2.1.2. Семантические модели представления знаний

Семантика – наука, определяющая смысл отношений между понятиями окружающего мира. Семантическая модель представляет собой ориентированный помеченный граф, вершинами которого являются понятия, а дугами – семантические отношения между понятиями. Семантическая модель строится в виде иерархической сети, в которой вершины верхнего уровня знаний соединены линиями отношений с соответствующими вершинами нижних уровней.

В семантических сетях используются следующие основные типы понятий:

• объекты исследуемой предметной области;

• события – действия, которые могут перевести объекты данной предметной области в желаемое (целевое) состояние или найти в сети путь событий, приводящих к целевому состоянию;

• свойства – характеристики объектов, событий, процессов и др., в том числе:

- свойства объектов: цвет, размеры, качество и др.;

- свойства событий: время, продолжительность, место и т.д.;

• значения, которые могут принимать свойства.

Основными типами отношений в семантических сетях могут быть:

• «целое - часть» («класс-подкласс», «множество-элемент»);

• «класс-элемент класса» («цветок-роза»);

• «свойство-значение» («цвет-желтый»);

• «пример элемента класса» («роза-чайная»).

• функциональные («производит», «влияет»);

• количественные («больше», «меньше», «равно»);

• пространственные («далеко от», «близко от», «за». «под», «над»);

• временные («раньше», «позже», «в течение»);

• атрибутивные («имеет свойство», «имеет значение», «имеет частью», «принадлежит»);

• логические («и», «или», «не»);

• лингвистические и др.

Рассмотрим пример построения базы знаний прототипа экспертной системы (см. раздел 2.1.1) с использованием семантической модели представления знаний.

В качестве понятий предметной области "Транспортные средства" выступают следующие объекты:

• самолет, вертолет, катер, танкер, грузовик, такси.

Транспортные средства обладают такими свойствами:

• имеет колеса, имеет винт, имеет крылья, возит грузы.

Семантическую модель базы знаний приведенной предметной области "Транспортные средства" можно представить в виде:

1.2.3. Фреймовые модели представления знаний

Фрейм («рама», «каркас», «основа», «скелет») – минимальное число признаков, описывающих объект или явление данной предметной области. Фреймовая модель представления знаний состоит из фреймов и является частным случаем семантической сети с фиксированной структурой записей в вершинах.

Базовыми элементами фреймовой модели являются так называемые слоты ("slot" – "щель"), именами которых могут служить типы объектов и отношений, а значениями – их свойства или характеристики. Слоты вначале создаются пустыми и заполняются в процессе активизации (активации) и функционирования фрейма в соответствии с определенными условиями или предписаниями, которыми эти процессы сопровождаются.

Каждый слот содержит имя слота, указатель наследования и тип данных, который определяет, имеет ли слот численное значение или является именем другого фрейма. В качестве значения слота может выступать имя программы процедурного типа, которая называется служебной или присоединенной процедурой, выполняемой при обращении к слоту – так образуются фреймовые сети. Характерной особенностью фреймов являются наличие процедур:

• наследования свойств;

• внутренней интерпретации;

• установления связей;

• введения отношений на слотах.

Процедура наследования свойств позволяет фреймам заимствовать свойства других фреймов путем использования так называемых указателей наследования, которые показывают, какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с такими же именами во фрейме нижнего уровня.

Типичным указателем наследования является «АКО» («А-Кind-Of» - “это”), который указывает на фрейм более высокого уровня, откуда неявно наследуются (переносятся) значения аналогичных слотов.

Процесс поиска фрейма, который соответствует (релевантен) поставленной цели (ситуации), состоит в сопоставлении значений слотов фреймов в базе знаний со значениями атрибутов цели.

Основным преимуществом фреймовых моделей является возможность отражения организации памяти человека, а также гибкость и наглядность фреймовой сети. Поэтому фреймовые модели применяются чаще логических моделей представления знаний.

В качестве примера рассмотрим фреймовую модель базы знаний предметной области "Транспортные средства" экспертной системы (см. выше), которая может быть представлена в виде фреймовой сети рис.2.2.