Общий обзор экспертных систем
Схема 2
В модели Куиллиана
концептуальные объекты представлены ассоциативными сетями, состоящими из
вершин, показывающих концепты, и дуг, показывающих отношения между
концептами. Например, в сети, показанной на схеме 2, с отношением “класс”
ассоциируется значение “ёмкость”, со свойством – “металлический”,
“фарфоровый”, “наличие носика”, с примером – “металлический чайник”.
Подобная ассоциативная структура называется плоскостью, описываемые
концепты объекта называются вершинами типа, а связанные с ними
соответствующие отдельные слова – вершинами лексем. В любой плоскости
существует одна вершина типа и только необходимое для определения
концептов, описывающих его, число вершин лексем.
Вершины лексем определяют всевозможные сущности, имеющие место в
реальном мире, например, классы, свойства, примеры, время, место, средство,
объекты и т. п. Преимущество лексем по сравнению с типами заключается в
экономии пространства памяти ЭВМ. Это означает и факт предотвращения
дублирования определения концептов.
Итак, исходя из приведенных выше соображений, можно сделать вывод, что
в TLC-модели используется представление знаний в форме “элемент” и
”свойства”. Другими словами, можно попытаться структурировать знания,
заменив вершину типа на элемент, а вершину лексемы на свойство.
Благодаря этому данные, основанные на фактах, в долговременной памяти
можно представить с помощью структур трех типов: элементы, свойства и
указатели. Элемент представлен заключением, называемым фактом, например
объектом, событием, понятием и т. п., обычно за элемент принимается
отдельное слово, имя существительное, предложение или контекст. Свойство –
это структура, описывающая элемент, оно соответствует таким частям речи как
имя прилагательное, наречие, глагол и т.д. указатели связывают элементы и
свойства.
Важность модели семантической сети Куиллиана с точки зрения
многочисленных приложений определяется следующими моментами:
В отличие от традиционных методов семантической обработки с анализом
структуры предложения были предложены новые парадигмы в качестве модели
представления структуры долговременной памяти, в которой придается значение
объему языковой активности.
Был предложен способ описания структуры отношений между фактами и
понятиями с помощью средства, называемого семантической сетью, отличающейся
несложным представлением понятий, а также способ семантической обработки в
мире понятий на основе смысловой связи (смыслового обмена) между
прототипами.
Была создана реальная система TLC, осуществлено моделирование человеческой
памяти и разработана технолгическая сторона концепции понимания смысла.
Список использованной литературы
Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под ред. Х. Уэно, М.
Исидзука.- М.: Мир, 1989.
Долин Г. Что такое ЭС// Компьютер Пресс. – 1992. – №2
Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов.-
С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знание” России, 1992.
Шалютин С.М. “Искусственный интеллект”. – М.: Мысль, 1985.
В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.
Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и
статистика, 1987.
Экспертные системы: концепции и примеры/ Д. Элти, М. Кумбс.-М.: Финансы и
статистика, 1987.
-----------------------
| |  скачать работу |
Общий обзор экспертных систем |
