Модели представления знаний. Формальные модели ПЗ.
Существуют 2 типа методов представления знаний:
-формальные методы и модели
-неформальные
В основе формальных методов – строгая математическая теория. Неформальные модели строгой теории не придерживаются. Годятся для
конкретной предметной области.
Способы описания.
1) логические модели. В основе формальная система в виде четверки: M=<T, P, A, B>
T – множество объектов различной природы. Р – множество синтаксических правил.
П (Р) – за конечное количество шагов дает ответ, является ли некоторым множеством Х синтаксически правильной совокупностью.
П (Р) ß X
Вмножестве Р вызывается подмножество; А – аксиомы.
П(А) – является ли некоторое множество аксиомой.
B - множество правил вывода.
Т.о. формальное множество выводимых совокупностей:
Сетевые модели
H=<I, C1, C2, … Cn, Г>
I - множество информационных единиц C1 – Cn – множество различных типов связей
Г – задает отображение между информационными единицами и различными типами связей, между ними.
Продукционные модели
из логических заимствует правила вывода из сетевых – описание знаний в виде семантических сетей.
Процедурная и декларативная информация разделены и описываются поразному. Вместо логического вывода появляется вывод на знания.
Фреймовые модели
Используется жесткая структура информационных единиц – протофреймы.
(имя фрейма:
имя_слога1 (значение_слога1) имя_слога2 (значение_слога2)
|
|
|
………………………………...)
Связь между фреймами задается специальными слогами «связь».
Формальные модели представления знаний.
Если есть система F=(A, V, W, R), то она характеризуется:
1)наличие алфавита (А)
2)множество инт. Правил (V)
3)множество аксиом (W)
4)множество правил вывода (R)
Модели представления знаний. Неформальные модели ПЗ.
Очевидно, все методы представления знаний, которые рассмотрены выше, включая продукции (это система правил, на которых основана продукционная модель представления знаний), относятся к неформальным моделям. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод - основная операция в СИИ - в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователем, который и отвечает за его корректность.
Продукционная модель представления знаний.
Каждому из методов ПЗ соответствует свой способ описания знаний.
|
|
|
Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.
24. Семантические сети. Фрагмент семантической сети для понятия «автомобиль».
Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы[1]. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами), которым присвоено некоторое число. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.
|
|
|
Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
· По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.
o Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO).
o В неоднородных сетях количество типов отношений больше одного. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.
|
|
|
· По арности:
o типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике.
o На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
· По размеру:
o Для решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта.
o Семантическая сеть отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение.
o Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.
Количество типов отношений в семантической сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно реализованы программы обработки нужных отношений.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 408; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!