- •4.1. Знання і деякі підходи до їх подання
- •4.2. Вербально-дедуктивне визначення знань
- •4.3. Експертні системи
- •4.4. Дані та знання
- •4.5. Зв'язки між інформаційними одиницями
- •4.6. Проблема винятків
- •4.7. Властивості знань
- •4.8. Неоднорідність знань. Області і рівні знань
- •4.9. База знань як об'єднання простіших одиниць
- •4.10. Бінарні предикати і тріада
- •4.11. Проблема неточних і неповних знань
- •5Л. Визначення та класифікація семантичних мереж
- •5.2. Семантичні мережі в пам'ті людини
- •5.3. Трирівнева архітектура семантичних мереж
- •5.4. Асиміляція нових знань на основі семантичних мереж
- •5.5. Різні способи задання семантичних мереж
- •5.6. Логічне виведення на семантичних мережах
- •5.7. Процедурні і роздалені семантичні мережі
- •Фрейми та слоти: базові поняття
- •Конкретизація, ієрархія та наслідуваніїя фреймів
- •6.3. Поповнення первинних описів на основі фреймових моделей
- •0.10 * (Кількість_уроків - 1)), (Коли, _ ), (Хто,_),
- •0.10 * (Кількість_уроків - 1)), (Коли, вчора), (Хто, Петро),
- •6.4. Мережі подібностей і відмінностей
- •6.5. Фрейми та об'єктно-орієнтоване програмування
- •6.6. Поняття про мову uml
- •7Л. Логічні побудови та логічні моделі
- •7.2. Короткий вступ до числення предикатів
- •7.3. Фразова форма запису логічних формул
- •7.4. Аналіз і доведення теорем
- •7.5. Побудова теорії певної області знань
- •7.6. Від формальної логіки до логічного програмування
- •Будь-який терм зіставляється сам з собою. Наприклад, дві фрази
- •Різні константи не зіставляються одна з одною, тому фрази
- •Змінна може бути замінена константою або іншим термом. Так, фрази
- •7.7. Мова Пролог і логічне програмування
- •7.8. Основні ідеї Прологу
- •7.9. Як працює Пролог
- •8.1. Характеристика продукіцйиих моделей
- •8.2. Продукції та мережі виведення
- •8.3. Типова схема роботи експертної системи на базі продукцій
- •8.4. Пряме та зворотне виведення
- •8.5. Типові дисципліїш виконання продукцій
- •8.6. Основні стратегії вирішешія конфліктів у продукіцйііих системах
5.5. Різні способи задання семантичних мереж
Ми уже зазначали, що одні й ті самі твердження можна зображати різними семантичними мережами і концептуальними графами. Повернемося до речення "Студент Іванов отримав 5 на іспиті зі штучного інтелекту". Концептуальний граф для задання цього речення був наведений
Наведеному концептуальному графу відповідає такий набір бінарних фактів у формі "об'єкт — атрибут — значення":
Іванов — Є — Студент
Іванов — Здав — Штучний інтелект
Іванов — Оцінка — 5
Штучний інтелект — Є — Іспит
Основна перевага цього рішення — його "природність". Об'єкт "Іванов" відповідає реальній сутності — студентові Іванову.
Проте таке рішення має очевидні вади. Це, зокрема, слабка інтерпре- тованість дуг "Здає" та "Оцінка", ігнорування того факту, що "Штучний інтелект" — це не тільки "Іспит", але й наукова дисципліна і т. п. Але найважливіший недолік — це складність задання зв'язків "один до багатьох" і"багато до багатьох".
Уявіть собі, що в базі знань зберігається ще один факт про цього ж студента, а саме: "Студент Іванов отримав 2 на іспиті з Ліспу". Цей факт може бути описаний аналогічним концептуальним графом, але як об'єднати ці два графи в семантичну мережу? "Очевидний" розв'язок такий:
Він є незадовільним через свою неоднозначність: незрозуміло, яку оцінку з якого предмета отримав Іванов.
Можна запропонувати різні виходи з такого становища. Наприклад, можливе таке рішення:
Недолік такого рішення — повна неінтерпретованість міток "5" і "2". Вирішити цю проблему можна лише шляхом додавання до відповідних дуг допоміжних зв'язків.
Можна запропонувати розв'язки на основі структурованих семантичних мереж, для яких характерна певна внутрішня структура. Цю структуру можна ввести, наприклад, таким чином:
Рамками обведені фрагменти семантичної мережі, дуги яких об'єднані заданим відношенням (у даному разі відношенням кон'юнкції). Але навряд чи подібна структуризація, яка неминуче ускладнює програмування, є необхідною для таких простих мереж.
Нарешті, можна застосувати такий типовий прийом. Вводяться додаткові предикати, які відображають відношення "Студент X здав іспит Y". Тоді твердження "Студент Іванов отримав 5 на іспиті зі штучного інтелекту" та "Студент Іванов отримав 2 на іспиті з Ліспу " можуть бути подані як кон'юнкції таких бінарних фактів: Іванов — Є — Студент Іванов — Є — Студент
Ісп_1 — Є — Іспит Ісп_2 — Є — Іспит
Ісп_1 — Хто_Здав_ — Іванов Ісп_2 — ХтоЗдав — Іванов
Ісп_1 — Предмет — Штучний інт Ісп_2 — Предмет — Лісп Ісп_1 — Оцінка — 5 Ісп_2 — Оцінка — 2
Зверніть особливу увагу на номери в предикатних іменах: кожному факту здачі іспиту відповідає свій номер; для іншого студента або для іншого предмета предикатне ім'я буде інакшим (у противному разі при описі відношення "багато до багатьох" знову виникне неоднозначність). Відповідні концептуальні графи матимуть вигляд:
Рис.
5.10. Концептуальні графи з додатковими
предикатами
Ці два концептуальні графи можуть бути легко об'єднані в семантичну мережу.
