Kryteria wartościowania wiedzy

• Autorzy: Mieczysław Lech Owoc
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zaangażowanie "inżynierów wiedzy" w ostatnich latach dotyczyło raczej problemów pozyskiwania i reprezentowania wiedzy niż jej wartościowania. Z drugiej strony (zgodnie z powszechnie znanym powiedzeniem: garbage in - garbage out) wartościowanie wiedzy jest konieczne w ciągu całego cyklu życiowego systemu ekspertowego. Czasem ten problem bywa traktowany z dużą uwagą ale na ogół jest niedoceniany. Dotyczy to nie tylko jakości stosowanego oprogramowania ale także tej części systemu ekspertowego, która stanowi jego "żywą" część mianowicie bazy wiedzy (BW).
Dyskutując o metodach wartościowania wiedzy nie można uniknąć definicji określonych miar jej oceny. Powstają następujące pytania. Jakie przyjąć kryteria wartościowania wiedzy? Czy obiektywna definicja pomiaru wartościowania jest w ogóle możliwa? Jak można wartościować różne typy wiedzy w uogólniony sposób? W artykule została zaprezentowana koncepcja estymatorów wiedzy. Będą one rozważone w kontekście potencjalnych obszarów wartościowania. W części końcowej została wprowadzona propozycja syntetycznego ewaluatora wiedzy. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Wartościowanie wiedzy

EN

Knowledge evaluation

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 1994
• Numer: nr 691 Informatyka ekonomiczna
• Strony: 49--55

Twórcy

autor

Mieczysław Lech Owoc

Bibliografia

• Gaines B.: Knowledge Acquisition Systems, [w:] Hojjat A. [red.] Knowledge Engineering. Vol. I Foundamentals. Mc Graw Hill Publ. Co. London 1990.
• Liu N., Dillon T.: Detecting of Consistency and Completeness in Expert Systems Using Numerical Petri Nets, [w:] Gero J., Stanton R. [ed.]: Artificial Intelligence Developments and Applications. North-Holland, 1988.
• Loveland D., Valtorta M.: Detecting Ambiguity: An Example in Knowledge Evaluation. Proceedings Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Karlsruhe August 1983 Vol I.
• Mc Graw K.L., Harbison-Briggs K.: Knowledge Acquisition: Principles and Guideliness. Prentice Hall Inc. 1989.
• Merfevede P., Vanthienen J.: A Structured Approach to Formalization and Validation of Knowledge, [w:] Proceedings of the IEE/ACM International Conference on Developing and Managing Expert System Programs. Washington 1991.
• Nazareth D.L., Kennedy M.H.: Verification of Rule-Based Knowledge Using Directed Graphs, [w:] Knowledge Acquisition. Academic Press Ltd. 1991.
• Touchton R.A., Rausch S.D.: Putting Expert System to the Test. Verification and Validation. PCAI Vol. 7/ No 4. Knowledge Technology Inc. Phoenix 1993.