BIỂU DIỄN TRI THỨC TRÊNMÔ HÌNH COKB VÀ ỨNG DỤNG

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
_____  _____

BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC
BIỂU DIỄN TRI THỨC & ỨNG DỤNG


Đề tài:
BIỂU DIỄN TRI THỨC TRÊN
MÔ HÌNH COKB VÀ ỨNG DỤNG


Giao viên hướng dẫn : PGS.TS Đỗ Văn Nhơn
Học viên thực hiện: 1. Nguyễn Mai Thương CH1101124
2. Nguyễn Thị Thu Thủy CH1101142



Năm 2013
TP. Hồ Chí Minh, tháng 01 năm 2013
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1 : TRI THỨC VÀ CƠ SỞ BIỂU DIỄN TRI THỨC 8
1.1 Tri thức là gì? 8
1.2 Phân loại tri thức 9
1.3 Hệ cơ sở tri thức 11
1.4 Các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản 12
CHƯƠNG 2 : MÔ HÌNH TRI THỨC CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN23
2.1 Giới thiệu: 23
2.2 Mô hình tri thức COKB: 23
2.2.1 Tập hợp C: các khái niệm về C-object 23

2.2.2 Tập H: các quan hệ phân cấp giữa các đối tượng 24
2.2.3 Tập R: các loại quan hệ trên các đối tượng 24
2.2.4 Tập hợp Ops: các toán tử 24
2.2.5 Tập hợp Funcs: các tập hợp hàm 24
2.2.6 Tập hợp Rules: các luật được phân lớp 24
2.3 Cách tổ chức cơ sở tri thức về các C-OBJECT 26
2.3.1 Các thành phần 26
2.3.2 Cấu trúc của các tập tin lưu trữ 27
CHƯƠNG 3 : DEMO GIẢI CÁC BÀI TOÁN ĐIỆN HỌC LÝ LỚP 9 33
3.1 Đặt vấn đề bài toán và thu thập tri thức 33
3.1.1 Kiến thức “Điện học” lý lớp 9: 33
3.1.2 Vấn đề: 35
3.1.3 Các bài toán cần giải: 36
3.2 Biểu diễn bài toán Điện học 38
3.3 Thiết kế và cài đặt thuật toán 39
3.3.1 Thiết kế cơ sở tri thức cho bài toán điện một chiều theo mô hình
COKB 39
3.3.2 Thuật giải suy diễn tiến sử dụng các heuristics sau: 45
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
2
3.4 Cài đặt chương trình 46
3.4.1 Sơ đồ lớp của chương trình 47
3.4.2 Các chức năng của chương trình. 47
3.5 Giao diện chương trình 51
3.5.1 Chương trình chính 52
3.5.2 Menu của chương trình 53
3.5.3 Form thông tin của chương trình 54
3.5.4 Kết quả chạy demo bài toán 55

* * *
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
3
LỜI MỞ ĐẦU
Trong khoa học về trí tuệ nhân tạo, có nhiều phương pháp để biểu diễn tri
thức nhưng những phương pháp này lại không hiệu quả trong việc biểu diễn và
suy luận trên các tri thức phức tạp. Ontology, một hướng tiếp cận hiện đại, đã và
đang được nghiên cứu phát triển do khả năng ứng dụng của nó trong việc biểu
diễn các tri thức. Đặc biệt, ontology về tri thức các đối tượng tính toán COKB-
ONT (Computational Objects Knowledge Bases Ontology) là một ontology có
thể sử dụng rất hiệu quả trong việc thiết kế các hệ cơ sở tri thức phức tạp, như
các miền tri thức về Hình học, Giải tích, Vật lý… Bên cạnh đó, các phương
pháp suy diễn cũng đóng một vai trò quan trọng trong các hệ cơ sở tri thức,
nhưng những phương pháp suy diễn hiện nay vẫn còn mang tính khái quát cao,
chưa thể mô phỏng được lối tư duy của con người. Trong thực tế, khi giải quyết
một bài toán, chúng ta thường không tìm ngay một lời giải mới mà trước tiên ta
sẽ tìm những bài toán liên quan với bài toán ấy để từ đó có cách giải quyết phù
hợp.
Trong báo cáo này, chúng em xin trình bày mô hình mở rộng mô hình
COKB, trong đó có sử dụng các bài toán mẫu như là các tri thức đã có sẵn về
bài toán được đặt ra, mô phỏng tối ưu hơn cho tri thức con người. Từ đó, ứng
dụng mô hình này trong việc xây dựng chương trình giải bài tập Điện học trong
vật lý lớp 9.


Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy

4
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt thời gian học vừa qua, chúng em đã nhận được sự quan tâm,
động viên và tận tình dạy dỗ của thầy, đã cung cấp những kiến thức hết sức bổ
ích và cần thiết để chuẩn bị cho các môn học tiếp theo ở khóa học.
Chúng em xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trường Đại học Công Nghệ
Thông Tin, Ban Giám Hiệu đã tạo cho chúng em một môi trường học tập, rèn
luyện đạo đức, nhân cách trong suốt thời gian học đã cung cấp những kiến thức
cũng như những kinh nghiệm hết sức cần thiết cho việc học tập và nghiên cứu.
Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Đỗ Văn
Nhơn, Thầy đã truyền đạt những kiến thức quý báu về môn học Phương pháp
Toán trong Tin học, tận tình hướng dẫn chúng em thực hiện tiểu luận môn
Phương pháp toán trong tin học.
Tuy nhiên, do những hạn chế về mặt thời gian, chúng tôi rất mong nhận
được sự chỉ bảo tận tình của quý thầy cô và sự phản hồi góp ý của các bạn đối
với những thiếu xót còn tồn tại trong đề tài này. Nhóm chúng em rất mong được
sự đóng góp nhiệt tình của quý Thầy Cô để bài luận được hoàn thiện hơn.


Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
5
NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
6

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỘC CÔNG NGHỆ THÔNG
TIN
//
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc
//

PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ
BÀI THU HOẠCH

1. Tên đề tài
Tìm hiểu về Biểu diễn tri thức trên mô hình COKB và ứng dụng.
2. Nhiệm vụ và nội dung:
TT
Nội dung
Người thực hiện
Chương I: Tổng quan về tri thức và cơ sở tri thức
1
Tri thức là gì
Nguyễn Mai Thương
2
Phân loại tri thức
Nguyễn Thị Thu Thủy
3
Hệ cơ sở tri thức
Nguyễn Mai Thương
4
Các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản
Nguyễn Thị Thu Thủy
Chương II: Giới thiệu mô hình các đối tượng tính toán
1
Giới thiệu
Nguyễn Thị Thu Thủy
2
Mô hình tri thức COKB
Nguyễn Thị Thu Thủy
3
Các tổ chức cơ sở tri thức về các C-OBJECT
Nguyễn Mai Thương
Chương III: Cài đặt, thử nghiệm giải các bài toán Điện học Vật lý lớp 9

1
Đặt vấn đề bài toán và thu thập tri thức
Nguyễn Thị Thu Thủy
2
Biểu diễn bài toán Điện học
Nguyễn Thị Thu Thủy
3
Thiết kế và cài đặt thuật toán
Nguyễn Mai Thương
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
7
4
Giao diện chương trình
Nguyễn Mai Thương
3. Ngày giao tiểu luận: 27/11/2012
4. Ngày hoàn thành tiểu luận: 12/01/2013.
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
8
CHƯƠNG 1 : TRI THỨC VÀ CƠ SỞ BIỂU DIỄN TRI THỨC
1.1 Tri thức là gì?
Tri thức có nhiều ý nghĩa tùy theo văn cảnh, nhưng lúc nào cũng có liên
quan với những khái niệm như hiểu biết, ý nghĩa, thông tin, giảng dạy, giáo
dục, giao tiếp, diễn tả, học hỏi, suy luận, nhận thức và kích thích trí óc. Tri thức
là nó bao gồm ba tiêu chí khả tín, xác thực, và chứng minh được.
Tri thức là các thông tin, các tài liệu, các cơ sở lý luận, các kỹ năng khác
nhau, đạt được bởi một tổ chức hay một cá nhân thông qua các trải nghiệm thực

tế hay thông qua sự giáo dục đào tạo; các hiểu biết về lý thuyết hay thực tế về
một đối tượng, một vấn đề, có thể lý giải được về nó.
Tóm lại, Tri thức là nói về đối tượng thực hiện được những hành động một
cách hiệu quả. Tri thứ là sự hiểu biết của con người trong một phạm vi, lĩnh vực
nào đó, được xem xét theo các mục tiêu hay các vấn đề nhất định có khả năng
giúp con người làm việc có hiệu quả.
Tri thức là một hệ thống phức tạp, đa dạng và trừu tượng bao gồm nhiều
thành tố với những mối liên hệ tác động qua lại như:
- Các khái niệm (concepts), với những mối liên hệ cơ bản nhất định
(relationships).
- Các quan hệ (relations): là một quan hệ 2 ngôi R trên một tập X như phản
xạ, đối xứng, phản xứng, bắc cầu; Quan hệ thứ tự; Quan hệ tương đương;
Cách biểu diễn của một quan hệ 2 ngôi R trên tập X: Biểu diễn dựa trên “tập
hợp”, biểu diễn bằng ma trận, biểu đồ (đồ thị).
- Các toán tử (operators), phép toán, các biểu thức hay công thức bao gồm:
+ Phép toán 2 ngôi T trên tập X là ánh xạ
T : XxX  X
(a,b)  a T b ≡ T(a,b)
+ Phép toán 1 ngôi S trên tập X là
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
9
S : X  X
+ Các tính chất thường được xem xét: giao hoán, kết hợp, phần tử
trung hòa, phần tử nghịch đảo, phần tử đối, phân phối (hay phân bố), …
- Các hàm (functions)
- Các luật (rules)
- Sự kiện (facts)
1.2 Phân loại tri thức

Tri thức sự kiện: là các khẳng định về một sự kiện, khái niệm nào đó (trong
một phạm vi xác định). Các định luật vật lý, toán học,… thường được xếp vào
loại này. Ví dụ: mặt trời mọc ở phía đông, tam giác đều có 3 góc 60
0
…
Tri thức thủ tục: thường dùng để diễn tả phương pháp, các bước tiến hành,
trình từ hay ngắn gọn là cách giải quyết vấn đề. Thuật toán, thuật giải là một
dạng của tri thức thủ tục.
Tri thức mô tả: cho biết một đối tượng, sự kiện, vấn đề, khái niệm, … được
thấy, cảm nhận, cấu tạo như thế nào. Ví dụ: một cái bàn thường có 4 chân; con
người có 2 tay, 2 mắt,
Tri thức Heuristic: là một dạng tri thức cảm tính. Các tri thức thuộc loại này
thường có dạng ước lượng, phỏng đoán, và thường được hình thành thông qua
kinh nghiệm.
Tri thức siêu tri thức:
Sự phân lớp của tri thức:
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
10

Đặc điểm của tri thức:
Làm thế nào để phân biệt thông tin vào máy tính là dữ liệu hay tri thức?
Giữa tri thức và dữ liệu có một số đặc trưng khác nhau, chúng ta xem xét hai đặc
trưng sau:
+ Tự giải thích nội dung: tri thức có thể tự giải thích nội dung còn dữ liệu
không thể tự giải thích được mà chỉ có người lập trình mới hiểu được nội dung
ý nghĩa các dữ liệu đó.
Ví dụ: dữ liệu là số 7, tri thức của số 7 là số lẻ, là số nguyên tố, là số
dương…

+ Tính cấu trúc: một trong những đặc trưng cơ bản của hoạt động nhận
thức con người đối với thế giới xung quanh là khả năng phân tích cấu trúc các
đối tượng. Ở mức đơn giản nhất là cấu trúc: là một bộ phận của toàn thể, là một
giống của một loài cây nào đó, là phần tử của một lớp nào đó.
Tri thức đưa vào máy cũng cần có khả năng tạo được phân cấp giữa các khái
niệm và quan hệ chúng.
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
11
+ Tính liên hệ: ngoài các quan hệ về cấu trúc của mỗi tri thức thì giữa các
đơn vị tri thức còn có nhiều mối liên hệ khác.
Ví dụ: các khái niệm: chó, sủa, động vật, bốn chân, đuôi

+ Tính chủ động: dữ liệu hoàn toàn bị động do con người khai thác, còn tri
thức thì có tính chủ động. Khi hoạt động ở đâu trong lĩnh vực nào, con người
cung bị điều khiển bởi tri thức của mình. Các tri thức biểu diễn trong máy tính
cũng vậy, chúng chủ động hướng người dùng biết cách khai thác dữ liệu.
1.3 Hệ cơ sở tri thức
Cơ sở tri thức là tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình
quan tâm giải quyết.
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
12

