Зміст
Введення
Представлення знань семантичними мережами
Класифікація семантичних мереж
Концептуальні графи
Практичне застосування семантичних мереж
Переваги і недоліки семантичних мереж
Висновок
Список літератури
Введення
В основі досліджень в галузі штучного інтелекту лежить підхід, пов'язаний зі знаннями. Опора на знання - базова парадигма штучного інтелекту. Як і багато фундаментальні наукові категорії (наприклад, алгоритм, інтелект, діяльність і т. Д.), Поняття «знання» відноситься до інтуїтивно обумовленим. У Вікіпедія дається таке його тлумачення: «Знання - перевірений практикою результат пізнання дійсності, вірне її відображення в свідомості людини. Знання бувають житейськими, донауковими, художніми, науковими (теоретичними і емпіричними) ». Знання про деяку предметну область являють собою сукупність відомостей про об'єкти цієї предметної області, їх істотних властивостях і зв'язують їх відносинах, процесах, що протікають в даній предметній області, а також методах аналізу, що виникають в ній ситуацій і способи вирішення, асоційованих з ними проблем.
У «Словнику російської мови» Ожегова знання визначається як «осягнення дійсності свідомістю» і «сукупність відомостей, знань в якій-небудь області». Інтерпретація знань як «сукупності відомостей, що утворюють цілісний опис, відповідне деякому рівню поінформованості про описуваному питанні, предметі, проблемі і т. Д.» Дана в тлумачному словнику штучного інтелекту. Семантичні мережі ж є моделлю представлення знань.
Представлення знань семантичними мережами
Семантика - розділ мовознавства, вивчав значення одиниць мови, передусім його слів і словосполучень. У більш загальному сенсі, семантика визначає сенс знаків (образів, позначень) та їх поєднань.
Семантична мережа (смислова мережа) - модель предметної області, представлена ??у вигляді графа, вершинами якого є поняття, а дуги (ребра) - відносини між ними.
В якості понять зазвичай виступають абстрактні або конкретні об'єкти (огірок, машина, любов, Маша). В якості відносин найбільш часто використовуються наступні ( смислова класифікація ):
. таксономічні («клас - підклас - екземпляр», «безліч - підмножина - елемент» і т.п.). Даний тип відносини називають також ставленням AKO (англ. A Kind Of - є різновидом), IS A (є, це є) або гіпонімії (гипероним - загальна сутність; гіпонім - приватна сутність);
. структурні («частина - ціле»). Даний тип відносини називають також ставленням Part of (є частиною), Has part (складається з, включає в себе), агрегації (лат. Aggregatio - приєднання), композиції (лат. Compositio - складання, зв'язування, складання, з'єднання) або мероніміі ( Холон - сутність, що включає в себе інші; Мерон - сутність, яка є частиною іншої);
. родові («предок» - «нащадок»);
. виробничі («начальник» - «підлеглий»);
. функціональні (визначені зазвичай дієсловами «виробляє», «впливає» і т.п.);
. кількісні (більше, менше, дорівнює тощо);
. просторові (далеко від, близько від, за, під, над і т.п.);
. тимчасові (раніше, пізніше, протягом тощо);
. атрибутивні (мати властивість, мати значення);
. логічні (І, АБО, НЕ);
. казуальне (причинно-наслідкові).
Відносини можна також класифікувати за ступенем участі (арності) понять у відносинах:
. унарное (рекурсивне) - відношення пов'язує поняття саме з собою;
. бінарне - відношення пов'язує два поняття;
. N-арное - відношення, що зв'язує більше двох понять.
Наведемо приклад двох простих семантичних мереж (малюнок 1). Один з них (ліворуч) описує поняття «помідор», а інший (праворуч) описує факт «Маша зміцнила стілець клеєм».
Малюнок 1 Приклади семантичних мереж
У різних варіаціях семантичних мереж для відображення понять використовуються різні геометричні примітиви: прямокутники, овали, прямокутники з округленими кутами і т.п.
Проблема пошуку рішення в семантичної мережі зводиться до задачі пошуку фрагмента мережі, відповідного поставленому запитом. Наприклад, питання «Якого кольору помідор?» Можна графічно представити у вигляді підмережі (малюнок 2).
Малюнок ...
