Đề tài xây dựng hệ chuyên gia tư vấn chọn sách

Thông qua việc phân tích nhu cầu, ngành nghề hoặc môn học của từng ngườiđọc, hệ thống sẽ gợi ý những đầu sách phù hợp nhất, giúp người đọc dễ dàng tiếpcận kiến thức chuyên sâu và phong p

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO MÔN HỆ CHUYÊN GIA

ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA TƯ

VẤN CHỌN SÁCH

Hà Nội, tháng 12 năm 2024

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thời đại bùng nổ thông tin hiện nay, việc lựa chọn được một cuốn sáchphù hợp với nhu cầu và sở thích cá nhân trở thành một thách thức không nhỏ Đểtìm được một cuốn sách ưng ý, người đọc thường phải tham khảo từ nhiều nguồn,đọc qua phần giới thiệu, nhưng đôi khi vẫn không chắc chắn liệu nội dung có thực

sự đáp ứng đúng như mong đợi của mình Điều này không chỉ gây lãng phí thờigian mà còn tạo ra cảm giác khó chịu, đặc biệt đối với những người có quỹ thờigian hạn chế và ít kiên nhẫn

Với sự phát triển của công nghệ và trí tuệ nhân tạo, hệ chuyên gia ngày càngtrở nên phổ biến và mang lại hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực Một hệ chuyên gia

có khả năng mô phỏng kiến thức của các chuyên gia con người, cung cấp lờikhuyên và giải pháp cho người dùng một cách nhanh chóng và chính xác Nhằmgiải quyết vấn đề trong việc lựa chọn sách, nhóm chúng em đã triển khai đề tài:

“Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn chọn sách cho bạn đọc” Đây là một hệ chuyên giaứng dụng các kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ người dùng trong quá trìnhlựa chọn sách, giúp thu hẹp phạm vi tìm kiếm và đề xuất các đầu sách phù hợp theongành nghề hoặc môn học mà người dùng quan tâm

Đề tài này không chỉ dừng lại ở việc giúp người dùng tiết kiệm thời giantrong quá trình tìm kiếm, mà còn hướng tới việc tạo ra một trải nghiệm cá nhânhóa Thông qua việc phân tích nhu cầu, ngành nghề hoặc môn học của từng ngườiđọc, hệ thống sẽ gợi ý những đầu sách phù hợp nhất, giúp người đọc dễ dàng tiếpcận kiến thức chuyên sâu và phong phú một cách hiệu quả Qua đó, hệ thống khôngchỉ nâng cao trải nghiệm tìm kiếm sách mà còn hỗ trợ người đọc có được sự lựachọn đúng đắn và tối ưu nhất

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỆ HỆ CHUYÊN GIA

1.1 Hệ chuyên gia là gì?

Hệ chuyên gia là một chương trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo được thiết kế đểgiải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên môn, ở mức độ tương tựnhư một chuyên gia con người Hệ thống này hoạt động bằng cách khai thác cơ sởtri thức (CSTT), chứa đựng các thông tin, quy tắc và kinh nghiệm từ các chuyên giatrong một lĩnh vực cụ thể Thông qua cơ chế suy diễn, hệ chuyên gia có thể phântích vấn đề, đưa ra các lời khuyên, giải pháp, và hỗ trợ người dùng một cách nhanhchóng và chính xác

Một hệ chuyên gia bao gồm 2 thành phần chính:

* Cơ sở tri thức (CSTT): Đây là bộ phận chứa các dữ liệu, kiến thức và quy tắc

được xây dựng từ nguồn tri thức của các chuyên gia Cơ sở tri thức bao gồm cácquy tắc (rules), dữ kiện (facts) và các mối quan hệ trong lĩnh vực ứng dụng, giúp hệchuyên gia có khả năng phân tích và hiểu biết về các tình huống khác nhau

* Động cơ suy diễn: Đây là thành phần quan trọng giúp hệ chuyên gia đưa ra cácquyết định dựa trên cơ sở tri thức đã có Động cơ suy diễn sử dụng các quy tắc suyluận để phân tích các dữ liệu đầu vào, so sánh với các quy tắc có sẵn, và từ đó đưa

ra kết luận hoặc giải pháp Động cơ suy diễn có thể sử dụng các phương pháp suydiễn tiến hoặc suy diễn lùi để tìm ra lời giải cho các vấn đề

Công thức tổng quát của hệ chuyên gia có thể được biểu diễn như sau:

