Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

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:

1. 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.

2. 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.

3. Была создана реальная система TLC, осуществлено моделирование человеческой памяти и разработана технолгическая сторона концепции понимания смысла.

Список использованной литературы

1. Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.

2. Долин Г. Что такое ЭС// Компьютер Пресс. – 1992. – №2

3. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знание” России, 1992.

4. Шалютин С.М. “Искусственный интеллект”. – М.: Мысль, 1985.

5. В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.

1. Экспертные системы: концепции и примеры/ Д. Элти, М. Кумбс.-М.: Финансы и статистика, 1987.

Характеристики

Список файлов реферата