司彥峰

湖北工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院 湖北 430068

0 引言

多Agent對話系統(tǒng)是以辯論模型為基礎(chǔ)而實現(xiàn)的一個支持系統(tǒng)，它有若干個相互獨立的Agent組合在一起形成的系統(tǒng)，其中，每個Agent都具有自主性、反應(yīng)性、社交性、主動性的特點，能夠有效解決復(fù)雜性的問題。

圖1 實例聯(lián)系知識表示形式

圖2 語義網(wǎng)絡(luò)實例

1 知識庫的設(shè)計

多Agent系統(tǒng)對話系統(tǒng)建立在知識庫的基礎(chǔ)上，要有效的去解決該領(lǐng)域中的問題，系統(tǒng)就必須擁有大量的知識并不斷的進行更新知識庫，才能夠保證問題解決的正確性，知識庫的設(shè)計在本系統(tǒng)中起著決定性的因素，直接影響著本系統(tǒng)智能水平的高低。另外，系統(tǒng)采用較強的邏輯推理能力，用適當?shù)姆椒▉肀硎局R。

實例聯(lián)系(ISA)可以描述為任何的描述語句，如圖2中所示，鮑勃是一個機器人，這是一個基本事實，我們也可以建立兩個節(jié)點：“鮑勃”節(jié)點和“里克”節(jié)點，這兩個節(jié)點之間以ISA鏈相連，如圖3所示。

圖3 兩個節(jié)點的語義網(wǎng)絡(luò)

1.1 語義網(wǎng)絡(luò)知識表示方法

現(xiàn)在我們從語義聯(lián)系的角度來分析語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法。

1.1.1 表示事物的基本事實

（2）事物間的屬性聯(lián)系

事物間的屬性聯(lián)系表示對象的屬性以及屬性值，我們用有向弧表示屬性，相應(yīng)的屬性值用有向弧所指向的節(jié)點來表示，在屬性聯(lián)系中，節(jié)點用來表示基本事物。如圖4所示。

表示事物簡單的事實我們就以個體節(jié)點為核心來組織知識，其中，節(jié)點表示個體，有向弧表示節(jié)點之間的聯(lián)系，通常有ISA、AKO等。

（1）實例聯(lián)系(ISA)

實例聯(lián)系表示類與實體之間的聯(lián)系，即“具體——抽象”關(guān)系，有向弧上的標識為ISA，其中，知識表示形式如圖1、2所示。

圖4 屬性聯(lián)系

圖4的表現(xiàn)形式：在網(wǎng)絡(luò)語義中加入事實，把多個屬性放在一個網(wǎng)絡(luò)語義中，事實表明鮑勃屬于智能機器，具有對問題求解的功能，采取合作的方式來解決。

（3）分類聯(lián)系

分類聯(lián)系是指事物之間的類屬關(guān)系，分類聯(lián)系表示一種類節(jié)點與抽象類節(jié)點之間的聯(lián)系，在有向弧上以 AKO為標識(圖 5)。

圖5 分類、從屬聯(lián)系知識表示

在分類聯(lián)系的知識表示中，如圖 6所示，“鮑勃”隸屬于智能機器，智能機器具有獨自解決問題的能力。由此可以看出，在語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點具有普遍的屬性以外，同時還具有自身所特有的一些屬性。如圖7所示。

圖6 語義網(wǎng)絡(luò)表示

圖7 隸屬關(guān)系

（4）聚合聯(lián)系

聚合聯(lián)系表示成員與集合之間的關(guān)系，即“部分——整體”關(guān)系，這個關(guān)系表示某一個整體和部分之間的聯(lián)系，有向弧上的標識為Part-of。如圖8所示。

