51.Модели представления знаний (продукционная, фреймовая, сетевая модель).
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: продукционные модели; семантические сети; фреймы ;формальные логические модели. Продукционная модель. Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы). Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. далее).
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС – EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС [Хорошевский, 1993] и СПЭИС [Ковригин, Перфильев, 1988] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]) и др. Семантические сети. Термин семантическая означает «смысловая», а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.
В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это» («АКО – A-Kind-Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс — элемент класса (цветок — роза);
свойство — значение (цвет — желтый); пример элемента класса (роза — чайная).
Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.
По количеству типов отношений: Однородные (с единственным типом отношений). Неоднородные (с различными типами отношений).
По типам отношений: Бинарные (в которых отношения связывают два объекта).
N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий). 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. ); временные (раньше, позже, в течение. ); атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
логические связи (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические связи и др. Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе. Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].
Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети. Фреймы. Термин фрейм (от английского frame, что означает «каркас» или «рамка») был предложен Марвином Минским [Минский, 1979], одним из пионеров ИИ, в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование .Фрейм — это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, произнесение вслух слова «комната» порождает у слушающих образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м 2 ». Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть «дырки» или «слоты» — это незаполненные значения некоторых атрибутов — например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:
фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (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 1-го слота: значение 1-го слота),
(имя 2-го слота: значение 2-го слота),
(имя N-го слота: значение N-го слота)).
Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.Таблица 1.1. Структура фрейма
27.Модели представления знаний. Семантические сети.
Однозначное определение семантической сети в настоящее время отсутствует. В инженерии знаний под ней подразумевается граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами. Формально сеть можно задать в следующем виде: H= I,C,G>
- I– множество информационных единиц;
- C– множество типов связей между информационными единицами;
- G– отображение, задающее конкретные отношения из имеющихся типов C между элементами I.
Семантическая сеть как модель наиболее часто используется для представления декларативных знаний. С помощью этой модели реализуются такие свойства системы знаний, как интерпретируемость и связность, в том числе по отношениям IS—AиPART—OF . За счет этих свойств семантическая сеть позволяет снизить объем хранимых данных, обеспечивает вывод умозаключений по ассоциативным связям. Одной из первых известных моделей, основанных на семантической сети, является TLC-модель (Teachaple Languge Compre-hender – доступный механизм понимания языка), разработанная Куиллианом в 1968 году. Модель использовалась для представления семантических отношений между концептами (словами) с целью описания структуры долговременной памяти человека в психологии. Как правило, различают экстенсиональные и интенсиональные семантические сети. Экстенсиональная семантическая сеть описывает конкретные отношения данной ситуации. Интенсиональная – имена классов объектов, а не индивидуальные имена объектов. Связи в интенсиональной сети отражают те отношения, которые всегда присущи объектам данного класса. Примером семантической сети может служить фрагмент описания вычислительной техники, показанный на рисунке. С помощью такой сети, используя отношение IS—AиPART—OF , можно вывести факты: «Багет-11» – это ЭВМ; IBM PC имеет процессор и т.д. Для отображения процедурных знаний используются процедурные семантические сети. В этом случае факты, отношения и процедуры представлены как вершины, а связи объединяют их в единое понятие.
28.Модели представления знаний. Фреймовые модели.
Для продолжения скачивания необходимо пройти капчу: