Лекции - Искусственный интеллект
Подождите немного. Документ загружается.
стипендия: СТИПЕНДИЯ-Х1
адрес: АДРЕС-Х1
есть-нек: СТУДЕНТ-Х1
...
имя: СПОРТСМЕН
есть-нек: СТУДЕНТ
определение понятия:...
имя: АДРЕС-Х
есть-нек:АДРЕС
город: агрегат (Воронеж)
улица: агрегат (Лизюкова)
номер-дома: агрегат (34)
номер- квартиры: агрегат(58)
...
имя: АДРЕС
есть-часть: СТУДЕНТ
определение-понятия:...
имя: СТИПЕНДИЯ-Х
начисление: вычислить (ОПЛАТА)
есть-нек: СТИПЕНДИЯ
...
имя: СТИПЕНДИЯ
есть-часть: СТУДЕНТ
определение-понятия:...
имя: СТУДЕНТ-Х
фамилия: агрегат (Петров)
имя: агрегат (Олег)
отчество: агрегат (3482)
есть-нек: СТУДЕНТ
...
имя: СТУДЕНТ
фамилия: наследуется
имя: наследуется
отчество: наследуется
номер-зачетки: наследуется
определение-понятия:...
93
Для указания факта, что слот данного фрейма наследуется
базовым фреймом, имеющим связь ЕСТЬ-НЕК с данным
фреймом, в примере используется ключевое слово
НАСЛЕДУЕТСЯ. Это означает, что управляющая программа
при организации базового фрейма одновременно организует в
нем слоты с именами ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО, НОМЕР-
ЗАЧЕТКИ (речь идет о фреймах СТАРОСТА-Х, ...,
СПОРТСМЕН-Х1, ...).
При проектировании управляющей структуры для сети
фреймов разработчик должен тщательно продумать требуемый
состав операций над фреймами с позиций манипулирования
данными. Пример варианта сети, построенной с помощью
фреймов, приведен на рис. 5.5.
Рис. 5.5
Фреймы расширяют возможности семантических сетей
рядом важных особенностей. Фреймы позволяют организовать
иерархию знаний. В сети каждое понятие представлено узлами
и связями на одном и том же уровне детализации. Однако часто
для одних целей объект необходимо рассматривать как единую
сущность, а для других – учитывать детали его внутренней
структуры.
Процедурные вложения являются важным свойством
фреймов, так как они позволяют связать фрагменты
программного кода с соответствующими сущностями
фреймового представления. Например, в базу знаний можно
94
включить возможность генерировать графические образы. Для
этого больше подходит графический язык, чем сетевой. С
помощью процедурных вложений можно создавать демоны.
Демон – процедура, которая является побочным эффектом
некоторого другого действия в базе знаний. Например, при
каждом изменении определенной ячейки в системе можно
запустить процедуру, контроля соответствия типов или тест
непротиворечивости.
Системы фреймов поддерживают наследование классов.
Значения ячеек и используемые по умолчанию значения класса
наследуются через иерархию класс/подкласс и класс/член.
Когда создается экземпляр фрейма класса, система будет
пытаться заполнить его либо заданными пользователем
значениями, либо значениями по умолчанию, взятыми из
фрейма класса, либо выполнит некоторую процедуру или демон
для получения значений экземпляра.
Фреймы расширяют возможности семантических сетей,
позволяя представлять сложные объекты не в виде большой
семантической структуры, а в виде единой сущности (фрейма).
Это также позволяет естественным образом представить
стереотипные сущности, классы, наследование и значения по
умолчанию. Хотя фреймы, подобно логическим и сетевым
представлениям, являются мощным средством, многие
проблемы организации сложных баз знаний все же должны
решаться на основе опыта и интуиции программиста.
В последние годы термин «фреймовый» часто заменяют
термином «объектно-ориентированный». Шаблон фрейма
можно рассматривать как класс, экземпляр фрейма - как объект.
Языки объектно-ориентированного программирования (ООП)
предоставляют средства создания классов и объектов, а также
средства для описания процедур обработки объектов (методы).
Языки ООП, не содержащие средств реализации
присоединенных процедур, не позволяют организовать гибкий
механизм логического вывода, поэтому разработанные на них
программы либо представляют собой объектно-
ориентированные базы данных либо требуют интеграции с
95
другими средствами обработки знаний (например, с языком
PROLOG).
Существуют также специализированные языки
представления знаний на основе фреймовой модели, примерами
которых являются: FPL, (Frame Representation Language), KRL
(Knowledge Representation Language), фреймовая «оболочка»
Карра и др. Известны также экспертные системы фреймового
типа ANALYST, TRISTAN, ALTERID, МОДИС [3].
5.5. Семантические сети
Термин «семантическая сеть" обозначает семейство
представлений, основанных на графах. Эти представления
отличаются главным образом именами вершин, связей и
выводами, которые можно делать в этих структурах.
Под семантической сетью подразумевают систему знаний
некоторой предметной области, имеющую определенный смысл
в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют
понятиям и объектам, а дуги - отношениям между объектами.
При построении семантической сети отсутствуют ограничения
на число связей и на сложность сети. Для того чтобы
формализация оказалась возможной, семантическую сеть
необходимо систематизировать.
Базовые структуры в этих моделях знаний могут быть
представлены графом, множество вершин и дуг которого
образуют сеть. Развитию моделей этого класса в большей
степени послужили проблемы алгоритмизации понимания
естественного языка. Семантические сети (СС) обычно
используют для представления знаний общего характера.
Кроме общих исходных предпосылок различные СС
существенно отличаются. Это объясняется тем, что конкретные
типы СС разрабатываются для различных целей различных
приложений.
Не всякий помеченный сетевой граф можно рассматривать
как СС, поскольку семантичность не присуща графу априори.
96
Для того, чтобы приписать графу некоторую семантику,
необходимо тщательно определить:
1. Что обозначают вершины и дуги графа.
2. Как их можно использовать при обработке.
Создание СС – это реализация попытки обеспечить
интегрированное представление данных, категорий (типов)
данных, свойств категорий и операций над данными и
категориями. Особенность СС заключается в целостности
системы, выполненной на ее основе, т.е. возможности разделить
базу знаний и механизм вывода, при этом интерпретация СС
реализуется с помощью использующих эту сеть процедур.
При построении семантической сети отсутствуют
ограничения на число элементов и связей. Поэтому
систематизация отношений между объектами в сети необходима
для дальнейшей формализации. Пример семантической сети
представлен на рис. 5.6.
В СС нет четких различий между операциями над
данными и операциями над схемой. СС позволяет в одинаковой
мере манипулировать как данными, так и знаниями о них.
Рассмотрим основные концепции, реализуемые в СС:
1. Концепция одновременного рассмотрения в модели как
«знака», так и «типа». Знак – это конкретное значение или
конкретный экземпляр рассматриваемого объекта. Тип – это
класс подобных знаков.
Обобщение знаков в типы – элементарная форма
абстрагирования. Это обобщение необходимо для улучшения
понимания сложных объектов. Например, общее понятие
ВЕЛОСИПЕД - абстракция множества представлений о
конкретных велосипедах.
Абстракция может быть многоуровневой, т.е. абстракция
одного уровня может рассматриваться как объект абстракции
другого уровня и т.д. (т.е. абстракция может быть использована
для формирования нового типа из других типов).
97
Рис. 5.6. Семантическая сеть, показывающая взаимоотношения птицы и самолета
98
2. Концепция иерархии типов. Обобщение позволяет
соотнести множество знаков или множество типов с одним
общим типом. Различают обобщения:
знак – тип – его называют классификацией;
тип – тип, которое собственно и носит название
обобщения.
Процессом, обратным процессу классификации, является
экземпляризация – порождение реализаций. Процессом,
обратным процессу обобщения, – специализация.
Обобщение акцентирует внимание на сходстве объектов,
абстрагируясь от различий. Общий тип обладает всеми
свойствами, общими для базовых знаков и типов, т. е. все
свойства обобщенного типа могут быть унаследованы базовыми
типами. Однако при задании ограничений целостности в модели
можно явно запретить наследование определенных свойств.
Например, можно указать, что некоторые свойства
характеризуют тип в целом и не наследуются подтипами или
базовыми знаками.
Агрегация позволяет раскрыть структуру объектов.
Допускается многократное применение агрегации. Обратный
процесс носит название пошаговой детализации.
Агрегация и обобщение могут применяться
взаимодополняющим образом и выражать структурные и
классификационные аспекты типизации. Структуру можно
представить как агрегат базовых типов, а сам агрегат может служить
объектом обобщения (классификации), см. пример на рис. 5.7, где _ _
_ _ - агрегация, ______ - обобщение, Классификация типов
выражается иерархией обобщения, а структура – иерархией
агрегации.
Агрегация соотносится с понятием ЕСТЬ – ЧАСТЬ и
выражает тот факт, что тип объекта есть агрегат других типов
(например, ФАМИЛИЯ ЕСТЬ – ЧАСТЬ СЛУЖАЩИЙ).
Обобщение соотносится с понятием ЕСТЬ – НЕК (есть
некоторый) и выражает тот факт, что выполнено обобщение
одним типом объекта другого типа объекта (например,
СЛУЖАЩИЙ ЕСТЬ – НЕК ЛИЧНОСТЬ).
99
Рис. 5.7
В СС делается строгое различие между обобщениями ТИП
– ЗНАК и ТИП – ТИП, что связано с необходимостью
представления в модели данных обеих категорий. Кроме того,
для иерархии типов точно специфицируются правила
наследования свойств (атрибутов) и их значений. На рис. 5.8
приведен пример иерархии для типов ЛИЧНОСТЬ,
СЛУЖАЩИЙ, СТУДЕНТ.
Так как тип ЛИЧНОСТЬ есть обобщение типов
СЛУЖАЩИЙ и СТУДЕНТ, то последние наследуют атрибуты
ФАМИЛИЯ, АДРЕС, ГОД – РОЖДЕНИЯ, если только это
наследование явным образом не запрещено в описании модели.
3. Концепция «роли». Обобщение позволяет построить
сложную систему категорий, причем ее структура не обязатель-
но может быть древовидной, особенно если учитывается роль
используемых понятий в моделируемой ситуации.
100
Рис. 5.8
Например (рис. 5.9), ЛИЧНОСТЬ может выступать в роли
СЛУЖАЩИЙ, либо в роли ОТПРАВИТЕЛЬ – ГРУЗА, либо в
роли ПОЛУЧАТЕЛЬ – ГРУЗА. Получателем либо отправителем
груза может быть и организация, выступающая еще также и в
роли изготовителя деталей. Приведенная структура обобщения
соотносится с концепцией роли.
Рис. 5.9
4 Концепция семантического расстояния. Концепция
семантического расстояния широко используется в словарных
системах, где одно слово истолковывается посредством других,
а они, в свою очередь, посредством третьих и т. д., и в этом
случае требуется использовать меру «семантической близости»
101
взаимосвязанных понятий. В качестве меры семантической
близости взаимосвязанных понятий, представленных в модели
вершинами, может, например, выступать число дуг на пути от
одной вершины к другой.
В некоторых СС вводится возможность явно подчеркнуть,
что семантическое расстояние велико. В этом случае, когда
требуется показать это, в СС используется понятие дуги
«нерелевантности», отображающей отрицание взаимосвязи
между двумя вершинами (рис. 5.10).
Рис. 5.10
5. Концепция разбиения. Суть этой концепции
заключается в разработке механизмов ограничения доступа в
сети. При формировании ответа системе должна быть доступна
только та информация, которая релевантна решаемой задаче.
Это очень важно для ограничения области поиска релевантных
понятий в процессе вывода новых фактов из фактов заданных.
Рассмотрены наиболее важные концепции СС. Есть еще
ряд других концепций, ориентированных на определенные
аспекты представления знаний.
Базовым функциональным элементом семантической сети
служит структура из двух компонентов: узлов и связывающих
их дуг. Каждый узел представляет некоторое понятие, а дуга –
отношение между парой понятий. Можно считать, что такое
отношение представляет простой факт, например «Иванов П. Н.
Работает в производственном отделе» представляется
структурой на рис. 5.11.
102