Redes Semânticas

Rodrigo Real
rreal@inf.ufrgs.br

Introdução

Uma rede semântica é uma notação gráfica composta por nodos interconectados. As redes semânticas podem ser usadas para representação de conhecimento, ou como ferramenta de suporte para sistemas automatizados de inferências sobre o conhecimento. As redes semânticas podem ser divididas em [SOW 2002]:

• Redes de Definição - enfatiza o subtipo, ou a relação do tipo ``é um'' entre um tipo conceitual e um recém definido subtipo. A rede resultante suporta a regra da herança através da cópia de propriedades definidas para o supertipo para todos os seus subtipos. Já que as definições são verdadeiras por definição, a informação neste tipo de rede é geralmente assumida como necessariamente verdadeira;
• Redes de Asserção - são desenvolvidas para garantir proposições. Diferentemente das redes de definição, a informação em uma rede de asserção é considerada contingentemente verdadeira, a não ser que seja explicitamente marcada com um operador de modo;
• Redes de Implicação - usa a implicação com principal relação para conexão de nodos. Eles podem ser usados para representar padrões de crenças, causalidade, ou inferências;
• Redes Executáveis - incluem algum mecanismos, como procedimentos anexos, para execução de inferências, passagem de mensagens, ou busca por padrões e associações;
• Redes de Aprendizado - constrói, ou estende sua representação através da aquisição de conhecimento a partir de exemplos. O novo conhecimento pode mudar a antiga rede pela adição e remoção de arcos e nodos, ou pela alteração de valores numéricos, que associam nodos e arcos;
• Redes Híbridas - combinam duas ou mais das redes anteriores.

Redes de Definição

É a mais antiga das redes semânticas. Foi proposta pelo filósofo grego Porfírio que ilustrou o método de categorização proposto por Aristóteles. O método se utilizava de uma estrutura hierárquica de tipos e subtipos. A figura 1 apresenta uma versão da árvore de Porfírio.

As primeiras implementações de redes semânticas surgiram para definições de tipos conceituais e para padrões de relação para máquinas de tradução.

Figura: Árvore de Porfírio

A árvore de Porfírio serviu de base para a concepção da linguagem KL-One (Knowledge Language One)[BRA 85], implementada em 1979.

A linguagem KL-One é um linguagem gráfica, o conhecimento é representado na forma de diagramas, com símbolos diferenciados para, por exemplo, conceitos gerais ou conceitos individuais (exemplo círculos brancos ou sombreados). Arcos duplos estabelecem uma relação de subtipo para supertipo. O círculo no centro de algumas flechas representam propriedades (roles). A figura 2 apresenta um exemplo de uma rede semântica utilizando a KL-One.

Figura 2: Exemplo de uso da KL-One

Redes de Asserção

Foram desenvolvidas para a asserção de proposições lógicas. A notação gráfica foi criada com base na notação utilizada pela química orgânica. Esta notação foi criada por Although Peirce em 1882, e serviria para mostrar ``os átomos e as moléculas da lógica''.

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Figura 3: Um grafo relacional

Os grafos relacionais conseguem representar apenas dois tipos de operadores: operadores de conjunção e operadores de "existência" . Outros operadores como disjunção e negação apresentavam problemas na representação gráfica com relação a delimitação de escopo. A expressão abaixo é equivalente ao grafo apresentado:

Diversas propostas foram feitas no sentido de melhorar a notação gráfica deste tipo de rede semântica, permitindo que outros operadores lógicos fossem também utilizados. A primeira implementação utilizada na área de inteligência artificial foi feita por Stuart Saphiro em 1971. Esta primeira implementação evoluiu para o chamado Semantic Network Processing System (SNePS)[SHA 79]. SNePS foi feito para que a base de conhecimento fosse construída a partir de uma representação em linguagem natural[SHA 92].

Figura 4: Exemplo de uso de SNePS

A figura 4 apresenta um exemplo do uso de SNePS, no exemplo é representada a frase ``Sue thinks that Bob believes that a dog is eating a bone''. Cada um dos nodos nomeados de M1 a M5 representam uma proposição distinta, cujo conteúdo relacional está em anexo ao nodo de proposição.

Redes de Implicação

As redes de implicação estabelecem relações de implicação entre os nodos. Dependendo da interpretação, estas redes podem ser vistas como redes de crenças e redes Bayesianas, para isto seria necessário envolver valores de probabilidade nas relações de verdadeiro e falso.

Uma rede de implicação pode ser usada, conforme o exemplo apresentado na figura 5, para representar o tipo de conhecimento necessário para que alguém que tenha escorregado na grama possa inferir sobre as possíveis causas.

Figura: Exemplo de redes de implicação

Diferentes métodos de raciocínio existem e podem ser aplicados a um mesmo grafo como o da figura 5, algumas vezes é necessária a inclusão de anotações para indicar valores verdadeiros ou probabilidades. As principais abordagens são:

Lógica

métodos de inferência lógica são utilizados em sistema de manutenção da verdade (TMS). Um TMS iniciaria em nodos onde valores verdadeiros são conhecidos, propagando estes valores através da rede. Para o caso da pessoa que escorregou na grama, o sistema iniciaria com valor T para o fato de que a grama está escorregadia, e a partir disto faria a propagação para os outros nodos em busca das possíveis conclusões. Adicionalmente poderiam ser informados outros fatos conhecidos, por exemplo, o fato de se estar na estação das chuvas, este segundo fato seria também propagado e contribuiria para a conclusão final.

Probabilística

muito do raciocínio empregado na abordagem lógica pode ser também empregado na probabilística, na qual também podem ser construídos TMSs. Neste caso a verdade seria considerada com probabilidades iguais a 1.0 e a falsidade com valores iguais a 0.0. Uma contínua faixa de probabilidades existe entre o 0.0 e o 1.0, este fato leva a possibilidade de interpretações mais refinadas dos estados, bem como aumenta a complexidade em termos de processamento da rede. O trabalho de [PEA 96] apresenta alternativas para o uso deste tipo de rede abordando o tratamento de incertezas.

Redes Executáveis

As redes executáveis contém mecanismos que permitem a alteração dinâmica na própria rede. Três tipos de mecanismos são mais comumente utilizados:

1. Passagem de mensagens - dados passados entre os nodos
2. Procedimentos anexados - cada nodo possui um procedimento
3. Transformações de grafos - combinar, modificar e quebrar grafos

Estes três mecanismos podem ser combinados de diversas formas. As mensagens passadas de nodo para nodo podem ser processadas por procedimentos anexos aos nodos, transformações no grafo podem também ser disparadas por mensagens que aparecem nos nodos.

Figura: Exemplo de redes executáveis

Programas dataflow podem ser considerados como redes executáveis com procedimentos anexados, o diagrama contém nodos passivos que armazenam dados, e nodos ativos que pegam dados na entrada fazem algum processamento e enviam os resultados para a saída. A figura 6 apresenta um exemplo de programa em dataflow no qual os nodos passivos são representados por uma caixa retangular, e os nodos ativos por um losango. Os labels nas caixas representam o tipo de dado em questão, e nos losangos o nome do procedimento a ser executado.

Um exemplo bastante utilizado de redes executáveis são as redes de Petri. As redes de Petri são um formalismo que combina passagem de um marcador com procedimentos. Assim como diagramas dataflow, as redes de Petri possuem nodos passivos, e nodos ativos, chamados respectivamente de lugares (places) e transições. Adicionalmente elas possuem um conjunto de regras para marcar lugares com pontos, chamados de tokens e para execução e disparo de transições. Para ilustrar o fluxo dos tokens, a figura 7 apresenta uma rede de Petri para uma parada de ônibus, onde três tokens representam as pessoas esperando e um token representa a chegada do ônibus.

Figura 7: Exemplo de Rede de Petri

 

Redes de Aprendizado

Um sistema de aprendizado, natural ou artificial, responde a novas informações através da alteração de sua representação interna do conhecimento. Os sistemas que utilizam redes podem se valer de três mecanismos para alteração de sua rede:

1. Rote memory - conversão da nova informação em uma rede e adição da mesma na rede atual
2. Alteração de pesos - Alteração de valores associados a nodos ou arcos
3. Reestruturação - é o mais complexo de todos, e implica basicamente na alteração das conexões entre os nodos

Os sistemas que se utilizam de Rote memory são mais indicados para aplicações que necessitam da recuperação exata de dados. Sistemas que utilizam alteração de pesos (exemplo: redes neurais) são mais indicados para reconhecimento de padrões.

Figura 8: Uma rede neural

As redes neurais são um exemplo de rede semântica de aprendizado, estas redes realizam o aprendizado através da alteração de pesos associados aos nodos e arcos da rede. Na figura 8 é apresentado um exemplo de uma rede neural, nesta rede a entrada é uma seqüência de números que indicam a proporção relativa de algumas características selecionados e a saída é outra seqüência de números que indicam o conceito que mais se enquadra dados os valores de entrada. Em um aplicação, por exemplo, de reconhecimento de caracteres, as características seriam linhas, curvas e ângulos, e os conceitos seriam as representações das letras que possuem aquelas características.

Considerações Finais

As redes semânticas podem ser aplicadas em diversas áreas da computação. Muitos dos tipos de redes semânticas podem ser encarados como uma forma alternativa de processamento, tal como é o caso das redes neurais, ou das redes executáveis. As redes semânticas podem apresentar características muito boas para determinados tipos de problemas, tais como problemas de reconhecimento de padrões, e de tratamento de linguagem natural.

O uso de redes semânticas pode também trazer vantagens com relação a simplificação sobre a forma de representar o problema. Em alguns casos, como nas redes de implicação, podem ser estabelecidas relações de causa e efeito de forma bastante simplificada e intuitiva. Nestes casos, podem ser criados sistemas especialistas, nos quais o conhecimento é representado em uma codificação que o ser humano consegue interpretar sem grandes dificuldades.

Referências Bibliográficas

BRA 85

BRACHMAN, R. J.; SCHMOLZE, J. G. An overview of the KL-ONE knowledge representation system. Cognitive Science, v.9, n.2, p.171-216, 1985.

PEA 96

PEARL, J. Decision making under uncertainty. ACM Computing surveys, v.28, n.1, mar 1996.

SHA 79

SHAPIRO, S. C. The SNePS semantic network processing system. In: FINDLER, N. V. (Ed.). Associative networks: representation and use of knowledge by computers. New York: Academic Press, 1979. p.179-203.

SHA 92

SHAPIRO, S.; RAPAPORT, W. The SNePS family. Computers and Mathematics with Applications, Special Issue on Semantic Networks in Artificial Intelligence, Part 1, v.23, n.2-5, 1992.

SOW 2002

SOWA, J. F. Semantic networks. Disponível em: http://www.jfsowa.com/pubs/semnet.htm.

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The command line arguments were:
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The translation was initiated by Rodrigo Real on 2003-03-21

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