Сетевая модель

Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого отображают некоторые понятия, а дуги – отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений. Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений не раз возникала в ранние периоды развития науки. Прародителями современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических высказываний в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего». Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченсом в 1956 году в рамках проекта Кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Количество типов отношений в семантической сети определяется ее создателем исходя из конкретных целей. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающее, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примером, поэтому так и называется – «Example». Отношение между надмножеством и подмножеством называется AKO (A Kind Of). Элемент подмножества называется гипонимом, а надмножества – гиперонимом, само же отношение называется отношением гипонимии. Это отношение определяет, что каждый элемент первого множества входит и во второе (выполняется ISA для каждого элемента), 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 HasPart, описывающее части/целые объекты (отношение меронимии). Мероним – это объект, являющийся частью для другого. Холоним – это объект, который включает в себя другое. Например, двигатель – это мероним для автомобиля, а дом – холоним для крыши. Часто в семантических сетях требуется определить отношения синонимии и антонимии. Используются также следующие отношения:

- функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» и др.);

- количественные (больше, меньше, равно);

- пространственные (далеко от, близко к, за, под, над);

- временные (раньше, позже, в течение

- атрибутивные (иметь свойство, иметь значение);

- логические (и, или, не);

- лингвистические.

Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.

По количеству типов, сети могут быть однородными и неоднородными. Однородные сети обладают только одним типом отношений (таковой является классификация биологических видов с единственным отношением AKO). В неоднородных сетях количество отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. По арности, типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения просты и удобны в применении. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов – N-арные. Недостатком данной модели представления знаний является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети. Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET, язык реализации систем SIMER+MIR и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний – PROSPECTOR, CASNET, TORUS.

Фреймы

Фрейм – это абстрактный образ для представления некоего стереотипа информации.

В психологии известно понятие абстрактного образа. Например, произнесение вслух слова «комната» порождает у слушающих образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2». Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже не комнату, а чулан), но в нем есть т.н. слоты – незаполненные значения некоторых атрибутов – например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

· фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

· фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

· фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

· фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др. Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств: (ИМЯ ФРЕЙМА (имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), … (имя N-го слота: значение N-го слота)). Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами:

Структура фрейма

Таблица 1

В табл. 1 дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма: так образуются сети фреймов.

Существует несколько способов получения слотом значений во

фрейме-экземпляре:

· по умолчанию от фрейма-образца;

· через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте AKO;

· по формуле, указанной в слоте;

· через присоединенную процедуру;

· явно из диалога с пользователем;

· из базы данных.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей – так называемое наследование свойств. И вофреймах, и в семантических сетях наследование происходит по AKO-связям. Слот AKO указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa и другие программные средства позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фрейм- ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID.