Семантические сети сообщение по информатике

Обновлено: 02.07.2024

Сетевая модель представления знаний является более наглядной, нежели продукционная. Она позволяет более ясно структурировать информацию и представлять ее в графическом виде.

Базовыми функциональными элементами семантической сети служит структура из двух компонентов – узлов и связывающих их дуг. Таким образом, семантической сетью называется ориентированный граф с конечными вершинами. Каждый его узел представляет собой некоторое понятие, а дуга – отношение между парой понятий. Можно считать, что каждая из таких пар отношений представляет простой факт. Узлы в семантической сети соответствуют объектам, понятиям или событиям. Они обладают определенной маркировкой, позволяющий идентифицировать этот узел.

Основной принцип семантической сети: знания, которые семантически связаны между собой (связаны по смыслу) должны храниться рядом. В семантической сети имеется два типа дуг:

2. имеет частью (has part)

Дуги обладают свойством транзитивности – устанавливают отношения иерархии наследования в сети (элементы низкого уровня наследуют свойства высокого)

В качестве простого примера семантической сети рассмотрим предположения:

Студент Иванов мужчиной человеком.

Рис. 4.1 – Диаграмма семантической сети.

Квиллиан также ввел разделение между видами узлов. Один вид узлов он назвал узлами-типами. Такой узел представляет концепт, связанный с конфигурацией других узлов, узлов-лексем. Это в определенной степени напоминает толковый словарь, в котором каждое понятие определяется другими понятиями, также присутствующими в этом словаре, причем и их смысл толкуется с помощью еще каких либо понятий в этом словаре.

Проблема поиска решений в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Существует довольно обширный перечень проблем, при решении которых представление, базирующееся на формализме семантических сетей, оказывается весьма полезным. И использование узлов и связей в сети для представления понятий и отношений может показаться само сбой разумеющимся. Однако следует учитывать следующие недостатки семантических сетей:

¨ Процесс поиска информации в сети сам по себе знаниями не управляется. Другими словами, этот механизм не предполагает наличия какого-либо знания о том, как искать нужную нам информацию в представленных знаниях. Таким образом, сети является эвристически неадекватными.

Лекция 4-5. Семантические сети и фреймы

1. Семантические сети.

2. имеет частью (has part)

В качестве простого примера семантической сети рассмотрим предположения:

Студент Иванов мужчиной человеком.

Рис. 4.1 – Диаграмма семантической сети.

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеет вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а ребра задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы.

Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний.

В названии соединены сроки с двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике является разновидностью графу — набора вершин, соединенных дугами (ребрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений между ними.

История

Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась еще учеными ранней науки. Примером этого может служить биологическая систематика Карла Линнея 1735 Если рассматривать ее как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества, современное AKO.

Важным начинанием в исследовании сетей стали работы немецкого психолога Отто Зельц 1913 и 1922 В них, для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучение методов наследования свойств были использованы графы и семантические отношения. Исследователи дж. Андерсон (1973), д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования памяти человека и его интеллектуальных возможностей.

Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченс в 1956 году в рамках проекта кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма переводится на язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г.. Появилась работа Мастерман, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15 000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учеными.

Большой интерес представляет работа Куиллиана (1967 г.).

Структура

Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических выражений. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным способом представления для семантической сети является граф. Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгий математический запись, и обе эти формы являются, не конкурируют, а дополняют друг друга.

Графическое представление

Основной формой представления семантической сети является граф. Понятие семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами. Это удобная форма которая воспринимается человеком. Ее недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка.

Математическая запись

В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметной множества, а дуга — предикату.

Классификация семантических сетей

Для всех семантических сетей справедливое разделение по арностью и количеством типов отношений.

По количеству типов, сети могут быть однородными и неоднородными. Однородные сети имеют только один тип отношений (стрелок), например, такова вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO). В неоднородных сетях количество типов отношений более двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследований.

По арностью, типичны сети с бинарными отношениями (связывающие ровно два понятия). Бинарные отношения, действительно, являются простыми и удобно выглядит на графе в виде стрелки между двумя понятиями. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как отразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы снимают это осложнения, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.

