Семантическая сеть - Semantic network

Пример семантической сети
Сетевая наука
Internet_map_1024.jpg
Типы сетей
Графики
Функции
Типы
Модели
Топология
Динамика
  • Списки
  • Категории
  • Категория: Теория сетей
  • Категория: Теория графов
Деталь Древа познания по энциклопедии Дидро и Даламбера, автор Кретьен Фредерик Гийом Рот
Отображение информации
Темы и поля
Подходы между узлами
Смотрите также

А семантическая сеть, или же кадровая сеть это база знаний что представляет семантический отношения между концепции в сети. Это часто используется как форма представление знаний. Это направленный или же неориентированный граф состоящий из вершины, которые представляют концепции, и края, которые представляют семантические отношения между понятиями,[1] отображение или подключение семантические поля. Семантическая сеть может быть создана как, например, база данных графов или Диаграмма связей.

Типичные стандартизированные семантические сети выражаются как семантические тройки.

Семантические сети используются в обработка естественного языка такие приложения, как семантический разбор[2] и словесная неоднозначность.[3]

История

Примеры использования семантических сетей в логике, ориентированных ациклических графов как мнемонического инструмента насчитывают столетия. Самое раннее задокументированное использование - это комментарий греческого философа Порфирия к категориям Аристотеля в третьем веке нашей эры.

В истории вычислительной техники "семантические сети" для исчисления высказываний были впервые реализованы для компьютеры к Ричард Х. Риченс Кембриджского отделения языковых исследований в 1956 году как "интерлингва " за машинный перевод из естественные языки.[4] Хотя важность этой работы и CLRU была осознана лишь с опозданием.

Семантические сети были также независимо реализованы Робертом Ф. Симмонсом. [5] и Шелдон Кляйн, использующий в качестве основы исчисление предикатов первого порядка, вдохновленный демонстрацией Виктора Ингве. Это направление исследований было инициировано первым президентом Ассоциации [Association for Computational Linguistics] Виктором Ингве, который в 1960 году опубликовал описания алгоритмов использования грамматики фразовой структуры для генерации синтаксически правильных бессмысленных предложений. Шелдон Кляйн и Примерно в 1962-1964 годах я был очарован этой техникой и обобщил ее до метода контроля смысла того, что было создано, путем соблюдения семантических зависимостей слов в том виде, в котором они встречаются в тексте ».[6] Другие исследователи, в первую очередь М. Росс Куиллиан[7] и другие на Корпорация системного развития помогли внести свой вклад в их работу в начале 1960-х годов в рамках проекта SYNTHEX. Именно из этих публикаций в SDC большинство современных производных от термина «семантическая сеть» цитируют как основу. Позже выдающиеся работы были выполнены Аллан М. Коллинз и Куиллиан (например, Коллинз и Куиллиан;[8][9] Коллинз и Лофтус[10] Quillian[11][12][13][14]). Еще позже, в 2006 году, Герман Хельбиг полностью описал MultiNet.[15]

В конце 1980-х годов два Нидерланды университеты, Гронинген и Твенте, совместно начали проект под названием Графики знаний, которые являются семантическими сетями, но с дополнительным ограничением, заключающимся в том, что ребра должны быть из ограниченного набора возможных отношений, чтобы упростить алгебры на графе.[16] В последующие десятилетия различие между семантическими сетями и графики знаний было размыто.[17][18] В 2012, Google дали своему графу знаний имя Сеть знаний.

Сеть семантических ссылок систематически изучалась как метод социальной семантической сети. Его базовая модель состоит из семантических узлов, семантических связей между узлами и семантического пространства, которое определяет семантику узлов и ссылок, а также правила рассуждения о семантических связях. Систематическая теория и модель были опубликованы в 2004 году.[19] Это направление исследований восходит к определению правил наследования для эффективного поиска модели в 1998 г.[20] и Active Document Framework ADF.[21] С 2003 года исследования развиваются в направлении социальных семантических сетей.[22] Эта работа является систематическим нововведением в эпоху всемирной паутины и глобальных социальных сетей, а не приложением или простым расширением семантической сети (сети). Его цель и объем отличаются от семантической сети (или сети).[23] Правила рассуждений, эволюции и автоматического обнаружения неявных ссылок играют важную роль в сети семантических ссылок.[24][25] Недавно он был разработан для поддержки киберфизического и социального интеллекта.[26] Он был использован для создания общего метода реферирования.[27] Самоорганизующаяся сеть семантических ссылок была интегрирована с многомерным пространством категорий, чтобы сформировать семантическое пространство для поддержки продвинутых приложений с многомерными абстракциями и самоорганизующимися семантическими ссылками. [28][29] Было подтверждено, что сеть семантических связей играет важную роль в понимании и представлении посредством приложений реферирования текста. [30] [31] Чтобы исследовать особую социальную семантику, отношения конкуренции и отношения симбиоза, а также их роли в развивающемся обществе были изучены в новой теме: киберфизический социальный интеллект. [32]

Для конкретного использования созданы более специализированные формы семантических сетей. Например, в 2008 году докторская диссертация Фоси Бендека формализовала Сеть семантического сходства (SSN), который содержит специализированные отношения и алгоритмы распространения для упрощения семантическое сходство представление и расчеты.[33]

Основы семантических сетей

Семантическая сеть используется, когда есть знания, которые лучше всего понимать как набор концепций, связанных друг с другом.

Большинство семантических сетей основаны на когнитивных способностях. Они также состоят из дуг и узлов, которые могут быть организованы в таксономическую иерархию. Семантические сети внесли идеи активация распространения, наследование, а узлы как протообъекты.

Примеры

В Лиспе

В следующем коде показан пример семантической сети в Язык программирования Лисп используя список ассоциаций.

(setq *база данных*'((канарейка  (это птица)           (цвет желтый)           (размер маленький))  (пингвин (это птица)           (движение плавать))  (птица    (это позвоночное животное)           (часть крылья)           (воспроизведение кладка яиц))))

Чтобы извлечь всю информацию о типе "канарейка", можно использовать ассоциированный функция с ключом "канарейка".[34]

WordNet

Основная статья: WordNet

Пример семантической сети: WordNet, а лексический база данных английский. Он группирует английские слова в наборы синонимов, называемых синсеты, дает краткие общие определения и записывает различные семантические отношения между этими наборами синонимов. Определены некоторые из наиболее распространенных семантических отношений: меронимия (A является меронимом B, если A является частью B), холонимия (B является холонимом A, если B содержит A), гипонимия (или же тропонимия ) (A подчиняется B; A является разновидностью B), гипернимия (A выше B), синонимия (A означает то же, что и B) и антонимия (A означает противоположность B).

Свойства WordNet были изучены с теория сети перспективы и по сравнению с другими семантическими сетями, созданными из Тезаурус Роже и словесная ассоциация задачи. С этой точки зрения трое из них - структура маленького мира.[35]

Другие примеры

Также возможно представить логические описания с использованием семантических сетей, таких как экзистенциальные графы из Чарльз Сандерс Пирс или связанные концептуальные графики из Джон Ф. Сова.[1] Они обладают выразительной силой, равной или превышающей стандартную. логика предикатов первого порядка. В отличие от WordNet или других лексических сетей или сетей просмотра, семантические сети, использующие эти представления, могут использоваться для надежного автоматического логического вывода. Некоторые автоматизированные средства рассуждений используют теоретико-графические особенности сетей во время обработки.

Другие примеры семантических сетей: Gellish модели. Gellish English с этими Gellish English Dictionary, это формальный язык это определяется как сеть отношений между концептами и названиями концептов. Gellish English является формальным подмножеством естественного английского языка, так же как Gellish Dutch - формальным подмножеством голландского языка, тогда как несколько языков разделяют одни и те же концепции. Другие сети Gellish состоят из моделей знаний и информационных моделей, которые выражаются на Gellish языке. Сеть Gellish - это сеть (бинарных) отношений между вещами. Каждое отношение в сети является выражением факта, классифицируемого по типу отношения. Каждый тип отношения сам по себе является понятием, которое определено в словаре гелльского языка. Каждая связанная вещь - это либо понятие, либо отдельная вещь, которая классифицируется понятием. Определения понятий созданы в форме моделей определений (сетей определений), которые вместе образуют Gellish Dictionary. Сеть Gellish может быть задокументирована в базе данных Gellish и интерпретируется компьютером.

SciCrunch это совместно редактируемая база знаний для научных ресурсов. Он предоставляет однозначные идентификаторы (идентификаторы исследовательских ресурсов или RRID) для программного обеспечения, лабораторных инструментов и т. Д., А также предоставляет возможности для создания связей между RRID и сообществами.

Еще один пример семантических сетей, основанный на теория категорий, является ologs. Здесь каждый тип - это объект, представляющий набор вещей, а каждая стрелка - это морфизм, представляющий функцию. Коммутативные диаграммы также предписаны для ограничения семантики.

В социальных науках люди иногда используют термин семантическая сеть для обозначения сети совместного возникновения.[36] Основная идея состоит в том, что слова, которые одновременно встречаются в единице текста, например предложения, семантически связаны друг с другом. Связи, основанные на совместной встречаемости, затем могут использоваться для построения семантических сетей.

