Смекни!
smekni.com

Разработки интеллектуальной справочной системы по музыкальным произведениям (стр. 1 из 9)

Разработки интеллектуальной справочной системы по музыкальным произведениям


ОГЛАВЛЕНИЕ

Перечень условных обозначений

Введение

1. Технико-экономическое обоснование проектируемой интеллектуальной системы

1.1 Актуальность разработки интеллектуальной справочной системы по музыкальным произведениям

1.2 Категории пользователей системы

1.2.1 Меломан

1.2.2 Начинающий слушатель

1.2.3 Владелец музыкального магазина или интернет-магазина

1.2.4 Исполнитель

1.3 Анализ аналогичных систем

1.3.1 All Music Guide

1.3.2 MusicBrainz!

1.3.3 Музыкальный словарь Гроува

1.3.4 Сравнение аналогичных систем с интеллектуальным справочником по музыкальным произведениям

2. База знаний проектируемой интеллектуальной системы

2.1 Задачно-ориентированная спецификация базы знаний проектируемой интеллектуальной системы

2.1.1 Тестовый сборник вопросов

2.1.2 Список используемых в базе знаний проектируемой интеллектуальной справочной системы ip-компонентов

2.2 Онтология базы знаний проектируемой интеллектуальной системы

2.3 Содержательная декомпозиция базы знаний проектируемой интеллектуальной системы

2.4 Исходные тексты базы знаний прототипа интеллектуальной системы

2.5 Верификация и отладка базы знаний прототипа интеллектуальной системы

2.6 Спецификация разработанной базы знаний интеллектуальной системы и сертификация разработанных ip-компоненто

3. Машина обработки знаний проектируемой интеллектуальной справочной системы

3.1 Задачно-ориентированная спецификация машины обработки знаний проектируемой интеллектуальной справочной системы

3.1.1 Тестовый список задач

3.1.2 Содержательная классификация задач

3.1.3 Список используемых в операциях ip-компонентов

3.1.4 Классификация и спецификация операций проектируемой машины обработки знаний

3.1.5 Декомпозиция операций на подпрограммы и содержательная структура библиотеки программ специфицированных операций

3.2 Алгоритмы и исходные тексты программ, реализующие операции машины обработки знаний прототипа интеллектуальной справочной системы

3.3 Верификация и отладка программ специфицированных операций

3.4 Спецификация разработанных операций и библиотеки программ, сертификация разработанных ip-компонентов

4. Пользовательский интерфейс проектируемой интеллектуальной справочной системы

4.1 Задачно-ориентированная спецификация пользовательского интерфейса проектируемой интеллектуальной системы

4.1.1 Декомпозиция пользовательского интерфейса

4.1.2 Список используемых ip-компонентов пользовательского интерфейса

4.2 Проектирование интерфейсных подсистем

4.3 Верификация и отладка пользовательского интерфейса

4.4 Спецификация разработанного пользовательского интерфейса, сертификация разработанных ip-компонентов

5. Интеграция разработанной системы с другими системами

6. Направления дальнейшего развития прототипа интеллектуальной справочной системы и пути промышленного изготовления спроектированной интеллектуальной системы

7. Вклад в развитие семантических технологий проектирования интеллектуальных систем

7.1 Список выявленных ошибок среды проектирования интеллектуальных систем

7.2 Список предложений по совершенствованию среды проектирования интеллектуальных систем

7.3 Список предложений по совершенствованию семантических технологий проектирования интеллектуальных систем

7.4 Создание и использование ip-компонентов

Библиографический указатель


Перечень условных обозначений

МП – музыкальные произведения

БЗ – база знаний

ИСС – интеллектуальная справочная система

МОЗ – машина обработки знаний

ПИ – пользовательский интерфейс


Введение

Независимо от рода деятельности, возраста и пола, любому из нас приходилось сталкиваться с таким понятием как музыка. И если раньше это было мало распространенным, доступным для узкого круга людей, то в наши дни трудно встретить человека, который никогда не слышал «волшебных» звуков музыки. В наши дни можно говорить о целой музыкальной индустрии, людей и средств, в которой задействовано не меньше, чем в автомобилестроении или разработке IT-технологий. Одни зарабатывают на этом деньги: устраивая звукозаписывающие лейблы и студии, предоставляя свои услуги по записи, продюсированию исполнителей; открывают обычные и интернет-магазины, где успешно и не очень занимаются продажей уже готовой продукции (кассеты, компакт-диски, DVD-диски, и даже, для особых «гурманов», виниловые пластинки с композициями различных жанров и направлений). У других музыка – это способ самовыражения: поиск сподвижников, создание группы, а возможно выступление соло, написание текста и сочинение музыки, затем запись на студии, организация концертов. Третьи выступают в роли потребителей: скупают компакт-диски с альбомами любимых групп и исполнителей, посещают концерты, чтобы вживую услышать кумиров. Не стоит забывать и про тех, для кого музыка это просто приятный фон дома, на работе или в авто, который помогает скрасить серые будни мегаполисов.

Хочу обратить внимание на термины: звукозаписывающие лейблы, компакт-диски, виниловые пластинки, группы, направление, жанры и т.д. и т.п.. И если с пониманием что это и для чего оно нужно помогут справиться какая-нибудь музыкальная энциклопедия или вездесущий Google. То, что делать и у кого просить помощи, когда любимая композиция после н-ного раза прослушивания перестает нравиться, а домашняя коллекция прослушана и переслушана вдоль и поперек. Да, песен и исполнителей в мире много. Есть маленькое «но» - их слишком много! Так в электронной версии «Музыкального словаря Гроува» содержится 27000 композиций поп-музыки или более 50 дней непрерывного прослушивания (если допустить, что средняя продолжительность композиции около 3 минут). А ведь жанров и направлений не меньше сотни! Так и целой жизни будет мало, чтобы переслушать все, что сочинил музыкальный гений человека, и выбрать именно то, что подходит по вкусу.

Можно выделить несколько аспектов проблемы выбора и поиска музыкальных произведений:

- большой объем неструктурированной информации, хранящейся в различных местах;

- трудность формализации, а порой и отсутствие, правил описания и оценки музыкальных произведений;

- формулирование запроса для поиска композиции. Как говорил известный герой не менее известного фильма: «А ну, сочини для меня что-нибудь такое, чтоб душа сначала развернулась, а потом обратно завернулась».

Такие тяжеловесы как Microsoft Corp. и Yahoo Inc. тратят миллиарды долларов, пытаясь отобрать у Google хотя бы небольшой сегмент рынка интернет-поиска. Но параллельно этому, растущие нишевые поисковые системы переосмысляют способ поиска информации, разрабатывая инструменты, которые тщательно ищут истинный смысл слов на веб-страницах вместо того, чтобы просто предоставить список сайтов с совпадающими ключевыми словами, эти претенденты надеются создать сервисы, которые помогут пользователям быстрее находить то, что те ищут. Потребители хотят находить информацию быстрее, и они ищут инструменты, которые помогли бы им сделать это. Такие поисковые системы используют семантическую науку, изучающую смысл слов, чтобы производить более релевантный поиск. Дело в том, что уровень контекста позволяет семантическим поисковым системам представлять информацию в соответствии с тем, как обычно думают люди. Семантический поиск представляет интерес, как для частных предпринимателей, так и для крупных компаний. Ключ к успеху семантического поиска в том, чтобы выдать результаты в контексте. Это сложно, так как объём информации всё возрастает. Причина, по которой люди хотят разрабатывать семантические поисковые системы, в том, что это лучший способ нахождения информации. Учитывая, что объём контента растёт всё быстрее, поисковые системы должны быть более эффективны и работать по образцу того, как думают люди. Подобные инструменты поиска показывают связи между различными документами и сайтами, основываясь не на ссылках, а на информации, содержащейся на страницах с помощью технологии под названием «графики семантических кластеров». Она отображает результаты в виде, который напоминает паучью паутину.

Одним из примеров интеллектуальных «помощников» является Семантическая Справочная Система (SRS), на базе которой была построена справочная система по музыкальным произведениям. SRS состоит из трех компонентов:

База знаний (БЗ),

Машина обработки знаний,

Пользовательский интерфейс.

Уточним задачи компонентов:

База знаний необходима для хранения знаний о предметной области в системе.

Машина обработки знаний необходима для осуществления поиска, навигации и обработки знаний.

Пользовательский интерфейс необходим для осуществления взаимодействия пользователя с системой.

Наполнение базы знаний новыми знаниями значительно улучшит прикладную интеллектуальную систему. Пользователь сможет получить более подробную и более полную информацию о данной предметной области.

Разработка машины обработки знаний переведет прикладную систему на качественно новый уровень – уровень интеллектуального решателя задач предметной области.