Семантическая модель базы знаний интеллектуальной справочной системы
Комплексное изучение основных принципов, лежащих в основе новой методики проектирования семантических моделей баз знаний интеллектуальных справочных систем. Ключевые компоненты интеллектуальных систем различного назначения. Разработка баз знаний.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 06.03.2019 |
Размер файла | 22,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР)
Семантическая модель базы знаний интеллектуальной справочной системы
Давыденко Ирина Тимофеевна
Ассистент
кафедра Интеллектуальных информационных технологий
В настоящее время все более актуальной становится задача эффективного информационного обеспечения научной и производственной деятельности, связанная с бурным ростом объемов информации в различных отраслях знаний. Данная задача, как правило, рассматривается в контексте создания хранилищ знаний и их систематизации и структуризации с целью облегчения их обработки.
База знаний является одним из ключевых компонентов интеллектуальных систем различного назначения [2], [3], [5]. Разработка этого компонента является трудоемким и продолжительным процессом.
При разработке баз знаний важно обеспечить не только возможность хранения знаний и навигации по ней, но и возможность работы над созданием и изменением базы знаний распределенным коллективом разработчиков.
На сегодняшний день существует ряд проблем, в области формирования баз знаний [4]: доступность семантического контента; доступность баз знаний и средств их разработки; эволюция баз знаний; масштабируемость баз знаний; мультиязычность баз знаний; стабильность баз знаний; визуализация баз знаний.
В качестве решения вышеуказанных проблем предлагается технология компонентного проектирования баз знаний, основанная на унифицированных семантических сетях с базовой теоретико-множественной интерпретацией. Данная технология представляет собой комплекс моделей, инструментальных средств и методов проектирования баз знаний.
Технология компонентного проектирования баз знаний интеллектуальных систем
В основе предлагаемой технологии лежат следующие основные принципы массовой семантической технологии проектирования интеллектуальных систем OSTIS (Open Semantic Technology for Intelligent Systems) [6]:
поэтапное эволюционное проектирование баз знаний на основе быстрого прототипирования;
ориентация на коллективное проектирование баз знаний в рамках Open Source проекта;
ориентация на семантическое представление знаний;
унификация моделей баз знаний интеллектуальных систем;
модульное проектирование на основе библиотек типовых многократно используемых компонентов.
Технология проектирования баз знаний представляет собой комплекс моделей, инструментальных средств и методов проектирования баз знаний.
Предлагаемая технология имеет следующую структуру:
унифицированная семантическая модель представления знаний
семантическая модель базы знаний;
библиотека многократно используемых компонентов баз знаний;
средства проектирования семантических моделей баз знаний;
методика проектирования семантических моделей баз знаний.
С формальной точки зрения, технология проектирования материализуется в виде интеллектуальной метасистемы для поддержки проектирования баз знаний.
Унифицированная семантическая модель представления знаний
В качестве формальной основы проектируемых логико-семантических моделей баз знаний интеллектуальных систем используются графодинамические модели специального вида - семантические модели представления и обработки знаний, в основе которых лежат унифицированные семантические сети с базовой теоретико-множественной интерпретацией. Основным способом кодирования информации для таких сетей является SC-код (Semantic Code) [3].
Все элементы (атомарные фрагменты) семантической сети являются знаками различных сущностей. Такими сущностями могут быть всевозможные внешние описываемые объекты, а также различные множества, состоящие их элементов (атомарных фрагментов) этой же семантической сети.
База знаний интеллектуальной системы, представленная в виде корректно построенной семантической сети, полностью исключает дублирование информации в рамках такой базы знаний.
Представление знаний в виде унифицированных семантических сетей позволяет существенно упростить процедуру ассоциативного доступа к различным видам фрагментов хранимой базы знаний, а также существенно расширить типологию запросов к базе знаний [3].
Семантическая модель базы знаний
В основе разработки баз знаний с помощью технологии OSTIS лежит четкое разделение процесса проектирования формального описания семантической модели разрабатываемой базы знаний от процесса реализации (интерпретации) этой модели на той или иной платформе [3]. Данный факт позволяет обеспечить кросс-платформенную разработку интеллектуальных систем.
