интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Энтропийный подход к семантическому (содержательному) анализу научной информации

Если с помощью энтропийного подхода, по выражению К. Шеннона, информация анализируется на синтаксическом (количественном) уровне, то с помощью того же энтропийного подхода в  информация анализируется на более сложном, семантическом (содержательном) уровне.

B  введена семантическая мера количества информации, в отличие от более упрощенной синтаксической меры количества информации, введенной К. Шенноном, что позволило прогнозировать развитие научных исследований и предстоящих прорывов в научных знаниях.

Семантический анализ публикации на основе энтропийного подхода позволяет прогнозировать скачки в развитии знания.

Энтропийный подход к информации на семантическом уровне позволяет ответить на вопрос: каким образом согласовать вывод о возрастании со временем в закрытых (изолированных) системах энтропии, или неопределенности и хаоса, с противоположными процессами самоорганизации и снижения энтропии в живой природе.

В основе энтропийного анализа семантики информации лежит анализ информации через оценку степени симметрии семантической структуры информации и особенно того фрагмента реальности, который его описывает. Для этого семантическая структура информации "мозаично" представляется в виде информационного фантома, состоящего из элементарных семантических единиц. Далее сопоставляются симметричная (детерминированная) составляющая информационного фантома с асимметричной (случайной) составляющей информационного фантома. В  для обоснования аналитического энтропийного подхода к семантическому анализу информации введены три новые понятия: информационный фантом (ИФ), элементарная семантическая единица (ЭСЕ) и квант снижения стохастичности.

Оценка энтропии информации подразумевает установление связей между содержанием (семантикой) научного знания и реальностью.

Оказывается, анализируя степень симметрии (асимметрии) научной информации по отношению к реальному миру, можно выявлять и конкретизировать связи между содержанием (семантикой) научного знания и действительностью.

Энтропийный подход к анализу научной информации досточно сложен и изложить его в данной работе из-за ограниченного объема затруднительно, поэтому лицам, интересующимся данной проблемой, советую обратиться к источнику.

Все широко известные работы по анализу и оценке информации рассматривают синтаксический, а не семантический уровень информации, что не позволяет провести всесторонний анализ развития научных направлений, включая прогноз возможных скачков в научных знаниях.

Переход от синтаксиса к семантике в информационном анализе позволяет снизить влияние субъективных факторов на конечный результат анализа и использовать новые принципы организации баз данных.

Компьютерный анализ информации на семантическом уровне является новым и пока разработан не на количественном, а только лишь на качественном уровне или в лучшем случае эмпирически.

Семантический подход к анализу радиотехнической информации и интересные результаты, полученные в этой области, достаточно подробно приведены в.

Принципы анализа научной информации на семантическом уровне требуют новой более высокой семантической организации информационных баз данных в автоматизированных информационных системах (АИС), автоматизированных системах переработки научной информации и управления (АСУ). При переходе от синтаксиса к семантике возможен качественный прорыв в анализе научной информации.

Используя энтропийный подход к оценке адекватности нечеткого знания, или когнитивной структуры научной информации, изучаемому фрагменту действительности требуется представление научной информации в виде совокупности элементарных семантических единиц (ЭСЕ) и их аналитического анализа. Энтропия информации в процессе исследований по принятой теории уменьшается и стремится к нулю и вновь возрастает при переходе к новой теории или парадигме. Очевидно, что энтропия научной информации равна нулю только при абсолютном знании и бесконечности - при абсолютном незнании. Степень проработки данного научного направления можно оценить вычисленными значениями энтропии информации, как это показано в.

В процессе научных исследований нечеткие знания о предмете или явлении, или когнитивной структуре этой информации, все более адекватно начинают отражать модель изучаемого фрагмента действительности (реального объекта) и становятся информационным фантомом (ИФ) этого фрагмента действительности.

В  показано, что экономическая семантическая единица (ЭСЕ) является основной характеристикой семантической структуры информационного массива. Важно определить взаимосвязь семантических характеристик информационного массива и симметрии (асимметрии) этого информационного массива с описываемым фрагментом действительности. Мерой асимметрии семанти-ческой структуры информационного массива с описываемым фрагментом действительности является энтропия.

На основе оценки симметрии (асимметрии) информационного массива и его энтропии в  разработана методология прогноза развития научных исследований, показана возможность синтезирования новой в семантическом плане информации за счет преднамеренного нарушения стабильности когнитивной структуры информационного массива.

Разработка энтропийного семантического подхода к анализу научной информации, проведенная на двух различных информационных массивах (обработка сложных сигналов в радиотехнике и воздействие электромагнитного излучения на биологические объекты) позволили :

разработать способы анализа информационных массивов на семантическом уровне;

на основе семантического анализа информационных массивов прогнозировать развитие научных направлений,

обосновать возможность синтеза новой в семантическом плане научной информации за счет преднамеренного нарушения стабильности нечетких знаний, или когнитивной структуры информационного массива, и последующей ее стабилизации;

прогнозировать застой или скачки в научных направлениях и знаниях; очевидно, что без формализации семантического анализа невозможен прогноз скачков в развитии знаний;

исследовать семантику информации и ее взаимосвязь с материей и показать двойственность информации как категории, а также с энтропийных позиций формировать отличие живой материи от неживой;

оценить возможную семантическую меру количества информации.