Перспективы развития поисковых систем

Задаваемый булевыми операторами поиск является буквальным – машина осуществляет поиск слов или фраз точно в таком виде, в каком их ввели. Это может порождать проблемы, когда введенные слова многозначны. Например, английское слово «Bed» может означать кровать, клумбу, место, где рыба мечет икру, и многое другое. Если пользователя интересует только одно из этих значений, ему не нужны страницы со словом, имеющим другие значения. Можно построить буквальный поисковый запрос, нацеленный на отсечение нежелательных значений, но было бы неплохо, если бы сама поисковая машина могла оказывать соответствующую помощь.

Один из вариантов работы поисковой машины – концептуальный поиск. Часть такого поиска предусматривает использование статистического анализа страниц, содержащих введенные пользователем слова или фразы, для нахождения других страниц, которые могли бы этого пользователя заинтересовать. Понятно, что для концептуального поиска требуется хранить больше информации о каждой странице, и каждый поисковый запрос потребует большего числа вычислений. В настоящее время многие группы разработчиков занимаются повышением результативности и производительности поисковых машин такого типа. Другие исследователи сфокусировались на иной области, которую именуют естественно-языковыми запросами (natural-languagequeries).

Идея естественно-языковых запросов состоит в том, чтобы пользователь формулировал запрос так же, как он бы спрашивал у человека, сидящего рядом – при этом не нужно отслеживать булевы операторы или сложные структуры запросов. Наиболее популярным современным сайтом с естественно-языковыми поисковыми запросами является AskJeeves.com, анализирующий запрос с целью выявления ключевых слов, которые затем используются для поиска в построенном этой поисковой машиной указателе сайтов. Упомянутый сайт работает только с простыми поисковыми запросами, однако разработчики в условиях жесткой конкуренции занимаются разработкой машины с естественно-языковыми поисковыми запросами, способной обрабатывать очень сложные запросы.

30. Семантические системы: определение, назначение, техническая суть, классификация, характеристики, архитектура, примеры и перспективы развития. Основные принципы оптимизации семантической сети

Семантическая сеть (система) –информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа – набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических высказываний. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным представлением для семантической сети является граф. Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгая математическая запись, и что обе эти формы являются не конкурирующими, а взаимодополняющими.

Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями — дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка. Схемы семантических сетей, на которых указаны направления навигационных отношений, называют картами знаний, а их совокупность, позволяющая охватить большие участки семантической сети, атласом знания.

В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметного множества, а дуга – предикату.

Пример семантической сети (системы)

В лингвистике отношения фиксируются в словарях и в тезаурусах. В словарях в определениях через род и видовое отличие родовое понятие занимает определённое место. В тезаурусах в статье каждого термина могут быть указаны все возможные его связи с другими родственными по теме терминами. От таких тезаурусов необходимо отличать тезаурусы информационно- поисковые с перечнями ключевых слов в статьях, которые предназначены для работы дескрипторных поисковых систем.

Классификация семантических сетей

Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.

· По количеству типов отношений, сети могут быть однороднымии неоднородными.

o Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO).

o В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.

· По арности:

o типичными являются сети с бинарнымиотношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике.

o На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов – N-арные. При этом возникает сложность – как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.

· По размеру:

o Для решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта.

o С. С. отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение.

o Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно, когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.

Использование семантических сетей

Семантизация - процесс изменения текстов, в которых выделяются семантические отношения без изменения их содержания. В Википедии существуют проекты по семантизации статей и Дерева категорий.

§ Семантизация статей заключается в основном путём использования шаблонов, при этом некоторые категории создаются автоматически.

§ Семантизация Дерева категорий возможна по частям после его анализа и выделения участков с родовыми категориями

Семантическая паутина

Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:

1. Связь, осуществляемая гиперссылкой, не имеет семантики, т.е. не описывает смысла этой связи. Назначение семантической сети состоит в том, чтобы описать взаимосвязи объектов, а не дополнительную информацию по предметной области. Человек может разобраться, зачем нужна та или иная гиперссылка, но компьютеру эта связь не понятна.

2. Страницы, связываемые гиперссылками, являются документами, описывающими, как правило, проблемную ситуацию в целом. В семантической сети вершины (то, что связывают отношения) представляют собой понятия или объекты реального мира.

Попытка создания семантической сети на основе Всемирной паутины получила название семантической паутины. Эта концепция подразумевает использование языка RDF(языка разметки на основе XML) и призвана придать ссылкам некий смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределённую базу знаний глобального масштаба.