基于辩论理论的多Agent对话系统的研究

2010-08-08 06:13司彦峰
网络安全技术与应用 2010年6期
关键词:鲍勃知识库辩论

司彦峰

湖北工业大学计算机学院 湖北 430068

0 引言

多Agent对话系统是以辩论模型为基础而实现的一个支持系统,它有若干个相互独立的Agent组合在一起形成的系统,其中,每个Agent都具有自主性、反应性、社交性、主动性的特点,能够有效解决复杂性的问题。

图1 实例联系知识表示形式

图2 语义网络实例

1 知识库的设计

多Agent系统对话系统建立在知识库的基础上,要有效的去解决该领域中的问题,系统就必须拥有大量的知识并不断的进行更新知识库,才能够保证问题解决的正确性,知识库的设计在本系统中起着决定性的因素,直接影响着本系统智能水平的高低。另外,系统采用较强的逻辑推理能力,用适当的方法来表示知识。

实例联系(ISA)可以描述为任何的描述语句,如图2中所示,鲍勃是一个机器人,这是一个基本事实,我们也可以建立两个节点:“鲍勃”节点和“里克”节点,这两个节点之间以ISA链相连,如图3所示。

图3 两个节点的语义网络

1.1 语义网络知识表示方法

现在我们从语义联系的角度来分析语义网络的知识表示方法。

1.1.1 表示事物的基本事实

(2)事物间的属性联系

事物间的属性联系表示对象的属性以及属性值,我们用有向弧表示属性,相应的属性值用有向弧所指向的节点来表示,在属性联系中,节点用来表示基本事物。如图4所示。

表示事物简单的事实我们就以个体节点为核心来组织知识,其中,节点表示个体,有向弧表示节点之间的联系,通常有ISA、AKO等。

(1)实例联系(ISA)

实例联系表示类与实体之间的联系,即“具体——抽象”关系,有向弧上的标识为ISA,其中,知识表示形式如图1、2所示。

图4 属性联系

图4的表现形式:在网络语义中加入事实,把多个属性放在一个网络语义中,事实表明鲍勃属于智能机器,具有对问题求解的功能,采取合作的方式来解决。

(3)分类联系

分类联系是指事物之间的类属关系,分类联系表示一种类节点与抽象类节点之间的联系,在有向弧上以 AKO为标识(图 5)。

图5 分类、从属联系知识表示

在分类联系的知识表示中,如图 6所示,“鲍勃”隶属于智能机器,智能机器具有独自解决问题的能力。由此可以看出,在语义网络中的节点具有普遍的属性以外,同时还具有自身所特有的一些属性。如图7所示。

图6 语义网络表示

图7 隶属关系

(4)聚合联系

聚合联系表示成员与集合之间的关系,即“部分——整体”关系,这个关系表示某一个整体和部分之间的联系,有向弧上的标识为Part-of。如图8所示。

图8 聚合联系知识表示形式

部分如果离开整体就不再具有部分的功能。整体与部分之间相互影响,整体属性的改变会直接影响到部分性能状态的变化。如图9所示。

图9 天空有乌云属于阴雨天气的一部分

1.1.2 表示动作或事件

用节点来表示的行为有一组向外的弧线,这一组弧线所指向的节点表示与这个行为有关的各种变量。比如一个事实“鲍勃从九点钟到十点钟解决某个问题”我们可以用谓语形式来表示:解决(鲍勃,问题,开始时间,结束时间)。我们采用语义网络表示时,以谓语“解决”来组织知识,并从这个节点引出四条有向弧,分别连接与“解决”这个事件有关的四个变量属性:解决者(鲍勃)、解决事(某个问题)、开始时间(九点钟)、结束时间(十点钟)。语义网络表示如图10所示。

图10 语义网络表示动作或事件

1.2 知识不确定性推理

在多Agent对话系统中,每一个Agent关于它的任务和环境通常是不确定的,因此,知识表示也应具有不确定性。在我们的现实生活中,经常可以看到具有不确定性的事情,例如:“现在我们处于经济危机中,则所有行业的经济都处于萧条中”等等,对于这一举例,我们很难能够用准确的语句来表明,还需要根据环境和时间等其它因素才能做出判断。

在主观Bayes方法中,证据不确定性的表示通常可以分为两个方面:

(1)当某一证据E是确定的,我们可以直接采用LS和LN定义的公式:

我们采用这一公式来计算出运用规则“if E then (LS,LN)H”之后的O(H︱E)与O(H/~E),然后再通过公式:

(2)当证据E处于不确定的状态下,即证据P(E)≠1,此时,我们就不能够采用上面的公式来计算 P(H/E)和P(H/~E),我们可以采用不确定证据公式来计算:

在上面的公式中,E′是用户对证据E相关的信息,具体分析如下:

当P(E︱E′)=1时,证据肯定出现,此时P(~E︱E′)=0,并且有

当P(E︱E′)=0时,可以说明证据不存在,此时P(~E︱E′)=1,并且有

当P(E︱E′)= P(E)时,此时我们可以表明E′对E没有影响,可以得出:

通过上式的计算,可以得出P(H/E′)上的三个特殊值:0,1,P(E)。现在以P(E/E′)作为横向坐标,P(H/E′)为纵向坐标,以0,1,P(E)三个特殊值相对应的3个特殊点作为分段线性插值,现在我们可以采用下面的公式来计算出当P(H/E′)为其它值的时候,相对应的P(H/E′)值:

2 结果分析

在辩论开始前,每个Agent都有属于自己的知识库,该知识库可以作为当前Agent发出的争议前提。如果规定首争议支持的结论不能作其他争议的前提,一个陈述在受到攻击之后也不能作为其后的争议的前提,则对话过程中就不能够执行下去。

辩论Agent根据用户提出的主题进行逻辑推理与规则知识库进行匹配,辩论返回的结果按照某种有效的规则来计算辩论结果的有效值,并将结果显示给用户,由用户决定辩论结果的正确性,如果不满意就继续补充前提条件,然后进行下一轮的辩论。辩论过程如图11所示。

图11 辩论结果满意度分析

3 结束语

本项目来源于湖北省科技厅自然科学基金项目(编号:2007ABA025),目的是开发一套智能的对话系统,在没有人为干涉的情况下,系统能够做出具有专家级别水平的判断。为了实现这一目的,首先从阅读大量的文献中了解到了国内外的研究现状,然后对多Agent技术做了较深入的学习和研究。

[1] 李德华,熊才权.一种研讨信息组织模型及其在研讨厅中的应用[J].计算机应用研究.2008.

[2] 熊才权,李德华.一种研讨模型[J].软件学报.2009.

[3] An Argumentation-based Semantics for Agent Communication Languages,Leila Amgoud[J].In 15th European Conference on Artificial Intelligence. ECAI'2002. Lyon. France.2002.

[4] Jennings N R, Wooldrideg M. Agent-oriented[J],Software Engineering in Handbok of Agent Technology.2000.

[5] A.Hayzelden,J,Bigham.Agent technology in communications systems:an overview(J).Knowledge Engineering Review.1999.

[6] Rao,Georgeff.Modeling rational Agents with in a BDI--architecture. In:Proc.of KR-91,San Mateo,CA,USA.1991.

[7] Bratman,M.E,Israel,D.J.,and Pollack,M. E. Plans and Resourcebounded Practical Reasoning.Computational Intelligence.1988.

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