Кроме концептуальных графов существуют другие модификации семантических сетей, это является еще одним основанием для классификации (за реализацией).

Семантические отношения

Количество типов отношений в семантической сети определяется ее разработчиком, исходя из конкретных целей. В реальном мире их количество стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или сложным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно сделанные программы обработки нужных отношений.

Иерархические

Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. Д. Важным отношением является HasPart, описывающий части / составляющие объекты (отношение меронимии). Мерон — это объект, являющийся частью другого. Двигатель — это Мерон для автомобиля. Холоне — это объект, который влючает в себя другое. Например, у дома есть крыша. Дом — Холон для крыши. Компьютер — Холон для монитора. Мерон Холон — противоположные понятия.

Часто в семантических сетях нужно определить отношения синонимии и антонимии. Эти связи или дублируются явно в самой сети, или в алгоритмической составляющей.

Вспомогательные

В семантических сетях часто используются также такие отношения [Гаврилова]:

Использование семантических сетей

Семантическая паутина

Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:

Попытка создания семантической сети на основе всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (языка разметки на основе XML) и призвана добавить ссылкой смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределенную базу знаний глобального масштаба.

Семантическая сеть как структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами. История возникновения логических формул и их обозначения в виде деревьев. Виды и тиология графов. Пропозиционные сети. Применение на практике семантических сетей.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	18.12.2012
Размер файла	29,5 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ

Семантическая сеть - структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами. Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком. Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления. Начиная с конца 50-ых годов были создано и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что терминология и их структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям:

1. узлы семантических сетей представляют собой концепты предметов, событий, состояний;

2. различные узлы одного концепта относятся к различным значениям, если они не помечено, что они относятся к одному концепту;

3. дуги семантических сетей создают отношения между узлами-концептами (пометки над дугами указывают на тип отношения);

4. некоторые отношения между концептами представляют собой лингвистические падежи, такие как агент, объект, реципиент и инструмент (другие означают временные, пространственные, логические отношения и отношения между отдельными предложениями;

5. концепты организованы по уровням в соответствии со степенью обобщенности так как, например, сущность, живое существо, животное, плотоядное,;

Однако существуют и различия: понятие значения с точки зрения философии; методы представления кванторов общности и существования и логических операторов; способы манипулирования сетями и правила вывода, терминология. Все это варьируется от автора к автору. Несмотря не некоторые различия, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику естественного языка.

Историческая справка

Фрег представил логические формулы в виде деревьев, которые однако мало напоминают современные семантические сети. Еще одним пионером стал Чарльз Сандерз Прис, который использовал графические записи в органической химии. Он сформулировал правила выводы с использованием экзистенциональных графов. В психологии Зельц использовал графы для представления наследственности некоторых характеристик в иерархии концептов. Научные изыскания Зельца имели огромное влияние на изучение тактики в шахматах, который в свою очередь повлиял на таких теоретиков, как Саймон и Ньюэлл.Что касается лингвистики, то первым ученым, занимавшимся разработкой графических описаний, стал Теньер. Он использовал графическую запись для своей грамматики зависимостей. Теньер оказал огромное влияние на развитие лингвистики в Европе.

Впервые семантические сети были использованы в системах машинного перевода в конце 50-х - начале 60-х годов. Первая такая система, которую создала Мастерман, включала в себя 100 примитивных концептов таких, как, например, НАРОД, ВЕЩЬ, ДЕЛАТЬ, БЫТЬ. С помощью этих концептов она описала словарь объемом 15000 единиц, в котором также имелся механизм переноса характеристик с гипертипа на подтип. Некоторые системы машинного перевода базировались на корреляционных сетях Цеккато, которые представляли собой набор 56 различных отношений, некоторые из которых - падежные отношения, отношения подтипа, члена, части и целого. Он использовал сети, состоящие из концептов и отношений для руководства действиями парсера и разрешения неоднозначностей.

В системах искусственного интеллекта семантические сети используются для ответа на различные вопросы, изучение процессов обучения, запоминания и рассуждений. В конце 70-х сети получили широкое распространение. В 80-х годах границы между сетями, фреймовыми структурами и линейными формами записи постепенно стирались. Выразительная сила больше не является решающим аргументом в пользу выбора сетей или линейных форм записи, поскольку идеи, записанные с помощью одной формы записи могут быть легко переведены в другую. И наоборот, особо важное значение получили второстепенные факторы, как читаемость, эффективность, неискусственность и теоретическая элегантность, также учитываются легкость введения в компьютер, редактирование и распечатка.

Реляционные графы

Самые простые сети, которые используются в системах искусственного интеллекта, - реляционные графы. Они состоят из узлов, соединенных дугами. Каждый узел представляет собой понятие, а каждая дуга - отношения между различными понятиями. На рисунке 1 представлено предложение “Собака жадно гложет кость”. Четыре прямоугольника представляют понятия собаки, процесса гложения, кости и такой характеристики, как жадность. Надписи над дугами означают, что собака является агентов гложения, кость является объектом гложения, а жадность - это манера гложения.

Терминология, использующаяся в этой области различна. Чтобы добиться некоторой однородности, узлы, соединенные дугами, принято называть графами, а структуру, где имеется целое гнездо из узлов или где существуют отношения различного порядка между графами, называется сетью. Помимо терминологии, использующейся для пояснения, также различаются способы изображения. Некоторые используют кружки вместо прямоугольников; некоторые пишут типы отношений прямо над дугами, не заключая их в овалы; некоторые используют аббревиатуры, например О или А для обозначения агента или объекта; некоторые используют различные типы стрелок. На рисунке 2 изображен граф концептуальных зависимостей Шенка. означает агента. INGEST (поглощать) - один из примитивов Шенка: ЕСТЬ - ПОГЛОЩАТЬ твердый объект; ПИТЬ - ПОГЛОЩАТЬ жидкий объект; ДЫШАТЬ - ПОГЛОЩАТЬ газообразный объект. Дополнительная стекла слева показывает, что кость переход из неуказанного места к собаке. Поскольку довольно сложно ввести в компьютер некоторые диаграммы и при этом они занимают много места при печати, многие ученые записывают свои графы в более компактном варианте. Например, то же предложение Сова предложил записать в линейном виде с использованием некоторых элементов из рисунка 1:

В этом варианте записи квадратные скобки обозначают понятия, а круглые скобки содержат в себе названия отношений. Все линейные формы записи очень похожи на фреймовые структуры.

Графы с центром в глаголе

Глаголы соединяются с группой существительного с использованием падежных отношений. Например, с предложении “Mary gave a book to Fred”, Mary агент давания, book объект этого процесса, а Fred реципиент глагола “давать”. Помимо падежных отношений в предложении в естественном языке также имеются средства для связи отдельных предложений. Такие отношения необходимы для следующего:

Союзы. Самый простой способ соединить предложения - это поставить между ними союз. Некоторые союзы, как например “и”, “или”, “если” обозначают логическую связь; некоторые, такие как “после того, как”, “когда”, “пока”, “с тех пор, как” и “потому что”, выражают временные отношения и причину.

Глаголы, требующие подчиненное предложение. Падежные фреймы многих глаголов требуют подчиненного предложения, являющегося обычно прямым дополнением. К такому типу относятся глаголы “говорить”, “считать”, “думать”, “знать”, “быть убежденным”, “угрожать”, “пытаться” и др.Определители, относящиеся к целому предложению. Многие наречия и пропозиционные фразы относятся только к глаголу, но некоторые определяют целое предложение. Такие наречия, как “обычно”, “вероятно”, в большинстве случаев ставятся в начале предложения. А например, слово “однажды” определяет весь рассказ, следующий после него.Модальные глаголы и времена. Такие глаголы, как “may”, “can”, “must”, “should”, “would” и “could” имеют модальное значение и относятся ко всему предложению, где они встречаются. Временное отношение может быть выражено как формой прошедшего времени глаголов, так и обстоятельствами “сейчас”, “завтра” или “однажды” и другими.Связанный дискурс. Помимо отношений, выраженных в одном предложении, существуют также отношения более высокого порядка между отдельными предложениями рассказа или какого-либо другого повествования. Многие из них не выражены эксплицитно: временные отношения и следование аргументов может быть, например, имплицитно выражено порядком следования предложения друг за другом в тексте.

