Mạng ngữ nghĩa và ứng dụng giải một số bài toán phổ thông

Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh
Trường Đại học Công nghệ thông tin
o0o
Bài báo cáo môn:
BIỂU DIỄN TRI THỨC & ỨNG DỤNG
Đề tài:
Mạng ngữ nghĩa
và ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
GVHD : PGS.TS. Đỗ Văn Nhơn
Học viên : Bùi Anh Kiệt
MSHV : CH1101018
Tp. Hồ Chí Minh – Ngày 10 tháng 01 năm 2013
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Lời mở đầu
Trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước, ngành công nghệ thông
tin là một trong những lĩnh vực có được những bước tiến lớn và đạt được những
thành tựu đáng kể. Cùng với sự phát triển của ngành công nghệ thông tin, các vấn
đề phức tạp trong thực tế được đơn giản đi rất nhiều. Nhờ đó mà quá trình phát
triển được thúc đẩy nhanh chóng hơn.
Vai trò của của công nghệ thông tin trong thời buổi công nghiệp hoá, hiện đại hoá
đất nước là không thể phủ nhận, tuy nhiên việc ứng dụng công nghệ thông tin vào
những lĩnh vực nào và ứng dụng như thế nào để có thể khai thác hết được thế
mạnh của ngành công nghệ thông tin luôn là một câu hỏi lớn. Việc ứng dụng tri
thức nhân loại vào trong ngành công nghệ thông tin để góp phần đưa ra những lời
giải cho nhiều vấn đề khó được xem là một giải pháp và cần thiết và có ý nghĩa.
Các tri thức nhân loại đều có thể được xây dựng thành một hệ thống hoàn chỉnh và
ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau dưới sự hổ trợ của công nghệ thông tin.
Việc chuyển đổi tri thức nhân loại thành các hệ thống hay còn được gọi là biểu
diễn tri thức vẫn đang được thực hiện, những tri thức đó đã và đang được ứng
dụng rộng rãi trong quá trình phát triển của xã hội.
Trong bài tiểu luận này, tác giả đưa ra một ví dụng minh hoạ cho việc biểu diễn tri

thức trong công nghệ thông tin và ứng dụng minh hoạ cho quá trình biểu diễn tri
thức đó. Cho dù phạm vi ứng dụng của hệ thống này còn hạn chế, nhưng đây là
một cơ sở để phát triển các hệ thống chuyên gia.
Mạng ngữ nghĩa là một khái niệm tri thức được ứng dụng nhiều trong thực tế như
các bài toán về mạng giao thông, luồng việc ứng dụng mạng ngữ nghĩa trong các
lĩnh vực của đời sống xã hội không còn xa lạ với con người. Và trong bài tiểu luận
này, tác giả muốn gửi đến một ứng dụng khác, đó là ứng dụng mạng ngữ nghĩa để
giải các bài toán phổ thông.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 2
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Mục lục
Lời mở đầu 2
Mục lục 3
1 Mạng ngữ nghĩa 4
1.1 Đặc điểm 4
1.2 Ưu nhược điểm 4
1.3 Cách biểu diễn tri thức 5
2 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa trong tin học 9
2.1 Hệ chuyên gia 9
2.2 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để giải các bài toán 11
3 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để giải các bài toán phổ thông 14
3.1 Giới thiệu bài toán 14
3.2 Xây dựng bài toán hình học phẳng 14
3 góc α = , β = , δ = 15
3 cạnh a, b, c 15
4 góc α = , β = , δ = , γ = 17
Cạnh a, b, c, d 17
Chiều cao h 17
Hai cạnh con của c là c1 và c2 17
Diện tích S 17

