что представляет собой семантическая сеть
Семантическая сеть
Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеет вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а ребра задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы.
Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний.
В названии соединены сроки с двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике является разновидностью графу — набора вершин, соединенных дугами (ребрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений между ними.
Ни в коем случае нельзя смешивать понятия «Семантическая сеть» (англ. Semantic Network) и «Семантическая паутина» (англ. Semantic Web). Это несоответствие возникает как раз из-за неточного перевода. Хотя эти понятия не эквивалентны, однако, они связаны.
История
Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась еще учеными ранней науки. Примером этого может служить биологическая систематика Карла Линнея 1735 Если рассматривать ее как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества, современное AKO.
Предками современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических выражений в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего».
Важным начинанием в исследовании сетей стали работы немецкого психолога Отто Зельц 1913 и 1922 В них, для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучение методов наследования свойств были использованы графы и семантические отношения. Исследователи дж. Андерсон (1973), д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования памяти человека и его интеллектуальных возможностей.
Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченс в 1956 году в рамках проекта кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма переводится на язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г.. Появилась работа Мастерман, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15 000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учеными.
Большой интерес представляет работа Куиллиана (1967 г.).
Структура
Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических выражений. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным способом представления для семантической сети является граф. Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгий математический запись, и обе эти формы являются, не конкурируют, а дополняют друг друга.
Графическое представление
Основной формой представления семантической сети является граф. Понятие семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами. Это удобная форма которая воспринимается человеком. Ее недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка.
Математическая запись
В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметной множества, а дуга — предикату.
Классификация семантических сетей
Для всех семантических сетей справедливое разделение по арностью и количеством типов отношений.
По количеству типов, сети могут быть однородными и неоднородными. Однородные сети имеют только один тип отношений (стрелок), например, такова вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO). В неоднородных сетях количество типов отношений более двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследований.
По арностью, типичны сети с бинарными отношениями (связывающие ровно два понятия). Бинарные отношения, действительно, являются простыми и удобно выглядит на графе в виде стрелки между двумя понятиями. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как отразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы снимают это осложнения, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
Кроме концептуальных графов существуют другие модификации семантических сетей, это является еще одним основанием для классификации (за реализацией).
Семантические отношения
Количество типов отношений в семантической сети определяется ее разработчиком, исходя из конкретных целей. В реальном мире их количество стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или сложным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно сделанные программы обработки нужных отношений.
Иерархические
Чаще всего возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающий, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры. Название происходит от английского «IS A». Иногда это отношение называют также MemberOf или как-то похоже. Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или Украинская «Например».
Отношение между надмножиною и опилками называется AKO — «A Kind Of» («разновидность»). Элемент подмножества называется гипонимом, а надмножины — гиперонимом, а именно отношение называется отношением гипонимии. Альтернативные названия — «SubsetOf» и «Опилки». Это отношение определяет, что каждый элемент первого множества входит и во второй (выполняется ISA для каждого элемента), а также логическую связь между самими подмножествами: которых не было больше второго и свойства первого множества наследуются второй.
Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. Д. Важным отношением является HasPart, описывающий части / составляющие объекты (отношение меронимии). Мерон — это объект, являющийся частью другого. Двигатель — это Мерон для автомобиля. Холоне — это объект, который влючает в себя другое. Например, у дома есть крыша. Дом — Холон для крыши. Компьютер — Холон для монитора. Мерон Холон — противоположные понятия.
Часто в семантических сетях нужно определить отношения синонимии и антонимии. Эти связи или дублируются явно в самой сети, или в алгоритмической составляющей.
Вспомогательные
В семантических сетях часто используются также такие отношения [Гаврилова]:
Этот список может сколько угодно продолжаться: в действительности количество отношений огромна. Например, между понятиями может использоваться отношение «совершенно разные вещи» или подобное: не_мають_відношення_між_собою(Сонце, Кухонний_чайник)
Использование семантических сетей
Семантическая паутина
Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:
Попытка создания семантической сети на основе всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (языка разметки на основе XML) и призвана добавить ссылкой смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределенную базу знаний глобального масштаба.
Что такое семантическая сеть
| Источник: автор: Анастасия |
Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеет вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а ребра задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы.
Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний.
В названии соединены сроки с двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике является разновидностью графу — набора вершин, соединенных дугами (ребрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений между ними.
Ни в коем случае нельзя смешивать понятия «Семантическая сеть» (англ. Semantic Network) и «Семантическая паутина» (англ. Semantic Web). Это несоответствие возникает как раз из-за неточного перевода. Хотя эти понятия не эквивалентны, однако, они связаны.
Структура семантической сети
Семантическая сеть родственных связей для семантических сетей отношения имеют особо важное значение, поскольку образуют базовую структуру для организации знаний. Знания, заданные без учета отношений, превращаются просто в коллекцию несвязанных фактов. Только при определении отношений, знания приобретают вид связанной структуры, исследование которой позволяет логическим путем создавать другие знания.
В научных исследованиях Квиллиана, человеческая память от начала моделировалась как ассоциативная сеть, в которой понятия были представлены в виде узлов, а связи показывали, как эти понятия сочетаются друг с другом. Согласно указанному моделью, если происходит стимуляция одного узла, как в результате чтения слов в предложении, то идет активизация связей этого узла с другими узлами. В дальнейшем эта активность распространяется по сети. Как только узел получает достаточное активизацию, в сознательном уме возникает концепция, представленная этим узлом.
Например, известно, что человек знает тысячи слов, но в процессе чтения предложения, в ее сознании отражаются только те слова, которые оно читает. Как показала практика, во многих способах представления знаний, особенно полезным является применение отношений одинаковых типов. Поэтому, при построении семантических сетей для представления знаний в различных предметных областях, вместо того, чтобы каждый раз определять новые отношения, принято использовать именно стандартизированные типы.
История семантических сетей
Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась еще учеными ранней науки. Примером этого может служить биологическая систематика Карла Линнея 1735 Если рассматривать ее как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества, современное AKO.
Предками современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических выражений в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего».
Важным начинанием в исследовании сетей стали работы немецкого психолога Отто Зельц 1913 и 1922 В них, для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучение методов наследования свойств были использованы графы и семантические отношения. Исследователи дж. Андерсон (1973), д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования памяти человека и его интеллектуальных возможностей.
Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченс в 1956 году в рамках проекта кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма переводится на язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г.. Появилась работа Мастерман, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15 000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учеными.
Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических выражений. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным способом представления для семантической сети является граф. Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгий математический запись, и обе эти формы являются, не конкурируют, а дополняют друг друга.
Графическое представление
Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. [источник не указан 337 дней] Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка. Схемы семантических сетей, на которых указаны направления навигационных отношений, называют картами знаний, а их совокупность, позволяющая охватить большие участки семантической сети, атласом знания.
В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметного множества, а дуга — предикату.
В лингвистике отношения фиксируются в словарях и в тезаурусах. В словарях в определениях через род и видовое отличие родовое понятие занимает определённое место. В тезаурусах в статье каждого термина могут быть указаны все возможные его связи с другими родственными по теме терминами. От таких тезаурусов необходимо отличать тезаурусы информационно- поисковые с перечнями ключевых слов в статьях, которые предназначены для работы дескрипторных поисковых систем.
Классификация семантических сетей
Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
— По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.
— Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO).
— В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.
Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры.[3] (пример: «Шарик является собакой» = Шарик является объектом типа собака). Иногда это отношение именуют также MemberOf, InstanceOf или подобным образом. Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или по-русски «Пример». Иерархические отношения образуют древовидную структуру.
Отношение между надмножеством и подмножеством (называется AKO — «A Kind Of», «разновидность»). (Пример: «собака является животным» = тип с именем собака является подтипом типа животные). Элемент подмножества называется гипонимом (собака), а надмножества — гиперонимом (животное), а само отношение называется отношением гипонимии. Альтернативные названия — «SubsetOf» и «Подмножество». Это отношение определяет, что каждый элемент первого множества входит и во второе (выполняется ISA для каждого элемента), а также логическую связь между самими подмножествами: что первое не больше второго и свойства первого множества наследуются вторым. Отношение АКО (Род-Вид) часто используется для навигации в информационном пространстве.
Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. д. Важным отношением является HasPart, описывающее связь частей и целого — отношение меронимии. В этом случае свойства первого множества не наследуются вторым. Мероним и холоним — противоположные понятия:
Мероним — объект, являющийся частью для другого. (Двигатель — мероним автомобиля.)
Холоним — объект, который включает в себя другое. (Например, у дома есть крыша. Дом — холоним крыши. Компьютер — холоним монитора.)
В семантических сетях часто используются также следующие отношения [Гаврилова]:
— функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…);
— количественные (больше, меньше, равно…);
— пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…);
— временные (раньше, позже, в течение…);
— атрибутивные (иметь свойство, иметь значение);
— логические (И, ИЛИ, НЕ);
— лингвистические.
Этот список может сколь угодно продолжаться: в реальном мире количество отношений огромно. Например, между понятиями может использоваться отношение «совершенно разные вещи» или подобное: Не_имеют_отношения_друг_к_другу(Солнце, Кухонный_чайник).
Использование семантических сетей
Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:
1. Связь, осуществляемый гиперссылкой, не имеет семантики, то есть не описывает смысла этой связи.
Назначение семантической сети заключается в том, чтобы описать взаимосвязи объектов, а не дополнительную информацию о предметной области. Человек может разобраться, зачем нужно то или иное гиперссылки но компьютеру эта связь не понятен.
2. Страницы, связываются ссылками, являются документами, описывают, как правило, проблемную ситуацию в целом. В семантической сети вершины (те, что связывают отношения) есть понятие или объекты реального мира.
Попытка создания семантической сети на основе всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (языка разметки на основе XML) и призвана добавить ссылкой смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределенную базу знаний глобального масштаба.
Семантическая сеть
Пример семантической сети
Неправильно приравнивать друг другу понятия «Семантическая сеть» ( англ. Semantic Network ) и « Семантическая паутина » ( англ. Semantic Web ). Хотя эти понятия не эквивалентны, тем не менее, они связаны (см. ниже).
Содержание
История [ ]
Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась ещё учёными ранней науки. Примером этого может служить биологическая классификация Карла Линнея 1735 г. Если рассматривать её как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества, современное AKO.
Важным начинанием в исследовании сетей оказали работы немецкого психолога Отто Зельца 1913 и 1922 гг. В них для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучения методов наследования свойств он использовал графы и семантические отношения. Исследователи Дж. Андерсон (1973), Д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств.
Компьютерные семантические сети были детально разработаны Ричардом Риченсом в 1956 году в рамках проекта Кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма транслируется на нужный язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г. появилась работа Мастермана, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом (1966), Уилксом (1972) и другими учёными.
Большой интерес представляет работа Куиллиана ( 1967 г. ).
Структура [ ]
Графическое представление [ ]
Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка.
Математическая запись [ ]
Классификация семантических сетей [ ]
Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными. Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO). В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования.
По арности, типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения, действительно, они очень просты и удобно выглядят на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
Помимо концептуальных графов существуют и другие модификации семантических сетей, это является ещё одной основой для классификации (по реализации). См. более подробно в соответствующем разделе ниже.
Семантические отношения [ ]
Количество типов отношений в семантической сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно сделаны программы обработки нужных отношений.
Иерархические [ ]
Наиболее часто возникает потребность в описании отношений между элементами, множествами и частями объектов. Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому множеству, называется отношением классификации (ISA). Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры. [2] Название произошло от английского «IS A» (наиболее точный русский перевод, используемый в основном в научных кругах — «суть», например, «все зайцы суть млекопитающие»). Иногда это отношение именуют также MemberOf, InstanceOf или подобным образом. Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное к ISA отношение используется для обозначения примеров, поэтому так и называется — «Example», или по-русски, «Например».
Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. д. Важным отношением является HasPart, описывающее части/целые объекты (отношение меронимии). Мероним — это объект, являющийся частью для другого. Двигатель — это мероним для автомобиля. Холоним — это объект, который включает в себя другое. Например, у дома есть крыша. Дом — холоним для крыши. Компьютер — холоним для монитора. Мероним и холоним — противоположные понятия.
Часто в семантических сетях требуется определить отношения синонимии и антонимии. Эти связи либо дублируются явно в самой сети, либо в алгоритмической составляющей.
Вспомогательные [ ]
В семантических сетях часто используются также следующие отношения [Гаврилова]:
Особенности использования некоторых типов отношений [ ]
В семантической сети в качестве понятий могут быть как экземпляры объектов, так и их множества. Использование одних и тех же отношений и для элементов, и для коллекций может привести к недоразумениям. Подобные ошибки в работе некоторых первых систем были описаны в статье Дрю Макдермотта «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью».
Рассмотрим пример — четыре предложения:
Для человека ясен смысл этих фраз и многие не задумываясь поставили бы во всех трёх случаях отношение есть отец. Однако это является ошибкой: в одном случае, действительно, описывается отношение между двумя экземплярами, но во втором и третьем — между экземпляром и множеством, а в четвёртом — отношение между представителями из двух множеств. В математической записи это выглядит так, соответственно для предложений 1—4:
Мы видим, что случаи IIа и IIб различаются только порядком следования переменных в предикате, однако для правильности сети это может сыграть важную роль. В примере перечислены лишь 4 рода отношений, всего же для бинарной сети их существует девять. Они различаются кванторами ∃ и ∀, а также порядком переменных.
Графически для отличия всех этих случаев применяют специальные форму пометок отношений на графе: например, отношения первого рода оставляют без изменений, второго — обводят прямоугольной рамкой из точек, третьего — тире, а четвёртого — тире-точка. Либо можно просто написать рядом индекс типа отношения.
Наиболее часто встречающаяся путаница возникает насчёт отношения ISA. Поэтому во многих современных работах принимается, что ISA обозначает связь между экземпляром и множеством (вышеописанный случай IIб): Мурка ISA кошка. Одиночная рамка при этом не используется. Если требуется определить отношение эквивалентности (случай I), для этого может вводиться спецальное отношение (хотя для семантической сети нужда в нём небольшая). ISA можно использовать для обозначения вхождения элементов одного множества в другое (случай III), однако так делать не рекомендуется. Для обозначения подмножеств применяется ещё одно специальное отношение — AKO. Различие между «ISA в рамке» и AKO заключается в том, что последнее отвечает ещё и за наследование свойств самих множеств, а не только элементов.
Использование семантических сетей [ ]
Семантическая паутина [ ]
Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:
Попытка создания семантической сети на основе Всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (языка разметки на основе XML ) и призвана придать ссылкам некий смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределённую базу знаний глобального масштаба.