基于可拓学和HowNet的策略生成方法与系统研究

Based on basic theories and methods of Extenics, this project's goal is to establish the strategy generating system to solve contradictory problems. Using formal extension information-knowledge-strategy systems and the knowledge data description language (KDML) of HowNet (knowledge network), and through the Agent's intelligence guidance, the project is to form the modeling method of extension model for original problem and its nuclear issues; through researching the relationship between knowledge expressed in basic-elements and complex-elements and HowNet expression, to use extension inference rules and extension data mining methods to get extension knowledge that can solve contradictory problems from knowledge base of HowNet; to explore the filtering mechanism of extension transformations and strategy generating mechanism to solve the contradictory problems, to form strategy generating methods and strategy generating system based on Extenics and HowNet. Research strategy generating system by Extenics and HowNet, which are Chinese original theories and application tools, will certainly cause this foundation research that is different from the traditional research ideas to obtain the important breakthrough. It will produce original results that have completely independent intellectual property rights and also be the fundamental work of realizing intelligent processing of contradictory problems in the future.

本项目依据可拓学的基本理论与方法，以建立解决矛盾问题的策略生成系统为目标，利用可拓信息-知识-策略形式化表示体系和HowNet（知网）的知识数据描述语言（KDML）,通过Agent的智能引导，形成原问题及其核问题的可拓模型的建模方法；通过研究用基元和复合元所表达的知识与HowNet中表达的知识的关系，利用可拓推理规则和可拓数据挖掘方法从HowNet的知识库中获取用于解决矛盾问题的可拓知识；探讨解决矛盾问题的可拓变换的筛选机制和策略生成机制，形成基于可拓学和HowNet的策略生成方法和策略生成系统。把可拓学和HowNet这两个中国原创的理论和应用工具相结合研究策略生成系统，将使这项有别于传统研究思路的基础研究取得重要突破，产生具有完全自主知识产权的成果。这也是为将来能实现矛盾问题的智能化处理作基础性的工作。

如何利用计算机计算快和网络存储信息量大的特点生成和搜索解决各领域矛盾问题的策略，是提高计算机智能化水平的关键。人工智能领域对于解决矛盾问题的策略生成方面的研究进展缓慢，主要因为缺乏自动生成解决矛盾问题的策略的方法。本项目组首次提出基于可拓学和HowNet研究解决矛盾问题的可拓策略生成方法和系统，实现让计算机通过人机交互生成解决矛盾问题的策略。.本项目依据可拓学的基本理论与方法，利用可拓信息-知识-策略形式化表示体系和HowNet（知网）的知识库描述语言（KDML），通过Agent的智能引导和信息抽取技术，形成原问题及其核问题的可拓模型的建模方法；通过研究用基元和复合元所表达的知识与HowNet中表达的知识的关系，建立从知识库中获取用于解决矛盾问题的可拓知识的方法；结合基因表达式编程（GEP），建立解决矛盾问题的可拓变换筛选机制和策略生成机制，形成基于可拓学和HowNet的可拓策略生成方法（ESGM）和可拓策略生成系统（ESGS）的一般框架与功能模块。.重要结果：1）提出了利用信息抽取技术，从用户输入的需求语句建立不相容问题可拓模型的方法和基于分类思想的可拓模型建立方法，解决了矛盾问题及其核问题的构成要素的形式化表示以及语义消歧问题；2）借助HowNet的知识库中义原及其语义关系的表达方式，对基元的结构进行重新构造，利用KDML和基元的对应关系，改进可ESGS的基础知识库结构；利用非关系数据库存储可拓规则知识，提高了知识库的可拓展性和易操作性；3）采用GEP方法，以启发式迭代的方式来实现可拓变换运算式的自组织构建，从而有效避免在可拓策略生成的过程中因可拓变换的类型和数量繁多而引起的计算量的组合爆炸；4）建立了解决矛盾问题的可拓策略生成的基本流程和ESGS的框架结构，增强了ESGS解决矛盾问题的能力；5）利用分类建模方法，实现了ESGS问题输入界面的通用性；利用Web Service技术设计了一个面向服务的通用ESGS软件架构，为领域里的不同矛盾问题提供服务；利用HowNet在语义处理上的成果，给出了问题相似度等计算的服务接口，以此解决语义歧义、提高策略生成效率的问题。.该研究可为将来进一步研制矛盾问题智能化处理系统打下坚实的基础，同时也拓展了HowNet的应用领域。进一步研发能够应用于解决各领域矛盾问题的策略生成系统，必将有广阔的应用前景。