double arrow
Cетевые модели

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

H = < I, C1, C2,…, Cn, Г >,

где I — множество информационных единиц;

С1, С2, …, Сn — множество типов связей между информационными единицами;

Г — отражение, задаваемое между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора правил.

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.

В семантических сетях используют три основных типа объектов: понятия, события и свойства. Понятия представляют собой сведения об абстрактных либо 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, приводящих к целевому состоянию. Свойства используются для уточнения понятий, событий и других свойств. Применительно к понятиям свойства описывают их особенности и 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 поименованными 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 отображает 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 обратная 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.

Приведем пример семантической сети. На следующем рисунке представлен фрагмент семантической сети, отображающей следующие факты:

«Петрову 40 лет, он является руководителем производственного отдела»

«Иванов состоит в штате служащих, работает в производственном отделе, подотчетен Петрову»

Рис. 3. Фрагмент семантической сети

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.

В настоящее время аппарат семантических сетей широко используется в практике представления знаний.

Его достоинствами являются:

— высокие выразительные возможности;

— естественность и наглядность системы знаний, представленной графически;

— близость структуры сети, представляющей структуру знаний, семантической структуре фраз естественного языка.

К основным недостаткам можно отнести:

— сложность организации в процессе поиска или вывода на семантической сети.






Сейчас читают про: