Семантические сети Представление знаний 2. © Муромцев Д.И. Лекция 3 Семантическая сеть как метод представления знаний семантическая сеть, этот метод представления.

Презентация:



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

СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ЛЕКЦИЯ (С): Доц., к.т.н. Шкаберин В.А. Брянский государственный технический университет Кафедра «Компьютерные технологии.
Теория экономических информационных систем Семантические модели данных.
Модели представления знаний. 1. Логические; 2. Продукционные; 3. Представление знаний на основе фреймов; 4. Представление знаний на основе семанти- ческих.
От сложного – к простому. От непонятного – к понятному.
Семантические сети Представление знаний 3. © Муромцев Д.И. Лекция 4 Концептуальные графы (conceptual graph) Универсальный сетевой язык для представления.
Теория графов Основные определения. Задание графов Графический способ – Привести пример графического задания графа, состоящего из вершин А, В и С, связанных.
Системы управления базами данных СУБД является универсальным программным средством предназначенным для создания и ведения(обслуживания) баз данных на внешних.
1 Конечные и бесконечные множества Конечное множество- множество, состоящее из конечного числа элементов. Бесконечное множество – непустое множество, не.
Моделирование как метод познания Моделирование это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.
Модуль 1. Математические основы баз данных и знаний.
Тема : Фреймовая модель представления знаний
Глава 4 Базовые информационные процессы, их характеристика и модели. Информационные технологии основаны на реализации информационных процессов, разнообразие.
Методология IDEF1X (IDEF1 Extended) – язык для семантического моделирования данных, основанных на концепции « сущность - связь ». Является расширением.
Структурирование данных Типы структур. 2 Структурная модель – представление информационной знаковой системы в виде структуры Структура данных упорядочивает.
2. UML – унифицированный язык моделирования систем.
Графы Лекция 2. Графы Неориентированным графом (графом) называется тройка (V, E, ), где V и E конечные множества и {X V : | X | = 2}. Ориентированным.
Теория вычислительных процессов 4 курс, 8 семестр Преподаватель: Веретельникова Евгения Леонидовна 1.
М ОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД ПОЗНАНИЯ Статистические и динамические информационные модели.
ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ ЛОГИКУ Логика, математическая логика и основания математики.
Транксрипт:

Семантические сети Представление знаний 2

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Семантическая сеть как метод представления знаний семантическая сеть, этот метод представления знаний позволяет описывать объекты, явления и понятия предметной области с помощью сетевых структур, основанных на теории графов семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, или наука, определяющая смысл знаков сеть – разновидность графа

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Первые исследования в области графических языков Экзистенциальные графы (existential graph), Чарльз Пирс (Charles Sanders Peirce), 1909 год - основа графической логики, которую он называл «логикой 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; Росс Квиллиан (Ross Quillian) использовал комбинацию сетей Зельца и семантических сетей для построения системы машинного перевода; Графы концептуальной зависимости, Шенк и Теслер (Schank, Tesler), 1969; Сети структурного наследования, Бракман (Brachman), 1979;

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Ассоциативная модель памяти и представление смысла Росс Квиллиан (Ross Quillian): в основе восприятия текста человеком лежит «создание некоторого рода мысленного символического представления»; Моделирования человеческой памяти с помощью сетевых структур, в которых узлы соответствуют словесным понятиям, а связи между узлами – отношениям между понятиями; Структура сети: узел-тип соответствует какому-либо понятию и связан с определенной комбинацией узлов- лексем, являющихся определением данного понятия, а смысл узла-лексемы определяется через ссылку на соответствующие узлы-типы (подобно толковому словарю).

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример: три различных определения понятия plant Коса 1 женская прическа, состоящая из заплетенных волос. Коса 2 сельскохозяйственное орудие, используемое людьми для срезания травы. Коса 3 небольшой участок побережья, уходящий в море или реку. На рисунке представлены три плоскости, в которых представлены сети для определения различных значений слова plant:

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Когнитивная экономия Передача свойств от определяющих понятий или типов к определяемому понятию (сегодня используется термин «наследование»); Определим термин «машина» как конструкцию, состоящую из связанных компонентов, выполняющих некоторую работу. Это определение требует связать тип «машина» с лексемами «конструкция» и «компонент». Если теперь определить тип «компьютер», как разновидность «машины», то можно будет сказать, что компьютер является конструкцией из компонентов, выполняющих определенную работу.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример работы программы (1961) Программа осуществляла поиск в базе знаний отношений между парами слов, пытаясь определить общее определяющее понятие или узел пересечения. Эта программа смогла отыскать пересечение понятий плач и комфорт и заключила следующее: «Плач 2 связан с производством печальных звуков. Покой 3 может уменьшить печаль»

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Психологические теории и эксперименты Интеллектуальные функции человека подразумевают существование ассоциативной сети, в которой одни понятия соединяются с другими, Гордона Бауэра (Gordon H. Bower), Эта сеть своего рода «метауровень», отвечающий за отбор, организацию и преобразование информации. Теория распространения активации, Коллинз и Элизабет Лофтус (Loftus), предполагает, что в сети ассоциаций связи имеют различную «длину». Более короткие связи соответствуют более прочной связи между понятиями, а более длинные – менее сильной связи. Понятие становится более доступным после предъявления связанного с ним подготавливающего стимула или какого-либо другого слова. Например, при предъявлении зеленого цвета, вероятнее, что человек опознает слово «зеленый» быстрее. Более того, при предъявлении зеленого цвета, опознавание таких слов, как «трава» или более отдаленной ассоциации – «лужайка» происходит быстрее, чем при отсутствии подготавливающего стимула.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Психологические теории и эксперименты Коллинзом и Квиллианом были исследованы вопросы хранения и скорости извлечения информации из памяти человека, Лабораторные эксперименты показали, что время реакции людей на простые вопросы типа «Канарейка – это птица?», «Канарейка может летать?» или «Канарейка может петь?» отличается.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Графы Пусть N – множество вершин, тогда любое подмножество NN является обобщенным графом. Пусть граф содержит N вершин, если в парах подмножества NN имеет значение порядок, то такой граф называется ориентированным. Обыкновенный граф, состоящий из N вершин и N-1 дуг, в котором отсутствуют циклы, является деревом. Пусть L – множество взвешенных дуг, N – множество вершин, тогда сетью будем называть любое подмножество NLN, в котором имеет значение порядок в триадах NLN. Обыкновенный граф Связный граф с петлей и циклом Дерево

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Фрагмент сети, описывающей причинно-следственные связи

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Фрагмент дерева классификации заболеваний

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример падежного фрейма (case frame) Филмором (Fillmore), 1968, предложена сеть, в которой отношения определяются на основе грамматики английского языка. Связи соответствуют роли существительного или группы существительных, входящих в заданное предложение. К числу возможных ролей относятся агент, объект, инструмент, время и место.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Набор наиболее используемых отношений в семантической сети связи, определяющие тип объектов ("это есть" или "класс-подкласс", "иметь частью" или "часть- целое", "принадлежать" или "элемент-множество" и т.п.); функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет" …); количественные ("больше", "меньше", "равно" …); пространственные ("далеко от", "близко от", "за", "под", "над"...); временные ("раньше", "позже", "в течение" …); атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение...); логические связи ("и", "или", "не") и др.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример простейшей семантической сети

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Представление n-арных отношений на семантической сети «Иванов прилетит из Рима в Санкт-Петербург 28 сентября» Запись с помощью 4-х местного предиката: прилетит(Иванов, Рим, Санкт-Петербург, 28 сентября)

© Муромцев Д.И. Лекция 3 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, 84

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример сети, определенной в KL-ONE 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.

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример сети в системе SNePS Пример сети в системе SNePS (пропозициональные семантические сетеи) 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).

© Муромцев Д.И. Лекция 3 Пример сети в системе SNePS Пример сети в системе SNePS (продолжение) 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.