Modelare semantică. Modelul rețelei semantice

Modelul logic al cunoașterii.

Un model logic este un sistem formal - un calcul logic. Toate cunoștințele despre domeniu sunt descrise sub formă de formule ale acestui calcul sau reguli de inferență. Descrierea sub formă de formule face posibilă reprezentarea cunoștințelor declarative, iar regulile de inferență oferă cunoștințe procedurale. Limbile de reprezentare a cunoștințelor de tip logic au fost utilizate pe scară largă în primele etape ale dezvoltării sistemelor inteligente, dar au fost în curând înlocuite (sau, în orice caz, puternic înlocuite) de limbaje de alte tipuri. Acest lucru se explică prin greutatea înregistrărilor bazate pe calculul logic clasic. Atunci când creați astfel de înregistrări, este ușor să faceți greșeli, iar căutarea lor este foarte dificilă. Lipsa vizibilității și lizibilității (în special pentru cei ale căror activități nu sunt legate de științele exacte) a făcut dificilă răspândirea limbilor de acest tip.

Model-cadru de cunoaștere.

Cadru(English frame - frame or frame) propus de M. Minsky în anii 1970. ca structură de cunoaştere pentru perceperea scenelor spaţiale. Acest model are o bază psihologică profundă. Un cadru este o imagine sau o situație abstractă. Un cadru este, de asemenea, un model formalizat pentru afișarea unei imagini. Distinge cadre de probă sau prototipuri, stocate în baza de cunoștințe și cadre de instanță, care sunt create pentru a afișa situații reale pe baza datelor primite. Modelul de cadru este destul de universal, deoarece vă permite să afișați întreaga diversitate de cunoștințe despre lume prin: - structuri-cadru, să desemneze obiecte și concepte (împrumut, gaj, factură); - roluri-cadru(manager, casier, client); - cadre de scenariu(faliment, adunarea acţionarilor); - cadre de situație(alarma, accident, modul de funcționare al dispozitivului) etc. Principalul avantaj al cadrelor ca model de reprezentare a cunoștințelor este capacitatea de a reflecta baza conceptuală a organizării memoriei umane, precum și flexibilitatea și claritatea acesteia. Limbaje de reprezentare a cunoștințelor speciale în rețelele cadru FRL (Frame Representation Language) și altele fac posibilă construirea eficientă a ES industrial. Sistemele expert orientate pe cadru, cum ar fi ANALYST și MODIS, sunt cunoscute pe scară largă.

Termen semanticînseamnă „semantică”, iar semantica însăși este o știință care stabilește relații între simboluri și obiectele pe care acestea le desemnează, i.e. știința care determină semnificația semnelor. O rețea semantică este un graf direcționat ale cărui vârfuri sunt concepte și ale cărui arce sunt relații între ele. O trăsătură caracteristică a rețelelor semantice este prezența obligatorie a trei tipuri de relații: - clasă - element de clasă; - proprietate - valoare; - un exemplu de element de clasă. Problema găsirii unei soluții într-o bază de cunoștințe precum o rețea semantică se rezumă la problema găsirii unui fragment din rețea corespunzător unei anumite subrețea corespunzătoare întrebării puse. Principalul avantaj al acestui model este că este în conformitate cu ideile moderne despre organizarea memoriei umane pe termen lung. Dezavantajul modelului este dificultatea căutării rezultatelor în rețeaua semantică. Pentru implementarea rețelelor semantice, există limbaje speciale de rețea, de exemplu NET etc. Sunt cunoscute sistemele experte care folosesc rețelele semantice ca limbaj de reprezentare a cunoștințelor - PROSPECTOR, CASNET, TORUS.

Conform formei de descriere, cunoștințele sunt împărțite în:

Declarativ (fapte)- aceasta este cunoașterea formei „A este A”. Cunoașterea declarativă este împărțită în obiecte, clase de obiecte și relații. Obiect este un fapt care este dat de sensul său. Clasa de obiecte este numele sub care este unită o anumită colecție de obiecte de fapt. Relaţie- determinarea conexiunilor dintre clasele de obiecte și obiectele individuale care au apărut în cadrul domeniului subiectului.

Procedural- aceasta este cunoașterea formei „Dacă A, atunci B”. Cunoștințele procedurale includ seturi de reguli care arată cum să se obțină noi trăsături distinctive ale claselor sau relațiilor pentru obiecte. Regulile folosesc toate tipurile de cunoștințe declarative, precum și conexiuni logice. La procesarea regulilor, trebuie remarcat faptul că analiza relațiilor este recursivă, adică. o regulă determină o căutare profundă a tuturor variantelor posibile ale obiectelor bazei de cunoștințe.

Granița dintre cunoștințele declarative și procedurale este foarte fluidă, adică. designerul poate descrie același lucru ca o relație sau ca o regulă.

Pentru domeniile de modelare, SGBD-urile relaționale au devenit larg răspândite. Utilizarea lor într-o mare varietate de aplicații arată că modelul de date relaționale este destul de universal. Cu toate acestea, proiectarea unei baze de date relaționale în termeni de relații este adesea un proces foarte complex și incomod pentru proiectant.

Totodată, limitările modelului de date relaționale se manifestă în următoarele aspecte:

· Modelul nu oferă mijloace suficiente de reprezentare a conținutului semantic al datelor. Semantica subiectului real trebuie să fie mapată în mintea designerului într-o manieră independentă de model. În special, aceasta se referă la problema reprezentării constrângerilor de integritate;

· Pentru multe aplicații, este dificil să modelați domeniul folosind tabele plate. În unele cazuri, chiar în faza inițială de proiectare, dezvoltatorul trebuie să descrie domeniul subiectului sub forma unui singur tabel (posibil chiar nenormalizat).

Deși întregul proces de proiectare are loc pe baza luării în considerare a dependențelor, modelul relațional nu oferă niciun mijloc de reprezentare a acestor dependențe.

Deși procesul de proiectare începe cu identificarea unor obiecte de domeniu relevante pentru aplicație ("entități") și identificarea relațiilor dintre aceste entități, modelul de date relaționale nu oferă niciun aparat pentru separarea entităților și relațiilor.

Nevoile proiectanților de baze de date pentru instrumente de modelare a domeniului mai convenabile și mai puternice sunt realizate atunci când se utilizează

= modele de date semantice =

Orice model de date semantice dezvoltat, cum ar fi modelul relațional, include structural, de manipulareŞi holistică piese.

Scopul principal al modelelor semantice este de a oferi capacitatea de a exprima semantica datelor.

Cel mai adeseaîn practică, modelarea semantică este utilizată în prima etapă a proiectării bazei de date. În acest caz, o schemă de bază de date conceptuală este produsă în termeni de model semantic, care este apoi convertit manual într-o schemă relațională (sau altă schemă). Acest proces se desfășoară sub controlul unor metode în care toate etapele unei astfel de transformări sunt specificate destul de clar.

Mai rar este implementată compilarea automată a diagramei conceptuale într-un model relațional.

Există două abordări cunoscute:

· bazat pe o reprezentare explicită a schemei conceptuale ca informații de intrare pentru compilator;

· construirea de sisteme integrate de proiectare cu crearea automată a unei diagrame conceptuale bazată pe interviuri cu experți în domeniu.

A treia posibilitate, care depășește sfera de cercetare și proiecte experimentale, lucrează cu baze de date într-un model semantic, adică SGBD-uri bazate pe modele de date semantice.

Din nou, sunt luate în considerare două opțiuni:

· furnizarea unei interfețe de utilizator bazată pe un model de date semantice cu maparea automată a constructelor la un model de date relaționale (aceasta este o sarcină de aproximativ același nivel de complexitate ca compilarea automată a unei scheme conceptuale de bază de date într-o schemă relațională);

· implementarea directă a unui SGBD bazat pe un model de date semantice.

Cele mai apropiate de a doua abordare sunt SGBD-urile moderne orientate pe obiecte, ale căror modele de date sunt apropiate de modelele semantice în multe privințe (deși în unele aspecte sunt mai puternice, iar în altele mai slabe).

Concepte de bază ale modelului „Entitate - Relație”.

Model de date semantice Entitate - Relație– modelul " Entitate - Conexiuni„(modelul ER).

Cele mai multe abordări moderne ale proiectării bazelor de date (în principal relaționale) se bazează pe utilizarea varietăților modelului ER. Modelul a fost propus de Chen în 1976. Modelarea domeniului se bazează pe utilizarea diagramelor grafice care includ un număr mic de componente eterogene.

Datorită clarității prezentării diagramelor de baze de date conceptuale, modelele ER sunt utilizate pe scară largă în sistemele CASE care suportă proiectarea automată a bazelor de date relaționale. Dintre numeroasele varietăți de modele ER, cel mai dezvoltat model este utilizat în sistemul CASE (de la ORACLE).