Всю семантическую сеть (максимальную семантическую сеть), хранимую в семантической памяти абстрактной логико-семантической модели интеллектуальной системы, будем называть абстрактной семантической моделью базы знаний этой интеллектуальной системы.
Семантическая модель базы знаний интеллектуальной системы представляет собой формальную трактовку семантического пространства, которое известно интеллектуальной системе в текущий момент времени.
Эффективность интеллектуальной системы в первую очередь определяется объемом и качеством содержащихся в них формализованных экспертных знаний, как декларативных (теоретических), так и процедурных (практических навыков).
База знаний должна содержать в себе всю информацию, необходимую агентам, работающим над семантической памятью, для организации коллективной деятельности по решению задач, с которыми должна справляться интеллектуальная система.
Для расширения разнообразия видов знаний, хранимых в базе, необходимым этапом в разработке семантической модели базы знаний является ее структуризация.
Понятие базы знаний тесно связано с понятием предметной области. Соотношение между базой знаний и описываемой ею предметной областью задает семантику базы знаний интеллектуальной системы.
Рассмотрение структуры базы знаний во взаимосвязи с предметной областью позволяет рассматривать исследуемые объекты на разных уровнях детализации. Детализацию рассмотрения исследуемых объектов можно осуществлять как в рамках исходной предметной области, так и в системе самостоятельных, но связанных между собой предметных областей.
При переходе от предметной области к ее модели, представленной в виде семантической сети, выполняются следующие условия:
каждому элементу предметной области взаимно однозначно соответствует обозначающий его элемент семантической сети;
каждому сигнатурному элементу предметной области взаимно однозначно соответствует либо обозначающий его ключевой узел семантической сети, либо обозначающий элемент алфавита семантической сети.
Первым и важнейшим этапом проектирования семантической модели базы знаний является уточнение структуры описываемой предметной области или нескольких взаимосвязанных предметных областей. Под уточнением структуры предметной области понимается явное выделение класса исследуемых объектов, класса вторичных объектов, построенных на основе исследуемых, класса вспомогательных объектов, через связи с которыми описываются некоторые характеристики исследуемых объектов, отношения, связки которых связывают только исследуемые объекты между собой, а также отношения, связки которых связывают исследуемые объекты со вспомогательными.
Рассмотрение базы знаний с позиции ее соотношения с предметной областью позволяет рассматривать исследуемые объекты на различных уровнях детализации:
классификация класса исследуемых объектов по различным признакам;
классификация самих исследуемых объектов, т.е. рассмотрение структур взаимосвязанных частей этих объектов;
рассмотрение связей исследуемых объектов со вспомогательными объектами, не входящими в класс исследуемых объектов.
В зависимости от исследуемых объектов можно говорить о достаточно богатой типологии предметных областей. Можно выделить следующие классы предметных областей:
предметная область, описывающая теоретико-множественные характеристики и связи заданного семейства объектов. Такие предметные области, в частности, могут быть онтологиями других предметных областей;
терминологическая онтология - это класс предметных областей, для каждой из которых объектами исследования являются термины (словосочетания), соответствующие различным элементам описываемой предметной области;
предметная область, являющаяся логическим описанием некоторой предметной области - это класс предметных областей, для каждой из которых объектами исследования являются всевозможные логические формулы, описывающие причинно-следственные закономерности, интерпретируемые на некоторой описываемой предметной области;
логическая система понятий, описываемых в заданной формальной теории. Эта предметная метаобласть выделяет класс понятий, не определяемых в заданной формальной теории, и связывает каждое определяемое понятие с теми понятиями, на основе которых оно определяется;
логическая система утверждений заданной формальной теории. Эта предметная мтеаобласть выделяет класс аксиом для заданной формальной теории, каждой теореме ставит в соответствие одно из её доказательств (основное доказательство) и связывает каждую теорему со всеми теми утверждениями и определениями, которые используются в основном доказательстве этой теоремы;
предметная область вопросов и информационных задач - это класс предметных областей, для каждой из которых объектами исследования являются вопросы, информационные задачи, обобщенные вопросы и обобщенные информационные задачи, задаваемые по отношению к некоторой описываемой предметной области, а также соответствующие им способы решения информационных задач (то есть различные программы).
