BlackboardObject). Прежде чем определять все тринадцать источников в качестве подклассов одного общего суперкласса, нужно посмотреть, не группируются ли они каким-нибудь образом. Действительно, такие группы находятся: некоторые источники знаний оперируют целым предложением, другие - словами, фрагментами слов или отдельными буквами. Отразим этот факт в следующих определениях:
class SentenceKnowledgeSource : public KnowledgeSource ... class WordKnowledgeSource : public KnowledgeSource ... class LetterKnowledgeSource : public KnowledgeSource ...
Для каждого из этих абстрактных классов в дальнейшем мы определим специализированные подклассы. Для класса SentenceKnowledgeSource они будут выглядеть следующим образом:
class SentenceStructureKnowledgeSource : public SentenceKnowledgeSource ... class SolvedKnowledgeSource : public SentenceKnowledgeSource ...
Аналогично, подклассы класса WordKnowledgeSource определяются так:
class WordStructureKnowledgeSource : public WordKnowledgeSource ... class SmallWordKnowledgeSource : public WordKnowledgeSource ... class PatternMatchingKnowledgeSource : public WordKnowledgeSource ...
Последний класс требует некоторых пояснений. Ранее упоминалось, что его цель состоит в нахождении слов по шаблону. Для описания шаблона можно воспользоваться системой записи регулярных выражении, принятой, в частности, в утилите
• Любой элемент - ?
• Не элемент - ~
• Несколько элементов - *
• Начало группы - {
• Конец группы - }
Используя такие обозначения, мы можем передать объекту этого класса шаблон ?E~{A E I O U}, чтобы он искал в своем словаре слово из трех букв, начинающееся с некоторой буквы, после которой идет E, а затем - любая буква кроме гласной.
Поскольку проверка по шаблону является методом, полезным как для данной системы в целом, так и в других областях, соответствующий класс целесообразно выделить в качестве самостоятельной абстракции. Поэтому неудивительно, что мы воспользуемся классом из нашей библиотеки (см. главу 9). В результате наш класс для проверки по шаблону будет выглядеть следующим образом:
class PatternMatchingKnowledgeSource : public WordKnowledgeSource { public: ... protected:
static BoundedCollection<Word*> words; REPatternMatching patternMatcher;
};
Все экземпляры этого класса разделяют общий словарь, но каждый из них может иметь собственного агента для сравнения с шаблонами.
На данном этапе проектирования подробности реализации этого класса для нас не существенны, поэтому мы не будем на них подробно останавливаться.
Определим теперь подклассы класса StringKnowledgeSource следующим образом:
class CommonPrefixKnowledgeSource : public StringKnowledgeSource ... class CommonSuffixKnowledgeSource : public StringKnowledgeSource ... class DoubleLetterKnowledgeSource : public StringKnowledgeSource ... class LegalStringKnowledgeSource : public StringKnowledgeSource ...
Наконец, определим подклассы класса LetterKnowledgeSource:
class DirectSubstitutionKnowledgeSource : public LetterKnowledgeSource ... class VowelKnowledgeSource : public LetterKnowledgeSource ... class ConsonantKnowledgeSource : public LetterKnowledgeSource ... class LetterFrequencyKnowledgeSource : public LetterKnowledgeSource ...
Общее в источниках знаний. Анализ показал, что только две операции определены для всех упомянутых специализированных классов:
• Reset - Перезапуск источника знаний.
• evaluate - Определение состояния информационной доски.
Причина упрощения интерфейса - в относительной автономности знаний: мы указываем на интересующий объект информационной доски и даем источнику команду применить его правила, учитывая глобальное состояние доски. При выполнении правил каждый из источников знаний может осуществлять следующие действия:
• Высказать предположение о подстановке.
• Найти противоречие в ранее предложенных подстановках и откатить их.
• Высказать утверждение о подстановке.
• Сообщить контроллеру о своем желании записать на доску что-то интересное.
Все эти действия являются общими для всех источников знаний. Перечисленные операции образуют механизм вывода заключений. Определим механизм вывода (InferenceEngine) как объект, который выполняет известные правила для того, чтобы либо найти новые правила (прямая последовательность рассуждений), либо доказать некоторую гипотезу (обратная последовательность рассуждений). На основании сказанного введем следующий класс:
class InferenceEngine { public:
InferenceEngine(<DynamicSet<Rules*>);
... };
Конструктор класса создает экземпляр объекта и населяет его правилами. Лишь одна операция сделана в этом классе видимой для источников знании:
• evaluate - Выполнить правило механизма вывода.
Теперь о том, как сотрудничают источники знаний: каждый специализированный источник определяет свои собственные правила и возлагает ответственность за их выполнение на класс InferenceEngine. Точнее, операция KnowledgeSource::evaluate вызывает метод InferenceEngine::evaluate, что приводит к выполнению одной из четырех упомянутых выше операций. На рис. 11-4 показан сценарий такого взаимодействия:
Что такое правило? Для иллюстрации приведем (в формате Lisp) правило, касающееся знаний об общеупотребительных суффиксах:
((* I ? ?) (* I N G) (* I E S) (* I E D))
Это правило означает, что заданному шаблону *I?? (условие - antecedent) могут соответствовать суффиксы ING, IES и IED (заключение - consequent). В C++ можно определить следующий класс для представления правил:
class Rule { public: ...
int bind(String<char>& antecedent, String<char>& consequent); int remove(Strlng<char>& antecedent); int remove(String<char>t antecedent, String<char>& conseiruent); int hasConflict(const String<char>& antecedent) const;
protected:
String<char> antecedent; List<String<char>> consequents;
};