Principalele concepte ale modelului ER sunt:

„esență – conexiune – atribut”.

Esenţă este un obiect real sau imaginabil, informații despre care trebuie stocate și accesibile. În diagramele modelului ER, o entitate este reprezentată ca un dreptunghi care conține numele entității. În acest caz, numele entității este numele tipului și nu al unei instanțe specifice de acest tip. Entitatea „AEROPORT”, cu obiecte de exemplu „Sheremetyevo” și „Heathrow”, este prezentată în Fig. 2.24.

Orez. 2.24. Entitate – AEROPORT cu obiecte exemplu: Sheremetyevo și Heathrow

Pentru o mai mare expresivitate și o mai bună înțelegere, numele entității poate fi însoțit de exemple de obiecte specifice de acest tip.

Fiecare instanță a unei entități trebuie să fie distinsă de orice altă instanță a aceleiași entități (această cerință este oarecum analogă cu cerința de a nu exista tupluri duplicate în tabelele relaționale).

Conexiune este o asociere reprezentată grafic stabilită între două entități. Această asociere este întotdeauna binară și poate exista între două entități diferite sau între o entitate și ea însăși ( conexiune recursivă).

În orice conexiune, sunt identificate două capete (în conformitate cu perechea existentă de entități conectate), fiecare dintre acestea indicând nume final, gradul de terminare a conexiunii(câte instanțe ale acestei entități sunt asociate), comunicare obligatorie(adică dacă orice instanță a unei anumite entități trebuie să participe la o anumită relație).

O conexiune este reprezentată ca o linie care leagă două entități sau care duce de la o entitate la ea însăși. În acest caz, în punctul de „docking”, sunt folosite conexiuni cu entitatea trei puncte intrare în dreptunghiul entității dacă acea entitate din relație poate fi utilizată multe(multe) instanțe de entitate și un singur punct intrare, chiar dacă unul instanță de entitate.

Sfârșit obligatoriu conexiunea este reprezentată solid, A opțional –intermitent linia.

La fel ca o entitate, o relație este un concept generic, toate instanțele ambelor perechi de entități înrudite sunt supuse regulilor de asociere.

În exemplul prezentat în fig. 2.25, relația dintre entitățile BILET și PASAGER face legătura între bilete și pasageri. În acest caz, sfârșitul entității cu numele „pentru” vă permite să asociați mai mult de un bilet cu un pasager, iar fiecare bilet trebuie să fie asociat cu un anumit pasager. Sfârșitul entității numită „are” înseamnă că fiecare bilet poate fi deținut doar de un pasager, iar pasagerul nu este obligat să aibă cel puțin un bilet.

Orez. 2.26. Conexiune recursiva care leagă entitatea MAN

Sfârșitul conexiunii cu numele "fiu" determină faptul că un tată poate avea mai mult de un fiu. Sfârșitul conexiunii cu numele "tată"înseamnă că nu orice persoană poate avea fii.

Atribut O entitate este orice detaliu care servește la clarificarea, identificarea, clasificarea, caracterizarea numerică sau exprimarea stării unei entități. Numele atributelor sunt introduse într-un dreptunghi reprezentând entitatea, sub numele entității și sunt prezentate cu litere mici, eventual cu exemple.

Forme normale de circuite ER.

Ca și în schemele de baze de date relaționale, conceptul de forme normale este introdus în schemele ER. Rețineți că formulările formelor normale ale schemelor ER fac sensul normalizării schemelor relaționale mai clar.

Iată definiții scurte și informale ale primelor trei forme normale:

· se elimină atributele duplicate sau grupurile de atribute, adică. sunt identificate entități implicite „deghizate” ca atribute;

· atributele care depind doar de o parte a identificatorului unic sunt eliminate această parte a identificatorului unic definește o entitate separată;

· sunt eliminate atributele care depind de atributele care nu sunt incluse în identificatorul unic. Aceste atribute sunt baza unei singure entități.

Elementele mai complexe ale modelului includ următoarele:

· Subtipuri și supertipuri de entități. Ca și în limbajele de programare cu sisteme tipice dezvoltate (de exemplu, în limbajele de programare orientate pe obiecte), este introdusă posibilitatea de a moșteni un tip de entitate bazat pe unul sau mai multe supertipuri. Nuanțe interesante sunt asociate cu necesitatea unei reprezentări grafice a acestui mecanism.

· Conexiuni de la multe la multe. Uneori este necesar să legați entitățile în așa fel încât să poată exista mai multe instanțe ale entității la ambele capete ale relației ( de exemplu, toți membrii unei cooperative dețin în comun proprietatea cooperativei). Pentru a face acest lucru, este introdus un tip de conexiune „mulți – cu –”.

multe."

· Grade de conectare specificate. Uneori este util să se determine numărul posibil de instanțe ale unei entități care participă la o anumită relație ( de exemplu, unui angajat i se permite să participe la cel mult trei proiecte simultan). Pentru a exprima această constrângere semantică este permisă indicarea la sfârşitul conexiunii gradul maxim sau obligatoriu al acesteia.

· Ștergeri în cascadă ale instanțelor de entitate. Unele relații sunt atât de puternice (în cazul unei relații unu-la-mai multe) încât atunci când ștergeți instanța entității de referință (corespunzătoare unui capăt al relației), trebuie, de asemenea, să ștergeți toate instanțele de entitate corespunzătoare celor mai multe capete ale relatia. Cerința corespunzătoare de „ștergere în cascadă” poate fi formulată atunci când se definește o entitate.

· Domenii . Ca și în cazul modelului de date relaționale, uneori este util să poți defini un set de valori potențial valid pentru un atribut de entitate (domeniu).

Acestea și alte elemente mai complexe ale modelului de date Entitate-Relație îl fac semnificativ mai puternic, dar în același timp îl fac ceva mai dificil de utilizat. Atunci când utilizați diagrame ER pentru proiectarea bazei de date, trebuie să vă familiarizați cu toate posibilitățile.

Să ne uităm la unul dintre elementele menționate - subtip de entitate .

Esenţă pot fi împărțite în două sau mai multe subtipuri care se exclud reciproc. Fiecare dintre ele include atribute și/sau relații comune. Aceste atribute și/sau relații comune sunt definite în mod explicit o dată la un nivel superior. Subtipurile își pot defini propriile atribute și/sau relații. În principiu "subtipare" poate continua la niveluri inferioare, dar experiența arată că în cele mai multe cazuri două sau trei niveluri sunt suficiente.

Esenţă, pe baza cărora se determină subtipurile, se numește supertip. Subtipurile trebuie să formeze un set complet, adică orice instanță a unui supertip trebuie să aparțină unui subtip. Uneori, pentru a fi complet, este necesar să se definească un subtip suplimentar ALTE.

Exemplu - cu supertipul AVION– arătat în fig. 2.27.

Uneori este convenabil să existe două sau mai multe subtipuri diferite ale unei entități.

De exemplu, esența PERSOANEI poate fi împărțită în subtipuri pe baza caracteristicilor profesionale (PROGRAMATOR, MILKmaid etc.), sau poate -

după sex (BĂRbat, FEMEIE).

În fig. Figura 8 prezintă un exemplu de rețea semantică.

Problema găsirii unei soluții într-o bază de cunoștințe precum o rețea semantică se rezumă la sarcina de a căuta un fragment dintr-o rețea sau subrețea care să corespundă întrebării puse.

Conexiunea semantică (SS) reflectă relația dintre concepte într-un sistem conceptual. În lexic, acestea corespund lexemelor de orice fel, inclusiv celor reprezentând predicatorii „mai puțin”, „egal”, „dacă, atunci”, etc.
Proprietățile extra-lexicale ale SS sunt exprimate prin:

Rf - reflexivitate;
Nrf - nonreflexivitate;
Arf - antireflexivitate (nici o singură reflexie);
Sm - simetrie;
Ns - asimetrie;
Ans - antisimetrie (fără simetrie);
As - asimetrie (proprietate contextuală - inversarea unei conexiuni dă o altă conexiune din listă);
Tg - tranzitivitate;

Ntr - intransitivitate.

Proprietățile extra-lexicale ale conexiunilor semantice în judecăți sunt verificate după cum urmează.

În ceea ce privește combinarea proprietăților enumerate, SS sunt împărțite în tipuri prezentate în (Tabelul 2.1.).
1. Reflexivitatea este determinată de criteriul de substituție:

în loc de obiectul A, obiectul B este înlocuit (AgB -> BgB) și este selectat unul dintre următoarele răspunsuri:
destul de posibil (tautologie) ~» Rf;
neexclus -> Nrf;
imposibil -> Arf.
Exemplu. Tulburările autonome sunt însoțite de tulburări autonome. Răspunsul 1 pentru Com.

