Контрольная работа по «Информационные системы (технологии) в экономике»

  Любой  такой   запрос  можно  сохранить   в  качестве постоянно  действующего  профиля  для мониторинга   соответствующей  темы.  Кроме того, можно анализировать развитие этой темы во времени с помощью технологии  временных рядов 

Отличительной  чертой  системы  Internet Analyst  является  диалоговый  режим формирования контекста, при котором Система помогает сформулировать прецизионные информационные  фильтры,  содержащие  до  нескольких  сотен  контекстных  терминов и словосочетаний  буквально  за  несколько минут  и  с минимальными  затратами  усилий со стороны пользователя.

Поиск документов в Internet Analyst

Поиск документов  в  системе  Internet Analyst реализуется  Модулем поиска по  Запросу пользователя.  Запрос  содержит  как  ключевые (обязательные),  так  и  контекстные (поясняющие контекст запроса) слова и словосочетания.  Ключевые  слова  и  словосочетания  работают  как  фильтр,  пропуская  через  себя  лишь документы,  содержащие  их  определенные  комбинации.  Как  у  большинства  поисковых машин,  в  поле  ключевых  терминов можно  употреблять  логические  операторы (И, ИЛИ, НЕ и некоторые другие).

Контекстные  слова  и  словосочетания  ранжируют  прошедшие  через  логический фильтр документы в соответствии с количеством и расположением этих терминов в документах. Чем  больше  контекст,  тем  точнее  определены  информационные  потребности пользователя, и тем легче находятся нужные ему документы. 

Отсутствие  возможности  определить  контекст  запроса  в  традиционных  поисковых серверах  является  главной причиной  низкого качества  поиска -  большого  количества документов «не в тему».  Действительно,  по  двум-трем  ключевым  словам  в принципе невозможно  понять,  в каком из  своих многочисленных  смыслов (о  многих  из  которых пользователь  и  не  подозревал)  употребляются  эти  слова  в  найденных  документах. Контекстные  слова и  словосочетания помогают Системе понять,  что именно интересует пользователя в данный момент

Важно,  что  Система  постоянно  подсказывает  варианты  уточнения контекста Запроса, превращая процесс поиска в человеко-машинный диалог. Машина становится своего рода «усилителем интеллекта» эксперта, мгновенно просматривая  за него сотни документов в поисках наиболее характерных контекстных терминов и тем самым помогая пользователю наиболее точно сформулировать свои информационные потребности.

Работа  в  режиме  человеко-машинного  диалога  открывает  перед  экспертами  совершенно новые  возможности.  В  качестве  примеров,  ниже  мы  рассмотрим  несколько способов выборки документов в системе Internet Analyst:

• поиск известного (сужение контекста);
• поиск неизвестного (расширение контекста);
• поиск связей (пересечение контекстов). 

Поиск известного (сужение контекста)

Этот  вид  поиска используется  в  тех  случаях, когда  эксперт понимает, какая информация ему в данный  момент  необходима.  Пользователь  задает  нужную  ему комбинацию обязательных  ключевых  терминов,  а затем уточняет  контекст  запроса в специальном контекстном  окне.  При  этом  выборка  сужается,  и  наверх «поднимаются»  документы, соответствующие указанному контексту. 

Например:  количество  документов  по  запросу «Финансы»  составляет 10000,  по  запросу «Финансы»  в  контексте «Ипотечное  кредитование» –1500,  по  запросу «Финансы»  в контексте «Пенсионная реформа» -1000, по запросу «Финансы» в контексте «Банковская реформа» - 3000.

Поиск неизвестного (расширение контекста)

Менее  очевидна,  но  гораздо  более  интересна  возможность  поиска  неизвестного,  когда эксперт НЕ  ЗНАЕТ  точно,  что он  ищет.  Такая ситуация  возникает в тех случаях,  когда эксперт сталкивается  в своей работе  с новой предметной  областью (например  с новой технологией или с новым рынком)  и,  зная  лишь  узкий  аспект  предметной  области, пытается охватить ее целиком. 

Пример 1: Эксперт  столкнулся  в  своей  работе  с  компанией АИЖК  и  хочет  понять  суть работы компании. Для  этого  ему надо осознать, что  она работает на рынке «ипотечного кредитования» (хотя до этого, эксперт мог даже не знать о таком понятии), занимаясь, по сути, созданием этого рынка в России. 

Пример 2: Маркетолог работает над расширением рынка  своей компании, однако в рамках его текущего видения рынка он не видит новых возможностей. Для того чтобы увидеть их, ему необходимо «подняться» над ситуацией – посмотреть на нее шире, чем он смотрит в настоящий момент. Другими словами – расширить контекст его текущего видения.

Система  Internet Analyst  позволяет  решать  задачи  поиска  неизвестных  эксперту сущностей и понятий, расширения его кругозора.  В  такой  ситуации  пользователь  просто  оставляет  поле  ключевых  слов  свободным,  и работает лишь с контекстными терминами и словосочетаниями.

При  расширении  контекста  в  отсутствии  ключевых  слов,  объем  начальной  выборки увеличивается  за  счет  привлечения  дополнительных  терминов  и понятий,  связанных с начальными. Однако, по мере роста числа контекстных терминов, первые места в Панели результатов  занимают  документы,  наиболее  отвечающие  заданной  тематике.  Таким образом,  расширение  выборки  не  мешает  пользователю  получить,  скажем “Top 10” лучших документов по любой тематике, даже если ее контекст содержит сотни понятий, и вся выборка целиком становится необозримой. Причем, чем больше контекст,  тем более надежна выборка “Top 10”.

Интерактивное формирование богатого контекста позволяет  легко и безошибочно находить документы по любой тематике.

Поиск связей (пересечение контекстов)

Работа  с  контекстом позволяет  экспертам находить не  только документы, но и понятия, связывающие различные информационные объекты. 

Например:  существует  контекст «Александр  Семеняка» -  известный  управленец, работавший  на  различных  позициях  в  компании  Газпром,  и  контекст «Ипотечное кредитование»,  содержащий  документы  по  данной  тематике.  Между  этими  двумя контекстами  существует  соединяющий  контекст «АИЖК» (в  настоящий  момент Александр Семеняка является генеральным директором компании АИЖК).

Internet Analyst  позволяет  выявлять  связи  между  различными  объектами  за  счет выявления связующих контекстов

Использование временных рядов 

В  системе  Internet Analyst  выборки  документов можно  представлять  в  виде  временных рядов, показывающих каким образом документы распределены во времени. Это позволяет отслеживать  информационные «всплески»  и  тренды  в  любых  выборках  выдаваемых системой.

4. Анализ результатов и подготовка отчетности

На  этом  результирующем  этапе  эксперт  работает  с  документами  из  выборки, сформированной в ходе интерактивного уточнения запроса.

Выявление фактов

Панель результатов  системы Internet Analyst предоставляет пользователю необходимый инструментарий  для  поиска фактической информации  в  документах из  результирующей выборки. 

Для каждого  документа выборки указывается:

• Релевантность документа запросу
• Заголовок документа 
• Источник документа
• Дата создания документа (или его получения от источника)
• Список категорий рубрикатора  с указанием  степени  соответствия документа  этой категории (документ  может  присутствует  в  нескольких  категориях  рубрикатора или не принадлежать ни одной из них)
• Набор наиболее насыщенных в контексте данного запроса фраз

Выборку можно  отсортировать как по релевантности, так и по дате документов. При нажатии на заголовок документа в отдельном окне открывается оригинал документа. Однако  пользователю  нет  необходимости  просматривать  каждый  документ  целиком. Частично  фактический  материал  можно  просматривать  прямо   в  Панели  результатов. Это существенно экономит время при просмотре содержания выборки.

Подсветка ключевых и контекстных терминов

Если какой-то документ  заинтересовал пользователя, его можно просмотреть, выделив  в тексте  ключевые (и  контекстные)  слова.  Это  помогает  быстро  найти  в  документе пассажи, относящиеся к интересующему пользователя контексту. 

Аннотирование документов

Существует  и  другая  возможность –  выделить  в  документе  предложения,  содержащие основные  мысли  документа (безотносительно  к  запросу).  Такая аннотация помогает пользователю быстро понять, о чем говорится в данном документе. Обе описанных опции помогают просматривать гораздо больше документов и находить в них  фактическую   информацию  в  несколько  раз  быстрее,  чем  при  чтении  документов целиком.  Это  особенно  важно  в  условиях  жесткого  лимита  времени,  отведенного  на подготовку аналитических отчетов и принятие решений.

Выявление дубликатов

При  работе  с  большим  числом  источников  многие  документы  выборки  могут  освещать одно  и  то  же  событие,  повторяя  одну  и  ту  же  информацию  зачастую  почти  дословно. Чтобы  избавить  экспертов  от  просмотра  избыточной  информации,  в  Internet Analyst реализован механизм выявления дубликатов.

При  наличии  дубликатов, Система отображает  лишь  один  из  них,  помечая количество дубликатов.  При желании всегда  можно просмотреть (аннотированный) текст всех дубликатов,  например,  чтобы понять  разницу в освещении одних и тех же  событий разными источниками.

Поиск похожих документов

При  работе  с  документами  зачастую  возникает  необходимость  в  получении дополнительной информации – «поднять архивы» по данному вопросу. Система Internet Analyst  предоставляет  возможность  выбрать  из  Хранилища  данных  все  документы похожие по содержанию на заинтересовавший эксперта документ

Работа  с Корзиной и подготовка итогового  Отчета

Незаменимым  инструментом  для  подготовки  итогового  отчета  является Корзина. В  нее по мере работы можно складывать все документы, содержащие ту или иную информацию, которая должна быть отражена в отчете

Корзина может  накапливать документы из разных поисковых сессий, аккумулируя самые  важные  результаты  из  различных  выборок,  имеющих  отношение  к  данной  проблеме. В нее можно поместить любой найденный Системой документ, например, полученный при анализе временных рядов. 

Когда  в  Корзине  будет  собран  весь  необходимый  для  подготовки  отчета  материал, эксперт может  начать его обработку и осмысление в соответствующей панели. Для этого в Корзине предусмотрены сортировка документов по датам, удаления ненужных, и, главное – возможность выгрузить все документы корзины в MS Word.

Итоговый  документ MS Word  представляет  собой  компиляцию  всех  отобранных документов с подчеркнутыми Системой наиболее содержательными фразами. Его можно распечатать для дальнейшего ознакомления с предметом (например, в транспорте по пути на  переговоры),  отослать  по  электронной почте или использовать  в качестве «полуфабриката» для его дальнейшей переработки в аналитический отчет.  Например,  в  итоговом  документе  можно  оставить  лишь  отрывки,  содержащие необходимую  для  отчета  информацию (со  ссылками  на  первоисточники),  отсортировать их  в  нужной  последовательности,  снабдить  собранный  фактический  материал  своими комментариями и соответствующими выводами.

 

 

 

 

 

Заключение

Создание информационной системы Internet Analyst принадлежит компании IQmen.

ЗАО «Айкумен» (IQmen),  является  одним  из  ведущих  поставщиков  систем  обработки неструктурированной информации на Российский рынок.  В 1994  г.  При  Физическом  Институте  Академии  Наук  была  организована  группа  из специалистов  по  искусственному  интеллекту.  Группа  занималась  технологиями машинного обучения. Основными направлениями деятельности являлись:

- технологии  прогнозирования; 

- распознавание  образов; 

- решение задач  оптимизации. 

В числе прикладных задач, которые решила группа можно  выделить:

- создание трехмерного  нейродисплея;

- создание технологии  рейтингования Российских банков;

- финансовое  прогнозирование на фондовых, товарных  и валютных рынках.

.

Результатом  работы  группы,  стал  ряд прикладных  технологических  решений,  которые  в дальнейшем были успешно коммерциализированы.

Одним  из  прикладных  результатов работы  группы  является  набор программных инструментов  позволяющих  осуществлять  аналитическую  обработку неструктурированных массивов текстовой информации.

В мае 2004  года  была  создана  компания Айкумен,  основной  задачей  которой  является продвижение  на  Российский  корпоративный  рынок  продуктов  созданных  на  базе технологий разработанных в Физическом Институте Академии Наук.

 

 

 

 

 

 

 

Список  литературы

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник / Под общ. ред. И.Т. Трубилина. - М.: Финансы и статистика, 2000.
2. Автоматизированные информационные технологии в экономике// Под ред. Г.А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ., 2002
3. Информационные системы в экономике/ Под ред. В.В. Дика. - М.: Финансы и статистика, 1998.
4. Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. – М: ИНФРА-М, 2001.