Chu vi C 17
Có 2 cạnh a, c song song nhau 17
Tổng các góc α + β + δ + γ = 2π 17
Chiều dài cạnh a = c – (c1 + c2) 17
Chiều dài cạnh a = C – (b + c + d) 18
Chiều dài cạnh a = - c 18
Chiều dài cạnh b = C – (a + c + d) 18
Chiều dài cạnh b = 18
Chiều dài cạnh c = C – (a + b + d) 18
Chiều dài cạnh c = - a 18
Chiều dài cạnh d = C – (a + b + c) 18
Chiều dài cạnh d = 18
Góc γ = arsin() 18
Góc γ = 2π – (α + β + δ ) 18
Góc δ = arsin() 18
Góc δ = 2π – (α + β + γ ) 18
Góc α = + arsin() 18
Góc α = 2π – (δ + β + γ ) 18
Góc β = + arsin() 18
Góc β = 2π – (δ + α + γ ) 18
Diện tích S = a.h + h + h 18
Chu vi C = a + b + c + d 18
4 Kết luận 22
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 3
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
1 Mạng ngữ nghĩa
1.1 Đặc điểm
Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức, được xây dựng dựa trên
phương pháp đồ thị để biểu diễn các mối liên hệ giữa các tri thức tổng quát, các
khái niệm, các sự việc

Do mạng ngữ nghĩa là một loại đồ thị cho nên ta có thể dùng những thuật toán của
đồ thị trên mạng ngữ nghĩa như thuật toán tìm liên thông, tìm đường đi ngắn nhất,
… để thực hiện các cơ chế suy luận. Điểm đặc biệt của mạng ngữ nghĩa so với đồ
thị thông thường chính là việc gán một ý nghĩa cho các cung. Cung nối giữa hai
đỉnh cho biết giữa hai khái niệm tương ứng có sự liên hệ như thế nào. Việc gán
ngữ nghĩa vào các cung của đồ thị đã giúp giảm bớt được số lượng đồ thị cần phải
dùng để biễu diễn các mối liên hệ giữa các khái niệm.
Một đặc điểm quan trọng của mạng ngữ nghĩa là tính kế thừa. Chính đặc tính kế
thừa của mạng ngữ nghĩa đã cho phép ta có thể thực hiện được rất nhiều phép suy
diễn từ những thông tin sẵn có trên mạng.
Cơ chế suy diễn áp dụng trong mạng ngữ nghĩa là thực hiện theo thuật toán loang
truyền đơn giản theo hai bước sau:
• Kích hoạt các đỉnh đã cho ban đầu (các đỉnh đã có giá trị)
• Nếu một đỉnh chưa xác định nối với n đỉnh khác (thông qua những mối liên
hệ). Và trong đó có n-1 đỉnh đã xác định thì đỉnh đó cũng được xác định.
Lặp lại bước này cho đến khi xác định được tất cả các đỉnh.
1.2 Ưu nhược điểm
Ưu điểm:
• Mạng ngữ nghĩa rất linh động, có thể thêm vào mạng các đỉnh hoặc cung
mới để bổ sung các tri thức cần thiết
• Mạng ngữ nghĩa có tính trực quan cao nên rất dễ hiểu
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 4
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
• Mạng ngữ nghĩa cho phép các đỉnh có thể kế thừa 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.
Nhược điểm:
• Vẫn chưa có một chuẩn nào quy định các giới hạn cho các đỉnh và cung của

mạng. Điều đó đồng nghĩa với người dùng có thể gắn bất kỳ khái niệm nào
cho đỉnh hoặc cung.
• Tính thừa kế trong mạng có thể dẫn đến khả năng mâu thuẩn tri thức
1.3 Cách biểu diễn tri thức
Khi biểu diễn một mạng ngữ nghĩa, các đỉnh của đồ thị là các đối tượng (khái
niệm, tri thức, sự việc) nào đó, còn các cung giữa các đỉnh thể hiện các mối liên hệ
giữa các đối tượng (khái niệm, tri thức, sự việc) này.
Hình 1-1 Ví dụ về mạng ngữ nghĩa tiêu biểu
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 5
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Trong ví dụ trên, các yếu tố như “Xe máy, Xe, Động cơ, Xăng, Đường” được xem
là các đối tượng của mạng ngữ nghĩa. Trong khi đó các yếu tố “Là, Di chuyển
trên, chạy bằng hay có” là các mối liên hệ giữa các đối tượng.
Xét ví dụ bên dưới,
Hình 1-2 Ví dụ về mạng ngữ nghĩa kế thừa
Trong mạng ngữ nghĩa trên ta có thể thấy được các mối quan hệ như sau:
- Hình vuông là hình chữ nhật + là tứ giác + có 4 góc. Từ đó ta có thể suy
luận được là hình vuông có 4 góc.
- Hình chữ nhật là hình bình hành + hình bình hành có hai cặp cạnh bằng
nhau. Từ đó có thể suy ra hình chữ nhật có hai cặp cạnh bằng nhau.
Dù không có đường liên hệ trực tiếp từ đối tượng “Hình vuông” đến đối tượng “4
góc” nhưng thông qua tính chất kế thừa ta có thể xác định được là đối tượng
“Hìnhvuông” có liên hệ “có” với đối tượng “4 góc”.
Tương tự với trường hợp của đối tượng “Hình chữ nhật” và đối tượng “Hai cặp
cạnh bằng nhau”.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 6
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Tuy mạng ngữ nghĩa là một kiểu biểu diễn trực quan đối với con người nhưng khi
đưa vào máy tính, các đối tượng và mối liên hệ giữa chúng thường được biểu diễn
dưới dạng những phát biểu động từ (như vị từ). Hơn nữa, các thao tác tìm kiếm

