Вершины лексем определяют всевозможные сущности, имеющие место в реальном мире, например, классы, свойства, примеры, время, место, средство, объекты и т. п. Преимущество лексем по сравнению с типами заключается в экономии пространства памяти ЭВМ. Это означает и факт предотвращения дублирования определения концептов.
Итак, исходя из приведенных выше соображений, можно сделать вывод, что в TLC-модели используется представление знаний в форме “элемент” и ”свойства”. Другими словами, можно попытаться структурировать знания, заменив вершину типа на элемент, а вершину лексемы на свойство. Благодаря этому данные, основанные на фактах, в долговременной памяти можно представить с помощью структур трех типов: элементы, свойства и указатели. Элемент представлен заключением, называемым фактом, например объектом, событием, понятием и т. п., обычно за элемент принимается отдельное слово, имя существительное, предложение или контекст. Свойство – это структура, описывающая элемент, оно соответствует таким частям речи как имя прилагательное, наречие, глагол и т.д. указатели связывают элементы и свойства.
Важность модели семантической сети Куиллиана с точки зрения многочисленных приложений определяется следующими моментами:
1) В отличие от традиционных методов семантической обработки с анализом структуры предложения были предложены новые парадигмы в качестве модели представления структуры долговременной памяти, в которой придается значение объему языковой активности.
2) Был предложен способ описания структуры отношений между фактами и понятиями с помощью средства, называемого семантической сетью, отличающейся несложным представлением понятий, а также способ семантической обработки в мире понятий на основе смысловой связи (смыслового обмена) между прототипами.
3) Была создана реальная система TLC, осуществлено моделирование человеческой памяти и разработана технолгическая сторона концепции понимания смысла.
1. Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.
2. Долин Г. Что такое ЭС// Компьютер Пресс. – 1992. – №2
3. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знание” России, 1992.
4. Шалютин С.М. “Искусственный интеллект”. – М.: Мысль, 1985.
5. В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.
Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.
6. Экспертные системы: концепции и примеры/ Д. Элти, М. Кумбс.-М.: Финансы и статистика, 1987.