Issues of Fact-based Information Analysis

With the recent growth of Internet, mobile and social networks the spread of fake news and click-baits increases drastically. Today, the fact retrieval system is one of the most effective tools for identifying the information for decision-making. We propose the approach based on factual information systematization. Different interpretations of the same phenomenon, as well as the inconsistency, inaccuracy or mismatch in information coming from different sources, lead to the task of factual information extraction. In this work, we explore how can natural language processing methods help to check contradictions and mismatches in facts automatically. The reference model of the factbased analytical system is proposed. It consists of such basic components as Document Search component, Fact retrieval component, Fact Analysis component, Visualization component, and Control component

Towards the ontology-based approach for factual information matching

Factual information is information based on facts or relating to facts. The reliability of automatically extracted facts is the main problem of processing factual information. The fact retrieval system remains one of the most effective tools for identifying the information for decision-making. In this work, we explore how can natural language processing methods and problem domain ontology help to check contradictions and mismatches in facts automatically

ПРОБЛЕМИ ПОВТОРНОГО ВИКОРИСТАННЯ ЗНАНЬ У ПРОЦЕСІ ПРОЄКТУВАННЯ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ

Останнім часом значна увага приділяється створенню баз знань, що містять мільйони фактів про різні об’єкти реального світу. Одним із ключових аспектів управління знаннями є повторне використання знань, які були набуті раніше. Предмет дослідження – процеси повторного використання знань і створення програмних систем на основі баз знань. Інтерпретація знань є одним із підходів до повторного їх застосування, що полягає у виведенні нових знань на основі наявних фактів у базі знань. Метою дослідження є підвищення ефективності повторного використання знань в програмних системах на основі баз знань способом автоматичного видобування правил. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: досліджено підходи до структурування наявних у базі даних фактів; проведено якісний аналіз можливості застосування автоматичних методів побудови правил і виведення; розглянуто задачу прогнозування зв’язку між парою сутностей, що визначає наявність відношення для фактів; запропоновано узагальнений підхід для подання фактів, що дає змогу використовувати ефективні алгоритми пошуку правил. Для вирішення перелічених завдань застосовано такі методи: алгебра скінченних предикатів і предикатних операцій для подання знань, методи прогнозування зв’язку між парою сутностей на основі репрезентативного навчання для автоматичного видобування правил. Здобуто такі результати: розглянуто підхід до формування правил, що дає змогу структурувати наявні факти як сукупність двійкових предикатів та застосувати автоматичні методи побудови правил і виведення; зроблено висновок, що обмеженням повторного використання знань є структура бази знань і програмне забезпечення, яке використовується для її підтримки; сформульовано принципи побудови специфічних предикатів-концентраторів для подання атрибутів, що дає змогу узагальнити предикатне подання фактів та застосовувати автоматичні методи видобування правил, що підвищує ефективність повторного використання знань. Висновки: застосування методу й механізму ідентифікації на основі предикатних операцій і специфічних предикатів, що автоматично видобувають атрибути з бази знань, разом з оцінкою якості виведених правил дали змогу запропонувати узагальнений підхід для подання фактів і використати ефективні алгоритми пошуку правил, що допоможе підвищити ефективність повторного застосування знань у програмних системах

Методи автоматизації та інтерпретації якості освітніх тестів у системах розподіленого віртуального навчання

The subject matter of the article is the development of mathematical and algorithmic support for intellectual tools, which allows you to conduct continuous control of the knowledge of students (subjects of study) objectively and comprehensively. The goal of the work is to create methods for assessing the quality of educational tests and automating such processes. The following tasks were solved in the article: formation of a testing model in a distributed virtual learning environment and a validity assessment model based on the content of sets of test tasks. The following methods used are – algebra of finite predicates and operations, methods of mathematical statistics and methods of intellectual data analysis. The following results were obtained – the principles of intellectual analysis of the value of reliability coefficients, validity coefficients, discriminability coefficient, the difficulty index of the task of assessing the knowledge of subjects of training are formulated. Conclusions: the application of methods of formalization of test evaluation, analysis of software requirements, software development confirm the need to introduce quantitative methods of assessing students' knowledge into educational practice. The introduction of quantitative methods involves the correct setting of control goals, the selection of the measurement object and the selection of measurement tools. The use of pedagogical tests contributes to the effective implementation of all control functions and corresponds to its main principles for solving the problem of assessing the quality of tests, based on distributed virtual learning models and analysis methods. A test example of calculations was developed, with the help of which the efficiency of the proposed methods was researched.Предметом дослідження є розроблення математичного та алгоритмічного забезпечення інтелектуального інструментарію аналізу наборів тестових завдань і моделювання процесу інтерпретації якості наборів тестових завдань, що дає змогу об’єктивно та всебічно проводити безперервний контроль знань студентів (суб’єктів навчання) за умови впровадження концепції віртуального розподіленого навчання. Мета роботи – створення методів автоматизації оцінювання якості освітніх тестів та інтерпретації результатів, подання математичного апарату, що допомагає якнайкраще описувати складні інтелектуальні процеси й методи оцінювання комплектів тестових завдань під час перевірки рівня знань суб’єктів навчання. У статті вирішуються такі завдання: формування моделі тестування в розподіленому віртуальному навчальному середовищі та моделі оцінювання валідності за змістом наборів тестових завдань. Використовуються такі методи: математична статистика й інтелектуальний аналіз інформації, алгебра скінченних предикатів і операцій. Здобуто такі результати: сформульовано принципи інтелектуального аналізу значення коефіцієнтів надійності, коефіцієнтів валідності, коефіцієнта дискримінативності; визначено індекс важкості завдань для оцінювання знань суб’єктів навчання. Висновки. Застосування методів формалізації оцінювання тестів підтверджують необхідність уведення в практику освіти кількісних методів оцінювання знань студентів. Упровадження зазначених методів передбачає правильне визначення цілей контролю, предмета вимірювання та вибір засобів вимірювання. Застосування розробленого методу аналізу наборів тестових завдань сприяє ефективній реалізації всіх функцій контролю, відповідає основним його принципам для вирішення завдань оцінювання якості тестів і лежить в основі моделей розподіленого віртуального навчання та методів аналізу успішності суб’єктів навчання

Formal model of multi-agent architecture of a software system based on knowledge interpretation

The use of agents across diverse domains within computer science and artificial intelligence is experiencing a notable surge in response to the imperatives of adaptability, efficiency, and scalability. The subject of this study is the application of formal methods to furnish a framework for knowledge interpretation with a specific focus on the agent-based paradigm in software engineering. This study aims to advance a formal approach to knowledge interpretation by leveraging the agent-based paradigm. The objectives are as follows: 1) to examine the current state of the agent-based paradigm in software engineering; 2) to describe the basic concepts of the knowledge interpretation approach; 3) to study the general structure of the rule extraction task; 4) to develop the reference structure of knowledge interpretation; 5) to develop a multi-agent system architecture; 6) and to discuss the research results. This study employs formal methods, including the use of closed path rules and predicate logic. Specifically, the integration of closed path rules contributes to the extraction and explication of facts from extensive knowledge bases. The obtained results encompass the following: 1) a rule mining approach grounded in closed path rules and tailored for processing extensive datasets; 2) a formalization of relevance that facilitates the scrutiny and automated exclusion of irrelevant fragments from the explanatory framework; and 3) the realization of a multi-agent system predicated on the synergy among five distinct types of agents, dedicated to rule extraction and the interpretation of acquired knowledge. This paper provides an example of the application of the proposed formal tenets, demonstrating their practical context. The conclusion underscores that the agent-based paradigm, with its emphasis on decentralized and autonomous entities, presents an innovative framework for handling the intricacies of knowledge processing. It extends to the retrieval of facts and rules. By distributing functions across multiple agents, the framework offers a dynamic and scalable solution to effectively interpret vast knowledge repositories. This approach is particularly valuable in scenarios where traditional methods may struggle to cope with the volume and complexity of information