1、1基于范例推理的数字参考咨询系统实现初探李记旭（韩山师范学院图书馆 广东潮州 521041）摘要：CBR 是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法，本文将 CBR 引入到数字参考咨询系统的设计中，在分析基于 CBR 的智能数字参考咨询系统结构的基础上，对智能数字参考咨询系统范例库的定义、检索及范例匹配进行了分析，为提高数字参考咨询系统的智能性提供参考借鉴。关键词： 智能数字参考咨询系统 CBR 范例库 数字图书馆中图分类号：G250.6, TP18 文献标识码：AA Preliminary Research on the Digital Reference System based o
2、n CBRLI Jixu(HanShan Normal University Library Chaozhou Guangdong 521041,China)Abstract: CBR is a method of problem resolution and learning in the filed of intelligence , the paper imports CBR into the design of DRS system. Based on the analyse of the structure of intelligence DRS, the paper analyze
3、s the definition, searching, matching of case base. The analyse can afford references to improve the intelligence of DRS.Key words: Intelligent DRS；Case Based Reasoning；Case base；Digital Library1 引 言随着数字图书馆的不断发展，数字参考咨询系统已经成为数字图书馆重要的组成部分，但目前的数字参考咨询系统总的来说智能化程度还不是很高。而基于范例推理（Case-Based Reasoning, CBR）是人
4、工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法，是一种典型的利用先前的实例和经验进行推理的新问题求解机制，非常适合于不确定而且需要丰富经验的决策环境。智能数字参考咨询系统的答疑过程是一个典型的继承与重用设计知识的过程，解答一个问题常常需要借鉴已有的典型范例及经验。同时，在答疑的过程中，范例库中已经积累了大量的相关范例，这些特点都决定了数字参考咨询系统可以和 CBR 技术很好地结合。基于 CBR 的智能数字参考咨询系统，其主要思想是把待求解的问题与系统中已存的范例进行类比分析，找出与待求解问题最相似的范例。通过修改相似范例的解决方案，得到解决当前待求解问题的方案。目前 CBR 在许多领域都得到了广
5、泛的应用，将 CBR 应用于智能数字参考咨询系统中，将范例库中原有问题和知识点总结、提取，建立一个资料准确、完备，并且组织有序，便于检索和维护的范例库，能够极大提高数字参考咨询系统的智能化水平。2 基于 CBR 的智能数字参考咨询系统模型基于 CBR 的智能数字参考咨询系统采用了三层结构，包括表示层、业务逻辑层和数据服务层，如图 1 所示：表示层：提供人机交互界面，完成人机交互、问题描述、结果显示等功能。业务逻辑层：完成范例的检索、匹配及范例库的修改等功能。主要由范例库和范例库管理系统组成，包括范例检索算法和范例匹配算法，指导范例调整，其范例在系统运行中2不断扩充。此外还包括一个多库协调器，主
6、要作用是根据问题解答的需要按照一定的策略完成问题求解过程中对模型库系统、方法库系统、知识库系统和数据库系统等资源的调度与协调。数据服务层：主要由知识库系统（包括专家经验和以规则形式表示的有关知识） 、模型库系统（完成模型的调用，并将结果综合，送入表示层显示，作为补充信息供范例检索和调整使用） 、数据库系统（存放待解答的所有问题，并完成其维护与查询功能）组成。工作时，用户通过表示层的人机接口界面进行注册和登录，并通过业务逻辑层进行范例的索引，为了解决一个新问题，系统先是进行回忆，从典型范例库中找到一个与新问题相似的范例，经过适配修正后判断答案是否满意，如果满意，则将答案输出并把该范例中的有关信息
7、和知识存入典型范例库，复用到新问题的求解之中。如不满意，则系统重新确定学习目标，并通过多库协同器获取深层信息，然后获取问题的决策知识，作为补充结论，扩充观点，形成问题的解。并重复此过程，直到得到问题的满意解。3 智能数字参考咨询系统的实现3.1 范例的定义范例定义是能够导致特定结果的一组特征及属性的集合，它直接影响范例推理的效率。尽管智能数字参考咨询系统中不同领域的范例结构有所差异，但范例的概念基本相同。为此，在智能数字参考咨询系统中我们采用 XML 和 RDF(资源描述框架，Resource Description Framework)技术来实现范例库的定义。作为第二代的 Web 语言，XM
