РАТКИН Леонид Сергеевич, кандидат технических наук

Источник: журнал "Специальная Техника" №2 2006 год.

В криминалистике достаточно часто возникает ситуация, когда показания подследственных, свидетелей и других лиц бывают путанными, противоречивыми и трудно согласуемыми с другими показаниями. В настоящее время для определения противоречий и “нестыковок” можно использовать специальные автоматизированные системы, суть работы которых состоит в следующем.

Прежде всего каждое показание оформляется в виде соответствующего текстового файла (ТФ). Например, рукописный текст сканируется и оцифровывается, речевые сообщения (аудиофайлы) с помощью специальных систем распознавания переводятся в текст, фотографии с уликами получают вербальное описание. Каждый ТФ в информационной системе (ИС) имеет свой уникальный номер (состоящий из букв и цифр), позволяющий его (ТФ) однозначно идентифицировать в ИС среди других файлов. Полученная база данных ТФ позволяет на основании уникального номера каждого ТФ также однозначно определить любой фрагмент текста произвольного файла. Например, в качестве идентификатора текстового блока файла (ИТБФ) можно использовать следующую структуру:

• идентификационный номер ТФ (размер – от 5 до 10 байт);
• номер абзаца в ТФ (2 байта позволяют адресовать 65 536 абзацев в ТФ);
• номер слова в абзаце (2 байта адресуют 65 536 слов в каждом абзаце);
• номер знака в слове (1 байт адресует 256 знаков в слове – букв и цифр).

При необходимости размеры составляющих ИТБФ частей могут быть увеличены или уменьшены. Возможен учет пустых абзацев (состоящих только из кода “возврат каретки” или их игнорирование (пропуск) при расчете ИТБФ.

Пример 1. 145С7 означает весь текстовый файл – от первого до последнего знака.

Пример 2. 5Ц83Р 00019 – адрес 19 абзаца ТФ 5Ц83Р (всех слов и букв в абзаце). Заметим, что в методе построения ИТБФ предполагается не нумеровать предложения (последовательность слов, заканчивающуюся точкой).

Пример 3. 71В42 00103 00052 – адрес 52 слова в 103 абзаце ТФ 71В42 (всех букв и знаков в слове, “словом” предлагается считать последовательность знаков, с двух сторон ограниченную пробелами).

Пример 4. 3С5Р7 00012 00007 00004 – адрес 4 знака 7 слова 12 абзаца ТФ 3С5Р7. В частности, для слова “2005” номер знака 00004 означает цифру “5”.

ИТБФ может задавать как начало, так и конец текстового блока файла. Возможно указание в одном ИТБФ через тире адреса начала и конца блока – в этом случае подразумевается текстовый блок (т.е. совокупность текста) между первым и вторым ИТБФ.

Пример 5. 23У34 00023 – 00070 означает текстовый фрагмент с 23 по 70 абзац ТФ 23У34.

Пример 6. А45Р5 00101 00075 – 00099 – соответствует текстовому фрагменту с 75 по 99 слово 101 абзаца ТФ А45Р5.

Пример 7. С12Т2 00012 00034 00001 – 00039 00075 00009 обозначает адрес текстового фрагмента с 1 буквы 34 слова 12 абзаца по 9 букву 75 слова 39 абзаца ТФ С12Т2.

Возможно изменение порядка следования составляющих ИТБФ частей, например вначале номер абзаца в ТФ, затем – номер слова в абзаце, далее – номер буквы (или знака) в слове, а в конце – идентификационный номер ТФ. Поскольку ИТБФ состоит из 4 частей, любая из 24 комбинаций (4! = 24) может быть применима для формирования идентификатора. Также могут быть использованы более сложные конструкции, включающие в себя элементы ИТБФ.

Отметим, что расчет ИТБФ для произвольного текстового блока (ТБ) может осуществляться компьютерной программой для работы с текстом автоматически, путем выделения ТБ манипулятором типа “мышь” при просмотре.

Таким образом, с помощью ИТБФ каждый ТБ имеет уникальный адрес, однозначно идентифицирующий ТБ среди множества фрагментов других файлов. Разработанный механизм адресации ТБ можно использовать при построении матрицы степеней непротиворечивости ТБ файлов.

Пусть имеется N показаний (непрерывных фрагментов ТФ), взаимную противоречивость которых друг другу необходимо установить. Обозначим через a_i соответствующие ИТБФ,

i = 1…N. Пусть b_ij – степень взаимной непротиворечивости двух ТБ для ИТБФ a_i и a_j, принимающая значение 1, если два ТБ взаимно непротиворечивы, и 0 – если противоречие существует (установлено), – решение о значении степени непротиворечивости принимается специалистами-экспертами (например, в рамках коллегиального органа). Возможно следующее построение матрицы степеней непротиворечивости ТБ:

Поскольку предполагается, что показания внутренне непротиворечивы, по диагонали матрицы степеней непротиворечивости (выделенной на рисунке серым цветом) расположены единицы. Возможно задание другого значения, означающего внутреннюю непротиворечивость показаний, например 100 – важно, чтобы для каждого из показаний значение степени внутренней непротиворечивости было одинаковым. Свойством построенной матрицы является ее симметричность относительно своей главной диагонали, т.е. транспонированная матрица равна исходной, т.к. определение степени непротиворечивости двух ТБ коммутативно.

Возможно определение суммарной степени внешней непротиворечивости каждого ТБ (по строкам или по столбцам – неважно, результат будет одинаков) по отношению к остальным блокам: B_i = b_i1 + b_i2 +…+ b_iN или B_i = b_1i + b_2i +…+ b_Ni, i=1…N, i=1…N. Характеристику B_i можно назвать как “относительная непротиворечивость текущего, i-го ТБ по отношению к другим ТБ. При расчете B_i для i = 1…N возможно определение наибольшего и наименьшего значений B_max и B_min, а также упорядочивание B_i, i = 1…N, в порядке возрастания или убывания. Так как каждая степень непротиворечивости (см. матрицу) принимает значение 1, если противоречия нет, и 0, если противоречие присутствует (по мнению экспертов), то максимальное значение B_max соответствует наиболее согласованному с остальными фрагментами показаний ТБ, и минимальное B_min – наименее согласованному с остальными (наиболее некорректному) показанию. Возникающая упорядоченная последовательность B_i, i = 1…N, в порядке возрастания B_min …B_max, в этом случае представляет собой последовательность уточнения некорректных показаний у представивших их лиц.

В автоматизированных криминалистических системах предлагается использование современных систем распознавания логически противоречивых конструкций, самообучающихся систем, систем автоматического поиска противоречий в показаниях и других разработок. Высокоинтеллектуализированный комплекс систем поиска внутренних и внешних противоречий в показаниях позволит экспертам в автоматизированном режиме принимать решение о степени противоречивости соответствующих текстовых блоков файлов. Масштабность задачи предполагает интенсивное использование технологии распределенных вычислений на базе производственных кластеров [1].

1. Возможно задание степени непротиворечивости на непрерывном числовом отрезке [c, d] и определение средневзвешенного значения оценок экспертов. Целесообразно также использование коэффициентов достоверности данных, позволяющих определять степень правдоподобности (большего доверия) показаний тех или иных свидетелей и других лиц.
2. Матрица степеней непротиворечивости ТБ пригодна также для рассмотрения внутренних противоречий в показаниях. В этом случае по диагонали матрицы располагаются не единицы, а соответствующие экспертные значения, что в целом не влияет на работу механизма определения наиболее некорректных показаний.
3. Система определения противоречий может быть использована в других областях, например для оценки недоработок в нормативно-правовых документах в различных сферах, для анализа несовместимых технических и технологических решений на промышленном производстве и т.д. [2].

1. Раткин Л.С. Метод построения базиса предметной области на основе ее базовых определений. /Вопросы оборонной техники, № 1 (320), 2004.
2. Раткин Л.С. Принципы определения степеней внутренней и внешней непротиворечивости частей нормативно-правовых документов. /Промышленная политика в Российской Федерации, № 5, 2005.

Статья опубликована на сайте: 15.02.2007