Семантические сети — страница 9

  • Просмотров 4648
  • Скачиваний 228
  • Размер файла 15
    Кб

которые обрабатываются генератором языка, ориентированным на синтаксис. ОБУЧЕНИЕ МАШИН. Графы и сети представляют собой простые понятия для программ, которые изучают новые структуры. Их преимущество при обучении заключается в легкости добавления и удаления, а также сравнения дуг и узлов. Ниже представлены программы, которые для обучения использовали семантические сети. Винстон использовал реляционные графы для описания

таких структур, как арки и башни. Машине предлагались примеры верного и неверного описания этих структур, а программа создавала графы, которые указывали все необходимые условия для того, чтобы эта структура была именно аркой или башней. Салветер использовал графы с центром в глаголе для представления падежных отношений, которые требуют различные глаголы. Его программа MORAN для каждого глагола выведет падежный фрейм, сравнивая

одни и те же ситуации до и после их описания с использованием этого глагола. Шенк разработал теорию Memory-Organization Packets для объяснения того, как люди узнают новую информацию из конкретных жизненных ситуаций. При этом MOP-это это обобщенная абстрактная структура, которая не имеют отношения ни к одной конкретной ситуации в отдельности. ПРИМЕНИЕ НА ПРАКТИКЕ. Семантические сети могут быть записаны практически на любом языке

программирования на любой машине. Самые популярные в этом отношении языки LISP и PROLOG. Однако многие версии были созданы и на FORTRANе, PASCALе, C и других языках программирования. Для хранения всех узлов и дуг необходима большая память, хотя первые системы были выполнены в 60-х годах на машинах, которые были гораздо меньше и медленнее современных компьютеров. Один из самых распространенных языков, разработанных для записи естественного

языка в виде сетей, - это PLNLP (Programming Language for Natural Language Processing) Язык Программирования для Обработки Естественного Языка, созданный Хайдерном. Этот язык используется для работы с большими грамматиками с обширным покрытием. PLNLP работает с двумя видами правил: 1. с помощью правил декодирования производится синтаксический анализ линейной языковой цепочки и строится сеть. 2. с помощью правил кодирования сканируется сеть порождается

языковая цепочка или другая трансформированная сеть. Помимо специальных языков для семантических сетей было также разработано специальное аппаратное обеспечение. На обычных компьютерах могут быть успешно выполнены операции с языками синтаксического анализа и операции сканирования сетей. Однако для больших баз знаний нахождение нужных правил или доступ к предзнаниям может потребоваться очень много времени. Чтобы