Сетевая модель

В основе сетевых моделей лежит понятие сети. В этих моделях в явной форме выделены все отношения, составляющие каркас знаний моделируемой предметной области, и учитывается их семантика. К этому классу моделей относятся семантические сети, функциональные сети и фреймы (фрейм-представление).

Семантическая сеть

Определение 3.1.

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершинам которого сопоставляются объекты (понятия, конкретные объекты, события, процессы, явления и т. п.), а дугам - отношения, существующие между объектами.

На рис. 3.1 приведен пример небольшой семантической сети.

Пример семантической сети

Рис. 3.1. Пример семантической сети

Более строгое определение семантической сети с использованием терминологии, принятой в реляционной модели данных, дано в [13] В. С. Лозовским. Приведем его.

Определение 3.2.

Зафиксируем конечное множество символов А = Аг), которые будем называть атрибутами. Схемой или интенсионалом некоторого отношения /?, в атрибутивной форме будем называть набор пар

где Rj - имя отношения местности nif А,? е A,j = /, ... , щ - атрибуты отношения Rj, DOM(Aj) - домен атрибута Ау (множество значений атрибута Ау отношения Rj).

Экстенсионалом отношение /?, будем называть множество

где pi - кардинальность множества EXT(Rj), Fk- факты отношения /?,, записываемые в виде

где Мк - метка факта, vijk е DOM(Af) - значение атрибута А,.

Порядок записи пар «атрибут-значение» (атрибутивных пар) и фактов роли не играет. Все факты и атрибутивные пары внутри каждого факта попарно различны.

Тогда, семантическая сеть есть совокупность пар

где т - число различных отношений /?,.

Введенное выше понятие семантической сети естественным образом распадается на интенсиональную {... INT(Rj) ...} и экстенсиональную (... EXT(Rj)...} семантические сети.

Большинство известных моделей семантических сетей с той или иной степенью точности описывается моделью, заданной Определением 3.2, поэтому примем эту модель за базовую и с учетом этого рассмотрим классификацию семантических сетей.

В зависимости от вида используемых вершин и дуг сети делятся на различные классы.

По виду вершин различают (1) простые и (2) иерархические семантические сети (рис. 3.2).

Простая (1) и иерархическая (2) семантическая сеть

Рис. 3.2. Простая (1) и иерархическая (2) семантическая сеть

Сети, включающие вершины, не имеющие внутренней структуры, называются простыми. Если сеть содержит вершины, обладающие некоторой структурой, например, в виде сети (процесс этот можно рекурсивно продолжать), то она называется иерархической [28].

Частным случаем иерархических сетей являются объектно- ориентированные сети, вершинами которых являются объекты, обладающие некоторыми свойствами (например, имеющие атрибуты).

Рассмотрим теперь классификацию семантических сетей по типу дуг.

Сети, в которых используются только бинарные отношения, называются бинарными.

Бинарные сети, в свою очередь, можно разбить ещё на два класса: се- мантически-бинарные и синтаксически-бинарные.

Семантически-бинарные сети строятся только на основе бинарных отношений, семантика которых определяется конкретной предметной областью.

В синтаксически-бинарных сетях отношение выступает в качестве синтаксической конструкции, поэтому допускается использование бинарных отношений с произвольной семантикой. Выразительная сила такой сети в точности эквивалентна сети, данной в Определении 3.2 [13].

Изобразительные возможности семантически-бинарных сетей значительно уже, так как они, например, не позволяют представлять многоместные отношения.

Если отношения между вершинами сети одинаковы, то такая сеть называется однородной, в противном случае - неоднородной.

Наиболее часто используемым видом однородных сетей являются сценарии. В сценариях в качестве единственного отношения выступает отношение нестрогого порядка [31]. Его семантика может быть различной. Это может быть каузальное отношение, временное отношение следования, классифицирующее отношение типа "род-вид” или "элемент-класс" и т. п. Сценарии, как и любые другие сети, могут быть простыми и иерархическими (вложенными). В системах искусственного интеллекта они часто служат для формирования допустимых планов по достижению цели.

Однако на практике чаще всего применяются неоднородные семантические сети. Используемые в них отношения можно разбить на следующие классы:

класс-подкласс (SUB) - отношение, устанавливаемое между понятиями;

элемент-класс (ISA) - отношение, устанавливаемое между экземплярами понятий и понятиями;

часть-целое (part_of), или целое-часть - отношение включения одного объекта в другой;

атрибутивные отношении или отношении типа свойство-значение

(“цвет ”, “вес”, “рост ” и т. п.);

темпоральные отношении (“раньше”, ” позже”, “одновременно” и т. п.);

логические отношении (“и”, “или”, “не”, “следование”)',

глубинно-падежные семантические отношении Филмора [26] - отношения, пришедшие из лингвистики и служащие для выражения в предложении глубинных семантических отношений между группой существительного и действием (“агент ”, “соагент ”, “объект ”, ’’инструмент ”, “время действия ”, “место действия ” и т. п.).

Для повышения изобразительных возможностей сети некоторые отношения интерпретируются особым образом. К последним относятся таксономические отношения “класс-подкласс” (“множество-подмножество”

или “общее-частное”) и “элемент-класс” (“элемент-множество”), по которым устанавливается иерархия понятий семантической сети и организуется наследование свойств понятий более высокого уровня понятиями (объектами) более низкого уровня. Это делает описание модели более компактным, поскольку информацию о наследуемых свойствах не нужно повторять в объектах и понятиях более низкого уровня.

Достоинствами семантических сетей является их наглядность, высокая ассоциативность и гибкость представления знаний. Основным недостатком является потеря наглядности и высокая трудоемкость обработки при переходе к семантическим сетям большого размера.

Приведем содержательный пример семантической сети (рис. 3.3), которая описывает контекст действия, выражаемого следующим предложением: «1 сентября 2010 года Вася с Машей разбили кирпичом окно в школе № 130, расположенной в Академгородке». (Заметим, что вершины-понятия на рисунке выделены серым цветом.)

Содержательный пример семантической сети 3.2. Функциональная сеть

Рис. 3.3. Содержательный пример семантической сети 3.2. Функциональная сеть

Важным видом сетевой модели, имеющим большое практическое значение, является функциональная сеть. Такая сеть представляет собой дву-

18

дольный ориентированный граф, включающий вершины двух типов - объекты и операторы (функции). Дуги отражают функциональные связи между операторами и объектами. Дуга, направленная от объекта к оператору, предписывает рассматривать этот объект как аргумент данного оператора, дуга обратной ориентации указывает на то, что объект выступает по отношению к оператору в качестве результата.

Например, функциональная сеть, описывающая уравнение U = I * R, показана на рис. 3.4.

Пример функциональной сети

Рис. 3.4. Пример функциональной сети

Функциональные сети отражают некоторую декомпозицию определенной вычислительной процедуры, а дуги показывают функциональную связь, устанавливаемую между ее частями, возникшими в результате декомпозиции.

Если в функциональной сети операторы заменить отношениями, а дуги сделать неориентированными, то получится сеть, которую можно использовать для представления знаний о возможности вычислений, т. е. модель. Модели такого вида называются вычислительными. Особый интерес представляют вычислительные модели, предложенные Э. X. Тыугу [25] и А. С. Нариньяни [18].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >