Семантическая модель представления знаний

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего

профессионального образования

«СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ» (ГОУ ВПО «СГГА»)

Кафедра Наносистем и оптотехники

РЕФЕРАТ

на тему: «Семантическая модель представления знаний».

Выполнил:

Студент группы ОЗИ-31

Руднев Виктор Владимирович

Проверил:

Профессор Сырецкий Геннадий Александрович

Новосибирск 2012

Содержание

Введение

1.              Историческая справка

2.              Семантическая модель представления знаний

3.              Графы

4.              Классификация семантических сетей.

5.              Семантические отношения

6.              Иерархические

7.              Вспомогательные

8.              Использование семантических сетей

9.              Семантическая паутина

10.              Пример программирования семантических серей

Заключение.

Список использованных источников:

Введение

Долгие годы работы писателей научной фантастики будоражили умы людей идеей искусственного интеллекта. Сейчас эта идея уже не кажется столь не осуществимой. И уже есть разработки которые называют искусственным интеллектом, хоть они и не столь «умны» как в книгах писателей.

В настоящее  время в исследованиях по искусственному интеллекту (ИИ) выделились шесть основных направлений:

1.                   Представление знаний.

2.                   Манипулирование знаниями.

3.                   Общение.

4.                   Восприятие.

5.                   Обучение.

6.                   Поведение.

В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией  и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для  этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

1.     Историческая справка

Фрег представил логические формулы в виде деревьев, которые однако мало напоминают современные семантические сети. Еще одним пионером стал Чарльз Сандерз Прис, который использовал графические записи в органической химии. Он сформулировал правила выводы с использованием экзистенциональных графов. В психологии Зельц использовал графы для представления наследственности некоторых характеристик в иерархии концептов. Научные изыскания Зельца имели огромное влияние на изучение тактики в шахматах, который в свою очередь повлиял на таких теоретиков, как Саймон и Ньюэлл.

Что касается лингвистики, то первым ученым, занимавшимся разработкой графических описаний, стал Теньер. Он использовал графическую запись для своей грамматики зависимостей. Теньер оказал огромное влияние на развитие лингвистики в Европе. Впервые семантические сети были использованы в системах машинного перевода в конце 50-х - начале 60-х годов. Первая такая система, которую создала Мастерман, включала в себя 100 примитивных концептов таких, как, например, НАРОД, ВЕЩЬ, ДЕЛАТЬ, БЫТЬ. С помощью этих концептов она описала словарь объемом 15000 единиц, в котором также имелся механизм переноса характеристик с гипертипа на подтип. Некоторые системы машинного перевода базировались на корреляционных сетях Цеккато, которые представляли собой набор 56 различных отношений, некоторые из которых - падежные отношения, отношения подтипа, члена, части и целого. Он использовал сети, состоящие из концептов и отношений для руководства действиями парсера и разрешения неоднозначностей.

В системах искусственного интеллекта семантические сети используются для ответа на различные вопросы, изучение процессов обучения, запоминания и рассуждений. В конце 70-х сети получили широкое распространение. В 80-х годах границы между сетями, фреймовыми структурами и линейными формами записи постепенно стирались. Выразительная сила больше не является решающим аргументом в пользу выбора сетей или линейных форм записи, поскольку идеи записанные с помощью одной формы записи могут быть легко переведены в другую. И наоборот, особо важное значение получили второстепенные факторы, как читаемость, эффективность, неискусственность и теоретическая элегантность, также учитываются легкость введения в компьютер, редактирование и распечатка.

2.     Семантическая модель представления знаний

Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом.

Семантическая сеть используется для описания метода представления знания, основанного на сетевой структуре. Этот метод является одним из наиболее эффективных методов хранения знаний. Семантические сети состоят из:

1.       Узлов, соответствующих объектам, понятиям и событиям;

2.       Дуг, связывающих узлы и описывающих отношения между ними.

Иными словами, семантическая сеть отображает совокупность объектов предметной области и отношений между ними. При этом, объектам соответствуют вершины сети, а отношениям - соединяющие их дуги. В семантическую сеть включаются только те объекты предметной области, которые необходимы для решения прикладных задач. В качестве объектов могут выступать события, действия, обобщенные понятия или свойства объектов.

Вершины сети соединяются дугой, если соответствующие объекты предметной области находятся в каком-либо отношении.

Наиболее распространенными являются следующие типы отношений:

1.       «является» - означает, что объект входит в состав данного класса;

2.       «имеет» - позволяет задавать свойства объектов.

Возможны также отношения вида:

1.       «является следствием» - отражает причинно-следственные связи;

2.       «имеет значение» - задает значение свойств объектов.

В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная  семантической сетью. Семантический подход к построению систем искусственного интеллекта находит применение в системах понимания естественного языка, в вопросно-ответных системах, в различных предметно-ориентированных системах

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 знаков, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний(это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний), а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

1.              Класс — элемент класса;

2.              Cвойство — значение;

3.              Пример элемента класса.

3.     Графы

Самые простые сети, которые используются в системах искусственного интеллекта, - реляционные графы. Они состоят из узлов, соединенных дугами. Каждый узел представляет собой понятие, а каждая дуга - отношения между различными понятиями.

Терминология, использующаяся в этой области различна. Чтобы добиться некоторой однородности, узлы, соединенные дугами, принято называть графами, а структуру, где имеется целое гнездо из узлов или где существуют отношения различного порядка между графами, называется сетью. Помимо терминологии, использующейся для пояснения, также различаются способы изображения.

Как пример можно использовать вариант мышления щенка: Шенок. <=> означает агента. INGEST (поглощать) - один из примитивов Шенок: ЕСТЬ - ПОГЛОЩАТЬ твердый объект; ПИТЬ - ПОГЛОЩАТЬ жидкий объект; ДЫШАТЬ - ПОГЛОЩАТЬ газообразный объект. Таким образом используя сематическую сеть можно проилюстрировать мышление щенка

Поскольку довольно сложно ввести в компьютер некоторые диаграммы и при этом они занимают много места при печати, многие ученые записывают свои графы в более компактном варианте. Например, то же предложение Сова предложил записать в линейном виде:

[ЕСТЬ]-

(AGNT) -> [СОБАКА]

(OBJ) -> [КОСТЬ]

(MANR) -> [ЖАДНОСТЬ]

В этом варианте записи квадратные скобки обозначают понятия, а круглые скобки содержат в себе названия отношений. Все линейные формы записи очень похожи на фреймовые структуры.

4.     Классификация семантических сетей.

По количеству типов отношений, сети могут быть:

1.       Однородные (с единственным типом отношений);

2.       Неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

1.       Бинарные (в которых отношения связывают два объекта);

2.       Парные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

По размеру:

1.                           Доля решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта;

2. Сеть отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение;

3. Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.

5.     Семантические отношения

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.

Является ли число семантических отношений конечным или бесконечным? Что определяет их число? Существуют противоположные мнения в теоретической лингвистике в отношении семантических свойств составных существительных NC (noun compounds). Одни доказывают, что существует ограниченный набор семантических отношений, которые могут применяться в отношении NC. другие утверждают, что семантика NC не может быть исчерпана никаким ограниченным списком отношений. Существует также мнение, что имеется фиксированный семантический набор отношений (включая иерархические отношения и отношения эквивалентности), а также открытый список отношений.

Вершины семантической сети соединяются дугой, если соответствующие объекты предметной области находятся в каком-либо отношении.

Наиболее распространенными являются следующие типы отношений:

1.              «является» - означает, что объект входит в состав данного класса;

2.              «имеет» - позволяет задавать свойства объектов.

Возможны также отношения вида:

1.              «является следствием» - отражает причинно-следственные связи;

2.              «имеет значение» - задает значение свойств объектов.

6.       Иерархические

Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ОК). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры. (пример: «Шарик является собакой» = Шарик является объектом типа собака). Связь ОК предполагает, что свойства объекта наследуются от множества.

Обратное к ОК отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или по-русски «Пример». Иерархические отношения образуют древовидную структуру.

Отношение между надмножеством и подмножеством. (Пример: «собака является животным» = тип с именем собака является подтипом типа животные). Элемент подмножества называется гипонимом (собака), а надмножества — гиперонимом (животное), а само отношение называется отношением гипонимии. Это отношение определяет, что каждый элемент первого множества входит и во второе, а также логическую связь между самими подмножествами: что первое не больше второго и свойства первого множества наследуются вторым..

Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов.. Важным отношением является ,описывающее связь частей и целого — отношение меронимии. В этом случае свойства первого множества не наследуются вторым. Мероним и холоним — противоположные понятия: