5335

91

знания о законах существования и формообразования слов. Синтаксические

знания – знания о типах, значениях и способах соединения слов и предложений.

Моделирование знаний осуществляется для того, чтобы их можно было использовать в компьютере. В моделях представления знаний стараются учесть однородность представления и простоту понимания, для чего приходится искать компромисс между экспертами, инженерами знаний, пользователями и создателями ИИС. Различают модели на основе эвристического и теоретического подходов. К эвристическим моделям представления знаний относятся: представление «тройкой», продукционные, фреймовые и сетевые. К

теоретическим моделям – представления на базе формальной логики предикатов

и на базе «человеческой» логики ( модельной или многозначной).

Одним из первых методов моделирования знаний является представление тройкой «объект – атрибут – значение». Этот метод используется в простейших

системах для представления фактических знаний. Например: «студент –

успеваемость – отличник», « машина – цвет – красная». Очевидно, что для моделирования знаний даже об одном объекте из предметной области понадобится значительное число таких «троек».

Продукционная модель (модель правил) является наиболее проработанной и распространённой. В ней разрабатываются системы правил вида:

ЕСЛИ А1 И А 2 И … И Ак , ТО В1 ИЛИ В2 ИЛИ… ИЛИ Вр,

где Аi и Вj некоторые высказывания.

Истинность высказывания в левой части (антицедент) определяет истинность высказывания в правой части (консеквент). Возможности системы зависят от полноты базы знаний (базы правил). В современных экспертных системах в базе знаний могут храниться тысячи правил, при этом добавление в систему одного невыводимого (нового) правила может стоить очень дорого.

Главными достоинствами продукционных систем являются простота пополнения и изъятия правил; простота реализации логического вывода и наглядность объяснений результатов работы системы.

К недостаткам таких систем относятся:

92

-трудность обеспечения непротиворечивости правил при их большом

числе;

-большое время формирования итогового заключения.

Фреймовая модель представления связана с понятием фрейм (рамка),

введённым в 1975 году М. Минским. Под фреймом понимают минимальную структуру информации, необходимую для представления знаний о стереотипных классах объектов, ситуаций, процессов. Примерами таких ситуаций могут быть:

отъезд в отпуск, встреча друзей, ремонт квартиры, сдача экзамена или зачёта.

Примеры стереотипных понятий: алгоритм, действие, методика. С помощью фреймов моделируют как процедурные, так и декларативные знания. По содержательному смыслу выделяют фреймы-понятия, фреймы-меню и фреймы с иерархически вложенной структурой. Фреймы достаточно широко употребляются.

Обобщением фреймовых моделей являются семантические сети (модель Куилиана). Под семантической сетью понимают направленный граф с поименованными вершинами и дугами. Вершины обозначают конкретные объекты, а дуги – отношения между ними. Различают три типа вершин:

вершины-понятия, вершины-события и вершины-свойства. Дуги сети делят на четыре класса: лингвистические, логические, теоретико-множественные и квантифицированные. Основное достоинство сетевых и фреймовых методов моделирования знаний это универсальность и удобство представления.

Недостатки связаны с громоздкостью и сложностью построения и изменения, а

также с потребностью в разнообразных процедурах обработки.