Вопрос 5. Модель TLC : определение, основные свойства. Привести пример TLC модели для описания объекта «Лазерный принтер».

В качестве структурной модели долговременной памяти Куиллиан предложил модель понимания смысла слов, TLC – модель (Teacheble Language Comprehender : доступный механизм понимания языка). Сетевая структура – способ представления семантических отношений между концептами (словами). Данная модель имитирует естественное понимание языка человеком, откуда основная идея – описание значений класса, к которому принадлежит объект, его прототипа и установление связи со словами, отображающими свойства объекта.

Для лазерного принтера: класс – печатающие устройства, свойства – барабан, порошок, цветная печать, с кнопочками, пример – цветной лазерный принтер HP .

На рис. 4.1  представлен пример связи объекта и его свойств. Здесь с отношением “класс” ассоциируется значение “ёмкость”, с отношением “свойство” ассоциируется значение “металл, с носиком”, с отношением “пример” ассоциируется значение “металлический”.

В модели Куиллиана концептуальные объекты представлены ассоциативными   сетями, состоящими из величин, показывающих концепты и другие показательные отношения между концептами.

Подобная структура называется плоскостью , описываемые концепты объекта – вершинами типа , ассоциативные слова (связанные с концептами отдельные слова) – вершинами лексем . В любой плоскости существует одна вершина типа и только необходимое для определения концептов, описывающих его, число вершин лексем.

На рис. 4.2 приведен пример модели Куиллиана (* - атрибут ).

Здесь “Паровой экскаватор” – вершина типа. Имеет одну вершину лексемы “машина”, которая с помощью указателя образует ещё одну вершину типа, которой также принадлежит несколько вершин лексем.

Вершины лексем определяют всевозможные сущности, имеющие место в реальном мире (классы, свойства, процедуры, время, место, средства, объекты и т. п.). Преимущество по сравнению с типами – экономия памяти ЭВМ, предотвращение дублирования определения концептов.

В TLC – модели используется представление данных в форме “элемент” и “свойство”. Можно структурировать знания, если заменить вершину типа на элемент, а вершину лексемы на свойство. Из-за этого данные, основанные на фреймах в дополнительной памяти, можно представить с помощью структур трёх типов: элементы, свойства и указатели (рис. 4.3, а ).

Предложение - лазерный принтер печатает порошком, который находится в картридже.

Элемент – факт, например, объект, событие, понятие. За элемент обычно принимается отдельное слово, имя существительное, предложение или контекст.

Свойство – структура, описывающая элемент, прилагательное, наречие, глагол.

Указатель   связывает элемент и свойства.

Список свойств состоит из пар “атрибут – значение”.

Правила, регламентируют структуру указателей “элемент” – “свойство”:

Элемент имеет прототип.

Свойство имеет атрибут и значение.

Элемент, представляющий понятие “клиент” имеет один список свойств. Атрибуты свойств и их значения декларируют предложение “специалист нанимается”. Свойство нижнего уровня имеет свой атрибут “by”, значение которого связано с понятием “клиент”. Это представление данных описывает контекст: “клиент – это человек, который нанимает специалистов” (рис. 4.3, б ).

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей элементов и свойств и сложность сети. Поэтому функции, указываемые указателями, желательно в некоторой степени упорядочить. Куиллиан предложил определять функции между понятиями с помощью: 1) подмножества старшего множества, 2) индекса (наречие, имя прилагательное), 3) логического правила И, 4) логического правила ИЛИ, 5) логического правила Исключающее ИЛИ и т. п. Кроме того, в качестве операторов отношения для группировки элементов (вершин) были предложены отношения “близости”, “следствия”, “предпосылки” и “сходства”. Поскольку все эти отношения зависят от мира ( мир - конкретная формальная теория, полностью задаваемая участвующими в ней элементарными объектами (алфавитом), правилами построения выражений из этих объектов (формул), набором аксиом, касающихся формул, и набором правил вывода), в котором используются, то их унификация является сложной задачей. Внимания заслуживают отношения, предложенные для многих миров. Только благодаря этим отношениям становится возможным представление семантическими сетями.

Важность модели семантической сети Куиллиана, с точки зрения многочисленных приложений, определяется следующими моментами.

1)    В отличие от традиционных методов семантической обработки с анализом структуры предложения были предложены новые парадигмы в качестве модели представления структуры долговременной памяти, в которой придается значение объему языковой активности.

2)    Был предложен способ описания структуры отношений между фактами и понятиями с помощью средства, называемого семантической сетью, отличающейся несложным представлением понятий. Кроме того, был предложен способ семантической обработки в мире понятий на основе смысловой связи (смыслового обмена) между прототипами.