Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Лекция 22.ppt
Содержание
- 1. Лекция 22.ppt
- 2. Новые информационные технологии в лингвистикеЛекция № 2. Представление знаний
- 3. Знания В настоящее время нет общепризнанного формального
- 4. Представление знаний Свойства знаний - внутренняя
- 5. Внутренняя интерпретируемость Предусматривает возможность установки для элемента
- 6. Рекурсивная структурированность Определяет свойство декомпозиции для информационной
- 7. Связность Характеризует возможность установления между информационными единицами
- 8. Представление в виде семантических пространств с метрикой
- 9. Активность Это принципиальное отличие знаний от данных
- 10. С самого начала программирование опиралось на
- 11. Функциональная целостность Отражает возможность комплексного выбора
- 12. Представление знаний Элементы знаний Отличие знаний от данных Отношения и классы отношений3
- 13. Представление знаний Элементы знаний – это
- 14. Представление знаний Отличие знаний от данных
- 15. Представление знаний Отношения и классы отношений
- 16. Представление знаний Отношения могут задаваться не
- 17. Классы отношений - отношения классификации -
- 18. Классы отношений - каузальные отношения -
- 19. Отношения классификации Позволяют классифицировать элементы
- 20. Отношения классификации Важнейшими являются следующие
- 21. Признаковые отношения Приписывают различные качественные признаки
- 22. Понятия представляют собой совокупность определяющих
- 23. Отношения сравнения составляют три характеристики некоторого
- 24. Отношения принадлежности (ассоциативные) Связывают два элемента
- 25. Временные отношения Определяют динамические характеристики элемента:
- 26. Временные отношения К временным отношениям относятся
- 27. Пространственные отношения Фиксируют место пребывания некоторого
- 28. Пространственные отношения В качестве примера можно
- 29. Инструментальные отношения Отражают прагматический аспект деятельности
- 30. Информационные отношения Образуют группу отношений, которые
- 31. Порядковые отношения Описывают соотнесенность элементов предметной
- 32. Модальность Модальность – это класс отношений,
- 33. Модальность Модальность – одно из важнейших
- 34. Модальность Модальности делятся на три
- 35. Модальность В суждении возможности отображается
- 36. Модальность Основные отношения модальности:
- 37. Модификаторы Это класс отношений, устанавливающих
- 38. Квантификаторы Особый класс отношений, в
- 39. Квантификаторы Квантор общности распространяет некоторую информацию
- 40. Остальные квантификаторы Однозначной семантикой не обладают,
- 41. Первичные атомарные отношения - БЫТЬ ЭТАЛОНОМ
- 42. Первичные атомарные отношения - СРАВНИМО
- 43. Первичные атомарные отношения - НАЧИНАТЬСЯ
- 44. Первичные атомарные отношения - ПЕРЕСЕКАТЬСЯ
- 45. Первичные атомарные отношения - БЫТЬ
- 46. Выражение знаний Практический опыт, заключенный в
- 47. Выражение знаний Предметную область, представленную моделью
- 48. Выражение знаний Объекты и связи составляют
- 49. Выражение знаний Сущность – это понятие,
- 50. Выражение знаний Отношение – временная или
- 51. Аспекты задачи представления знаний Необходимо
- 52. Идентификация понятий включает классификацию явлений по
- 53. Объекты не всегда существуют в любое
- 54. Наложение ограничений Допускает различные виды ограничений
- 55. Системы представления знаний Модели представления знаний
- 56. Семантические сети Обозначают класс подходов,
- 57. Структурный нейросетевой подход к анализу текстовой
- 58. Семантические сети Семантические сети являются объектно-ориентированными структурами и обеспечивают такой признак, как связность 3
- 59. Семантические сети В иерархических семантических сетях
- 60. Семантические сети Семантические сети, применяемые для
- 61. Семантические сети Характерной особенностью семантических
- 62. Семантические сети Ассоциативная навигация Основная идея
- 63. Семантические сети Накладывая ограничения на описание вершин и дуг, можно получить сети различного вида 3
- 64. Семантические сети Если вершины не имеют
- 65. Семантические сети Достоинства семантических сетей: -
- 66. Семантические сети Недостатки семантических сетей: -
- 67. Модель семантической сети 3
- 68. Модель семантической сети Проблема поиска решения
- 69. Модель семантической сети Наиболее часто в
- 70. Модель семантической сети Наиболее часто в
- 71. Модель семантической сети Можно ввести несколько
- 72. Модель семантической сети Можно ввести несколько
- 73. Модель семантической сети Проблема поиска решения
- 74. Модель семантической сети3
- 75. Модель семантической сети Узлы графа соответствуют
- 76. Семантическая сеть Семантическая сеть представляет знания преимущественно декларативно3
- 77. Системы фреймов Фреймы – это фрагменты
- 78. Системы фреймов Например, слово «комната» вызывает
- 79. Фрейм Фрейм - это минимальное возможное описание
- 80. Фрейм В этом описании есть незаполненные
- 81. Фрейм Фреймы имеют вид структурированных наборов
- 82. Фрейм В качестве идентификатора фрейму присваивается
- 83. Фрейм Структура фрейма 3
- 84. Фрейм Различают фреймы-образцы или прототипы, хранящиеся в базе
- 85. Фрейм Фрейм-прототип – это наиболее типичный представитель
- 86. Фрейм Модель фрейма является достаточно универсальной,
- 87. Фрейм Модель фрейма является достаточно универсальной,
- 88. Фрейм Важнейшим свойством теории фреймов является
- 89. Фрейм Значением слота может быть
- 90. Формальная структура фрейма имеет следующий вид:
- 91. Фрейм Каждый фрейм как структура хранит
- 92. Фрейм: Человек Имя слота: Значение слота
- 93. Фрейм3
- 94. Фрейм Достоинство фреймового представления заключается в том, что этот тип представления комбинирует декларативные и процедурные знания3
- 95. Фрейм Фреймовые модели обеспечивают требования структурированности и
- 96. Фрейм К недостаткам фреймовых систем относят их
- 97. Продукционные системы Продукционная модель - модель, основанная на
- 98. Продукционные системы Под условием понимается некоторое предложение
- 99. Продукционные системы При использовании продукционной модели база
- 100. Продукционные системы3
- 101. Продукционные системы Продукционная модель привлекает разработчиков своей
- 102. Система продукций Образуется множеством правил
- 103. Система продукций Удобна для выражения
- 104. Система продукций База знаний в
- 105. Недостатки системы продукций: - отсутствие внутренней структуры
- 106. Достоинства продукционных систем: - модульность организации знаний
- 107. Логические модели Для представления математического знания в
- 108. Логические модели Эти формализмы имеют ясную формальную
- 109. Логическая модель В логическом подходе знания представляются
- 110. Логические модели Предикатом называется функция, принимающая два
- 111. Логические модели Константы служат для именования объектов
- 112. Логические модели Пример: «Михаил дал Владимиру книгу» ДАТЬ (МИХАИЛ, ВЛАДИМИРУ, КНИГУ)3
- 113. Логические модели Логический вывод осуществляется с помощью
- 114. Логические модели Преимущество логических моделей представления знаний
- 115. Недостатки логической модели: Логические модели являются наиболее
- 116. Логическая модель В основе логических моделей представления
- 117. Скачать презентанцию
Новые информационные технологии в лингвистикеЛекция № 2. Представление знаний
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Новые информационные технологии в лингвистике
Харламов
Александр Александрович
© 2013 МГЛУ
Ин.
яз. им. М. Тореза
Слайд 3Знания В настоящее время нет общепризнанного формального определения понятия Знание Воспользуемся переходом
от данных к знаниям чтобы попытаться понять, что такое Знание
Знания обладают рядом специфических признаков, позволяющих отличать понятия «Знание» и «База знаний» от понятий «Данные» и «База данных» Несомненно, что данные – составная часть знаний3
Слайд 4Представление знаний Свойства знаний - внутренняя интерпретируемость (система имен) - рекурсивная
структурированность - связность (взаимосвязь единиц) - представление в виде семантических
пространств с метрикой (расстояние между ними) - активность (первичность процедур) - функциональная целостность (комплексность, время, средства получения, средства анализа достаточности полученного результата) Первые два признака, являются справедливыми и для традиционно организованных структур данных3
Слайд 5Внутренняя интерпретируемость Предусматривает возможность установки для элемента знаний (и данных) связанной
с ним системы имен В том числе: - индивидуальное имя присваивается информационной
единице - последовательность имен присваивается множествам (классам), в которые она входит Наличие системы имен позволяет знать, что хранится в базе знаний, и уметь отвечать на вопросы о содержимом базы знаний3
Слайд 6Рекурсивная структурированность Определяет свойство декомпозиции для информационной единицы При необходимости информационная единица
может быть расчленена на более мелкие единицы, или, наоборот, объединена
в более крупные системы Предусматриваются отношения принадлежности элементов к классу, и родо-видовые отношения между ними типа часть – целое, род – вид3
Слайд 7Связность Характеризует возможность установления между информационными единицами отношений, которые определяют семантику
и прагматику связей явлений и фактов В отличие от структурированности, характеризующей
структуру знаний, система взаимосвязей определяет закономерности явлений, процессов, фактов, причинно-следственные отношения между ними3
Слайд 8Представление в виде семантических пространств с метрикой Семантические пространства с метрикой
характеризуют смысловую близость-удаленность информационных единиц Знания должны быть взаимосвязанными и взаимозависимыми
в некотором общем для них когнитивном семантическом пространстве3
Слайд 9Активность Это принципиальное отличие знаний от данных Активность базы знаний позволяет формировать
мотивы, ставить цели и строить процедуры их решения
3
Слайд 10 С самого начала программирование опиралось на первичность процедур и вторичность
данных. Процедурам отводилась роль активизирующего начала, они отражали способ решения
задачи, активизировали необходимые данные, пассивно лежащие в памяти системы3
Слайд 11Функциональная целостность Отражает возможность комплексного выбора желаемого результата, времени его
получения, средств получения результата, средств анализа достаточности полученного результата
3
Слайд 13Представление знаний Элементы знаний – это особым образом организованные информационные
структуры, которые имеют свое содержание, структуру, возможные связи, и процедуры
принятия решений3
Слайд 14Представление знаний Отличие знаний от данных Основное отличие уровня знаний от
уровня данных заключается в том, что уровень знаний является концептуальной
моделью предметной области, в то время как уровень данных не выполняет моделирующей функции, хотя и структурирует семантику предметной области Семантика предметной области остается эксплицированной в голове эксперта3
Слайд 15Представление знаний Отношения и классы отношений Отношения определяют и фиксируют форму
связи между понятиями, (следовательно, и именами), но также между другими
функциональными группами внутреннего языка представления знаний3
Слайд 16Представление знаний Отношения могут задаваться не только с помощью лексики
языка, но и с помощью грамматических связей, выражаемых средствами языка Основным
критерием качества представления знаний, является правильность установления отношений3
Слайд 17 Классы отношений - отношения классификации - признаковые отношения - количественные отношения - отношения сравнения -
отношения принадлежности
- временные отношения
- пространственные отношения
3
Слайд 18 Классы отношений - каузальные отношения - инструментальные отношения - информационные отношения - порядковые отношения -
модальные отношения
- модификаторы
- квантификаторы
3
Слайд 19 Отношения классификации Позволяют классифицировать элементы предметной области, образовывать классы элементов,
устанавливать отношения между классами, а также между классами и отдельными
элементами3
Слайд 20 Отношения классификации Важнейшими являются следующие отношения: - иметь имя - класс – подкласс -
элемент – класс - род – вид - нижестоящие понятия – вышестоящие понятия - часть – целое -
быть эталоном3
Слайд 21 Признаковые отношения Приписывают различные качественные признаки понятиям Могут быть представлены в виде
последовательной композиции двух отношений: - иметь признак и - иметь значение
признака3
Слайд 22 Понятия представляют собой совокупность определяющих их признаков В понятии сосредоточено
то общее, что объединяет отдельные элементы в один класс, признаковые
отношения являются характеристиками понятий В некоторых случаях можно считать, что понятие есть некоторый набор определенных атрибутов признаковых отношений3
Слайд 23 Отношения сравнения составляют три характеристики некоторого понятия или группы понятий
по какому-либо признаковому или количественному отношению: - быть меньше (хуже) - быть
больше (лучше) - быть эквивалентным3
Слайд 24 Отношения принадлежности (ассоциативные) Связывают два элемента предметной области не по классификационному
признаку, а по признаку отношения к какой-либо конкретной ситуации
3
Слайд 25 Временные отношения Определяют динамические характеристики элемента: - протяженность существования во времени -
момент возникновения
- дату и другие временные показатели
3
Слайд 26 Временные отношения К временным отношениям относятся отношения типа: - быть одновременно -
быть раньше
- быть позже
- совпадать во времени
- пересекаться во времени
3
Слайд 27 Пространственные отношения Фиксируют место пребывания некоторого элемента предметной области, или взаимоотношение
элементов между собой в некотором пространстве
3
Слайд 28 Пространственные отношения В качестве примера можно привести следующие пространственные отношения: -
совпадать в пространстве - быть слева - быть справа - быть сзади - быть
между - касаться3
Слайд 29 Инструментальные отношения Отражают прагматический аспект деятельности Самые важные из них: - служить для -
быть средством для
- способствовать
- быть инструментом
- быть вспомогательным средством
3
Слайд 30 Информационные отношения Образуют группу отношений, которые описывают различные стороны передачи и
получения информации:
- быть отправителем
- быть получателем
- быть источником информации
3
Слайд 31 Порядковые отношения Описывают соотнесенность элементов предметной области между собой: - быть следующим -
быть очередным
- быть ближайшим
3
Слайд 32 Модальность Модальность – это класс отношений, в котором исследуются высказывания, имеющие
такие истинностные значения, как возможность, необходимость, обязательность
3
Слайд 33 Модальность Модальность – одно из важнейших свойств суждений, так как в
нем выражается степень существенности того или иного признака для данного
объекта предметной области, отображенного в суждении3
Слайд 34 Модальность Модальности делятся на три группы: - суждения возможности (проблематичности) - суждения
необходимости
- суждения действительности
3
Слайд 35 Модальность В суждении возможности отображается вероятность наличия или отсутствия признаков
у объекта В суждении необходимости отображается такой признак, который имеется у
объекта при всех условиях В суждении действительности констатируется наличие или отсутствие у объекта того или иного признака3
Слайд 36 Модальность Основные отношения модальности: - необходимо - желательно - невозможно
- совершенно невозможно - возможно - обязательно - необязательно - нежелательно
- совершенно необходимо3
Слайд 37 Модификаторы Это класс отношений, устанавливающих признаки элементов К ним относятся следующие
лексические единицы:
- быстро
- осторожно
- качественно
- сложно
- регулярно и т.п.
3
Слайд 38 Квантификаторы Особый класс отношений, в котором словосочетания языка образуют так
называемые кванторы, два из них имеют четкий смысл: - квантор общности
и - квантор существования3
Слайд 39 Квантификаторы Квантор общности распространяет некоторую информацию на все без исключения элементы
рассматриваемого класса Квантификатор существования содержит утверждение истинности некоторой информации хотя бы
для одного элемента из рассматриваемого класса3
Слайд 40 Остальные квантификаторы Однозначной семантикой не обладают, т.е. относятся к разряду
