Сетевые семантические модели

План

Лекция 9

Тема.Модели знаний.Компоненты экспертных систем.

1. Сетевые семантические модели

2. Фреймовые модели

3. Продукционные модели

4. Компоненты ЭС

 

Ключевые слова.Сети, вершины, дуги, дерево пространств,фрейм, слот, правило, база знаний, интерфейс пользователя, запросы, модуль создания системы, машина вывода, оболочка ЭС.

В основе этих моделей лежит понятия сети, вершины, дуги. Сети бывают: простые и иерархические, где вершины – это некоторые понятия, сущности, объекты, события, процессы или явления. Отношения между этими сущностями выражаются дугами. Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа это, имеет частью, принадлежит, любит .Простые сети не имеют внутренней структуры, а в иерархических сетях некоторые вершины обладают внутренней структурой.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

1. класс-элемент класса

2. свойство-значение

3. пример элемента класса

В иерархических семантических сетях предусматривается разделение сетей на подсети (пространство) и отношения устанавливаются не только между вершинами, но и между пространствами.

 

Дерево пространств

Для пространства P6 видимы все вершины пространства, лежащие в пространстве предков P4, P2, P0, а остальные невидимы

Отношения «видимости» дает возможность сгруппировать пространство в упорядочении множества «перспективы».

Рассмотрим правила или соглашения графического изображения иерархических сетей:

1. вершины и дуги, лежащие в одном пространстве ограничиваются прямо или многоугольником;

2. дуга принадлежит тому пространству, в котором находится ее имя;

3. пространство Pi, изображаемое внутри пространства Pj, считается потомком (внутренним уровнем), т.е. из Pi «видимо» Pj. Pi может быть рассмотрено как «супервершина», которая лежит в Pj.

Проблема поиска решения в БЗ типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отвечающей поставленной сети.

Основное преимущество сетевых семантических моделей – в соответствии с современными представлениями об организации долговременной памяти человека.

Недостаток моделей – сложность поиска вывода в семантической сети.