Семантичні моделі

В основі семантичних моделей подання знань лежить поняття мережі. Основою формалізації семантичних знань про предметну область є спрямований граф з позначеними вершинами і дугами, що дістав назву семантичної мережі. Вершинам його відповідають конкретні об’єкти-поняття, об’єкти-характеристики, об’єкти-події, а дугам – зв’язки між об’єктами у вигляді бінарних асоціацій (семантичні відношення між об’єктами).

Моделі знань типу мережа можна задати у такому загальному вигляді:

Н = < I; C1,C2,...,Cn; G >,

де I – множина інформаційних одиниць; С1,C2,...,Cn – типи зв’язків між інформаційними одиницями; G – відображення, що задає загальний зв’язок між усіма інформаційними одиницями. У моделях типу мережа, що здійснюють класифікацію, використовується відношення структуризації. Такі мережі дозволяють у базах знань вводити різні ієрархічні відношення між інформаційними одиницями.

При різних обмеженнях на опис вершин і зв’язків між ними отримують такі види мереж:

• мережі простого типу, в яких вершини не мають своєї внутрішньої структури;

• мережі ієрархічного типу, в яких вершини мають власну внутрішню структуру у вигляді мережі, наприклад, до типів являється, має частину;

• однорідні – мережі, в яких відношення між вершинами є однаковими;

• неоднорідні – мережі, в яких відношення між вершинами мають різну сутність;

• функціональні – мережі, у яких дуги відображають той факт, що вершина, з якої йде дуга в іншу вершину, грає по відношенню до цієї вершини роль аргументу. Опис, який відповідає іншій вершині, задає процедуру знаходження результату, що відповідає даній вершині-функції. таким чином, функціональні мережі дозволяють описувати процедури «обчислень» визначених інформаційних одиниць через інші.

• сценарії – однорідні мережі, в яких використовується відношення нечіткого порядку.

Семантичні мережі використовують відношення, що належать до різних типів, а вершини можуть мати різноманітну інтерпретацію. До складу семантичної мережі звичайно входить фрейм-опис. На рис. 73 зображено частину знань медичної експертної системи INTERNIST-1 у вигляді семантичної мережі (дерева захворювань). Ця система здатна шляхом аналізу одержаної інформації стосовно симптомів, що спостерігаються у хворого, діагностувати захворювання внутрішніх органів.

Рис. 52.Частина дерева захворювань системи INTERNIST-1.

Наведемо деякі правила відображення знань у вигляді семантичної мережі.

У вигляді семантичної мережі можуть бути подані певні поняття, події або спеціалізовані методи вирішення задач. Збільшення кількості об’єктів знижує однорідність мережі і призводить до необхідності збільшення арсеналу методів виводу. Опис об’єктів предметної області здійснюється рідною мовою користувача.

На кожному етапі формування рішення можна чітко розподіляти повне знання системи і поточне знання (частина мережі, де виконуються певні операції).

Багатомірність семантичних мереж дозволяє зображати з їх допомогою семантичні відношення, що пов’язують окремі поняття та події у речення, а речення – у тексти.

На мережі можна визначити ряд уніфікованих семантичних відношень між об’єктами, яким відповідають уніфіковані методи виводу.

Отже, серед переваг семантичних мереж можна виділити:

• Можливість ефективного інформаційного пошуку (оскільки асоціації між об’єктами визначають шляхи доступу до певної частини бази знань).

• Можливість відображення структури, притаманної знанням (оскільки відношення елемент-множина, клас-підклас, частина-ціле можуть бути явним чином специфіковані). Наприклад, структурне відношення «елемент-множина» пов’язує вершину-поняття та вершину-приклад; відношення «клас-підклас» – окреме поняття з загальним. Рекурсивне використання цих відношень дозволяє класифікувати та узагальнювати поняття, здійснюючи відокремлення понять різного рівня абстракції та встановлюючи на множині об’єктів предметної області, що базується на відношеннях «абстрактне-конкретне». Структурне відношення «частина-ціле» пов’язує об’єкт із його компонентами, або частками.