АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Модель представления знаний в экспертных системах на основе семантических сетей

Читайте также:
  1. II. Контроль исходного уровня знаний студентов
  2. SCАDA-системы: основные блоки. Архивирование в SCADA-системах. Архитектура системы архивирования.
  3. V Усвоение новых знаний
  4. VI. Педагогические технологии на основе эффективности управления и организации учебного процесса
  5. VII. Педагогические технологии на основе дидактического усовершенствования и реконструирования материала
  6. XXII. Модель «К» и отчаянный риск
  7. А) Модель Хофстида
  8. А) Существительные с неподвижным ударением на основе.
  9. А. Однофазное прикосновение в сетях с заземленной нейтралью
  10. Аварии на коммунальных системах жизнеобеспечения
  11. Адаптивная модель
  12. Адаптивная полиномиальная модель первого порядка

Семантические сети[92]. Способ представления знаний с помощью сетевых моделей наиболее близок к тому, как они представлены в текстах на естественном языке. В его основе лежит идея о том, что вся необходимая информация может быть описана как совокупность троек: объекты или понятия и бинарное отношение между ними.

Наиболее общей сетевой моделью представления знаний являются семантические сети, в которых узлы и связи представляют собой объекты или понятия и их отношения, таким образом, что можно выяснить их значение. Это связано с тем, что в данной модели имеются средства реализации всех характерных для знаний свойств: внутренней интерпретации, стуктурированности, семантической метрики[93] и активности. Впервые понятие семантических сетей было введено в 60-х годах для представления семантических связей между концепциями слов.

Семантические сети применительно к задачам проектирования структуры баз данных экспертных систем используются в сравнительно узком диапазоне – для отражения структуры понятий и структуры событий. Они представляют собой модель, основой которой является формализация знаний в виде ориентированных графов с помеченными дугами, которая позволяют структурировать имеющуюся информацию и знания. Вершины графа соответствуют конкретным объектам, а дуги, их соединяющие, отражают имеющиеся между ними отношения. Построение сети способствует осмыслению информации и знаний, поскольку позволяет установить противоречивые ситуации, недостаточность имеющейся информации и т.п.

В семантических сетях, используются следующие отношения:

– лингвистические, включающие в себя отношения типа «объект», «агент», «условие», «место», «инструмент», «цель», «время» и др.;

– атрибутивные, к которым относят форму, размер, цвет и т.д.;

– характеризации глаголов, т. е. род, время, наклонение, залог, число;

– логические, обеспечивающие выполнение операций для исчисления высказываний (дизъюнкция, конъюнкция, импликация, отрицание);

– квантифицированные, т. е. использующие кванторы общности и существования;

– теоретико-множественные, включающие понятия «элемент множества», «подмножество», «супермножество» и др.

Различают:

– интенсиональную семантическую сеть, которая описывает предметную область на обобщенном, концептуальном уровне;



– экстенсиональную семантическую сеть, в которой производится конкретизация и наполнение фактическими данными.

Статические базы знаний, представленные с помощью семантических сетей, могут быть объектом действий, производимых активными процессами. Стандартные операции включают в себя процессы поиска и сопоставления, с помощью которых определяется, представлена ли в семантической модели (и где именно) специфическая информация.

Достоинство семантической сети:

– описание объектов и событий производится на уровне очень близком к естественному языку;

– обеспечивается возможность соединения различных фрагментов сети;

– отношения между понятиями и событиями образуют небольшое, хорошо организованное множество;

– для каждой операции над данными или знаниями можно выделить некоторый участок сети, который охватывает необходимые в данном запросе характеристики;

– обеспечивается наглядность системы знаний, представленной графически:

– близость структуры сети, представляющей знания, семантической структуре фраз на естественном языке;

– соответствие сети современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостатки семантической сети:

– сетевая модель не дает ясного представления о структуре предметной области, поэтому формирование и модификация такой модели затруднительны;

– сетевые модели представляют собой пассивные структуры, для обработки которых необходим специальный аппарат формального вывода и планирования.

Семантические сети нашли применение в основном в системах обработки естественного языка, частично в вопросно-ответных системах, а также в системах искусственного видения. В последних семантические сети используются для хранения знаний о структуре, форме и свойствах физических объектов. В области обработки естественного языка с помощью семантических сетей представляют семантические знания, знания о мире, эпизодические знания (т.е. знания о пространственно-временных событиях и состояниях).

‡агрузка...

Пример: Поставщик отгрузил товар из склада автотранспортом. На рис. 3.14. представлена интенсиональная семантическая модель, а на рис. 3.15. – экстенсиональная семантическая сеть. Факты обозначены овалом, понятия и объекты прямоугольником.


1 | 2 | 3 | 4 |


При использовании материала, поставите ссылку на Студалл.Орг (0.005 сек.)