Дерево класів та дерево слотів у програмі Prot?g? має вигляд, поданий на рис. 2.12, 2.13.
Рис. 2.12. Дерево класів
Рис. 2.13. Дерево слотів
Фреймову модель бази знань наведено на рис. 2.14.
Резюме за змістом теми
Бібліотека SNToolbox (Semantic Network Toolbox) містить функції для роботи із семантичними мережами у пакеті Matlab. Для роботи з бібліотекою на ЕОМ треба встановити пакет Matlab (можна встановити тільки ядро пакета) та в окрему директорію на диску (бажано назвати її SNToolbox) записати файли бібліотеки SNToolbox. У середовищі пакета Matlab треба вказати шлях до директорії з функціями бібліотеки SNToolbox (це можна зробити програмно за допомогою команди addpath ‘шлях’, або за допомогою опції Set path підменю File головного меню пакета Matlab).
Процес створення та використання семантичних мереж у пакеті Matlab за використання бібліотеки SNToolbox полягає у послідовному виконанні таких етапів:
Етап 1. Побудова семантичної мережі.
1.1. Створення структури семантичної мережі та занесення її до змінної середовища пакета Matlab.
1.2. Додавання до структури семантичної мережі вузлів.
1.3. Додавання до структури семантичної мережі відношень.
1.4. (Не обов’язково) Збереження семантичної мережі зі змінної середовища Matlab у файл на диску.
Етап 2. Візуалізація семантичної мережі.
2.1. Завантаження семантичної мережі з диску у змінну середовища Matlab, якщо її там немає.
2.2. Виклик функції візуалізації семантичної мережі.
2.3. (Не обов’язково) Збереження у файлі на диску (або виведення до друку на принтері) побудованої схеми семантичної мережі. Цей етап може бути виконаний як програмно — за допомогою відповідних функцій пакета Matlab, так і за допомогою графічного інтерфейсу користувача з використанням команд меню фігури, на якій зображено схему семантичної мережі.
Етап 3. Пошук у семантичній мережі.
3.1. Для семантичної мережі — бази знань сформувати семантичну мережу-запит у окремій змінній середовища Matlab. Для цього потрібно для мережі-запиту виконати підетапи 1.1–1.4 або скопіювати мережу бази знань до змінної мережі-запиту та видалити з неї зайві вузли і зв’язки та додати вузол мети з відповідними зв’язками.
3.2. Викликати функцію пошуку, яка поверне результати пошуку.
четвіркою виду М = < Т, Р, А, B >, де Т — множина базових елементів різної природи, Р — множина синтаксичних правил, за допомогою яких з елементів Т утворюють синтаксично правильні сукупності, у множині яких виокремлюється деяка підмножина А, елементи якої називаються аксіомами, B
— множина правил виведення, засто-
Логічні моделі в основі мають формальну систему, що задається четвіркою виду М = < Т, Р, А, B >, де Т — множина базових елементів різної природи, Р — множина синтаксичних правил, за допомогою яких з елементів Т утворюють синтаксично правильні сукупності, у множині яких виокремлюється деяка підмножина А, елементи якої називаються аксіомами, B
— множина правил виведення, засто-
Основна ідея логічного підходу полягає в тому, щоб розглядати всю систему знань, необхідну для розв’язання прикладних задач як сукупність фактів (тверджень). Факти подаються як формули в певній логіці (першого чи вищого порядку, багатозначній, нечіткій чи ін.) Система знань відображається сукупністю таких формул і, подана в ЕОМ, вона утворює базу знань. Формули неподільні й при модифікації бази знань можуть лише додаватися або видалятися.
Логічні методи забезпечують розвинутий апарат виведення нових фактів з тих, котрі явно подані в базі знань. Основним примітивом маніпуляції знаннями є операція виведення.
Відмітними рисами логічних моделей є поєднання теоретичного обґрунтування та можливість реалізації системи формально точних визначень і висновків. Основними задачами, що вирішуються на логічних моделях, є такі:
• установити або спростувати можливість виведення певної формули (у загальному випадку це завдання алгоритмічно нерозв’язне);
• доказ повноти/неповноти певної формально логічної системи, представленої безліччю логічних формул;
• встановлення здійсненності системи логічних формул (знаходження інтерпретуючої функції) або відшукання контрприкладу, що спростовував би їх;
• визначення наслідків із заданої системи формул;
• доказ еквівалентності двох формально-логічних систем;
• пошук розв’язку задачі на основі доведення теореми існування рішення тощо.
Певною незручністю у використанні семантичних мереж є довільність їхньої структури та наявність різних типів вершин і зв’язків. Ця розмаїтість потребує розмаїтості процедур обробки інформації, яка міститься в семантичній мережі, що приводить до ускладнення програмного забезпечення та зниження швидкості обробки.
Одним зі шляхів розв’язання цієї проблеми за рахунок додавання мережі властивості регулярності є використання апарату фреймів. Фреймовий підхід до подання знань є окремим випадком підходу, базованого на семантичних мережах.
Термін «фрейм» (від англійського frame, що означає «каркас» або «рамка») був запропонований М. Мінським у 70-х рр. ХХ століття.
Фрейм можна розглядати як фрагмент семантичної мережі, змістовно виражений структурою даних із при’єднаними процедурами обробки цих даних, призначений для опису об’єкта (ситуації) проблемного середовища з усією сукупністю притаманних йому властивостей.
Основна ідея фреймового підходу до подання знань — більш тверде, ніж за підходу, базованого на семантичній мережі, виділення об’єктів і ситуацій проблемного середовища та їхніх властивостей, тобто усе, що
совуючи які до елементів А, можна одержувати нові синтаксично правильні сукупності, до яких знову можна застосовувати правила з В.
Терміни та поняття до теми
Логічними моделями називаються описи ПРГ, виконані в логічних мовах.
Висловлення — речення, зміст якого можна виразити значеннями: істина (1) або хибність (0).
Логіка предикатів першого порядку — розділ математичної логіки, що вивчає логічні закони, загальні для будь-якої непорожньої області об’єктів із заданими в цій області предикатами.
Елементарні (прості) висловлення — висловлення, які не можна поділити на частини.
Складні висловлення — висловлення, які можна поділити на прості, котрі зв’язані між собою за допомогою логічних зв’язувань.
Слот (валентність) — це складова частина фрейму, яка може бути заповнена елементом даних конкретного типу для фіксації знань про об’єкт, якому відведено даний фрейм. Ім’я слота — унікальний ідентифікатор слота у фреймі, до якого він належить.
Агрегат (фасет) — це певний символьний або текстовий об’єкт, який подається як єдине ціле.
Сценарій (script) — це структуроване подання, що описує стереотипну послідовність подій в окремому контексті.
Фрейм (рамка) — це одиниця подання знань, деталі якої можуть змінюватися відповідно до поточної ситуації.
Процес зіставлення — процес, у ході якого перевіряється правильність вибору фрейму.
Квантори — логічні оператори, що переводять одну висловлювальну форму в іншу і дозволяють указувати обсяг тих значень предметних змінних, для яких ця висловлювальна форма є істинною.
Питання для самоконтролю
1. Охарактеризуйте процес створення та використання семантичних мереж у пакеті Matlab.
2. Які основні задачі вирішуються на логічних моделях?
3. У чому полягає основна ідея логічного підходу?
4. Яку інформацію містять осередки фрейму?
5. У чому полягає ідея фреймового підходу?
6. Які переваги та недоліки фреймових моделей?
стосується об’єкта або ситуації і є важливим з позицій розв’язуваних задач, не «розмивається по мережі», а подається у фреймі.
Завдання для індивідуальної роботи, обов’язкові та додаткові практичні завдання
1. Поясніть процес створення та використання семантичних мереж.
2. Наведіть приклад моделювання семантичної мережі.
3. Опишіть словник предметної галузі.
4. Спроектуйте текст програми, що реалізує семантичну мережу.
5. Поясніть приклад моделювання логічної моделі вибору.
6. Фреймові моделі та їх реалізація.
Література для поглибленого вивчення матеріалу
1. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект. — М.: Вильямс, 2005.
— 864 с.
2. Інформаційні системи в економіці : монографія / под ред. Устенко С. В. — К. : КНЕУ, 2011. — 424 с.
3. Іванченко Г. Ф. Системи штучного інтелекту : навч. посіб. — К. : КНЕУ, 2011. — 382 с.
