double arrow

Сетевые модели представления знаний


В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ра­нее семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде

Н = < I, С1, С2, ..., Сn, Г >,

где I — множество информационных единиц;

С1-т — множество типов связей между информационными единицами;

Г — отображение, задающее между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора связей.

В зависимости от типов связей, используемых в модели, разли­чают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии.

В классифицирующих сетях используются отношения структу­ризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные ие­рархические отношения между информационными единицами.

Функциональные сети характеризуются наличием функциональ­ных отношений. Их часто называют вычислительными моделями, так как они позволяют описывать процедуры вычислений одних инфор­мационных единиц через другие.

В сценариях используются каузальные (причинные, причинно обусловленные) отношения, а также отношения типа «средство -результат», «орудие — действие» и т.п.

Если в сетевой модели допускаются связи различного типа, то ее обычно называют семантической сетью (СС).




В семантических сетях используют три основных типа объектов: понятия, события и свойства. Понятия представляют собой сведения об абстрактных или физических объектах предметной области. Со­бытия — это действия, которые могут внести изменения в предмет­ную область. Результатом события может стать новое состояние пред­метной области. Можно задать некоторое желаемое (целевое) состо­яние предметной области и поставить задачу отыскания на семанти­ческой сети последовательности событий, приводящей к целевому состоянию. Свойства используются для уточнения понятий, собы­тий и других свойств. Применительно к понятиям свойства описы­вают их особенности или характеристики (цвет, размеры, качество); применительно к событиям — свойства (продолжительность, место, время и т.п.).

Основная идея подхода к представлению знаний, базирующего­ся на аппарате семантических сетей, состоит в том, чтобы рассмат­ривать предметную область как совокупность сущностей (объектов) и отношений (связей между ними). Сущности представляются no-именованными вершинами, а отношения — направленными поиме­нованными ребрами. Система знаний отображается семантической сетью, т.е. ориентированным графом, составленным из поименован­ных вершин и ребер, или совокупностью таких сетей.

Имена, приписываемые вершинам и ребрам, обычно совпадают с именами соответствующих сущностей и отношений, используемы­ми в естественном языке. Ребро и связываемые им вершины образу­ют подграф СС, несущий минимальную с позиций знаний системы информацию — факт наличия связи определенного типа между соот­ветствующими объектами. Более сложные подграфы отображают и более сложные факты.



При использовании семантической сети для представления зна­ний важны классификация типов объектов и выделение некоторых фундаментальных видов связей между объектами. Независимо от особенностей моделируемой среды можно предполагать, что любая ее модель отражает какие-либо объекты.

В терминах описанной типизации объектов ПО определяются и фундаментальные типы связей между объектами.

Так, между двумя обобщенными объектами может существовать родовая и видовая связь, причем видовая связь обратна родовой.

Однако родовое понятие не охватывает всех свойств видового, т.к. видовое понятие богаче содержимым. Все свойства родового понятия присущи, как правило, и видовому. Эта особенность назы­вается наследованием свойств (признаков), что позволяет представ­лять систему знаний компактной семантической сетью.

Типизация объектов и фундаментальные отношения не решают всех проблем представления знаний, но создают хорошую основу для построения прикладной базы знаний.

Можно также отметить связь механизма наследования при ис­пользовании семантической сети с механизмом логического вывода. Фактически наследование обеспечивает автоматическое проведение простых дедуктивных рассуждений.

Операции модификации базы знаний на семантических сетях сво­дятся к удалению и добавлению новых вершин и ребер. Базовые опера­ции поиска информации в сети обеспечивают поиск вершины или реб­ра по имени, переходы от одной вершины к другой по связям и от одной .связи к другой через смежные вершины. Цель поиска — получение зна­ний, представленных в сети и требуемых для решения задач.



В настоящее время аппарат семантических сетей широко исполь­зуется в практике представления знаний. Его достоинствами явля­ются: большие выразительные возможности, естественность и на­глядность системы знаний, представленной графически, близость структуры сети, представляющей систему знаний, семантической структуре фраз естественного языка.







Сейчас читают про: