2.3 Фреймы.

Термин фрейм (от англ. frame – рамка, каркас) был предложен Маренном Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен.

Фрейм — это абстрактная модель для представления какой-либо сцены. Модель на основе фреймов легко программировать, использую объектную технологию. Основная сложность использования этой модели заключается в разработке алгоритмов поиска на множестве фреймов.

Пример 2.2.

Фрейм «комната» описывает шаблон помещения с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью некоторой площадью. Конкретные значения их не определены.

Каждый составляющий – это слот. Слот представляет собой незаполненное значение некоторого атрибута.

Различают несколько типов фреймов:

• фреймы-образы;

• фреймы-структуры (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:

роль 1 (слот 1);

роль 2 (слот 2);

…

роль k (слот k);

Здесь:

Имя слота:

(признак 1, значение 1),

(признак 2, значение 2),

…

(признак N, значение N).

Связь

В данном случае связь определяет отношение между фреймами.

Существует несколько способов получения знаний слотами фреймов:

1. По умолчанию от фрейма-образа.

2) Через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО (АКО = A-Kind-Of).

3) Путем вычисления значения по формуле, указанной напрямую в слоте.

4) Через присоединенную процедуру.

5) Из диалога с пользователем.

Важнейшим свойством теории фреймов является наследование свойств по АКО-связям. Слот АКО при этом указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, от которого наследуются значения одноименных слотов.

Пример 2.3.

1) Человек:

АКО = млекопитающее;

Умеет = мыслить.

2) Ребенок:

АКО = человек;

Возраст = 0 – 16 лет;

Рост = 50 – 180 см;

Любит = сладкое.

3) Ученик:

АКО = ребенок;

Учится = в школе, в ПТУ;

Возраст = 7 – 17 лет.

В данной сети фреймов на вопрос: «Любят ли ученики сладкое?» - получает ответ «Да».

Для фреймовой модели разработаны специальные языки программирования, наиболее известные из которых FRL и KRL. На их основе построены такие экспертные системы, как ANALYST, TRISTAN.

2.4 Семантические сети

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а ду­ги — отношения между ними.

Понятия – это объекты, свойства объектов, процессы и др. Отношения — это семантические связи между понятиями.

Существует 4 базовых типа отношений:

1 – класс – элемент класса (цветок — роза);

2 – свойство – значение (цвет — желтый);

3 – пример элемента класса (роза — чайная);

4 – целое – часть (роза — лепесток).

По количеству отношений различают семантические сети:

1) Однородные (с единственным типом отношений).

2) Неоднородные (с различными типами отношений).

По числу связей различают семантические сети:

1 – бинарные (в которых отношения связывают два объекта);

2 – n-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

Пример 2.4.

1) Иванов является директором.

2) «Альфа-банк» имеет гарантии платежеспособности клиента и размещается в г. Москва.

3) В общем случае для описания даже простой модели предметной области получается сложная семантическая сеть:

4) Для анализа множества ситуаций, возникающих в предметной области, используют обобщения семантических сетей, вводя подсети, соответствующие роли или ситуации предметной области.

1. «Альфа-банк» предоставил кредит Радиозаводу.

2. «Альфа-банк» получил кредит от МВФ.

При обобщении здесь вводят 2 типа ролей:

- кредитор;

- заемщик, -

и строят подсеть:

Д ля такой сети конкурентные утверждения о предметной области соответствуют присвоению значений узлам сети. Т.е. «Альфа-банк» может быть и кредитором, и заемщиком, в зависимости от ситуации.

Эта модель наиболее близко описывает представления о памяти человека (нейронные сети). Ее недостаток – сложность процедуры поиска и громоздкая структура сети.

Существуют языки представления знаний в виде семантических сетей, из которых известны Net, SIMER, на их основе строятся экспертные системы CASNET, TORUS.