2.3.2. Семантические сети
Семантическая сеть C в общем случае можно определить как:
C = (x1, x2, … , xn, R1, R2, … , Rm), (2.1)
где х1, х2, хn – некоторые фиксированные множества объектов (содержимое понятий);
R1, R2, Rm – система отношений на элементах этих множеств.
Отношения могут быть как бинарными, так и n-арными. Деление на объекты условное, так как сами отношения могут рассматриваться как объекты, связанные своими отношениями. Такое явное выражение связей между сущностями значительно упрощает осуществление процедур доступа к ним и дальнейшее продвижение по сети.
Графическое изображение семантической сети (рис. 2.8) представляет собой орграф. Вершинами орграфа являются предложения или понятия естественного языка, а дуги представляют отношения между ними и отражают степень влияния одной выделенной сущности на другую. Дуга с инцидентными ей узлами является семантическим представлением правила.
Рис. 2.8. Семантическая сеть
Необходимо отметить недостаточную выразительную мощность семантических сетей. Установлено [10], что дуга моделирует ситуацию не более, чем из трех аспектов предметной области. Это обусловливает негибкость в представлении изменяющихся событий и большую сложность по сравнению с фреймовым представлением.
Направленность дуги семантической сети (рис. 2.9) определяет отношения типа «субъект-объект». К особо важным характеристикам дуги семантической сети относится реализация отношений типа «является». Дуга семантической сети может представлять собой бинарный предикат.
Петр работает отдел
(узел) (дуга) (узел)
Рис. 2.9. Функциональный элемент семантической сети
Совокупность фреймов может быть связана семантической сетью, любой из узлов которой может иметь связь с любым количеством других узлов данной сети. В традиционном понимании семантическая сеть – это конструкция двух основных компонентов – узлов и дуг.
Узлы моделируют понятия предметной области, дуги моделируют отношения между парой понятий. Каждая из таких пар отношений представляет простой факт. Любой из узлов может быть соединен с любым числом других узлов, в результате чего формируется сеть фактов.
Рис. 2.10. Пример семантической сети
С помощью семантической сети можно моделировать достаточно сложные отношения между различными понятиями, описывающими проблемную область.
Между объектами в семантической сети можно установить отношение типа «все со всеми», при котором каждый узел семантической сети связан дугами со всеми остальными ее узлами.
Семантическую сеть можно представить в виде бинарного предиката, т.е. как отношение с двумя аргументами, например «работает (Петр, отдел)». Такую информацию можно формализовать в виде списковых структур данных.
Кроме того, описание семантической сети можно задать n-аргументным отношением между понятиями, при условии, что имя отношения будет иметь одно и то же значение.
При реализации семантической сети в базе данных информация описывается в виде троек: объект, атрибут, значение.
К недостаткам использования семантической сети можно отнести:
трудности реализации свойства наследования между понятиями;
сложность реализации временных отношений между понятиями.
- Содержание
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект 18
- 2. Формализация знаний о проблемной области 37
- 3. Инструментальные средства логического программирования 67
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах 100
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации 115
- 6. Система моделирования эо kappa 158
- 7. Стандартные функции эо kappa 180
- 8. Работа с правилами в эо kappa 193
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa 206
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips 223
- 10.2.3. Правила 231
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips 261
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé 291
- Предисловие
- Список сокращений
- Введение
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект
- 1.1. Экспертные системы и их особенности
- 1.2. Основные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем
- 1.3. Особенности разработки экспертных систем
- 1.3.1. Приобретение знаний
- 1.3.2. Представление знаний
- 1.3.3. Реализация
- 1.4. Виды экспертных систем
- 1.5. Представление знаний в системах искусственного интеллекта
- 1.5.1. Данные и знания
- 1.5.2. Представление знаний в рабочей памяти эвм
- 1.5.3. Представление знаний в базе знаний
- Контрольные вопросы
- 2. Формализация знаний о проблемной области
- 2.1. Таксономическая классификационная схема
- 2.2. Онтологический подход к представлению проблемной информации
- 2.2.1. Цели разработки онтологий
- 2.2.2. Фундаментальные правила разработки онтологии
- 2.2.3. Определение области и масштаба онтологии
- 2.2.4. Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий
- 2.2.5. Перечисление важных терминов в онтологии
- 2.2.6. Определение классов и их иерархии
- 2.2.7. Определение свойств классов – слотов
- 2.2.8. Определение фацетов слотов
- 2.2.9. Домен слота и диапазон значений слота
- 2.2.10. Создание экземпляров
- 2.3. Модели представления знаний
- 2.3.1. Фреймы
- 2.3.2. Семантические сети
- 2.3.3. Исчисление предикатов первого порядка
- 2.3.4. Модель представления знаний в виде правил продукции
- Контрольные вопросы
- 3. Инструментальные средства логического программирования
- 3.1. Язык логического программирования Пролог
- 3.2. Основные разделы программы
- 3.3. Рекурсивные вычисления в Пролог-программе
- 3.4. Процесс реализации вывода
- 3.5. Предикаты
- 3.6. Списковые структуры
- 3.7. Вызов внешних функций из Пролог-программы и интерфейс с программами на других языках программирования
- 3.8. Пример реализации экспертной системы на языке Пролог
- 3.9. Диалекты и языки, используемые для задач искусственного интеллекта
- Контрольные вопросы
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах
- 4.1. Организация логического вывода в экспертных системах
- 4.2. Правила
- 4.3. Поиск решений
- 4.4. Управляющая структура
- 4.5. Технологии принятия решений в системах с базами знаний
- 4.6. Методы поиска, реализованные в экспертных системах
- 4.7. Использование процедур
- 4.8. Представление неопределенности в информационных приложениях с базами знаний
- Контрольные вопросы
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации
- 5.1. Интеллектуальные системы, основанные на нечеткой логике
- 5.2. Нейронные сети
- 5.2.1. Биологический и искусственный нейроны
- 5.2.2. Классификация нейронных сетей
- 5.2.3. Задачи, решаемые с помощью нейронных сетей
- 5.3. Эволюционные вычисления
- 5.3.1. Основные определения
- 5.3.2. Процесс работы генетического алгоритма
- 5.3.3. Пример решения задачи с использованием генетического алгоритма
- 5.3.4. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
- 5.4. Комплексный подход к проектированию систем искусственного интеллекта
- 5.5. Инструментальные средства представления знаний
- 5.5.1. Классификация оболочек эс
- 5.5.2. Уровни реализации экспертных систем
- Контрольные вопросы
- 6. Система моделирования эо kappa
- 6.1. Представление знаний в эо kappa
- 6.2. Начало работы с эо kappa
- 6.3. Окно иерархии объектов (Object Browser)
- 6.4. Окно инструментов (Knowledge Tools) и редакторы знаний
- 6.4.1. Редактор классов (Class Editor)
- 6.4.2. Редактор объектов (Instance Editor)
- 6.4.3. Редактор слотов (Slot Editor)
- 6.4.4. Редактор методов (Method Editor)
- 6.4.5. Редактор функций (Function Editor)
- 6.4.6. Редактор правил (Rule Editor)
- 6.4.7. Редактор цели (Goal Editor)
- 6.5. Окно интерпретатора (kal Interpreter)
- 6.6. Окно сеанса (Session)
- 6.7. Окно связи правил (Rule Relations)
- 6.8. Окно трассировки правил (Rule Trace)
- 6.9. Окно просмотра иерархии выводов (Inference Browser)
- 6.10. Средство объяснений эо kappa
- Контрольные вопросы
- 7. Стандартные функции эо kappa
- 7.1. Функции манипулирования знаниями
- 7.1.1. Функции работы с классами
- 7.1.2. Функции работы с объектами
- 7.1.3. Функции работы с иерархией объектов
- 7.1.4. Функции работы со слотами
- 7.1.5. Функции работы с методами
- 7.1.6. Функции работы с правилами
- 7.1.7. Функции работы с целями
- 7.2. Математические функции
- 7.3. Функции работы со строками
- 7.4. Функции работы со списками
- 7.5. Логические функции
- 7.6. Функции работы с файлами
- 7.7. Функции управления
- 7.8. Функции работы с окнами
- 7.9. Функции работы с компонентами
- 7.10. Функции, определенные пользователем
- Контрольные вопросы
- 8. Работа с правилами в эо kappa
- 8.1. Создание и редактирование правил
- 8.2. Формирование списка правил
- 8.3. Создание и редактирование цели
- 8.4. Рассуждения в прямом направлении
- 8.4.1. Стратегии принятия решения
- 8.4.2. Формирование прямой цепи рассуждений
- 8.4.3. Активная трассировка при формировании прямой цепи рассуждений
- 8.5. Рассуждения в обратном направлении
- Контрольные вопросы
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa
- 9.1. Стандартные компоненты интерфейса пользователя
- 9.1.1. Компонент Button
- 9.1.2. Компонент Text
- 9.1.3. Компонент Transcript
- 9.1.4. Компонент Edit
- 9.1.5. Компонент BitMap
- 9.1.6. Компонент Drawing
- 9.1.7. Компонент StateBox
- 9.1.8. Компонент Meter
- 9.1.9. Компонент LinePlot
- 9.1.10. Компонент Slider
- 9.1.11. Компонент SingleListBox
- 9.1.12. Компонент MultipleListBox
- 9.1.13. Компонент CheckBox
- 9.1.14. Компонент CheckBoxGroup
- 9.1.15. Компонент RadioButtonGroup
- 9.2. Особенности русификации эо kappa
- Контрольные вопросы
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips
- 10.1. Общие сведения об ио clips
- 10.2. Программирование в ио clips
- 10.2.1. Основные элементы программирования
- 10.2.2. Факты
- 10.2.3. Правила
- 10.2.4. Переменные
- 10.2.5. Дополнительные средства
- 10.3 Интерфейс ио clips
- 10.3.1 Интерфейс командной строки
- 10.3.2. Графический интерфейс пользователя
- 10.3.3. Интерфейс встроенного редактора
- 10.4. Организация работы в ио clips
- 10.4.1. Постановка задачи и составление программы
- 10.4.2. Запуск ио clips
- 10.4.3. Ввод программы
- 10.4.4. Загрузка и запуск программы
- 10.4.5. Работа программы
- 10.4.6. Сохранение результатов работы
- Контрольные вопросы
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips
- 11.1. Подготовка исходных данных
- 11.2. Выделение сущностей
- 11.3. Сбор информации
- 11.4. Диагностические правила
- 11.5. Листинг программы
- 11.6. Выполнение программы
- Контрольные вопросы
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé
- 12.1. Создание нового проекта
- 12.2. Структура проекта
- 12.3. Работа с классами
- 12.3.1. Создание нового класса
- 12.3.2. Создание экземпляра класса
- 12.3.3. Инструменты работы с классами
- 12.4. Работа со слотами
- 12.5. Сохранение проекта в формате rdf
- 12.6. Экспорт онтологии в формат эо clips
- Контрольные вопросы
- Заключение
- Глоссарий
- Библиографический список