Семантические сети - основные понятия. Типы объектов семантических сетей. Средства отображения семантических сетей. Интенсиональные и экстенсиональные отношения. Структура системы представления знаний с использованием семантических сетей.

Сетевые модели находят все большее применение в системах понимания естественного языка, в вопросно-ответных системах, а также в различных предметно ориентированных системах управления и принятия решения.

В самом общем случае сетевая модель представляет собой информационную модель предметной области и имеет вид графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги – отношениям между ними. В зависимости от типов отношений, используемых в модели, различают классифицирующиесети,функциональныесетиисценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называютвычислительнымимоделями, т.к. они позволяют описывать процедуры "вычислений" одних информационных единиц через другие. В сценариях используются причинно-следственные отношения, а также отношения типов "средство – результат", "орудие – действие" и т.п. Если в сетевой модели допускаются отношения различного типа, то ее обычно называютсемантическойсетью.

Изначально семантическая сеть была задумана как модель представления структуры долговременной памяти в психологии, но впоследствии стала одним из основных способов представления знаний в инженерии знаний. Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком. Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления.

Начиная с конца 50-ых годов были созданы и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что терминология и их структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям:

1. узлы семантических сетей представляют собой концепты предметов, событий, состояний;

2. различные узлы одного концепта относятся к различным значениям, если они не помечено, что они относятся к одному концепту;

3. дуги семантических сетей создают отношения между узлами-концептами (пометки над дугами указывают на тип отношения);

4. некоторые отношения между концептами представляют собой лингвистические падежи, такие как агент, объект, реципиент и инструмент (другие означают временные, пространственные, логические отношения и отношения между отдельными предложениями;

5. концепты организованы по уровням в соответствии со степенью обобщенности так как, например, сущность,живое существо,животное,плотоядное;

Однако существуют и различия: понятие значения с точки зрения философии; методы представления кванторов общности и существования и логических операторов; способы манипулирования сетями и правила вывода, терминология. Все это варьируется от автора к автору. Несмотря не некоторые различия, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику естественного языка.

Самые простые сети, которые используются в системах искусственного интеллекта, - реляционные графы. Они состоят из узлов, соединенных дугами. Терминология, использующаяся в этой области различна. Чтобы добиться некоторой однородности, узлы, соединенные дугами, принято называть графами, а структуру, где имеется целое гнездо из узлов или где существуют отношения различного порядка между графами, называется сетью.

Графы и сети представляют собой простые понятия для программ, которые изучают новые структуры. Их преимущество при обучении заключается в легкости добавления и удаления, а также сравнения дуг и узлов. Ниже представлены программы, которые для обучения использовали семантические сети.

1. Модель семантической сети Куиллиана

В качестве структурной модели долговременной памяти Куиллиан предложил модель понимания смысла слов, получившую название ТLС -модели (Теа-сhable Lаnguage Соmprehender доступный механизм понимания языка). В данной модели для описания структуры долговременной памяти была использована сетевая структура как способ представления семантических отношений между концептами (словами). Данная модель имитирует естественное понимание и использование языка человеком. Поэтому основной ее идеей было описание значений класса, к которому принадлежит объект, его прототипа и установление связи со словами, отображающими свойства объекта. В качестве примера на рис. 3.4 показана очень простая семантическая сеть для представления концептуального объекта "чайник". В этой сети определенны операторы отношений, называемыеклассом,свойствомипримером, для которых описаны значения.

Рисунок 2.1

В модели Куиллиана концептуальные объекты представлены ассоциативными сетями, состоящими из вершин, показывающих концепты, и дуг, показывающих отношения между концептами. Подобная ассоциативная структура называется плоскостью, описываемые концепты объекта называются вершинами типа, а связанные с ними соответствующие отдельные слова (ассоциативные слова) — вершинами лексем. В любой плоскости существует одна вершина типа и только необходимое для определения концептов, описывающих его, число вершин лексем.

Итак, исходя из приведенных выше соображений, можно сделать вывод, что в TLС-модели используется представление данных в форме «элемент» и «свойство». Другими словами, можно попытаться структурировать знания, заменив вершину типа на элемент, а вершину лексемы на свойство. Благодаря этому, данные, основанные на фактах, в долговременной памяти можно представить с помощью структур трех типов: элементы, свойства и указатели. Элемент представлен заключением, называемым фактом, обычно за элемент принимается отдельное слово, имя существительное, предложение или контекст. Свойство—это структура, описывающая элемент, оно соответствует таким частям речи как имя прилагательное, наречие, глагол и т. д.

2. Формализация семантической сети

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей элементов и свойств и сложность сети; Поэтому функции, указываемые указателями, желательно в некоторой степени упорядочить. Куиллиан и др. предложил определять функции между понятиями с помощью:

1. подмножества - старшего множества,

2. индекса (наречие, имя прилагательное),

3. логического правила И,

4. логического правила ИЛИ,

5. логического правила Исключающее-ИЛИ,

6. логического правила Исключающее-ИЛИ и т. п.

Кроме того, в качестве операторов отношения для группировки элементов (вершин) были предложены отношения «близости», «следствия», «предпосылки» и «сходства». Только благодаря этим отношениям становится возможным представление семантическими сетями.

Важность модели семантической сети Куиллиана с точки зрения многочисленных приложений определяется следующими моментами.

1) В отличие от традиционных методов семантической обработки с анализом структуры предложения были предложены новые парадигмы в качестве модели представления структуры долговременной памяти, в которой придается значение объему языковой активности.

2) Был предложен способ описания структуры отношений между фактами и понятиями с помощью средства, называемого семантической сетью, отличающейся несложным представлением понятий. Кроме того, » был предложен способ семантической обработки в мире понятий на основе смысловой связи (смыслового обмена) между прототипами.

3) Была создана реальная система ТLС, осуществлено моделирование человеческой памяти и разработана технологическая сторона концепции понимания смысла.