Logico-linguistic modeling
લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ એ સોફ્ટ સિસ્ટમ્સ પદ્ધતિ, મોડલ પ્રેડિકેટ લોજિક અને પ્રોલોગ જેવી લોજિક પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓના વૈચારિક મોડેલોનો ઉપયોગ કરીને શીખવાની ક્ષમતા સાથે જ્ઞાન-આધારિત સિસ્ટમોનું નિર્માણ કરવાની એક પદ્ધતિ છે. વિહંગાવલોકન લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ એ છ તબક્કાની પદ્ધતિ છે જે મુખ્યત્વે જ્ઞાન-આધારિત પ્રણાલીઓ (કે. બી. એસ.) બનાવવા માટે વિકસાવવામાં આવી છે, પરંતુ તેનો ઉપયોગ જાતે નિર્ણય સહાય પ્રણાલીઓ અને માહિતી સ્રોત વિશ્લેષણમાં પણ થાય છે. લોજિકો-ભાષાકીય નમૂનાઓ જ્હોન એફ. સોવાના વૈચારિક આલેખ સાથે સુપરફિસિયલ સમાનતા ધરાવે છે; બંને બબલ શૈલીના આકૃતિઓનો ઉપયોગ કરે છે, બંને વિભાવનાઓ સાથે સંબંધિત છે, બંનેને તર્કમાં વ્યક્ત કરી શકાય છે અને બંનેનો ઉપયોગ કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં થઈ શકે છે. જો કે, તર્કશાસ્ત્રીય-ભાષાકીય નમૂનાઓ તાર્કિક સ્વરૂપ અને તેમની બાંધકામની પદ્ધતિ બંનેમાં ખૂબ જ અલગ છે. માહિતી સિસ્ટમ ડિઝાઇન માટે સોફ્ટ સિસ્ટમ્સ પદ્ધતિમાં જોવા મળતી સૈદ્ધાંતિક સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. સોફ્ટ સિસ્ટમ્સ મેથોડોલોજી (એસએસએમ), સિસ્ટમ વિશ્લેષણની એક પદ્ધતિ, કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં કેવી રીતે વિસ્તૃત કરી શકાય છે તે બતાવવા માટે સંશોધનનો મુખ્ય ભાર મૂકવામાં આવ્યો છે. પૃષ્ઠભૂમિ એસએસએમ ત્રણ મોડેલિંગ ઉપકરણોનો ઉપયોગ કરે છે. સમૃદ્ધ ચિત્રો, મૂળ વ્યાખ્યાઓ અને માનવ પ્રવૃત્તિ પ્રણાલીઓના વૈચારિક નમૂનાઓ. મૂળ વ્યાખ્યાઓ અને વૈચારિક નમૂનાઓ હિતધારકો દ્વારા સુવિધા આપનાર દ્વારા આયોજિત પુનરાવર્તિત ચર્ચામાં બનાવવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિની શક્તિઓ, સૌપ્રથમ, તેની લવચિકતામાં છે, હકીકત એ છે કે તે કોઈપણ સમસ્યાની પરિસ્થિતિને સંબોધિત કરી શકે છે, અને બીજું, એ હકીકતમાં કે ઉકેલ સંસ્થામાંના લોકોનો છે અને તે બહારના વિશ્લેષક દ્વારા લાદવામાં આવ્યો નથી. માહિતી જરૂરિયાતો વિશ્લેષણ (આઈ. આર. એ.) મૂળભૂત એસ. એસ. એમ. પદ્ધતિને એક તબક્કા આગળ લઈ ગયું અને દર્શાવ્યું કે કેવી રીતે વૈચારિક નમૂનાઓને વિગતવાર માહિતી પ્રણાલી ડિઝાઇનમાં વિકસાવી શકાય છે. આઇઆરએ બે મોડેલિંગ ઉપકરણો ઉમેરવા માટે કહે છેઃ "માહિતી શ્રેણીઓ", જે વિસ્તૃત વૈચારિક મોડેલમાં ઓળખાયેલી પ્રવૃત્તિઓમાંથી જરૂરી માહિતી ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ દર્શાવે છે; અને "માલ્ટીઝ ક્રોસ", એક મેટ્રિક્સ જે માહિતી શ્રેણીઓમાંથી ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ દર્શાવે છે અને દર્શાવે છે કે નવી માહિતી પ્રક્રિયા પ્રક્રિયાઓ ક્યાં જરૂરી છે. વ્યવહાર પ્રક્રિયા પ્રણાલીની વિગતવાર રચના માટે પૂર્ણ માલ્ટીઝ ક્રોસ પૂરતું છે. લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગના વિકાસ માટે પ્રારંભિક પ્રોત્સાહન એ માહિતી પ્રણાલી ભૌતિક વિશ્વ સાથે કેવી રીતે જોડાણ કરી શકે છે તેની સૈદ્ધાંતિક સમસ્યા સાથે સંબંધિત હતું. આઇઆરએ અને વધુ સ્થાપિત પદ્ધતિઓ (જેમ કે એસએસએડીએમ) બંનેમાં આ એક સમસ્યા છે કારણ કે કોઈ પણ તેમની માહિતી પ્રણાલીની રચના ભૌતિક વિશ્વના નમૂનાઓ પર આધારિત નથી. આઈ. આર. એ. ની ડિઝાઇન કાલ્પનિક વૈચારિક મોડલ પર આધારિત છે અને એસએસએડીએમ દસ્તાવેજોની હિલચાલના મોડલ પર આધારિત છે. આ સમસ્યાઓના સમાધાને એક સૂત્ર પૂરું પાડ્યું હતું જે વ્યવહાર પ્રક્રિયા પ્રણાલીઓની રચના સુધી મર્યાદિત નહોતું પરંતુ તેનો ઉપયોગ શીખવાની ક્ષમતા સાથે કેબીએસની રચના માટે થઈ શકે છે. લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગના છ તબક્કા લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ પદ્ધતિમાં છ તબક્કાઓનો સમાવેશ થાય છે. 1. સિસ્ટમ વિશ્લેષણ પ્રથમ તબક્કામાં લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ સિસ્ટમ વિશ્લેષણ માટે એસએસએમનો ઉપયોગ કરે છે. આ તબક્કો હિતધારકોને ઓળખીને, સંસ્થાકીય ઉદ્દેશોનું મોડેલિંગ કરીને અને સંભવિત ઉકેલોની ચર્ચા કરીને ગ્રાહક સંસ્થામાં સમસ્યાનું માળખું ઘડવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ તબક્કે એવું માનવામાં આવતું નથી કે કેબીએસ એક ઉકેલ હશે અને લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ ઘણીવાર એવા ઉકેલો ઉત્પન્ન કરે છે જેને કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ કેબીએસની જરૂર નથી. નિષ્ણાત પ્રણાલીઓ એક જ વિષય પર વિવિધ સંસ્થાઓમાં વ્યક્તિઓની કુશળતા મેળવવાનું વલણ ધરાવે છે. તેનાથી વિપરીત, લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ દ્વારા ઉત્પાદિત કેબીએસ, વિવિધ વિષયો પર એક જ સંસ્થામાં વ્યક્તિઓની કુશળતા મેળવવાનો પ્રયાસ કરે છે. વ્યક્તિગત નિષ્ણાતોને બદલે સંગઠનાત્મક અથવા જૂથ જ્ઞાન મેળવવા પર ભાર મૂકવામાં આવે છે. લોજિકો-લિંગ્વિસ્ટિક મોડેલિંગમાં હિસ્સેદારો નિષ્ણાત બને છે. આ તબક્કાનો અંતિમ મુદ્દો આકૃતિ 1 જેવા એસએસએમ શૈલીના વૈચારિક નમૂનાઓ છે. 2. લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ પાછળના સિદ્ધાંત અનુસાર એસએસએમ વૈચારિક મોડેલ નિર્માણ પ્રક્રિયા એ વિટગેન્સ્ટેનિયન ભાષા-રમત છે જેમાં હિસ્સેદારો સમસ્યાની પરિસ્થિતિને વર્ણવવા માટે ભાષા બનાવે છે. લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલ આ ભાષાને વ્યાખ્યાઓના સમૂહ તરીકે વ્યક્ત કરે છે, આકૃતિ 2 જુઓ. 3. જ્ઞાન પ્રાપ્તિ ભાષાના નમૂનાનું નિર્માણ થયા પછી હિતધારકો દ્વારા વાસ્તવિક દુનિયા વિશે અનુમાનિત જ્ઞાન ઉમેરી શકાય છે. પરંપરાગત એસ. એસ. એમ. વૈચારિક નમૂનાઓમાં માત્ર એક જ તાર્કિક સંયોજક (એક જરૂરી શરત) હોય છે. કારણાત્મક ક્રમને રજૂ કરવા માટે, "પર્યાપ્ત શરતો" અને "જરૂરી અને પર્યાપ્ત શરતો" પણ જરૂરી છે. લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગમાં આ ઉણપને બે વધારાના પ્રકારનાં સંયોજક દ્વારા દૂર કરવામાં આવે છે. ત્રીજા તબક્કાનું પરિણામ એક પ્રયોગમૂલક મોડેલ છે, આકૃતિ 3 જુઓ. 4. જ્ઞાનની રજૂઆત મોડલ પ્રેડિકેટ લોજિક (મોડલ લોજિક અને પ્રેડિકેટ લોજિકનું સંયોજન) નો ઉપયોગ જ્ઞાનની રજૂઆતની ઔપચારિક પદ્ધતિ તરીકે થાય છે. ભાષા મોડેલમાંથી જોડાણો તાર્કિક રીતે સાચા છે ("L" મોડલ ઓપરેટર દ્વારા સૂચવવામાં આવે છે) અને જ્ઞાન મેળવવાના તબક્કે ઉમેરવામાં આવેલા જોડાણો સંભવિત સાચા છે ("M" મોડલ ઓપરેટર દ્વારા સૂચવવામાં આવે છે). તબક્કો 5 પર આગળ વધતા પહેલા, નમૂનાઓ તાર્કિક સૂત્રોમાં વ્યક્ત કરવામાં આવે છે. 5. અનુમાનિત તર્કમાં કોમ્પ્યુટર કોડ ફોર્મ્યુલાઓ સરળતાથી પ્રોલોગ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ભાષામાં અનુવાદિત થાય છે. પદ્ધતિ બે અલગ અલગ પ્રકારના પ્રોલોગ નિયમો દ્વારા વ્યક્ત કરવામાં આવે છે. નમૂના નિર્માણ પ્રક્રિયાના ભાષા નિર્માણના તબક્કામાંથી લેવામાં આવેલા નિયમોને અચોક્કસ ગણવામાં આવે છે. જ્યારે જ્ઞાનના તબક્કાના નિયમોને કાલ્પનિક નિયમો તરીકે ચિહ્નિત કરવામાં આવે છે. આ પ્રણાલી નિર્ણયના સમર્થન સુધી મર્યાદિત નથી પરંતુ તેમાં શીખવાની ક્ષમતા છે. 6. ચકાસણી આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવેલી જ્ઞાન આધારિત પ્રણાલી પોતાની જાતને ચકાસે છે. જ્યારે ગ્રાહકો દ્વારા કે. બી. એસ. નો ઉપયોગ કરવામાં આવે ત્યારે ચકાસણી થાય છે. તે એક સતત ચાલતી પ્રક્રિયા છે જે પ્રણાલીના સમગ્ર જીવન દરમિયાન ચાલુ રહે છે. જો વાસ્તવિક દુનિયા વિશે હિતધારકોની માન્યતાઓ ખોટી હોય તો આ પ્રોલોગ તથ્યોના ઉમેરા દ્વારા બહાર લાવવામાં આવશે જે કાલ્પનિક નિયમો સાથે વિરોધાભાસી છે. તે વિજ્ઞાન એપ્લિકેશન્સની ફિલસૂફીમાં જોવા મળતા ખોટા સિદ્ધાંત અનુસાર કામ કરે છે જ્ઞાન-આધારિત કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગનો ઉપયોગ સંપૂર્ણપણે કાર્યરત કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ જ્ઞાન આધારિત સિસ્ટમોનું ઉત્પાદન કરવા માટે કરવામાં આવે છે, જેમ કે હોસ્પિટલ બહારના દર્દીઓના વિભાગમાં ડાયાબિટીસના દર્દીઓના સંચાલન માટે. અન્ય પરિયોજનાઓમાં પ્રોલોગમાં જવાની જરૂરિયાતને બિનજરૂરી માનવામાં આવતી હતી કારણ કે મુદ્રિત લોજિકો-ભાષાકીય નમૂનાઓ નિર્ણય લેવા માટે માર્ગદર્શિકાનો ઉપયોગ કરવા માટે સરળ પ્રદાન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગીરો લોન મંજૂરી માટેની સિસ્ટમ માહિતી સ્રોત વિશ્લેષણ કેટલાક કિસ્સાઓમાં કે. બી. એસ. બનાવી શકાયું ન હતું કારણ કે સંસ્થા પાસે તેમની તમામ પ્રવૃત્તિઓને ટેકો આપવા માટે જરૂરી તમામ જ્ઞાન નહોતું. આ કિસ્સાઓમાં લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલીંગે માહિતીના પુરવઠામાં ખામીઓ દર્શાવી હતી અને જ્યાં વધુની જરૂર હતી. ઉદાહરણ તરીકે, ટેલિકોમ કંપની ક્રિટિસિઝમમાં આયોજન વિભાગ જ્યારે લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગ એસ. એસ. એમ. ના વૈચારિક મોડેલથી કમ્પ્યુટર કોડમાં સંક્રમણમાં જોવા મળતી સમસ્યાઓને દૂર કરે છે, ત્યારે તે વધેલા હિસ્સેદાર દ્વારા બનાવવામાં આવેલી મોડેલ જટિલતાના ભોગે આવું કરે છે. આ જટિલતાના ફાયદાઓ શંકાસ્પદ છે અને આ મોડેલિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ અન્ય પદ્ધતિઓ કરતાં વધુ મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. આ દલીલનું અનુગામી સંશોધન દ્વારા ઉદાહરણ આપવામાં આવ્યું છે. સંશોધકો દ્વારા લોજિકો-ભાષાકીય મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરીને બાર કંપનીઓમાં ખરીદીના નિર્ણયોનું મોડેલ બનાવવાના પ્રયાસ માટે મોડેલોનું સરળીકરણ અને મોડલ તત્વોને દૂર કરવાની જરૂર હતી. તર્ક નકશો જ્ઞાનાત્મક નકશો ખ્યાલ નકશો અસ્પષ્ટ જ્ઞાનાત્મક નકશો જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વ અને તર્ક રેટરિકલ સ્ટ્રક્ચર થિયરી સિમેન્ટીક નેટવર્ક સંદર્ભો વધુ વાંચન ગ્રેગરી, ફ્રેન્ક હટ્સન (1993) "સોફ્ટ સિસ્ટમ્સ મોડેલિંગનું તાર્કિક વિશ્લેષણઃ માહિતી સિસ્ટમ ડિઝાઇન અને જ્ઞાન આધારિત સિસ્ટમ ડિઝાઇન માટે અસરો". પીએચડી થીસિસ, યુનિવર્સિટી ઓફ વોરવિક. જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વ પ્રણાલીઓનું વિશ્લેષણ મોડલ તર્ક