Расширенные семантические сети (РСС)

Лабораторная работа № 3.

Формирование концептов, отношений и атрибутов

Цель лабораторной работы: привитие практических навыков выполнения действий по формирования онтологического описания предметной области и формированию отношений, концептов и атрибутов.

Теоретический материал

Расширенные семантические сети (РСС)

Рассмотрим структуру расширенной семантической сети (РСС), которая является удобной формой представления знаний для отображения концептов и отношений при онтологическом описании предметной области.

РСС представляет собой граф с множеством вершин и ребер либо дуг. В РСС различают следующие понятия, каждому из которых соответствует вершина графа:

1. ИВАН, ПЕТР, ... - обобщенные понятия с объемами включающими по нескольким объектам.Объемы этих понятий – люди с именами ИВАН, ПЕТР.

2. ИВАН1, ИВАН2,…, ПЕТР1… - единичные понятия конкретных объектов, в данном случае конкретные люди с именами Иван1, Иван2,..., Петр1. Объемы этих понятий равны единице.

3. ЯВЛЯТЬСЯ КЛАССОМ, ПРИНАДЛЕЖАТЬ, ... – понятия -отношения.

4. (ПЕТР1, ОТЕЦ, ИВАН1) – сложное понятие, объемом которого является комплексный объект: конкретный объект с именем ПЕТР1 является отцом конкретного объекта с именем ИВАН1.



Рис. 1. Элементарный фрагмент знаний

Здесь представлено n-арное отношение R1 между предметами S1, S2,…,SN, которые образуют комплексному предмету G1. Такой элементарный фрагмент (ЭФ) записывается в предикатном виде:

R1(S1,S2,…,SN/ G1).


Рис. 2. Элементарный фрагмент знаний

На рисунке 2 представлена альтернативный вариант фрагмента знаний, который используется том случае, когда отношение R не участвует в других отношениях, как вершина РСС.


Пример элементарного фрагмента знаний РСС показан на рис. 3.

Рис. 3. Фрагмент знаний РСС.

На рис. представлено, что ИВАН1 отец ПЕТР1(Петра). Цифра 1, 2 указывают, что ИВАН1 (отец) – это первый объект отношений, а ПЕТР1(сын) – 2-й. Если поменять их местами, то уже будет ПЕТР1 отец ИВАН1 (Ивана). При этом вершина – отношение (ОТЕЦ) выделена как самостоятельная. Далее, выделена комплексная вершина G1 , которая соответствует объектам ИВАН1, ПЕТР1 с их отношением (ОТЕЦ). Предикативная форма на языке ДЕКЛ: записывается в виде:

ОТЕЦ(ИВАН1, ПЕТР1/G1).

Если комплексный объект не участвует в других отношениях, то изображение фрагмента РСС еще более упрощается (рис. 4).




Рис. 4. Элементарный фрагмент знаний


Такой элементарный фрагмент ЭФ записывается в предикатном виде:

R1(S1, S2,…, SN).


Рис. 5. Пример отношения «Взять».

На рис.5 в левой части указаны атрибуты отношения (роли объектов или актанты). Цифры – позиции в предикатной записи. Для каждого отношения (действия) такие позиции строго определенны. Различают: обязательные объекты действия ( для ВЗЯТЬ это КТО, У КОГО, ЧТО) и факультативные(время, место действия, орудие и т.д.). Предикатная запись – следующая:

ВЗЯТЬ(S1, S2, S3).


Рис. 6.

Если комплексный объект не участвует в других отношениях и между вершинами существует бинарное отношение, то изображение фрагмента РСС упрощается (рис. 6).



Рис.7

В сети (рис. 7) отношению СЕМЬЯ между объектами ИВАН1 и ТАНЯ1 сопоставлена комплексная вершина G1, которая представляет дружную семью. Запись в предикатном виде:

СЕМЬЯ (ИВАН1,ТАНЯ1/G1), ДРУЖНЫЙ(G1)


Свойства и атрибуты

Содержание концептов представленное в онтологическом описании предметной области определяется совокупностью свойств предметов входящих в денотат понятия, соответствующего концепта. Под свойством понимают какую-то сторону проявления качества предмета. (от лат. attribuo — придаю, наделяю)

Необходимое существенное, неотъемлемое свойство предмета называют атрибутом (от лат. attribuo — придаю, наделяю). Например, атрибутом материи является движение.

Различают декларативные и параметрические атрибуты. Декларативные атрибуты - это понятия, указание одного имени которого достаточно для определения свойства предмета.



Параметрические атрибуты (параметр от др.-греч. παραμετρέω «соразмеряю») определяют свойство предмета лишь при указании названия атрибута и его значения. Значениями атрибутов могут скалярные значения, последовательности, вектора, функции, матрицы, и т. д.

Значения параметрических атрибутов, как правило, являются скалярными.

Среди параметров выделяют показатели - обобщенные количественные параметры явлений и процессов в единстве с их качественными свойствами, (прибыль от чего-либо, показатель эффективности чего-либо).

Можно осуществить преобразование декларативного атрибута в параметрический атрибут. Для этого используются два метода:

1. Название декларативного атрибута становится названием параметрического атрибута, в качестве значений параметрического атрибута используются значения истинности («да» / «нет»; «истина» / «ложь»; 0 / 1; + / -);

2. Используя название декларативного атрибута, устанавливается ближайшее родовое понятие (например, чёрный – цвет, отличник – успеваемость студента). Название родового понятия в этом случае становится названием параметрического атрибута, а название декларативного атрибута – одним из значений параметрического атрибута.

Второй метод имеет преимущество над первым, если предмет характеризуется множеством декларативных атрибутов, имеющих одно и то же родовое понятие, причём значения декларативных атрибутов взаимно исключаются.

Каждый j-ый параметрический атрибут (j=1,n) может принимать значение xj из множества Xj , которую будем называть областью значений. Вид элементов множества Xj определяет разделение атрибутов на качественные и количественные атрибуты.

Качественные атрибуты не поддаются непосредственному измерению и устанавливаются по наличию их свойств у объекта наблюдения (не формализованные, но интуитивно понятные).

Количественные атрибуты поддаются непосредственному измерению или счету.

Один и тот же атрибут может иметь качественное, заданное названием значение, а также количественное, если использовать процедуру измерения (например, цвет может быть задан названием (красный) и длиной волны красного цвета (700 нм)).

Классификация областей значений параметрических атрибутов приведена в таблице 1.

Рис.8.


Количественные атрибуты подразделяются на мерные (метрические) и счетные (меристические) (рис.9.).

Введем обозначения:

N – множество натуральных чисел;

N* – множество натуральных чисел и ноль;

R – множество действительных чисел;

Q – множество рациональных чисел;

P – множество простых чисел;

Z – множество целых чисел;

B = {0, 1}.

Для метрических атрибутов области значений могут задаваться следующими множествами:

Xj = B, Xj Í N, Xj Í N*, (N*= N È {0}) Xj Í Z, Xj Í Qили Xj Í R.

Варьирование значений метрических атрибутов может осуществляться непрерывно (множество Xj - бесконечно), дискретно (множество Xj – конечно или бесконечно).

Счетные атрибуты варьируются прерывисто:

Xj = B, Xj Ì N, Xj Ì N*.


Классификация типов областей значений количественных атрибутов приведена в таблице 1.

Таблица 1

Характеристики областей значений
Непрерывность н н н н д д д д ц ц ц ц ц
Отрицательность о о но но о о но но о о но но но
Бесконечность б к б к б к б к б к б к к
Бинарность N N N N N N N N N N N N B

Обозначения в таблице: н – непрерывная область значений; д – дискретная область значений; ц – целые значения ; о – отрицательные значения; но – неотрицательные значения; б – бесконечная область значений; к – конечная область значений; N – не бинарные значения; B – бинарные значения.

Свойствами областей значений количественных атрибутов являются единица измерения, точность и вариация значений, которая определяется границами значений и видами границ (интервал, сегмент, полуинтервал, полусегмент, ...): включением либо не включением границы в вариацию значений (рис. 9.).

Рис. 9.


Пример задания свойств областей значений приведено в таблице 2.

Таблица 2.

Наименование области значений Множество значений Единица измерения Точность Минимум Максимум
Длина R м 0.1 0< <10
Скорость R литр/с 0= =10
Время R с 0= =1000
Объем R литр 0= =1000
Площадь R м2 0< =10000
Ускорение R м/с2 0= =100

В некоторых онтологических описаниях предметной области необходимо, чтобы вариации некоторого подмножества атрибутов представляли один и то же интервал (сегмент), т. е. значения исходных атрибутов нормируются. Для нормирования вариаций значений атрибутов и приведения их вариации к заданному интервалу (сегменту) значений используют следующие выражение:


Значения качественных атрибутов задаются в виде множества:

X = {X1, X2, …, Xj, … XN},

где Xj – множество значений j-ого атрибута (j = 1, 2, …, N).


Каждый атрибут принимает значения из множества:

Xj = {xj1, xj2, … xjl, xj Mj},

где xjl – l-е возможное значение j-го атрибута (l = 1, 2, …, Mj, j = 1, 2, …, N).

Каждое значение качественного атрибута j может быть представлено количественным значением с помощью процедуры, определяемой функцией:

h : Xj ® X*,

Xj - множество качественных значений атрибута;

X* - множество числовых кодов.

Функция h не всегда является взаимнооднозначной, что может нарушать свойство обратимости кода. В качестве множества X* часто используют сегменты [0, 1], [-1, 1] или множество N*.

При кодировании значений качественных атрибутов можно использовать порядковую шкалу (т.е. шкалу, на которой, установлен некоторый порядок качественных значений). Количественное значение атрибута может быть установлено положением качественного значения на этой шкале и это дает возможность сравнивать качественные значения между собой, используя различные показатели.

Качественный атрибут, принимающий два альтернативных значения, выражаемых двумя противоположными понятиями (антонимами), или выражающих наличие либо отсутствие какого-либо свойства у объекта, называют бинарным (альтернативным). Для бинарных атрибутов множество значений Xj имеет мощность равную двум.


Пусть наступило событие, определяемое тем, что атрибут:

1. Принял одно из двух альтернативных значений, выражаемых двумя противоположными понятиями (антонимами).

2. Наличием или отсутствием качественного бинарного атрибута у рассматриваемого объекта (при этом за первое значение атрибута принимается его отсутствие, а за второе значение атрибута – его наличие).

Введем функцию s, которая будет принимать значение 0, если у предмета имеется одно из значений и значение 1, если второе значение. Тогда в качестве области значений X* функции h рассматривается множество B (B = {0, 1}) a функцию h будет определяться взаимнооднозначным отображением:

h: Xj « B.

Если значения атрибута задаются нечетко, то используется для каждого возможного нечеткого значения атрибута xjl (l = 1, 2, …, Mj, j = 1, 2,…, N) функция принадлежности (см. пример на рис.4.3.):

mjl: X ® [0,1].

Рис. 3. Пример определения нечеткого значения «Пожилой человек»


Примером такой функции для атрибута j (j=1,n) может служить функция Гаусса:


где s- ширина (размытость),

- центр.

Рассмотрим построение функции принадлежности нечеткого значения на примере. Пусть значение атрибута «Скорость» характеризуется нечеткими понятиями: «Малая величина», «Средняя величина», и «Большая величина».

Эксперт считает, что значение атрибута у движущегося автомобиля (предмета рассмотрения):

- не соответствовало малому значению;

- соответствовало среднему значению;

- плохо соответствовало большому значению.

Таблица 3.

Совсем не соответствует
Не соответствует 0.2
Плохо соответствует 0.4
Не очень соответствует 0.6
Соответствует 0.8
Полностью соответствует

Используя шкалу (таблица 3) определим нечеткое значение атрибута «Скорость» (m) определяемое множеством упорядоченных пар:

m = {(«Малая», 0.2), («Средняя», 0.8), («Большая», 0.4)}


Задание

Построить диаграмму отношений и произвести описание отношений, концептов и атрибутов. Результаты работы представить в форме рисунка и таблиц (см. приложение № 2).


2183013219762008.html
2183076641816937.html
    PR.RU™