Семантические сети
В основе семантической модели данных лежит понятие сети. По аналогии с сетевой моделью данных знания представляются в виде графа с разветвленными вершинами и дугами. Поскольку графу, вообще говоря, не свойственна семантичность, то для обеспечения вывода необходимо дать вполне определенный смысл всем его вершинам и дугам и указать, как использовать их при выводе.
Вершины графа соответствуют объекты предметной области или ситуации, а дуги – связям между ними. В частности, могут обозначать концептуальные понятия проблемной области, события, присущие ей, типовые переменные. Дуги представляют собой существующие логические, лингвистические, теоретико-множественные отношения между понятиями.
Базовую структуру семантической сети можно рассматривать как аналог двуместного предиката. Вершины – это аргументы предиката, а сам предикат –есть дуга, связывающая вершины.
Н
ВАЗ Автозавод Завод
Время
Автомобили
Объект
Выпускает Легковые
автомобили
Как правило, вершины обладают некоторой структурой. Сети, в которых вершины имеют свою структуру, называют иерархическими сетями.
Иерархические сети обычно разделяют на подсети (подпространства). В этом случае отношения устанавливаются не только между отдельными вершинами, но и между подпространствами. Последние могут быть упорядочены и представлены в виде дерева подпространств. В качестве вершин выступают подпространства, связанные между собой дугами. Эти дуги являются отношениями видимости, Пример дерева подпространств п
редставлен ниже.
Ро
Р
1
Р2
На данном рисунке Pi обозначают i-е подпространство. В соответствии с данным деревом из вершины Р0 видимы вершины и дуги, находящиеся в пространствах Р , Р , Р , а другие подпространства не видимы.
Отношения видимости используют для создания упорядоченных подмножеств объектов.
В иерархических сетях можно использовать логические связки и кванторы.
Центральным понятием при представлении знаний в виде семантических моделей служит понятие абстракции. При этом используют различные формы абстракции. Наиболее широко применяют следующие формы: классификацию, обобщение, агрегацию и ассоциацию.
Классификация есть форма абстракции, которая рассматривает совокупность некоторых объектов как объект более высокого уровня – класс объектов. Класс характеризует свойства, которыми обладают все его объекты. Можно сказать, что классификация - есть процедура соотнесения множества знаков одному типу. При этом под термином тип понимают класс подобных знаков, а под термином знак – конкретное значение или конкретный экземпляр рассматриваемого объекта. Классификация есть частный случай другой формы абстракции – обобщения.
В общем случае обобщение – это соотнесение некоторого множества объектов одному объекту. Когда множеству знаков соотносят тип, то такое обобщение называют классификацией, если же некоторое множество типов представляют в виде одного типа, то такую процедуру называют обобщением. Например, понятие служащий – это классификация, а понятие личность – обобщение.
Собственно обобщение основное внимание обращает на сходство объектов, игнорируя их отличия. Важно найти общие свойства объектов.
Классификация обеспечивает представление связи « экземпляр чего-либо» между классом объектов и объектом. Собственно обобщение позволяет установить между объектами связь типа « это есть».
Процессом, обратным классификации является экземпляризация, при котором происходит порождение экземпляра объекта на основе известной классификации. Например, конкретные данные условий посадки самолета есть экземпляр (реализация) объекта посадка.
Процесс, обратный обобщению, носит название специализация. Под специализацией понимают процедуру порождения типов на основе общего класса типов. Например, тип служащий есть специализация типа личность.
При представлении знаний в БЗ часто одни объекты конструируются из других, Конструирование объекта из других объектов называют агрегацией.
Агрегирование есть такая форма абстракции, при которой взаимосвязь между объектами рассматривается как некоторый объект более высокого уровня. На этом уровне не рассматриваются специфические особенности объектов, составляющих агрегат. Каждый экземпляр агрегата можно разложить на экземпляры его составляющих компонентов. Это дает возможность устанавливать связи между объектами типа « часть чего-либо». Например, объект пневмония может быть сконструирован из объектов, характеризующих данное заболевание.
Под агрегатными данными понимают совокупность данных для формирования объекта из его частей на основе операции агрегации.
Допускается многократное применение операции агрегации.
Агрегация позволяет легко раскрыть структуру объекта. Структуру можно представить как агрегат базовых типов. При этом сам агрегат можно использовать для классификации.
Понятие агрегация соотносят с понятием « есть некоторые»
Помимо рассмотренных методов абстракции в семантических моделях используют и операцию ассоциация.
Ассоциация есть форма абстракции, при которой взаимосвязь между подобными объектами рассматривается как некоторый множественный объект более высокого уровня. Экземпляр множественного объекта может быть разложен на множество экземпляров входящих в него объектов. Таким образом устанавливают связь типа «член чего-либо». Например, объект пользователь может быть представлен конкретными польэователями ИС.
Методы абстракции позволяют построить сложную систему понятий. Структура последней совсем не обязательно оказывается древовидной.
При моделировании базы знаний широко используется понятие семантическое расстояние .Под этим термином понимают степень семантической близости объектов, помещаемых в базу знаний. В качестве меры семантической близости часто используют число дуг между объектами.
Наличие сведений о семантической близости объектов позволяет повысить быстродействие механизма вывода.
Чтобы повысить эффективность работы МВ и выразительность семантической модели, вершины и дуги дифференцируют по категориям. С этой целью различают, например, вершины-концепты, события-действия, вершины-свойства.
Многие современные системы баз знаний содержат в себе специальные процедуры для реализации правил обработки декларативных знаний. Такие процедуры выступают в качестве вершин-программ. Подобные процедуры образуют класс. Процесс выполнения отдельной программы представляется как экземпляр объекта.
Семантические модели позволяют не различать данные и знания. Они естественны, наглядны и понятны, достаточно адекватно описывают не сложные предметные области. В то же время события, описываемые с помощью транзитивных формул, далеко не всегда удается представить в виде семантической сети. Даже существует мнение, что для представления проблемно-ориентированных моделей семантические сети малопригодны.
В заключение рассмотрим пример построения семантической модели.
Пусть в базе знаний требуется представить следующий факт: « А, будучи агентом советской разведки, занимал должность начальника отдела в службе разведки Великобритании в течение 1945-1960гг.».
Лекция 12
Фреймовое представление. Продукционные модели
Лекция 13