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Introduzione alle reti semantiche

Introduzione alle reti semantiche. R. Basili. Sistemi basati su conoscenza. Fanno uso di una rappresentazione esplicita del: Mondo/Ambiente Dominio di conoscenza (relativo al compito specifico), Senso Comune Regole di comportamento, Strategie

johnna
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Introduzione alle reti semantiche

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Presentation Transcript


  1. Introduzione alle reti semantiche R. Basili

  2. Sistemi basati su conoscenza • Fanno uso di una rappresentazione esplicita del: • Mondo/Ambiente • Dominio di conoscenza (relativo al compito specifico), Senso Comune • Regole di comportamento, Strategie • Richiedono meccanismi simbolici di rapprsentazione della conoscenza

  3. Sistemi Esperti • Area di maggior successo dell’IA (70-80) • In genere: • Basati su regole • Meccanismi di inferenza • In avanti (forward chaining) • All’indietro (backward chaining) • Complessi soprattutto nella manutenzione degli enormi insiemi di regole

  4. Utente finale Esperto di dominio Interfaccia Utente Sistema di Acquisizione della Conoscenza Sistema di Spiegazione Base di Conoscenza Fatti, Euristiche Motore Inferenziale Sistemi Esperti (2) Ingegnere della Conoscenza

  5. Sviluppo di una base di conoscenza • Fase 1: Definizione del Problema • Un responsabile dei finanziamenti In una banca decide se fornire o no un prestito personale ad un cliente. Un sistema esperto di supporto dovrà considerare molti fattori: • OK = Il rendimento e’ soddisfacente? • COLLAT = Richiedente puo’ pagare il prestito? • PYMT= Buona reputazione finanziaria del beneficiario? • REP = Buona reputazione finanziaria del richiedente? • APP = Il rendimento e’ maggiore del prestito richiesto? • RATING = Buone credenziali di credito precedenti? • INC = Reddito del richiedente e’ maggiore delle spese? • BAL= Il bilancio del richiedente e’ buono?

  6. Sviluppo di un SE • Step 2: Scrittura delle regole • COLLAT e PYMT e REP  OK • APP  COLLAT • RATING  REP • INC  PYMT • BAL e REP  OK

  7. Step 3: Inferenze dalle evidenze iniziali • Quando e’ richiesta la approvazione di una richiesta di finanziamento • Immaginiamo del siano noti i seguenti fatti: • BAL = F (false) • RATING = T (true) • Il sistema dovrebbe quindi richiedere: APP = ? INC = ?

  8. Albero di Ricerca AND/OR ok ok ok PYMT COLLAT REP BAL REP RATING APP INC RATING T T

  9. Livello di Comunicazione • Utente Finale: E’ da approvare la richiesta? • Sistema: Puo’ dirmi se il reddito ed il rendimento sono maggiori della spesa per il prestito (INC e APPR)? • Utente Finale: Si’ entrambi • Sistema: Bene allora dovremmo approvarla. • Utente Finale: Perche? • Sistema: Perche’, dato che il cliente ha buone credenziali (RATING), quando sia APP che INC sono buoni, allora possiamo concedere il prestito. • …

  10. Limiti dei SE • Manutenibilita’ delle regole • Tipologia della conoscenza • Operativa piuttosto che dichiarativa • Scarsa strutturazione • Nessun collegamento sistematico con un lessico per la comunicazione

  11. Reti semantiche: obbiettivi • Dotare le diverse forme di conoscenza necessarie di una struttura interna piu’ adatta a • riflettere le caratteristiche del oggetto di rappresentazione (regole di comportamento vs. senso comune) • Abbassare i costi delle operazioni su tali rappresentazioni • Ricerca di regole utili • Verifica di proprietà

  12. RS: principali tecniche • Sviluppo storico: • Reti proposizionali • Sistemi di frames (con ereditarietà) • Logiche descrittive • Metafora Grafica • Nodi ed archi • DAGs

  13. RS: Grafi

  14. RS: DAGs

  15. RS: un esempio

  16. Persona Femmina Donna Genitore figli (1,0) Madre Applicazioni delle RS • Rappresentazione del mondo

  17. Applicazioni delle RS • Semantica del linguaggio naturale

  18. Tassonomie

  19. Ereditarietà

  20. Un esempio • NAMIC

  21. The NAMIC architecture News streams NAMIC English MS English EM XML Objective Representation Hyperlinking Engine Italian MS Italian EM Spanish MS Spanish EM World Model Multilingual Hypernews Engine Language processors NAMIC monitor

  22. WN1.6:EWN Base Ontology The (LaSIE-like) World model Objects Events Attributes

  23. Gerarchie di Concetti in NAMIC

  24. Gerarchie di Eventi

  25. Regole di IE come proprieta’

  26. Frames

  27. Frames ed Ereditarietà

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