Аннотация: Развит подход к рассуждениям по аналогии для иерархически структурированных описаний эпизодов, ситуаций и их компонентов на базе представлений аналогов в виде особой формы векторных представлений - распределенных кодвекторных представлений. Предложены распределенные представления компонентов аналогов, позволяющие непосредственно определять соответствующие друг другу представления компонентов для реализации стадии отображения двух аналогов, а также метод вывода по аналогии на их основе. Предложенные методы исследованы на базах аналогий, которые ранее применялись для исследования ведущих моделей аналогии - SME и ACME. Полученные результаты находятся на уровне результатах SME и ACME, однако за счет использования сходства векторных представления обладают низкой вычислительной сложностью и создают основу для более адекватного учета семантики аналогов и их компонентов. Это делает предложенные методы перспективными для отображения фрагментов баз знаний с большим числом компонентов.

Ключевые слова: аналогия, отображение аналогов, вывод по аналогии, распределенное представление информации, кодвекторы, базы знаний, SME, ACME

ACM Classification Keywords: I.2 Artificial Intelligence, I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods, I.2.6 Learning (Analogies)

Link:

ОТОБРАЖЕНИЕ И ВЫВОД ПО АНАЛОГИИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ

Сергей Слипченко, Дмитрий Рачковский

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-09/ibs-09-p12.pdf