При использовании методов искусственного интеллекта для каталогизирования информации необходимо наличие классификаций, в соответствии с которыми определяется классовая принадлежность объектов, явлений, действий и др. Однако для корректного решения задачи классовой принадлежности необходимо, чтобы используемые классификации были корректными. Рассмотрено понятие «корректность классификации» и возможность выявления ошибок деления с использованием теории вычислений на классификациях. Предложен визуальный и эвристический подходы к выявлению ошибок: деление с лишними членами, сбивчивое деление и скачок в делении.
При використанні методів штучного інтелекту для створення каталогів інформації необхіднa наявність класифікацій, у відповідності до яких визначається класова належність об’єктів, явищ, дій та інш. Однак для коректного вирішення задачі класової належності необхідно, щоб класифікації, які використовуються, були коректними. Розглянуто поняття «коректність класифікації» та можливість виявлення помилок ділення з використанням теорії обчислень на класифікаціях. Запропоновано візуальний та евристичний підходи до виявлення помилок: ділення з зайвими членами, некоректне ділення та стрибок у діленні.
The methods of artificial intelligence used to cataloguize information require the existence of classifications or taxonomies for determining class affiliation of subjects, phenomena, actions etc. However, for correct solving of classification problems it is necessary that all the used classifications/taxonomies were correct. The authors consider the notion «classification correctness” and investigate the possibility to identify some errors of dividing by using the theory of classifications calculus. The authors also propose visual and heuristic approaches for detecting the following errors: dividing with remainder terms, controversial dividing and dividing jump.
