Redes semanticas
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Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como lo hace el cerebro humano. Los nodos representan objetos o conceptos, y las ligas representan las relaciones entre ellos, como "es un", "parte de", etc. Este modelo permite heredar propiedades entre conceptos relacionados y realizar deducciones.
Redes semanticas
- 1. Redes Semánticas IIMAS Inteligencia Artificial Alumno: Vicente Iván Sánchez Carmona Profesora: Dr. Ana Lilia Laureano
- 2. Representación del conocimento El problema de cómo almacenar el conocimiento a ser usado se llama representación del conocimiento. Cada objeto en el mundo existe en relación con otros objetos. También, cada concepto existe en relación con otro concepto. Hay quienes piensan que si se puede representar las relaciones mutuas entre conceptos, se puede crear una estructura de conocimiento que sea un modelo cercano al cerebro humano y así poder hacer deducciones y adquirir conocimiento como lo haría una persona. Tal modelo es llamado una red semántica.
- 3. Redes semánticas Están basadas en la idea de que los objetos o los conceptos pueden ser unidos por alguna relación. Estas relaciones se representan usando una liga que conecte dos conceptos. Los nodos y las ligas pueden ser cualquier cosa, dependiendo de la situación a modelar.
- 4. Las redes semánticas fueron originalmente desarrolladas para representar el significado o semántica de oraciones en inglés, en términos de objetos y relaciones. Actualmente, se utiliza el término redes asociativas (una forma más amplia) ya que no sólo se usa para representar relaciones semánticas, sino también para representar asociaciones físicas o causales entre varios conceptos u objetos.
- 5. Relaciones entre conceptos Una relación muy común que une a dos conceptos es la relación esun: A esun B, la cual significa que A es un concepto menos general que B. Ejemplo: fulanito esun humano esun animal Existen otras relaciones comúnes, como tiene, es, causa, etc. Más aparte las que pudiera definir el modelador de la red semántica.
- 6. Ejemplo
- 7. Relaciones entre clases Como se vio antes, la relación esun significa “es un caso de” y relaciona un caso o individuo con una clase genérica. Una clase está relacionada con el concepto matemático de conjunto, que alude a un grupo de objetos. La relación unTipoDe se utiliza para relacionar una clase hija con una clase padre, o sea, relaciona nodos genéricos con nodos genéricos.
- 8. Ejemplo
- 9. Herencia en redes semánticas Un nodo hereda las propiedades de los conceptos “más altos en jerarquía” a través de relaciones del tipo subclaseDe y tipoDe. Se puede utilizar como mecanismo de razonamiento.
- 10. Ejemplo
- 11. Ejemplo “Un vaso sangíneo es parte del sistema cardiovascular” “Las arterias son vasos sanguíneos” “Las arterias contienen sangre rica en oxígeno”
- 12. Ejemplo herencia y razonamiento “Las arterias grandes son ricas en oxigeno” “Las arterias grandes tienen pared muscular” “La aorta contiene sangre rica en oxigeno” “La arteria pulmonar izquierda transporta sangre rica en oxígeno”
- 13. Excepciones en la herencia La última aseveración de la anterior diapositiva es falsa. Por lo que: A) No se deben heredar propiedades que produzcan inconsistencias. B) No heredar propiedades relevantes para una clase pero no para sus especializaciones. C) En caso de herencia múltiple, indicar la liga de preferencia.
- 14. Ejemplo
- 15. Posible solución Almacenar la propiedad como información explícita en cada concepto en el que se cumpla la propiedad, eliminando la propiedad general. Evitar heredar ciertos tipos de ligas.
- 17. Ejemplo: conflicto en herencia múltiple
- 18. Programación de Redes semánticas En Prolog: Esun (dirigible_goodyear,dirigible). tieneForma (dirigible,elipsoidal). Desventaja: un nodo aparecería en cada fórmula. Mejor: usar una estructura de datos.
- 19. Desventajas de las redes semánticas No existe una interpretación normalizada para el conocimiento expresado por la red. La interpretación de la red depende exclusivamente de los programas que manipulan la misma. La dificultad de interpretación a menudo puede derivar en inferencias inválidas del conocimiento contenido en la red. La exploración de una red asociativa puede derivar en una explosión combinatoria del número de relaciones que deben ser examinadas para comprobar una relación, sobre todo si la respuesta a una consulta es negativa. No hay manera de insertar alguna regla heurística para explorar la red de manera eficiente.
- 20. Ventajas de las redes semánticas Permiten la declaración de importantes asociaciones en forma explícita. Debido a que los nodos relacionados están directamente conectados, y no se expresan las relaciones en una gran base de datos, el tiempo que toma el proceso de búsqueda por hechos particulares puede ser significativamente reducido.
- 21. Bibliografía Bibliografía e imágenes tomadas de: Nagao Makoto. Knowledge and Inference. Academic Press Inc, 1990. Giarratano, Riley. Sistemas Expertos, principios y programación. International Thomson Editores, 2001. Notas del curso de la materia de Inteligencia Artificial del Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Facultad de Informática, UPV. Russell, Norving. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice-Hall, 1a. Edición.