После получения логически прозрачной нейронной сети наступает этап построения вербального описания. Принцип построения вербального описания достаточно прост. Используемая терминология заимствована из медицины. Входные сигналы будем называть симптомами. Выходные сигналы нейронов первого слоя — синдромами первого уровня. Очевидно, что синдромы первого уровня строятся из симптомов. Выходные сигналы нейронов k — о слоя будем называть синдромами k — о уровня. Синдромы k — о первого уровня строятся из симптомов и синдромов более низких уровней. Синдром последнего уровня является ответом.

В качестве примера приведем интерпретацию алгоритма рассуждений, полученного по второй сети приведенной на рис. 2. Постановка задачи: по ответам на 12 вопросов необходимо предсказать победу правящей или оппозиционной партии на выборах Президента США. Ниже приведен список вопросов.

Правящая партия была у власти более одного срока?

Правящая партия получила больше 50 % голосов на прошлых выборах?

В год выборов была активна третья партия?

Была серьезная конкуренция при выдвижении от правящей партии?

Кандидат от правящей партии был президентом в год выборов?

Год выборов был временем спада или депрессии?

Был ли рост среднего национального валового продукта на душу населения больше 2.1 %?

Произвел ли правящий президент существенные изменения в политике?

Во время правления были существенные социальные волнения?

Администрация правящей партии виновна в серьезной ошибке или скандале?

Кандидат от правящей партии — национальный герой?

Кандидат от оппозиционной партии — национальный герой?

Ответы на вопросы описывают ситуацию на момент, предшествующий выборам. Ответы кодировались следующим образом: «да» — единица, «нет» — минус единица. Отрицательный сигнал на выходе сети интерпретируется как предсказание победы правящей партии. В противном случае, ответом считается победа оппозиционной партии. Все нейроны реализовывали пороговую функцию, равную 1, если алгебраическая сумма входных сигналов нейрона больше либо равна 0, и –1 при сумме меньшей 0.

Проведем поэтапно построение вербального описания второй сети, приведенной на рис. 2. После автоматического построения вербального описания получим текст, приведенный на рис. 3. Заменим все симптомы на тексты соответствующих вопросов. Заменим формулировку восьмого вопроса на обратную. Подставим вместо Синдром1_Уровня2 название ответа сети при выходном сигнале 1. Текст, полученный в результате этих преобразований приведен на рис. 4.

Рис. 3. Автоматически построенное вербальное описание

Рис. 4. Вербальное описание после элементарных преобразований

Заметим, что все три вопроса, ответы на которые формируют Синдром1_Уровня1, относятся к оценке качества правления действующего президента. Поскольку положительный ответ на любой из этих вопросов характеризует недостатки правления, то этот синдром можно назвать синдромом плохой политики. Аналогично, три вопроса, ответы на которые формируют Синдром2_Уровня1, относятся к характеристике политической стабильности. Этот синдром назовем синдромом политической нестабильности.

Тот факт, что оба синдрома первого уровня принимают значение 1, если истинны ответы хотя бы на два из трех вопросов, позволяет избавиться от математических действий с ответами на вопросы. Окончательный ответ может быть истинным только если оба синдрома имеют значение –1.

Используя приведенные соображения, получаем окончательный текст решения задачи о предсказании результатов выборов президента США, приведенный на рис. 5.

Рис. 5. Окончательный вариант вербального описания

Таким образом, использовав идею логически прозрачных нейронных сетей и минимальные интеллектуальные затраты на этапе доводки вербального описания, был получен текст решения задачи. Причем процедура получения логически прозрачных нейронных сетей сама отобрала значимые признаки, сама привела сеть к нужному виду. Далее элементарная программа построила по структуре сети вербальное описание.