Именно потому, что глагол отводится такая важная роль в предложении, многие теория делают его своим центральным связующим звеном. Этот подход берет свое начало из Индо-Европейской языковой семьи, где модальность и временные отношения выражаются изменением глагольной формы. Рассмотрим следующий пример: “While a dog was eating a bone, a cat passed by unnoticed”. В этом предложении сообщено, что, когда предложение “While a dog was eating a bone” являлось истинным, второе предложение “A cat passed unnoticed” также является истинным. На рисунке 3 изображен граф с центром в глаголе. Союз “while” (WHL) соединяет узел PASS-BY с узлом EAT. На рисунке 3 показано, что собака является агентом незамечания (not noticing).Графы с центром в глаголе - это реляционные графы, где глагол считается центральным звеном любого предложения. Маркеры времени и отношения пишутся прямо рядом с концептами, которые представляют глаголы. Графы концептуальных зависимостей Роджера Шенка также используют этот подход. Несмотря на то, что графы с центром в глаголе довольно гибкие по своей структуре, они обладают рядом ограничений. Одно из них заключается в том, что они не проводят разграничение между определителями, которые относятся только к глаголу, и определителями, относящимися к предложению целиком. Рассмотрим следующие примеры:

The dog greedily ate the bone.

Greedily, the dog ate the bone.

Эти графы также плохо справляются с предложениями, находящимися внутри других предложений.

При работе с реляционными графами возникают проблемы с передачей всего многообразия временных отношений и отношений модальности. Несмотря на то, что многие учение используют эти графы для решения сложных проблем, они так до сих пор и не разработали общего метода для их разрешения. В выше приведенном примере пометка PAST должна относится ко всему предложению, которое говорит о том, что собака ест кость, а не только к глаголу EAT, поскольку очевидно, что кость позже была съедена собакой целиком. Также должно быть указано, что процесс прохождения кошки и процесс не замечания ее собакой происходили в одно и то же время.

Пропозиционные сети

В пропозиционных сетях узлы представляют целые предложения. Эти узлы являются точками соприкосновения для отношений между отдельными предложениями связанного текста. С другой стороны они определяют время и модальность для всего контекста. Представленные ниже примеры иллюстрируют отношения, для записи которых необходимы пропозиционные узлы:

Sue thinks that Bob believes that a dog is eating a bone.

If a dog is eating a bone, it is unwise to try to take it away from him.

В первом предложении для глаголов “think” и “believe” целое предложение является дополнением: Боб считает, что “А dog is eating a bone”, то, что думает Сью представляет собой более сложное предложение-“Bob believes that a dog is eating a bone”. Такое гнездование предложений внутри других предложений может повторятся сколь угодно большое количество раз. Чтобы изобразить такое предложение, необходимо использовать пропозиционные узлы, которые содержат гнездящиеся графы. На рисунке 4 изображена пропозиционная сеть для этого предложения. Отметим, что (EXP) - experiencer, то есть тот кто испытывает, соединяет THINK с Сью, а BELIEVE с Бобом, однако EAT и DOG соединены между собой агентивным отношением (AGNT). Причиной разного типа отношений является тот факт, что думать и считать-это состояния, испытываемые людьми, а поедание-это действие осуществляемое агентом.

Во втором примере представлены два предложения, находящиеся в отношении условия. Антецедентом является предложение “А dog is eating a bone”, а консеквентом предложение “It is unwise to try to take it away from him”. Инфинитивы “to try” и “to take” указывают на другие, гнездящиеся предложения. На гнездящиеся предложения также указывает оборот “it is unwise”. Для этого предложения также необходимо указать соответствие между “it”, “him” и “bone” и “dog”. Связи соответствия обозначены пунктиром. Для формальной записи этого предложения также используются кванторы общности и существования и некоторые элементы логики. Все реляционные графы и графы с центром в глаголе имеют много общего. Однако среди них существуют также и отличия:

1. Включение контекста или всего лишь его условное обозначение с отсылкой на схеме.

2. Строгое гнездование: один и тот же концепт может или не может встречаться в двух разных контекстах, ни один из которых не гнездиться в другом.

3. Указание связей соответствия. При перекрещивающемся контексте, то есть когда они один и тот же концепт встречается в двух разных контекстах, эти связи не указываются.

Однако это всего лишь стилистические расхождения, которые не влияют существенно на логику построения.

Иерархия типов

Иерархия типов и подтипов является стандартной характеристикой семантических сетей. Иерархия может включать сущности: ТАКСА

Найди готовую курсовую работу выполненное домашнее задание решённую задачу готовую лабораторную работу написанный реферат подготовленный доклад готовую ВКР готовую диссертацию готовую НИР готовый отчёт по практике готовые ответы полные лекции полные семинары заполненную рабочую тетрадь подготовленную презентацию переведённый текст написанное изложение написанное сочинение готовую статью

Вариант 17 - ДЗ №1 - Задачи 1-2 "Динамика материальной точки" и 2-3 "Динамика вращательного движения"

5.5. Семантические сети

Термин «семантическая сеть" обозначает семейство представлений, основанных на графах. Эти представления отличаются главным образом именами вершин, связей и выводами, которые можно делать в этих структурах.

Под семантической сетью подразумевают систему знаний некоторой предметной области, имеющую определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги - отношениям между объектами. При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети. Для того чтобы формализация оказалась возможной, семантическую сеть необходимо систематизировать.

Базовые структуры в этих моделях знаний могут быть представлены графом, множество вершин и дуг которого образуют сеть. Развитию моделей этого класса в большей степени послужили проблемы алгоритмизации понимания естественного языка. Семантические сети (СС) обычно используют для представления знаний общего характера.

Кроме общих исходных предпосылок различные СС существенно отличаются. Это объясняется тем, что конкретные типы СС разрабатываются для различных целей различных приложений.

Не всякий помеченный сетевой граф можно рассматривать как СС, поскольку семантичность не присуща графу априори. Для того, чтобы приписать графу некоторую семантику, необходимо тщательно определить:

1. Что обозначают вершины и дуги графа.

2. Как их можно использовать при обработке.

Создание СС – это реализация попытки обеспечить интегрированное представление данных, категорий (типов) данных, свойств категорий и операций над данными и категориями. Особенность СС заключается в целостности системы, выполненной на ее основе, т.е. возможности разделить базу знаний и механизм вывода, при этом интерпретация СС реализуется с помощью использующих эту сеть процедур.

Рекомендуемые материалы

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число элементов и связей. Поэтому систематизация отношений между объектами в сети необходима для дальнейшей формализации. Пример семантической сети представлен на рис. 5.6.

В СС нет четких различий между операциями над данными и операциями над схемой. СС позволяет в одинаковой мере манипулировать как данными, так и знаниями о них.

Рассмотрим основные концепции, реализуемые в СС:

Обобщение знаков в типы – элементарная форма абстрагирования. Это обобщение необходимо для улучшения понимания сложных объектов. Например, общее понятие ВЕЛОСИПЕД - абстракция множества представлений о конкретных велосипедах.

Абстракция может быть многоуровневой, т.е. абстракция одного уровня может рассматриваться как объект абстракции другого уровня и т.д. (т.е. абстракция может быть использована для формирования нового типа из других типов).

Рис. 5.6. Семантическая сеть, показывающая взаимоотношения птицы и самолета

2. Концепция иерархии типов. Обобщение позволяет соотнести множество знаков или множество типов с одним общим типом. Различают обобщения:

знак – тип – его называют классификацией;

тип – тип, которое собственно и носит название обобщения.

Процессом, обратным процессу классификации, является экземпляризация – порождение реализаций. Процессом, обратным процессу обобщения, – специализация.

Обобщение акцентирует внимание на сходстве объектов, абстрагируясь от различий. Общий тип обладает всеми свойствами, общими для базовых знаков и типов, т. е. все свойства обобщенного типа могут быть унаследованы базовыми типами. Однако при задании ограничений целостности в модели можно явно запретить наследование определенных свойств. Например, можно указать, что некоторые свойства характеризуют тип в целом и не наследуются подтипами или базовыми знаками.

Агрегация позволяет раскрыть структуру объектов. Допускается многократное применение агрегации. Обратный процесс носит название пошаговой детализации.

Агрегация и обобщение могут применяться взаимодополняющим образом и выражать структурные и классификационные аспекты типизации. Структуру можно представить как агрегат базовых типов, а сам агрегат может служить объектом обобщения (классификации), см. пример на рис. 5.7, где _ _ _ _ - агрегация, ______ - обобщение, Классификация типов выражается иерархией обобщения, а структура – иерархией агрегации.

Агрегация соотносится с понятием ЕСТЬ – ЧАСТЬ и выражает тот факт, что тип объекта есть агрегат других типов (например, ФАМИЛИЯ ЕСТЬ – ЧАСТЬ СЛУЖАЩИЙ).

Обобщение соотносится с понятием ЕСТЬ – НЕК (есть некоторый) и выражает тот факт, что выполнено обобщение одним типом объекта другого типа объекта (например, СЛУЖАЩИЙ ЕСТЬ – НЕК ЛИЧНОСТЬ).

В СС делается строгое различие между обобщениями ТИП – ЗНАК и ТИП – ТИП, что связано с необходимостью представления в модели данных обеих категорий. Кроме того, для иерархии типов точно специфицируются правила наследования свойств (атрибутов) и их значений. На рис. 5.8 приведен пример иерархии для типов ЛИЧНОСТЬ, СЛУЖАЩИЙ, СТУДЕНТ.

Так как тип ЛИЧНОСТЬ есть обобщение типов СЛУЖАЩИЙ и СТУДЕНТ, то последние наследуют атрибуты ФАМИЛИЯ, АДРЕС, ГОД – РОЖДЕНИЯ, если только это наследование явным образом не запрещено в описании модели.

Например (рис. 5.9), ЛИЧНОСТЬ может выступать в роли СЛУЖАЩИЙ, либо в роли ОТПРАВИТЕЛЬ – ГРУЗА, либо в роли ПОЛУЧАТЕЛЬ – ГРУЗА. Получателем либо отправителем груза может быть и организация, выступающая еще также и в роли изготовителя деталей. Приведенная структура обобщения соотносится с концепцией роли.

5. Концепция разбиения. Суть этой концепции заключается в разработке механизмов ограничения доступа в сети. При формировании ответа системе должна быть доступна только та информация, которая релевантна решаемой задаче. Это очень важно для ограничения области поиска релевантных понятий в процессе вывода новых фактов из фактов заданных.

Рассмотрены наиболее важные концепции СС. Есть еще ряд других концепций, ориентированных на определенные аспекты представления знаний.

Рис. 5.11

С позиции логики базовую структуру СС можно рассматривать в качестве эквивалента предиката с двумя аргументами. Эти два аргумента представлены узлами, а собственно предикат – направленной дугой, связывающей узлы:

РАБОТАЕТ – В/ИВАНОВ, ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ – ОТДЕЛ/.

Однако возможности выражения семантики с использованием только базовых структур весьма ограничены. Дальнейшее повышение выразительной силы семантических моделей обеспечивается дифференциацией вершин и дуг по категориям.

Пример. Рассмотрим модель, в которой предусматривается четыре категории вершин:

- концепты (понятия) - элементы ПО (приложения), для которой строится
представление;

- события-действия, наблюдаемые в ПО;

- характеристики (свойства) - вершины, соответствующие свойствам концепта;

- значения-вершины, соотносящиеся с областями значений, которые могут принимать характеристики.

Дуги, соединяющие вершины-события и вершины-концепты, соответствуют ролям концептов в событиях:

- дуга, указывающая вершину-концепт, которая играет роль агента в событии (исполнителя, либо инициатора действия, обычно в предложении естественного языка, выражаемого глаголом);

- дуга, указывающая вершину-концепт, которая является объектом воздействия в событии.

Дуги, соединяющие вершины-концепты:

- дуга, соответствующая представлению утверждения.

Дуги, соединяющие вершины-концепты и вершины-характеристики:

- дуга, соответствующая представлению связи концепта с характеристикой.

Дуги, соединяющие вершины-характеристики и вершины-значения:

- дуга, соответствующая представлению связи характеристики со значением.

1.Иванов работает программистом.

2. Иванов работает в вычислительном центре.

3. Иванов 1950 года рождения.

4. Вычислительный центр расположен в корпусе А.

Выполним построение СС:

1. Вершины—события: РАБОТАЕТ.

3. Вершины—характеристики:
ГОД—РОЖДЕНИЯ.

4. Вершины— значения: 1950.

5. Дуга, указывающая агента:

6. Дуга, указывающая объект воздействия:

7. Дуга, указывающая вершину-характеристику:
ИВАНОВ-ГОД-РОЖДЕНИЯ.

8. Дуга, указывающая вершину-значение:
ГОД—РОЖДЕНИЯ-1950.

9. Дуги, представляющие утверждения:

Это один из возможных вариантов СС по данному фрагменту информации. Можно сделать иное назначение вершин и дуг и получить другой вариант модели для рассматриваемой ситуации. На рис. 5.12 приведено графическое представление полученного варианта модели.

Как видно, проблема проектирования варианта (или выбора одного из возможных вариантов) СС еще более сложна, чем; проблема проектирования варианта инфологической модели базы данных, поскольку одну и ту же порцию информации можно представить еще большим количеством различных вариантов. В этом и достоинство, и недостаток СС.

Дальнейшее повышение выразительной силы модели достигается введением различий между вершинами-концептами, представляющими знаки, и вершинами-концептами, представляющими типы вершины — классы, причем концепт может принадлежать более чем одному классу. Различие между вершинами-концептами и вершинами-классами приводит к. необходимости выделения еще двух типов дуг:

1. Дуга между классом и концептом, отображающая порождение экземпляра.

2. Дуга между классами, характеризуемая как бинарное отношение, и, в частности, отношение ЕСТЬ – НЕК или ЕСТЬ – ЧАСТЬ.

Следует отметить, что в случае необходимости бинарное отношение само по себе может рассматриваться как класс. На рис. 5.14 приведен пример использования вершин этого типа.

Теперь в сети может быть построена иерархия типов в соответствии со связями ЕСТЬ—НЕК или ЕСТЬ—ЧАСТЬ. В модели может присутствовать специальная вершина, являющаяся корнем иерархии (если это требуется),— класс классов. В некоторых моделях вводят специальные вершины — метаклассы, которые включают в себя в качестве экземпляров другие классы. Поскольку метаклассы есть классы, на них также могут быть построены иерархии ЕСТЬ—НЕК и ЕСТЬ-ЧАСТЬ. Иерархия, построенная на основе наследования свойств, обеспечивает эффективный способ упрощения представления знаний и сокращения объема информации, которую требуется запоминать для каждого конкретного узла.

В семантических сетевых моделях спецификация ограничений целостности — часть полной спецификации сети, которая интегрируется с описанием сети. Ограничения — это некоторые данные, относящиеся к концепту или классу, т. е. ограничения описываются как факты, относящиеся к другим фактам. Ограничения наследуются аналогично другим свойствам, и оперировать ими можно так же, как и другими данными. Многие СС поддерживают язык исчисления предикатов для описания дуг, и этот же язык используется для задания явных ограничений целостности в сети.

В качестве основных операций над классами, и их экземплярами в семантических сетях используются следующие операции:

создания экземпляра некоторого класса;

установления принадлежности существующего экземпляра некоторого класса еще к одному классу;

устранения принадлежности экземпляра к некоторому классу или полного исключения этого экземпляра из сети;

выборки экземпляров, принадлежащих определенному классу;

определения принадлежности экземпляра указанному классу.

Эти операции выступают средствами манипулирования данными сети. Как средство реализации запросов эти операции ограничены по своим возможностям. Поэтому в развитых СС в спецификацию сети вводят программы, реализующие соответствующие правила обработки декларативных знаний (вводятся в СС в виде вершин-программ). Эти, программы, по существу, представляют собой обобщенные процедуры, аналогичные процедурам базы данных. Программы вводятся в сеть как классы. Выполнение программы, называемое процессом, рассматривается как экземпляр конкретного класса.

Например, программа ЛИКВИДАЦИЯ – СЧЕТА (см. рис. 5.15) в сети будет представлена как класс с данным именем. Экземпляры этого класса есть конкретные действия по снятию денег со счета.

Так как программы вводятся как вершины-классы, они могут быть связаны в иерархии типа ЕСТЬ – НЕК и ЕСТЬ – ЧАСТЬ, что позволяет специфицировать для них также правила наследования. Например, класс ЛИКВИДАЦИЯ – СЧЕТА может быть объявлен подклассом класса БАНКОВСКАЯ – ОПЕРАЦИЯ (т. е. ЛИКВИДАЦИЯ – СЧЕТА ЕСТЬ – НЕК БАНКОВСКАЯ – ОПЕРАЦИЯ).

В общем случае программа состоит из следующих разделов:

Для каждого возможного варианта успешного или неуспешного завершения в программе специфицируются определенные действия.

При составлении программы предусматривается проверка ограничений целостности, заданных в сети.

СС, включающие в себя программы, поддерживают концепцию транзакций, т. е. могут устанавливать связи транзакций между собой и соотносить их с обрабатываемыми данными.

Управляющие структуры для СС очень разнообразны. В основном они являются зависимыми от предметной области (т.е. часть прикладных знаний перенесена в управляющую структуру (УС) в виде правил организации поиска данных, релевантных запросу) и реализованы в виде управляющей программы, поддерживающей все основные функции экспертной системы.

При программировании СС широко используется алгоритмический язык ЛИСП, разрабатываются также специализированные языковые средства.

Богатство структур семантической сетевой модели способствует реализации различных способов представления семантики, СС позволяет в одинаковой мере манипулировать как данными, так и знаниями о них. Однако сложность создания и реализации этих средств выдвинула задачу поиска путей, позволяющих ввести некоторую регулярность в сеть для облегчения ее программирования. Одним из таких путей являются фреймы.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например, NЕТ. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний РRОSРЕСТОR [2].

Систематизация отношений конкретной семантической сети зависит от специфики знаний предметной области и является сложной задачей. Особого внимания заслуживают общезначимые отношения, присутствующие во многих предметных областях. Именно на таких отношениях основана концепция семантической сети. В семантических сетях, так же как при фреймовом представлении знаний, декларативные и процедурные знания не разделены, следовательно, база знаний не отделена от механизма вывода. Процедура логического вывода обычно представляет совокупность процедур обработки сети. Семантические сети получили широкое применение в системах распознавания речи и экспертных системах.

Контрольные вопросы

1. Чем отличаются знания от данных? Приведите определения знаний.

1.3. Методы классификации информации - лекция, которая пользуется популярностью у тех, кто читал эту лекцию.

2. Дайте характеристику основных признаков, по которым классифицируются знания (природа знаний, способ приобретения знаний, тип представления знаний).

3. Расскажите о логических способах представления знаний. Укажите преимущественную область применения логической модели.

4. Проведите формализацию небольшого фрагмента знаний средствами логики высказываний (логики предикатов).

5. Охарактеризуйте продукционную модель представления знаний. Приведите примеры представления знаний правилами. В чем отличия между продукционными системами с прямыми, обратными и двунаправленными выводами?

6. Опишите фреймовую модель представления знаний. Приведите пример фреймового представления.

7. Охарактеризуйте модель представления знаний в виде семантической сети. Расскажите об основных видах используемых в этой модели отношений.

Читайте также: