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專家系統在圖書館參考服務之應用/圖書館參考服務專家系統   

圖書館參考服務專家系統

balls_orange.gif (924 bytes)   圖書館參考服務專家系統的建構
balls_orange.gif (924 bytes)   圖書館參考服務專家系統的評估


圖書館參考服務專家系統的建構  

一、圖書館參考服務專家系統的建構

        參考服務專家系統的建構可由以下四個部分來說明:

(一) 確立服務的範圍、流程與相關知識

        欲建立一個參考服務專家系統,首要的步驟即是確立服務的範圍,列出清晰的作業步驟,並找出相關的知識與概念,如此才能建立出精確、完整的知識庫與推論器。派羅特曾針對參考工作的業務規畫出了一個詳細的程序,如圖三所示(註18),而他在1989年也為參考服務的所需知識勾勒出了一個實務的典範(註19),如問題型態的典型資訊、讀者資料檔之建立、讀者行為模式的了解、資源的範圍、資源的索引型態、資源所包含資訊強度、複雜度、與詳盡度、索引典中語意網路的概念連結型態等等。

        如果專家系統要能成功能處理適當的問題,圖書館必須確認圖書館中那些工作是可以由專家系統來負責進行的。館員必須要將問題分為數類,如必須花費大量時間的問題、令人厭煩的問題、經常重覆的問題、館員較喜歡處理的問題等。然而,雖然圖書館中多半都有對於參考問題進行的記錄,但那大多是屬於數字型的統計,並沒有詳細記錄問題的內容。

圖二   派羅特(James R. Parrott)所制定之的參考服務工作流程

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資料來源:林雯瑤,「專家系統在參考服務的應用」,書苑 19期(民國83年1月):頁41。

        圖書館參考服務專家系統應提供何程度的服務,並無一定的標準,端賴圖書館想要使專家系統發揮何種效益而定。每個圖書館的服務宗旨不同,參考服務的表現不同,當然專家系統中所包含的資料及問題的類型均有差異,不過一般來說,大致可分為以下三種型態:(註20)

1. 啟發式(Heuristic)

經由經驗提供簡短的規則或明確的策略。此類型知識通常會最先被應用,因為它可以較迅速地產生結果,而若失敗的話,再應用中介式或深入式知識。圖書館通常會以此種方式來回答一些快速參考問題,例如若欲查詢百科全書,而對象是青少年,則可使用World Book。此類資訊亦可稱為表面知識或次要知識。

2. 中介式(Intermediate)

比上述啟發式提供更明確的指引,由一般的策略組成,又稱為基礎知識。圖書館可將所有的參考問題加以分類,界定何種類型的問題可以使用何種資源來回答,如指示讀者欲查詢有關地名的資料,則可以指示其地名辭典。

3. 深入式 (Deep)

為特定主題或學科中的特定知識提供一正確可行的原則,屬於參考服務中較為開放性的服務。啟發式與中介式的指引性服務通常被認為是編輯處理過的深入性知識。

(二) 知識的粹取

        知識的粹取可取材自不同的地方,除了人類專家的知識之外,如相關的教科書、手冊、報告、資料庫等都可以成為知識的來源。(註21)此程序通常是由知識工程師來主導進行,與專家洽談,詢問相關的問題以及解決的方式。因此,由於專家知識是專家系統的主要內涵,知識工程師必須盡可能不借持個人的知識作主觀的判斷解釋,主動詢問或導引專家,並在兩者之間形成一個良好的溝通模式,才能使知識的粹取順利進行。知識粹取的方式通常有下列幾種:(註22)

  1. 訪談:由知識工程師針對問題的特性,與專家進行訪談,並主動導引談話的程序與內容,挖掘專家的專業知識。

  2. 問卷:規劃完整的問題請專家回答,系統性地蒐集專家的專業知識。

  3. 觀察:觀察專家的解題過程,不予打擾,從專家的所作所為去探討解決問題的知識。

  4. 協定分析:專家在解決問題的同時說明其思考過程,由知識工程師加以記錄整理。

  5. 中斷分析:在專家系統解決問題的過程中,知識工程師在關鍵時刻詢問專家當時作為的動機。

(三) 知識的呈現

        知識取得後,接著是如何將知識予以結構化。下列有幾種表示專家知識的方法:(註23)

1. 法則 (Rules)

法則是最常用表示專家知識的方法,其標準的程式架構為「若-則」(If-then),即評估一個情況,若狀況為真,則採取行動。參考服務可以藉由擬訂一些法則來解決一些推論性問題,舉例如下:

If   query relates to basic information about words
Then use a dictionary

專家系統內法則的數量與程度比傳統程式多上許多,而傳統程式大概僅有50條到100條法則,而專家系統常具備數百至數千條法則。法則可以依據個別的需求將其作不同的的定義,因此提供相檔大的彈性,可以用來處理的不確定狀況。

2. 框架 (Frames)

知識框架是組織知識的一種資料結構,運用物件導向的方式涵蓋特定物件的所有知識。每一個特定的物件都包含了一個以上的屬性,稱為Slots,而每個性又有一至多個屬性值,或事些設定的合理的範圍,稱為Facets。舉例來說,我們可以將每個書給予一個框架:

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3. 語意網路 (Semantic Network)

語意網路是由由多個代表概念的點(Nodes)及連接點與點之間的弧(Arcs)所組成的一個網路。如圖三所示(註24),我們可以透過它將書藉與其他相關要素之間相互連結的關係圖架構起來。

圖三   語意網路架構範例

資料來源:Frederick Hayes-Roth, Knowledge Systems: An Introduction,Library Hi Tech 10, no. 1-2 (1992): 31.

(四) 系統的發展要素

        系統的發展要素不外乎發展工具與人員的運用二方面,茲分述如下:

1. 發展工具

在發展參考服務專家系統時,最好先建立一個雛型化的系統,測試建立系統的不同方式,以發現最好的解決方案。專家系統一般可利用程式語言或專家系建構工具來加以開發:

(1)程式語言

一般來說,程式語言的設計較為費時,但能提供專家系統建構者較大的彈性,較能設計出符合解決問題的專家系統。

(2) 專家系統建構工具(Shell)(註27)

專家系統建構工具又稱為專家系統骨架,是一種親和性相當高的發展環境,非常容易產製使用者介面,快速表示知識庫以及控制管理搜尋資料的策略,可視為發展專家系統的套裝軟體。因此即使不是電腦專家,亦可以透過它來開發專家系統。專家系統建構工具基於簡單好用的考量,大多是採法則模式,發展起來較迅速,但可能無法完全適用於不同的圖書館情況與特定的作業,也無法開發出較複雜的知識庫和推論器。

2. 人員的運用

圖書館在開發參考服務專家系統時,雖然大部分建構工作的技術部分主要是由知識工程師與程式設計師完成的,但館員在整個過程中亦是舉足輕重的,必須參與整個開發的作業,以使建構出來的系統確能符合所需。館員可以依其能力,及與其他專家合作的程度,適時地扮演以下角色:(註28-29)

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圖書館參考服務專家系統的維護與評估  

二、圖書館參考服務專家系統的維護與評估

        參考服務專家系統建構完成之後,並不代表所有工作就此告一段落,事後必須經常進行維護與評估,而它們的重要性絕不亞於事前的建構程序。

(一) 圖書館參考服務專家系統的維護

        圖書館參考服務專家系統的維護工作包括下列三個主要部分:

  1. 知識庫:知識庫的內容必須定期更新與修改,以適應環境與需求的不斷變動。

  2. 推論器:推論器的架構及法則必須依據知識庫來做某些調整,以確保推論結果的正確性。

  3. 介面:各種介面應依使用者、發展者與連結資源的不同需求而更新其設計方式,以期更能提供友善的操作環境,使系統與其他要素達到緊密的結合。

        參考服務專家系統的維護工作可由知識工程師等技術人員定期到館進行,或由館員自己來實施。

(二) 圖書館參考服務專家系統的評估

        圖書館參考服務專家系統的評估工作可分為下列二種方式:(註30)

1. 發展性評估 (Formative Evaluation)

即為系統本身內容上的評估。可由下列四點進一步探討:

2. 全面性評估 (Summative Evaluation)

這項評估是以比較的方式來測試專家系統提供參考服務的能力。最常使用的方法是直接以一些參考問題同時比較館員與系統的回答及資料提供的完整性、精確性、合理性等,或是比較有使用專家系統與沒有使用專家系統的效益。

一般來說,發展性評估較偏向少數人的主觀判斷,容易失之偏頗;而全面性評估則是屬於實證性的比較,較為客觀,但是實施起來比較費時費力,且適當的實證方法不易使用。圖書館中所進行的專家系統評估多是屬於較小型的發展性評估,僅有少數進行過全面性評估(註31)。專家系統在初步設計的雛形系統階段或更新擴張等時機,特別適合進行評估。唯有經常進行測試與評估的工作,才能使了解專家系統實行的狀況,並發現問題,進而使其發揮最大效益。

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註釋 

註18:林雯瑤,「專家系統在參考服務的應用」,書苑 19期 (民國83年1月):頁40。

註19:同註14, 103-104.

註20:Craig McDonald and John Weckert ed., Libraries and Expert Systems (London: Los Angeles : Taylor Graham, 1991), 8.

註21:同註5:頁10。

註22:同註11,頁290-291。

註23:同註5:頁11-12。

註24:同註13:31.

註25:同註11,頁296。

註26:同註14, 20-23.

註27:Anne Morris, “Expert Systems Teaching: The Needs of Information Professionals,” Library Hi Tech 10, no. 1-2 (1992): 128.

註28:同註20, 222.

註29:同註27:131

註30:同註14, 113-114

註31: F. W. Lancaster, “Aartificial Intelligence, Expert Systems and the Digital Library,”世界新聞傳播學院圖書資訊學系編,「21世紀資訊科學與技術的展望」國際學術研討會論文集(台北市:世界新聞傳播學院圖書資訊學系,民國85年),頁14。

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Last Modified: 1999/01/27

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