Понятие и назначение семантических сетей

Пропозициональная логика используется для манипулирования выражениями — предложениями человеческой речи, истинное или ложное значение которых может быть определено. Например: «все собаки — млекопитающие» или «треугольник имеет три стороны». Для более наглядного — визуализированного образа представления пропозициональных информации в процессе проектирования экспертных систем используются семантические сети. Начнем с определения понятия семантических сетей.

Высказывания имеют форму декларативных знаний, поскольку в них утверждаются факты. С точки зрения математики, семантическая сеть является замеченным ориентированным графом. При этом, выражение всегда считается атомарным, поскольку его истинное значение не подлежит дальнейшей декомпозиции.

Семантические сети впервые были разработаны для исследований в области искусственного интеллекта как способ описания человеческой памяти Квиллианом (Quillian) в 1968 году. Квиллиан использовал семантические сети для анализа значения слов в предложениях. В последующие времена семантические сети успешно применялись для решения многих задач, связанных с представлением знаний. Их ценность заключается в возможности учитывать в базе знаний, кроме форм утверждений, их семантику. Такие знания позволяют экспертным системам дойти приемлемого логического вывода при работе с неоднозначными фактами.

Структура семантической сети

Структура семантической сети отображается графически с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Узлы называются объектами, а дуги — связями или ребрами. Связи в семантической сети применяются для представления отношений, а узлы, как правило для представления физических объектов, концепций или ситуаций.

В качестве примера можно привести семантическую сеть на рис. 1., Связи которой, определяющие отношения между членами семьи:

Понятие и назначение семантических сетей

Рис.1. Семантическая сеть родственных связей

Для семантических сетей отношения имеют особо важное значение, поскольку образуют базовую структуру для организации знаний. Знания, заданные без учета отношений, превращаются просто в коллекцию несвязанных фактов. Только при определении отношений, знания приобретают вид связанной структуры, исследование которой позволяет логическим путем создавать другие знания. На основании приведенного примера, можно сделать вывод, что Анна и Борис — бабушка и дедушка Ивана, несмотря на то, что на рисунке не присутствует явная связь, обозначенный как «внук».

Семантические сети иногда называют ассоциативными сетями, так узлы таких сетей связаны, то есть ассоциированные между собой. В научных исследованиях Квиллиана, человеческая память от начала моделировалась как ассоциативная сеть, в которой понятия были представлены в виде узлов, а связи показывали, как эти понятия сочетаются друг с другом.

Согласно указанному моделью, если происходит стимуляция одного узла, как в результате чтения слов в предложении, то идет активизация связей этого узла с другими узлами. В дальнейшем эта активность распространяется по сети. Как только узел получает достаточное активизацию, в сознательном уме возникает концепция, представленная этим узлом. Например, известно, что человек знает тысячи слов, но в процессе чтения предложения, в ее сознании отражаются только те слова, которые оно читает.

Как показала практика, во многих способах представления знаний, особенно полезным является применение отношений одинаковых типов. Поэтому, при построении семантических сетей для представления знаний в различных предметных областях, вместо того, чтобы каждый раз определять новые отношения, принято использовать именно стандартизированные типы.

Связи в семантических сетях

К наиболее широко используемых связей в семантических сетях относится связь типа IS-A. Он означает, что отдельный объект «является экземпляром» определенного класса. Примером такого типа связей может быть отнесения клиентов банковских учреждений к определенному классу, изображенные на рис. 2. Связь IS-A используется для обозначения отношений между отдельными объектами через принадлежность их к общему класса благодаря тождественности атрибутов.

Связь типа IS-A в семантической сети

Рис.2. Связь типа IS-A в семантической сети

Другим, широко используемым типом связи является тип A-KIND-OF (записывается как АКО). В отличие от связи IS-A, которая определяет отношения между отдельными объектами и родовыми классами, связь АКО определяет отношение между самыми родовыми классами (рис 3). Следует отметить, что общий класс, на который указывает стрелка АКО, называется суперклассом. В случае, если суперкласс имеет связь АКО, что указывает на другой узел, то он, вместе с тем, является классом суперкласса.

Связи типа АКО и IS-A в семантической сети

Рис.3. Связи типа АКО и IS-A в семантической сети

Повторение характеристик узла в его потомках называется наследованием. Если нет доказательств, позволяющих утверждать обратное, то считается, что все элементы некоторого класса наследуют все свойства суперклассов этого класса. Связи и наследование является основой эффективных способов представления знаний, поскольку дают возможность представлять значительное количество сложных отношений с помощью нескольких узлов и связей.

В семантических сетях используются также связи других типов. В частности, к ним относится связь CAUSE, выражающий причинные знания. Например, горячий воздух CAUSE (становится причиной) того, что воздушный шар поднимается вверх.

Еще одним важным связью семантических сетей является связь HAS-A, устанавливающий отношения между классом и подклассом. Направленность связи HAS-A противоположная по отношению к связи АКО. Этот тип часто используется для обозначения отношения между одним объектом и его составной частью, например:

банк HAS-A кассу

банк HAS-A бухгалтерию

банк IS-A Райффайзен

То есть, можно сказать, что если связь IS-A устанавливает отношения между значением и атрибутом, то связь HAS-A — между объектом и атрибутом.

Все объекты одного класса должны иметь один или несколько общих атрибутов. Комбинация атрибута и значение называется свойством. Следующие три понятия, как объект, атрибут и значения, встречаются вместе настолько часто, что появляется возможность создать упрощенную семантическую сеть с использованием только этих понятий. Для того, чтобы охарактеризовать все знания, представленные в семантической сети, можно воспользоваться триплетом «объект-атрибут-значение» (object-attribute-value — OAV).

Именно такие триплеты были использованы при создании экспертной системы MYCIN, предназначенная для диагностики инфекционных заболеваний. В ней на основе триплетов «объект-атрибут-значение» была реализована система согласования фактов и антецедентов продукционных правил.

Рекомендуем: Экспертный анализ.

 

Получать интересное на почту

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *