Nghiên cứu hệ chuyên gia và mạng ngữ nghĩa để giải bài toán tam giác lượng

i
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
..

Trần Thị Dƣơng
NGHIÊN CỨUHỆ CHUYÊN GIA VÀ MạNG NGữ NGHĨA Để GIảI BÀI
TOÁN TAM GIÁC LƢợNG

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số chun ngành: 60 48 0101

TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS. Ngơ Quốc Tạo.

Thái Ngun - 2015

Số hố bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


ii

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan, kết quả của luận văn hồn tồn là kết quả của tự bản
thân tơi tìm hiểu, nghiên cứu dƣới sự hƣớng dẫn của thầy giáo PGS.TS. Ngơ
Quốc Tạo.
Tơi hồn tồn chịu trách nhiệm về tính pháp lý q trình nghiên cứu khoa
học của luận văn này.
Thái Nguyên, tháng 8 năm 2015

Học viên

Trần Thị Dƣơng

Số hoá bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


iii
LỜI CẢM ƠN
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến thầy giáo PGS.TS. Ngô Quốc
Tạo đã định hƣớng và nhiệt tình hƣớng dẫn, giúp đỡ em trong quá trình làm luận
văn.
Em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến quý thầy cô giáo trƣờng Đại học Công
nghệ thông tin và truyền thông, các thầy giáo, cô giáo ở Viện công nghệ thông tin
Hà Nội đã truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm quý báu cho chúng em
trong thời gian học tập.
Xin chân thành cảm ơn các bạn bè, đồng nghiệp tổ Tin – Công Nghệ
trƣờng THPT Kinh Môn 2, các bạn học viên lớp cao học CK12B, những ngƣời
thân trong gia đình đã động viên, chia sẻ, tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá
trình học tập và làm luận văn.
Thái Nguyên, tháng 8 năm 2015
Học viên

Trần Thị Dƣơng

Số hoá bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


iv
MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... iii
MỤC LỤC ............................................................................................................. iv
DANH MỤC HÌNH .............................................................................................. vi
MỞ ĐẦU ............................................................................................................ - 1 Chƣơng I : TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ MẠNG NGỮ NGHĨA- 3 1.1 Hệ chuyên gia. ........................................................................................ - 3 1.1.1. Hệ chuyên gia là gì ? ....................................................................... - 3 1.1.2 Đặc trƣng và ƣu điểm của hệ chuyên gia. ........................................ - 4 1.1.3 Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia ........................................ - 4 1.1.4 Cấu trúc của hệ chuyên gia ............................................................... - 6 1.1.5 Một số mơ hình kiến trúc hệ chun gia .......................................... - 7 1.2. Mạng ngữ nghĩa ...................................................................................... - 8 1.2.1 Đặc điểm ........................................................................................... - 8 1.2.2 Ƣu nhƣợc điểm ................................................................................. - 9 1.2.3 Cách biểu diễn tri thức.................................................................... - 10 CHƢƠNG II: BIỂU DIỄN TRI THỨC ........................................................... - 12 2.1 Giới thiệu về tri thức .............................................................................. - 12 2.2 Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn(luật sinh) ............................................ - 13 2.2.1. Khái niệm ...................................................................................... - 13 2.2.2. Cơ chế suy luận trên các luật sinh ................................................. - 14 2.2.3. Vấn đề tối ƣu luật .......................................................................... - 15 2.2.4. Biểu diễn tri thức bằng Frame ....................................................... - 17 2.2.5. Tính kế thừa ................................................................................... - 19 2.2.6. Biểu diễn tri thức bằng Script........................................................ - 20 2.2.7. Mơ hình COKB ............................................................................. - 21 2.3 Cơ sở tri thức ......................................................................................... - 29 2.3.1

Phân biệt tri thức và dữ liệu ..................................................... - 29 -

2.3.2 Phân loại tri thức ............................................................................. - 30 -

Số hoá bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


v
2.3.3 Các cấp độ tri thức .......................................................................... - 32 2.4. Mô tơ suy diễn ..................................................................................... - 33 2.4.1 Cơ chế suy diễn ............................................................................... - 33 2.4.2 Cơ chế điều khiển ............................................................................ - 34 2.5. Phân loại tri thức .................................................................................. - 38 2.6. Các phƣơng pháp biểu diễn tri thức ...................................................... - 39 2.6.1. Biểu diễn tri thức nhờ logic .......................................................... - 39 2.6.2. Bộ ba đối tƣợng - Thuộc tính – Giá trị .......................................... - 41 2.6.3. Các Luật dẫn .................................................................................. - 42 2.6.4. Biểu diễn tri thức bằng Frame ....................................................... - 44 Chƣơng III: ỨNG DỤNG GIẢI CÁC BÀI TOÁN TAM GIÁC ..................... - 46 3.1 Giới thiệu bài tốn ................................................................................ - 46 3.2 Xây dựng bài tốn hình học .................................................................. - 46 3.3. Bài tốn hình tam giác: ......................................................................... - 46 3.3.1 Tam giác .......................................................................................... - 46 3.3.2 Tam giác cân ................................................................................... - 50 3.3.3 Tam giác vuông .............................................................................. - 51 3.3.4 Tam giác vuông cân ....................................................................... - 51 3.3.5 Tam giác đều .................................................................................. - 52 3.4 Các luật biến đổi .................................................................................... - 53 3.4.1.Một số luật liên quan đến tam giác : .............................................. - 53 3.4.2 Các luật dẫn: ................................................................................... - 54 3.5 Biểu diễn thông tin trên mạng ngữ nghĩa: ............................................. - 55 3.6 Ứng dụng : ............................................................................................. - 55 3.7 Demo chƣơng trình: ............................................................................... - 57 KẾT LUẬN ...................................................................................................... - 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ - 59 -

Số hoá bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


vi
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Hoạt động của hệ chun gia dựa trên tri thức ..................................- 3 Hình 1.2: Cấu trúc của hệ chun gia ................................................................- 6 Hình 1.3: Mơ hình J.L.Ermin .............................................................................- 7 Hình 1.4 :Mơ hình C.Ernest ...............................................................................- 8 Hình 1.5: Mơ hình E.V.Popov ...........................................................................- 8 Hình 1.6: Ví dụ về mạng ngữ nghĩa tiêu biểu ..................................................- 10 Hình 1.7: Ví dụ về mạng ngữ nghĩa kế thừa ....................................................- 11 Hình 2.1: Cấu trúc một Frame xe hơi ..............................................................- 18 Hình 2.2: Quan hệ giữa các đối tƣợng hình học phẳng ...................................- 20 Hình 2.3: Sơ đồ tổ chức theo mơ hình COKB .................................................- 25 Hình 2.4: Sơ đồ biểu diễn tri thức theo bộ ba (O-A-V) ...................................- 41 Hình 3.1: Mạng ngữ nghĩa cho bài tốn hình tam giác ....................................- 55 -

Số hoá bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN


-1MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề.
Trong sự nghiệp cơng nghiệp hố, hiện đại hố đất nƣớc, ngành cơng nghệ
thơng tin là một trong những lĩnh vực có đƣợc những bƣớc tiến lớn và đạt đƣợc những

thành tựu đáng kể. Cùng với sự phát triển của ngành công nghệ thông tin, các vấn đề
phức tạp trong thực tế đƣợc đơn giản đi rất nhiều. Nhờ đó mà q trình phát triển đƣợc
thúc đẩy nhanh chóng hơn.
Vai trị của của cơng nghệ thơng tin trong thời buổi cơng nghiệp hố, hiện đại
hố đất nƣớc là không thể phủ nhận, tuy nhiên việc ứng dụng công nghệ thông tin vào
những lĩnh vực nào và ứng dụng nhƣ thế nào để có thể khai thác hết đƣợc thế mạnh
của ngành công nghệ thông tin luôn là một câu hỏi lớn. Việc ứng dụng tri thức nhân
loại vào trong ngành cơng nghệ thơng tin để góp phần đƣa ra những lời giải cho nhiều
vấn đề khó đƣợc xem là một giải pháp và cần thiết và có ý nghĩa. Các tri thức nhân
loại đều có thể đƣợc xây dựng thành một hệ thống hoàn chỉnh và ứng dụng trong nhiều
ngành khác nhau dƣới sự hộ trợ của công nghệ thông tin. Việc chuyển đổi tri thức
nhân loại thành các hệ thống hay còn đƣợc gọi là biểu diễn tri thức vẫn đang đƣợc thực
hiện, những tri thức đó đã và đang đƣợc ứng dụng rộng rãi trong quá trình phát triển
của xã hội.
Biểu diễn tri thức đóng vai trị hết sức quan trọng trong việc khảng định khả
năng giải quyết vấn đề của một hệ cơ sở tri thức. Dựa vào cách thức con ngƣời giải
quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đã xây dựng các kỹ thuật biểu diễn các dạng tri thức
khác nhau trên máy tính. Mục tiêu của tiểu luận này là nhằm tìm hiểu và phát triển các
kỹ thuật biểu diễn tri thức dựa trên tri thức theo logic, các luật dẫn, mạng ngữ nghĩa,
Frame, đồng thời trình bày việc ứng dụng giải bài toán tam giác bằng mạng ngữ nghĩa
Trong luận văn này, em nghiên cứu và đƣa ra 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, nhƣng đây là một cơ sở
để phát triển các hệ thống chuyên gia. Và trong luận văn này, em muốn gửi đến một
ứng dụng khác, đó là ứng dụng mạng ngữ nghĩa để giải bài tốn tam giác lƣợng của
chƣơng trình phổ thơng.


-22. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu:
Luận văn tập trung nghiên cứu các phƣơng pháp giải bài toán lƣợng giác. Để

giải các bài tốn hình học là bài tốn cơ sở, mà từ đó con ngƣời đã xây dựng rất nhiều
ứng dụng nhƣ: Giải các bài toán tam giác lƣơng, hệ thức lƣợng trong tam giác…
3. Hƣớng nghiên cứu của đề tài:
- Nắm chắc các kiến thức cơ bản về một số bài toán tam giác lƣợng để sử dụng
một số giải thuật .
- Tìm hiểu lịch sử phát triển của cơ sở tri thức trong giải các bài tốn tam giác
lƣợng .
- Tìm hiểu và nắm đƣợc những khái niệm cơ bản về tam giác lƣợng và những
ứng dụng thực tế.
4. Nội dung nghiên cứu:
Chương I: Tổng quan về hệ chuyên gia và mạng ngữ nghĩa.
Ở chƣơng này đề tài sẽ đi vào tìm hiểu các khái niệm về hệ chuyên gia và mạng
ngữ nghĩa.
Các ƣu nhƣợc điểm của mạng ngữ nghĩa.
Chương II: Biểu diễn tri thức.
Trong chƣơng này đi tìm hiểu sâu về các luật và cách biểu diễn tri thức.
Chương III: Ứng dung mạng ngữ nghĩa để giải bài toán tam giác lượng.
Chƣơng này sẽ đƣa ra mục đích, u cầu cũng nhƣ mơ tả chƣơng trình thực
nghiệm đã đƣợc xây dựng
5. Phƣơng pháp nghiên cứu:
- Nghiên cứu các tài liệu và viết tổng quan.
- Phƣơng pháp phân tích, đánh giá bài tốn
- Nghiên cứu triển khai thử nghiệm hệ thống


-3Chƣơng I :

TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA
VÀ MẠNG NGỮ NGHĨA

1.1 Hệ chuyên gia.
1.1.1. Hệ chuyên gia là gì ?
Hệ chun gia là một hệ thống chƣơng trình máy tính chứa các thơng tin, tri
thức và các q trình suy luận về một lĩnh vực cụ thể nào đó để giải quyết các vấn đề
khó hoặc hóc búa địi hỏi sự tinh thông đầy đủ của các chuyên gia con ngƣời đối với
các giải pháp của họ. Nói một cách khác hệ chuyên gia là dựa trên tri thức của các
chuyên gia con ngƣời giỏi nhất trong lĩnh vực quan tâm.
 Tri thức của hệ chuyên gia bao gồm các sự kiện và các luật. Các sự kiện
đƣợc cấu thành bởi một số nhiều các thông tin, đƣợc thu thập rộng rãi, cơng khai và
đƣợc sự đồng tình của các chuyên gia con ngƣời trong lĩnh vực. Các luật biểu thị sự
quyết đốn chun mơn của các chun gia trong lĩnh vực.
 Mức độ hiệu quả của một hệ chuyên gia phụ thuộc vào kích thƣớc và chất
lƣợng của cơ sở tri thức mà hệ đó có đƣợc.
 Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trƣng cho một lĩnh vực vấn đề nào đó, nhƣ y học,
tài chính, khoa học hay công nghệ, vv…, mà không phải là cho bất cứ một lĩnh vực
vấn đề nào.
 Ví dụ : hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để phát hiện các căn bệnh lây nhiễm
sẽ có nhiều tri thức về một số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm
các căn bệnh, triệu chứng và chữa trị.
 Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức đƣợc minh họa nhƣ sau:

Ngƣời sử dụng

Hệ
thống
giao
tiếp

Cơ sở tri thức

Máy suy diễn

Hình 1.1: Hoạt động của hệ chuyên gia dựa trên tri thức


-41.1.2 Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia.
Có 4 đặc trƣng cơ bản:
 Hiệu quả cao: Khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so
với chuyên gia (ngƣời) trong cùng lĩnh vực.
 Thời gian trả lời thỏa đáng: Thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh hơn so
với chuyên gia (ngƣời) để đi đến cùng một quyết định.
 Độ tin cậy cao: Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng.
 Dễ hiểu: Hệ chuyên gia giải thích các bƣớc suy luận một cách dễ hiểu và
nhất quán.
Những ƣu điểm của hệ chuyên gia :
Phổ cập: Là sản phẩm chuyên gia, đƣợc phát triển không ngừng với hiệu quả
sử dụng không thể phủ nhận.
Giảm giá thành.
Giảm rủi ro: Giúp con ngƣời tránh đƣợc rủi ro trong các mơi trƣờng nguy
hiểm.
Tính thƣờng trực: Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng. Trong khi con
ngƣời có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
Đa lĩnh vực: Chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và đƣợc khai thác đồng
thời bất kể thời gian sử dụng.
Độ tin cậy.
Khả năng giảng giải: Câu trả lời với mức độ tinh thông đƣợc giảng giải rõ
ràng, chi tiết, dễ hiểu.
Khả năng trả lời nhanh.
Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi.
Trợ giúp thông minh nhƣ một ngƣời hƣớng dẫn.

Có thể truy cập nhƣ là một cơ sở dữ liệu thông minh.
1.1.3 Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia
Tính đến thời điểm này, hàng trăm hệ chuyên gia đã đƣợc xây dựng và báo cáo
thƣờng xuyên trong các tạp chí, sách báo và hội thảo khoa học. Ngồi ra cịn các hệ


-5chuyên gia đƣợc sử dụng trong các công ty, các tổ chức qn sự mà khơng đƣợc cơng
bố vì lí do bảo mật.
Dƣới đây là một số lĩnh vực ứng dụng diện rộng của các hệ chuyên gia :

Lĩnh vực

Ứng dụng diện rộng

Cấu hình

Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ
thống theo cách riêng

Chẩn đoán

Lập luận dựa trên những chứng cứ quan sát đƣợc

Truyền đạt

Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi

Giải thích

Giải thích những dữ liệu thu nhận đƣợc

Kiểm tra

So sánh dữ liệu thu lƣợm đƣợc với chuyên môn để
đánh giá hiệu quả

Lập kế hoạch

Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu

Dự đoán

Dự đốn hậu quả từ một tình huống xảy ra

Chữa trị

Chỉ định cách thụ lý một vấn đề

Điều khiển

Điều khiển một q trình, địi hỏi diễn giải, chẩn đốn,
kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị


-61.1.4 Cấu trúc của hệ chuyên gia

Một hệ chuyên gia kiểu mẫu gồm các thành phần cơ bản sau :
Chuyên gia
con ngƣời

Bộ thu nạp
tri thức

Ngƣời sử
dụng

Giao diện
ngƣời, máy

Bộ
giải thích

Mơ tơ suy diễn
Suy diễn

Điều khiển

Cơ sở tri thức

Bộ nhớ
làm việc
Hình 1.2: Cấu trúc của hệ chuyên gia
 Giao diện ngƣời, máy : Thực hiện giao tiếp giữa hệ chuyên gia và ngƣời sử
dụng. Nhận các thông tin từ ngƣời dùng (các câu hỏi, các yêu cầu về lĩnh vực) và đƣa
ra các lời khuyên, các câu trả lời, các giải thích về lĩnh vực đó.
 Bộ giải thích : Giải thích các hoạt động của hệ khi có yêu cầu của ngƣời sử
dụng.


-7 Bộ thu nạp tri thức : Làm nhiệm vụ thu nhận tri thức từ chuyên gia con

ngƣời, từ kỹ sƣ tri thức và cả ngƣời sử dụng thông qua các câu hỏi và yêu cầu của họ,
sau đó lƣu trữ vào cơ sở tri thức.
 Cơ sở tri thức : Lƣu trữ, biểu diễn các tri thức trong lĩnh vực mà hệ đảm
nhận, làm cơ sở cho các hoạt động của hệ. Cơ sở tri thức bao gồm các sự kiện và các
luật.
 Mô tơ suy diễn : Làm nhiệm vụ sử lý và điều khiển các tri thức đƣợc biểu
diễn trong cơ sở tri thức nhằm đáp ứng các câu hỏi, các yêu cầu của ngƣời sử dụng.
(*) Để thực hiện đƣợc các công việc của các thành phần trên trong cấu trúc hệ
chuyên gia phải có một hệ điều khiển và quản lý việc tạo lập, tích lũy tri thức cho lĩnh
vực hệ đảm nhận gọi là “Hệ quản trị cơ sở tri thức”. Hệ quản trị cơ sở tri thức thực
chất là quản lý và điều khiển công việc của Bộ thu nạp tri thức, Bộ giải thích, Mơ tơ
suy diễn. Nó phải đảm bảo các yêu cầu :
 Giảm dƣ thừa tri thức, dữ liệu.
 Tính nhất quán và phi mâu thuẫn của tri thức.
 Tính tồn vẹn và an tồn.
 Giải quyết các vấn đề cạnh tranh.
 Chuyển đổi tri thức.
 Ngôn ngữ xử lý tri thức.
1.1.5 Một số mơ hình kiến trúc hệ chun gia
a)Mơ hình J.L.Ermin:

Hình 1.3: Mơ hình J.L.Ermin


-8b)Mơ hình C.Ernest :

Hình1.4 :Mơ hình C.Ernest
c)Mơ hình E.V.Popov :

Hình 1.5: Mơ hình E.V.Popov

1.2. Mạng ngữ nghĩa
1.2.1 Đặc điểm
Mạng ngữ nghĩa là một phƣơng pháp biểu diễn tri thức, đƣợc xây dựng dựa trên
phƣơng 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 nhƣ thuật tốn tìm liên thơng, tìm đƣờng đi ngắn
nhất,… để thực hiện các cơ chế suy luận. Điểm đặc biệt của mạng ngữ nghĩa so với đồ
thị thơng thƣờng chính là việc gán một ý nghĩa cho các cung. Cung nối giữa hai đỉnh


-9cho biết giữa hai khái niệm tƣơng ứng có sự liên hệ nhƣ thế nào. Việc gán ngữ nghĩa
vào các cung của đồ thị đã giúp giảm bớt đƣợc số lƣợng 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 đƣợc rất nhiều phép suy diễn từ
những thơng tin sẵn có trên mạng.
Cơ chế suy diễn áp dụng trong mạng ngữ nghĩa là thực hiện theo thuật tốn loang
truyền đơn giản theo hai bƣớc sau:
 Kích hoạt các đỉnh đã cho ban đầu (các đỉnh đã có giá trị)
 Nếu một đỉnh chƣa 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 đƣợc xác định. Lặp lại
bƣớc này cho đến khi xác định đƣợc tất cả các đỉnh.
1.2.2 Ưu nhược điểm
1.2.2.1 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
 Mạng ngữ nghĩa cho phép các đỉnh có thể kế thừa các tính chất từ các đỉnh
khác thơng qua các cung loại “là’ từ đó có thể tạo ra các liên kết “ngầm” giữa những

đỉnh khơng có liên kết trực tiếp với nhau.
 Mạng ngữ nghĩa hoạt động khá tự nhiên theo cách thức con ngƣời ghi nhận
thông tin.
1.2.2.2 Nhược điểm:
 Vẫn chƣa có một chuẩn nào quy định các giới hạn cho các đỉnh và cung của
mạng. Điều đó đồng nghĩa với ngƣời 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


- 10 1.2.3 Cách biểu diễn tri thức
Khi biểu diễn một mạng ngữ nghĩa, các đỉnh của đồ thị là các đối tƣợng (khái
niệm, tri thức, sự việc) nào đó, còn các cung giữa các đỉnh thể hiện các mối liên hệ
giữa các đối tƣợng (khái niệm, tri thức, sự việc) này.

Xăng

Xe máy
là
chạy bằng
Xe
có
di chuyển trên

Động cơ

Đường

Hình 1.6: Ví dụ về mạng ngữ nghĩa tiêu biểu
Trong ví dụ trên, các yếu tố nhƣ “Xe máy, Xe, Động cơ, Xăng, Đƣờng” đƣợc

xem là các đối tƣợng 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 tƣợng.


- 11 Xét ví dụ bên dƣới đây:
Hình vng

2 đường chéo
bằng nhau

có

là

Hình chữ nhật

là

là

có

Tứ giác

Hình bình hành

Hai cặp cạnh
bằng nhau

có

4 góc

Hình 1.7: Ví dụ về mạng ngữ nghĩa kế thừa
Trong mạng ngữ nghĩa trên ta có thể thấy đƣợc các mối quan hệ nhƣ sau:
- Hình vng là hình chữ nhật + là tứ giác + có 4 góc. Từ đó ta có thể suy luận
đƣợc là hình vng 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 khơng có đƣờng liên hệ trực tiếp từ đối tƣợng “Hình vng” đến đối tƣợng
“4 góc” nhƣng thơng qua tính chất kế thừa ta có thể xác định đƣợc là đối tƣợng
“Hìnhvng” có liên hệ “có” với đối tƣợng “4 góc”.
Tƣơng tự với trƣờng hợp của đối tƣợng “Hình chữ nhật” và đối tƣợng “Hai cặp
cạnh bằng nhau”.
Tuy mạng ngữ nghĩa là một kiểu biểu diễn trực quan đối với con ngƣời nhƣng
khi đƣa vào máy tính, các đối tƣợng và mối liên hệ giữa chúng thƣờng đƣợc biểu diễn
dƣới dạng những phát biểu động từ (nhƣ vị từ). Hơn nữa, các thao tác tìm kiếm trên
mạng ngữ nghĩa thƣờng khó khăn (đặc biệt đối với những mạng có kích thƣớc lớn).
Do đó, mơ hình mạng ngữ nghĩa đƣợc dùng chủ yếu để phân tích vấn đề. Sau đó, nó sẽ
đƣợc chuyển đổi sang dạng luật hoặc frame để thi hành hoặc mạng ngữ nghĩa sẽ đƣợc
dùng kết hợp với một số phƣơng pháp biểu diễn khác.


- 12 CHƢƠNG II: BIỂU DIỄN TRI THỨC
2.1 Giới thiệu về tri thức
Tri thức (knowledge): là sự hiểu biết của ngƣời trong một phạm vi, lĩnh vực nào
đó; đƣợc xem xét theo các mục tiêu hay các vấn đề nhất định.
Ví dụ:
- Kiến thức về một lĩnh vực y học và khả năng chẩn đoán bệnh là tri thức.
- Biết một tam giác có các yếu tố nào cùng với các công thức liên hệ giữa các

yếu tố là tri thức.
- Biết các dạng cấu trúc dữ liệu thƣờng dùng trong lập trình cùng với các thuật
tốn xử lý cơ bản trên các cấu trúc là tri thức.
Các dạng tri thức
- Tri thức mô tả: các khái niệm, các đối tƣợng cơ bản.
- Tri thức cấu trúc: các khái niệm cấu trúc, các quan hệ, các đối tƣợng phức
hợp, ...
- Tri thức thủ tục: các luật dẫn, các thủ tục xử lý, các chiến lƣợc, …
- Tri thức meta: tri thức về các dạng tri thức khác và cách sử dụng chúng.
Tri thức là một hệ thống phức tạp, đa dạng và trừu tƣợng bao gồm nhiều thành
tố với những mối liên hệ tác động qua lại nhƣ:
- Các khái niệm (concepts), với những mối liên hệ cơ bản nhất định
(relationships).
- Các quan hệ (relations): Xem lại kiến thức về quan hệ ở góc độ tốn học
trong giáo trình “Tốn Rời Rạc”:
o Định nghĩa quan hệ 2 ngơi.
o Các tính chất về một quan hệ 2 ngôi R trên một tập X: phản xạ, đối xứng,
phản xứng, bắc cầu.
o Quan hệ thứ tự.
o Quan hệ tƣơng đƣơng.
o 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


- 13 o Phép tốn 2 ngơi T trên tập X là ánh xạ
T : XxX  X
(a,b)  a T b ≡ T(a,b)
Ví dụ: T: NxN  N
(a,b)  a+b

o Phép tốn 1 ngơi S trên tập X là
S: X  X
o Các tính chất thƣờng đƣợc xem xét: giao hốn, kết hợp, phần tử trung hịa,
phần tử nghịch đảo, phần tử đối, phân phối (hay phân bố), …
- Các hàm (functions).
- Các luật (rules).
- Sự kiện (facts).
- Các thực thể hay đối tƣợng, một phần tử cụ thể (objects).
2.2 Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn(luật sinh)
2.2.1. Khái niệm
Phƣơng pháp biểu diễn tri thức bằng luật sinh đƣợc phát minh bởi Newell và
Simon trong lúc hai ông đang cố gắng xây dựng một hệ giải bài toán tổng quát.Đây là
một kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc. Ý tƣởng cơ bản là tri thức có thể đƣợc cấu trúc
bằng một cặp điều kiện và hành động: "NẾU điều kiện xảy ra THÌ hành động sẽ đƣợc
thi hành". Chẳng hạn, NẾU đèn giao thơng là đỏ THÌ bạn khơng đƣợc đi thẳng, NẾU
máy tính đã mở mà khơng khởi động đƣợc THÌ kiểm tra nguồn điện,…
Ngày nay, các luật sinh đã trở nên phổ biến và đƣợc áp dụng rộng rãi trong
nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo khác nhau.Luật sinh có thể là một cơng cụ mơ tả để giải
quyết các vấn đề thực tế thay cho các kiểu phân tích vấn đề truyền thống.Trong trƣờng
hợp này, các luật đƣợc dùng nhƣ là những chỉ dẫn (tuy có thể khơng hồn chỉnh)
nhƣng rất hữu ích để trợ giúp cho các quyết định trong quá trình tìm kiếm, từ đó làm
giảm khơng gian tìm kiếm.Một ví dụ khác là luật sinh có thể đƣợc dùng để bắt chƣớc
hành vi của những chuyên gia. Theo cách này, luật sinh không chỉ đơn thuần là một


- 14 kiểu biểu diễn tri thức trong máy tính mà là một kiểu biễu diễn các hành vi của con
ngƣời.
Một cách tổng quát luật sinh có dạng nhƣ sau:
P1 P2 ...  Pn  Q
Tùy vào các vấn đề đang quan tâm mà luật sinh có những ngữ nghĩa hay cấu tạo

khác nhau:
- Trong logic vị từ: P1, P2, ..., Pn, Q là những biểu thức logic.
- Trong ngôn ngữ lập trình, mỗi một luật sinh là một câu lệnh.
IF (P1 AND P2AND ..AND Pn) THEN Q.
- Trong lý thuyết hiểu ngôn ngữ tự nhiên, mỗi luật sinh là một phép dịch:
ONE  một.
TWO  hai.
JANUARY  tháng một.
Để biễu diễn một tập luật sinh, ngƣời ta thƣờng phải chỉ rõ hai thành phần chính
sau:
- Tập các sự kiện F(Facts)
F = {f1, f2, ... fn}
- Tập các quy tắc R (Rules) áp dụng trên các sự kiện dạng nhƣ sau :
f1 ^ f2 ^ ... ^ fi q
Trong đó, các fi, q đều thuộc F
2.2.2. Cơ chế suy luận trên các luật sinh
- Suy diễn tiến: là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xác
định các sự kiện có thể đƣợc "sinh" ra từ sự kiện này.
Sự kiện ban đầu: H, K
R3: H  A {A, H. K }
R1: A  E { A, E, H, K }
R5: E K  B { A, B, E, H, K }
R2: B  D { A, B, D, E, H, K }


- 15 R6: D  E  K  C { A, B, C, D, E, H, K }
- Suy diễn lùi: là quá trình suy luận ngƣợc xuất phát từ một số sự kiện ban
đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này. Một ví dụ thƣờng gặp trong thực
tế là xuất phát từ các tình trạng của máy tính, chẩn đốn xem máy tính đã bị hỏng hóc
ở đâu.

2.2.3. Vấn đề tối ưu luật
Tập các luật trong một cơ sở tri thức rất có khả năng thừa, trùng lắp hoặc mâu
thuẫn.Dĩ nhiên là hệ thống có thể đổ lỗi cho ngƣời dùng về việc đƣa vào hệ thống
những tri thức nhƣ vậy. Tuy việc tối ƣu một cơ sở tri thức về mặt tổng qt là một thao
tác khó (vì giữa các tri thức thƣờng có quan hệ khơng tƣờng minh), nhƣng trong giới
hạn cơ sở tri thức dƣới dạng luật, ta vẫn có một số thuật toán đơn giản để loại bỏ các
vấn đề này.
- Rút gọn bên phải:
luật sau hiển nhiên đúng :A  B A (1)
do đó luật: A  BA  C
là hoàn toàn tƣơng đƣơng với: A  BC
Quy tắc rút gọn : Có thể loại bỏ những sự kiện bên vế phải nếu những sự kiện
đó đã xuất hiện bên vế trái. Nếu sau khi rút gọn mà vế phải trở thành rỗng thì luật đó là
luật hiển nhiên. Ta có thể loại bỏ các luật hiển nhiên ra khỏi tri thức.
- Rút gọn bên trái:
Xét các luật :

(L1) A, B  C (L2) A  X (L3) X  C

Rõ ràng là luật A, B  C có thể đƣợc thay thế bằng luật A  C mà không làm
ảnh hƣởng đến các kết luận trong mọi trƣờng hợp. Ta nói rằng sự kiện B trong luật (1)
là dƣ thừa và có thể đƣợc loại bỏ khỏi luật dẫn trên.
- Phân rã và kết hợp luật:
Luật: A  B  C
Tƣơng đƣơng với hai luật: A  C và B  C
Với quy tắc này, ta có thể loại bỏ hồn tồn các luật có phép nối HOẶC.Các
luật có phép nối này thƣờng làm cho thao tác xử lý trở nên phức tạp.


- 16 - Luật thừa:

Một luật dẫn A  B đƣợc gọi là thừa nếu có thể suy ra luật này từ những luật
cịn lại.
Ví dụ : trong tập các luật gồm {A  B, B  C, A  C} thì luật thứ 3 là luật
thừa vì nó có thể đƣợc suy ra từ 2 luật còn lại.
- Thuật toán tối ƣu tập luật dẫn:
Thuật toán này sẽ tối ƣu hóa tập luật đã cho bằng cách loại đi các luật có phép
nối HOẶC, các luật hiển nhiên hoặc các luật thừa.
Thuật tốn bao gồm các bƣớc chính:
B1: Rút gọn vế phải
Với mỗi luật r trong R
Với mỗi sự kiện A VếPhải(r)
Nếu A VếTrái(r) thì Loại A ra khỏi vế phải của R.
Nếu VếPhải(r) rỗng thì loại bỏ r ra khỏi hệ luật dẫn : R = R \{r}
B2: Phân rã các luật
Với mỗi luật r : X1 X2  …  Xn Y trong R
Với mỗi i từ 1 đến n R := R + { Xi Y }
R := R \ {r}
B3: Loại bỏ luật thừa
Với mỗi luật r thuộc R
Nếu VếPhải(r) BaoĐóng(VếTrái(r), R-{r}) thì R := R \ {r}
B4: Rút gọn vế trái
Với mỗi luật dẫn r : X : A1 A2, …, An Y thuộc R
Với mỗi sự kiện Ai r
Gọi luật r1 : X - Ai Y
S = (R - {r}) {r1}
Nếu BaoĐóng (X - Ai , S)  BaoĐóng (X, R) thì loại sự kiện A ra khỏi X


- 17 2.2.4. Biểu diễn tri thức bằng Frame
2.2.4.1. Khái niệm

Frame là một cấu trúc dữ liệu chứa đựng tất cả những trithức liên quan đến một
đối tƣợng cụ thể nào đó. Frames có liên hệ chặt chẽ đến khái niệm hƣớng đối tƣợng
(thực ra frame là nguồn gốc của lập trình hƣớng đối tƣợng). Ngƣợc lại với các phƣơng
pháp biểu diễn tri thức đã đƣợc đề cập đến, frame "đóng gói" tồn bộ một đối tƣợng,
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 lƣợng tƣơng đối lớn trithức về một đối tƣợng, sự
kiện, vị trí, tình huống hoặc những yếu tố khác. Do đó, frame có thể giúp ta mơ tả khá
chi tiết một đối tƣợng.
Dƣới một khía cạnh nào đó, ngƣời ta có thể xem phƣơng pháp
biểudiễntrithứcbằngframe chính là nguồn gốc của ngơn ngữ lập trình hƣớng đối tƣợng.
Ý tƣởng của phƣơng 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 tƣởng chính của frame (hay của
phƣơng pháp lập trình hƣớng đối tƣợng) là khi biểudiễn một trithức, ta sẽ "gắn kèm"
những thao tác thƣờng gặp trên trithức này. Chẳng hạn nhƣ khi mô tả khái niệm về
hình chữ nhật, ta sẽ gắn kèm cách tính chu vi, diện tích.
Frame thƣờng đƣợc dùng để biểudiễn những trithức "chuẩn" hoặc những trithức
đƣợc xây dựng dựa trên những kinh nghiệm hoặc các đặc điểm đã đƣợc hiểu biết cặn
kẽ. Bộ não của con ngƣời chúng ta vẫn luôn "lƣu trữ" rất nhiều các trithức chung mà
khi cần, chúng ta có thể "lấy ra" để vận dụng nó trong những vấn đề cần phải giải
quyết.Frame là một cơng cụ thích hợp để biểudiễn những kiểu trithức này.


- 18 Frame : XE HƠI
Thuộc lớp :phƣơng tiện vận chuyển.
Tên nhà sản xuất : Audi
Quốc gia của nhà sản xuất : Đức
Model : 5000 Turbo
Loại xe : Sedan

Frame MÁY

Trọng lượng : 3300lb
Số lượng cửa : 4 (default)
Hộp số : 3 số tự động
Số lượng bánh : 4 (default)
Máy (tham chiếu đến frame Máy)

Xy-lanh : 3.19 inch
Tỷ lệ nén : 3.4 inche
Xăng : TurboCharger
Mã lực : 140 hp

Kiểu : In-line, overhead cam
Số xy-lanh : 5
Khả năng tăng tốc
0-60 : 10.4 giây
¼ dặm : 17.1 giây, 85 mph.
Hình 2.1: Cấu trúc một Frame xe hơi
2.2.4.2. 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 tƣợng đƣợc biểudiễn bởi
frame. Ví dụ : trong frame mơ tả xe hơi, có hai slot là trọng lượng và loại máy.
Mỗi slot có thể chứa một hoặc nhiều facet. Các facet (đơi lúc đƣợc gọi là slot
"con") đặc tả một số thông tin hoặc thủ tục liên quan đến thuộc tính đƣợc mơ tả bởi
slot. Facet có nhiều loại khác nhau, sau đây là một số facet thƣờng gặp:
- Value (giá trị) : cho biết giá trị của thuộc tính đó (nhƣ 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 frame về xe, xét


- 19 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) : (tƣơng tự nhƣ kiểu biến), cho biết giá trị slot có thể
nhận những loại giá trị gì (nhƣ số ngun, số thực, chữ cái, ...)
- If added: mô tả một hành động sẽ đƣợc thi hành khi một giá trị trong slot
đƣợc thêm vào (hoặc đƣợc hiệu chỉnh). Thủ tục thƣờng đƣợc viết dƣới dạng một
script.
- If needed :đƣợc sử dụng khi slot khơng có giá trị nào. Facet mơ tả một hàm
để tính ra giá trị của slot.
2.2.5. Tính kế thừa
Trong thực tế, một hệ thống trí tuệ nhân tạo thƣờng sử dụng nhiều frame đƣợc
liên kết với nhau theo một cách nào đó. Một trong những điểm thú vị của frame là tính
phân cấp. Đặc tính này cho phép kế thừa các tính chất giữa các frame.
Hình sau đây cho thấy cấu trúc phân cấp của các loại hình hình học cơ bản.Gốc
của cây ở trên cùng tƣơng ứng với mức độ trừu tƣợng cao nhất. Các frame nằm ở dƣới
cùng (khơng có frame con nào) gọi là lá. Những frame nằm ở mức thấp hơn có thể
thừa kế tất cả những tính chất của những frame cao hơn.
Các frame cha sẽ cung cấp những mô tả tổng qt về thực thể. Frame có cấp
càng cao thì mức độ tổng quát càng cao. Thông thƣờng, frame cha sẽ bao gồm các
định nghĩa của các thuộc tính. Cịn các frame con sẽ chứa đựng giá trị thực sự của các
thuộc tính này.