2.3. Семантические сети

Рассмотрим семантические сети - направление в теории графов, связанное с включением семантики в традиционные обозначения. Они получили применение в проблемах искусственного интеллекта для создания средств представления статических знаний о предметной области. Семантические сети использованы при построении концептуальных моделей и схем реляционных баз данных.

Семантическая сеть - граф Gs=(Vs,Es), в котором множества вершин Vs и ребер Es разделены на группы с именами (семантикой), характерными для предметной области. Множество вершин соответствует объектам (сущностям) предметной области и имеет вместо номеров вершин явные имена этих сущностей. Имена позволяют однозначно идентифицировать соответствующие объекты, хотя и нет общих формальных правил записи имен. Разделение множества ребер отражает виды связей между сущностями предметной области.

Например, в семантической сети для знаний о рабочем персонале компании объектами могут быть отдельные сотрудники, каждый из которых задан именем и фамилией. В сети могут присутствовать также подразделения компании и рабочие проекты. Семантическими связями могут быть участие сотрудников в проектах, их должностное подчинение, принадлежность к подразделению компании и т.д.

Семантические сети отличаются от других графов специальными видами графических обозначений для разных типов вершин и ребер. Вершины обычно имеют вид различных геометрических фигур в соответствии с типом сущностей предметной области. Ребра также приобретают вид различных линий со специальными обозначениями. Соответствующая графическая нотация в квантовой теории поля была предложена Ричардом Фейнманом ещё в 1949 году (т.н. «диаграммы Фейнмана»). При автоматизированной обработке информации соответствующие данные хранятся в виде структур в языках программирования высокого уровня. Предварительно отметим, что диаграммы языка UML являются специальными классами семантических сетей с развитыми условными обозначениями. (Более детально эти вопросы изложены в главах 4 и 5.

2.4. Пример использования системного анализа предметной области

Этот метод родился 1960-х годах и применялся для анализа сложных систем. Суть заключалась в том, что определяли главную цель функционирования объекта и разбивали ее на более частные, создавая иерархию целей в отношении часть – целое. По этим данным строился граф целей, где в узлах размещались цели, а ребра соединяли их в указанном выше отношении. Индекс узла определяется добавлением к полному индексу связанного с ним вышестоящего узла порядкового номера данного узла в ряду всех узлов, связанных с тем же вышестоящим. Нумерация проводилась слева направо.

Разбиение проводится до тех пор, пока не достигнута минимально возможная цель. При построении информационных систем определяется информация, необходимая для реализации цели (выходная информация системы). Зная выходную информацию, можно определить нужную для ее формирования, т.е. входную информацию системы. По результатам работы разрабатывались функциональные подсистемы и информационное обеспечение системы – входные и выходные информационные потоки (виды и формы информации на входе и выходе системы, хранилища информации – базы данных, фонды первоисточников). Рассмотрим этот метод на примере работы факультета ВУЗа.

Главную цель можно сформулировать как:

• Осуществить обучение студентов профильным дисциплинам.

Ее можно разбить на три подцели, соответственно проиндексировав их как 1.1., 1.2., 1.3.:

1.1 Организовать процесс обучения

1.2 Произвести обучение профильным дисциплинам

1.3 Изучить профильные дисциплины

Рассмотрим последовательно каждую подцель. Начнем с подцели 1.1.

1.1 Организовать процесс обучения

1.1.1 Организовать процесс обучения для обучающего персонала

1.1.2 Организовать процесс обучения для обучающихся лиц

1.1.3 Подвести итоги работ за год

Снова проанализируем подцели и произведем дальнейшее разбиение. Например, для подцели 1.1.2 получим

1.1.2 Организовать процесс обучения для обучающихся лиц

1.1.2.1 Сформировать группы обучающихся лиц

1.1.2.2 Сформировать учебные планы по профильным дисциплинам, в том числе расписания занятий, зачетов, экзаменов

1.1.2.3 Осуществлять контроль за качеством обучения, в том числе посещаемости занятий, сроков их проведения, успеваемости и пр.

1.1.2.4 Организовать выполнение и защиту дипломных работ

1.1.2.5 Обеспечить ведение делопроизводства в соответствии с ГОСТ, нормативными документами вышестоящих организаций, руководства организации (института), требованиями Госархива (согласно перечню ВНИИДАД)

Перейдя на следующий уровень, увидим, что дальнейшее разбиение невозможно, т.к. в обеспечение каждой из упомянутых целей можно только подобрать набор функций и входящих и выходящих документов и массивов.

Приложение 1 содержит результат этой работы.

Функции представлены в виде информационных задач выполняющего их специалиста. Такие задачи могут выполняться вручную или автоматизированным образом.

Это, по существу, требования специалиста к информации, нужной ему для выполнения своих производственных функций.

Вместе с другими чисто технологическими требованиями специалиста, в частности, к форме предоставления информации, носителю, средствам и регламенту доставки (раз в неделю, месяц, год и т.д., on line), ретроспективе, защите, они составляют требования к информационному обеспечению системы.

Такое информационное обеспечение можно разработать по проведенному анализу графа целей, интегрируя потребности в информации всех специалистов во всех функциях, определяя информационные потоки и хранилища информации - фонды первоисточников (на бумаге, микрофишах или базы данных) и, следовательно, описать информационные задачи системы.

По этим требованиям при разработке автоматизированных технологий (систем) принимаются необходимые технические решения.

Рассмотрим это на примере. Из изложенного выше видно, что требуется создание следующих хранилищ документов:

• документов обычного делопроизводства;

• сведений об обучившихся и обучающихся в данное время студентах и их успеваемости и аттестации;

• дипломных работ студентов.

Анализ графа целей позволяет также разрабатывать функциональные подсистемы.

Действительно, анализ функций и целей приводит к трем подсистемам:

• ПОДСИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЦЕССА ОРГАНИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ.

• ПОДСИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ И АТТЕСТАЦИИ СТУДЕНТОВ.

• ПОДСИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЦЕССА ИЗУЧЕНИЯ ПРОФИЛЬНЫХ ДИСЦИПЛИН.

Нетрудно видеть, что все функции, определенные в графе целей, действительно распределяются по подсистемам.

На основе множества функций подсистем создаются организационные структуры, выполняющие те или иные функции; в данном они очевидны – это деканат, кафедры, группы студентов.

В дальнейшем проектировании по разработанному информационному обеспечению и информационным задачам системы уточняются требования специалистов к поиску информации и выходным формам, и на их базе создается лингвистическое обеспечение. Вместе с требованиями специалистов -пользователей системы оно определяет требования к программно – техническим комплексам, прикладным программам (задачам) и средствам телекоммуникации.

На следующем этапе требования к организационным структурам дополняются созданием организационных структур сопровождения – лингвистической службы, ведения баз данных, архива программных средств, сопровождения телекоммуникаций.

Разработка всех этих компонент выдвигает требования к информационным технологиям, что является сутью информационных систем.