2. Simetria este determinată de criteriul de permutare:
obiectele A și B sunt schimbate (AgB - BgA) și se determină valabilitatea propunerii primite. Dacă răspunsul este afirmativ, enunțului i se atribuie proprietatea Sm, în caz contrar - proprietatea Ns.

Exemplu. Cefaleea este întotdeauna însoțită de tulburări autonome, iar tulburările autonome sunt întotdeauna însoțite de cefalee. Răspunsul este „Nu” pentru Com. Aceasta corespunde proprietății Ns.
Proprietatea Ns este rafinată în proprietăți mai puternice: Ans și As. Prima apare pentru orice exemplu de conexiune analizată. De exemplu, pentru conexiunea Com, proprietatea Ans este valabilă.

Plusul modelului: Ușor de implementat.

Dezavantajul modelului: Prost structurat - cu un număr mare de elemente puteți deveni confuz, iar cu o creștere a cantității de informații, poate apărea o explozie combinatorie Când creați orice lucru, orice produs, orice lucrare, o persoană se confruntă necesitatea unei alegeri inevitabile între un număr mare de opțiuni posibile. Să vedem la ce poate duce o simplă enumerare a acestor opțiuni în următorul fenomen. Acest fenomen este cunoscut în cibernetică ca o explozie combinatorie. Ce fel de „fiară” este aceasta este ușor de demonstrat cu un exemplu simplu. Să presupunem că există un anumit alfabet format din doar 10 caractere (litere). ...
Dintr-un astfel de alfabet puteți compune 10^^100 de texte a câte 100 de litere fiecare. Un computer ipotetic capabil să proceseze 10^^18 astfel de texte pe secundă ar petrece 10^^74 de ani pentru analiza generală a tuturor textelor. Pentru comparație, conform conceptelor cosmogonice moderne, au trecut ~10^^10 ani de la Big Bang-ul părții explorate a Universului.

O rețea semantică este un model de informație al unei zone de subiect, sub forma unui grafic direcționat, ale cărui vârfuri corespund obiectelor domeniului subiectului, iar arcele (marginile) definesc relațiile dintre ele. Obiectele pot fi concepte, evenimente, proprietăți, procese. Astfel, rețeaua semantică este una dintre modalitățile de reprezentare a cunoștințelor. Numele combină termeni din două științe: semantica în lingvistică studiază semnificația unităților de limbaj, iar o rețea în matematică este un tip de grafic - un set de vârfuri conectate prin arce (margini). Într-o rețea semantică, rolul vârfurilor este jucat de conceptele bazei de cunoștințe, iar arcele (și cele dirijate) definesc relațiile dintre ele. Astfel, rețeaua semantică reflectă semantica disciplinei sub formă de concepte și relații.

Ideea de sistematizare bazată pe unele relații semantice a fost propusă de primii oameni de știință. Un exemplu în acest sens este clasificarea biologică a lui Carl Linnaeus din 1735. Dacă o considerăm ca o rețea semantică, atunci această clasificare folosește o relație de submulțime, AKO modern.

Strămoșii rețelelor semantice moderne pot fi considerați grafuri existențiale, propuse de Charles Peirce în 1909. Au fost folosite pentru a reprezenta enunțuri logice sub formă de diagrame speciale. Peirce a numit această metodă „logica viitorului”.

Activitatea psihologului german Otto Seltz în 1913 și 1922 a fost un început important în studiul rețelelor. În ele, a folosit grafice și relații semantice pentru a organiza structurile conceptelor și asocierilor, precum și a studia metodele de moștenire a proprietăților. Cercetătorii J. Anderson (1973), D. Norman (1975) și alții au folosit această lucrare pentru a modela memoria umană și proprietățile intelectuale.

Rețelele semantice computerizate au fost dezvoltate în detaliu de Richard Richens în 1956, ca parte a proiectului Cambridge Language Center privind traducerea automată. Procesul de traducere automată este împărțit în 2 părți: traducerea textului sursă într-o formă intermediară de reprezentare, iar apoi această formă intermediară este tradusă în limba dorită. Rețelele semantice erau doar o astfel de formă intermediară.

Matematica ne permite să descriem majoritatea fenomenelor din lumea care ne înconjoară sub formă de afirmații logice. Rețelele semantice au apărut ca o încercare de a vizualiza formule matematice. Reprezentarea principală pentru o rețea semantică este un grafic. Totuși, nu trebuie să uităm că în spatele imaginii grafice există cu siguranță o notație matematică strictă și că ambele aceste forme nu sunt concurente, ci complementare.

Principala formă de reprezentare a unei rețele semantice este un grafic. Conceptele rețelei semantice sunt scrise în ovale sau dreptunghiuri și sunt conectate prin săgeți cu semnături - arce. Aceasta este cea mai convenabilă formă de perceput de oameni. Neajunsurile sale apar atunci când începem să construim rețele mai complexe sau încercăm să ținem cont de caracteristicile limbajului natural.

Clasificarea rețelelor semantice:

Pentru toate rețelele semantice, împărțirea după aritate și numărul de tipuri de relații este valabilă.

În funcție de numărul de tipuri, rețelele pot fi omogene sau eterogene. Rețelele omogene au un singur tip de relație (săgeată), de exemplu, clasificarea mai sus menționată a speciilor biologice (cu o singură relație AKO). În rețelele eterogene, numărul de tipuri de relații este mai mare de două. Ilustrațiile clasice ale acestui model de reprezentare a cunoștințelor reprezintă tocmai astfel de rețele. Rețelele eterogene prezintă un interes mai mare în scopuri practice, dar și mai greu de studiat.

Prin aritate, rețelele cu relații binare (care leagă exact două concepte) sunt tipice. Relațiile binare sunt într-adevăr foarte simple și arată convenabil ca o săgeată între două concepte pe un grafic. În plus, ei joacă un rol excepțional în matematică. În practică, totuși, este posibil să aveți nevoie de relații care conectează mai mult de două obiecte - cele N-are. În acest caz, apare o dificultate - cum să descrii o astfel de conexiune pe un grafic pentru a nu te confunda. Graficele conceptuale atenuează această dificultate reprezentând fiecare relație ca un nod separat.

Pe lângă graficele conceptuale, există și alte modificări ale rețelelor semantice, aceasta este o altă bază pentru clasificare (prin implementare).

§ 500. Problema definirii modelelor structural-semantice.

Această problemă este legată de definirea situațiilor tipice (procese, relații) care pot fi descrise prin propoziții. În ciuda varietății infinite de situații specifice, acestea pot fi reduse la anumite clase. Situația care este desemnată de propoziție este determinată de natura procesului (evenimentului) și de rolurile participanților la acest proces. Prin urmare, în lingvistică au existat două moduri de a defini tipurile de situații: actant-rol și predicat-verbal. În primul caz, se acordă atenție funcției (rolul) participanților la proces (actanți), în al doilea - naturii procesului în sine. În acest caz, tipurile de situații sunt corelate cu tipurile semantice de predicate și verbe. Întrucât tipul de proces și rolul actanților fenomenului sunt interdependenți, cea mai eficientă soluție a problemei este luarea în considerare simultan a tipului de proces și a funcțiilor actanților.

Începutul dezvoltării unei reprezentări actant-rol a situației este asociat cu numele lui L. Tenier. După cum se notează în § 368, Tenier a distins trei tipuri de actanți: primul, al doilea și al treilea (prim, al doilea, tier actant), cărora le-a dat, totuși, o interpretare contradictorie. Pe de o parte, le considera entități semantice (primul actant realizează acțiunea, al 2-lea o suferă, al 3-lea este actantul în beneficiul căruia sau în detrimentul căruia se desfășoară acțiunea): Alfred (1) donne le livre (2 ) à Charles (3). Pe de altă parte, la identificarea acestora, a procedat de la forme sintactice, astfel încât actantul I se identifică cu subiectul, al 2-lea cu obiectul direct, iar al treilea cu indirect. În faza Alfred a été frappé par Charles, cuvântul Charles este considerat un „al doilea actant al pasivului”, deoarece este introdus printr-o prepoziție, deși indică un agent real.

Greimas a făcut un pas important în dezvoltarea sintaxei semantice. El a făcut o distincție între actanții semantici, care se remarcă în situația descrisă, și cei sintactici (vezi exemplul lui Adam, Eva și mărul în § 368). A extins numărul de actanți, prezentându-i sub forma unei opoziții de trei perechi: subiect/obiect, expeditor/destinatar, asistent/adversar. Meritul lui Greimas este și încercarea sa de a lega actanții semantici cu faptele literare. Cert este că literatura (de la folclor și anecdote la marile romane) este cea care descrie toate situațiile în care se poate găsi o persoană și lumea din jurul său. O analiză structurală a basmelor rusești de către cercetătorul sovietic V. Propp și operele dramatice ale criticului literar francez Souriot au arătat că în lucrările cu conținut variat se disting funcții tipice constante: erou (subiect), obiect, ajutor, contraactor etc. Aceasta a confirmat că în actanții semantici, identificați de lingviști, reflectă categoriile de fenomene reale ale lumii obiective.

Cercetările ulterioare au luat calea clarificării nomenclaturii actanților și a depune eforturi pentru a le conecta cu tipul procesului în sine. Dacă actanții sunt definiți ca orice substanță afectată de proces, atunci numărul lor ar trebui să includă nu numai subiectul, obiectul, destinatarul, ci și instrumentul și substanța asociată cu o altă relație de apartenență. Actanții ar trebui să includă și specificatori temporali și locali, deoarece sunt desemnați în primul rând prin substantive (à la maison, l "année passée); denumirile lor adverbiale (ici, alors) reprezintă înlocuiri deictice. Acești actanți corespund la șapte CP-uri substantive în structura propoziției. : subiect, adăugare directă și indirectă, adăugare a unui instrument, adăugare la un nume, circumstanțe de loc și timp.

Ceva mai târziu, a început să se dezvolte gramatica „cazurilor”, în care termenul „actant” a făcut loc termenului „caz”, denotând membrul verbului într-un anumit rol. În această gramatică, rolurile funcționale (cazurile) au început să fie legate de natura procesului în sine. Fillmore a identificat șase cazuri: agentiv (inițiatorul animat al procesului), instrumental, obiectiv, locativ, dativ, contra-agent (agent cu un verb pasiv). Într-o frază Pierre ouvre la porte subiectul exprimă „cazul” agentiv, în La cheie ouvre la porte - gun.

Chafe a legat mai strâns tipul de caz cu tipul de proces, identificând șase tipuri de proces: stare, proces în sine, acțiune, proces-acțiune, stare și schimbare de mediu și șapte cazuri: agent (Pierre a cassé une assiette), pacient (Pierre dort), experimentator (Pierre veut boire), beneficiar (Pierre a une voiture), instrument, locație, plus (Marie chante une chanson). Vedem împărțirea subiectului într-un număr de entități în funcție de tipul procesului (agent în acțiune activă, pacient într-o stare, experimentator într-o relație, testând ceva).

Pothier distinge două tipuri de procese, pe care le numește voix: atributive (un mesaj despre caracteristicile unui obiect): Le chat dort, le chat est noir, le chat est un animal și active (un mesaj despre impactul unui obiect asupra alta): Marie coupe la tarte. Centrul enunțului este verbul, în jurul căruia sunt organizate trei zone de actanți (cazuri):

Zona I include cazurile principale (adică funcțiile): nominativ (subiectul relației atributive): La lune est ronde, ergativ (subiect al acțiunii active): La luneéclaire la campagne, acuzativ (adăugare). Zona II a acoperă cazuri care denotă sursa unui eveniment: cauzativ (motiv), instrumental (instrument), agentiv (obiect al unui verb pasiv); zona III – cazuri care denotă elemente care urmăresc relația principală: dativ (à Jean), benefactiv (pour Jean), final (scop). Zona III combină circumstante - caracteristici spațiale, temporale și calitative.

Partea pozitivă a teoriilor luate în considerare este dorința de a distinge între structura sintactică și semantică a unei propoziții, ceea ce este necesar datorită asimetriei formei și conținutului în sintaxă ( § 360). Faptul că numărul și nomenclatura funcțiilor (actanți, cazuri) nu coincid indică o complexitate obiectivă: în lumea reală, ca și în limbaj, nu există linii de separare clare.

Rigel și alții, distingând relațiile sintactice și „cazurile profunde” („roluri semantice”), definesc 9 „roluri” pentru limba franceză, prevăzând însă că, în funcție de diferiți factori și abordări, nomenclatura acestora poate fi diferită. Aceste cazuri sunt următoarele: 1) agent (agent, actor) – inițiator și „controlor” al procesului: Copilul caress le chien; 2) obiect (pacient) - o substanță care este direct afectată de proces: Le chien a mordu l"copil; 3) beneficiar (dativ, bénéficiaire) – un animat fiind afectat de proces: Le tribunal a retire son permis de conduire au chauffard; //// a reçu la Légion d'honneur 4) focalizarea (siège) unei stări fizice sau mentale: Les vitres tremurat; Jean est conținut; 5) unealtă (instrument) – Pierre ouvre la porte avec cette cheie; // Cette cheie ouvre la porte; 6) locativ – concretizator spațial: Les clef sont dans le tiroir; // Le tiroir contenait des clés; 7) scop (dar) – entitatea către care este îndreptată acțiunea: Pierre lance la balle à Jean; // Le tireur a rate le cible; 8) rezultat (résultatif) – o consecință a procesului: Jean a écrit mai multe romane; 9) sursa din care provine sau se îndepărtează o altă entitate: fiul Venus de l"onde; // Il s"est separat de sa femme.

Identificarea tipurilor de predicate.

Clasificarea predicatelor (tipurilor de procese) este de asemenea extrem de complexă, deoarece unele tipuri se transformă treptat în altele. Complexitatea rezolvării acestei probleme este evidențiată de experiența lui Pothier, care a identificat mai întâi cinci tipuri semantice fundamentale de propoziții, apoi le-a extins la 10, apoi le-a redus la 6, evidențiind „voci”: existențiale: Il y a A; identificarea: O este preşedinte; situațional: O se trouve à B; descriptiv: O este bine, O rit; posesiv: O un B; subiectiv: O voit Q. Unele tipuri au subtipuri, toate au trei „stari” - static: O se trouve à B, dinamic: O entre à B, cauzativ: Cu fait entrer Oà B, care dă de la 18 la 32 de tipuri de bază de propoziții; dar această schemă are și vulnerabilități.

Deja în această listă găsim o încercare de a identifica tipuri de situații (predicate) pe baza caracteristicilor care se intersectează. În forma cea mai generală, se pot distinge, pe de o parte, procesele conținute în subiectul însuși și procesele care acoperă subiectul și obiectul, iar pe de altă parte, procesele statice și dinamice. Intersecția acestor două caracteristici produce patru tipuri de procese fundamentale, care sunt simbolizate prin verbe comune:

fara obiect: static (être) – dinamic (aller),

obiect: static (avoir) – dinamic (faire).

T.V. Bulygina realizează o analiză detaliată a componentelor predicatelor (și deci a tipurilor de situații), inclusiv a opozițiilor: atemporalitate/episodicitate; dinamic/nedinamic; durata/non-durata; promițător/nepromițător; treptat/negradat; controlabilitate/necontrolabilă etc. Combinațiile acestor caracteristici fac posibilă distincția obiectivă între fenomene, procese, evenimente, incidente etc. Experiențe în clasificarea predicatelor (și, în același timp, tipuri semantice de propoziții) au fost întreprinse de lingviștii ruși folosind materiale din diferite limbi [vezi . 3, 25 (2), 35, 41, 48 (2)]. În multe privințe, aceste clasificări (în ciuda diferenței de terminologie) coincid - cele patru clase principale menționate mai sus se disting peste tot. Dar există și diferențe, parțial explicate de specificul limbilor. Astfel, în limba rusă, cuantificarea subiectului se distinge ca tip separat (Sunt mulți lupi sau; Erau cinci).În franceză, acest tip semantic nu are o formă specifică și poate fi considerat ca o variantă semantică a predicatului calificativ (Ils étaient cinq). Când descrieți o anumită limbă, este important să luați în considerare formele lingvistice atunci când evidențiați situațiile.

În realitate obiectivă, putem distinge în primul rând următoarele tipuri fundamentale de situații:

1. Situația existenței: Les Martiens existent-ils Afișat de predicatul existențial: exister, être, il y a.

2. Definiția unui obiect, caracteristicile sale, calitățile: Pierre est étudiant; reprezentat printr-un predicat nominal.

3. Proces fără subiect: Il pleut; este încadrat folosind o propoziție impersonală.

4. Proces subiectiv-fără obiect, concentrat în subiectul însuși: Pierre dort. Exprimat cu un verb intranzitiv.

5. Procesul subiect-obiect, manifestarea subiectului în raport cu un alt obiect. Aici diferențele sunt: a) localizarea subiectului: Pierre va à Paris; b) raportul subiectului cu obiectul: Pierre aime Marie; c) acţiunea subiectului în raport cu obiectul: Pierre lit un livre. Aceste situații sunt descrise folosind Vt sau Vi cu un adaos sau o împrejurare obligatorie.

Multe modele pot avea opțiuni - statice și dinamice, iar în cadrul acestora din urmă inchoative (începutul, formarea unui fenomen) și finite (încetarea acțiunii), precum și cauzative. Vom lua în considerare relația dintre modelele structural-semantice (nivel de suprafață) și tipurile semantice de propoziții (nivel profund) în aspecte semaziologice și onomaziologice (de la forme la conținut și de la conținut la forme).