Теория фреймов

- это парадигма для представления знаний с целью использования этих знаний компьютером . Впервые была представлена Минским как попытка построить фреймовую сеть , или парадигму с целью достижения большего эффекта понимания . С одной стороны Минский пытался сконструировать базу данных , содержащую энциклопедические знания , но с другой стороны , он хотел создать наиболее описывающую базу , содержащую информацию в структурированной и упорядоченной форме . Эта структура позволила бы компьютеру вводить информацию в более гибкой форме , имея доступ к тому разделу , который требуется в данный момент . Минский разработал такую схему , в которой информация содержится в специальных ячейках , называемых фреймами , объединенными в сеть , называемую системой фреймов . Новый фрейм активизируется с наступлением новой ситуации . Отличительной его чертой является то , что он одновременно содержит большой объем знаний и в то же время является достаточно гибким для того , чтобы быть использованным как отдельный элемент БД . Термин «фрейм» был наиболее популярен в середине семидесятых годов , когда существовало много его толкований , отличных от интерпретации Минского .

Чтобы лучше понять эту теорию , рассмотрим один из примеров Минского , основанный на связи между ожиданием , ощущением и чувством человека , когда он открывает дверь и входит в комнату . Предположим , что вы собираетесь открыть дверь и зайти в комнату незнакомого вам дома . Находясь в доме , перед тем как открыть дверь , у вас имеются определенные представления о том , что вы увидите , войдя в комнату . Например , если вы увидите к-л пейзаж или морской берег , поначалу вы с трудом узнаете их .
Затем вы будете удивлены , и в конце концов дезориентированы , так как вы не сможете объяснить поступившую информацию и связать ее с теми представлениями , которые у вас имелись до того . Также у вас возникнут затруднения с тем , чтобы предсказать дальнейший ход событий. С аналитической точки зрения это можно объяснить как активизацию фрейма комнаты в момент открывания двери и его ведущую роль в интерпретации поступающей информации . Если бы вы увидели за дверью кровать , то фрейм комнаты приобрел бы более узкую форму и превратился бы во фрей кровати .
Другими словами , вы бы имели доступ к наиболее специфичному фрейму из всех доступных .Возможно ,б что вы используете информацию , содержащуюся в вашем фрейме комнаты для того чтобы распознать мебель , что называется процессом сверху-вниз , или в контексте теории фреймов фреймодвижущим распознаванием
. Если бы вы увидели пожарный гидрант , то ваши ощущения были бы аналогичны первому случаю. Психологи подметили , что распознавание объектов легче проходит в обычном контексте, чем в нестандартной обстановке . Из этого примера мы видим , что фрейм - это модель знаний , которая активизируется в определенной ситуации и служит для ее объяснения и предсказания . У
Минского имелись достаточно расплывчатые идеи о самой структуре такой БД , которая могла бы выполнять подобные вещи . Он предложил систему , состоящую из связанных между собой фреймов , многие из которых состоят из одинаковых подкомпонентов , объединенных в сеть . Таким образом , в случае , когда к- л входит в дом , его ожидания контролируются операциями , входящими в сеть системы фреймов . В рассмотренном выше случае мы имеем дело с фреймовой системой для дома , и с подсистемами для двери и комнаты . Активизированные фреймы с дополнительной информацией в БД о том , что вы открываете дверь , будут служить переходом от активизированного фрейма двери к фрейму комнаты
. При этом фреймы двери и комнаты будут иметь одинаковую подструктуру .
Минский назвал это явление разделом терминалов и считал его важной частью теории фреймов .

Минский также ввел терминологию , которая могла бы использоваться при изучении этой теории ( фреймы , слоты , терминалы и т. д.) . Хотя примеры этой теории были разделены на языковые и перцептуальные , и Минский рассматривал их как имеющих общую природу , в языке имеется более широкая сфера ее применения . В основном большинство исследований было сделано в контексте общеупотребительной лексики и литературного языка .

Как наиболее доступную иллюстрацию распознаванию , интерпретации и предположению можно рассмотреть две последовательности предложений , взятых из Шранка и Абельсона . На глобальном уровне последовательность А явно отличается от В .

A John went to a restaurant

He asked the waitress for a hamburger

He paid the tip & left

B John went to a park

He asked the midget for a mouse

He picked up the box & left

Хотя все эти предложения имеют одинаковую синтаксическую структуру и тип семантической информации , понимание их кардинально различается .
Последовательность А имеет доступ к некоторому виду структуры знаний высшего уровня , а В не имеет . Если бы А не имело такой доступ , то ее понимание сводилось бы к уровню В и характеризовалось бы как дезориентированное . Этот контраст является наглядным примером мгновенной работы высшего уровня структуры знаний .

Была предложена программа под названием SAM , которая отвечает на вопросы и выдает содержание таких рассказов . Например , SAM может ответить на следующие вопросы , ответы на которые не даны в тексте , с помощью доступа к записи предполагаемых событий , предшествующих обеду в ресторане
.

Did John sit down in the restaurant ?

Did John eat the hamburger ?

Таким образом , SAM может распознать описанную ситуацию как обед в ресторане и затем предсказать оптимальное развитие событий . В нашем случае распознавание не представляло трудностей , но в большинстве случаев оно довольно непростое и является самой важной частью теории .

Рассмотрим другой пример :

C He plunked down $5 at the window .

She tried to give him $ 2.50 , but he wouldn’t take it .

So when they got inside , she bought him a large bag of popcorn .

Он интересен тем , что у большинства людей он вызывает цикл повторяющихся неправильных или незаконченных распознаваний и реинтерпретаций .

В случаях с многозначными словами многозначность разрешается с помощью активизированного ранее фрейма . Для этих целей необходимо создать лексикон к каждому фрейму . Когда фрейм активизируется , соответствующему лексикону отдается предпочтение при поиске соответствующего значения слова
. В контексте ТФ это распознавание процессов , контролируемых фреймами , которые , в свою очередь , контролируют распознавание входящей информации .
Иногда это называется процессом сверху - вниз фреймодвижущего распознавания
.

Применение этих процессов нашло свое отражение в программе FRAMP , которая может суммировать газетные сводки и классифицировать их в соответствие с классом событий , например терроризм или землетрясения .
Эта программа хранит набор объектов , которые должны быть описаны в каждой разновидности текстов , и этот набор помогает процессу распознавания описываемых событий .

Манипуляция фреймами

Детали спецификации Ф и их репрезентации могут быть опущены , так же как и алгоритмы их манипуляции , потому что они не играют большой роли в ТФ
.