8、L 可以充当不同数据源之间交换数据的媒介，可以用来解决同一领域不同 CBR 系统的范例资源共享问题，从而可以实现分布式的范例存储与检索。此外，利用 XML 处理过程与数据分离的优点，使范例成为一种数据描述形式，这样范例可以被其他 XML 应用程序处理，从而完成 CBR 系统与其他应用系统之间的信息流重组。RDF 作为处理元数据的 XML 技术，提供了一个抽象和概念化的元数据模型来描述资源，RDF 文档是由描述资源的 RDF 语句构成的，一个语句是由资源、属性类型、属性值构成的三元体。本文的数字参考咨询系统的范例定义由 XML 文档和 RDF 文档构成，图 2 利用XML 定义了范例库的文档类型
9、，图 3 定义了一个属性的 RDF 文档，图 1 智能数字参考咨询系统模型3通过 XML 和 RDF 定义的范例库，可以方便地找到某领域相关问题的范例库，提高范例检索效率，并且可以在 RDF 文档中增加许多领域的资源描述，扩展了范例库的灵活性。在构建智能数字参考咨询系统的范例库时，可以为每个问题领域建立一个范例库，并保存在一个单独的 XML 文件中，然后在 RDF 文档中对这些资源进行描述，主要描述哪一个领域的问题保存在哪一个文件中。在答疑时，系统先访问 RDF 文档，根据 RDF 文档提供的信息，找到相应的 XML 文档，再进行检索，这样就便于范例库的扩展，如果新增一个新的领域，只需要增加该
10、领域的范例库，将其保存在一个新的 XML 文档中，并在 RDF 文档中增加该领域的资源说明，而无需改变整个系统。最开始，范例库的组成是某领域的一些常见问题，当用户提出新问题后，由相关的学科专家进行解答，就会将问题加入到相应的 XML文档中。3.2 层次性的范例检索范例检索的目标是提供一种范例的搜索机制，使得在检索中能快速地找出符合需要的范例。范例检索过程是一个查找与匹配的过程，查找以范例类别为第一检索条件，以范例特征为第二检索条件，在范例库中查找出可能与新问题有关的旧范例。匹配是将新问题的内容描述与旧范例的范例特征进行匹配，得出两者的相似程度。在智能数字参考服务系统中，检索算法应该能够使得范例
11、索引在满足时间约束的前提下找出合适的范例，目前常用的有 3 种范例检索算法：最近相邻法、归纳索引法和知识索引法，为了提高检索效率，本文的智能数字参考服务系统综合了上述的三种算法，采用了分层组织索引技术，如图 4 所示。以特征索引树的方式组织范例库，索引树的每一节点都包含一组特征描述，子节点继承父节点的特征。当一个范例加入到范例库时，它的范例特征向量就提交给范例的组织机构。系统从索引树的根节点开始将这些描述语句与树上的节点比较，如果节点上的特征都包含在新范例的特征向量中，再与该节点的所有下层节点进行比较。特征索引树的建立可以依据专家的经验，也可以采用相关的决策树分类算法或者聚类算法来实现。图 3
12、 文献信息检索的 RDF 文档图 2 基于 XML 的范例库文档类型文献信息检索43.3 范例匹配算法的研究对智能数字参考咨询系统而言，问题解答的质量主要依赖于相似范例的检索和如何将检索到的相似范例匹配到当前的问题。但从实际的情况来看，检索出的范例往往只是与范例库中现有的范例类似，与用户的真正需求还有一定的差别，如何从这些类似的范例中找出最理想的范例，是范例检索过程中需要解决的关键问题，该问题一般可以通过对范例的调整进行解决，传统的范例调整是通过启发式规则的指导来完成的，但往往比较难实现，为此，本文提出了一种集因果模型、基于规则、多范例经验集成为一体的范例匹配算法，系统根据用户给定的基本信息进
13、行范例推理，对匹配的特征属性，依据类似范例的因果模型给出初步结论，然后再进行规则推理，其结论作为补充结论，最后提交给用户，如果用户对结论不满意，则需要收集深层信息，然后重复上述过程，直到得出满意解。从范例库中检索欲求解问题的答案时，如果检索出的是完全匹配的范例，则不需要做任何调整。当检索结构为完全不匹配时，说明范例库中还没有与要求问题相关的范例，这时需将问题进行分解，对子问题进行描述，然后重新进行检索。对部分和不完全匹配两种情况，可以采用图 5 的匹配方法。4 结 语作为数字图书馆的重要组成部分，数字参考咨询系统的智能化实现有着明显的现实意义。将 CBR 引入数字参考咨询系统，构建基于 CBR
14、 的智能数字参考咨询系统是提高数字参考咨询系统智能性的有效途径。利用 XML 和 RDF 技术进行范例库的定义，增强了范例库图 4 范例分层组织与索引图 5 范例匹配算法5的灵活性和智能数字参考咨询系统资源的共享性；利用层次性结构实现范例的检索，提高了检索速度；利用范例适配算法，提高了范例检索的准确性，增强了结论的可信度和可解释性。实践证明，基于 CBR 的智能数字参考咨询系统能有效地提高数字参考咨询系统的性能，并进一步提高数字参考咨询系统的智能性。参考文献：1 刘秋梅. 智能化数字参考服务系统实现初探J.图书情报工作，2006(7):92942 章雷，胡蓉.数字参考咨询系统中范例库建设初探J.现代图书情报技术，2005（12）：25283 谭志超.网上咨询服务软件平台的设计与实现J.上海变通大学学报,2003(增刊):84-854 黄敏 杨宗英.网上咨询服务的主要形式与发展趋势 兼谈上海交通大学 VRS 实时解答系统J.大学图书馆学报,2003(1):16-185 孔慧.试论数字图书馆的用户信息咨询服务J.医学情报工作,2005(3):195-197作者简介（李记旭、男、1971 年出生、馆员，发表图书情报专业论文 10 多篇）