Семантическая структура базы знаний интеллектуальной системы трактуется в рамках технологии проектирования баз знаний интеллектуальных систем как иерархическая система взаимосвязанных между собой предметных областей, которые представляются в базе знаний.
На множестве предметных областей могут быть заданы следующие отношения: включение, объединение, пересечение, декомпозиция, гомоморфизм, изоморфизм, теоретико-множественная онтология, логическое описание, логическая онтология. Исходя из этого, мы можем рассматривать некую метаобласть, объектами исследования которой являются всевозможные предметные области.
Таким образом, семантическая структура базы знаний представляет собой иерархическую систему описываемых ею предметных областей, надстраиваемых над заданной основной предметной областью.
Построение семантической структуры базы знаний требует не только явного представления спецификации каждой описываемой предметной области в виде формального текста, но и явного описания всевозможных связей между этими предметными областями.
Библиотека многократно используемых компонентов баз знаниий интеллектуальных систем
В целях сокращения времени процесса проектирования семантических моделей баз знаний интеллектуальных систем необходимо создать библиотека многократно используемых семантически совместимых компонентов баз знаний. На основе этой библиотеки разработана методика компонентного проектирования баз знаний.
К основным типам компонентов баз знаний, хранящихся в библиотеке относятся:
онтологии различных предметных областей, которые могут быть самыми различными по содержанию, однако должны быть семантически совместимыми;
базовые фрагменты теорий, соответствующие различным уровням знания пользователя, начиная от базового школьного до профессионального;
семантические окрестности различных объектов;
спецификации формальных языков описания различных предметных областей.
Для обеспечения семантической совместимости таких компонентов баз знаний, которые являются унифицированными семантическими моделями, необходимо
согласовать семантику всех используемых ключевых узлов;
согласовать глобальные идентификаторы ключевых узлов, используемых в разных компонентах. После этого интеграция всех компонентов, входящих в состав библиотеки, и в любых комбинациях осуществляется автоматически, без вмешательства разработчика.
Для включения компонента в библиотеку необходимо его специфицировать по следующим критериям:
предметная область, описание которой содержится в компоненте;
класс (тип) компонента базы знаний;
состав базы знаний;
количественные характеристики ключевых узлов базы знаний;
информация о разработчиках базы знаний;
дата создания базы знаний;
информация о верификации базы знаний;
версия компонента базы знаний;
условия распространения компонента базы знаний;
сопровождающая информация.
В данной работе рассмотрена семантическая модель базы знаний интеллектуальной системы. Данная модель входит в технологию компонентного проектирования баз знаний интеллектуальных систем, основанную на семантических сетях.
Результаты, приведенные в работе, апробируются в рамках открытого проекта OSTIS [6].
Библиография
семантический интеллектуальный база знание
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский, В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник / Гаврилова Т.А.. [и др.]; - СПб.: Изд-во «Питер», 2001.
2. Гаврилова, Т.А., Гулякина, Н.А. Визуальные методы работы со знаниями: попытка обзора / Т.А. Гаврилова, Н.А. Гулякина // Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, № 1, С. 15-21.
3. Голенков, В.В., Гулякина Н.А. Графодинамические модели параллельной обработки знаний: принципы построения, реализации и проектирования. - В кн Междунар. научн.-техн. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» (OSTIS-2012). Материалы конф. [Минск, 16-18 февр. 2012 г.]. - Минск: БГУИР, 2012.
4. Ефименко, И.В., Хорошевский, В.Ф. Онтологическое моделирование экономики предприятий и отраслей современной России: Часть 1. Онтологическое моделирование: подходы, модели, методы, средства, решения: препринт WP7/2011/08 (ч. 1) / И.В. Ефименко, В.Ф. Хорошевский; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011. - 76 с.
5. Хорошевский, В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 1) / В.Ф. Хорошевский // Искусственный интеллект и принятие решений.-2008.-№ 1.-С. 80-97.
6. Проект OSTIS [Электронный ресурс]. Минск, 2012. - Режим доступа: http://ostis.net/. - Дата доступа: 11.12.2012.
7. Н.А. Гулякина, И.Т. Давыденко, Д.В. Шункевич Методика проектирования семантической модели интеллектуальной справочной системы, основанная на семантических сетях // Программные системы и вычислительные методы. - 2013. - 1. - C. 56-68. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.5.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие базы знаний для управления метаданными. Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения и сферы их применения.
реферат [16,9 K], добавлен 07.03.2010Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.
презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013Построение баз знаний для семантической сети. Цели создания и язык представления онтологий. Структура исследований в области многоагентных интеллектуальных информационных систем, архитектура агента. Экономическое обоснование разработки базы знаний.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 29.09.2013Понятия в области метрологии. Представление знаний в интеллектуальных системах. Методы описания нечетких знаний в интеллектуальных системах. Классификация интеллектуальных систем, их структурная организация. Нечеткие системы автоматического управления.
курсовая работа [768,2 K], добавлен 16.02.2015Инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем. Анализ традиционных языков программирования и представления знаний. Использование интегрированной инструментальной среды G2 для создания интеллектуальных систем реального времени.
контрольная работа [548,3 K], добавлен 18.05.2019Особенности создания интеллектуальной справочной системы по логике, ее технико-экономическое обоснование. Онтология, содержательная декомпозиция, исходные тексты базы знаний, ее верификация и отладка. Тестирование интеллектуальной справочной системы.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 14.07.2012Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.
курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017- Разработка алгоритмов и программ для определения сходства семантических сетей на основе их сложности
Семантические сети как модели представления знаний. Основные методы определения сходства графовых моделей систем. Метод решения задач определения сходства семантических сетей на основе их сложности. Разработка алгоритмов и их программная реализация.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 17.12.2011 Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").
презентация [195,3 K], добавлен 29.10.2013Классы и группы моделей представления знаний. Состав продукционной системы. Классификация моделей представления знаний. Программные средства для реализации семантических сетей. Участок сети причинно-следственных связей. Достоинства продукционной модели.
презентация [380,4 K], добавлен 14.08.2013Разработка методов дихотомической оценки нечетких моделей знаний операторов информационной системы о государственных и муниципальных платежах. Механизмы и принципы управления базами нечетких моделей знаний операторов, методика и этапы их идентификации.
диссертация [2,0 M], добавлен 30.01.2014Понятия, классификация и структура экспертных систем. Базы знаний и модели представления знаний. Механизмы логического вывода. Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем. Предметная область ЭС "Выбор мобильного телефона".
курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.11.2014База знаний - структурированная информация из области знаний для использования кибернетическим устройством (человеком). Классификация, структура, формат представления знаний, интеллектуальные системы поиска информации. Базы знаний на примере языка Пролог.
презентация [51,3 K], добавлен 17.10.2013Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.
контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009Технико-экономическое обоснование разработки интеллектуальной справочной системы по музыкальным произведениям. Задачно-ориентированная спецификация, онтология и содержательная декомпозиция базы знаний проектируемой справочной интеллектуальной системы.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 04.12.2010Экспертная система - компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Структура, режимы функционирования, классификация экспертных систем, этапы разработки. Базы знаний интеллектуальных систем.
реферат [32,2 K], добавлен 04.10.2009Построение графа связей фактов и определение структуры базы знаний. Описание функций инициализации и констатации фактов, входных и выходных данных. Операции, направленные на занесение фактов и действий в базу знаний. Итоговое представление базы знаний.
курсовая работа [176,9 K], добавлен 13.11.2012Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.
курсовая работа [51,9 K], добавлен 18.02.2011Отличительные черты компьютерных программ экспертных систем, их разработка. Составные части систем: база знаний, механизм вывода, система пользовательского интерфейса. Структура базы знаний экспертной системы для помощи медикам в постановке диагноза.
курсовая работа [325,0 K], добавлен 04.02.2011