠理想等等。為此,我們又在該方法基礎(chǔ)上進(jìn)行了改 進(jìn),提出了以下方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所解決的技術(shù)問題在于提供一種決策問題智能分析處理方法,以解決上述 背景技術(shù)中的缺點。本發(fā)明所解決的技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)一種決策問題智能分析處理方法,是使用了以下的決策支持系統(tǒng)及其問題處理的 原理和方法,其中具體包括決策問題的基本特征和決策問題理解與求解的一般過程以自然語言表述的決策問題的理解和求解是DSS的核心內(nèi)容。決策問題理解與求 解的方法和機(jī)制是影響DSS的性能,決定DSS的功能、結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)處理流程的關(guān)鍵因素之 一。問題的理解是指為決策問題找到合適的方法去求解,它是問題求解的基礎(chǔ);問題求解就是指為決策問題找到答案。該方法能夠通過表述語句分詞,實現(xiàn)句法語義分析,識別決策問題的問題已知條 件、求解目標(biāo)、關(guān)鍵詞,進(jìn)而自動識別決策問題的類型和求解方法。本發(fā)明所使用的決策問題理解與求解的方法和機(jī)制可以用
圖1所示決策問題理 解和求解的一般過程來描述①通過表層屬性識別模型,對一個用自然語言描述好的決策問題進(jìn)行表層屬性識 別,包括詞性、目標(biāo)子句G、條件子句C以及句法結(jié)構(gòu)等。②通過問題相似性匹配模型,對目標(biāo)子句G進(jìn)行問題相似性匹配。如果存在相似 性問題,則直接調(diào)用相似性問題求解方法;如果不存在相似性問題,則進(jìn)行問題隱含屬性識 別。③通過問題隱含屬性識別模型,對問題的目標(biāo)子句進(jìn)行隱含屬性識別,包括雙關(guān) 鍵詞、問題類型、求解方法和參數(shù)等。④分析求解方法參數(shù)的取值狀態(tài)(即參數(shù)是否已有取值),如果已有取值,就作為 該問題求解方法的已知條件加以使用;如果不知或無數(shù)據(jù)源,則通過子問題構(gòu)造模型,針對 該求解參數(shù)產(chǎn)生一個新的問題,構(gòu)成總決策問題的子問題。⑤由于子問題來自于求解參數(shù),通過已知條件識別模型,將構(gòu)造的子問題去匹配 總決策問題的表層屬性——條件子句集C。如果在條件子句集C中能夠識別出與子問題構(gòu) 建規(guī)則相似的詞組(或句子片段),則能將已知條件作為子問題的求解結(jié)果;如果在條件子 句集C中不能識別出與子問題構(gòu)建規(guī)則相似的詞組(或句子片段),則將該子問題作為下層 決策問題的目標(biāo)子句,重復(fù)步驟② ⑤。構(gòu)造的各級子問題與總決策問題形成如圖2所述 的問題分解樹。⑥從問題分解樹最底層開始,依次向上判斷求解方法中各求解參數(shù)對應(yīng)的子問題 是否都能有取值。如果均已識別,則進(jìn)行決策問題求解管理;如果存在子問題沒有求解取值 的,系統(tǒng)判斷是否有其他的求解方法。如果有其他求解方法,則重復(fù)步驟④,直到總問題被 解答出來;如果沒有任何合適的求解方法,系統(tǒng)提示用戶該決策問題“無解”,問題求解過程結(jié)束?;谥R管理的決策問題智能管理方法為了提高問題屬性分析、子問題識別和求解方法匹配分析的有效性和智能性,本 發(fā)明將知識管理方法引入到?jīng)Q策問題管理中,將問題庫和知識庫結(jié)合起來,將決策問題的 各種信息都存放于知識庫中。本發(fā)明所使用的基于知識管理的決策問題智能理解機(jī)制主要體現(xiàn)以下四個方面。1)、問題表層屬性智能識別應(yīng)用自然語言識別技術(shù),例如分詞、句法分析等,從用自然語言表述的決策問題中 智能識別出問題的決策目標(biāo)及其骨架依存結(jié)構(gòu)、條件子句等屬性。基于自然語言識別的問 題表層屬性識別機(jī)制如圖3所示。2)、相似性問題智能識別應(yīng)用文本挖掘技術(shù),對決策者提交的問題進(jìn)行文本分類,從知識庫中找出同類問 題,并進(jìn)行相似性分析,匹配相似度最高的問題,從而直接應(yīng)用已有問題的求解方案進(jìn)行問 題求解。
4
問題相似性主要體現(xiàn)在目標(biāo)子句的相似性上面,而目標(biāo)子句的相似性應(yīng)該包括兩 個方面一是語法構(gòu)造規(guī)則上的相似。經(jīng)過表層屬性分析的決策問題,可以得到目標(biāo)子句 的整體句法骨架結(jié)構(gòu),即目標(biāo)子句的謂語中心詞及其有效支配成分。結(jié)合知識庫,將該整體 句法骨架結(jié)構(gòu)與知識庫中已有問題的目標(biāo)子句句法骨架結(jié)構(gòu)進(jìn)行詞性相似性匹配。例如目 標(biāo)子句&的詞性骨架結(jié)構(gòu)為adj+n+V+adj+n,詞數(shù)為m = 5 ;知識庫中有一目標(biāo)子句G1的 詞性骨架結(jié)構(gòu)為adj+n+V+n ;詞數(shù)為η = 4 ;由于骨架依存結(jié)構(gòu)能分析出各詞之間的依存 關(guān)系,詞性匹配模型從各目標(biāo)子句的謂語中心詞開始,往左右兩個方向開始匹配,匹配詞性 相同的個數(shù)SpSp從而計算兩個目標(biāo)子句的語法相似度
C
Sim(G^Gi)=左右(O
η-\將目標(biāo)子句與知識庫中已有詞性骨架結(jié)構(gòu)進(jìn)行一一匹配后,得到詞性相似向量 Simg0二是語義上的相似。由于漢語同義詞比較多,不同的決策問題因為所用表述的詞 語不同但詞義相同,從而使用的求解方法也應(yīng)該相同。因此,在問題相似性分析時,應(yīng)該考 慮語義上的相似。針對問題表層屬性識別所得到的骨架依存結(jié)構(gòu),借助《哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息檢索 檢索研究室同義詞詞林?jǐn)U展版》、語義編輯距離以及知識庫,計算兩個目標(biāo)子句的語義相似度?!豆枮I工業(yè)大學(xué)信息檢索檢索研究室同義詞詞林?jǐn)U展版》將詞的詞義劃分為5 層,使得每個漢語詞都有一個或多個詞義編碼。例如“產(chǎn)出率”為Dn07A03#,“產(chǎn)量比”為 Dn07B04#,“預(yù)測”為(ib03C04,“預(yù)計”為(ib03C04。詞義編碼中,連在一起的數(shù)字組合成 為一層,大小寫字母獨立為一層。這類詞義編碼方便計算語義的編輯距離dist(a,b)= 2X (7-η),η表示a,b兩個詞的詞義編碼從左往右第幾位開始不同,如果詞義編碼完全一 樣,則 dist(a,b) = 0。例如dist(產(chǎn)出率,產(chǎn)量比)=2X (7-5) = 4dist (預(yù)測,預(yù)計)=0由于有些詞有多個詞義編碼,A、B兩個詞的語義距離等于d(A,B) = min dist (a, b) (a, b 分別為 A, B 的一個詞義)骨架依存樹是由謂語中心詞及其支配成分組成。因此,兩個骨架依存樹結(jié)構(gòu)的相 似應(yīng)該包含兩個層次的相似一層是謂語中心詞,一層是其他成分。謂語中心詞層,語義 相似度就是兩個謂語中心詞的編輯距離d(V(l,V1);其他成分以謂語中心詞為劃分線,分成 左右兩個部分。第i個骨架依存樹左部分詞序列為Wil,Wi2,…,Win,右部分詞序列為Vil, Vi2, -,Viffl0將目標(biāo)子句的骨架依存樹和知識庫中的已有的骨架依存樹的左右部分詞序列 進(jìn)行位置、詞義距離匹配,出現(xiàn)位置缺失的,其對應(yīng)的編輯距離為0 ;最終計算得到目標(biāo)子 句和匹配子句G1的平均編輯距離為
權(quán)利要求
1.一種決策問題智能分析處理方法,其特征在于,以自然語言表述的決策問題的理解 和求解是DSS的核心內(nèi)容,決策問題理解與求解的方法和機(jī)制是影響DSS的性能,決定DSS 的功能、結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)處理流程的關(guān)鍵因素,問題的理解是指為決策問題找到合適的方法去 求解,它是問題求解的基礎(chǔ);問題求解就是指為決策問題找到答案,該方法能夠通過表述語 句分詞,實現(xiàn)句法語義分析,識別決策問題的問題已知條件、求解目標(biāo)、關(guān)鍵詞,進(jìn)而自動識 別決策問題的類型和求解方法,其一般過程可以表述為①通過表層屬性識別模型,對一個用自然語言描述好的決策問題進(jìn)行表層屬性識別, 包括詞性、目標(biāo)子句G、條件子句C以及句法結(jié)構(gòu)等;②通過問題相似性匹配模型,對目標(biāo)子句G進(jìn)行問題相似性匹配。如果存在相似性問 題,則直接調(diào)用相似性問題求解方法;如果不存在相似性問題,則進(jìn)行問題隱含屬性識別;③通過問題隱含屬性識別模型,對問題的目標(biāo)子句進(jìn)行隱含屬性識別,包括雙關(guān)鍵詞、 問題類型、求解方法和參數(shù)等;④分析求解方法參數(shù)的取值狀態(tài)(即參數(shù)是否已有取值),如果已有取值,就作為該問 題求解方法的已知條件加以使用;如果不知或無數(shù)據(jù)源,則通過子問題構(gòu)造模型,針對該求 解參數(shù)產(chǎn)生一個新的問題,構(gòu)成總決策問題的子問題;⑤由于子問題來自于求解參數(shù),通過已知條件識別模型,將構(gòu)造的子問題去匹配總決 策問題的表層屬性——條件子句集C,如果在條件子句集C中能夠識別出與子問題構(gòu)建規(guī) 則相似的詞組(或句子片段),則能將已知條件作為子問題的求解結(jié)果;如果在條件子句集 C中不能識別出與子問題構(gòu)建規(guī)則相似的詞組(或句子片段),則將該子問題作為下層決策 問題的目標(biāo)子句,重復(fù)步驟② ⑤,構(gòu)造的各級子問題與總決策問題形成問題分解樹;⑥從問題分解樹最底層開始,依次向上判斷求解方法中各求解參數(shù)對應(yīng)的子問題是否 都能有取值,如果均已識別,則進(jìn)行決策問題求解管理;如果存在子問題沒有求解取值的, 系統(tǒng)判斷是否有其他的求解方法,如果有其他求解方法,則重復(fù)步驟④,直到總問題被解答 出來;如果沒有任何合適的求解方法,系統(tǒng)提示用戶該決策問題“無解”,問題求解過程結(jié) 束ο
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種決策問題智能分析處理方法,其特征在于,該方法能夠 為決策問題的求解方法的參數(shù)進(jìn)行已知條件自動匹配。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種決策問題智能分析處理方法,其特征在于,該方法能夠 簡便高效分析出中文短句(短語)的依存關(guān)系。
全文摘要
一種決策問題智能分析處理方法,涉及對用中文自然語言表述的決策問題進(jìn)行分析處理的方法。其中,決策問題分析處理方法能夠?qū)⑤斎氲接嬎銠C(jī)的用中文自然語言表述的各種管理決策問題進(jìn)行分析、理解,找出問題求解方法,并利用計算機(jī)進(jìn)行求解,以便決策者根據(jù)求解結(jié)果制定決策方案,從而提高決策問題分析的自動化程度和效率。
文檔編號G06Q10/00GK102073919SQ20101055747
公開日2011年5月25日 申請日期2010年11月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月24日
發(fā)明者丁軍, 胡東濱, 陳曉紅 申請人:中南大學(xué)