Многослойные расширенные семантические сети MultiNet: представление знаний и приложения.

Введение

Многослойные расширенные семантические сети (MultiNets) — это парадигма представления знаний и язык для представления смысла выражений естественного языка, разработанный профессором доктором Германом Хельбигом на основе более ранних семантических сетей. MultiNet используется в приложении для ответов на вопросы на немецком языке под названием InSicht, а также для создания обучающего приложения, разработанного Университетом Хагена, предназначенного для обучения инженеров знаний работе с MultiNet. MultiNet считается одной из наиболее полных и тщательно описанных систем представления знаний. В ней концептуальные структуры определяются с помощью около 140 предопределенных отношений и функций, которые систематически характеризуются и подкрепляются формальным аксиоматическим аппаратом. Помимо реляционных связей, понятия встроены в многомерное пространство слоистых атрибутов и их значений. Отличительной особенностью MultiNet, выделяющей его среди простых семантических сетей, является возможность инкапсулировать целые частичные сети и представлять полученную концептуальную капсулу как узел более высокого порядка, который сам может выступать аргументом отношений и функций. MultiNet применяется в практических задачах обработки естественного языка, таких как интерфейсы естественного языка для работы с Интернетом или системы ответов на вопросы, работающие с большими семантически аннотированными корпусами, содержащими миллионы предложений. MultiNet также является основой коммерчески доступной поисковой системы SEMPRIA Search, где он используется для описания вычислительного лексикона и фоновых знаний, для синтаксико-семантического анализа, для логического поиска ответов и для генерации ответов на естественном языке. MultiNet поддерживается набором программных инструментов и используется для создания крупных семантически ориентированных вычислительных лексиконов. В состав инструментов входят семантический интерпретатор WOCADI, который преобразует выражения естественного языка (фразы, предложения, тексты) в формальные выражения MultiNet, рабочая станция MWR+ для инженера знаний (включающая модули для автоматического извлечения знаний и логического вывода) и рабочая станция LIA+ для компьютерного лексикографа, поддерживающая создание больших семантически ориентированных вычислительных лексиконов.

Multilayered extended semantic networks (MultiNets) are both a knowledge representation paradigm and a language for meaning representation of natural language expressions that has been developed by Prof. Dr. Hermann Helbig on the basis of earlier Semantic Networks. It is used in a question answering application for German called InSicht. It is also used to create a tutoring application developed by the university of University of Hagen to teach MultiNet to knowledge engineers. MultiNet is claimed to be one of the most comprehensive and thoroughly described knowledge representation systems. It specifies conceptual structures by means of about 140 predefined relations and functions, which are systematically characterized and underpinned by a formal axiomatic apparatus. Apart from their relational connections, the concepts are embedded in a multidimensional space of layered attributes and their values. Another characteristic of MultiNet distinguishing it from simple semantic networks is the possibility to encapsulate whole partial networks and represent the resulting conceptual capsule as a node of higher order, which itself can be an argument of relations and functions. MultiNet has been used in practical NLP applications such as natural language interfaces to the Internet or question answering systems over large semantically annotated corpora with millions of sentences. MultiNet is also a cornerstone of the commercially available search engine SEMPRIA Search, where it is used for the description of the computational lexicon and the background knowledge, for the syntactic semantic analysis, for logical answer finding, as well as for the generation of natural language answers. MultiNet is supported by a set of software tools and has been used to build large semantically based computational lexicons. The tools include a semantic interpreter WOCADI, which translates natural language expressions (phrases, sentences, texts) into formal MultiNet expressions, a workbench MWR+ for the knowledge engineer (comprising modules for automatic knowledge acquisition and reasoning), and a workbench LIA+ for the computer lexicographer supporting the creation of large semantically based computational lexica.