Семантическая сеть

Семанти́ческая сеть — один из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл предложений, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами. 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.

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.

Содержание

История

В 1909 году Чарльз Пирс предложил понятие экзистенциальных графов, которые вскоре и начали называться семантическими сетями. Они использовались для представления логических высказываний в виде узлов и дуг. Пирс назвал этот способ «логикой будущего».

Компьютерные семантические сети были 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. Позднее, в начале 1960-х, Робертом Симмонсом были предприняты более серьёзные исследования.

Структура

Графическое представление

Математическая запись

Семантические отношения

Далее описываются основные отношения между понятиями, которые используются в семантических сетях. Помимо нижеперечисленных бывают отношения следования, действия и др.

Родо-видовое отношение

В реальной жизни, как правило, понятия можно обобщить или конкретизировать. Например, красный (цвет) — это обобщение для алого, бордового, багряного, розового и т. д. Наоборот, алый — более конкретное, детализированное наименование для некоторых красных объектов. То есть, конкретизация — обратное по отношению к обобщению действие.

Гипоним — это объект, являющийся подвидом другого. Например, понятие алый — гипоним понятия красный, автомобиль — гипоним транспортного средства. Конкретизация обозначает, что мы накладываем на объект дополнительные ограничения.

Гипероним — это объект, являющийся надвидом (родом) другого. Красный выступает как гипероним алому, автомобиль — гипероним для «Москвича» и т. д. Если А — гипоним для Б, то Б — гипероним для А, то есть понятия гипоним и гипероним противоположны (антонимы).

Родо-видовое отношение образует иерархическую структуру.

Часть — целое

Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, компьютер состоит из системного блока, монитора, клавиатуры, мыши и т. д.

Мероним — это объект, являющийся частью для другого. Двигатель — это мероним для автомобиля.

Холоним — это объект, который влючает в себя другое. Например, у дома есть крыша. Дом — холоним для крыши. Компьютер — холоним для монитора. Мероним и холоним — противоположные понятия.

Отношение «часть — целое» также образеут иерархическую структуру.

Синонимия/антонимия

Отношения между объектами не ограничиваются иерархией. Многие объекты похожи друг на друга, а некоторые — радикально отличаются в каких-то свойствах.

Понятия, обозначающие схожие предметы или явления, называются синонимами. Абсолютные синонимы обозначают один и тот же объект. Например, луна (как то, что мы видим) и месяц (на небе) — синонимы. Луна (астронимический объект) и естественный спутник Земли — абсолютные синонимы.

Если два объекта или явления имеют противоположные свойства, они называются антонимами. Плохой и хороший — антонимы. Гипоним и гипероним — антонимы.

В семантических сетях часто используются также следующие отношения [Гаврилова]:

  • функциональные связи (опрределяемые 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 и др.

Классификации семантических сетей (по Гавриловой)

По количеству типов отношений:

  • Однородные (с единственным типом отношений).
  • Неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

  • Бинарные (в которых отношения связывают два обьекта)
  • N-арные (в которых есть специальные отношения связывающие более двух обьектов)

Примеры СС

  • Сеть фотокарт сделанных из космоса и доступных по адресу [1]

Навигация по этой сети соответствует отношениям между участками местности, находящимися севернее, восточнее, южнее, западнее (отношения смежности в пространстве), а также между участками более крупными и более мелкими (отношения Целое-Часть). Сеть состоит из миллионов узлов. В случае, если эта Сеть будет соединена с сетью общих понятий (хотя бы географических названий), то она может стать основой Общей семантической паутины Интернета. Семантическая сеть космических карт google может легко читаться людьми любой страны.

  • Классификации организмов (людей, растений, животных).

Семантическая паутина

Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:

  1. Связь, осуществляемая гиперссылкой, не имеет семантики, т. е. не описывает смысла этой связи. Назначение семантической сети состоит в том, чтобы описать взаимосвязи объектов, а не дополнительную информацию по предметной области. Человек может разобраться, зачем нужна та или иная гиперссылка, но компьютеру эта связь не понятна.
  2. Страницы, связываемые гиперссылками, являются документами, описывающими, как правило, проблемную ситуацию в целом. В семантической сети вершины (то, что связывают отношения) представляют собой понятия или объекты реального мира.

Попытка создания семантической сети на основе Интернета получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF (подмножества XML) и призвана придать ссылкам некий смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределенную базу знаний глобального масштаба.

Литература

  • Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. «Базы знаний интеллектуальных систем.» Учебник. — СПб.: Питер, 2000.
  • «Семантические отношения.» [2]
  • «Строение и развитие сложной логико-семантической системы понятий, складывающейся вокруг понятия „дерево“.» [3]

См. также

 
Начальная страница  » 
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ы Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Home