Муканова асель сериковна



бет14/42
Дата05.09.2022
өлшемі5.36 Mb.
#38480
түріДиссертация
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   42
Продукционды модел
Продукционды моделдерді ең алғаш рет 1943 жылы Пост ұсынды. Олардың қарапайымдылығы мен тұрақты пішімі білімдерді бейнелеудің қолдануға ыңғайлы құралы ретінде ерекшеленді.
Продукционды моделдер ЕГЕР (шарт)-ОНДА (әрекет) өрнегі арқылы жүзеге асырылатын ережелер жиынтығы. Егер есепте көрсетіліп тұрған жағдай ЕГЕР ережесіне бағынатын болса, ОНДА бөлігі арқылы анықталатын қызмет жүзеге асады [61]. ЕГЕР ережесінің шартын қанағаттандыратын фактілерді іздеу бізге шығарымдар тізбегі -шешімдер ағашын береді.
Продукционды жүйелерде негізгі үш компонентті көрсетуге болады:

  • құрылымданған немесе құрылымданбаған білімдер базасы;

– продукционды ережелердің саны немесе продукциялар. Олар екі бөліктен тұрады: шарттар (антецендент), олар білімдер базасында қажетті әрекеттер орындалу үшін қажет және әрекеттер (консеквент), олар білімдер базасында қажетті шарттар орындалған жағдайда жүзеге асырылуы керек;
интерпретатор, шарттарға қатысты қандай продукциялардың жұмыс жасайтындығын анықтайды.
Продукционды моделдер көбінесе шешімдер шығару механизмдері ретінде қызмет атқарады. Бұл білімдерді бейнелеу моделінің кемшілігі шығарымдар тізбегін жасауға кететін уақыттың көптігінде. модел қарапайым, біртипті мәселелерді шешуге арналған, сол себепті де көптипті күрделі мәселелерді шешу кезінде оның эффективтілігі төмендейді. Бұл модел негізінде жасалған алғашқы жүйенің бірі DENDRAL, масс-спектрометрия негізінде химиялық байланыстар құрылымын қорытындылауды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін жүйе. Сонымен қатар, MYCIN, INTERNIST жүйелерін атап өтіге болады.
Логикалық моделдер
Предикаттар логикасы негізінде білімдерді бейнелеу моделі математикалық логиканың бір тармағы болып табылатын символды логика негізіндегі математикалық аппаратты пайдаланады [62]. Жүйелерде білімдерді бейнелеудің классикалық механизмі ретінде предикаттарды есептеу болып табылады. Предикаттарды есептеу негізінде жасалған жүйелерде білімдер пәндік облыстың объектілері жөніндегі пікірлерді предикаттар логикасы формуласына айналдырылып, оларды жүйеге аксиома ретінде қосылған түрде бейнеленеді.
Пікірлер логикасында фактілерді белгілеу үшін құрылымы жоқ және «1» немесе «0» («иә» немесе «жоқ») мәндерін қабылдайтын әріптер қолданылады. Предикаттар логикасында фактілер n-арды логикалық функциялармен – предикаттармен F(x1,x2,...,xm) белгіленеді, мұндағы F – предикат аты (функтор) және xi – предикаттың аргументі. Предикаттардың аттары бөлінбейді, яғни олар атом болып табылады. Аргументтер атом немесе функция бола алады f(x1,x2,...,xm), мұндағы f – функции аты, а x1,...,xm, предикаттар аргументтері сияқты пәндік облыстың айнымалысы немесе тұрақтысы болады. Предикаттарды бейнелеудің негізгі формализмдері олар «терм» - белгі символдарды бейнеленетін объектіге, «предикат» - түйіндердің арақатынасын реляционды формулалар арқылы бейнелеу. Мысалы, предикат дегеніміз ӘКЕ(Х,У). «Арман», «Асқар» - термдар. Сонда, егер олардың арасында «әке» және «бала» деген қатынас болатын болса, оны ӘКЕ(Арман, Асқар) деп көрсетуге болады. Бұл модел де жоғарыда көрсетілген модел секілді білімнің қарапайым бөліктері – фактілер мен ережелермен жұмыс жасайды. Сол себепті де бұл моделді бірнеше пәндік аймақтардан алынатын білімдерді бейнелеу кезінде қолдану қиын болады. Оқыту деңгейі орташа, алатын жад көлемі аз. Бұл модел арқылы жасалған жүйе Query-the-User жүйесі.
Нейрондық желілер
Алғаш нейрондық желілер Маккаллок пен Питтс [63] еңбектерінде жарық көрді. Олардың формалдауы бойынша нейрондар {0,1} күйінен және бір қалыптан екінші қалыпқа өтудің шектеулі логикасынан тұрады:
Білімдерді өңдеудің формалды тілін нейронды желі түрінде жүзеге асыру басқа әдістермен салыстырғанда көптеген артықшылықтар береді. Нейронды желілер қазіргі кезде бар аппараттық құралдармен моделденуі мүмкін, сонымен қатар арнайы нейрондық үдерістерді құруға болады. Нейронды желілерге градиентті деректерді өңдеу құралдары, сонымен қатар объектілер арасындағы қатынас кіреді. Мәтін мағынасы, мағынаны өңдеудің формалды тілі және формалды тілді орындау құралдары бір физикалық объект – нейронды желіде қиыстырылады. Мұндай қиыстыру формалды тілді өңдеуді осы формалды тілде жазылған мәтіннің мағынасын өңдеудің әдістерімен орындауға мүмкіндік береді. Нейрожелілердің басқалардан айырмашылығы, олардың тез бейімделуі, және олардың толық емес, сонымен қатар, шуы бар ақпаратты өңдей алуы. Нейрожелілердің кемшілігі, білімдерді бейнелеу көрнекілілігінің жоқтығы


