Лекция 11.

Представление знаний.

Сетевые семантические модели. В основе этих моделей лежит понятия сети, вершины, дуги. Сети бывают: простые и иерархические, где вершины – это некоторые понятия, сущности, объекты, события, процессы или явления. Отношения между этими сущностями выражаются дугами. Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа это, имеет частью, принадлежит, любит. Простые сети не имеют внутренней структуры, а в иерархических сетях некоторые вершины обладают внутренней структурой.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

1. класс-элемент класса;

2. свойство-значение;

3. пример элемента класса.

В иерархических семантических сетях предусматривается разделение сетей на подсети (пространство) и отношения устанавливаются не только между вершинами, но и между пространствами.

Дерево пространств.

Для пространства P₆ видимы все вершины пространства, лежащие в пространстве предков P₄, P₂, P₀, а остальные невидимы. Отношения «видимости» дает возможность сгруппировать пространство в упорядочении множества «перспективы».

Рассмотрим правила или соглашения графического изображения иерархических сетей:

1. вершины и дуги, лежащие в одном пространстве ограничиваются прямо или многоугольником;

2. дуга принадлежит тому пространству, в котором находится ее имя;

3. пространство P_i, изображаемое внутри пространства P_j, считается потомком (внутренним уровнем), т.е. из P_i «видимо» P_j. P_i может быть рассмотрено как «супервершина», которая лежит в P_j.

Проблема поиска решения в БЗ типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отвечающей поставленной сети.

Основное преимущество сетевых семантических моделей – в соответствии с современными представлениями об организации долговременной памяти человека.

Недостаток моделей – сложность поиска вывода в семантической сети.

Фреймовые модели.

Стремлением разработать представления, соединяющие в себе достоинства различных моделей, привело к возникновению фреймовых представлений.

Фрейм (англ. Frame – каркас или рамка) – это структура знаний, предназначенная для представления некоторой стандартной ситуации или абстрактного образа.

С каждым фреймом связана следующая информация:

1. о том как пользоваться фреймом;

2. каковы ожидаемые результаты выполнения фрейма;

3. что делать, если ожидания не оправдались.

Верхние уровни фрейма фиксированы и представляют собой сущности или истинные ситуации, которые описываются данным фреймом. Нижние уровни представлены слотами, которые заполняются информацией при вызове фрейма. Слоты – это незаполненные значения некоторых атрибутов.

Фреймом называется также формализованная модель для отображения образа или ситуации.

Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

…………………………………………

(имя N-го слота: значение N-го слота),

Системы фреймов обычно представляют в виде информационной поисковой сети, которая используется, когда предложенный фрейм не удается привести в соответствие с определенной ситуацией, т.е. когда слотам не могут быть присвоены значения, удовлетворяющие условиям, связанным с этими слотами.

В подобных ситуациях сеть используется для поиска и предложения другого фрейма.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей. И во фреймах и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда не явно наследуются, т.е. переносятся значения аналогичных слотов.