Понятия и принципы, положенные в основу создания семантических сетей

1). Принцип локальности представления информации (фреймы, блоки,...)

2). Специализация - обобщение понятий (семантика индивидуальных понятий проявляется в описаниях через общие понятия).

3). Семантические падежи.

4). Наследование свойств.

5). Таксономия, т.е. иерархия понятий.

6). Механизмы дедукции и обобщения.

7). Процедурная семантика.

 

Сетевые модели формально можно задать в виде H = <I, C₁, C₂,..., C_n, Г >. Здесь I есть множество информационных единиц; C₁, C₂,..., C_n - множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей.

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, т.к. они позволяют описывать процедуры "вычислений" одних информационных единиц через другие. В сценариях используются каузальные отношения, а также отношения типов "средство - результат", "орудие - действие" и т.п. Если в сетевой модели допускаются связи различного типа, то ее обычно называют семантической сетью.

Введем ряд определений. Под сущностью будем понимать объект произвольной природы. Этот объект может существовать в реальном мире. В этом случае он будет называться П-сущностью. В базе знаний ему соответствует некоторое описание, полнота которого определяется той информацией, которую имеет о П-сущности ИС. Такое представление в базе знаний называется М-сущностью. Отметим, что могут существовать М-сущности, для которых в окружающем ИС мире нет соответствующих П-сущностей. Такие М-сущности представляют собой абстрактные объекты, полученные в результате операций типа обобщения внутри базы знаний.

Разделение на два типа сущностей позволяет использовать в сетевых моделях идеи, впервые сформулированные в теории семиотических моделей и основанном на них ситуационном управлении. Под семиотическими моделями проблемных областей будет пониматься комплекс процедур, позволяющих отображать в базе знаний П-сущности и их связи, фиксируемые в проблемной области инженером по знаниям, в совокупность связанных между собой М-сущностей. Способ интерпретации взаимосвязанных П-сущностей будет называться денотативной семантикой, а способ интерпретации взаимосвязанных М-сущностей - коннотативной семантикой.

П-сущность по отношению к соответствующей ей в базе знаний М-сущности называется денотатом или референтом этой М-сущности, а М-сущность по отношению к исходной П-сущности - ее десигнатом, именем, меткой, идентификатором и т. п. Десигнат-это простейший элемент в сетевой модели. Он входит в класс терминальных объектов сетевой модели. Терминальным объектом называется М-сущность, которая не может быть разложена на более простые сущности. Остальные М-сущности называются производными объектами или производными М-сущностями.

Перечень терминальных объектов, которые могут образовывать классы или типы, задается при проектировании ИС. Ими могут быть целые вещественные числа, идентификаторы, строки, списки и т. п. Семантика терминальных объектов определяется набором допустимых процедур, оперирующих с ними, например: арифметические действия над числами, сравнение между собой строк или идентификаторов, операции ввода-вывода, включающие необходимые трансформации представлений, и т. д.

 

3. 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.

Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в ИС. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.

В общем виде под продукцией понимается выражение следующего вида:

(i); Q; Р; А=>В; N.

Здесь i- имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций. В качестве имени может выступать некоторая лексема, отражающая суть данной продукции (например, "покупка книги" или "набор кода замка"), или порядковый номер продукции в их множестве, хранящемся в памяти системы.

Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы "разложены по полочкам". На одной "полочке" хранятся знания о том, как надо готовить пищу, на другой-как добраться до работы и т. п. Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний. Такое же разделение на сферы в базе знаний ИС целесообразно и при использовании для представления знаний продукционных моделей.

Основным элементом продукции является ее ядро: А=>В. Интерпретация ядра продукции может быть различной и зависит от того, что стоит слева и справа от знака секвенции =>. Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ A, ТО B, более сложные конструкции ядра допускают в правой части альтернативный выбор, например, ЕСЛИ А, ТО B₁, ИНАЧЕ B₂. Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А (если А не является истинным выражением, то о В ничего сказать нельзя). Возможны и другие интерпретации ядра продукции, например A описывает некоторое условие, необходимое для того, чтобы можно было совершить действие В.

Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило, предикат). Когда Р принимает значение "истина", ядро продукции активизируется. Если Р ложно, то ядро продукции не может быть использовано. Например, если в продукции "НАЛИЧИЕ ДЕНЕГ; ЕСЛИ ХОЧЕШЬ КУПИТЬ ВЕЩЬ X, ТО ЗАПЛАТИ В КАССУ ЕЕ СТОИМОСТЬ И ОТДАЙ ЧЕК ПРОДАВЦУ" условие применимости ядра продукции ложно, т. е. денег нет, то применить ядро продукции невозможно.

Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продукции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В. Например, после покупки некоторой вещи в магазине необходимо в описи товаров, имеющихся в этом магазине, уменьшить количество вещей такого типа на единицу. Выполнение N может происходить не сразу после реализации ядра продукции.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выбор для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных.

В ряде ИС используются комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания - в продукционном. В этом случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью.

 

 

4. Фреймовые модели.

В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:

(Имя фрейма:

Имя слота 1(значение слота 1)

Имя слота 2(значение слота 2)

......................

Имя слота К (значение слота К)).

Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать "принцип матрешки".

При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.

Например, структура, записанная в виде протофрейма, имеет вид

(Список работников:

Фамилия (значение слота 1);

Год рождения (значение слота 2);

Специальность (значение слота 3);

Стаж (значение слота 4)).

Если в качестве значений слотов использовать данные то получится фрейм - экземпляр

(Список работников:

Фамилия (Попов - Сидоров - Иванов - Петров);

Год рождения (1965 - 1946 - 1925 - 1937);

Специальность (слесарь - токарь - токарь - сантехник);

Стаж (5 - 20 - 30 - 25)).

Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем "Связь". Часть специалистов по ИС считает, что нет необходимости специально выделять фреймовые модели в представлении знаний, т.к. в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.

Фрейм представляет собой понятие, ограниченное некоторой рамкой. Состоит из слотов, одинаковой структуры. Каждый слот состоит из полей.

Фрейм становится демоном тогда, когда все поля будут заполнены правильно. Каждое поле может содержать только ту информацию, для которой оно предназначено.(число, слово, переменная).
Над каждым полем всех слотов трудится свой демон. Благодаря его работе в полях могут быть только допустимые значения.

Существует 2 типа демонов: младший и старший. В некоторых ситуациях назначается старший демон.

Демоны работают 3 способами:

Пользователь вводит значение поля.

2. Демон предлагает на выбор допустимое значение.

3. Демон дает наводящие советы.

Чем более развит диалог демона с пользователем, тем лучше демон.

Это некоторый алгоритм, который трудится над фреймом целиком, или над родственными фреймами.

Присоединенная процедура бывает как минимум 4 направлений:

a) детализация (в ответ на фрейм дается следующее развитие событий);

b) обобщение нескольких фреймов;

c) оценка фрейма (отбраковка);

d) развитие событий.

Процедура детализации на основе представленного фрейма может резервировать необходимые ресурсы для использования заявок, отраженных во фрейме. Процедура обобщения характеризует признак-обработку многих однотипных фреймов. Ее результатом могут быть потребные ресурсы, организационные выводы.

 

 

Вероятностная модель характерна своей вероятностной мерой.

· Непрерывные (прим.: попадание снаряда в цель);

· Дискретные (прим.: вероятность выпадания орла или решки).

Вероятностные модели часто применяются для описания распределения по превосходству тех или иных ресурсов.

Вероятностная модель - первичная модель. При ее обработке строятся др. модели (напр. логические).

Сценарии - распространенная форма моделей знаний. Состоит из начала, неск. операций и конца.

Сценарии:

· обобщенный

· детализированный

Элементами сценария являются сцены, декорации, персонажи, реквизиты.
Наша деятельность состоит в выборе нужной продукции и в осуществлении его. Продукция - синтетическая модель. Здесь есть и логика, и сценарии, и фреймы.

В частности продукция может быть сведена к сл. виду:

(i); Q; P; A -> B; N

(i)-имя продукции;

Q - сфера применения;

P - условие применения;

A -> B - "A"-условие, "B"- оператор;

"A" - условие выполнения ядра продукции, то же может представлять вер-ую модель.
"B" - некое действие ядра продукции, может быть в форме сценария.
Особую роль в системах представления знаний играют стереотипные знания, описывающие известные стандартные ситуации реального мира. Такие знания позволяют восстанавливать информацию, пропущенную в описании ситуации, предсказывать появление новых фактов, которых можно ожидать в данной ситуации, устанавливать смысл происхождения ситуации с точки зрения более общего ситуативного контекста.

Для описания стереотипного знания используются сценарии. Сценарием называется формализованное описание стандартной последовательности взаимосвязанных фактов, определяющих типичную ситуацию предметной области. Это могут быть последовательности действий или процедур, описывающие способы достижения целей действующих лиц сценария (например, обед в ресторане, командировка, полет самолета, поступление в вуз). В ИС сценарии используются в процедурах понимания естественно-языковых текстов, планирования поведения, обучения, принятия решений, управления изменениями среды и др.

 

Нечеткие модели

Данные и знания, с которыми приходится иметь дело в ИС, редко бывают абсолютно точными и достоверными. Присущая знаниям неопределенность может иметь разнообразный характер, и для ее описания используется широкий спектр формализмов. Рассмотрим один из типов неопределенности в данных и знаниях - их неточность. Будем называть высказывание неточным, если его истинность (или ложность) не может быть установлена с определенностью. Основополагающим понятием при построении моделей неточного вывода является понятие вероятности, поэтому все описываемые далее методы связаны с вероятностной концепцией.

Модель оперирования с неточными данными и знаниями включает две составляющие: язык представления неточности и механизм вывода на неточных знаниях. Для построения языка необходимо выбрать форму представления неточности (например, скаляр, интервал, распределение, лингвистическое выражение, множество) и предусмотреть возможность приписывания меры неточности всем высказываниям.

Механизмы оперирования с неточными высказываниями можно разделить на два типа. К первому относятся механизмы, носящие "присоединенный" характер: пересчет мер неточности как бы сопровождает процесс вывода, ведущийся на точных высказываниях. Для разработки присоединенной модели неточного вывода в основанной на правилах вывода системе необходимо задать функции пересчета, позволяющие вычислять: а) меру неточности антецедента правила (его левой части) по мерам неточности составляющих его высказываний; б) меру неточности консеквента правила (его правой части) по мерам неточности правила и посылки правила; в) объединенную меру неточности высказывания по мерам, полученным из правил.

Введение меры неточности позволит привнести в процесс вывода нечто принципиально новое - возможность объединения силы нескольких свидетельств, подтверждающих или опровергающих одну и ту же гипотезу. Другими словами, при использовании мер неточности целесообразно выводить одно и то же утверждение различными путями (с последующим объединением значений неточности), что совершенно бессмысленно в традиционной дедуктивной логике. Для объединения свидетельств требуется функция пересчета, занимающая центральное место в пересчете. Заметим, что, несмотря на "присоединенность" механизмов вывода этого типа, их реализация в базах знаний оказывает влияние на общую стратегию вывода: с одной стороны, необходимо выводить гипотезу всеми возможными путями для того, чтобы учесть все релевантные этой гипотезе свидетельства, с другой-предотвратить многократное влияние силы одних и тех же свидетельств.

Для механизмов оперирования с неточными высказываниями второго типа характерно наличие схем вывода, специально ориентированных на используемый язык представления неточности. Как правило, каждому шагу вывода соответствует пересчет мер неточности, обусловленный соотношением на множестве высказываний (соотношением может быть элементарная логическая связь, безотносительно к тому, является ли это отношение фрагментом какого-либо правила). Таким образом, механизмы второго типа применимы не только к знаниям, выраженным в форме правил. Вместе с тем для них, как и для механизмов "присоединенного" типа, одной из главных является проблема объединения свидетельств.