Онтология
Онтология түсінігі грек тілінен аударғанда онтос – жан,мән,мағына, логос - білім дегенді білдіреді, яғни болмысты зерттейтін философиялық ілім. Техникалық ғылымдарда онтологияның анықтамасын келесідей етіп беруге болады: Онтология-даналардан (индивидтерден), түсініктерден (сыныптардан), атрибуттардан (қасиеттерден), функциялардан (амалдардан), аксиомалардан (фактылардан) және қатынастардан тұратын қайсыбір пәндік облыстың концептуалды схема арқылы кең ауқымды және толық формалдалданған көрінісі [64]. Концептуалды схема бұл-түсініктер мен концепциялардың анықталған ережелер бойынша өзара байланысқан семантикалық желісі. Семантикалық желі (semantic network) – пәндік облыстың ақпараттық моделі, ол бағытталған граф түріне ие; графтың төбелері пәндік облыстың объектілеріне (түсініктер, оқиғалар, қасиеттер, үдерістер) сәйкес келсе, ал доғалары олардың арасындағы қатынасты көрсетеді. қасиеттеріне немесе қарапайым қатынастарға сәйкес келеді.
Қазіргі уақытта инженерия әдістерін қолданатын білімдер жиыны көп қолданысқа ие, соның арасында ең маңызды орынды онтология алады Компьютерлік лингвистикамен айналысатын мамандардың арасында онтологияның нақты тұрақталынған (классикалық) анықтамасын Губерт ұсынды:
Онтология – бұл концептуализацияның спецификациясы.
Сонымен қатар Губерттің кең таралған анықтамалары:
Онтология – бұл концептуализацияның эксплицитті спецификациясы, мұнда концептуализация ретінде пәндік облыстың объекттерінің жиындары мен олардың арасындағы байланыстардың сипатталуы түсініледі.
Онтология – бұл концептуализация базасында формалды түрде көрсетілген білім. Формалды түрде онтология анықтамалары мен атрибуттары, сонымен бірге олармен байланысатын аксиомалар және шығу ережелерінің барлығы таксономияда ұйымдастырылған терминдерден тұрады.
Онтологияның нақты анықтамасын зерттеудегі мәселелермен қатар онтология моделін формалды тілмен сипаттауда бірқатар мәселелер бар. Классикалық деп есептелінетін онтологияның формалды сипатталуын (1.1) қарастырайық:


(1.1)


мұндағы - пәндік облыстың түсініктерінің соңғы жиындары;
- түсініктер арасындағы қатынастардың соңғы жиыны;
- түсініктер немесе олардың арасындағы қатынастарда берілген интерпретация функцияларының соңғы жиыны.
Бірақ қазіргі таңда бар онтологиялық ресурстардың барлығы дерлік бұл анықтамаға сәйкес келмейді [65]. Бүгін қолданбалы ақпараттық жүйелердің эволюциясы интеллектуалls өрлеу сатысында. Бұл өз алдына тікелей компьютерлерді қолданатын ғылым мен техникалық бағыттарға нақты әсерін тигізуде, сонымен қатар қоршаған ортаға практикалық маңызды нәтижесін тигізу үстінде. Бірақ белгілі бір даму сатысында, келесі даму сатысына өтуге бар құрылғылар аздық етеді. Осындай кезеңдерде құрылғыларды құруда сапалы көшірме керек. Осындай көшірмелердің ақпараттық жүйелер облысында болуы, пайдаланушымен байланыс жүйесінің интеллектуализациясына бағытталуы онтологияның пайда болуын түсіндіреді. Ғылымдардың дамуында өз қажеттіктерін сездірген онтологиялар, бірден бірнеше білім облыстарында өрістерін жайды. Сәйкесінше, олардың онтологиялық типтегі ресурстары білім облыстары, ережелері бойынша құрастырылды.
Осы ойлармен келісетін авторлар онтологияны проектілеуде екі бағытты ұсынады. Біріншісі математикалық нақты аксиомаларға сәйкес онтологияны формалды жүйе ретінде тану. Екінші бағыт компьютерлік лингвистика мен когнитивтік ғылымдар бағытында дамыды.
Онтологияның классификациялық типтері: Семантикалық және прагматикалық. Семантикалық өз ішінде үш деңгейге бөлінеді [66]:

  1. анықтылық деңгейі бойынша: ауыр салмақты және жеңіл салмақты болып бөлінеді. Ауыр салмақты онтологиялар кең көлемде аксиоматизирленген, бұндай онтологиялық байланыстардың аксиоматизация деңгейін анық етеді. Аксиоматизаияның мақсаты – дұрыс емес интерпретацияның нәтижесінде болатын концептуалдық және терминологиялық бірмәнді болмаудан сақтайды. Әрбір ауыр онтология өзінің жеңіл версиясына ие болуы мүмкін. Жеңіл онтологиялар - бұл сәйкес анықтамаларға сай таксономиялық құрылымдардың қарапайым примитиві немесе терминдердің композициялары. Олар нашар аксиоматизирленген. Терминдер арасындағы байланыстардың релевантты болып келуі, онтологияда байланыстардың шектеулі болуына әкеледі;

  2. формальдылық деңгейі бойынша: формалды емес, орташа нысандалған, ерекше нысандалған болып бөлінеді. Формалды емес онтологиялар - бұл құжаттағы сипатталатын кез келген табиғи тілді білдіретін онтологиялар жиыны (ағылшын,орыс тілі, украин тілі және т.б.). Формалды ережелердің болмауына қарамастан, мұндай онтологиялар бай мол толықтырылумен, қарсы келмеуліктердің және нақтылықтың болуымен ерекшеленеді. Орташа нысандалған онтологиялар. Таксономия екі түрлі болуы мүмкін термдерге немесе концептерге негізделген. Мұндай онтологиялар нысандалған болғанымен құрылымы нашар болып келеді. Мысалы, құрылым байланыстары «тағы немен» немесе «төменгі класс» (narrower_than or subclass):

  • термдерге негізделген. Бұл жағдайда,тақырып бөлімі иерархиясында ұқсас терминдер жоғары бөлікте орналасады, иерархия бойынша төмендеген сайын терминдер дара өзгешеліктерге ие болады;

  • концепттерге негізделген. Иерархия класстардан және олардың төменгі класстарынан тұрады,олардың айырмашылықтары мен қажетті қасиеттері бейнеленеді.



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   42




©emirsaba.org 2022
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет