рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Семантические сети

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Семантические сети

Семантические сети - раздел Философия, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Семантическая Сеть Наиболее Близка К Тому, Как Предст...

Семантическая сеть наиболее близка к тому, как представляются знания в текстах на естественном языке. В ее основе лежит идея о том, что вся необходимая информация может быть описана как совокупность троек (a r b), где а и b – два объекта или понятия, а r – двоичное отношение между ними.

Семантическая сеть – это модель, имеющая определенный смысл в виде целостного образа ориентированного графа, вершины которого соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между ними.

Классификация семантических отношений – лингвистические, логические, теоретико-множественные, квантифицированные.

Так, например, семантическая структура знания о событии представляется с помощью лингвистического падежного отношения (см. табл. 1.2).

Таблица 1.2. Основные падежи

Падеж	Отношение, определяющее связь действия с:
агент	предметом, являющимся инициатором действия
объект	предметом, подвергающимся действию
источник	размещение предмета перед действием
приемник	размещение предмета после действия
время	моментом выполнения действия
место	местом проведения действия
цель	действием другого события

Пример.«Директор завода «Салют» остановил 30.09.09 цех №4, чтобы заменить оборудование»:

Рис. 1.2.Пример семантической структуры знаний о событии

Семантическая сеть является моделью широкого предназначения. Выделяются различные виды семантических сетей:

· ситуационные сети, которые описывают временные, пространственные и причинно-следственные (клаузальные) отношения;

· целевые сети, используемые в системах планирования и синтеза, которые описывают отношения "цель-средства" и "цель-подцель";

· классификационные сети, использующие отношения "род-вид", "класс-подкласс";

· функциональные сети, использующие отношения "аргумент-функция" и т.д.

Особенность семантической сети как модели представления знаний заключается в невозможности в явном виде разделить знания и механизм логического вывода. При формировании запроса к БЗ:

1. строится семантическая сеть, отражающая структуру запроса;

2. вывод обеспечивается за счет сопоставления общей сети БЗ и сети для запроса.

Необходимо отметить ряд преимуществ семантической сети:

· описание понятий и событий производится на уровне, очень близком к естественному языку;

· обеспечивается возможность сцепления различных фрагментов сети;

· наглядность системы знаний.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Государственное образовательное учреждение... высшего профессионального образования... Санкт Петербургский государственный...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Семантические сети

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Целый ряд других направлений
· Генетические алгоритмы · Когнетивное моделирование; · Интеллектуальные интерфейсы; · Распознавание и синтез речи; · Дедуктивные модели; · Многоагентны

Понятие «Знание» в ИИ
Разумное поведение человека базируется на знании и опыте, являющихся результатом обучения. Т.е. способность к обучению и накоплению знаний является основным признаком интеллекта. Получением, накопл

Проблема представления знаний
Целое направление искусственного интеллекта – «Инженерия знаний» – занимается вопросами проектирования баз знаний, т.е. проблемами обработки знаний. Обработка знаний включает в себя: ·

Логическая модель представления знаний
Одним из способов представления знаний является язык математической логики, позволяющий формально описывать понятия предметной области и связи между ними. Все логические модели знаний представляютс

Продукционная модель представления знаний
В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде: i : S; L; A®B; Q , где i – индивидуальный номер продукции;

Представление знаний с применением фреймов
1.6.1. Понятие фрейма и слота Термин фрейм (frame — каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии

Назначения и основные свойства ЭС
Существенный прорыв в практических приложениях ИИ произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-э

Особенности построения и организации ЭС
Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решения. Для специалистов в области ИИ термин знания означает совокупность сведений о сущ

Преимущества использования экспертных систем
Возникает вопрос: «Зачем разрабатывать ЭС? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту, как это было раньше?» Отметим лишь основные преимущества, которые дает использование ЭС: 1

Технология разработки экспертных систем
Технология разработки ЭС включает в себя шесть этапов (см. рис. 2.5): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации.

Основные режимы работы экспертных систем
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуще

Отличия ЭС от традиционных программ
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать: 1) Компетентностью, а именно: Ø Достигать экспертного уровня решений (

История возникновения теории нечетких множеств
Теория нечетких множеств (fuzzy sets theory) ведет свое начало с 1965г., когда профессор Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) из университета Беркли опубликовал основополагающую работу “Fuzzy Sets” в журнале “

Понятие нейронной сети
Нейронные вычисления – это теория разработки и исследования систем обработки информации, использующих механизмы восприятия и переработки информации естественных информационны

Задачи, решаемые с помощью нейронных вычислений
Классификация образов. Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольки

Принципы организации и функционирования ИНС
Нейронная сеть – это параллельная распределенная структура обработки информации в виде направленного графа с учетом следующих определений и ограничений: 1) вершинами

Архитектуры искусственных нейронных сетей
На сегодняшний день можно выделить четыре основные разновидности архитектуры ИНС. 1. Однослойные прямонаправленные сети. K-слойной называется ИНС, состоящая из k групп