Семантические сети

Лекция 5

В бытовом понимании семантика означает смысл слова, действия, художественного произведения и т.п. Семантическая сеть – это граф, вершинам которого сопоставляются понятия (объекты, процессы, явления), дуги графа – это отношения между вершинами. Объект –структура, содержащая конкретную информацию.

Метки вершин имеют ссылочный характер и представляют собой некоторые имена. В роли имен могут выступать, например, слова естественного языка. Метки дуг обозначают элементы множества отношений.

В семантических сетях используются три основных типа объектов: понятия, события, свойства.

Понятие – это сведения об абстрактных или физических объектах предметной области. Общие понятия интерпретируются как множество параметров или констант.

События – это действия, которые могут внести изменения в предметную область. Результатом события является некоторое новое состояние предметной области. Можно задать желаемое (целевое) состояние предметной области и поставить задачу отыскания в семантической сети последовательности событий, приводящей к новому состоянию.

Свойства – используются для уточнения понятий или событий. Для понятий это особенности или характеристики (цвет, размер, качество). Для свойств – продолжительность, время, место.

Объекты предметной области, отображаемые в семантической сети, можно разделить на три группы: обобщенные, индивидные (конкретные) и агрегатные.

Обобщенный объект соответствует некоторой собирательной абстракции реально существующего объекта, процесса или явления предметной области. Например, «изделие», «предприятие», «сотрудник» и т.п. Обобщенные объекты фактически представляют определенные классы предметной области.

Индивидный объект – это каким-то образом выделенный единичный представитель (экземпляр) класса. Например, «сотрудник Петров» И.Н.».

Агрегатным называется составной объект, образованный из других объектоа, которые рассматриваются как его составные части. Например, изделие состоит из совокупности деталей, предприятие состоит из совокупности отделов, служб, цехов.

Введенная классификация является относительной. В зависимости от решаемой задачи один и тот же объект может рассматриваться как обобщенный или индивидный, как агрегатный или неагрегатный.

Возможные отношения в семантических сетях (не полный список):

Агент – это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении. Например, «Иванов ударил мяч».

Объект – это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто выполняет роль прямого дополнения. Например, «Робот взял пирамиду».

Инструмент – это средство, которое используется агентом для выполнения действия. Например, «Иванов открыл дверь с помощью ключа».

Соагент – служит как подчиненный партнер главному агенту. Например, «Иванов сдал экзамен с помощью Петрова».

Пункт отправления и пункт назначения – это отправная и конечная позиция при перемещении агента или объекта. Например, «Робот переместился от одного станка к другому».

Траектория – это перемещение от пункта отправления к пункту назначения. Например, «Они прошли через дверь по ступенькам на лестницу».

Средство доставки – то в чем или на чем происходит перемещение. Например, «Иванов всегда едет домой на машине».

Местоположение – то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие. Например, «Он работал за столом».

Потребитель – то лицо, для которого выполняется действие. Например, «Иванов собрал шпаргалки для Кати».

Сырье – это, как правило, материал из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из. Например, «Иванов собрал робот из интегральных схем».

Время – указывает на момент совершения действия. Например, «Он закончил работу поздно вечером».

Под фактом понимают конкретизацию определенного отношения между объектами. В графической интерпретации факт – это подграф семантической сети, имеющий звездообразную структуру. Корень подграфа – вершина предикатного типа, помеченная уникальной меткой, включающей имя соответствующего отношения. Из вершины факта выходят ребра, помеченные именами атрибутов данного факта, ведущие в вершины базового множества, которые являются значениями этих атрибутов. Иногда удобна табличная форма записи фактов.

Например:

Метка факта	Отношение «меньше»
	1 2
F1 F2 F3	0 1 1 2 0 2

Отношения могут быть самого роапзличного вида, но чаще всего применяются следующие основные связиP: «род-вид». «является представителем». «является частью». Наличие связи типа «род-вид» между обобщенными объектами А и В означает, что понятие А более общее, чем понятие В. Любой объект, отображаемый понятием В, отображается и понятием А, но ге наоборот. Например, понятие «предприятие» - это родовое понятие для объекта «цех».

Связь «является представителем» существует обычно между обобщенным и индивидным объектом, когда индивидный объект выступает в роли представителя некоторого класса. Так, индивидный объект «овчарка Альма» является представителем обобщенного объекта «овчарка».

Иерархические отношения между объектами системы имеют двусторонний характер: «сверху-вниз» и «снизу-вверх». Отношение «снизу-вверх» - это отношение типа «это-есть» (англ. – is-a). Например, скорость - это-есть кинематическая величина, кинематическая величина – это-есть механическая величина, механическая величина – это-есть физическая величина. Отношения «сверху-вниз» - это отношения типа «одним-из» (англ.kind-of).

Например, «одним-из» видов физических величин есть механические величины, «одним-из» видов механических величин есть кинематические величины, «одним-из»

видов кинематических величин есть скорость.

В ряде случаев между связями «род-вид» и «является представителем» не делают различий, отмечая, что эти связи задают отношение «общее-частное», используя для формализации таких связей отношения АКО и is-a.

Не менее важно отношение «является частью» (англ. part of). Данное отношение связывает агрегатный объект с его составными частями. Оно позволяет отражать в базе знаний структуру объектов предметной области. Иногда данное отношение обозначают меткой «имеет». Такие отношения являются отношениями по горизонтали.

Такие отношения окружают нас повсеместно. В целое могут быть объединены самые разнообразные части. Известно, что многие объекты состоят из частей и могут быть расчленены на части. Но при этом существует общее свойство, заключающееся в том, что целое обладает признаками, которыми не обладает ни одна из его частей. Из частей состоит работающий двигатель, движущийся автомобиль и т.п. Вышесказанное в полной мере относится и к знаниям.

Пример семантической сети (рис.10): Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2008 г. в количестве 1000 шт.

Рис.10. Пример семантической сети.

Каким же образом осущкствляется вывод на семантических сетях? Мощным средством вывода в семантических сетях является сопоставление с образцом. В данном случае происходит сопоставление отдельных фрагментов сети. При этом запрос к базе знаний представляется в виде автономного подграфа, который строится по тем же правилам, что и семантическая сеть. Поиск ответа на запрос реализуется сопоставлением подграфа с фрагментами семантической сети. Для этого осуществляется наложение подграфа запроса на соответствующий фрагмент сети. Успешным будет то наложение, в результате которого фрагмент сети оказывается идентичным подграфу запроса. При этом допускается использование в запросе переменных. Переменная запроса сопоставляется с константой фрагмента сети.

Поиск в семантической сети (рис.11): Какой объект находится на желтом блоке?

Рис.11. Поиск в семантической сети.

Совместив запрос с сетью получим ответ – пирамида.

Классификация сетей.

По структуре:

Сети простого типа – у которых вершины не имеют собственной внутренней структуры.

Однородные сети – при одинаковых отношениях между вершинами.

Сети иерархического типа – таким сетям свойственны структуры с вершинами разного ранга, имеющими разный уровень или подчиненность от низших к высшим.

По характеру отношений, приписываемых дугам сети:

Функциональные сети. Дуги отражают тот факт, что вершина, из которой выходит дуга, играет по отношению к вершине, куда идет дуга, роль аргумента. Описания, соответствующие вершине – функции, задают процедуру нахождения результата.

Сценарии – однородные сети, в которых в качестве единственного отношения выступает отношение нестрогого порядка (например, отношение «не раньше, чем»), которое допускает одновременность. Чаще всего эти отношения определяют все возможные последовательности событий.