1.4 Các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản
Vấn đề biểu diễn tri thức là xây dựng mô hình biểu diễn tri thức để đưa tri
thức lên máy tổ chức lưu trữ và xử lý, đặc biệt là cho suy luận giải các vấn đề,
các bài toán. Một trong những cách để biểu diễn cơ bản là:

1. Logic mệnh đề: là một khẳng định có thể nhận giá trị đúng hoặc sai.
2. Logic vị từ: là sự mở rộng của logic mệnh đề bằng cách đưa vào các khái
niệm vị từ và các lượng từ phổ thông dụng
Một mệnh đề = các đối tượng tri thức + mối liên hệ giữa chúng (gọi là vị
từ)
Các mệnh đề sẽ được biểu diễn dưới dạng:
Vị từ (<đối tượng 1>, <đối tượng 2>, …, <đối tượng n>)
Mô hình: (Predicates, Clauses)
Predicates là tập gồm các vị từ, mỗi vị từ biểu diễn cho phát biểu nói về
một tính chất của đối tượng hay một quan hệ giữa các đối tượng. mỗi vị từ xác
định bởi tên vị từ và các kiểu tham biến.
Clauses là tập gồm các biểu thức vị từ gồm 2 dạng fact và rule.
Ví dụ 1:
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
13
Trái cam có vị ngọt => được biểu diễn như sau: Vị (cam, ngọt)
Trái cam có màu xanh => được biểu diễn như sau: Màu(cam,xanh)
Ví dụ 2: Không có vật gì là lớn nhất và không có vật gì là bé nhất => được
biểu diễn như sau:

Ví dụ 3: Gần mực thì đen, gần đèn thì sáng => được biểu diễn như sau:

Để biểu diễn các ngôn ngữ vị từ trên, người ta đã nghiên cứu và phát triển
một ngôn ngữ lập trình đặc trưng cho trí tuệ nhân tạo. Đó là ngôn ngữ
PROLOG.
3. Hệ luật dẫn (luật sinh)
Hệ luật dẫn, còn được gọi là hệ luật cấu trúc Nếu-Thì, là một phương pháp biểu
diễn tri thức được dùng rất phổ biến. Một luật nếu-thì có thể là:

(1) Nếu điều-kiện P thì kết luận C
(2) Nếu trạng-thái S thì hành-động A
(3) Nếu các điều kiện C 1 ,…,C n đúng thì kết luận C đúng
Hệ luật dẫn được sử dụng rộng rãi vì những đặc trưng sau:
- Tính đơn thể: mỗi luật định nghĩa 1 phần nhỏ và độc lập các tri thức.
- Dễ thêm: có thể thêm các luật mới vào CSTT độc lập với các qui tắc đã có.
- Dễ sửa đổi: có thể sửa một qui tắc trong CSTT độc lập với các qui tắc khác.
- Trong suốt: hệ thống dựa hệ luật dẫn có khả năng giải thích các quyết định cũng
như hàng động của nó.
Các tập luật sinh có dạng: P1 ^ P2 ^ P3 ^ … ^ Pm  Q
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
14
Tùy thuộc vào bản chất của lĩnh vực đang quan tâm mà có những ngữ nghĩa
khác nhau về luật sinh:
Trong logic vị từ thì: P1, P2, P2, Pm, Q là những biểu thức logic
 Là phép kéo theo
Trong hệ chuyên gia: biễu diễn một tập luật sinh bằng hai thành phần chính
sau
+ CSDL các sự kiện: F={f
1
, f
2
,…, f
k
} (F:Fact - Sự kiện)
+ Cơ sở luật sinh: fi1 ^ fi
2
^ … ^ fi

k
 Q (R:Rule - luật)
Ví dụ 1: cho một cơ sở tri thức sau
+ Cơ sở sự kiện: H, K
+ Tập các luật (quy tắc): (R1): A E
(R2): B  D
(R3): H  A
(R4): E ^ G  C
(R5): E ^ K  B
(R6): D ^ E ^ K  C
(R7): G ^ K ^ F  A
Suy luận tiến: là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu,
xác định các sự kiện có thể được “sinh” ra từ sự kiện này.
Suy diễn lùi : là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban
đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này.
Sự kiện ban đầu là H, K
Ta có: {H,K} Từ (R3): H  A thì {A, H, K}
Từ (R1): A  E thì {A,E,H,K}
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
15
Từ (R5): E ^ K  B thì {A,B,E,H,K}
Từ (R2): B  D thì {A,B,D,E,H,K}
Từ (R6): D ^ E ^ K  C thì {A,B,C,D,E,H,K}
Áp dụng quy tắc rút gọn, ta có thể rút gọn những sự kiện bên vế trái, vế phải,
loại bỏ luật thừa, phân rả và kết hợp luật để thu được tập luật tối ưu.
Ví dụ 2: cho tập các sự kiện
Ổ cứng là "hỏng" hay "hoạt động bình thường"
Hỏng màn hình.

Lỏng cáp màn hình.
Tình trạng đèn ổ cứng là "tắt" hoặc "sáng"
Có âm thanh đọc ổ cứng.
Tình trạng đèn màn hình "xanh" hoặc "chớp đỏ"
Không sử dụng được máy tính.
Điện vào máy tính "có" hay "không".
Tập các luật :
R1. Nếu ( (ổ cứng "hỏng") hoặc (cáp màn hình "lỏng")) thì không sử dụng
được máy tính.
R2. Nếu (điện vào máy là "có") và ( (âm thanh đọc ổ cứng là "không") hoặc
tình trạng đèn ổ cứng là "tắt")) thì (ổ cứng "hỏng").
R3. Nếu (điện vào máy là "có") và (tình trạng đèn màn hình là "chớp đỏ")
thì (cáp màn hình "lỏng").
Để xác định được các nguyên nhân gây ra sự kiện "không sử dụng được máy
tính", ta phải xây dựng một cấu trúc đồ thị gọi là đồ thị AND/OR như sau :
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
16

Hình 1-1: Cơ chế suy diễn của suy diễn lùi.
Như vậy là để xác định được nguyên nhân gây ra hỏng hóc là do ổ cứng hỏng
hay cáp màn hình lỏng, hệ thống phải lần lượt đi vào các nhánh để kiểm tra các
điều kiện như điện vào máy "có", âm thanh ổ cứng "không".Tại một bước, nếu
giá trị cần xác định không thể được suy ra từ bất kỳ một luật nào, hệ thống sẽ
yêu cầu người dùng trực tiếp nhập vào. Chẳng hạn như để biết máy tính có điện
không, hệ thống sẽ hiện ra màn hình câu hỏi "Bạn kiểm tra xem có điện vào máy
tính không (kiểm tra đèn nguồn)? (C/K)". Để thực hiện được cơ chế suy luận lùi,
người ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại những nhánh chưa kiểm tra).
Ưu điểm của hệ luật sinh:

Biểu diễn tri thức bằng luật mang lại hiệu quả cao trong những tình huống
cần đưa quyết định dựa trên những sự kiện có thể quan sát được, cụ thể như:
1. Các luật rất dễ hiểu nên có thể dễ dàng giao tiếp, trao đổi với người
dùng (vì nó là một trong những dạng tự nhiên của ngôn ngữ).
2. Có thể dễ dàng xây dựng các cơ chế suy luận và giải thích từ luật.
3. Việc hiệu chỉnh và bảo trì hệ thống là tương đối dễ dàng.
4. Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp các luật mờ
5. Các luật thường ít phụ thuộc vào nhau
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
17
Khuyết điển của hệ luật sinh:
1. Các tri thức phức tạp đôi lúc đòi hỏi hàng ngàn luật sinh, dẫn đến phát
sinh nhiều vấn đề liên quan tới tốc độ xử lý và quản trị hệ thống.
2. Con người thích sử dụng luật sinh để biểu diễn vì dễ cài đặt và dễ hiểu.
3. Cơ sở luật sinh lớn sẽ giới hạn khả năng tìm kiếm của chương trình
điều khiển. Nhiều hệ thống gặp khó khăn trong việc đánh giá các hệ
dựa trên luật sinh cũng như gặp khó khăn trong việc suy luận trong
luật sinh.
4. Mạng ngữ nghĩa
Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức đầu tiên và cũng là
phương pháp dễ hiểu nhất đối với chúng ta. Phương pháp này biểu diễn dưới
dạng một đồ thị, trong đó đỉnh là các đối tượng (khái niệm) và cung là mối quan
hệ giữa các đối tượng này.
Mạng ngữ nghĩa sửa dụng công cụ là đồ thị nên có thừa hưởng tất cả các mặt
mạnh của công cụ đồ thị. Các thuật toán đã được cài đặt và phát triển trên máy
tính, khi áp dụng chúng ta có thể ứng dụng giải quyết nhiều vấn đề khác nhau
trên mạng. Cho đến nay, hai lĩnh vực ứng dụng nhiều nhất là: xử lý ngôn ngữ tự
nhiên và giải các bài toán thông minh.

Mô hình biểu diễn:
- Mô hình tri thức dạng đồ thị: (Nodes, Arcs)
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
18
+ Nodes gồm các yếu tố hay các bộ phận cấu thành tri thức. Các node có
thể là khái niệm, đối tượng, sự kiện, cấu trúc trừu tượng, …
+ Arcs gồm các liên kết biểu diễn cho các quan hệ giữa các nodes. Các
quan hệ có thể là: IS_A, HAS_A, …
- Tổ chức lưu trữ: Dựa trên các kỹ thuật biểu diễn và tổ chức lưu trữ xử lý
đồ thị.
Ví dụ 1 : Trong ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mạng ngữ nghĩa có
thể giúp máy tính phân tích được cấu trúc của câu để từ đó có thể phần nào
"hiểu" được ý nghĩa của câu. Chẳng hạn, câu "Châu đang đọc một cuốn sách
dày và cười khoái trá" có thể được biểu diễn bằng một mạng ngữ nghĩa như sau:

Ví dụ 2:

Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
19
Ứng dụng:
- Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để nhận diện đối tượng phức trong ảnh.
- Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để nhận diện dấu vân tay.
- Giải bài toán tam giác.
Ưu điểm của mạng ngữ nghĩa:
- Mạng ngữ nghĩa rất linh động, ta có thể dễ dàng thêm vào mạng các đỉnh

hoặc cung mới để bổ sung các tri thức cần thiết. Dễ theo dõi sự phân cấp, sẽ dò
theo các mối liên hệ, linh động
- Mạng ngữ nghĩa có tính trực quan cao nên rất dễ hiểu.
- Mạng ngữ nghĩa cho phép các đỉnh có thể thừa kế các tính chất từ các đỉnh
khác thông qua các cung loại "là", từ đó, có thể tạo ra các liên kết "ngầm" giữa
những đỉnh không có liên kết trực tiếp với nhau.
- Mạng ngữ nghĩa hoạt động khá tự nhiên theo cách thức con người ghi nhận
thông tin.
Khuyết điểm của mạng ngữ nghĩa:
- Ngữ nghĩa gắn liền với mỗi đỉnh có thể nhập nhằng, khó xử lý các ngoại lệ,
khó lập trình.
- Cho đến nay, vẫn chưa có một chuẩn nào quy định các giới hạn cho các
đỉnh và cung của mạng. Nghĩa là bạn có thể gán ghép bất kỳ khái niệm nào cho
đỉnh hoặc cung!
- Tính thừa kế (vốn là một ưu điểm) trên mạng sẽ có thể dẫn đến nguy cơ
mâu thuẫn trong tri thức. Chẳng hạn, nếu bổ sung thêm nút "Gà" vào mạng như
hình sau thì ta có thể kết luận rằng "Gà" biết "bay"!. Sở dĩ có điều này là vì có
sự không rõ ràng trong ngữ nghĩa gán cho một nút của mạng. Bạn đọc có thể
phản đối quan điểm vì cho rằng, việc sinh ra mâu thuẫn là do ta thiết kế mạng dở
chứ không phải do khuyết điểm của mạng!. Tuy nhiên, xin lưu ý rằng, tính thừa
kế sinh rarất nhiều mối liên "ngầm" nên khả năng nảy sinh ra một mối liên hệ
không hợp lệ là rất lớn!
- Hầu như không thể biển diễn các tri thức dạng thủ tục bằng mạng ngữ nghĩa
vì các khái niệm về thời gian và trình tự không được thể hiện tường minh trên
mạng ngữ nghĩa.
5. Frame
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
20

Một trong các kỹ thuật biểu diễn tri thức là dùng frame, phát triển từ khái
niệm lược đồ. Một lược đồ được coi là khối tri thức điển hình về khái niệm hay
đối tượng nào đó, và gồm cả tri thức thủ tục dẫn tri thức mô tả.
Theo định nghĩa của Minsky (1975), Frame là một cấu trúc dữ liệu chứa
đựng tất cả những tri thức liên quan đến một đối tượng cụ thể nào đó. Frames có
liên hệ chặt chẽ đến khái niệm hướng đối tượng (thực ra frame là nguồn gốc của
lập trình hướng đối tượng). Ngược lại với các phương pháp biểu diễn tri thức đã
được đề cập đến, frame "đóng gói" toàn bộ một đối tượng, tình huống hoặc cả
một vấn đề phức tạp thành một thực thể duy nhất có cấu trúc. Một frame bao
hàm trong nó một khối lượng tương đối lớn tri thức về một đối tượng, sự kiện,
vị trí, tình huống hoặc những yếu tố khác. Do đó, frame có thể giúp ta mô tả khá
chi tiết một đối tượng.
Ý tưởng của phương pháp này là "thay vì bắt người dùng sử dụng các công
cụ phụ như dao mở để đồ hộp, ngày nay các hãng sản xuất đồ hộp thường gắn
kèm các nắp mở đồ hộp ngay bên trên vỏ lon. Như vậy, người dùng sẽ không
bao giờ phải lo lắng đến việc tìm một thiết bị để mở đồ hộp nữa!". Cũng vậy, ý
tưởng chính của frame (hay của phương pháp lập trình hướng đối tượng) là khi
biểu diễn một tri thức, ta sẽ "gắn kèm" những thao tác thường gặp trên tri thức
này. Chẳng hạn như khi mô tả khái niệm về hình chữ nhật, ta sẽ gắn kèm cách
tính chu vi, diện tích.
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
21

Cấu trúc một Frame xe hơi
Cấu trúc của Frame
Mỗi một frame mô tả một đối tượng (object). Một frame bao gồm 2 thành
phần cơ bản là slot và facet. Một slot là một thuộc tính đặc tả đối tượng được
biểu diễn bởi frame. Ví dụ : trong frame mô tả xe hơi, có hai slot là trọng lượng

và loại máy.
Mỗi slot có thể chứa một hoặc nhiều facet. Các facet (đôi lúc được gọi là slot
"con") đặc tả một số thông tin hoặc thủ tục liên quan đến thuộc tính được mô tả
bởi slot. Facet có nhiều loại khác nhau, sau đây là một số facet thường gặp.
- Value (giá trị) : cho biết giá trị của thuộc tính đó (như xanh, đỏ, tím vàng
nếu slot là màu xe).
- Default (giá trị mặc định) : hệ thống sẽ tự động sử dụng giá trị trong facet
này nếu slot là rỗng (nghĩa là chẳng có đặc tả nào!). Chẳng hạn trong
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
22
frame về xe, xét slot về số lượng bánh. Slot này sẽ có giá trị 4. Nghĩa là,
mặc định một chiếc xe hơi sẽ có 4 bánh!
- Range (miền giá trị) : (tương tự như kiểu biến), cho biết giá trị slot có thể
nhận những loại giá trị gì (như số nguyên, số thực, chữ cái, )
- If added: mô tả một hành động sẽ được thi hành khi một giá trị trong slot
được thêm vào (hoặc được hiệu chỉnh). Thủ tục thường được viết dưới
dạng một script.
If needed : được sử dụng khi slot không có giá trị nào. Facet mô tả một hàm
để tính ra giá trị của slot.
Tính kế thừa của Frame
Frame là tính phân cấp, cho phép kế thừa các tính chất giữa các frame. Các
frame cha sẽ cung cấp những mô tả tổng quát về thực thể. Frame có cấp càng
cao thì mức độ tổng quát càng cao. Thông thường, frame cha sẽ bao gồm các
định nghĩa của các thuộc tính. Còn các frame con sẽ chứa đựng giá trị thực
sự của các thuộc tính này.
Ví dụ: cấu trúc phân cấp của các loại hình hình học cơ bản

Ưu điểm của Frame: Có sức mạnh diễn đạt tốt, dễ cài đặt các thuộc tính cho

các slot cũng như các mối liên hệ, dễ dàng tạo ra các thủ tục chuyên biệt hóa,
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
23
dễ đưa vào các thông tin mặc định và dễ thực hiện các thao tác phát hiện các
giá trị bị thiếu sót.
Khuyết điểm của Frame: Khó lập trình, khó suy diễn, thiếu phần mềm hỗ
trợ.
CHƯƠNG 2 : MÔ HÌNH TRI THỨC CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH
TOÁN
2.1 Giới thiệu:
Mô hình tri thức các C-object có thể dùng để biểu diễn cho một dạng cơ sở
tri thức bao gồm các khái niệm về các đối tượng có cấu trúc cùng với các loại
quan hệ và các công thức tính toán liên quan.
2.2 Mô hình tri thức COKB:
Mô hình tri thức các C-object được gọi là mô hình COKB (Computational
Objects Knowledge Base), là một hệ thống (C, H, R, Ops, Funs, Rules) gồm:
2.2.1 Tập hợp C: các khái niệm về C-object
Khái niệm là một đơn vị của nhận thức, là một loại kiến thức mà chỉ nói về
đối tượng tính toán. Mỗi khái niệm là một lớp C-oject có cấu trúc như sau:
- Kiểu đối tượng
- Danh sách các thuộc tính
- Quan hệ trên cấu trúc thiết lập
- Tập hợp các điều kiện ràng buộc trên các thuộc tính
- Tập hợp các thuộc tính nội tại trên các thuộc tính
- Tập hợp các quan hệ suy diễn – tính toán
- Tập hợp các luật suy diễn có dạng {các sự kiện giả thiết} => { các sự kiện
kết luận}
Bên cạnh đó, đối tượng còn được trang bị các hành vi trong việc giải quyết

các bài toán suy diễn và tính toán.
Bài thu hoạch “Biểu diễn tri thức và ứng dụng”

GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn SVTH: Nguyễn Mai Thương – Nguyễn Thị Thu Thủy
24
2.2.2 Tập H: các quan hệ phân cấp giữa các đối tượng
H là các quan hệ phân cấp trên khái nhiệm nghĩa là quan hệ đặc biệt hóa trên
các khái niệm. Trên tập C ta có một quan hệ phân cấp mà trong đó một khái
niệm là sự đặc biệt hóa của khái niệm khác. Cho nên có thể nói rằng H là một
biểu đồ Hasse khi xem quan hệ cấp trên là một quan hệ thứ tự trên C.
2.2.3 Tập R: các loại quan hệ trên các đối tượng
Mỗi quan hệ được xác định bởi <tên quan hệ> và các loại đối tượng của
quan hệ và quan hệ có thể có một số tính chất nhất định như: tính phản xạ, tính
đối xứng, tính phản xứng và tính bắc cầu.
Ví dụ: quan hệ cùng phương trên 2 đoạn thẳng có tính chất phản xạ, đối
xứng và bắc cầu.
2.2.4 Tập hợp Ops: các toán tử
Các toán tử cho ta một cho ta một số phép toán trên các biến thực cũng như
trên các đối tượng, chẳng hạn như các phép toán số học và tính toán trên các đối
tượng đoạn và góc tương tự đối với các biến thực.
2.2.5 Tập hợp Funcs: các tập hợp hàm
Tập hợp Funcs trong mô hình COKB thể hiện tri thức về các hàm hay nói
cách khác là thể hiện tri thức về các khái niệm và các qui tắc tính toán trên các
biến thực cũng như trên các loại C-Object, được xây dựng thông qua các quan
hệ tính toán dạng hàm. Mỗi hàm được xác định bởi <tên hàm>, danh sách các
đối số và một qui tắc định nghĩa hàm về phương diện toán học.
2.2.6 Tập hợp Rules: các luật được phân lớp
Mỗi luật cho ta một quy tắc suy luận để đi đến các sự kiện mới từ các sự
kiện nào đó và về mặt cấu trúc mỗi luật r có thể được mô hình dưới dạng sau:
r: {sk

1
, sk
2
, …, sk
n
} => { sk
1
, sk
2
, …, sk
m
}