Программные инструменты

Существуют также тщательно продуманные типы семантических сетей, связанные с соответствующими наборами программных инструментов, используемых для лексический инженерия знаний, например, система обработки семантической сети (SNePS ) Стюарта С. Шапиро[37] или MultiNet парадигма Германа Хельбига,[38] особенно подходит для семантического представления выражений естественного языка и используется в нескольких НЛП Приложения.

Семантические сети используются в специализированных задачах поиска информации, таких как обнаружение плагиата. Они предоставляют информацию об иерархических отношениях, чтобы использовать семантическое сжатие чтобы уменьшить языковое разнообразие и дать системе возможность подбирать значения слов независимо от набора используемых слов.

Сеть знаний, предложенная Google в 2012 году, на самом деле представляет собой приложение семантической сети в поисковой системе.

Моделирование реляционных данных, таких как семантические сети, в низкоразмерных пространствах с помощью форм встраивание имеет преимущества в выражении отношений сущностей, а также в извлечении отношений из таких носителей, как текст. Существует много подходов к изучению этих встраиваний, в частности, с использованием байесовских кластерных структур или энергетических структур, а в последнее время TransE[39] (НИПС 2013). Применения встраивания данных базы знаний включают: Анализ социальных сетей и Извлечение отношений.

Смотрите также

Другие примеры

Рекомендации

  1. ^ а б Джон Ф. Сова (1987). «Семантические сети». В Стюарте С. Шапиро (ред.). Энциклопедия искусственного интеллекта. Получено 29 апреля 2008.
  2. ^ Пун, Хойфунг и Педро Домингос. "Неконтролируемый семантический анализ. "Труды конференции 2009 года по эмпирическим методам обработки естественного языка: Том 1-Том 1. Association for Computational Linguistics, 2009.
  3. ^ Сусна, Майкл. "Устранение неоднозначности слов при произвольном индексировании текста с использованием массивной семантической сети. "Труды второй международной конференции по управлению информацией и знаниями. ACM, 1993.
  4. ^ Леманн, Фриц; Родин, Эрвин Ю., ред. (1992). Семантические сети в искусственном интеллекте. Международная серия по современной прикладной математике и информатике. 24. Оксфорд; Нью-Йорк: Pergamon Press. п. 6. ISBN  978-0080420127. OCLC  26391254. Первой семантической сетью для компьютеров была Nude, созданная Р. Х. Риченсом из Кембриджского отделения языковых исследований в 1956 году в качестве интерлингва для машинного перевода естественных языков.
  5. ^ Роберт Ф. Симмонс (1963). «Синтетическое языковое поведение». Управление обработкой данных. 5 (12): 11–18.
  6. ^ Симмонс, «Темы 1972 года», Антология ACL, 1982
  7. ^ Куиллиан, Р. Нотация для представления концептуальной информации: приложение к семантике и механическому английскому перефразированию. SP-1395, System Development Corporation, Санта-Моника, 1963.
  8. ^ Аллан М. Коллинз; М. Р. Куиллиан (1969). «Время извлечения из семантической памяти». Журнал вербального обучения и вербального поведения. 8 (2): 240–247. Дои:10.1016 / S0022-5371 (69) 80069-1.
  9. ^ Аллан М. Коллинз; М. Росс Куиллиан (1970). «Влияет ли размер категории на время категоризации?». Журнал вербального обучения и вербального поведения. 9 (4): 432–438. Дои:10.1016 / S0022-5371 (70) 80084-6.
  10. ^ Аллан М. Коллинз; Элизабет Ф. Лофтус (1975). «Теория распространения-активации семантической обработки». Психологический обзор. 82 (6): 407–428. Дои:10.1037 / 0033-295x.82.6.407.
  11. ^ Куиллиан, М. Р. (1967). Концепции слов: теория и моделирование некоторых основных семантических возможностей. Поведенческая наука, 12 (5), 410-430.
  12. ^ Куиллиан, М. Р. (1968). Семантическая память. Семантическая обработка информации, 227–270.
  13. ^ Куиллиан, М. Р. (1969). «Обучаемый постигающий язык: программа моделирования и теория языка». Коммуникации ACM. 12 (8): 459–476. Дои:10.1145/363196.363214.
  14. ^ Куиллиан, Р. Семантическая память. Неопубликованная докторская диссертация, Технологический институт Карнеги, 1966 г.
  15. ^ Хельбиг, Х. (2006). Представление знаний и семантика естественного языка (PDF). ISBN  978-3540244615.
  16. ^ Ван де Рит, Р. П. (1992). Лингвистические инструменты в инженерии знаний (PDF). Издательство Elsevier Science. п. 98. ISBN  978-0444883940.
  17. ^ Хулпус, Иоана; Прангнаварат, Нарумол (2015). «Семантическая взаимосвязь на основе путей в связанных данных и ее использование для устранения неоднозначности слов и сущностей». Семантическая сеть - ISWC 2015: 14-я Международная конференция по семантической паутине, Вифлеем, Пенсильвания, США, 11–15 октября 2015 г., Материалы, часть 1. Международная конференция по семантической сети 2015. Издательство Springer International. п. 444.
  18. ^ Маккаскер, Джеймс П .; Честейн, Кэтрин (апрель 2016 г.). "Что такое сеть знаний?". authorea.com. Получено 15 июн 2016. использование [термина «граф знаний»] развилось
  19. ^ Х. Чжугэ, Сетка знаний, World Scientific Publishing Co., 2004.
  20. ^ Х. Чжугэ, Правила наследования для гибкого поиска модели. Системы поддержки принятия решений 22 (4) (1998) 379–390
  21. ^ Х. Чжугэ, Активная структура электронного документа ADF: модель и инструмент. Информация и менеджмент 41 (1): 87–97 (2003).
  22. ^ Х. Чжуге и Л. Чжэн, Рейтинг сети с семантической связью, WWW 2003
  23. ^ Х. Чжуге, Сеть семантических ссылок, в Сети знаний: к кибер-физическому обществу, World Scientific Publishing Co., 2012.
  24. ^ Х. Чжугэ, Л. Чжэн, Н. Чжан и X. Ли, Подход к автоматическому обнаружению семантических отношений. WWW 2004: 278–279.
  25. ^ Х. Чжугэ, Сообщества и новая семантика в сети семантических связей: открытие и обучение, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 21 (6) (2009) 785–799.
  26. ^ Х. Жуге, Семантическая связь через пространства для киберфизического и социального интеллекта: методология, Искусственный интеллект, 175 (2011) 988–1019.
  27. ^ Х. Чжугэ, Многомерное обобщение в киберфизическом обществе, Морган Кауфманн, 2016.
  28. ^ Х. Чжугэ, Модель пространства веб-ресурсов, Springer, 2008.
  29. ^ Х. Чжуге и Ю. Син, Вероятностная модель пространства ресурсов для управления ресурсами в кибер-физическом обществе, IEEE Transactions on Service Computing, 5 (3) (2012) 404–421.
  30. ^ X. Сан и Х. Чжугэ, Обобщение научных статей с помощью рейтинга подкрепления в сети семантических ссылок, IEEE ACCESS, 2018, Дои:10.1109 / ACCESS.2018.2856530.
  31. ^ М. Цао, Х. Сун и Х. Чжугэ, Вклад причинно-следственной связи в представление сути научной статьи - роль сети семантических ссылок, PLOS ONE, 2018, Дои:10.1371 / journal.pone.0199303.
  32. ^ Х. Чжугэ, Кибер-физический и социальный интеллект симбиоза человека-машины-природы, Springer, 2020.
  33. ^ Бендек, Фоси (2008). Платформа семантического сопоставления рабочих процессов WSM-P. München: Verl. Доктор Хат. ISBN  9783899638547. OCLC  501314022.
  34. ^ Свиггер, Кэтлин. "Semantic.ppt". Получено 23 марта 2011.
  35. ^ Steyvers, M .; Тененбаум, Дж. Б. (2005). «Крупномасштабная структура семантических сетей: статистический анализ и модель семантического роста». Наука о мышлении. 29 (1): 41–78. arXiv:cond-mat / 0110012. Дои:10.1207 / с15516709cog2901_3. PMID  21702767.
  36. ^ Воутер Ван Аттевельдт (2008). Анализ семантической сети: методы извлечения, представления и запроса медиа-контента. BookSurge Publishing.
  37. ^ Стюарт С. Шапиро
  38. ^ Герман Хельбиг
  39. ^ Бордес, Антуан; Usunier, Nicolas; Гарсия-Дюран, Альберто; Уэстон, Джейсон; Яхненко, Оксана (2013), Burges, C.JC .; Bottou, L .; Веллинг, М .; Гахрамани, З. (ред.), «Трансляция вложений для моделирования многореляционных данных» (PDF), Достижения в системах обработки нейронной информации 26, Curran Associates, Inc., стр. 2787–2795., получено 29 ноябрь 2018

дальнейшее чтение

внешняя ссылка