Семантические сети делятся на интенсиональные и экстенсиональные. Интенсиональная сеть содержит интенсиональные знания и описывает общую структуру модернизируемой предметной области на основе абстрактных объектов и отношений, т.е. обобщенных представителей некоторых классов объектов и отношений. Например, такие объекты как производственный участок, груз, деталь могут являться обобщенными понятиями множества значений от которых образуется множество имен конкретных производственных участков (токарный, прессовый и т.п.), множество имен грузов (заготовка, кассета), множество классов деталей (болт, вал, гайка и т.п.).

Экстенсиональная семантическая сеть описывает экстенсиональные знания о модернизируемых объектах, являясь как бы «фотографией» его текущего состояния.

Интенсиональная сеть предложения «Робот сверлит отверстие в детали сверлом диаметром 10 мм (рис. 12).

Рис. 12. Интенсиональная сеть.

Рис.13. Экстенсиональная сеть.

Семантические отношения делят на четыре класса: лингвинистические, логические, теоретико-множественные и квантифицированные.

Лингвинистические отношения – наиболее употребительные – падежные, к которым относятся, в частности, следующие: агент – отношение между событием и тем кто (что) его вызывает; объект – отношение между событием и тем, над чем производится действие; условие – отношение, указывающее логическую зависимость между событиями; инструмент – объект, с помощью которого совершается событие; место – место совершения события. Другой тип лингвинистических отношений – это характеризация глаголов и атрибутивных отношений. К характеризации глаголов относятся наклонение, время, род, число, залог. Атрибутивные отношения – цвет, форма, размер. Например: фраза «Большие красные шары» с использованием атрибутивных отношений может быть представлена структурой, изображенной на рис.14..

Рис.14. Фраза «большие красные шары»

Логические отношения представляют собой операции алгебры логики..

Теоретико-множественные – это подмножество, супермножество, элемент множества, отношение части и целого и др. Этот класс отношений используется для построения иерархических соподчиненных структур, для представления обобщенной информации (рис.15).

Рис.15. Иерархия классификации роботов.

Квантифицированные отношения – это логические кванторы общности и существования. Логические кванторы применяются для представления знаний декларативного типа. Например: «каждый станок требует профилактического ремонта», «Существует робот А, который может обслуживать станки группы В».

Важным понятием в семантических сетях является десигнат – уникальное внутрисистемное имя, которое ставится в соответствие некоторому объекту в предметной области, если о нем в данный момент времени нет полной информации. Например, «Станок С1 имеет накопитель». Это предложение имеет неопределенность относительно характеристик накопителя. По мере поступления информации будут уточняться емкость накопителя и другие данные.

(F1: имеет агент Станок объект D1)

(D1: имя накопитель)

(D1: габарит ______)

(D1: емкость _______)

F1 – метка факта, D1 – метка десигната.

В момент первого напоминания вводится информация, которая используется в дальнейшем. В семантических сетях информация может представляться в фреймовом виде..

При построении интеллектуальных банков данных на основе семантических сетей основным принципом их организации является разделение экстенсиональных и интенсиональных знаний, при этом экстенсиональные семантические сети являются основой базы данных, а интенсиональные сети – основой базы знаний (рис.16).

Рис.16. Формирование интеллектуальных банков на основе сетей.

Частным случаем семантических сетей являются сценарии, или однородные семантические сети. Сценарий – это структурированное представление, описывающее стереотипную последовательность событий в частном контексте. Сценарии используются в системах понимания естественного языка для организации базы знаний в терминах ситуаций, которые система должна понимать. Объекты в этих сетях связаны единственным отношением строгого или нестрогого порядка с различной семантикой(например, «причина-следствие», «цель-подцель», «часть-целое»). Каждая последовательность действий в сценах обладает свойством казуальных цепочек: всякое предшествующее действие создает условия для последующего действия.

Сценарий включает следующие компоненты:

Начальные условия, которые должны быть истинными при вызове сценария.

Результаты или факты, которые являются истинными, когда сценарий завершается.

Предположения, которые поддерживают контекст сценария. Множество предположений описывают принятые по умолчанию условия реализации сценария.

Роли являются действиями, которые совершают отдельные участники сценария.

Сцены. Сценарий состоит из последовательности сцен, каждая из которых представляет временные аспекты сценария.

Сценарии рассматриваются как средство представления проблемно-зависимых казуальных знаний и задаются в виде фреймоподобных списочных структур.

сценарий: название

роли: список участников сценария.

цель: ключевое событие сценария, посылки и следствия ключевого события..

Сцена 1:наименование сцены

(ход сцены)

Сцена 2:наименование сцены

(ход сцены)

Сцена 3:наименование сцены

(ход сцены)

……………………..

Сцена N:наименование сцены

(ход сцены)

Особенности представления знаний в семантических сетях состоят в следующем:

- в семантической сети могут быть представлены такие виды объектов как понятия, события, специализированные методы решения. Увеличение номенклатуры объектов снижает однородность сети и приводит к необходимости увеличения набора механизмов и методов вывода.

- многомерность семантических сетей позволяет представить в них сложные семантические отношения, связывающие отдельные понятия, понятия и события в предложении, а также предложения в текстах.

- на каждой стадии формирования решения можно четко разделить полное знание системы (полная семантическая сеть) и текущее знание – возбуждаемый участок сети, в котором производятся некоторые операции (процесс вывода, понимания и т.п.).

Известны многие варианты семантических сетей, общие характеристики которых сводятся к следующему:

- описание объектов предметной области происходит на уровне естественного языка;

- все знания, включая вновь поступающие факты, а также специализированные методы решения, накапливаются в относительно однородной структуре памяти;

- определяется ряд более или менее унифицированных семантических отношений между объектами, которым ставятся в соответствие унифицированные методы вывода;

- запросы вместе с методами вывода определяют участки знания (семантической сети), имеющие отношение к поставленной задаче, фиксируя тем самым понимание запроса и вытекающую из него цепь выводов, соответствующих решению задачи; выводы в семантических сетях отличаются значительной полнотой.

Управление выводом.

Механизм вывода использует особый метод генерации выводов, так называемый «метод распространяющейся активности и техники пересечений». Процесс осуществляется построением на основе введенных высказываний цепочек возможных выводов во всех направлениях до тех пор, пока в сети не обнаружится пересечение или не найден фрагмент, отражающий поставленный запрос к базе знаний. Недостаток – сложность организации процедуры вывода. Область применения семантических сетей – системы обработки естественного языка, системы технического зрения и другие.

Пример составления семантической сети.

Предложение: Если станок закончил обработку, робот грузит кассету с деталями на робокар, который перевозит их на склад, где штабелер помещает кассету в ячейку.

Выделяем факты (факт – конкретизация отношений между объектами).

F1 – станок закончил обработку;

F2 – робот грузит;

F3 – робокар перевозит;

F4 – кассета содержит;

F5 – штабелер размещает.

Обозначаем факты кружками, а связанные с ними события – прямоугольниками. Дуги помечаем наименованиями отношений, которые они выражают рис.17).

Рис.17. Пример семантической сети.

Запрос можно представить графом, в котором вершины, соответствующие некоторым переменным, не определены.

Запрос: Оператор сообщил, что робокар что-то перевозит. Определить, что и как перевозит робокар (рис.18).

Факт сообщил

Рис.18. Пример подграфа.

Вложив этот подграф в семантическую сеть (совместив с F3) получим конкретные ответы: х – кассета, у – склад. Ответ будет выглядеть так: робокар перевозит кассету на склад.

Таким образом:

- семантические сети описывают отношения между объектами, которые задаются узлами сети;

- узлы обозначаются окружностями и имеют имена;

- отношения между узлами указываются связывающими их линиями;

- семантические сети можно использовать для создания структур или объектов;

- семантические сети можно использовать для создания правил баз знаний.

Дата добавления: 2014-01-11