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02.26
Tue
こんばんわ。寝れないのでほんのり久々にブログ書きますね

人間の知識表現の技法に意味ネットワークというものがあります

意味のネットワークです

人間の知識って何らかの物事間の関係を記憶することでできてる部分があると思いますが

それをグラフで表したのが意味ネットワークです

図で示すとこんな感じです(なぜGraphvizつかわなかった)

semantic-net_convert_20130226030411.jpg

こんな感じのラベル付けされた有向グラフで表されます

ノードは概念を表すといわれるんですが

ようはこんな感じに物事の関係が表されてるのです

これは結構人間の知識を効率よく表してるっぽいですよね

なのでこんな感じのを使って人工知能を作れないかってあれです

これからどうやって推論をするかというと

isでつながってるのはある概念の上位概念を表します

人間だったら哺乳類みたいな感じです

そして下位概念は上位概念の性質を継承します

哺乳類は生き物の性質を継承するので

例えば人間には寿命があるか?

という質問に対してこのグラフを探索すれば寿命があることがわかります

意味ネットワークをつかった推論はこんな感じでしょうか

また、ノード間の距離に意味を持たせて推論をすることもできるようです

距離が近い方がある物事からある物事が連想される度合いを強くするという感じでしょうか。

また、活性伝播といってある概念が示されると、

その概念から強く連想される何かほかの概念みたいなこともできるみたいです


意味ネットワークの問題は、

妥当な推論ができるかどうかとか、計算量が爆発しないかとか、

どうやってこのネットワークを構築するかとかがあるみたいです

妥当な推論ができるかっては、例えば

AがBの上位概念でBがCの上位概念だけど、CがAの上位概念みたいに巡回のある場合とか



人間の記憶に即していそうだけど実装はかなり難しそうですね


参考

意味ネットワークについて

意味記憶のモデル

Semantic network
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