Данные и знания. Семантические сети. Примеры
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. 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). 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.
Классификация семантических сетей
Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.
Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок).
В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Такие сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.
По арности: 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.
|
|
|
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.
Иерархические
Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Иерархические отношения образуют Древовидную структуру.
Отношение между надмножеством и подмножеством называется AKO — «A Kind Of» («разновидность»).
Вспомогательные
функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…);
количественные (больше меньше, равно…);
пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…);
временные (раньше, позже, в течение…);
атрибутивные (иметь свойство, иметь значение);
логические (И, ИЛИ, НЕ);
Ацикличный граф. Любое частичное упорядочение может быть изображено, как граф без циклов. Такой граф имеет ветви, которые расходятся и сходятся вместе опять, что позволяет некоторым узлам иметь несколько узлов-родителей. Иногда такой тип графа называют путанным.
Деревья. Самым распространенным видом иерархии является граф с одной вершиной. В такого рода графах налагаются ограничения на ацикличные графы: вершина графа представляет собой один общий тип, и каждый другой тип Х имеет лишь одного родителя У.
|
|
|
Решетка. В отличие от деревьев узлы в решетке могут иметь несколько узлов родителей. Однако здесь налагаются другие ограничения: любая пара типов Х и У как минимум должна иметь общий гипертип ХиУ и подтип ХилиУ. Вследствие этого ограничения решетка выглядит, как дерево, имеющее по главной вершине с каждого конца. Вместо всего одной вершины решетка имеет одну вершину, которая является гипертипом всех категорий, и другую вершину, которая является подтипом всех типов.
Данные и знания. Продукционные модели представления знаний. Примеры
Продукционные модели - это набор правил вида 'условия - действие', где условиями являются утверждения о содержимом некой базы данных, а действия представляют собой процедуры, которые могут изменять содержимое наборов фактов.
Любое правило состоит из одной или нескольких пар «атрибут-значение». В рабочей памяти систем, основанных на продукционных моделях, хранятся пары атрибут-значение, истинность которых установлена в процессе решения конкретной задачи к некоторому текущему моменту времени. Содержимое рабочей памяти изменяется в процессе решения задачи. Это происходит по мере срабатывания правил. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение сработавшего правила заносится в рабочую память. Поэтому в процессе логического вывода объём фактов в рабочей памяти, как правило, увеличивается (уменьшаться он может в том случае, если действие какого-нибудь правила состоит в удалении фактов из рабочей памяти). В процессе логического вывода каждое правило из базы правил может сработать только один раз.
|
|
|
В продукционных системах можно выделить три основные компоненты:
1. Неструктурированная или структурированная рабочая память.
2. Некоторое число продукционных правил или просто продукций.
3. Интерпретатор, который последовательно определяет, какие продукции могут быть активированы в зависимости от условий, в них содержащихся;
Основные достоинства систем, основанных на продукционных моделях:
· простота представления знаний и организации логического вывода;
· гибкость продукционной системы, лёгкость модификации;
К недостаткам таких систем можно отнести следующее:
· неясность взаимных отношений правил;
· сложность оценки целостного образа знаний;
При разработке небольших систем (десятки правил) проявляются в основном положительные стороны продукционных моделей знаний, однако при увеличении объёма знаний более заметными становятся слабые стороны.
Пример: задача о решении треугольника.
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 491; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!