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Introduzione alle reti semantiche R. Basili

Introduzione alle reti semantiche R. Basili. Sistemi basati su conoscenza Fanno uso di una rappresentazione esplicita del: –Mondo/Ambiente –Dominio di

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Introduzione alle reti semantiche

R. Basili

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Sistemi basati su conoscenza

• Fanno uso di una rappresentazione esplicita del:– Mondo/Ambiente– Dominio di conoscenza (relativo al compito

specifico), Senso Comune – Regole di comportamento, Strategie

• Richiedono meccanismi simbolici di rapprsentazione della conoscenza

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Sistemi Esperti

• Area di maggior successo dell’IA (70-80)

• In genere:– Basati su regole– Meccanismi di inferenza

• In avanti (forward chaining)

• All’indietro (backward chaining)

– Complessi soprattutto nella manutenzione degli enormi insiemi di regole

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Sistemi Esperti (2)

Ingegnere della Conoscenza

Utente finale

Interfaccia Utente

Sistema diSpiegazione

Motore Inferenziale

Esperto di dominio

Sistema diAcquisizione

della Conoscenza

Base di ConoscenzaFatti, Euristiche

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Sviluppo di una base di conoscenza

• Fase 1: Definizione del Problema– Un responsabile dei finanziamenti In una banca decide se

fornire o no un prestito personale ad un cliente. Un sistema esperto di supporto dovrà considerare molti fattori:

• OK = Il rendimento e’ soddisfacente?• COLLAT = Richiedente puo’ pagare il prestito?• PYMT= Buona reputazione finanziaria del beneficiario?• REP = Buona reputazione finanziaria del richiedente?• APP = Il rendimento e’ maggiore del prestito richiesto?• RATING = Buone credenziali di credito precedenti?• INC = Reddito del richiedente e’ maggiore delle spese?• BAL= Il bilancio del richiedente e’ buono?

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Sviluppo di un SE

• Step 2: Scrittura delle regole

– COLLAT e PYMT e REP OK– APP COLLAT– RATING REP– INC PYMT– BAL e REP OK

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Step 3: Inferenze dalle evidenze iniziali

• Quando e’ richiesta la approvazione di una richiesta di finanziamento

• Immaginiamo del siano noti i seguenti fatti:– BAL = F (false)– RATING = T (true)

• Il sistema dovrebbe quindi richiedere:APP = ?INC = ?

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Albero di Ricerca AND/OR

ok

ok

BAL REP

RATING

ok

COLLAT PYMT REP

APP INC RATING

TT

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Livello di Comunicazione• Utente Finale: E’ da approvare la richiesta?• Sistema: Puo’ dirmi se il reddito ed il rendimento sono maggiori della spesa per il prestito (INC e APPR)?

• Utente Finale: Si’ entrambi• Sistema: Bene allora dovremmo approvarla.• Utente Finale: Perche?• Sistema: Perche’, dato che il cliente ha buone credenziali (RATING), quando sia APP che INC sono buoni, allora possiamo concedere il prestito.

• …

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Limiti dei SE

• Manutenibilita’ delle regole

• Tipologia della conoscenza– Operativa piuttosto che dichiarativa– Scarsa strutturazione– Nessun collegamento sistematico con un lessico

per la comunicazione

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Reti semantiche: obbiettivi

• Dotare le diverse forme di conoscenza necessarie di una struttura interna piu’ adatta a – riflettere le caratteristiche del oggetto di

rappresentazione (regole di comportamento vs. senso comune)

– Abbassare i costi delle operazioni su tali rappresentazioni

• Ricerca di regole utili

• Verifica di proprietà

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RS: principali tecniche

• Sviluppo storico:– Reti proposizionali– Sistemi di frames (con ereditarietà)– Logiche descrittive

• Metafora Grafica– Nodi ed archi– DAGs

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RS: Grafi

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RS: DAGs

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RS: un esempio

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Applicazioni delle RS

• Rappresentazione del mondo

Madre

Donna

Femmina

Persona

Genitore

figli (1,0)

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Applicazioni delle RS

• Semantica del linguaggio naturale

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Tassonomie

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Ereditarietà

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Un esempio

• NAMIC

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NAMICEnglishMS

ItalianMS

SpanishMS

World Model

EnglishEM

ItalianEM

SpanishEM

Language processors

 Hyperlinking

Engine

News streams

XML Objective

Representation

 Multilingual Hypernews

Engine

 NAMIC monitor

The NAMIC architecture

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The (LaSIE-like) World model

EventsObjects

Attributes

WN1.6:EWN Base Ontology

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Gerarchie di Concetti in NAMIC

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Gerarchie di Eventi

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Regole di IE come proprieta’

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Frames

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Frames ed Ereditarietà