(тварина), а саме ставлення називається відношенням гіпонімії. Альтернативні назви - «SubsetOf» і «Підмножина». Це відношення визначає, що кожен елемент першої множини входить і в друге (виконується ISA для кожного елемента), а також логічний зв'язок між самими підмножинами: що перше не більш другого і властивості першої множини успадковуються другого. Ставлення АКО (Род-Вид) часто використовується для навігації в інформаційному просторі.
· Об'єкт, як правило, складається з декількох частин, або елементів. Наприклад, комп'ютер складається з системного блоку, монітора, клавіатури, миші і т. Д. Важливим ставленням є HasPart, що описує зв'язок частин і цілого - відношення мероніміі. У цьому випадку властивості першого множини не успадковуються другого. Мерон і Холон - протилежні поняття:
· Мерон - об'єкт, що є частиною для іншого. (Двигун - Мерон автомобіля.)
· Холон - об'єкт, який включає в себе інше. (Наприклад, у будинку є дах. Будинок - Холон даху. Комп'ютер - Холон монітора.)
Часто в семантичних мережах потрібно визначити відносини синонімії та антонімії. Ці зв'язки або дублюються явно в самій мережі, або визначаються алгоритмічної складової.
Допоміжні
У семантичних мережах часто використовуються також такі відносини:
· функціональні зв'язки (визначені зазвичай дієсловами «виробляє», «впливає» ...);
· кількісні (більше, менше, дорівнює ...);
· просторові (далеко від, близько від, за, під, над ...);
· тимчасові (раніше, пізніше, протягом ...);
· атрибутивні (мати властивість, мати значення);
· логічні (І, АБО, НЕ);
· лінгвістичні.
Цей список може скільки завгодно триватимуть: в реальному світі кількість відносин величезне. Наприклад, між поняттями може використовуватися ставлення «зовсім різні речі» або подібне: Не_імеют_отношенія_друг_к_другу (Сонце, Кухонний_чайнік).
Малюнок 2. Приклад семантичної мережі
Застосування семантичних мереж для аналізу тексту
Семантичні мережі використовуються для аналізу тексту, в основі якого лежить уявлення сенсу тексту у формі асоціативної семантичної мережі. Семантична мережа - це безліч понять (слів і словосполучень), пов'язаних між собою. У семантичну мережу включаються найбільш часто зустрічаються слова тексту, які несуть основну смислове навантаження. Для кожного поняття формується набір асоціативних (смислових) зв'язків, тобто список інших понять, у поєднанні з якими воно зустрічалося в пропозиціях тексту. При цьому вважається, що чим частіше зустрічаються разом два поняття в пропозиціях тексту, тим вища ймовірність того, що вони пов'язані за змістом.
Оригінальні лінгвістичні алгоритми використовують морфологічний і синтаксичний аналіз, а також тезаурус російської мови для ототожнення близьких за змістом слів і словосполучень. Наприклад, такі вирази, як втрата кількох бібліотечних книжок і втрата двох бібліотечних кніжонок raquo ;, приводяться до одного поняттю втрата бібліотечної книги raquo ;. Крім того, з числа понять виключаються загальновживані слова, які не несуть самостійного змістового навантаження або мають широке значення.
Так, слова концепція і розвиток самі по собі не є поняттями, що характеризують зміст документа, але можуть утворити поняття, виражене поєднанням: концепція розвитку сільського господарства .
Кожне поняття пропонується розглядати в якості імені відповідної теми документа. Статистичні дані про зв'язки понять у тексті і синтаксичних ролях понять у фразах дозволяють оцінити їх внесок у загальний вміст документа і, таким чином, ранжувати теми по інформативності. У підсумку кожній темі семантичної мережі присвоюється так званий тематичний вагу.
Максимальне значення тематичного ваги (рівне 100) відповідає ключовий (найважливішою) темою документа. Близьке до нуля значення ваги теми показує, що вона лише побіжно згадана в тексті, і в ньому мало відомостей, що відносяться до даної теми.
Зв'язки між парами тим, у свою чергу, також мають характеристики ваги зв'язків (від 0 до 100). Велике значення ваги зв'язку від однієї теми до іншої, близьке до 100, вказує на те, що переважна частина інформації в тексті, що стосується першого, стосується в теж час і другий теми - перша тема майже завжди викладається в контексті другої. Мале значення ваги відображає той факт, що перша тема слабо пов'язана з другою (викладається незалежно від неї). Зв'язок між парою тим мережі завжди двостороння, однак, зв'язок від першої теми до другої не завжди...
