Вопрос 9. Семантические методы представления знаний

Семантические сети позволяют формализовать знания в виде ориентированного графа с размеченными вершинами и дугами.

Вершины сети: понятия, факты, объекты, события, состояния, ситуации и т.д.,

Дуги сети: отношения, которыми вершины связаны между собой.

Формально сетевые модели могут представляться в виде:

NM = <U, R1, … , Rn, G>, где

U - множество информационных единиц, R1, … Rn - множество типов связей между элементами множества U,

G - отображение, задающее между элементами множества U связи из заданного набора типов связей {Ri}.

В зависимости от типов связей {Ri} различают:

Классифицирующие сети.

Их отношения структуризации позволяют вводить в БЗ различные иерархические отношения между элементами множества U.

Функциональные сети.

Это вычислительные модели с наличием функциональных отношений. Описывают процедуры вычислений одних информационных единиц через другие.

Сценарии.

Сети с причинно-следственными отношениями и отношениями типов "средство - результат", "орудие-действие" и т.д. (устанавливающими влияние одних явлений или фактов на другие).

Классификация семантических сетей по типам отношений между понятиями.

По количеству типов отношений:

• однородные (с единственным типом отношений);

• неоднородные ( с множеством типов отношений).

По типам отношений:

• бинарные (отношением связываются два объекта);

• N-арные (используются отношения, связывающие более двух понятий).

Пример

Достоинства:

• большие выразительные возможности;

• наглядность системы знаний;

• структура сети системы знаний близка семантической структуре фраз на естественном языке, отражающих эту систему знаний;

• соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостатки:

• малопригодность для построения формальных моделей РМ или его частей, т.к. нет ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует. Это делает затруднительным формирование и модификацию такой модели;

• являются пассивными структурами, для обработки которых необходим специальный аппарат формального вывода и планирования;

сложность организации процедуры поиска вывода, т.к. проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети поставленной задачи.

10. Классификация задач

Классические методы решения задач

использование явной формулы;

использование рекурсивного определения;

использование алгоритма;

применение методов перебора, проб и ошибок и др.

Методы решения задач в СОЗ

Методы, основанные на сведении их к поиску

• методы поиска в одном пространстве - предназначены для областей небольшой размерности, при полноте модели, точных и полных данных;

• методы поиска в иерархических пространствах - для областей большой размерности;

• методы поиска при неточных и неполных данных;

• методы поиска, использующие несколько моделей, - для адекватного описания области одной модели недостаточно.