4. Модели представления знаний. Семантические сети. Фреймы.

МПЗ – это язык и концептуальная схема для описания знаний в единообразном виде, большинство из них может быть классифицировано на: формальные логические модели; продукционные модели; семантические сети; фреймы.

Семантическая сеть - это ориентированная графовая структура, каждая вершина которой отображает некоторое понятие (объект, процесс, ситуацию), а ребра графа соответствуют отношениям типа "это есть", "принадлежать", "быть причиной", "входить в", "состоять из", "быть как" и аналогичным между парами понятий. Существует одно специальное отношение A king of (AKO) – «быть частью», «наследовать». Семантическую сеть можно построить для любой предметной области и для самых разнооб­разных объектов и отношений.

В семантических сетях используют три типа вершин:

• вершины-понятия (обычно это существительные);

• вершины-события (обычно это глаголы);

• вершины-свойства (прилагательные, наречия, определения).

Дуги сети (семантические отношения) делят на четыре клас­са:

• лингвистические (падежные, глагольные, атрибутивные);

• логические (И, ИЛИ, НЕ);

• теоретико-множественные (множество — подмножество);

• квантифицированные (определяемые кванторами ).

• временные

• пространственные

Отношения бывают:

• бинарные/унарные.

• однородные/неоднородные.

Проблема поиска решений в БЗ типа СС сводится к задаче поиска фрагмента сети, отражающей поставленный запрос.

На семантических сетях используются спец. процедуры вывода: пополнение сети, наследование свойств, поиск по образцу и др.

Достоинство:

• наглядность представления знаний, с их помощью удобно представлять причинно-следственные связи между элементами (подсистемами), а также структуру сложных систем.

• универсальность.

Недостаток:

• громоздкость, сложность построения и изменения;

• потребность в разнообразных процедурах обработки, связан­ная с разнообразием типов дуг и вершин.

Фреймовая модель представления знаний задает остов описания класса объектов и удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий) описываемых фреймами - специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания). Была предложена в 70ом году, имеет глубокое психологическое обоснование.

Фрейм – это абстрактный образ для представления некоторого стереотипа восприятия.

Фрейм - концентратор знаний и может быть активизирован как отдельный автономный элемент и как элемент сети.

Фрейм - это модель кванта знаний (абстрактного образа, ситуации), активизация фрейма аналогична активизации этого кванта знаний - для объяснения, предсказания и т.п.

Отдельные характеристики (элементы описания) объекта называются слотами фрейма. Фреймы сети могут наследовать слоты других фреймов сети.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, создаваемые для отображения реальных ситуаций для конкретных данных. Заполнение слотов шанциями называют активизацией фрейма.

Фреймовое представление данных достаточно универсальное. Оно позволяет отображать знания с помощью:

• фрейм-структур - для обозначения объектов и понятий;

• фрейм-ролей - для обозначения ролевых обязанностей;

• фрейм-сценариев - для обозначения поведения;

• фрейм-ситуаций - для обозначения режимов деятельности, состояний.

Между фреймами возможно отношение наследование.

Во фрейме-наследнике есть отдельный слот, который обозначается АКО, содержит ссылку на фрейм-родитель.

Существует несколько способов заполнения значений во фрейме-экземпляре:

• по умолчанию, от фрейма-образца

• задание значения

• через наследование свойств родителя

• по формуле

• из БД