45349

Модели представления знаний

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении что проблема предоставления некоторой предметной области решается независимо от того как эти знания потом будут использоваться. Такую модель можно разделить на две части: статически описательные модели знаний и механизм вывода оперирующий этими структурами и практически независимый от их содержательного наполнения. Декларативные модели представления знаний Семантические сети Семантические сети были предложены американским психологом Куиллианом.

Русский

2013-11-16

64 KB

18 чел.

09 Модели представления знаний

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема предоставления некоторой предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Такую модель можно разделить на две части: статически описательные модели знаний и механизм вывода, оперирующий этими структурами и практически независимый от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксически и семантические аспекты знания.

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описания выполняемых процедур, и модели представляют собой множество утверждений. Предметная область представляется в виде синтаксического описания её состояния (по возможности полного). Вывод решений основывается на процедурах поиска в пространстве состояний.

Декларативные модели представления знаний

Семантические сети

Семантические сети были предложены американским психологом Куиллианом. В основе этого способа представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов предметной области и отношений между ними. Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются информационные единицы, имеющие индивидуальные имена. В качестве информационной единицы могут выступать события, действия, обобщённые понятия или свойства объектов. Вершины графа соединяются дугой, если соответствующие информационные единицы находятся в каком-либо отношении.

Пример семантической сети:

Рисунок 4.1 – Семантическая сеть

Впервые семантические сети были использованы в конце 50-х годов в системах машинного перевода в качестве языка-посредника. Со временем они развились и стали использоваться в различных областях человеческой деятельности. Начиная с конца 50-ых годов, были созданы и применены на практике десятки вариантов семантических сетей.

Формально семантическую сеть можно представить в виде:

Н = <I, C1, С2,..., Сn, F>,

где I – множество информационных единиц; C1, С2,..., Сn – множество типов связей между информационными единицами; F – отображение, которое задаёт связи из заданного набора типов связей между информационными единицами, входящими в I.

Между информационными единицами можно выделить разные типы связей, которых насчитывается более 200. Помимо универсальных отношений (пространственных, временных, причинно-следственных) существуют и специфические отношения, присущие той или иной предметной области. Можно выделить следующие основными типы связей:

  •  логические (дизъюнкция, конъюнкция, отрицание, импликация);
  •  лингвистические;
  •  теоретико-множественные (часть – целое, множество – подмножество, класс – элемент класса, пример элемента класса);
  •  функциональные (количественные, временные, пространственные и другие характеристики: объект-свойство, свойство-значение);
  •  и т.д.;

В зависимости от количества типов связей семантические сети можно разделить на однородные (с одним типом отношений) и неоднородные, а по типу отношений на: бинарные (отношения связывают два объекта) и n-парные (в которых есть специальные отношения, связывающие более 2-х понятий).

В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии.

В классифицирующих сетях используются отношения структуризации, к которым, в частности, относятся: отношение is-a (является) и отношение has-part (имеет часть). Такие сети позволяют вводить разные иерархические отношения между информационными единицами, что позволяет избежать дублирования информации.

Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями, т. к. они позволяют описывать процедуры "вычислений" одних информационных единиц через другие.

В сценариях, используются каузальные (причинно-следственные) отношения типов "средство – результат", "орудие – действие" и т. п.

Основным преимуществом семантических сетей является наглядность представления знаний, а также соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток – сложность поиска вывода, а также сложность корректировки, т. е. удаления и дополнения сети новыми знаниями.

Примером семантической сети может послужить база знаний Cyc (en-Cyc-lopedia, http://www.cyc.com/), на создание которой ушло более 15 лет, и было потрачено свыше 50 млн. долларов. На сегодня Cyc – одна из лучших в мире экспертно-справочных систем, охватывающая все области знаний и способная делать логические выводы. Только в ядро Cyc вручную было заложено около 1 млн. утверждений.

Фреймы

Слово фрейм происходит от англ. frame, что означает рамка, каркас. Теория представления знаний фреймами была разработана Марвином Минским в 70-е годах XX века. Идея состояла в том, чтобы сконцентрировать все знания о конкретном классе объектов или событий в единой структуре данных.

Фрейм представляет собой структуру данных, дающую целостное представление об объектах, явлениях и их типах в виде абстрактных образов. Структура фрейма записывается в виде списка свойств, называемых во фрейме слотами. Каждый фрейм имеет специальный слот, заполненный наименованием сущности, которую он представляет. Другие слоты заполнены значениями разнообразных атрибутов, ассоциирующихся с объектом. В общем виде фрейм выглядит следующим образом:

N: {<S1, V1, P1>,...,<Sk, Vk, Pk>,...,<Sn, Vn, Pn>},

где N – имя фрейма; Sk – имя слота; Vk – значение слота; Pk – процедура.

Имена фреймов и слотов обеспечивают интерпретируемость хранящихся во фреймах значений. Имена слотов должны быть уникальные в рамках конкретного фрейма. Значением слота являются конкретные данные, которые могут быть практически чем угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке, процедура для активизации программы или ссылки на другие слоты как данного фрейма, так и других фреймов).

Например, ситуация "лекция" может быть определена как "чтение лектором учебного материала слушателям". Фрейм "лекция" может содержать слоты "предмет" (предмет, по которому проводится лекция), "лектор" (ФИО лектора), "аудитория" (место проведения лекции), "слушатели" (группы) и т.п.

Лекция

Предмет

Интеллектуальные информационные системы

Лектор

Рак И.П.

Аудитория

С348

Слушатели

ЮИ31

В данном примере "ЛЕКЦИЯ" – название фрейма; "ПРЕДМЕТ", "ЛЕКТОР", "АУДИТОРИЯ", "СЛУШАТЕЛИ" – название слотов; "Интеллектуальные информационные системы", " Рак И.П.", "С348", "ЮИ31" – значения слотов.

Фрейм может содержать процедуры, которые будут выполняться при определенных условиях (при записи или удалении информации из слота, при обращении к слоту, в котором отсутствуют данные и т.д.). Идея состоит в том, чтобы выполнение большей части вычислений, связанных с решением проблемы, явилось побочным эффектом передачи данных во фрейм или извлечения данных из него.

Процедуры, подключенные к структуре данных и запускаемые на выполнение при появлении запроса или обновлении информации в структуре, называют демонами.

Между различными объектами могут существовать некоторые аналогии, в результате чего и фреймы, представляющие такие образы, выстраиваются в иерархическую систему с классификационными и обобщающими свойствами. При этом сложные объекты представляются комбинацией нескольких фреймов (вложенными фреймами). Каждый фрейм в пределах такой системе должен иметь уникальное имя (идентификатор).

Фрейм может наследовать информацию от множества предшественников в системе фреймов, что возможно из-за наличия AKO-связей (A-Kind-Of), которые связывают фреймы с фреймами, находящимися на уровень выше в иерархии.

Человек

Лектор

AKO

Млекопитающее

AKO

Человек

РОСТ

50 - 250

Образование

Высшее

Возраст

0 - 120

Возраст

28-70

Умеет

Мыслить

Работает

В университете

В данном случае представлено одно звено иерархии (ЧЕЛОВЕК-ЛЕКТОР). Здесь фрейм "ЧЕЛОВЕК" является обобщающим для фрейма "ЛЕКТОР". Таким образом, фрейм "ЛЕКТОР" наследует от фрейма "ЧЕЛОВЕК" значение слота "УМЕЕТ" (а также других слотов, не показанных в примере). Цепочка наследования может быть продолжена.

Если одно и тоже свойство указывается в нескольких связанных между собой фреймах, то приоритет отдается нижестоящему фрейму. Так, значения "ВОЗРАСТ" фрейма "ЛЕКТОР" не наследуется из вышестоящих фреймов.

Фундаментальная идея состоит в том, что свойства и процедуры, ассоциированные с фреймами в виде свойств узлов, расположенных выше в системе фреймов, являются более или менее фиксированными, поскольку они представляют те вещи или понятия, которые в большинстве случаев являются истинными для интересующей нас сущности, в то время как фреймы более нижних уровней имеют слоты, которые должны быть заполнены наиболее динамической информацией, подверженной частым изменениям. Если такого рода динамическая информация отсутствует из-за неполноты наших знаний о наиболее вероятном состоянии дел, то слоты фреймов нижних уровней заполняются данными, унаследованными от фреймов верхних уровней, которые носят глобальный характер. Данные, которые передаются в процессе функционирования системы от посторонних источников знаний во фреймы нижних уровней, имеют более высокий приоритет, чем данные, унаследованные от фреймов верхних уровней. Такая структура позволяет систематизировать большой объем информации, оставляя ее при этом максимально удобной для использования.

Таким образом, в интеллектуальных системах с фреймовым представлением знаний невозможно четко отделить процедурные знания от декларативных, поскольку присоединенные процедуры и демоны одновременно являются и знаниями и средствами управления логическим выводом. Возможность организации выводов любого типа является существенным преимуществом фреймовых систем по сравнению с продукционными и логическими моделями. Не менее важным достоинством является большее сходство этой модели представления знаний со структурой знаний в памяти человека.

Фреймы математически представляются как ориентированные графы с помеченными вершинами и дугами. Они обладают наглядностью, модульностью, объединяют достоинства процедурного и декларативного представления знаний. Универсализм фреймовых моделей приводит к такому разнообразию конкретных реализаций, что достоинства и недостатки определяются уже не фреймовой идеологией, а конкретной реализацией.

В настоящее время универсальным средством для представления знаний являются объектно-ориентированные языки программирования, которые способны реализовать все особенности фреймовой модели.


Стипендия

тудент

ВУЗ

Университет

Человек

Преподаватель

получает

учится в

это

это

сдает экзамены

это

работает в


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

17007. Ефективність управління 87 KB
  ТЕМА 11. Ефективність управління План лекції Зміст категорії €œефективність управління€ Концепції визначення ефективності управління. Підходи до оцінки ефективності управління. Напрямки підвищення ефективності управлінс...
17008. СТРАХУВАННЯ. МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ ДЛЯ ВИВЧЕННЯ ДИСЦИПЛІ-НИ 566.5 KB
  С.О. Труфанова СТРАХУВАННЯ МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ ДЛЯ ВИВЧЕННЯ ДИСЦИПЛІНИ Методичний комплекс містить перелік тем які виносяться для вивчення на лекційних та практичних заняттях. До кожної теми наведені методичні вказівки необхідні для її опрацювання запитання
17009. ЕТАЛОННІ СТРАТЕГІЇ РОСТУ (РОЗВИТКУ БІЗНЕСУ) 89.5 KB
  ЕТАЛОННІ СТРАТЕГІЇ РОСТУ РОЗВИТКУ БІЗНЕСУ Сутність і класифікація стратегій росту Якщо підприємство займає стійкі ринкові позиції стабільний розвиток і обирає за мету зростання обсягів збуту ринкової частки прибутку та розширення масштабів своєї діяльност...
17010. Еволюція управлінської думки 7.49 MB
  ТЕМА 2. Еволюція управлінської думки План лекції Виникнення науки менеджменту та напрямки еволюції управлінської думки. Ранні теорії менеджменту. Інтегровані підходи до управління. Сучасні напрямки розвитку науки управління 1. Виникнення науки...
17011. Основи теорії прийняття управлінських рішень 10.18 MB
  ТЕМА 3. Основи теорії прийняття управлінських рішень План лекції Поняття і моделі прийняття рішень. Процес прийняття рішень. Методи творчого пошуку альтернативних варіантів. 1. Поняття і моделі прийняття рішень У науковій літературі зустрічаєт
17012. Цілі управлінського планування 5.38 MB
  ТЕМА 5. Цілі управлінського планування План лекції Поняття і місце планування в системі управління. Типи планів в організації. Цілі управлінського планування. 1. Поняття і місце планування в системі управління Щоб спільні зусилля співробітників...
17013. Процес планування в організації 12.47 MB
  ТЕМА 6. Процес планування в організації План лекції Сутність стратегічного планування. Формулювання стратегії. Надання стратегії конкретної форми. 1. Сутність стратегічного планування У широкому розумінні стратегія – це взаємопов’язаний компл...
17014. Основи теорії організації 10.78 MB
  ТЕМА 7. Основи теорії організації План лекції Сутність і зміст функції організації. Класична теорія організації. Поведінковий підхід в теорії організації. Ситуаційний підхід в теорії організації. 1. Сутність і зміст функції організації В про
17015. Організаційне проектування 19.11 MB
  ТЕМА 8. Організаційне проектування План лекції Проектування робіт в організації. Департаменталізація. Делегування повноважень. Механізми координації. Типи організаційних структур управління 1. Проектування робіт в організації З практич...