5.41 Семантические сети. Виды отношений.

Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними.

По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.

Однородные сети обладают только 1 типом отношений (стрелок), например, таковой явл вышеупомянутая класс-ификция биологич видов (с единствен отношением AKO).

В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородн сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.

Кол-во типов отношений в семантич сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей. В реал мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение явл, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с БЗ зависит от того, насколько эф-но реализованы программы обработки нужн отношений.

В семантич сетях част использ такж следующ отношения:

функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…);

количественные (больше меньше, равно…);

пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…);

временные (раньше, позже, в течение…);

атрибутивные (иметь свойство, иметь значение);

логические (И, ИЛИ, НЕ);

лингвистические.

5.42 Фреймы, их виды, струк-ра. Сети ф. Примеры.

Фрейм — способ представления знаний в искусствен интеллекте, представляющ собой схему действий в реал ситуации. Фрейм — абстрактн образ для представ-я некоего стереотипа восприятия. Абстрактн образ фиксир неотъемлем черты понятия, при этом содержит «дырки» или слоты- незаполнен значения некотор атрибутов. Фреймы использ-ся в системах искусствен интеллекта (например, в экспертных системах) как одна из распростр форм представления знаний.

Различ фреймы-образцы (или прототипы, хранящиеся в БЗ), фреймы-экземпляры (созд-ся для отображения реал фактич ситуаций на основ поступающ Д), фреймы-структуры, фреймы-роли, фреймы-сценарии, Ф-ситуации.

Система связан фреймов может образовыв семантич сеть. Примен фреймы в экспертных системах и др интеллектуал системах различ назначения.

Структура Ф – способ использ-я схемы, типич последоват-ти действий, ситуативн модификация фрейма. Фрейм включ определён знание по умолчанию – презумпция.

Фрейм состоит из имени и отдел единиц, назыв слотами.

Пример фрейма: Группа <ДТГ-2>

Имя слота «группа». Значение слота<ДТГ-2>

Сов-ть фреймов, моделирующ какую-л предметн область, представ собой иерархич структуру, в котор фреймы собир с помощ родовидовых связей. Фреймы облад способностью наследовать значения характеристик своих родителей, находящ на более высок уровне иерархии. Эти значения могут передав по умолчанию фреймам, находящимся ниже них в иерархии, но если последние содерж собствен значения данных хар-к, то в кач-ве истинных принимаются именно они.

Различ статич и динамич системы фреймов. В системах 1-го типа фреймы не м б изменены в процессе решения задачи, а в системах 2-го типа это допустимо.

О системах программир-я, основан на фреймах, говорят, что они явл объектно-ориентированными.