нечетких кванторов В качестве примера можно указать следующие нечеткие квантификаторы: - много -
мало - часто - близко - только - даже - вскоре и т.п.3
Слайд 41 Первичные атомарные отношения - БЫТЬ ЭТАЛОНОМ - ИМЕТЬ - БЫТЬ ЭЛЕМЕНТОМ КЛАССА - БЫТЬ
ПОДКЛАССОМ КЛАССА - РОД-ВИД - НИЖЕСТОЯЩЕЕ-ВЫШЕСТОЯЩЕЕ (ПО ИЕРАРХИИ) - ЧАСТЬ-ЦЕЛОЕ - ИМЕТЬ ПРИЗНАК - ПРИЗНАК-ЗНАЧЕНИЕ -
ПРИЗНАК-МЕРА - МЕРА-ЗНАЧЕНИЕ - РАВНО3
Слайд 42 Первичные атомарные отношения - СРАВНИМО - БОЛЬШЕ - БОЛЬШЕ ИЛИ РАВНО - МЕНЬШЕ -
МЕНЬШЕ ИЛИ РАВНО - НЕСРАВНИМО - СРАВНИМОСТЬ-МЕРА - СООТНОСИТЬСЯ - СООТНЕСЕННОСТЬ-ЗНАЧЕНИЕ - ОДНОВРЕМЕННО - БЫТЬ РАНЬШЕ -
БЫТЬ ПОЗЖЕ3
Слайд 43 Первичные атомарные отношения - НАЧИНАТЬСЯ ОДНОВРЕМЕННО - КОНЧАТЬСЯ ОДНОВРЕМЕННО - ПРИМЫКАТЬ ПО
ВРЕМЕНИ СЛЕВА - ПЕРЕСЕКАТЬСЯ ПО ВРЕМЕНИ - СОВПАДАТЬ ПО ВРЕМЕНИ - БЫТЬ ВНУТРИ
(ВО ВРЕМЕНИ) - СОВПАДАТЬ В ПРОСТРАНСТВЕ - БЫТЬ СЛЕВА - БЫТЬ СПРАВА - БЫТЬ СПЕРЕДИ - БЫТЬ СЗАДИ - БЫТЬ НАИСКОСОК ОТ3
Слайд 44 Первичные атомарные отношения - ПЕРЕСЕКАТЬСЯ В ПРОСТРАНСТВЕ - КАСАТЬСЯ - НАХОДИТЬСЯ НА -
БЫТЬ СВЕРХУ - БЫТЬ СНИЗУ - НАХОДИТЬСЯ В - ПРИНАДЛЕЖАТЬ - СЛУЖИТЬ ДЛЯ - БЫТЬ
СРЕДСТВОМ ДЛЯ - БЫТЬ ИНСТРУМЕНТОМ ДЛЯ - СПОСОБСТВОВАТЬ - ПРИЧИНА-СЛЕДСТВИЕ - БЫТЬ ЦЕЛЬЮ3
Слайд 45 Первичные атомарные отношения - БЫТЬ МОТИВОМ - БЫТЬ ОТПРАВИТЕЛЕМ - БЫТЬ ПОЛУЧАТЕЛЕМ -
БЫТЬ ИСТОЧНИКОМ ИНФОРМАЦИИ - БЫТЬ СЛЕДУЮЩИМ - БЫТЬ ОЧЕРЕДНЫМ - БЫТЬ БЛИЖАЙШИМ - БЫТЬ
ЗАМЕНЯЮЩИМ - НАХОДИТЬСЯ В СОСТОЯНИИ - ИМЕТЬ ИМЯ - ИМЕТЬ ОЦЕНКУ3
Слайд 46 Выражение знаний Практический опыт, заключенный в базе знаний, представляется совокупностью многочисленных
фактов, правил, процедур и эвристик (т.е. эмпирических правил), относящихся к
определенной предметной области3
Слайд 47 Выражение знаний Предметную область, представленную моделью «Сущность–Отношение–Атрибут–Значение–Событие» можно характеризовать совокупностью объектов,
количественных и качественных характеристик объектов и связей между объектами
3
Слайд 48 Выражение знаний Объекты и связи составляют базис для классификации понятий Объекты подразделяются
на:
- сущности
- события
- значения
связи – на:
- отношения
- атрибуты
3
Слайд 49 Выражение знаний Сущность – это понятие, воспринимаемое индивидуально, представляющее интерес само
по себе и имеющее определенную протяженность во времени Событие – это
понятие, воспринимаемое индивидуально, представляющее интерес само по себе и происходящее мгновенно Значение – это понятие, воспринимаемое индивидуально и представляющее интерес только в связи с некоторой сущностью или с некоторым событием.3
Слайд 50 Выражение знаний Отношение – временная или постоянная связь между сущностями и
(или) событиями Отношение может включать некоторые значения Атрибут – это временная или
постоянная связь между сущностью (или событием) и значением3
Слайд 51 Аспекты задачи представления знаний Необходимо различать два аспекта – идентификацию
понятий и формулировку ограничений Идентификация понятий предполагает отображение объекта предметной области
в некоторое базисное понятие языка представления знаний Второй аспект предполагает наложение ограничений на идентифицированное понятие и на его возможные характеристики3
Слайд 52 Идентификация понятий включает классификацию явлений по разным категориям: - выделяются объекты
и связи (отношения) между ними - при этом выделяются индивидуальные и
групповые объекты - определяются зависимости объектов и связей во времени3
Слайд 53 Объекты не всегда существуют в любое время, а связи могут
меняться с течением времени Изменение во времени предполагает существование понятия «состояние» В
некотором состоянии находятся объекты и связи в отдельные моменты времени Событие - динамическое явление (переходы из состояния в состояние) Специфическое обращение к событиям состоит в выделении различных фактов, которые приводят к переходу из состояния в состояние3
Слайд 54 Наложение ограничений Допускает различные виды ограничений и способы их выражения Можно выделить: -
статические ограничения, которые накладываются на объекты и их связи и
выполняются в любое время - динамические ограничения на процесс изменения объектов и связей3
Слайд 55 Системы представления знаний Модели представления знаний могут быть подразделены на четыре
класса:
- семантические сети
- системы фреймов
- продукционные системы
- логические модели (языки)
3
Слайд 56 Семантические сети Обозначают класс подходов, для которых общим является использование графических
схем с узлами, соединенными дугами Семантические сети представляют знания о предметной
области и позволяют осуществить их построение непосредственно из текста Узлы (вершины сети) представляют некоторые понятия (объекты, события, явления), а дуги – отношения между ними3
Слайд 57
Структурный нейросетевой подход
к анализу текстовой информации
Семантический уровень
Попарная сочетаемость
корневых основ ключевых слов и словосочетаний
(ассоциативная , или семантическая сеть)
– понятия с их весом и связи с их весомСемантические представления – сеть для предметной области
Вес понятий – частота встречаемости в тексте
Вес связей – частота попарной встречаемости в фрагментах текста
Слайд 58 Семантические сети Семантические сети являются объектно-ориентированными структурами и обеспечивают такой признак,
как связность
3
Слайд 59 Семантические сети В иерархических семантических сетях используются, например, такие типы связей
между объектами:
- множество
- подмножество
- элемент
3
Слайд 60 Семантические сети Семантические сети, применяемые для описания естественных языков, используют такие
типы связей между объектами:
- агент
- объект
- реципиент
3
Слайд 61 Семантические сети Характерной особенностью семантических сетей является наличие трех типов
отношений: - класс — элемент класса - свойство — значение - пример элемента
класса3
Слайд 62 Семантические сети Ассоциативная навигация Основная идея моделирования при помощи семантических моделей заключается
в том, что модель представляет данные о реальных объектах и
связях между ними прямым способом Это существенно облегчает доступ к знаниям: начиная движение от некоторого понятия, по дугам отношений можно достичь других понятий3
Слайд 63 Семантические сети Накладывая ограничения на описание вершин и дуг, можно получить
сети различного вида
3
Слайд 64 Семантические сети Если вершины не имеют собственной внутренней структуры, такие сети
называют простыми В противном случае они являются иерархическими сетями В этом случае
сеть может быть разделена на подсети, и отношения могут быть установлены не только между вершинами, но и между пространствами3
Слайд 65 Семантические сети Достоинства семантических сетей: - в семантических сетях существует возможность представлять
знания более естественным и структурированным образом, чем в других формализмах
- семантические сети более других соответствуют современным представлениям об организации долговременной памяти человека3
Слайд 66 Семантические сети Недостатки семантических сетей: - нет специальных средств, позволяющих определить временные
зависимости, поэтому временные значения и события трактуются как обычные понятия -
сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети3
Слайд 68 Модель семантической сети Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической
сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети,
соответствующей поставленному вопросу3
Слайд 69 Модель семантической сети Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения: -
связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элемент-множество" и т.п.) - функциональные связи (определяемые
обычно глаголами "производит", "влияет"...) - количественные (больше, меньше, равно...) - пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...)3
Слайд 70 Модель семантической сети Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения
(продолжение): - временные (раньше, позже, в течение...) - aтрибутивные связи
(иметь свойство,иметь значение...) - логические связи (и, или, не) и др.3
Слайд 71 Модель семантической сети Можно ввести несколько классификаций семантических сетей: - по количеству
типов отношений - однородные (с единственным типом отношений) - неоднородные (с различными
типами отношений)3
Слайд 72 Модель семантической сети Можно ввести несколько классификаций семантических сетей: - по типам
отношений: - бинарные (в которых отношения связывают два объекта); - непарные (в
которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий)3
Слайд 73 Модель семантической сети Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической
сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети,
соответствующей поставленному вопросу3
Слайд 75 Модель семантической сети Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги
– отношениям между объектами Формально сеть можно задать в следующем виде:
– множество информационных единиц – множество типов связей между информационными единицами – отображение, задающее конкретные отношения из имеющихся типов между элементами3
Слайд 77 Системы фреймов Фреймы – это фрагменты знания, предназначенные для представления стандартных
ситуаций
Термин «фрейм» (frame – рамка) был предложен М. Минским
3
Слайд 78 Системы фреймов Например, слово «комната» вызывает у слушающих образ комнаты: «жилое
помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью
6-20 м2»3
Слайд 79 Фрейм Фрейм - это минимальное возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации,
процесса или объекта Минимальность означает, что при дальнейшем упрощении описания теряется
его полнота3
Слайд 80 Фрейм В этом описании есть незаполненные значения некоторых атрибутов Эти незаполненные значения
атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола
и др.3
Слайд 81 Фрейм Фреймы имеют вид структурированных наборов компонентов ситуации, называемых слотами С каждым
фреймом ассоциируется разнообразная информация (в том числе и процедуры), например,
ожидаемые процедуры ситуации, способы получения информации о слотах, значения, принимаемые по умолчанию, правила вывода3
Слайд 82 Фрейм В качестве идентификатора фрейму присваивается имя фрейма. Это имя должно
быть единственным во всей фреймовой системе
3
Слайд 84 Фрейм Различают фреймы-образцы или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются
для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных
3
Слайд 85 Фрейм Фрейм-прототип – это наиболее типичный представитель своего класса, с обобщенными, но
вполне конкретными, значениями своих свойств
3
Слайд 86 Фрейм Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие
знаний о мире через: - фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий
(заем, залог, вексель) - фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент)3
Слайд 87 Фрейм Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие
знаний о мире через: - фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин)
- фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства)3
Слайд 88 Фрейм Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей
наследование свойств. Наследование происходит по AKO-связям (A-Kind-Of = это). Слот
АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов3
Слайд 89 Фрейм Значением слота может быть что угодно: числа, формулы, тексты
на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на
другие слоты данного фрейма или других фреймов. В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет реализовывать во фреймовых представлениях «принцип матрешки»3
Слайд 90 Формальная структура фрейма имеет следующий вид: f[,.....],где f – имя фрейма;
пара – i-й слот, Ni – имя слота и
Vi – его значение Значение слота может быть представлено последовательностью3
![Формальная структура фрейма имеет следующий вид: f[,.....],где f – имя фрейма; пара – i-й слот, Ni](/img/tmb/2/144202/435c6066c828e4c28deab2e33c36a518-800x.jpg "Лекция 22.ppt Формальная структура фрейма имеет следующий вид: f[,.....],где f – имя")
Слайд 91Фрейм Каждый фрейм как структура хранит знания о предметной области
(фрейм-прототип), а при заполнении слотов значениями превращается в конкретный фрейм
события или явления3
Слайд 92 Фрейм: Человек Имя слота: Значение слота Класс: Животное Структурный элемент: Голова, шея, руки,
... Рост: 30 - 220 см Масса: 1 - 200 кг Хвост: Нет Язык:
Русский, английский, ... Связь: Обезьяна3
Слайд 94Фрейм Достоинство фреймового представления заключается в том, что этот тип представления
комбинирует декларативные и процедурные знания
3
Слайд 95Фрейм Фреймовые модели обеспечивают требования структурированности и связности Это достигается за счет
свойств наследования и вложенности, которыми обладают фреймы, т.е. в качестве
слотов может выступать система имен слотов более низкого уровня, а также слоты могут быть использованы как вызовы каких-либо процедур для выполнения3
Слайд 96Фрейм К недостаткам фреймовых систем относят их относительно высокую сложность, что
проявляется в снижении скорости работы механизма вывода и увеличения трудоемкости
внесения изменений в родо-видовую иерархию3
Слайд 97Продукционные системы Продукционная модель - модель, основанная на правилах, позволяющая представить знания
в виде предложений типа: Если (условие), то (действие) Идея этого метода принадлежит Э. Посту (1943) При
использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил Помимо продукционных правил база знаний должна включать простые факты3
Слайд 98Продукционные системы Под условием понимается некоторое предложение — образец, по которому
осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия,
выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы)3
Слайд 99Продукционные системы При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора
правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего
вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода3
Слайд 101Продукционные системы Продукционная модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью
внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода
3
Слайд 102 Система продукций Образуется множеством правил продукции. Эти правила формулируют определенные
действия при выполнении некоторых заданных условий В самом простом виде правила
продукций близки по смыслу импликации «если – то», поэтому для правил продукций эта запись имеет вид: P1 ^ P2 ^ P3 . . . ^ Pn – B, где Pi (i=1,2, ..., n) – условия применимости, образующие конъюнкцию; В – заключение или действие, которое имеет место при истинности конъюнкции3
Слайд 103 Система продукций Удобна для выражения знаний, которые могут принимать форму
переходов между состояниями (ситуация -> действие, посылка -> заключение, причина
-> следствие)3
Слайд 104 Система продукций База знаний в этом случае состоит из множества
правил продукций (базы правил) П={P1, P2, ..., Pm} и конечного набора фактов
(базы фактов) A=(a1, a2, ..., an) Если правило имеет вид Pi=ai1 ai2 ... ais -> am, то это значит, что новый факт am имеет место (т.е. правило Pi применимо) при условии истинности всех фактов ai1...ais, определяющих правило Pi3
Слайд 105Недостатки системы продукций: - отсутствие внутренней структуры - отсутствие зависимости шагов дедуктивного
вывода от стратегии вывода, что делает ее трудно интерпретируемой
3
Слайд 106Достоинства продукционных систем: - модульность организации знаний - независимость правил продукций - легкая
модификация знаний на основе возможного удаления и добавления правил - возможность
использования различных управляющих стратегий за счет отделения предметных знаний от управляющих3
Слайд 107Логические модели Для представления математического знания в математической логике пользуются логическими
формализмами — исчислением высказываний и исчислением предикатов
3
Слайд 108Логические модели Эти формализмы имеют ясную формальную семантику и для них
разработаны механизмы вывода. Поэтому исчисление предикатов было первым логическим языком,
который применяли для формального описания предметных областей, связанных с решением прикладных задач3
Слайд 109Логическая модель В логическом подходе знания представляются посредством формул, которые строятся
из предикатов, логических связок, кванторов и т.п. Одни логические подходы ограничиваются
классической логикой первого порядка, тогда как в других используется модальная логика, нечеткая логика, логика высших порядков и т.п.3
Слайд 110Логические модели Предикатом называется функция, принимающая два значения (истина или ложь)
и предназначенная для выражения свойств объектов или связей между ними Выражение,
в котором утверждается или отрицается наличие каких-либо свойств у объекта, называется высказыванием3
Слайд 111Логические модели Константы служат для именования объектов предметной области Логические предложения
или высказывания образуют атомарные формулы Интерпретация предиката — это множество всех
допустимых связываний переменных с константами. Связывание представляет собой подстановку констант вместо переменных3
Слайд 113Логические модели Логический вывод осуществляется с помощью силлогизма (если из A
следует B, а из B следует C, то из A
следует C)3
Слайд 114Логические модели Преимущество логических моделей представления знаний заключается в возможности непосредственно
запрограммировать механизм вывода синтаксически правильных высказываний
3
Слайд 115Недостатки логической модели: Логические модели являются наиболее строгим, в математическом смысле,
способом представления знаний На практике они не получили большого распространения из-за
малой наглядности базы знаний3
Слайд 116Логическая модель В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной
системы в виде четверки: M = , где T – множество
базовых символов теории M (например, буквы алфавита), P – множество синтаксических правил, посредством которых из базовых символов строятся формулы, A – множество построенных формул, состоящих из аксиом, F – правила вывода, определяющие множество отношений между правильно построенными формулами3
