Семантические сети Панфилов Данила 2013. Представление знаний Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) научиться хранить знания таким образом, чтобы.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Семантические сети Представление знаний 3. © Муромцев Д.И. Лекция 4 Концептуальные графы (conceptual graph) Универсальный сетевой язык для представления.
Advertisements

Семантические сети Представление знаний 2. © Муромцев Д.И. Лекция 3 Семантическая сеть как метод представления знаний семантическая сеть, этот метод представления.
Модели представления знаний. 1. Логические; 2. Продукционные; 3. Представление знаний на основе фреймов; 4. Представление знаний на основе семанти- ческих.
Теория экономических информационных систем Семантические модели данных.
Введение в теорию множеств. Введение в теорию множеств 1. Основные определения, терминология Под множеством А мы понимаем совокупность объектов произвольной.
СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ЛЕКЦИЯ (С): Доц., к.т.н. Шкаберин В.А. Брянский государственный технический университет Кафедра «Компьютерные технологии.
Реляционное исчисление. Общая характеристика Запрос – формула некоторой формально-логической теории; описывает свойства желаемого результата. Ответ –
ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ ЛОГИКУ Логика, математическая логика и основания математики.
Тема : Фреймовая модель представления знаний
Методология IDEF1X (IDEF1 Extended) – язык для семантического моделирования данных, основанных на концепции « сущность - связь ». Является расширением.
Логика первого порядка ХНУРЭ, кафедра ПО ЭВМ, Тел , Лекции Н.В. Белоус Факультет компьютерных наук Кафедра.
Введение в теорию множеств 1. Основные определения, терминология Под множеством А мы понимаем совокупность объектов произвольной природы, объединенных.
Введение в теорию множеств 1. Основные определения, терминология Под множеством А мы понимаем совокупность объектов произвольной природы, объединенных.
От сложного – к простому. От непонятного – к понятному.
Методы дискретной математики: теоретико-множественные представления Эмомов А.М.
Системы управления базами данных СУБД является универсальным программным средством предназначенным для создания и ведения(обслуживания) баз данных на внешних.
WORK WITH UML Универсальный язык моделирования (UML) Studybook for students Author Dudnik Oxana.
Экспертные системы (ЭС). Характеристика и назначение. Лекция 1.
Исчисление высказываний. Высказывание Под высказыванием понимается утвердительное предложение, которое может быть либо истинным, либо ложным, но не то.
Методология информационного моделирования IDEF1X.
Транксрипт:

Семантические сети Панфилов Данила 2013

Представление знаний Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта. Фреймы Скрипты Модальная логика Исчисление предикатов Семантические сети Концептуальные графы

Графическое представление Концептуальные графы Семантические сети

Классификация заболеваний

История Экзистенциальные графы (existential graph), Чарльз Пирс (Charles Sanders Peirce), 1909 год. Основы графической логики («логика будущего») Теория схематического упреждения (schematic anticipation), Отто Зельц (Otto Selz), 1922 год. Целенаправленный метод фиксации мыслительного процесса при поиске ассоциаций и обобщенных понятий Ньюэлл и Саймон адаптировали метод Зельца для изучения процесса решения проблем человеком

История Росс Квиллиан (Ross Quillian) использовал комбинацию сетей Зельца и семантических сетей для построения системы машинного перевода. (+ исследование реакции человека) Шенк (Schank), Теслер (Tesler), 1969 год, Графы концептуальной зависимости Бракман (Brachman), 1979, Сети структурного наследия Концептуальные графы впервые предложены в работе Джона Сова (John Sowa), 1984

Концептуальный граф Конечный, связный, двудольный граф Два типа узлов: 1. Понятия (аргументы предикатов) – для представления событий, состояний 2. Концептуальный соотношения (имена предикатов) – способ связи между понятиями

Унарные отношения Птица Летает

Арные отношения Предикатное имя, Концепт 1 Значение слота j, Концепт 2 Имя слота, функция j Объект АтрибутЗначение

Иван послал книгу Лене Посылка(Иван, Лена, Книга)

Иван послал книгу Лене Посылка(Иван, Лена, Книга) Посылка Иван Лена Книга

Соглашение для m-парных отношений Имя 1 2 … m-1 m

Правило преобразования

Иван послал книгу Лене Посылка(Иван, Лена, Книга) Отправитель(Посылка, Иван) Получатель(Посылка, Лена) Объект(Посылка, Книга)

Иван послал книгу Лене Посылка(Иван, Лена, Книга) Отправитель(Посылка, Иван) Получатель(Посылка, Лена) Объект(Посылка, Книга) Иван Лена Книга Посылка Отправитель Получатель Объект

Бинарные отношения Концепт 1Концепт 2Имя Узел-концепт Связывающий узел Узел-концепт

Семантическая сеть Семантическая сеть – способ представления знаний, позволяющий описывать объекты, явления и понятия с помощью сетевых структур, основанных на теории графов

Правила построения сети Пусть даны 2 концептуальных графа g1 и g2. Построим семантическую сеть g. 1). Правило конъюнкции: Если узел концепт c1 в g1 идентичен c2 в g2, то g получается удалением c2 и соединением с c1 всех связывающих узлов, которые были связаны с c2 в g2 2). Правило упрощения: если g содержит 2 идентичных (соединённых с одними и теми же узлами-концептами) связывающих узла, то можно удалить один из них вместе со связанными стрелками

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван посылает эту книгу Лене Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель

Пример построения сети Лена читает эту книгу Книга Объект Чтение Читать Лена

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Лена Иван Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Лена Иван Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Лена Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Лена Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Книга Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект Книга

Пример построения сети Иван пишет книгу Иван посылает эту книгу Лене Лена читает эту книгу Иван Отправ итель Книга Лена Посылка Объект Получа тель Объект Чтение Читать Писать Письмо Объект

Конкретизация Элемент МножествоЭлем Подмножество МножествоПодмн Концепт_1 Концепт_2 (более общее) Это Концепт_1 Конкретное множество Конкр Утверждения о типах – аналитические (средний возраст студента) Свойства множеств – синтетические (число студентов университета)

Представление «совокупность-ссылка» Книга_22Конкр Книга Узел-ссылка (узел индивид) (конкретизация) Узел- совокупность (родовой узел) (указатель типа) Связывающий узел

Метод Совы Книга_22 Конкр Книга Книга: 22 x Конкр Книга Книга: x

Решетка (иерархия) наследования Совокупность всех типов образует решетку множественного наследования, в которой каждый тип может иметь множество родителей и детей. Чтобы решетка типов была единой иерархией, в концептуальные графы включают два специальных типа: универсальный тип (universal type), являющийся суперклассом для всех классов, и абсурдный тип (absurd type), являющийся подклассом для всех типов. Универсальный тип принято обозначать символом «T», а абсурдный тип символом « ».

Наследование и другие виды сетей

Сопоставление вопроса

Пример введения кванторов Жак посылает (некоторую) книгу каждой женщине Жак посылает всякую книгу каждой женщине Жак посылает одну и ту же книгу каждой женщине

Вид логики

Примеры 1, 2

Пример 3

Обобщенный маркер «*» Для обозначения любого или не специфицированного экземпляра используется обобщенный маркер «*». Метки понятий «person: *» и «person» являются эквивалентными и указывают на произвольный объект типа person. В дополнение к обобщенному маркеру «*» допускается использование переменных, например «person: *X».

Обобщенный маркер «*» Пример: «Котенок ловит лапой свой хвост». Не известно, о каком конкретно котенке идет речь. Переменная *X позволяет указать, что лапа и хвост принадлежат одному и тому же котенку.

Индексный маркер «#» Для указания конкретного экземпляра класса, не используя при этом имени объекта служат индексные маркеры «#» Позволяющие отделить экземпляры от своих имен. Для указания имени объекта можно использовать отношение «name». Это позволяет, с одной стороны, указать для одного объекта несколько имен, а с другой стороны обозначать различные объекты могут одним и тем же именем.

Индексный маркер «#» Пример: «Рыжую лошадь звали женским именем Елена». Речь идет о свойстве имени какой-то конкретной лошади «быть женским». Отношение «gender» («род») указывает на свойство имени, а отношение «color» («цвет») на свойство конкретной лошади.

Канонические правила формирования Копирование (copy) позволяет получить точную копию какого-либо графа. Упрощение (detach) позволяет исключить дублирующиеся отношения. Дублирование отношений часто возникает в результате операции объединения. Ограничение (restrict) позволяет заменить вершины понятий графа другими вершинами, представляющими их специализацию, или заменить метку типа на метку подтипа. Объединение (join) позволяет интегрировать два графа в один, если одна из вершин первого графа, представляющая какое-либо понятие, идентична одной из вершин второго графа.

Пример специализации и обобщения Два исходных предложения «Manager hired a person» («Менеджер нанял на работу человека») и «Employee hired at data (13/12/06)» («Работник принят на работу 13/12/06»). Типы концептов в данном примере образуют следующую иерархию классов «manager employee person»: тип «person» является более общим (т.е. суперклассом) по отношению к «employee» и «manager», тип «manager» является подклассом типа «employee».

Пример специализации и обобщения Оба исходных графа содержат вершину «hire». Применяя правило объединения к этим двум графам, по вершине «hire» получим новый граф:

Пример специализации и обобщения На основании отношения класс–подкласс между концептами person и employee можно применить правило ограничения и заменить метку вершины «person» на метку «employee»:

Пример специализации и обобщения Полученный граф содержит две вершины «employee», которые могут быть объединены в одну, т.к. указывают на один и тот же концепт. Операция упрощения позволяет устранить дублирование отношения «object» между концептами «hire» и «employee».

Пропозициональные понятия Часто возникает необходимость для определения отношений между высказываниями или высказыванием и концептом. Например, предложение «Tom believes that Marry like him» («Том верит, что он нравится Мэри») устанавливает отношение между концептом «believe» и высказыванием «Marry like Tom». В концептуальных графах вводится специальный тип высказывание (proposition), объектом ссылки которого является множество концептуальных графов (являющихся подграфами данного графа), обозначаемое прямоугольниками, содержащими подграф.

Сетевые языки представления смысла выражений ассоциативные сети, Г.С. Цейтин, 1985 рематические графы, Parker-Rhodes, 1978 SNOOP дефинитивные сети, Brachman, 1979 пропозициональные семантические сети, Shapiro, 1971 казуальные сети, Rieger, 1976 концептуальные графы, Sowa, 1984

Пример сети, определенной в KL-ONE (дефинитивные сети) Узлы этой сети подразделяются на общие концепты (generic concepts) белые овалы, представляющие типы, и индивидуальные концепты (individual concept) серый овал (число 18), представляющий экземпляр. Овал, отмеченный символом «*», обозначает, что «Integer» (Целое число) это встроенный (built-in) или примитивный (primitive) тип.

Пример сети в системе SNePS (пропозициональные семантические сети) Система Semantic Network Processing System (SNePS) Стюарта Шапиро (Stuart C. Shapiro) предназначена для представления семантики естественного языка. Предложение «Сью думает, что Боб полагает, что собака ест кость» - каждый из узлов, помеченных от M1 до M5, представляет отдельное предложение, относительное содержание которого соотнесено к пропозициональному узлу (propositional node).

Пример сети в системе SNePS Предложение M1 утверждает, что «Сью» это потребитель (experiencer Expr) глагола (verb) «думать», темой (theme Thme) которого является другое предложение M2. Для M2 потребителем является «Боб», глаголом «полагает», а темой предложение M3. В предложении M3 присутствует агент (agent Agnt) некое существо B1, которое является экземпляром (member) класса (class) «собака», глагол «ест» и пациент (patient Ptnt) существо B2, которое является экземпляром класса «кость». Данный пример иллюстрирует, как предложения могут быть рассмотрены на метауровне с целью получения других утверждений: M1 утверждает, что M2 есть предмет размышления Сью, а M2, в свою очередь, утверждает, что M3 это то, что предположил Боб.

Использование Экспертные системы (замена) Data mining (интеллектуальный анализ данных) Извлечение информации Гибридные интеллектуальные системы (имитация деятельности человека) Базы данных (в том числе при их разработке) Системы распознавания естественных языков

Конец