Главная страница » Что такое семантическая сеть

Что такое семантическая сеть

  • автор:

3. Семантические сети

DEF Семантическая сеть – граф, узлы которого называют объектами, а дуги – связями. Узлы содержат информационную часть, а на дугах расположены отношения:

Дадим теперь более строгое определение семантической сети.
Пусть задано некоторое конечное множество символов (атрибутов) A= и конечное множество отношений R=.

DEF Интенсионал отношения Ri (схема) – множество пар Int (Ri) = <…, [Aj, Dom(Aj)]. >, где
Ri — некоторое отношение,
Dom (Aj) – домен (множество значений атрибута Aj отношения Ri).
Базовое множество модели — объединение всех доменов.

DEF Экстенсионал отношения Ri – множество фактов Ext(Ri) = , где
F — факт отношения Ri , который задается совокупностью пар вида [атрибут, значение] < . Fi . >, конкатенация отношений между объектами.

Экстенсиональная сеть описывает факты, т. е. экстенсиональное знание о моделируемых объектах является как бы “фотографией” текущего состояния.
Интенсиональная сеть описывает общую структуру моделируемой предметной области на основе абстрактных объектов и отношений.

В семантической сети используют три основных типа объекта:

  • Понятие – сведения об абстрактных или физических объектах предметной области. Общие понятия интерпретируются как множество доменов.
  • Событие – действия, которые могут внести изменения в предметную область. Результатом события является некоторое новое состояние предметной области. Можно задать некоторое желаемое целевое состояние предметной области и поставить задачу отыскания на семантической сети последовательности событий, приводящих к целевому состоянию.
  • Свойство – используется для уточнения понятий, событий или самих свойств. Применительно к понятиям, свойства описывают их особенности или характеристики; применительно к событиям — продолжительность, место и т.п.

Классификация семантических отношений

Все семантические отношения условно делят на четыре класса:

  • Теоретико-множественные (часть-целое, род-вид, класс-подкласс). Используется для построения иерархий и таксономий.
  • Квантифицированные отношения (логические кванторы всеобщности и существования, используемые для представления знаний декларативного типа).
  • Логические (используются в вычислении высказываний) — дизъюнкция, конъюнкция, импликация, отрицание и т.д.
  • Лингвистические отношения. Среди них наиболее популярны падежные отношения.
    • Падежные отношения:
      • Агент (датив) – отношение между событием и тем, кто или что его вызывает; инициатор действия, выражаемого глаголом.
      • Субъект и объект (пассив) – отношение между событием и тем, над кем или чем производится действие (для неодушевлённых и одушевлённых соответственно).
      • Условие – отношение, указывающее логическую зависимость между событиями ().
      • Инструмент – объект, с помощью которого совершается событие.
      • Место – место совершения события.

      Topics:

      3. Семантические сети

      Семантические сети (ассоциативные)

      DEF Семантическая сеть – граф, узлы которого называют объектами, а дуги – связями. Узлы содержат информационную часть, а на дугах расположены отношения:

      Дадим теперь более строгое определение семантической сети.
      Пусть задано некоторое конечное множество символов (атрибутов) A= и конечное множество отношений R=.

      DEF Интенсионал отношения Ri (схема) – множество пар Int (Ri) = <…, [Aj, Dom(Aj)]. >, где
      Ri — некоторое отношение,
      Dom (Aj) – домен (множество значений атрибута Aj отношения Ri).
      Базовое множество модели — объединение всех доменов.

      DEF Экстенсионал отношения Ri – множество фактов Ext(Ri) = , где
      F — факт отношения Ri , который задается совокупностью пар вида [атрибут, значение] < . Fi . >, конкатенация отношений между объектами.

      Экстенсиональная сеть описывает факты, т. е. экстенсиональное знание о моделируемых объектах является как бы “фотографией” текущего состояния.
      Интенсиональная сеть описывает общую структуру моделируемой предметной области на основе абстрактных объектов и отношений.

      5. СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ

      Семантической сетью является структура данных, имеющая определенный смысл как сеть. Стандартного определения семантической сети не существует, но обычно под ней подразумевают следующее:

      Следовательно, всевозможные сети можно рассматривать как сети, входящие в состав семантической сети. В том числе к ним могут быть отнесены и сетевые структуры моделей баз данных.

      Сама по себе семантическая сеть является моделью памяти и не раскрывает, каким образом осуществляется представления знаний. Поэтому в контексте знакомства с СОЗ семантические сети должны рассматриваться как метод представления знаний с возможностями структурирования этих знаний, процедурами их использования и механизмом вывода.

      5.1. Описание иерархической структуры понятий и диаграмма представления

      • отношение включения или совпадения (IS — A);
      • отношение «целое – часть» (PART — OF).

      Например, в предложении основной мыслью является, что устройство ноутбук принадлежит к классу компьютеров. Это означает, что имеет место отношение включения или совпадения. То есть, ноутбук представляет собой один из элементов множества всевозможных устройств, составляющих класс компьютеров.

      Для этих отношений характерным является то, что экземпляры понятий нижнего уровня содержат все атрибуты понятий верхнего уровня. Это свойство называется наследованием атрибутов между уровнями иерархии (IS — A). Для рассматриваемого примера это означает, что ноутбук, как понятие более низкого уровня, будет обладать всеми свойствами (атрибутами), определенными для понятия компьютер.

      Отношение «целое – часть» можно иллюстрировать предложением, которое характеризует то, что экземпляры понятия «процессор» являются частью любого экземпляра понятия «компьютер». Отношения типа (PART — OF) позволяют определить некоторые общие свойства (набор атрибутов) для конкретного класса понятий. В частности, приведенный выше пример отношения описывает тот факт, что общим свойством всех компьютеров является наличие в их составе процессоров. И это свойство будет наследоваться всеми экземплярами понятия ноутбук.

      Наиболее часто используется графическое представление семантических сетей в виде диаграммы. Так предложение можно представить графом, содержащим две вершины соответствующие понятиям и дугу, указывающую отношение между этими понятиями (рис. 5.1).

      Если ласточка имеет конкретное имя, например, «Ласта», то семантическая сеть может быть расширенна (рис. 5.2).

      Семантическими сетями можно также представлять знания, касающиеся атрибутов объекта. Например, факт можно отобразить в виде рис. 5.3.

      Это означает, что, используя отношения (IS – A) и (PART – OF) можно вывести новый факт, а именно

      Вершины в семантической сети обычно показывают объект проблемной области, концепт, ситуацию и т. п., а дуги — это отношения между ними. При расширении семантической сети в ней возникают дополнительные отношения. Например, если рассматриваемую сеть дополнить фактами: то получим семантическую сеть, изображенную на рис. 5.4.

      5.2. Семантическая сеть как Пролог — программа

      Важнейшей концепцией формализма семантических сетей является иерархия понятий и связанное с ней наследование атрибутов между уровнями иерархии (IS — A).

      Если семантическую сеть рассматривать как описание отношений, которые поддерживаются между понятиями, то ее непосредственно, можно реализовать на языке Пролог. На рис. 5.5 представлена структура сети, аналогичная примеру предыдущего раздела.

      Эта сеть может быть реализована как Пролог — программа, обобщенная структура которой будет иметь вид:

      Один из вариантов реализации этой программы в среде Турбо-Пролога может иметь вид, представленный на рис. 5.6.

      Если модель представления знаний должна учитывать такое свойство всех ласточек, что все они имеют черный цвет, то рассматриваемая семантическая сеть должна быть дополнена еще одной вершиной и дугой, связывющей эту вершину с понятием ласточка отношением PART_OF (рис. 5.7).

      Для реализации этой семантической сети в исходную Пролог-программу достаточно добавить всего лишь один факт, а именно: Пример реализация этой программы в среде Турбо-Пролога, и возможные запросы к ней могут иметь вид, аналогичный тому, что представлен на рис. 5.8.

      В том случае, если проектируемая модель представления знаний должна учитывать такое общее для всего класса птиц свойство, что они летают, то исходную семантическую сеть следует немного преобразовать и она будет иметь вид (рис. 5.9):

      Особенность перехода от этой семантической сети к Пролог-программе состоит в том, что он потребует добавления в программу не только факта но и правила, которое должно реализовать иерархию наследования. В данном конкретном случае оно будет иметь вид:

      Программная реализация этой семантической сети в среде Турбо-Пролога и возможные запросы к ней могут иметь вид, аналогичный тому, что представлен на рис. 5.10.

      Следует отметить, что в рассматриваемой модели представления знаний понятие птица не имеет никаких биологических атрибутов. Оно определено как некоторый объект, который имеет крылья и может летать. Под такое определение понятия птица подподает и такой объект, как самолет, что может быть учтено в семантической сети (рис. 5.11).

      Программная реализация этой семантической сети в среде Турбо-Пролога приведена на рис. 5.12. Запросы к ней подтверждают, что объект самолет обладает такими свойствами, как наличие крыльев и способность летать.

      В том случае, когда понятие «птица» будет иметь такие свойства, которые принципиально отличают его от понятия «самолет», следует в семантическую сеть ввести новый объект. Для него надо будет переопределить свойство «летает», а в качестве его наследников определить обекты «птица» и «самолет».

      5.3. Элементы семантической сети

      Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф с помеченными (поименованными) дугами и вершинами. Основными элементами сети являются вершины и дуги. При этом вершинам семантической сети соответствуют понятия, события и свойства (рис. 5.13).

      • Понятия — представляют собой сведения об абстрактных или физических объектах предметной области или реального мира.
      • События — представляют собой действия происходящие в реальном мире и определяются:
        • указанием типа действия;
        • указанием ролей, которые играют объекты в этом действии.

        Дуги графа семантической сети — отображают многообразие семантических отношений, которые условно можно разделить на четыре класса (рис. 5.14).

        • глагольные (время, вид, род, залог, наклонение);
        • атрибутивные (цвет, размер, форма);
        • падежными (см. ниже).

        Логические отношения — это операции, используемые в исчислении высказываний (алгебре логики): дизъюнкция, конъюнкция, инверсия, импликация.

        Теоретико-множественные — это отношение подмножеств, отношение части и целого, отношение множества и элемента. Примерами таких отношений являются «IS-A» и «PART-OF».

        Квантифицированные отношения — это отношения, которые используют логические кванторы общности и существования. Они используются для представления таких знаний как «Любой станок надо ремонтировать», «Существует работник А, обслуживающий склад Б».

        5.4. Представление структуры понятий семантической сетью

        • класс, к которому принадлежит данное понятие;
        • свойства, выделяющие конкретное понятие из всех понятий данного класса;
        • примеры (экземпляры) данного понятия.

        Так как термины, используемые в определении понятия, сами являются понятиями, то их определение организуется по той же схеме. В итоге связи понятий образуют структуру, в общем случае сетевую, в которой используется как минимум два типа связей: «IS — A» и «PART – OF».

        Рассмотрим пример семантической сети, которая будет отображать связи понятий при описании знаний о структуре понятия предприятие. В упрощенном виде она может иметь вид, аналогичный тому, что приведен на рис. 5.15.

        • определен класс, к которому оно принадлежит, и все свойства которого оно наследует («Юридическое лицо»);
        • выделено 3 свойства, которые выделяют это понятие из всех остальных понятий класса «Юридическое лицо»;
        • определен экземпляр данного понятия (объекта), а именно «З-д «Салют».

        Рассмотренные в предыдущих параграфах примеры семантических сетей отображали статические знания о структуре понятий и их взаимосвязях. Далее рассмотрим возможность использования семантических сетей для представления событий и действий.

        5.5. Представление событий семантической сетью

        • объекты, которые действуют;
        • и объекты, над которыми эти действия выполняются.

        Все связи понятий, событий и свойств с действием (глаголом) называют падежами или падежными отношениями, которые относятся к классу лингвистических отношений. Обычно рассматривают следующие падежи (табл. 5.1).

        Таблица основных лингвистических отношений (падежей).

        Падеж Лингвистическое (падежное) отношение, определяющее связь действия с:
        агент — предметом, являющимся инициатором действия

        объект — предметом, подвергающимся действию

        источник — размещение предмета перед действием

        приемник — размещение предмета после действия

        время — моментом выполнения действия

        место — местом проведения действия

        цель — действием другого события

        Так, например, семантическая структура знания о событии: может быть представлена в виде, аналогичном тому, что приведен на рис. 5.16.

        5.6. Получение вывода с помощью семантической сети

        • строится семантическая сеть, отражающая структуру запроса;
        • вывод обеспечивается за счет сопоставления общей сети БЗ и сети для запроса.

        Рассмотрим пример семантической сети, которая отражает иерархию подчиненности сотрудников некоторой организации (рис. 5.17).

        Приведенные связи показывают подчиненность первого сотрудника. Остальные сотрудники связываются через вершины сети «руководит 2», «руководит 3» и т.д.

        Запрос: «Кто руководит Сидоровым?» может быть представлен как фрагмент общей сети. Например, он может иметь вид подсети, приведенной на рис. 5.18.

        Сопоставление общей сети с сетью запроса начинается с поиска вершины «руководит», имеющий ветвь «объект», направленную к вершине «Сидоров». Затем производится переход по ветви «агент», что и приводит к ответу «Петров».

        • поиск отношения между понятиями;
        • ответ на запрос формируется путем обнаружения вершины, в которой пересекаются дуги, идущие из других вершин.

        5.7 Пример представления знаний семантической сетью

        Поставим задачу разработки семантической модели представления знаний, которые содержатся в следующем описании некоторой предметной области:

        На первом этапе решения этой задачи необходимо выделить основные объекты и понятия, о которых идет речь в данном описании, а также события и действия, которые устанавливают взаимосвязи между этими объектами и понятиями.

        Из анализа содержания исходной фразы следует, что в ней взаимодействуют такие основные понятия, как «Cтанок», «Деталь», «Кассета», «Робот», «Робокар» и «Склад».

        К числу основных событий, которые в исходной фразе описываются глаголом, следует отнести: «Закончил», «Грузит», «Перевозит».

        • F1 — станок закончил обработку
        • F2 — робот грузит
        • F3 — робокар перевозит
        • F1 — станок закончил обработку детали
        • F2 — робот грузит кассету на робокар
        • F3 — робокар перевозит кассету на склад
        • F4 — кассета содержит детали

        На втором этапе необходимо установить связь между выделенными, в описании предметной области, действиями. В качестве примера рассмотрим взаимодействия только двух событий: «F1-Закончил обработку» и «F2-Грузит». Графическое представления этого взаимодействия в виде фрагмента семантической сети может иметь вид, представленный на рис. 5.19.

        Выполнив аналогичный анализ для всех возможных сочетаний взаимодействий всех возможных событий, появится возможность построить обобщенную модель семантической сети, которая будет описывать знания об исходной предметной области. Для рассматриваемого примера такая сеть будет иметь вид, представленный на рис. 5.20.

        Семантическая сеть

        Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы [1] . Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами), которым присвоено некоторое число. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

        Неправильно приравнивать друг другу понятия «Семантическая сеть» (англ.  Semantic Network ) и «Семантическая паутина» (англ.  Semantic Web ). Хотя эти понятия не эквивалентны, тем не менее, они связаны (см. ниже).

        Содержание

        История

        Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась ещё учёными ранней науки. Примером этого может служить биологическая классификация Карла Линнея 1735 г. Если рассматривать её как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества, современное AKO (от англ. «A Kind Of», «разновидность»).

        Прародителями современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических высказываний в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего».

        Важным направлением в исследовании сетей стали работы немецкого психолога Отто Зельца 1913 и 1922 гг. В них для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучения методов наследования свойств он использовал графы и семантические отношения. Исследователи Дж. Андерсон (1973), Д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств.

        Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченсом в 1956 году в рамках проекта Кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма транслируется на нужный язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г. появилась работа Мастермана, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учёными.

        Труды по семантическим сетям часто ссылаются на работу американского психолога Росса Квиллиана (Quillian) о «семантической памяти» [2] .

        Структура

        Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических высказываний. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным представлением для семантической сети является граф. Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгая математическая запись, и что обе эти формы являются не конкурирующими, а взаимодополняющими.

        Графическое представление

        Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. [источник не указан 337 дней] Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка. Схемы семантических сетей, на которых указаны направления навигационных отношений, называют картами знаний, а их совокупность, позволяющая охватить большие участки семантической сети, атласом знания.

        Математическая запись

        В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметного множества, а дуга — предикату.

        Лингвистическая запись

        В лингвистике отношения фиксируются в словарях и в тезаурусах. В словарях в определениях через род и видовое отличие родовое понятие занимает определённое место. В тезаурусах в статье каждого термина могут быть указаны все возможные его связи с другими родственными по теме терминами. От таких тезаурусов необходимо отличать тезаурусы информационно- поисковые с перечнями ключевых слов в статьях, которые предназначены для работы дескрипторных поисковых систем.

        Классификация семантических сетей

        Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.

        • По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.
          • Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO).
          • В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.
          • типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике.
          • На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
          • Для решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта.
          • Семантическая сеть отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение.
          • Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.

          Помимо концептуальных графов существуют и другие модификации семантических сетей, это является ещё одной основой для классификации (по реализации). См. более подробно в соответствующем разделе ниже.

          Семантические отношения

          Количество типов отношений в семантической сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно реализованы программы обработки нужных отношений.

          Иерархические

          Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры. [3] (пример: «Шарик является собакой» = Шарик является объектом типа собака). Иногда это отношение именуют также MemberOf, InstanceOf или подобным образом. Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или по-русски «Пример». Иерархические отношения образуют древовидную структуру.

          • Отношение между надмножеством и подмножеством (называется AKO — «A Kind Of», «разновидность»). (Пример: «собака является животным» = тип с именем собака является подтипом типа животные). Элемент подмножества называется гипонимом (собака), а надмножества — гиперонимом (животное), а само отношение называется отношением гипонимии. Альтернативные названия — «SubsetOf» и «Подмножество». Это отношение определяет, что каждый элемент первого множества входит и во второе (выполняется ISA для каждого элемента), а также логическую связь между самими подмножествами: что первое не больше второго и свойства первого множества наследуются вторым. Отношение АКО (Род-Вид) часто используется для навигации в информационном пространстве.
          • Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. д. Важным отношением является HasPart, описывающее связь частей и целого — отношение меронимии. В этом случае свойства первого множества не наследуются вторым. Мероним и холоним — противоположные понятия:
            • Мероним — объект, являющийся частью для другого. (Двигатель — мероним автомобиля.)
            • Холоним — объект, который включает в себя другое. (Например, у дома есть крыша. Дом — холоним крыши. Компьютер — холоним монитора.)

            Часто в семантических сетях требуется определить отношения синонимии и антонимии. Эти связи либо дублируются явно в самой сети, либо определяются алгоритмической составляющей.

            Вспомогательные

            В семантических сетях часто используются также следующие отношения [Гаврилова]:

            • 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 (иметь свойство, иметь значение);
            • логические (И, ИЛИ, НЕ);
            • лингвистические.

            Этот список может сколь угодно продолжаться: в реальном мире количество отношений огромно. Например, между понятиями может использоваться отношение «совершенно разные вещи» или подобное: Не_имеют_отношения_друг_к_другу(Солнце, Кухонный_чайник) .

            Особенности использования некоторых типов отношений

            В семантической сети в качестве понятий могут быть как экземпляры объектов, так и их множества. Использование одних и тех же отношений и для элементов, и для коллекций может привести к недоразумениям. Подобные ошибки в работе некоторых первых систем были описаны в статье Дрю Макдермотта «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью».

            Рассмотрим пример — четыре предложения:

            1. У Павла есть отец по имени Алексей.
            2. Для Павла найдётся отец из множества мужчин.
            3. Найдется человек, для которого Алексей — отец.
            4. У каждого человека есть отец из множества мужчин.

            Для человека ясен смысл этих фраз и многие не задумываясь поставили бы во всех трёх случаях отношение есть отец. Однако это является ошибкой: в первом случае, действительно, описывается отношение между двумя экземплярами, но во втором и третьем — между экземпляром и множеством, а в четвёртом — отношение между представителями из двух множеств. В математической записи это выглядит так, соответственно для предложений 1—4:

            Мы видим, что случаи IIа и IIб различаются только порядком следования переменных в предикате, однако для правильности сети это может сыграть важную роль. В примере перечислены лишь 4 рода отношений, всего же для бинарной сети их существует девять. Они различаются кванторами ∃ и ∀, а также порядком переменных.

            Графически для отличия всех этих случаев применяют специальные форму пометок отношений на графе: например, отношения первого рода оставляют без изменений, второго — обводят прямоугольной рамкой из точек, третьего — тире, а четвёртого — тире-точка. Либо можно просто написать рядом индекс типа отношения.

            Наиболее часто встречающаяся путаница возникает насчёт отношения ISA. Поэтому во многих современных работах принимается, что ISA обозначает связь между экземпляром и множеством (вышеописанный случай IIб): Мурка ISA кошка. Одиночная рамка при этом не используется. Если требуется определить отношение эквивалентности (случай I), для этого может вводиться специальное отношение (хотя для семантической сети нужда в нём небольшая). ISA можно использовать для обозначения вхождения элементов одного множества в другое (случай III), однако так делать не рекомендуется. Для обозначения подмножеств применяется ещё одно специальное отношение — AKO. Различие между «ISA в рамке» и AKO заключается в том, что последнее отвечает ещё и за наследование свойств самих множеств, а не только элементов.

            Использование семантических сетей

            Семантизация

            Семантизация — процесс изменения текстов, в которых выделяются семантические отношения без изменения их содержания. В Википедии существуют проекты по семантизации статей и Дерева категорий.

            • Семантизация статей производится, в основном, путём использования шаблонов, при этом некоторые категории создаются автоматически.
            • Семантизация Дерева категорий заключается в соблюдении транзитивности, создании метакатегорий и организации структуры подкатегорий, используя значимые критерии.

            Семантическая паутина

            Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:

            1. Связь, осуществляемая гиперссылкой, не имеет семантики, т. е. не описывает смысла этой связи. Назначение семантической сети состоит в том, чтобы описать взаимосвязи объектов, а не дополнительную информацию по предметной области. Человек может разобраться, зачем нужна та или иная гиперссылка, но компьютеру эта связь не понятна.
            2. Страницы, связываемые гиперссылками, являются документами, описывающими, как правило, проблемную ситуацию в целом. В семантической сети вершины (то, что связывают отношения) представляют собой понятия или объекты реального мира.

            Попытка создания семантической сети на основе Всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (языка разметки на основе XML) и призвана придать ссылкам некий смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределённую базу знаний глобального масштаба.

            Семантическая сеть

            Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного [1] . Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: Semantic Network ) и « Semantic Web ). Хотя эти понятия не эквивалентны, тем не менее, они связаны (см. ниже).

            Содержание

            История [ ]

            Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась ещё учёными ранней науки. Примером этого может служить биологическая классификация Карла Линнея Д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств.

            Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченсом в машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма транслируется на нужный язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г. появилась работа Мастермана, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учёными.

            Большой интерес представляет работа Куиллиана ( Структура [ ]

            Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических высказываний. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным представлением для семантической сети является Графическое представление [ ]

            Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка.

            Математическая запись [ ]

            В математике Классификация семантических сетей [ ]

            Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.

            По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными. Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO). В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования.

            По арности, типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения, действительно, они очень просты и удобно выглядят на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.

            Помимо концептуальных графов существуют и другие модификации семантических сетей, это является ещё одной основой для классификации (по реализации). См. более подробно в соответствующем разделе ниже.

            Семантические отношения [ ]

            Количество типов отношений в семантической сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно сделаны программы обработки нужных отношений.

            Иерархические [ ]

            Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры. [2] Название произошло от английского «IS A» (наиболее точный русский перевод, используемый в основном в научных кругах — «суть», например, «все зайцы суть млекопитающие»). Иногда это отношение именуют также MemberOf, InstanceOf или подобным образом. Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или по-русски, «Например».

            Отношение между надмножеством и подмножеством называется AKO — «A Kind Of» («разновидность»). Элемент подмножества называется Вспомогательные [ ]

            В семантических сетях часто используются также следующие отношения [Гаврилова]:

            • 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 (иметь свойство, иметь значение);
            • логические (И, ИЛИ, НЕ);
            • лингвистические.

            Этот список может сколь угодно продолжаться: в реальном мире количество отношений огромно. Например, между понятиями может использоваться отношение «совершенно разные вещи» или подобное: Не_имеют_отношения_друг_к_другу(Солнце, Кухонный_чайник) .

            Особенности использования некоторых типов отношений [ ]

            В семантической сети в качестве понятий могут быть как экземпляры объектов, так и их множества. Использование одних и тех же отношений и для элементов, и для коллекций может привести к недоразумениям. Подобные ошибки в работе некоторых первых систем были описаны в статье Дрю Макдермотта «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью».

            Рассмотрим пример — четыре предложения:

            1. У Павла есть отец по имени Алексей.
            2. Для Павла найдётся отец из множества мужчин.
            3. Найдется человек, для которого Алексей — отец.
            4. У каждого человека есть отец из множества мужчин.

            Для человека ясен смысл этих фраз и многие не задумываясь поставили бы во всех трёх случаях отношение есть отец. Однако это является ошибкой: в одном случае, действительно, описывается отношение между двумя экземплярами, но во втором и третьем — между экземпляром и множеством, а в четвёртом — отношение между представителями из двух множеств. В математической записи это выглядит так, соответственно для предложений 1—4:

            Мы видим, что случаи IIа и IIб различаются только порядком следования переменных в предикате, однако для правильности сети это может сыграть важную роль. В примере перечислены лишь 4 рода отношений, всего же для бинарной сети их существует девять. Они различаются Использование семантических сетей [ ]

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *