Правило семантические

К основным требованиям со стороны этих функций относятся подготовка информации для восстановления информационной базы. Это предполагает разделение БД в едином файле, который можно копировать и восстанавливать одностадийными процедурами. Особое требование предъявляется со стороны оперативной и регламентированной ревизии структуры БД. В информационной базе должны храниться правила семантической целостности данных в БД. Применяя в оперативном (регламентированном) режиме эти правила к структуре и значениям, хранящимся в БД, перед копированием проверяют структурно-семантическую правильность информационной базы. [c.129]

Таковы необходимые основные грамматические и семантические средства. Мы не предполагаем, что язык Ь содержит особые аксиомы, правила вывода или еще какой-нибудь аппарат теории доказательств, для которого были бы адекватны очерченные выше грамматические и семантические понятия. [c.22]

Узкое место ЭС — приобретение знаний, т. е. заполнение базы знаний конкретными фактами и правилами, характерными для предметной области (110). Различают знания двух родов. Знания первого рода — это информация, известная широкому кругу специалистов данной ПО, зафиксированная в первоисточниках — книгах, статьях, справочниках, инструкциях, технологических регламентах и т. п. Знания второго рода отражают индивидуальный профессиональный опыт, интуицию, предположения, догадки эксперта. Введение в ЭС знаний второго рода представляет непростую задачу. Обычно эти знания выявляются в результате интервьюирования экспертов в данной проблемной области и семантической нормализации полученной информации с помощью инженера по знаниям. Трудности, связанные с усвоением знаний второго рода, следующие эксперт не может четко сформулировать правила принятия решений эксперт не желает делиться своими знаниями, сохраняя за собой статус уникального специалиста трудности в нахождении специалистов в данной ПО. [c.45]

В такой ситуации выработка оптимального решения возможна только с применением интеллектуальных вычислительных систем. Применяя логические правила вывода, смысловую информацию представляют в виде семантических сетей, фреймовых структур и т. д., в результате чего строится машинная база знаний экспертной системы, с которой должен работать исследователь и разработчик контактно-каталитического процесса. [c.124]

В-четвертых, в традиционных конечных детерминированных автоматах с магазинной памятью и соответствующих им грамматиках не отражено содержание семантического анализа предложений языка. Для этой цели следует воспользоваться понятием семантического кода, который может быть приписан при формальном определении правил грамматики символам в виде целого числа. В результате появление в предложении языка, допустимого с точки зрения грамматики терминального символа, может сопровождаться определенным образом закодированными действиями по смысловой проверке этого символа и(или) выполнению запроса пользователя. Использование таких грамматик, которые могут рассматриваться как одно из простейших подмножеств атрибутных грамматик [26, 27], позволяющее ввести в контекстно-свободные грамматики элементы контекстно-зависимых языков, приводит к тому, что таблица переходов конечного детерминированного автомата представляется в виде трехмерного массива, в котором каждому переходу по терминальному символу соответствует определенный семантический код [24]. Все ненулевые значения семантического кода должны вызывать передачу очередной лексемы (при необходимости преобразованной к целому или реально-числовому представлению) блоку семантического анализа и реализации запросов пользователя. [c.269]

Поиск (или генерация) семантических решений НФЗ осуществляется ЛПР путем символьных рассуждений, базирующихся на использовании стратегии здравого смысла или логического вывода и разнообразных эвристических правил (ЭП), для преобразования символов, отображающих понятия (объекты, субъекты, явления, события и ситуации) данной ПО. В общем случае символ —это совокупность знаков, соответствующих сущности или содержанию некоторого понятия ПО. [c.29]

Логические модели представления знаний отображают знания данной ПО в виде совокупности простых фактов, утверждений и суждений. Факты отображаются в виде базовых элементов некоторой формальной системы. Утверждения и суждения отображаются в виде формул, которые составляются из базовых элементов с использованием специальных синтаксических и семантических правил. Любая формальная логическая система, отображающая знания, задается совокупностью множеств [c.48]

Для выражения объектов и отношений в ПО вводятся следующие понятия 1) семантическая формула для представления смысла слова 2) образец для представления сообщения 3) правила [c.79]

Все эти сущности выражаются с помощью семантических элементов, классификаторов и маркеров. Формула представляет собой заключенные в скобки семантические элементы. Элементом является атом смысла или классификатор. Выделяют 60 классификаторов ЧЕЛОВЕК, СУБЪЕКТ, ОБЪЕКТ, ЦЕЛЬ, ПЕРЕМЕЩАТЬСЯ, ПРИЧИНА и т. д. Предложены правила, по которым из элементов образуется формула, и правила ее интерпретации. Семантические формулы изображают смысл высказываний безотносительно к членению на слова (так как атомы смысла —это не слова из текста). Кроме того, каждая формула может трактоваться как неявная процедура для формирования правильного образца. [c.80]

