Семантика *

Вопрос о том, что такое класс объектов, существует ли он в природе, обсуждается мной вот уже на протяжении двух статей: Класс объектов или объекты класса? , Особенности концептуального моделирования предметной области . Я задаюсь вопросом: можно ли, описывая предметную область, связать семантической связью объект и класс объектов?

Вопрос на самом деле отнюдь не праздный. Я часто встречаю модели, которые не совсем точно передают смысл сказанного. Например, хозяин машины может сказать, что его машина содержит группу колес. Он мог бы сказать, что машина содержит колеса, и это было бы совсем другое утверждение. Меня же смущает то, что в моделях, которые я видел, не делается разница между этими двумя утверждениями. Однако, на практике между ними огромная разница. Попробуйте потренироваться в поиске этой разницы самостоятельно.

Моделирование при помощи UML подливает масла в огонь, потому что во-первых, не позволяет моделировать классы объектов (Моделирование функциональных и физических событий в логической парадигме), а во-вторых, не позволяет связать семантикой класс объектов и объект. Таким образом, в области моделирования предметных областей наблюдается пока не изученное пустое пространство. Я позволю себе немного порезвиться на этом поле, чтобы показать, как на самом деле это забавно. Сегодня я расскажу про то, как мой вопрос связан с понятием исчисляемости и неисчисляемости существительного.

Недавно набрел на такую статью. Как оказалось некая компания с говорящим названием «наносемантика» объявила конкурс русских чатботов помпезно назвав это «Тестом Тьюринга»». Лично я отношусь к подобным начинаниям отрицательно — чатбот — программа для имитации разговора — создание, как правило, не умное, основанное на заготовленных шаблонах, и соревнования их науку не двигают, зато шоу и внимание публики обеспечено. Создается почва для разных спекуляций про разумные компьютеры и великие прорывы в искусственном интеллекте, что крайне далеко от истины. Особенно в данном случае, когда принимаются только боты написанные на движке сопоставления шаблонов, причем самой компании «Наносемантика».

Впрочем, ругать других всегда легко, а вот сделать что-то работающее бывает не так просто. Мне стало любопытно, можно ли сделать чатбот не ручным заполнением шаблонов ответа, а с помощью обучения нейронной сети на образцах диалогов. Быстрый поиск в Интернете полезной информации не дал, поэтому я решил быстро сделать пару экспериментов и посмотреть что получится.

Я продолжаю серию статей, посвященных особенностям концептуального моделирования предметных областей. В прошлой статье я показал. как возможно связать объект с классом объектов семантической связью. В статье я рассказал о том, что понимается под термином класс в ООП. Сегодня я расскажу, почему я предпочитаю строить концептуальные модели в виде ER диаграмм.

Пусть нам надо смоделировать тезис, о том, что на каждом автомобиле стоит по 4 колеса. Не группа из четырех колес, а именно, — 4 колеса.

В терминах ER модели принято говорить, что есть автомобиль, есть колесо и есть связь между автомобилем и колесом. Связь эта называется «колесо-автомобиль» и имеет отношение один ко четырем. Связь, читаемая от колес, называется: «стоит на», связь, читаемая от автомобиля, называется: «имеет».



В терминах ООП говорят так: есть класс ООП автомобилей и есть класс ООП колес. Между этими классами ООП есть связь один к четырем. Связь называется: «автомобиль-колесо». Связь, читаемая от колес, называется: «стоит на», связь, читаемая от автомобиля, называется: «имеет».



Посмотрим внимательно на предметную область и напишем, как будет выглядеть представление модели предметной области в терминах логической парадигмы.

Раз уж в нашем предыдущем посте мы пригласили всех желающих поучаствовать в добровольной помощи в разработке очередных версий DRP, сегодня пришла пора рассказать о том, как именно мы создаем немаловажную вещь при работе с большими архивами драйверов (необходимые сис. админам и другим профессионалам, занимающимся «серийной» настройкой компьютеров) — индексы.

У каждого пользователя на локальном компьютере собирается индекс всех драйверов, присутствующих в системе – в том числе и самой операционной системой. Его наличие позволяет ускорять поиск драйверов для установленных устройств, а в дальнейшем – и для их обновления. Другими словами – без индекса нельзя, его создание и дальнейшие обновления критическим образом сказываются на скорости и эффективности работы нашего приложения.


^{Герои Silicon Valley работают над оптимизацией собственных алгоритмов}

Всякая идея имеет простое, понятное и неправильное решение.
Одно из таких решений я и опишу в этой статье.
Не пытайтесь повторить эти эксперименты дома.
А если попытаетесь — то претензии по сгоревшим процессорам не принимаются.

Изложенный в тексте «Субъектно-событийный подход к моделированию сложных систем» способ анализа и фиксации данных, прежде всего предназначен для моделирования бизнеc-систем. Наиболее близкими по названию и, конечно же, по содержанию к предлагаемому субъектно-событийно подходу следует признать два метода описания бизнес-систем: EPC диаграммы (event-driven process chain, событийная цепочка процессов) и субъектно-ориентированный подход (s-BPM) компании Metasonic. Попробуем сделать сравнительный анализ этих методов моделирования предприятия.

Довольно часто встречается задача классификации текстов — например, определение тональности (выражает ли текст позитивное мнение или отрицательное о чем-либо), или разнесения текста по тематикам. На Хабре уже есть хорошие статьи с введением в данный вопрос.

Сегодня я хочу поговорить о проблеме классификации отдельных предложений. Решение этой задачи позволяет делать много интересного, например, выделять положительные и отрицательные моменты из длинных текстов, определять тональность твитов, является компонентом многих систем отвечающих на естественно-языковые вопросы (классификация типа вопроса), помогает сегментировать веб-страницы на смысловые блоки и многое другое. Однако, классификация отдельных предложений значительно сложнее классификации больших блоков текста — в одном предложении значительно меньше полезных признаков, и велико влияние порядка слов. Например: «как положено фильму ужасов, этот фильм был ну очень жутким» — содержит негативные слова («ужас», «жуткий»), но выражает положительное мнение о фильме, «все было ужасно красиво», или даже «отличный фильм, ничего не скажешь, только зря деньги потратили».

Александр Болдачев, 2015

Вещная (объектная) онтология

Традиционным для современного человека – и в быту, и в науке, и в философии – является вещное мышление, для которого свойственно описание мира как множества пространственно локализованных объектов-вещей. Сами вещи определяются через совокупность предикатов. Взаимосвязь объектов описывается через отношения и классификации, что формально фиксируется в виде таблиц и графов. Современные методы описания/моделирования сложных систем придерживаются вещной онтологии: сначала декомпозиция – выделение объектов, затем их классификация с приписыванием объектам свойств и установлением между ними отношений («часть-целое», «род-вид», «зависит» и т.д.)

Это не онтология верхнего уровня. Точнее всего, то, что вы видите, назвать понятийно-категориальной сеткой мышления объекта от элементарного восприятия до границ обобщения.

Создавалась эта паутина как базис для онтологической работы со сложными и сверхсложными системами.

Хотя, возможно, лучше назвать это простыми словами «картинка для медитации».

Примечания

Для большинства не будет понятна разница между терминами «хрональное» и «темпоральное» (это различение проведено мной в событийно-темпоральной онтологии), последний можно читать как «идеальное» — это не совсем точно, но для начальной медитации вполне сойдет.

Разноцветными словами — предмет, механизм, организм и проект — подписаны цветные же прямоугольники, которыми обозначены границы систем разного уровня сложности.

Доброго времени суток всем. Это наш первый пост в блог стартапа «Meanotek», и наверное он будет больше ознакомительного характера. Чтобы не было совсем скучно читать, мы попробуем рассказать историю, о том как одна практическая задача привела нас к созданию полноценной системы «понимания» текста компьютером, и что из этого получилось.

Мысль научить компьютер общаться на человеческом языке у меня появилась еще в школе, когда у меня дома был один из первых советских аналогов IBM PC, с языком программирования GW BASIC. Понятно, что далеко эта задумка в то время не ушла, потом ее заслонили другие более важные дела, но совершенно неожиданно она всплыла вновь спустя много лет, уже в связи с конкретной потребностью.

Собственно идея пришла в голову во время работы над другим проектом — сайтом поиска отзывов reviewdot.ru. Идея reviewdot.ru была в следующем — пользователь вводит запрос, например «зеркальный фотоаппарат для начинающих» — и получает список ссылок на отзывы в интернете, которые касаются именно этого вопроса. Или к примеру, чтобы по запросу «что ломается в стиральной машине Indesit?” появлялись ссылки на отзыв пользователей марки Indesit, у которых что-то сломалось. Вопрос ценности данного ресурса для людей пока оставим за скобками, и поговорим немного о технической стороне реализации.

В тексте в конспективном виде изложены идеи, высказанные автором в докладе «Философия эволюции и эволюция интернета».

Основные недостатки и проблемы современного веба:

1. Катастрофическая перегруженность сети многократно дублированным контентом, при отсутствии надежного механизма поиска оригинального источника.
2. Рассредоточенность и несвязанность контента – невозможность сделать исчерпывающую выборку по тематике и, тем более, по уровням анализа.
3. Зависимость формы представления контента от издателей (зачастую случайных, преследующих собственные, обычно коммерческие, цели).
4. Слабая связанность результатов поиска с онтологией (структурой интересов) пользователя.
5. Малая доступность и слабая классифицированность архивного контента сети (в частности, социальных сетей).
6. Малое участие профессионалов в организации (систематизации) контента, хотя именно они по роду своей деятельности повседневно занимаются как раз систематизацией знаний, но результат их работы фиксируется лишь на локальных компьютерах.

СПб, 2012
Текст не о философии в интернете и не о философии интернета – философия и интернет в нем строго разведены: первая часть текста посвящена философии, вторая – интернету. В качестве связующей оси между двумя частями выступает понятие «эволюция»: разговор пойдет о философии эволюции и об эволюции интернета. Сначала будет продемонстрировано, как философия – философия глобального эволюционизма, вооруженная концептом «сингулярность» – неизбежно подводит нас к мысли, что именно интернет является прообразом будущей постсоциумной эволюционной системы; а потом и сам интернет, вернее логика его развития, подтвердит право философии рассуждать на, казалось бы, сугубо технологические темы.

Добрый день, коллеги!

Я предлагаю вам прочитать статью, которая является логическим продолжением начатой мной серии статей, посвященных моделированию предметных областей.



В этой статье я продолжаю давать определения терминам в рамках логической парадигмы. Я развиваю мысль о том, что такое реальность и о том, как мы ее моделируем. Я подчеркиваю тот факт, что мир, в котором мы живем, — это иллюзия. Мы даже не знаем, есть ли мы на самом деле, или наше существование — тоже иллюзия. Наше «Я» думает, что существует, но существует оно в мире иллюзий. Все, что мы видим, и что моделируем, — мы видим иллюзию и моделируем иллюзию.

С ростом популярности веб-компонентов и связанных библиотек вроде Polymer, польовательские элементы стали привлекательным способом создания UI. Изначальная инкапсуляция пользовательских элементов делает их особенно полезными в создании независимых виджетов.

В то время как некоторые виджеты самодостаточны, многие из них полагаются на внешние данные для предоставления контента пользователю, например текущий прогноз для виджета погоды или адрес компании для виджета карты.

В Polymer пользовательские элементы декларативные, то есть они импортируются в проект, их очень просто подключить и настроить прямо в HTML, то есть передавать данные через атрибуты.

Было бы здорово избежать повтора и быть уверенными в согласованности данных повторно используя те же сниппеты для разных виджетов, а так же информируя поисковые системы и других потребителей о содержимом на странице. Мы можем достичь этого используя стандарт schema.org и JSON-LD формат для наших данных.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод поста «Deep Learning, NLP, and Representations» крутого Кристофера Олаха. Иллюстрации оттуда же.

В последние годы методы, использующие глубокое обучение нейросетей (deep neural networks), заняли ведущее положение в распознавании образов. Благодаря им планка для качества методов компьютерного зрения значительно поднялась. В ту же сторону движется и распознавание речи.

Результаты результатами, но почему они так круто решают задачи?



В посте освещено несколько впечатляющих результатов применения глубоких нейронных сетей в обработке естественного языка (Natural Language Processing; NLP). Таким образом я надеюсь доходчиво изложить один из ответов на вопрос, почему глубокие нейросети работают.

Устраиваясь на новую работу, я придумал новый вопрос для собеседования. Хочу задать его и вам.

Пусть у нас есть конкретная машина. КОНКРЕТНАЯ! Не тип и не класс машин, А именно конкретная машина, на которую я указываю своим указательным пальцем. Хозяин этой машины утверждает, что его машина состоит из множества компонентов, в том числе из колес. Он говорит, что его машина состоит из пяти колес (одно запасное). Замечу сразу, что хозяин говорит: «состоит из», а не «включает в себя».

Вопрос: слушая хозяина машины, что мы себе представляем: то, что машина состоит из колес одного класса?



Или то, что машина состоит из класса колес?

Разметка структурированных данных позволяет показывать дополнительную информацию с вашего сайта в результатах поиска и сервисах Google. Мы рады представить несколько обновлений, которые помогут создавать разметку на сайте:

• Новый Инструмент проверки структурированных данных, который показывает, как Google интерпретирует ваш контент.
• Дополненная документация и правила использования возможностей Google, основанных на технологии структурированных данных.
• Расширенная поддержка синтаксиса разметки JSON-LD.

Инструмент проверки структурированных данных

Новый Инструмент проверки структурированных данных лучше показывает то, как Google интерпретирует разметку структурированных данных на странице сайта.

     Ранее на Хабре была опубликована работа автора об инварианте числа (здесь). Еще ранее в работе [1] приводятся сведения об оригинальной концепции моделирования натурального ряда чисел и отдельного числа с целью установления свойств, слабо зависящих или вообще не зависящих от разрядности чисел. Ранее не приводились теоремы для доказательства истинности положений, которые используются автором в работах. Анализ комментариев к работам показал насколько недоверчиво читательская аудитория относится к подобным работам и утверждениям.

Волею судеб в мои руки попал обученный на поисковых запросах Word2Vec. Под катом даны примеры использования с пояснениями.

Эта замечательная статья подтолкнула меня опубликовать давние мысли, касающиеся моделирования предметной области с помощью объектно-ориентированного программирования.

К актуальности изложенных в статье идей, приходишь подспудно (не имея возможности выразить по причине того, что парадигме моделирования в терминах теории множеств не учат в вузах, будущих «программистов», по крайней мере), долго работая с ООП и реляционными базами данных:

Каждый раз при моделировании предметной области, оперируя терминами ООП (сейчас говорим не об этапе бизнес-анализа, а о последующем этапе реализации модели в коде), для всех сущностей предметной области приходится реализовывать в коде и схеме БД следующий паттерн, состоящий их «подсущностей», связанных между собой:

• класс/таблицу вида «Машины» (здесь и далее класс употребляю в терминах ООП);
• класс/таблицу вида «Список машин»;
• класс/таблицу вида «Машина».

Далее с помощью механизмов ООП и реляционной модели «подсущности» связываются между собой.

Причем термины «сущность» и «подсущность» применимы именно к модели предметной области в терминах теории множеств,
а в терминах ООП/реляционной модели уместны термины «метасущность» и «сущность» соответственно.
Надеюсь, понятно, почему? — ООП/реляционная модель являются более низкоуровневыми механизмами, и сущность предметной области приходится конструировать, нет в них средств, которые нативными образом позволили бы отразить сущность предметной области.

А далее следуют ожидаемые проблемы: