Logico-linguistic modeling
লজিক-ভাষাগত মডেলিং হল সফ্ট সিস্টেম পদ্ধতি, মোডাল প্রেডিকেট লজিক এবং প্রোলগের মতো লজিক প্রোগ্রামিং ভাষার ধারণাগত মডেল ব্যবহার করে শেখার ক্ষমতা সহ জ্ঞান-ভিত্তিক সিস্টেম তৈরির একটি পদ্ধতি। লজিক-ভাষাগত মডেলিং একটি ছয়-পর্যায়ের পদ্ধতি যা প্রাথমিকভাবে জ্ঞান-ভিত্তিক সিস্টেম (কেবিএস) তৈরির জন্য তৈরি করা হয়েছে, তবে ম্যানুয়াল সিদ্ধান্ত সমর্থন ব্যবস্থা এবং তথ্য উৎস বিশ্লেষণেও এর প্রয়োগ রয়েছে। লজিক-ভাষাগত মডেলগুলির জন এফ সোয়ার ধারণাগত গ্রাফগুলির সাথে একটি বাহ্যিক মিল রয়েছে; উভয়ই বুদ্বুদ শৈলীর চিত্র ব্যবহার করে, উভয়ই ধারণার সাথে সম্পর্কিত, উভয়ই যুক্তিতে প্রকাশ করা যেতে পারে এবং উভয়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, লজিক-ভাষাগত মডেলগুলি যৌক্তিক রূপ এবং তাদের নির্মাণের পদ্ধতি উভয় ক্ষেত্রেই খুব আলাদা। তথ্য সিস্টেম ডিজাইনের জন্য সফ্ট সিস্টেম পদ্ধতিতে পাওয়া তাত্ত্বিক সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য লজিক-ভাষাগত মডেলিং তৈরি করা হয়েছিল। সফ্ট সিস্টেম মেথডোলজি (এসএসএম), সিস্টেম বিশ্লেষণের একটি পদ্ধতি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় কীভাবে প্রসারিত করা যেতে পারে তা দেখানোর জন্য গবেষণার মূল জোর দেওয়া হয়েছে। ব্যাকগ্রাউন্ড এস. এস. এম তিনটি মডেলিং যন্ত্র ব্যবহার করে। সমৃদ্ধ ছবি, মূল সংজ্ঞা এবং মানব ক্রিয়াকলাপ ব্যবস্থার ধারণাগত মডেল। মূল সংজ্ঞা এবং ধারণাগত মডেলগুলি একজন সহায়তাকারী দ্বারা আয়োজিত একটি পুনরাবৃত্তিমূলক বিতর্কে অংশীদারদের দ্বারা তৈরি করা হয়। এই পদ্ধতির শক্তি, প্রথমত, এর নমনীয়তার মধ্যে রয়েছে যে এটি যে কোনও সমস্যা পরিস্থিতি মোকাবেলা করতে পারে এবং দ্বিতীয়ত, সমাধানটি সংস্থার লোকদের অন্তর্গত এবং বাইরের বিশ্লেষক দ্বারা চাপিয়ে দেওয়া হয় না। তথ্য প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ (আই. আর. এ) মৌলিক এস. এস. এম পদ্ধতিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায় এবং দেখায় যে ধারণাগত মডেলগুলিকে কীভাবে একটি বিস্তারিত তথ্য ব্যবস্থার নকশায় বিকশিত করা যেতে পারে। আই. আর. এ দুটি মডেলিং যন্ত্র যুক্ত করার আহ্বান জানিয়েছেঃ "তথ্য বিভাগ", যা একটি সম্প্রসারিত ধারণাগত মডেলে চিহ্নিত ক্রিয়াকলাপ থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য ইনপুট এবং আউটপুট দেখায়; এবং "মাল্টিজ ক্রস", একটি ম্যাট্রিক্স যা তথ্য বিভাগ থেকে ইনপুট এবং আউটপুট দেখায় এবং দেখায় যে নতুন তথ্য প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতিগুলি কোথায় প্রয়োজন। একটি সম্পূর্ণ মাল্টিজ ক্রস একটি লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থার বিস্তারিত নকশার জন্য যথেষ্ট। যৌক্তিক-ভাষাগত মডেলিং-এর বিকাশের প্রাথমিক অনুপ্রেরণা ছিল একটি তাত্ত্বিক সমস্যা যে কীভাবে একটি তথ্য ব্যবস্থার ভৌত জগতের সাথে সংযোগ থাকতে পারে। আই. আর. এ এবং আরও প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি (যেমন এস. এস. এ. ডি. এম) উভয়ের ক্ষেত্রেই এটি একটি সমস্যা কারণ কোনওটিই তাদের তথ্য ব্যবস্থার নকশাকে ভৌত বিশ্বের মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করে না। আই. আর. এ নকশাগুলি একটি ধারণাগত ধারণাগত মডেলের উপর ভিত্তি করে এবং এস. এস. এ. ডি. এম নথির চলাচলের মডেলের উপর ভিত্তি করে। এই সমস্যাগুলির সমাধান একটি সূত্র সরবরাহ করেছিল যা লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থার নকশার মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল না তবে শেখার ক্ষমতা সহ কেবিএসের নকশার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। লজিক-ভাষাগত মডেলিংয়ের ছয়টি পর্যায় লজিক-ভাষাগত মডেলিং পদ্ধতিতে ছয়টি পর্যায় রয়েছে। 1টি। সিস্টেম বিশ্লেষণ প্রথম পর্যায়ে লজিক-ভাষাগত মডেলিং সিস্টেম বিশ্লেষণের জন্য এসএসএম ব্যবহার করে। এই পর্যায়টি অংশীদারদের চিহ্নিত করে, সাংগঠনিক উদ্দেশ্যগুলির মডেলিং করে এবং সম্ভাব্য সমাধানগুলি নিয়ে আলোচনা করে ক্লায়েন্ট সংস্থায় সমস্যাটির কাঠামো তৈরি করতে চায়। এই পর্যায়ে এটি ধরে নেওয়া হয়নি যে একটি কেবিএস একটি সমাধান হবে এবং যৌক্তিক-ভাষাগত মডেলিং প্রায়শই এমন সমাধান তৈরি করে যার জন্য কম্পিউটারাইজড কেবিএসের প্রয়োজন হয় না। বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থাগুলি একই বিষয়ে বিভিন্ন সংস্থার ব্যক্তিদের দক্ষতা অর্জন করে। এর বিপরীতে লজিক-ভাষাগত মডেলিং দ্বারা উত্পাদিত একটি কেবিএস বিভিন্ন বিষয়ে একই সংস্থার ব্যক্তিদের দক্ষতা অর্জন করতে চায়। স্বতন্ত্র বিশেষজ্ঞদের পরিবর্তে সাংগঠনিক বা গোষ্ঠীগত জ্ঞান অর্জনের উপর জোর দেওয়া হয়। লজিক-লিঙ্গুইস্টিক মডেলিং-এ অংশীদাররা বিশেষজ্ঞ হয়ে ওঠে। এই পর্যায়ের শেষ বিন্দু হল চিত্র 1-এর মতো একটি এস. এস. এম শৈলীর ধারণাগত মডেল। 2. ভাষা সৃষ্টি লজিক-ভাষাগত মডেলিংয়ের পিছনের তত্ত্ব অনুসারে এসএসএম ধারণাগত মডেল তৈরির প্রক্রিয়া একটি উইটজেনস্টাইনীয় ভাষা-খেলা যেখানে অংশীদাররা সমস্যা পরিস্থিতি বর্ণনা করার জন্য একটি ভাষা তৈরি করে। লজিক-ভাষাগত মডেলটি এই ভাষাকে সংজ্ঞাগুলির একটি সেট হিসাবে প্রকাশ করে, চিত্র 2 দেখুন। 3. জ্ঞান আহরণ ভাষার মডেল তৈরি হওয়ার পর সংশ্লিষ্টরা বাস্তব জগত সম্পর্কে অনুমানমূলক জ্ঞান যোগ করতে পারেন। ঐতিহ্যবাহী এসএসএম ধারণাগত মডেলগুলিতে শুধুমাত্র একটি যৌক্তিক সংযোগকারী (একটি প্রয়োজনীয় শর্ত) থাকে। কার্যকারণ ক্রমের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য, "পর্যাপ্ত শর্ত" এবং "প্রয়োজনীয় এবং পর্যাপ্ত শর্ত"-ও প্রয়োজন। লজিক-ভাষাগত মডেলেঙে এই ঘাটতি দুটি সংযোজন ধরনের সংযোগকারী দ্বারা নিরাময় করা হয়। তৃতীয় পর্যায়ের ফলাফল একটি অভিজ্ঞতাগত মডেল, চিত্র 3 দেখুন। 4. জ্ঞান উপস্থাপনা মডেল প্রেডিকেট লজিক (মডেল লজিক এবং প্রেডিকেট লজিকের সংমিশ্রণ) জ্ঞান উপস্থাপনের আনুষ্ঠানিক পদ্ধতি হিসাবে ব্যবহৃত হয়। ভাষা মডেল থেকে সংযোগগুলি যৌক্তিকভাবে সত্য ("এল" মোডাল অপারেটর দ্বারা নির্দেশিত) এবং জ্ঞান প্রকাশের পর্যায়ে যুক্ত সংযোগগুলি সম্ভবত সত্য ("এম" মোডাল অপারেটর দ্বারা নির্দেশিত)। পর্যায় 5-এ যাওয়ার আগে, মডেলগুলি যৌক্তিক সূত্রে প্রকাশ করা হয়। 5টি। প্রেডিকেট লজিকের কম্পিউটার কোড ফর্মুলা সহজেই প্রোলগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভাষায় অনুবাদ করে। পদ্ধতিটি দুটি ভিন্ন ধরনের প্রোলগ নিয়ম দ্বারা প্রকাশ করা হয়। মডেল নির্মাণ প্রক্রিয়ার ভাষা তৈরির পর্যায় থেকে নেওয়া নিয়মগুলিকে সংশোধনযোগ্য হিসাবে বিবেচনা করা হয়। যদিও জ্ঞান উত্তোলনের পর্যায় থেকে নিয়মগুলি অনুমানমূলক নিয়ম হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। এই ব্যবস্থাটি সিদ্ধান্ত সমর্থনের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, তবে শেখার সক্ষমতার মধ্যে একটি অন্তর্নির্মিত রয়েছে। 6টি। যাচাইকরণ এই পদ্ধতি ব্যবহার করে নির্মিত একটি জ্ঞান ভিত্তিক ব্যবস্থা নিজেকে যাচাই করে। ক্লায়েন্টদের দ্বারা কেবিএস ব্যবহার করা হলে যাচাইকরণ করা হয়। এটি একটি চলমান প্রক্রিয়া যা সিস্টেমের সারা জীবন ধরে চলতে থাকে। যদি বাস্তব জগৎ সম্পর্কে অংশীদারদের বিশ্বাস ভুল হয় তবে এটি প্রোলগ তথ্য যোগ করে প্রকাশ করা হবে যা অনুমানমূলক নিয়মের সাথে দ্বন্দ্ব করে। এটি বিজ্ঞান অ্যাপ্লিকেশন দর্শনে পাওয়া মিথ্যাচারের ক্লাসিক নীতি অনুসারে কাজ করে জ্ঞান-ভিত্তিক কম্পিউটার সিস্টেম লজিক-ভাষাগত মডেলিং সম্পূর্ণরূপে কার্যকরী কম্পিউটারাইজড জ্ঞান ভিত্তিক সিস্টেম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন একটি হাসপাতালের বহির্বিভাগ বিভাগে ডায়াবেটিস রোগীদের পরিচালনার জন্য। ম্যানুয়াল সিদ্ধান্ত সমর্থন অন্যান্য প্রকল্পে প্রোলগে যাওয়ার প্রয়োজনীয়তা অপ্রয়োজনীয় বলে মনে করা হয়েছিল কারণ মুদ্রিত লজিক-ভাষাগত মডেলগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি সহজ গাইড সরবরাহ করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, বন্ধকী ঋণ অনুমোদনের জন্য একটি ব্যবস্থা তথ্য উৎস বিশ্লেষণ কিছু ক্ষেত্রে একটি কেবিএস তৈরি করা যায়নি কারণ সংস্থার তাদের সমস্ত ক্রিয়াকলাপকে সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত জ্ঞান ছিল না। এই ক্ষেত্রে যুক্তিবাদী-ভাষাগত মডেলিং তথ্য সরবরাহে ত্রুটি দেখায় এবং যেখানে আরও বেশি প্রয়োজন ছিল। উদাহরণস্বরূপ, একটি টেলিকম সংস্থার একটি পরিকল্পনা বিভাগ সমালোচনা যদিও লজিক-ভাষাগত মডেলিং এসএসএম-এর ধারণাগত মডেল থেকে কম্পিউটার কোডে রূপান্তরের ক্ষেত্রে পাওয়া সমস্যাগুলি অতিক্রম করে, তবে এটি বর্ধিত অংশীদারদের নির্মিত মডেল জটিলতার ব্যয়ে তা করে। এই জটিলতার সুবিধাগুলি সন্দেহজনক এবং এই মডেলিং পদ্ধতিটি অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় ব্যবহার করা অনেক কঠিন হতে পারে। এই যুক্তিটি পরবর্তী গবেষণার দ্বারা উদাহরণস্বরূপ প্রমাণিত হয়েছে। গবেষকদের দ্বারা যৌক্তিক-ভাষাগত মডেলিং ব্যবহার করে বারোটি সংস্থার মধ্যে কেনার সিদ্ধান্তের মডেল করার প্রচেষ্টার জন্য মডেলগুলির সরলীকরণ এবং মডেল উপাদানগুলি অপসারণের প্রয়োজন ছিল। আরও দেখুন আর্গুমেন্ট ম্যাপ কগনিটিভ ম্যাপ কনসেপ্ট ম্যাপ ফাজি কগনিটিভ ম্যাপ নলেজ রিপ্রেজেন্টেশন অ্যান্ড রিজনিং রেটরিকাল স্ট্রাকচার থিওরি সেম্যান্টিক নেটওয়ার্ক রেফারেন্স আরও পড়ুন গ্রেগরি, ফ্রাঙ্ক হাটসন (1993) "সফ্ট সিস্টেম মডেলিংয়ের একটি যৌক্তিক বিশ্লেষণঃ ইনফরমেশন সিস্টেম ডিজাইন এবং জ্ঞান ভিত্তিক সিস্টেম ডিজাইনের জন্য প্রভাব"। পিএইচডি থিসিস, ওয়ারউইক বিশ্ববিদ্যালয়। জ্ঞান উপস্থাপনা পদ্ধতি বিশ্লেষণ মডেল লজিক