Многозначность интерпретации — обычное явление при понимании ЕЯ и распознавании изображений и речи ]49]. При понимании ЕЯ серьезной проблемой становится многозначность смысла слов, их подчиненности, местоимений в контексте и т. п. Устранение многозначности обеспечивается, как правило, за счет более широкого контекста и семантических ограничений. При обработке изображений часто многозначна интерпретация элементов изображения (контуры, области и т. п.). В общем случае устранить многозначность помогают более широкие пространственные отношения и другие способы. [c.94]

Операция сопоставления редко сводится к выявлению фрагментов БЗ, изоморфных СС запроса как правило, она сложнее. Так, в СС запроса могут быть указаны родо-видовые отношения или отношения является частью , не представленные в системе знаний (и в семантической сети) явно, но выводимые из представленных на основе транзитивности. Аналогично, в сети запроса могут указываться свойства объектов, для получения которых в БЗ необходимо включать механизм наследования свойств. [c.143]

Р — предусловие применения ЯЯ —содержит информацию, которая используется в операциях (стратегиях) управления выводом семантического решения НФЗ для выбора данного ПП и активизации (инициализации, применения, или исполнения) этого правила [c.162]

Особенно полезное, но, как правило, трудно реализуемое свойство редактора БЗ — семантический контроль знаний, благодаря которому ЭС контролирует семантику, или содержание фактов, правил и данных при их вводе, чтобы установить, не противоречат ли они существуюш,им знаниям ЭС 7]. Если обнаруживается противоречие, редактор БЗ помогает ЛПР разрешить конфликт, объясняя причины противоречий и описывая способы их устранения. Чтобы выполнить глубокий, а не поверхностный семантический контроль, редактор БЗ должен понять, что на самом деле означают разнообразные формы фактов, правил и данных. [c.197]

Другое полезное, но, как правило, недоступное свойство редактора БЗ — извлечение знаний, с помощью которого редактор помогает ЛПР ввести новые знания в ЭС. Это свойство сочетает синтаксический и семантический контроль знаний с умелыми подсказками и объяснениями, чтобы даже неопытные ЛПР могли понять, как добавить или изменить правила. Свойство извлечения знаний в редакторе сокращает время разработки ЭС и обучает новых пользователей ЭС [7]. [c.197]

РСП выполняет последовательный анализ предложения слева направо, начиная с первого слова, иначе говоря, ее можно считать автоматом с изменением состояния при обработке отдельных слов. Если гарантировано соблюдение грамматических правил—результат семантической обработки формируется с помощью дополнительных действий в виде структуры данных СС. [c.244]

Сетевые модели. По своей сути сетевые модели (СМ) — это семантические (смысловые) сети. Их можно трактовать как некоторый граф (матрица, таблица), у которого вершины — это объекты, дуги — отношения между объектами. Отношение — некоторый набор процедур, правил, описывающий взаимодействие вершин. В результате удается по исходной информации и отношению между вершинами получить новое знание — результат анализа исходной информации (вывод), проверенный на непротиворечивость и устойчивость в соответствии со структурой сети. [c.702]

Анализ разрабатываемых и существующих ЭС НК и Д позволяет выявить некоторые тенденции в их построении. Базы правил данных ЭС в среднем насчитывают около 300 правил, хотя встречаются ЭС, содержащие 20 -25 тысяч правил. Наиболее часто в основу ЭС бывают положены системы правил типа если..., то... . Это объясняется большей наглядностью такого представления знаний по сравнению с представлениями, основанными на использовании фреймов, семантических сетей и т.д. В реализации механизма вывода ЭС чаще используются прямые цепочки рассуждений, несколько реже обратные. [c.26]

Особенно трудна задача выявления терминов, представляющих собой словосочетания. Обычно это именные словосочетания, например существительное с одним или несколькими прилагательными. Отбор этих ключевых слов, как правило, производится вручную из различного рода словарей, справочников и на основании знаний и опыта специалистов. В качестве человеко-машинного выявления используется (и то в редких случаях) способ, при котором с помощью ЭВМ вырабатываются частотные словари двоек , троек и т. д. смежных словоформ по текстам документов репрезентативной выборки. Отбор ключевых слов — словосочетаний из полученных списков производится вручную различными способами сопоставления, логических выводов, а также с использованием обычных дополнительных средств словарей, справочников, каталогов, консультаций со специалистами и т. д. Дальнейшее развитие методов автоматизации этого процесса ожидается при разработке процедур синтаксического и семантического анализа текстов, порождаемых русским естественным языком. Несмотря на имеющиеся многочисленные теоретические работы в этой области (в частности, связанные с проблемой машинного перевода с одного языка на другой), ощутимых практических результатов, к сожалению, не получено. Эти проблемы связаны не только о автоматизацией процесса разработки тезаурусов, но и с автоматизацией индексирования документов и запросов. [c.13]

Наиболее удобным для человека и универсальным является естественный язык. Однако сложность синтаксической и семантической структуры естественных языков с точки зрения их машинной обработки не позволяет рассчитывать на их широкое использование в ближайшем будущем. В связи с этим общение человека с АИС осуществляется с использованием входных и выходных сообщений, представленных на формализованном естественном языке. В дальнейшем, как правило, мы будем отождествлять понятия входной (выходной) язык с понятием формализованный естественный язык . [c.34]

Коль скоро понятию прямого ответа придано узкое значение, следует ввести термин для обозначения множества утверждений, составляющих ответный шум системы, который, как правило, всегда сопровождает вопрос. Для этой цели мы воспользуемся словом ргплика (reply). Одни реплики, такие, как про Справочник или Это хороший вопрос , могут быть проанализированы только в теории прагматики вопросов и потому в настоящей книге не рассматриваются. Впрочем, другие реплики можно охарактеризовать в грамматических или семантических терминах и соотнести с прямыми ответами. Для такой неопределенно очерченной группы реплик мы сохраняем термин ответ обычно в сочетании с каким-нибудь уточняющим описательным прилагательным. В итоге мы будем рассматривать несколько разновидностей ответов и среди них те, которые лишь частично удовлетворяют требованию вопроса или в которых сообщается больше сведений, чем требуется ответы, логически эквивалентные прямы л, но не являющиеся тако- [c.26]

Разработана структура гибридной экспертной системы исходя из особенностей процесса как объекта управления и экспертного анализа. Выбран перечень задач, подлежащих решению в процессе функционирования системы определены информационные и логические связи между ними определены категории лиц, взаимодействующих с системой в процессе разработки и эксплуатации. Большое значение при получении истинного семантического решения в системах, основанных на знаниях, играет достоверность исходной информации, полученной от экспертов и заполняющей базу знаний. При решении задач оперативного управления в условиях возникновения нештатной ситуации на процессе лицо, принимающее решения, получает консультацию в режиме естественного языка-, вследствие высокой психологической нагрузки в составе системы реализован интеллектуальный советчик оператора. Для удобств пользователя и в соответствии с эргономическими требованиями результать работы системы отображены в виде динамически изменяющейся мнемосхемь процесса. В состав Г для управления процессами коксования входят маши на логического вывода, математическая модель, блок оптимизации, базы зна НИИ, правил, данных, редактор базы знаний, блок оценки достоверности экс пертных знаний, блок объяснения решений, интеллектуальный интерфейс [c.60]

Разнообразные НФЗ в различных сферах научно-технической деятельности обладают рядом особенностей [1, 7, 8, 10, 18, 19]. Прежде всего, постановка (формулировка) НФЗ не может быть формально определена в числовом виде, а определяется лишь в смысловом представлении наОЕЯ. Для НФЗ характерны неполнота, ошибочность, неоднозначность, неопределенность или противоречивость как исходной информации (знаний и данных), так и используемых правил ее преобразования. Цели семантического (смыслового) решения НФЗ не могут быть выражены в виде точно определенного критерия эффективности. [c.28]

Логические МПЗ —это модели, разработка которых основывается на использовании исчисления высказываний, исчисления предикатов 1-го порядка, индуктивных моделей правдоподобного вывода и псевдофизических логик. Логико-лингвистические МПЗ — это модели, базирующиеся на применении нечеткой логики и нечетких множеств. Селиютические модели — это адаптивные, или приспосабливающиеся, логико-лингвистические модели. Структурно-лингвистические МПЗ подразделяют на сетевые структурнолингвистические (семантические сети, сети-сценарии, сети Петри и функционально-информационные сети) и фреймы. При поиске решений НФЗ в химии и химической технологии часто используют МПЗ в виде продукционных правил (ПП). [c.33]

В модели семантик предпочтения определены правила получения полных образцов из простых. В модели вводится понятие семантической близости образцов, которая измеряется совпадением классификаторов в сравниваемых образцах. Анализ текста осуществляется следующим образом с помощью маркеров (предлогов, союзов и т. д.) выполняется фрагментация текста. Затем словам выделенного фрагмента текста из словаря приписываются все их значения. Далее (без морфологии и синтаксиса) на фрагмент накладываются поочередно простые шаблоны. Образец считают наложившимся, если каждый из его элементов отображается на элементы какого-либо из значений некоторого слова. Затем применяют правила расширения, преобразующие простой образец в полный путем добавления слов, не вошедших в образец. Процедура усложняется тем, что может не подойти ни один образец. После получения полных образцов работают процедуры установления их близости (семантической). [c.80]

В последнее время было сделано много попыток использовать глубинные знания в диагностических ЭС для ХТС. Базы знаний этих ЭС в основном содержат ПП, недостатками которых является отсутствие униг. ерсальности, поскольку семантическая модель ХТС должна входить в базу правил. [c.261]

Для построения синтаксически правильных предложений из слов множества IV необходимо задать правила определения предлогов и окончаний на основе знаний синтаксиса, который устанавливает структуру разных типов предложений и роль каждого слова как члена предложения [127]. Однако однозначное задание указанных правил, исходя только из синтаксиса, без учета семантики отношений между словами в предложении не всегда возможно. Например, для обстоятельства места, отвечаюш,его на вопросы где , куда , откуда (где ) НА ПОВЕРХНОСТИ —предложный падеж, (откуда ) ИЗ ПРИЕМНИКА — родительный падеж, (куда ) В ОТВАЛ — винительный падеж. В связи с этим для однозначного и формального описания подобных правил необходимо первоначально задать множество совокупность семантических правил (или правил вывода) в виде Г = Р1иР2, где 1 — множество семантических отношений между словами ОЕЯ в предложении — парадигматических и синтагматических (см. разд. 4.2 и 4.3). [c.275]

Программная реализация любого этапа ДЭП-процедуры представляет собой операцию означивания атрибутов определенного РЯ, которая автоматически выполняется с помощью блока вывода решений (БВР), программно реализованного в структуре инструментальной ЭС Экран-ХТС (см. гл. 2) н предназначенного для анализа УЗ и выбора ПП с выполнимыми условными частями. БВР — это управляющая программа, реализующая прямую стратегию поиска решения от исходных данных к цели , используя для поиска заключений правил стратегию лучевого ветвления на ДВР (см. разд. 6.4). Означенный РК превращается во фрейм-пример (/л), пересылаемый в рабочую базу знаний (РБЗ), предназначенную для хранения отдельных фактов, /г, сетей /г, необходимых для генерации семантического решения данной ИЗС. РБЗ генерируется каждый раз при функционировании ДЭП-процедуры, в отличие от БЗ, которая существует автономно и модифицируется независимо от функционирования процедуры [130]. [c.287]

Выход из этих семантических затруднений, в неявной форме впервые указанный, по-видимому, Я. И. Френкелем [18, гл. VIII], а в более явной Каргиным и Слонимским [19], состоит в том, что физику полимеров надо рассматривать, привязывая ее не к привычным агрегатным состояниям, а как физику особой формы конденсации вещества (не надо только путать здесь общее понятие конденсация с одним из конкретных способов получения полимеров— поликонденсацией), которая обладает таким же правом на самостоятельное существование, как, скажем, металлическое состояние. [c.10]

Дальнейшим обобщением понятия нечеткого множества является понятие лингвистической переменной [И]. Лингвистическая переменная характеризуется набором Т (Ly), U, Р, Му, в котором Lv — название переменной Т (Ly) — терм-множество переменной т. е. множество лингвистических значений переменной Lv, причем каждое из таких значений является нечеткой переменной X со значениями из универсального множества U] Р — синтаксическое правило, имеющее обычно форму грамматики п порождающее названия Т значений переменной v М — семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной X ее смысл М (X), т. е. нечеткое подмножество М (X) универсального множества U. Конкретное название X, порожденное синтаксическим правилом Р, называют термом. [c.25]

Уровень входных информационных языков. Сообщение преобразуется, специальным информационным транслятором (информационно-поисковой системой) с относительно полным набором формальных правил действий над словами и выражениями формализованного естественного языка. При этом используются более мощные средства семантического анализа с использованием дополнительной информации, заключенной в словарях, включая связи мeiкдy понятиями. С известными оговорками в этом случае можно говорить о моделировании процесса семантического анализа входного сообщения. [c.52]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология