Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 7: Biểu diễn tri thức có cấu trúc

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 7: Biểu diễn tri thức có cấu trúc nhằm giới thiệu đến các bạn những nội dung về Semantic Nets–Mạng ngữ nghĩa và Frames–Khung. Với các bạn đang học chuyên ngành Công nghệ thông tin thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích dành cho các bạn.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 7: Biểu diễn tri thức có cấu trúcChương 7: Biểu diễn tri thức có cấu trúc 1Nội dung Semantic Nets – Mạng ngữ nghĩa Frames – Khung 2Semantic Nets – Mạng ngữ nghĩa Mạng ngữ nghĩa là một ñồ thị ñịnh hướng gồm tập nút và tập cung/cạnh, trong ñó, Mỗi nút có ñánh nhãn ñể biểu diễn một ñối tượng. Mỗi cạnh ñường mũi tên có ñánh nhãn liên kết giữa hai nút chỉ mối quan hệ giữa hai ñối tượng. Cách biểu diễn này cho ta cái nhìn tổng thể về tri thức của bài tóan bằng bằng ñồ thị Nhờ cách biểu diễn này, luật suy diễn ñược thiết lập thông qua nút và cung liên kết Biểu diễn ñược xem như một cấu trúc dữ liệu mà các ràng buộc của bài toán có thể ñược vạch ra 3Mạng ngữ nghĩa: ví dụ Ví duï du : Chẳng hạn : giữa các khái niệm chích chòe, chim, hót, cánh, tổ có một số mối quan hệ như sau : Chích chòe là một loài chim. Chim biết hót Chim có cánh Chim sống trong tổ 4Mạng ngữ nghĩa: ví dụ 5Mạng ngữ nghĩa: ví dụ các lớp ðV can Breathe has Animal Skin can Move is a can Fly Bird has Wings has Feathers is a is a is Ostrich Tail Canary can not can is Fly Sing Yellow 6Mạng ngữ nghĩa Ưu ñiểm Mạng ngữ nghĩa rất linh ñộng, ta có thể dễ dàng thêm vào mạng các ñỉnh hoặc cung mới ñể bổ sung các tri thức cần thiết. Mạng ngữ nghĩa có tính trực quan cao nên rất dễ hiểu. Mạng ngữ nghĩa cho phép các ñỉnh có thể thừa kế các tính chất từ các ñỉnh khác thông qua các cung loại là, từ ñó, có thể tạo ra các liên kết ngầm giữa những ñỉnh không có liên kết trực tiếp với nhau. Mạng ngữ nghĩa hoạt ñộng khá tự nhiên theo cách thức con người ghi nhận thông tin. 7Mạng ngữ nghĩa Nhược ñiểm Cho ñến nay, vẫn chưa có một chuẩn nào quy ñịnh các giới hạn cho các ñỉnh và cung của mạng. Nghĩa là bạn có thể gán ghép bất kỳ khái niệm nào cho ñỉnh hoặc cung! Tính thừa kế (vốn là một ưu ñiểm) trên mạng sẽ có thể dẫn ñến nguy cơ mâu thuẫn trong tri thức. 8Mạng ngữ nghĩa Semantic Nets và vị từ cấp 1 Semantic Nets: thuận tiện biểu diễn quan hệ giữa các ñối tượng. Thông thường các quan hệ như vậy là hai ngôi (left và right của cung quan hệ) – có thể biểu diễn ở predicate hai ngôi. VD isa (chíchchòe, chim) isa (Bird, animal) 9Mạng ngữ nghĩa Semantic Nets và vị từ cấp 1 (tt) Vị từ không phải hai ngôi ở Semantic Nets ra sao? Vị từ 1 ngôi: có thể biểu diễn ở dạng hai ngôi bằng cách sử dụng vị từ tổng quát như isa, instance. Ví dụ man(Marcus) Có thể ñược viết lại: instance(Marcus, Man) 10Mạng ngữ nghĩa Semantic Nets và vị từ cấp 1 (tt) Vị từ 3 hay nhiều hơn ngôi: Tạo một ñối tượng mới biểu diễn toàn bộ vị từ ðưa ra quan hệ hai ngôi biểu diễn giữa node mới và các ñối số. Ví dụ scor(Cubs, Dodgers, 5-3) 11Mạng ngữ nghĩa Semantic Nets và PC (tt.): Biểu diễn câu có hai túc từ -dùng cách như nói ở vị từ 3 ngôi. EX: “John gave the book to Mary” 12Mạng ngữ nghĩa Biểu diễn lượng từ ∀, ∃ : EX: “The dog bit the mail carrier” Lưu ý: dog, mail ca ...