trên mạng ngữ nghĩa thường khó khăn (đặc biệt đối với những mạng có kích thước
lớn). Do đó, mô hình mạng ngữ nghĩa được dùng chủ yếu để phân tích vấn đề. Sau
đó, nó sẽ được chuyển đổi sang dạng luật hoặc frame để thi hành hoặc mạng ngữ
nghĩa sẽ được dùng kết hợp với một số phương pháp biểu diễn khác.\
Tham khảo:
(1) Logic vị từ:
Khi phát biểu tri thức dưới dạng mệnh đề, có một hạn chế khi triển khai trên máy
tính là mệnh đề không có cấu túc nên rất khó để suy luận. Từ khó khăn đó, hai
khái niệm vị từ và lượng từ được cho ra đời để tăng cường tính cấu trúc của một
mệnh đề.
Trong logic vị từ, một mệnh đề được biểu diễn bởi hai thành phần, đó là các đối
tượng tri thức và mối liên hệ giữa chúng (hay còn gọi là vị từ).
Ví dụ 1:
Mệnh đề: Mặt trời mọc ở phương đông.
Logic vị từ: Mọc (mặt trời, phương đông).
Ví dụ 2: Ta có tri thức như sau;
“A là bố của B nếu như B là anh/em của một người con của A”.
Tri thức ở trên được biểu diễn như sau:
Bố (A, B) = Tồn tại C sao cho Bố(A, C) và Anh( B, C)
(2) Frame:
Frame là một cấu trúc dữ liệu chứa đựng tất cả những tri thức liên qua đến một đối
tượng cụ thể nào đó.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 7
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Frame có liên hệ chặc chẽ đến khái niệm hướng đối tượng nên nó thường được
dùng trong các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng phục vụ cho trí tuệ nhân tạo và
các hệ chuyên gia.
Ví dụ:
Biểu diễn thông tin chung của một chiếc xe hơi dưới dạng frame như sau:
Frame: Xe hơi

- Thuộc lớp: Phương tiện vận chuyển
- Nhà sản xuất: Toyota
- Nơi sản xuất: Nhật
- Model: Camry
- Số lượng cửa: 4
- Số lượng bánh: 4
- Động cơ: Tham chiếu đến frame Động cơ
- Hộp số tự động: 3
-
Frame: Động cơ
- Bán kính xylanh: 3.19 inch
- Tỷ lệ nén: 3.4 inche
- Hệ thống xăng: TurboCharger
- Mã lực: 140 hp
-
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 8
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
2 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa trong tin học
Mạng ngữ nghĩa mà một cách biểu diễn tri thức dưới dạng đồ thị trực quan. Tuy
nhiên để biểu diễn mạng ngữ nghĩa dưới dạng tri thức trong tin học là một vấn đề
phức tạp. Sau đây là một số ứng dụng của mạng ngữ nghĩa trong tin học.
2.1 Hệ chuyên gia
2.1.1 Khái niệm
Trong cuộc sống có rất nhiều tri thức được hình thành dựa trên nền tảng một hệ
thống các thông tin riêng biệt tách rời. Những thông tin này thường không có cấu
trúc, không có tính hệ thống và thường không có quan hệ với nhau. Việc tổng hợp
các thông tin tách rời, riêng biệt để hình thành nên một tri thức là việc làm mà các
chuyên gia đã thực hiện được và qua đó họ có thể lý giải được sự việc và có những
nhận định chính xác về các hiện tượng xẩy ra. Tuy nhiên giới hạn của con người
trong việc ghi nhớ và suy luận đã thúc đẩy việc tạo ra các hệ thống mà có thể thay

thế các chuyên gia trong việc tổng hợp thông tin và đưa ra những nhận định chính
xác dựa trên các hiện tượng xẩy ra dựa vào những công thức suy luận sẵn có là
cần thiết. Những hệ thống đó được gọi là hệ chuyên gia.
Yếu tố quan trọng để xây dựng một hệ chuyên gia là thông tin. Thông tin có thể là
đối tượng, có thể là mối liên hệ giữa các đối tượng đó. Thông tin càng nhiều càng
chi tiết thì độ chuẩn xác của hệ chuyên gia càng cao.
2.1.2 Ưu khuyết điểm
Hệ chuyên gia là một ứng dụng được con người xây dựng nên để phục vụ con
người trong việc tổng hợp thông tin và đưa ra những nhận định dựa vào quá trình
suy luận logic. Do đó bên cạnh những ưu điểm thì hệ chuyên gia còn tồn tại rất
nhiều khuyết điểm và cần sự khắc phục để các hệ chuyên gia ngày càng trở nên
hoàn thiện hơn.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 9
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Ưu điểm:
- Lưu trữ lượng thông tin lớn
- Tốc độ suy luận nhanh, độ chính xác cao
- Dễ tiếp thu thông tin mới
-
Khuyết điểm:
- Không có khả năng đánh giá thông tin đầu vào
- Thông tin đầu vào yêu cầu phải đúng chuẩn và rỏ ràng
- Không có khả năng hình thành tri thức mới từ những thông tin đã có
2.1.3 Quá trình xây dựng
Quá trình xây dựng một hệ chuyên gia trải qua các bước sau:
(1) Tiếp nhận thông tin: các thông tin trong quá trình này là các thông tin thô.
Được lưu trữ theo một định dạng nhất định (thường là theo định dạng của
Logic vị từ). Thông tin càng phong phú thì hệ thống càng có độ tin cậy cao
(2) Phân loại thông tin: đây là quá trình sắp xếp các thông tin theo một quy
luật sẵn có. Trong quá trình này người xây dựng hệ chuyên gia cần phải

thực hiện công việc chính xác, vì nếu như thông tin được chọn lọc và sắp
xếp sai lệch thì hệ thống sẽ không có độ tin cây cao.
(3) Xây dựng giao diện cho hệ thống. Đây là bước không ảnh hưởng đến độ
tin cậy của hệ thống nhưng là bước quan trong để đưa hệ thống đến với
con người. Hệ thống càng thân thiện thì giá trị hệ thống càng cao. Trong
quá trình xây dựng hệ thống.
2.1.4 Một số hệ chuyên gia tiêu biểu
(1) Hệ chuyên gia trong lĩnh vực y tế dùng để chẩn đoán bệnh. Thông thường
một chứng bệnh sẽ có một số lượng triệu chứng nhất định. Thông tin đưa
vào cho hệ thống là các triệu chứng và các mối kết hợp và liên hệ. Dựa vào
các mối liên hệ mà hệ thống sẽ sắp xếp các thông tin thành một liên kết các
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 10
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
triệu chứng. Khi nhận được thông tin đầu vào qua một số triệu chứng, hệ
chuyên gia sẽ phân tích và tìm kiếm ra kết quả chẩn đoán bệnh.
(2) Hệ chuyên gia trong lĩnh vực kỹ thuật dùng để chẩn đoán hỏng hóc của
máy móc. Tương tự như trên, các thông tin sẽ được tiếp nhận và tính toán
đánh giá để hình thành nên tri thức.
(3) Hệ chuyên gia trong lĩnh vực khoa học tự nhiên dùng để giải đáp các quy
luật biến đổi của giới tự nhiên dựa trên những quy luật cố định và bền
vững.
2.2 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để giải các bài toán
2.2.1 Mục tiêu
Trong toán học việc tìm hiểu và chứng minh một tiền đề, một định lý, là một quá
trình phức tạp với một hệ thống các dẫn chứng, luận chứng, và các luận chứng
luận cứ đó lại có quan hệ đến nhau. Việc kết hợp các dẫn chứng, luận chứng đó sẽ
tạo ra được những tri thức khác nhau và hổ trợ cho việc giải quyết bài toán. Giải
quyết được vấn đề đó, mạng ngữ nghĩa được xem như một cách thức để giải quyết
các vấn đề trong toán học.
Ứng dụng mạng ngữ nghĩa trong giải quyết các bài toán có ý nghĩa rất lớn vì nó

không chỉ mang tính trực quan mà còn biểu hiện được các mối quan hệ rỏ ràng,
qua đó có thể phát hiện được những sai lệch trong quá trình dẫn chứng một cách
dễ dàng.
2.2.2 Quá trình xây dựng
Để xây dựng chương trình giải một bài toán bằng mạng ngữ nghĩa cần áp dụng các
bước sau:
(1) Xác định các đối tượng, các mối liên hệ có trong bài toán
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 11
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Từ những thông tin có trước của bài toán, việc xác định các đối tượng và các
mối liên hệ không phức tạp, tuy nhiên mạng ngữ nghĩa cho bài toán có thể đưa
ra được đáp án chính xác hay không phụ thuộc vào mật độ thông tin (số lượng
đối tượng và mối liên hệ giữa các đối tượng).
Ví dụ: Khi xây dựng mạng ngữ nghĩa cho bài toán hình học, các đối tượng của
mạng ngữ nghĩa là các thông tin liên quan đến cạnh, góc. Còn các mối liên hệ
là các thông tin miêu tả tính chất của các đối tượng trong mạng như tổng các
góc, quy tắc về chiều dài các cạnh tương ứng với các góc,
(2) Loại các đối tượng, các mối liên hệ dư thừa
Trong quá trình thu thập dữ liệu, có nhiều thông tin trùng lặp được biểu diễn
dưới nhiều dạng khác nhau. Việc phân tích các thông tin và biểu diễn trên
mạng ngữ nghĩa là cần thiết. Với nhiều thông tin trùng lặp, mạng sẽ phình ra
một cách không cần thiết. Khi đó tốc độ tính toán sẽ bị hạn chế.
Ngoài ra, khi thu thập thông tin, có nhiều thông tin sẽ bị sai lệch, gây mâu
thuẩn với những thông tin khác, cần xác định và loại bỏ những thông tin này để
đảm bảo tính thống nhất của thông tin.
(3) Xây dựng các mối liên hệ giữa các đối tượng
Chọn lọc các mối liên hệ cho từng đối tượng. Lưu ý là với n đối tượng thì cần
phải có liên hệ với n-1 đối tượng khác. Có nghĩa là để xác định được n yếu tố
thì cần phải có n-1 yếu tố đã được xác định.
(4) Tối ưu hóa mạng ngữ nghĩa

• Vận dụng phương pháp kế thừa để hạn chế các mối liên hệ trong mạng.
Các đối tượng kế thừa sẽ có đầy đủ tất cả các thuộc tính của đối tượng
được kế thừa.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 12
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
• Giữa hai đối tượng không nên tồn tại quá một mối liên hệ. Việc tồn tại
hơn một mối liên hệ giữa hai đối tượng không làm giá trị mạng ngữ
nghĩa sai những sẽ làm mạng phình ra không cần thiết
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 13
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
3 Ứng dụng mạng ngữ nghĩa để giải các bài toán
phổ thông
3.1 Giới thiệu bài toán
Trong chương trình phổ thông có hai dạng bài toán hay gặp đó là bài toán hình học
và bài toán đại số. Với hai dạng bài toán này, việc biểu diễn trên mạng ngữ nghĩa
có tác động tích cực đến người học. Với tính trực quan của mạng ngữ nghĩa, người
học sẽ dễ dàng tiếp thu và hình thành tri thức nhanh chóng.
Có nhiều dạng toán hình học và đại số trong chương trình phổ thông, nhưng vì hạn
chế về thời gian nên ở đây xin giới thiệu dạng cơ bản: Mạng ngữ nghĩa cho bài
toán hình học phẳng.
3.2 Xây dựng bài toán hình học phẳng
Các bài toán hình học phẳng gồm các dạng toán như giải bài toán hình tam giác,
hình vuông, hình thoi,
Các bài toán này được hình thành dựa trên các tính chất và thuộc tính của hình học
phẳng. Do đó có thể xác định được các đối tượng trên mạng ngữ nghĩa của những
bài toán này là các đỉnh, các cạnh. Và mối liên hệ giữa các đối tượng này là tính
chất của các bài toán hình học.
3.2.1 Bài toán hình tam giác:
(1) Xác định thông tin
Xét tam giác ABC với các thông tin được biểu diễn như sau:

Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 14
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông

Hình 3-2 Ví dụ về hình tam giác
• Đối tượng:
o 3 góc α =
¼
BAC
, β =
¼
ABC
, δ =
¼
ACB
o 3 cạnh a, b, c
o 3 đường cao h
a
, h
b
, h
c

o 3 đường trung tuyến i
a
, i
b
, i
c
o Chu vi C
o Diện tích S

• Mối liên hệ:
o Tổng 3 góc α + β + δ =
π
o Chu vi C = 2P, P =
1
2
(a + b + c)
o Diện tích S =
1
2
a.h
a
=
1
2
b.h
b
=
1
2
c.h
c
o Nửa chu vi P =
1
2
(a + b + c)
o Diện tích S =
( )( )( )P P a P b P c− − −

o Liên hệ giữa góc và cạnh

sin
a
α
=
sin
b
β
=
sin
c
δ
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 15
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
(2) Chọn lọc thông tin :
Trong các thông tin đã cung cấp ở các bài toán trên ta có thể thấy một số thông
tin thừa không cần thiết như: 3 đường trung tuyến i
a
, i
b
, i
c
ở bài toán tam giác
Với các thông tin này hệ thống không bị mất đi độ chính xác nhưng sẽ làm cho
tốc độ suy luận giảm đi. Vậy nên cần được loại bỏ.
(3) Biểu diễn thông tin trên mạng ngữ nghĩa :
Hình 3-2 Mạng ngữ nghĩa cho bài toán hình tam giác
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 16
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Trong mạng ngữ nghĩa trên, các ô tròn biểu thị cho các đối tượng của bài toán
và các ô vuông thể hiện mối quan hệ giữa các đối tượng.

3.2.2 Bài toán hình thang
(1) Xác định thông tin :
Xét hình thang ABCD

Hình 3-2 Ví dụ về hình thang
Ta xác định được các thông tin như bên dưới:
• Đối tượng:
o 4 góc α =
¼
DAB
, β =
¼
ABC
, δ =
¼
BCD
, γ =
¼
CDA
o Cạnh a, b, c, d
o Chiều cao h
o Hai cạnh con của c là c
1
và c
2
o Diện tích S
o Chu vi C
• Mối liên hệ:
o Có 2 cạnh a, c song song nhau
o Tổng các góc α + β + δ + γ = 2π

o Chiều dài cạnh a = c – (c
1
+ c
2
)
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 17
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
o Chiều dài cạnh a = C – (b + c + d)
o Chiều dài cạnh a =
2S
h
- c
o Chiều dài cạnh b = C – (a + c + d)
o Chiều dài cạnh b =
h
sin
δ
o Chiều dài cạnh c = C – (a + b + d)
o Chiều dài cạnh c =
2S
h
- a
o Chiều dài cạnh d = C – (a + b + c)
o Chiều dài cạnh d =
h
sin
γ
o Góc γ = arsin(
h
d

)
o Góc γ = 2π – (α + β + δ )
o Góc δ = arsin(
h
b
)
o Góc δ = 2π – (α + β + γ )
o Góc α =
2
π
+ arsin(
2 2
d h
d
−
)
o Góc α = 2π – (δ + β + γ )
o Góc β =
2
π
+ arsin(
2 2
b h
b
−
)
o Góc β = 2π – (δ + α + γ )
o Diện tích S = a.h +
1
2

h
2 2
d h−
+
1
2
h
2 2
b h−
o Chu vi C = a + b + c + d
(2) Chọn lọc thông tin :
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 18
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Trong mô tả bên ở trên ta có thể thấy các thông tin về cạnh c
1
và c
2
là dư
thừa, vì chúng không cần thiết trong việc tính toán các giá trị còn lại.
Thông tin về hai cạnh song song, không giúp ta trong việc tính toán.
Những thông tin này có thể lượt bỏ trong sơ đồ mạng ngữ nghĩa cho bài
toán hình thang này.
(3) Biểu diễn thông tin trên mạng ngữ nghĩa :
Hình 3-2 Mạng ngữ nghĩa cho bài toán hình thang
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 19
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
3.2.3 Biểu diễn thông tin trên máy
Vấn đề khó khăn nhất trong việc thể hiện nội dung của mạng ngữ nghĩa trên máy
tính là việc không thể xác định được giá trị nào trên mạng đã xác định và giá trị
nào cần phải xác định. Tuy nhiên vì các đối tượng trên mạng ngữ nghĩa có các mối

quan hệ khép kín nên chỉ cần có vừa đủ các giá trị cần thiết thì các đối tượng còn
lại cũng sẽ được xác định.
Trong hai bài toán nêu trên, các đối tượng được xác định dựa trên các mối liên hệ
và các đối tượng đã được xác định có trong mối liên hệ đó.
Trong bài toán hình tam giác, ta có 11 đối tượng cần xác định lần lượt là 3 cạnh, 3
góc, 3 đường cao, chu vi và diện tích. Thuật toán đơn giản được áp dụng trong bài
toán này đó là lặp lại 11 lần các mối liên hệ để tìm ra giá trị cho các đối tượng
trong mối liên hệ đó. Nếu có (n-1) đối tượng đã xác định thì sẽ xác định được đối
tượng còn lại.
Trong bài toán hình thang, các đối tượng cần xác định lần lượt là 4 cạnh, 4 góc,
đường cao, chu vi và diện tích. Cũng như bài toán tam giác, các đối tượng được
xác định thông qua các mối liên hệ giữa các đối tượng. Và cũng với (n-1) đối
tượng đã xác định thì đối tượng còn lại cũng được xác định.
Bài toán hình tam giác:
Người dùng cần nhập vào một số thông tin đối tượng đã xác định. Với các đối
tượng chưa xác định, hãy để trống nội dung. Và người dùng muốn tính toán những
thông số nào của bài toán, lựa chọn vào mục chọn giát trị cần tính. Khi các thông
số đã xác định, người dùng chọn tính để thể hiện kết quả. Nếu không thể tính toán
ra kết quả, chương trình sẽ thông báo cho người dùng biết.
Giao diện bài toán hình tam giác được xây dựng như sau:
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 20
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông
Hình 3-3 Giao diện bài toán hình tam giác
Bài toán hình thang:
Tương tự như bài toán tam giác, người dùng cần nhập vào những thông tin cần
thiết trước khi chọn tính để thể hiện kết quả. Giao diện của chương trình được
trình bày như hình sau:
Hình 3-3 Giao diện bài toán hình thang
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 21
Mạng ngữ nghĩa & Ứng dụng giải một số bài toán phổ thông

4 Kết luận
Mạng ngữ nghĩa là một dạng công cụ dùng để biểu diễn tri thức. Với những tính
chất của loại công cụ này, mạng ngữ nghĩa thích hợp cho việc biểu diễn những tri
thức ở dạng dự đoán tính toán dựa trên những cở sở thông tin cố định. Mạng ngữ
nghĩa thích hợp nhất cho việc biểu diễn hệ chuyên gia. Hệ thống chuyên gia được
xây dựng trên cơ sở thu thập càng nhiều thông càng tốt. Mạng ngữ nghĩa thích hợp
cho việc đó là vì có thể thêm thông tin vào mạng. Với hệ chuyên gia thì việc thêm
thông tin vào mạng lưới thông tin đang có là cần thiết, thông tin càng nhiều càng
chi tiết thì hệ chuyên gia càng có giá trị.
Ngoài ra mạng ngữ nghĩa còn ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như là xây dựng
các mạng giao thông, luồng giao thông.
Việc biểu diễn tri thức trên mạng ngữ nghĩa rất thuận tiện cho việc biểu diễn thông
tin đó trên máy tính.
Trong xu hướng mới của công cuộc phát triển xã hội, việc biểu diễn tri thức nhân
loại trên các phương tiện, công cụ (nhất là trên máy tính) là vô cùng cần thiết. Và
để thực hiện việc này, ứng dụng mạng ngữ nghĩa là một phương tiện biểu diễn tri
thức là cần thiết.
Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 22