圖8 聚合聯(lián)系知識表示形式

部分如果離開整體就不再具有部分的功能。整體與部分之間相互影響，整體屬性的改變會直接影響到部分性能狀態(tài)的變化。如圖9所示。

圖9 天空有烏云屬于陰雨天氣的一部分

1.1.2 表示動作或事件

用節(jié)點來表示的行為有一組向外的弧線，這一組弧線所指向的節(jié)點表示與這個行為有關(guān)的各種變量。比如一個事實“鮑勃從九點鐘到十點鐘解決某個問題”我們可以用謂語形式來表示：解決(鮑勃，問題，開始時間，結(jié)束時間)。我們采用語義網(wǎng)絡(luò)表示時，以謂語“解決”來組織知識，并從這個節(jié)點引出四條有向弧，分別連接與“解決”這個事件有關(guān)的四個變量屬性：解決者(鮑勃)、解決事(某個問題)、開始時間(九點鐘)、結(jié)束時間(十點鐘)。語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖10所示。

圖10 語義網(wǎng)絡(luò)表示動作或事件

1.2 知識不確定性推理

在多Agent對話系統(tǒng)中，每一個Agent關(guān)于它的任務(wù)和環(huán)境通常是不確定的，因此，知識表示也應(yīng)具有不確定性。在我們的現(xiàn)實生活中，經(jīng)常可以看到具有不確定性的事情，例如：“現(xiàn)在我們處于經(jīng)濟危機中，則所有行業(yè)的經(jīng)濟都處于蕭條中”等等，對于這一舉例，我們很難能夠用準確的語句來表明，還需要根據(jù)環(huán)境和時間等其它因素才能做出判斷。

在主觀Bayes方法中，證據(jù)不確定性的表示通?？梢苑譃閮蓚€方面：

（1）當某一證據(jù)E是確定的，我們可以直接采用LS和LN定義的公式：

我們采用這一公式來計算出運用規(guī)則“if E then (LS,LN)H”之后的O(H︱E)與O(H/～E)，然后再通過公式：

（2）當證據(jù)E處于不確定的狀態(tài)下，即證據(jù)P(E)≠1，此時，我們就不能夠采用上面的公式來計算 P(H/E)和P(H/～E)，我們可以采用不確定證據(jù)公式來計算：

在上面的公式中，E′是用戶對證據(jù)E相關(guān)的信息，具體分析如下：

當P(E︱E′)=1時，證據(jù)肯定出現(xiàn)，此時P(～E︱E′)=0，并且有

當P(E︱E′)=0時，可以說明證據(jù)不存在，此時P(～E︱E′)=1，并且有

當P(E︱E′)= P(E)時，此時我們可以表明E′對E沒有影響，可以得出：

通過上式的計算，可以得出P(H/E′)上的三個特殊值：0，1，P(E)?，F(xiàn)在以P(E/E′)作為橫向坐標，P(H/E′)為縱向坐標，以0，1，P(E)三個特殊值相對應(yīng)的3個特殊點作為分段線性插值，現(xiàn)在我們可以采用下面的公式來計算出當P(H/E′)為其它值的時候，相對應(yīng)的P(H/E′)值：

2 結(jié)果分析

在辯論開始前，每個Agent都有屬于自己的知識庫，該知識庫可以作為當前Agent發(fā)出的爭議前提。如果規(guī)定首爭議支持的結(jié)論不能作其他爭議的前提，一個陳述在受到攻擊之后也不能作為其后的爭議的前提，則對話過程中就不能夠執(zhí)行下去。

辯論Agent根據(jù)用戶提出的主題進行邏輯推理與規(guī)則知識庫進行匹配，辯論返回的結(jié)果按照某種有效的規(guī)則來計算辯論結(jié)果的有效值，并將結(jié)果顯示給用戶，由用戶決定辯論結(jié)果的正確性，如果不滿意就繼續(xù)補充前提條件，然后進行下一輪的辯論。辯論過程如圖11所示。

圖11 辯論結(jié)果滿意度分析

3 結(jié)束語

本項目來源于湖北省科技廳自然科學(xué)基金項目(編號：2007ABA025)，目的是開發(fā)一套智能的對話系統(tǒng)，在沒有人為干涉的情況下，系統(tǒng)能夠做出具有專家級別水平的判斷。為了實現(xiàn)這一目的，首先從閱讀大量的文獻中了解到了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，然后對多Agent技術(shù)做了較深入的學(xué)習和研究。

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