Семантические сети

Семантическая сеть — это модель формализации знаний в виде ориентированного графа с размеченными вершинами и дугами. Вершинам соответствуют объекты, понятия или ситуации, а дугам — отношения между ними.

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это» («АКО — A-Kind-Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений [9]:

• класс—элемент класса;

• свойство—значение;

• пример элемента класса.

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения [9]:

• связи типа «часть—целое»;

• функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» и др.);

• количественные (больше, меньше, равно и т. д.);

• пространственные (далеко от, близко от и др.);

• временные (раньше, позже и др.);

• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);

• логические связи (И, ИЛИ, НЕ);

• лингвистические связи и др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

На рис. 3 изображена семантическая сеть. В качестве вершин — понятия: Человек, Иванов, Волга, Автомобиль, Вид транспорта. Двигатель.

Рисунок. 3. Семантическая сеть

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний — PROSPECTOR, CASNET, TORUS.

Достоинства сетевых моделей [52]:

• большие выразительные возможности;

• наглядность системы знаний, представленной графически;

• близость структуры сети, представляющей систему знаний, семантической структуре фраз на естественном языке;

• соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостатки сетевых моделей [52]:

• сетевая модель не дает ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует, поэтому формирование и модификация такой модели затруднительны;

• сетевые модели представляют собой пассивные структуры, для обработки которых необходим специальный аппарат формального вывода и планирования;

• сложность поиска вывода на семантических сетях.

Фреймовые модели представления знаний

Термин фрейм (frame— каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний по восприятию пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Например, слово «комната» вызывает образ комнаты — «жилое помещение с четырьмя стенами, иолом, потолком, окнами и дверью». Из этого описания ничего нельзя убрать, например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату. Но в нем есть «слоты» — незаполненные значения некоторых атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. Такой образ и называется фреймом (фреймом минимального описания). Фреймом называется также и формализованная модель этого образа.

Пример фреймовой системы, описывающей аудиторию, показан на рис. 11.2.

Фреймовая модель, основанная на теории М. Минского, представляет собой систематизированную в виде единой теории технологическую модель памяти человека и его сознания. В общем случае фрейм определяется следующим образом [52]:

f =[(r₁, v₁), . . , (r_n, v_n)],

где f - имя фрейма; v_n – значение слота,

Пример фреймового представления аудитории: а — интерьер аудитории Г 325, б — пример представления фреймами аудитории Г 325

ИЛИ

(ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1 -го слота),

(имя 2-го слота; значение 2 -го слота),

(имя n-го слота: значение n -го слота)).

Значением слота может быть практически все что угодно.

Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую структуру, в которой органически объединены декларативные и процедурные знания. Это дает возможность достаточно быстро производить композицию и декомпозицию информационных структур аналогично тому, как это делал бы человек при описании структуры своих знаний.

Важнейшим свойством фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по связям типа «это» (АКО — A-Kind-Of)- Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов, причем наследование свойств может быть частичным [9].

Фреймовые модели является достаточно универсальными, поскольку позволяют отобразить все многообразие знаний о мире посредством [9]:

• фреймов-структур для обозначений объектов и понятий (заем, залог, вексель);

• фреймов-ролей (менеджер, кассир, клиент);

• фреймов-сценариев (банкротство, собрание акционеров);

• фреймов-ситуаций (авария, рабочий режим устройства и т. д.).

К основным достоинствам фреймовой модели относятся:

• способность отражать концептуальную основу организации памяти человека;

• наглядность представления;

• модульность;

• возможность использования значений слотов по умолчанию.

Однако фрейм-представление является не конкретным языком представления знаний, а некоторой идеологической концепцией, реализуемой по-разному в различных языках. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, которые благодаря своим широким возможностям и гибкости стали в последние годы довольно распространенными [52]. Основным недостатком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управления выводом.