Hệ chuyên gia = CSTT + Động cơ suy diễn 1.2 Xây dựng hệ chuyên gia

Để xây dựng một hệ chuyên gia cần sự tham gia của chuyên gia, lập trìnhviên là kỹ sư xử lý tri thức

Có 2 cách để xây dựng một hệ chuyên gia ứng dụng:

* Xây dựng hệ chuyên gia từ đầu: Cần sử kết hợp và nỗ lực giữa các chuyên gia,

kỹ sư tri thức và các lập trình viên Họ làm việc cùng nhau và kết quả xây dựng làmột hệ chuyên gia

* Xây dựng hệ chuyên gia dựa trên một phần mềm có sẵn (Shell Expert System): Trong trường hợp này không cần sự tham gia của lập trình viên 1.3Cấu trúc của một hệ chuyên gia

Phiên tư vấn chuyên gia:

Hình 1.1: Phiên tư vấn chuyên gia

1.4 Đặc trưng của hệ chuyên gia

Hệ chuyên gia gồm các đặc trưng sau:

* Tách tri thức khỏi điều khiển:

* Có tri thức chuyên gia:

Hình 1.2: Tri thức chuyên gia

* Tập trung nguồn chuyên gia

Hầu hết các chuyên gia đều có khả năng giỏi trong việc giải quyết các bàitoán trong lĩnh vực chuyên môn của mình Tuy nhiên, khi phải đối mặt với các vấn

đề nằm ngoài lĩnh vực đó, họ có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra giải pháp Hệchuyên gia cũng hoạt động theo nguyên lý tương tự, chỉ giải quyết tốt các vấn đề đãđược huấn luyện trước Với những bài toán nằm ngoài phạm vi tri thức của hệthống, khả năng giải quyết sẽ bị hạn chế

Một khó khăn chung trong quá trình phát triển hệ chuyên gia là việc thu nạptri thức để giải quyết các bài toán phức tạp Các dự án hệ chuyên gia thành côngnhất thường là những dự án tập trung vào các tri thức chuyên sâu đã được biết đến.Một phương án khác là chia nhỏ bài toán ban đầu thành các bài toán nhỏ hơn Tuynhiên, việc giải quyết các bài toán con cũng không hề dễ dàng do sự phức tạp và độ

mở rộng của phạm vi lĩnh vực mà các bài toán này có thể bao quát

* Lập luận dựa trên các ký hiệu

Hệ chuyên gia biểu diễn tri thức dưới dạng các ký hiệu Chúng ta có thể sửdụng ký hiệu để biểu diễn nhiều loại tri thức khác nhau, như các sự kiện hoặc quytắc

Ví dụ:

* Sự kiện: Nam bị sốt có thể được biểu diễn dưới dạng ký hiệu là sốt(Nam).

* Quy tắc: Nếu một người bị sốt thì cần uống thuốc aspirin, có thể được biểu diễn

là sốt(X) -> uống_aspirin(X)

Thông qua các ký hiệu này, hệ chuyên gia có thể hiểu và áp dụng các quy tắcsuy luận, giúp giải quyết vấn đề một cách hiệu quả và nhanh chóng

* Lập luận may rủi

Các chuyên gia thường rất thành thạo trong việc sử dụng kinh nghiệm của mình

để giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả Dựa vào kinh nghiệm thực tế, họ có thểhiểu rõ vấn đề và đưa ra các giải pháp dựa trên yếu tố may rủi – tức là các trườnghợp mà kết quả không hoàn toàn chắc chắn nhưng có thể dự đoán theo xác suất.Một số trường hợp điển hình mà các chuyên gia áp dụng phương pháp này baogồm:

 Khi gặp vấn đề hỏng hóc ô tô, họ luôn kiểm tra hệ thống điện đầu tiên.Rất hiếm người mặc áo bông vào mùa hè

 Trong trường hợp bệnh nhân mắc ung thư, luôn kiểm tra lịch sử gia đình củangười bệnh.

Hầu hết các hệ thống trí tuệ nhân tạo (TTNT) ban đầu đều áp dụng các kỹ thuậttìm kiếm may rủi để giải quyết vấn đề, nhờ đó có thể mô phỏng được phần nàokinh nghiệm của các chuyên gia

* Khả năng giải quyết vấn đề bị hạn chế

Trước khi xây dựng một hệ chuyên gia, cần xem xét liệu bài toán có thể giảiquyết được hay không Nếu không có chuyên gia nào có thể giải quyết vấn đề, thìkhả năng cao là hệ chuyên gia cũng khó có thể làm tốt hơn Nếu vấn đề quá mớihoặc thay đổi quá nhanh, thì rất khó có hệ chuyên gia nào có thể xử lý được Do đó,chỉ nên xây dựng hệ chuyên gia để giải quyết các bài toán mà chuyên gia thực tế cóthể giải quyết được

* Độ phức tạp của bài toán

Các bài toán trong hệ chuyên gia cần có mức độ lập luận phù hợp – không nênquá dễ, nhưng cũng không nên quá khó Nếu nhiệm vụ quá dễ và hệ thống có thểgiải quyết trong vài phút, thì sẽ không thể đánh giá hết khả năng và công sức pháttriển của hệ chuyên gia Ngược lại, nếu bài toán quá phức tạp đến mức vượt quákhả năng quản lý của các chuyên gia trong lĩnh vực, thì hệ chuyên gia cũng sẽ gặpkhó khăn trong việc giải quyết Trong trường hợp bài toán có độ phức tạp cao, nênchia thành các bài toán nhỏ hơn và xây dựng hệ chuyên gia riêng cho từng bài toáncon

1.5 Ứng dụng của hệ chuyên gia

Hiện nay, hệ chuyên gia được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhaunhư công nghiệp, nông nghiệp, khoa học máy tính, thương mại, khí tượng, y học,quân sự, hóa học, và nhiều lĩnh vực khác Đặc biệt, trong thời gian gần đây, việcứng dụng hệ chuyên gia vào lĩnh vực giáo dục và đào tạo đang được phát triển

mạnh mẽ Bất cứ nơi nào cần tư vấn, đều có tiềm năng để xây dựng hệ chuyên gia

hỗ trợ

Các dạng bài toán mà hệ chuyên gia có thể giải quyết (Sự tư vấn):

* Diễn giải (Interpretation): Cung cấp mô tả về tình huống dựa trên các dữ

liệu thu thập được, giúp người dùng hiểu rõ hơn về các điều kiện hoặc trạng tháihiện tại

* Dự báo (Prediction): Đưa ra dự đoán về hậu quả của một tình huống nào đó, ví

dụ như dự báo thời tiết, dự báo giá cả thị trường

* Chẩn đoán (Diagnosis): Xác định các lỗi hoặc các bộ phận hỏng hóc trong hệ

thống dựa trên các dữ liệu quan sát được, thường áp dụng khi hệ thống hoạtđộng không bình thường

* Gỡ rối (Debugging): Cung cấp các phương pháp khắc phục hệ thống khi gặp

sự cố, đảm bảo hệ thống trở lại hoạt động bình thường

* Thiết kế (Design): Lựa chọn và cấu hình các đối tượng để đáp ứng một số yêu

cầu nhất định, ví dụ như ứng dụng CAD (Computer-Aided Design) trong thiết

kế các sản phẩm hoặc hệ thống phức tạp

* Giảng dạy (Tutoring): Phát triển các phần mềm dạy học thông minh, có khả năngchẩn đoán và sửa lỗi của học sinh trong quá trình học tập, đồng thời hỗ trợ việc họcthông qua các công cụ như đa phương tiện (Multimedia) và Internet

CHƯƠNG 2: CÁC TẬP LUẬN SUY DIỄN

2.1 Thuật toán suy diễn tiến

Suy diễn tiến là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xácđịnh các sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này Trong phương pháp nàyngười sử dụng cung cấp các sự kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống(máy suy diễn)tìm cách rút ra các kết luận có thể Kết luận được xem là các thuộc tính có thể đượcgán giá trị Trong số những kết luận này có thể có những kết luận được người sửdụng quan tâm, một số khác không nói lên điều gì , một số khác có thể vắng mặt

Ví dụ: Cho một cơ sở tri thức sau:

Lời giải theo suy diễn tiến

- Sự kiện ban đầu : H, K

Các hoạt động của quá trình suy diễn tiến:

Hình 2.1: Các hoạt động của quá trình suy diễn tiến

2.2 Thuật toán suy diễn lùi

Kỹ thuật suy diễn tiến làm việc với bài toán bắt đầu từ các thông tin( giả thiết )

và mở rộng dần tập thông tin ban đầu cho đến khi tập này chứa kết luận Trong khi

đó kỹ thuật suy diễn lùi bắt đầu từ các giả thuyết cần chứng minh rồi tiến hành thu thập thông tin để chứng minh giả thuyết đó Chẳng hạn bác sỹ nghi người bệnh bị

bệnh nào đó, ông ta tìm ra triệu chứng của bệnh này Hoạt động của hệ thống suy diễn lùi: Trước hết nó kiểm tra trong bộ nhớ làm việc để xem đích cần chứng minh

đã được bổ sung trước đó chưa Nếu có thì dừng quá trình suy diễn, ngược lại hệ tim các luật có phần THEN chứa đích

Hệ thống xem phần giả thiết của các luật này có trong bộ nhớ làm việc không.Các giả thiết không được liệt kê trong bộ nhớ gọi là các đích mới cần được chứng minh Các đích con này được cung cấp bằng các luật khác Quá trình này tiếp tục cho đến khi hệ thống tìm thấy một giả thiết không được luật nào cung cấp Trường hợp này hệ quay lùi sang luật khác sinh ra kết luận

Ví dụ: Cho một cơ sở tri thức sau:

Hình 2.2: Lời giải theo suy diễn lùi

Ghi chú: H ,K là giả thiết nên ta chọn H*,K* là những dữ liệu đã biết.

E được biết thông qua H ở đề bài nên ta có E*

2.3 Đặc điểm của suy diễn lùi:

- Tìm kiếm chứng minh bằng cách đệ qui theo chiều sâu: không gian tuyến tínhtheo kích thước của chứng minh

- Không đầy đủ do lặp vô tận

+ Giải pháp: Kiểm tra trạng thái hiện tại với mọi trạng thái đang có trong stack

- Không hiệu quả do các mục tiêu con bị lặp lại (cả khi thất bại cũng như thànhcông)

+ Giải pháp: dùng bộ nhớ tạm lưu lại các mục tiêu con đã duyệt qua

- Được dùng nhiều trong lập trình logic (ngôn ngữ Prolog)

2.4 Xây dựng cơ sở dữ liệu của bài toán

2.4.1 Các sự kiện diễn ra trong bài toán

12 S19 Thông reo ngàn hống

13 S2 Thiên đường có thật

16 S22 Chuyện những người An nam ở

Paris Hay sự thật về đông dương

18 S24 Tuổi Trẻ Trong Ví, Bạn Mua Được

25 S30 Việt Nam Sử Lược (Bản Đặc Biệt)

26 S31 Tôi thấy hoa vàng trên cỏ xanh

28 S33 Dế Mèn Phiêu Lưu Ký

29 S34 TRÍ TUỆ SHERLOCK HOLMES

38 S42 Khi người lớn cô đơn

39 S5 Con đường không tắt nắng

40 S6 Cuộc Thập Tự Chinh Thứ Nhất

-Tiếng Gọi Từ Phương Đông

41 S7 Con Đường Tơ Lụa Mới - Hiện Tại

Và Tương lai Của Thế Giới Mới

42 S8 Cuốn theo chiều gió

44 S1 Truyện ngụ ngôn Aesop

58 S22 Chuyện những người An nam ở

Paris Hay sự thật về đông dương

60 S24 Tuổi Trẻ Trong Ví, Bạn Mua Được

65 S29 Quẳng Gánh Lo Đi Và Vui Sống

66 S3 Sự nghiệp là một trò chơi

67 S30 Việt Nam Sử Lược (Bản Đặc Biệt)

68 S31 Tôi thấy hoa vàng trên cỏ xanh

80 S42 Khi người lớn cô đơn

81 S5 Con đường không tắt nắng

82 S6 Cuộc Thập Tự Chinh Thứ Nhất

-83 S7

Và Tương lai Của Thế Giới Mới

84 S8 Cuốn theo chiều gió

7 TL5 Văn hóa xã hội - Lịch sử

8 TL6 Truyện - Tiểu thuyết

R27 DT4>NXB11 R28 TG1>NXB6 R29 TG18^NXB13>GT2 R3 NN4>TL9 R30 TL6^DT1>TG18 R31 NXB14^GT3>DT4 R32 GT1^TL11^DT2>NXB13 R33 TG18^GT2>DT3 R34 TG18^TL6^DT1>GT1 R35 NXB1^DT1>S1 R36 NXB3^GT4>S11 R37 TG1^GT5>S14 R38 TG11^NXB7>S8 R39 TG3^TL9^NXB1>S10 R4 NN2>TL2 R40 DT2^NN3>S1 R41 TG2^GT1^TL7>S1 R42 TL5^DT3>S7 R43 GT3^TL4>S9 R44 NXB5^GT3>S6

R47 NXB1^DT1>S1 R48 NXB6^TG1^NN3>S14 R49 NXB4^NN4^TL3>S11 R5 DT1>TL7 R50 TG2^TL6>S6 R51 GT1^TG2>S3 R52 GT2^TG3>S4 R53 TG1^TL6>S14 R54 GT4^NN1>S10 R55 GT5^NN3>S15 R56 DT4^TG10>S3 R57 DT1^TG3>S15 R58 DT4^TL1>NN4 R59 GT4^NN1>S13 R6 DT2>TL6 R60 GT2^DT4>S5 R61 TG4^GT1>S16 R62 TL8^DT3>S17 R63 TG6^NXB6>S18 R64 GT2^TG7>S19

R67 DT4^TL9>S22 R68 TG4^TL8^GT2>S23 R69 TG8^NXB7>S24 R7 DT3>TL2 R70 TL10^TG8>S25 R71 NXB10^TG10^TL8>S27 R72 TG11^GT1^TL8>S28 R73 TG3^GT2^TL8>S29 R74 NXB1^TL5^TG9>S30 R75 TG1^GT2^TL6>S31 R76 NXB1^GT1^TG13>S33 R77 TL7^GT2^NXB1>S32 R78 TG14^TL6>S34 R79 TG1^TL6^GT1>S26 R8 DT4^NN4>TL1 R80 TG15^NXB13^GT1>S35 R81 TG15^TL11^DT1>S36 R82 GT2^TL11^DT3>S37 R83 TG18^NXB14^GT1>S38 R84 DT4^TG18>S39

R87 GT1^NXB13>S42 R88 GT1^NXB14>S42 R89 TG18^NXB14>S37 R9 DT3>NN3 R90 DT3^TG15>S42 R1 NN1>TL3 R10 TL8^NXB2>TG4 R11 TG5^GT2^NXB6>TL8 R12 TL6^NXB6>GT2 R13 GT2^TL5>NXB6 R14 TL5^NXB8>DT4 R15 TG4^NXB9>GT2 R16 TG8>GT1 R17 TL10^GT1>TG8 R18 TG8^NXB12>TL10 R19 NXB10^DT3>TL8 R2 NN3^DT1>TL7 R20 DT2^NXB1>TL7 R21 NXB6^DT3>TL6 R22 DT3^NXB1>TL5

R25 TL6>DT3 R26 GT2^TG10>NXB10 R27 DT4>NXB11 R28 TG1>NXB6 R29 TG18^NXB13>GT2 R3 NN4>TL9 R30 TL6^DT1>TG18 R31 NXB14^GT3>DT4 R32 GT1^TL11^DT2>NXB13 R33 TG18^GT2>DT3 R34 TG18^TL6^DT1>GT1 R35 NXB1^DT1>S1 R36 NXB3^GT4>S11 R37 TG1^GT5>S14 R38 TG11^NXB7>S8 R39 TG3^TL9^NXB1>S10 R4 NN2>TL2 R40 DT2^NN3>S1 R41 TG2^GT1^TL7>S1 R42 TL5^DT3>S7

R45 TL8^TG10^DT3>S3 R46 NXB2^DT3>S12 R47 NXB1^DT1>S1 R48 NXB6^TG1^NN3>S14 R49 NXB4^NN4^TL3>S11 R5 DT1>TL7 R50 TG2^TL6>S6 R51 GT1^TG2>S3 R52 GT2^TG3>S4 R53 TG1^TL6>S14 R54 GT4^NN1>S10 R55 GT5^NN3>S15 R56 DT4^TG10>S3 R57 DT1^TG3>S15 R58 DT4^TL1>NN4 R59 GT4^NN1>S13 R6 DT2>TL6 R60 GT2^DT4>S5 R61 TG4^GT1>S16 R62 TL8^DT3>S17

R65 TL3^TG5>S20 R66 TL5^TG7>S21 R67 DT4^TL9>S22 R68 TG4^TL8^GT2>S23 R69 TG8^NXB7>S24 R7 DT3>TL2 R70 TL10^TG8>S25 R71 NXB10^TG10^TL8>S27 R72 TG11^GT1^TL8>S28 R73 TG3^GT2^TL8>S29 R74 NXB1^TL5^TG9>S30 R75 TG1^GT2^TL6>S31 R76 NXB1^GT1^TG13>S33 R77 TL7^GT2^NXB1>S32 R78 TG14^TL6>S34 R79 TG1^TL6^GT1>S26 R8 DT4^NN4>TL1 R80 TG15^NXB13^GT1>S35 R81 TG15^TL11^DT1>S36 R82 GT2^TL11^DT3>S37