Простая экспертная система

Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про простая экспертная сис , тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое простая экспертная сис , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Экспертные системы.

Пример написания программы простая экспертная сис тема на языке ПроЛог. Начнем с того, что знак равно в ПроЛоге используется не как оператор приравнивания, а как оператор унифицирования. Унификация – это приведение выражений справа и слева от знака унификации к одному значению. При этом несвязанные значения из одного выражения будут заполнены значениями из другого выражения. Таким образом, если в операции унификации участвуют две переменных, и каждая связана со своим значением, то выполняется их сравнение. Если одна переменная не связана, то выполняется приравнивание ей значения. А если в унификации участвуют выражения с наличием несвязанных частей, то эти части принимают значения из таких же частей другого выражения. При этом ПроЛог пытается привести оба выражения к одному значению. Примеры.

Унификация как приравнивание.

Goal

               А = 5,

               А = Б

               write(А, “,”, Б).

Здесь в первой строчке унификация несвязанной переменной со значением 5. Результат – значение переменной А связано с константой 5. Во второй строчке унификация несвязанной переменной В и связанной А приведет к передаче значения переменной А в переменную Б. ПроЛог выдаст на экран:

5,5

Унификация как сравнение

Goal

               А = 5,

               Б = “да”,

               А = Б.

Здесь уже в унификации будут участвовать два полностью связанных значения, значит происходит простое сравнение значений. Результат выполнения ПроЛога:

No

Это говорит что унификация не успешна, то есть значения переменной А и Б неравны.

Унификация как приведение к одному значению

Теперь посмотрим что будет, если в переменных будут только некоторые части значений несвязанны. Для это хорошо подходит список значений. Если какой-либо элемент списка несвязан, то механизм унификации будет пытаться его связать используя значения из другого выражения.

domains

Слово = string

Слова = reference Слово*

predicates

унификация(Слова А, Слова Б)

clauses

унификация(Слова,Слова):-!.

Goal

               А = [“да”, “нет”, С],

               Б = [“да”,_, “точно”],

               унификация ( А, Б),

               write(А, “,”, Б, “:”, С).

Здесь ПроЛог будет приводить оба значения к одному обобщенному значению, используя связанные значения из одного выражения для связи несвязанных значений в другом выражении. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Результат выполнения ПроЛога:

[“да”, “нет”, “точно”], [“да”, “нет”, “точно”]: “точно”

Как видно унификация прошла успешно, что привело к одному значению для обоих выражений. Однако, если переменной А будет присвоено другое значение [“да”, “нет”,_,_], унификация будет неуспешна.

Нужно заметить, что для включения механизма унификации неполных значений нужно объявить явно, что значения переменной могут быть частично связаны (быть ссылками, а не значениями) с помощью ключевого слова reference. Это делается при объявлении типа значения в секции domains программы. Еще замечание. При появлении в программе ПроЛога константы “список элементов”, первый элемент должен быть связан со значением. Это нужно для того чтобы ПроЛог мог определить тип остальных элементов списка. В нашем примере в обоих константах “список элементов” первый элемент звязан со значением “да”. Если список передается как параметр вызова предиката, то это условие необязательно ввиду того что параметры предиката уже явно описаны и принадлежат к конкретному типу. Например, можно было бы написать предикат унификация([_, “да”],С) что не вызвало бы ошибку ПроЛога.

Еще интересная особенность ключевого слова reference – это то, что можно унифицировать еще несвязанные переменные. Тогда их ссылки на область значения будут одинаковые. И если в дальнейшем одну переменную связать со значением, то и вторая переменная будет автоматически связана. Пример с использованием предиката “унификация”, описанного выше.

Goal

               Унификация ( А, Б),

               А = [“да”, “нет”],

               write(Б).

Результат ПроЛога :

[“да”, “нет”]

Видно, что явно никакого значения переменной Б не присваивалось. Тем не менее в ней появилось значение.

Простая Экспертная Система на основе унификации значений ПроЛога.

Теперь Мы можем создать более сложный и интересный пример использования унификаций значений ПроЛога. Сделаем экспертную систему по знаниям о мире на языке, приближенном к естественному языку человека. Пусть каждое знание состоит только из одного предложения. Каждое слово предложения может быть разного типа: существительное, глагол, прилагательное,… Каждое слово имеет семантическую связь в другому слову. Объявление такого слова будет выглядеть так:

Domains

Слово = string

СловоПредл = reference сущ(Слово,СловоПредл); 

               глаг(Слово,СловоПредл); прил(Слово,СловоПредл);

               пред(Слово,СловоПредл); нар(Слово,СловоПредл);

               пусто

Здесь “пусто” означает конец предложения. Как видно каждое слово предложения связано с другим словом предложения, так что бы смысл знания был выражен семантически с помощью этих связей.

Теперь опишем базу знаний и вид фактов в ней.

database - знания

знание(СловоПредл)

Используя унификацию значений ПроЛога Мы получаем наипростейший поиск знаний. Предикат поиска будет выглядеть так:

predicates

nondeterm ответ(СловоПредл)

clauses

ответ(СловоПредл):-

               знание(СловоПредл).

ВСЁ! Замечу, что можно обойтись и без предиката вовсе, задавая поиск фактов напрямую в базе знаний. Ключевое слово nondeterm указывает на то что в случае отката нужно перебирать все возможные варианты ответов если таковые есть.

Теперь можно создать бузу знаний для экспертной системы и задавать вопросы. Пусть база знаний хранится в файле “знания.txt” и содержит факты:

знание(сущ("лев",глаг("живет",пред("в",сущ("саванне",пусто))))).

знание(сущ("антилопа",глаг("живет",пред("в",сущ("саванне",пусто))))).

знание(сущ("зебра",глаг("живет",пред("в",сущ("саванне",пусто))))).

знание(сущ("лев",глаг("охотится",пред("на",сущ("животных",пусто))))).

знание(сущ("тигр",глаг("охотится",пред("на",сущ("животных",пусто))))).

знание(сущ("тигр",глаг("живет",пред("в",сущ("лесу",пусто))))).

знание(сущ("заяц",глаг("живет",пред("в",сущ("лесу",пусто))))).

знание(сущ("заяц",глаг("ест",сущ("траву",пусто)))).

знание(сущ("олень",глаг("ест",сущ("траву",пусто)))).

знание(сущ("заяц",глаг("ест",сущ("кору",пусто)))).

Теперь можно задать вопрос экспертной системе, например, кто живет в саванне. Это будет выглядеть следующим обращом:

Goal:-       % вызов решателя ПроЛога

               consult("знания.txt",знания),     % загрузка базы знаний

% определение слов вопроса

               ЧтоДелает="живет", Где="саванне",

% сборка вопроса

               А=сущ(Кто,глаг(ЧтоДелает,пред(Предл,сущ(Где,Дополнения)))),

% поиск ответов

               ответ(А),

% печать ответов

               nl,write(Кто, " ", ЧтоДелает, " ", Предл, " ", Где, " ", Дополнения),

               fail.

Ответ Пролога:

лев живет в саванне пусто

антилопа живет в саванне пусто

зебра живет в саванне пусто

Если нам нужно узнать что делает лев, то нужно задать вместо слов запроса, сборки запроса и вывода на экран следующие строчки:

               Кто="лев",

               А=сущ(Кто,глаг(ЧтоДелает,Дополнения),

               nl,write(Кто, " ", ЧтоДелает, " ", Дополнения),

ответ ПроЛога будет:

лев живет пред("в",сущ("саванне",пусто))

лев охотится пред("на",сущ("животных",пусто))

Конечно можно сделать автоматическую сборку вопроса и вывод найденных знаний без вывода внутренних типов слов знания, так чтобы полностью перейти на естественный язык общения с экспертной системой. Но это уже другая задача. Вообще на основе механизма унификации можно построить очень сильную и умную экспертную систему. При этом используя естественный язык как входной, так и выходной.

Если я не полностью рассказал про простая экспертная сис ? Напиши в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое простая экспертная сис и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Экспертные системы

Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про простая экспертная сис

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.