Метод представления знаний в диалоговых системах с естественным языком Асафьева Наталья Юрьевна

Содержание к диссертации

Введение

Глава I. Общее состояние проблемы.. 15

1.1. Системы с естественным языком 15

1.1.1. Теоретико-лингвистическое направление 15

1.1.2. Вопросно-ответные системы 18

1.2. Системы, и средства представления проблемного знания 21

1.3. Смежные области и сравнительный анализ подходов к представлению знаний 34

1.4. Выводы ... 39

Глава 2. Система представления знаний на основе фреймовых структур 41

2.1. Технология описания проблемного знания... 41

2.2. Графы. Бинарные отношения 45

2.3. Семантические сети 47

2.3.1. Концептуальная семантическая сеть 47

2.3.2. Иерархия понятий. Наследование свойств 49

2.3.3. Терминальная семантическая сеть... 54

2.3.4. Управляющие фильтры. Закономерности 57

2.4. Взаимодействие 58

2.4.1. Организация диалоговой системы... 59

2.4.2. Смысловое представление запросов.. 63

2.5. Примеры 65

2.6. Выводы 68

Глава 3. Ф-ЯЗШ 69

3.1. Ф-объекты 69

3.1.1. Фреймы 69

3.1.2. Экземпляры фреймов 74

3.1.3. Закономерности 75

3.2. Дескрипторы свойств фреймов 80

3.2.1. Спецификатор 81

3.2.2. Системные свойства в дескрипторах... 84

3.3. Ф-выражения 85

3.3.1. Общая структура Ф-выражений 85

3.3.2. Дополнительные возможности 92

3.3.3. Специальные свойства в - Ф-выражениях. 94

3.4. Интерпретация Ф-выражений 95

3.4.1. Функция ASSSRT 96

3.4.2. Функция CHECK 104

3.4.3. Функция DELETE Ю7

3.5. Язык и смежные области 108

3.6. Выводы 123

Заключение 124

Литература 126

• Вопросно-ответные системы
• Концептуальная семантическая сеть
• Экземпляры фреймов
• Дополнительные возможности

Введение к работе

Место и значимость направления исследований, к которому принадлежит данная работа, легче представить на фоне общей роли ЭВМ и программирования в процессе движения информации в обществе.

Вопрос о сущности информации выходит за рамки частных наук, его решают представители различных философских школ и направлений [48] • Три наиболее распространенных толкования термина "информация" таковы:

- обыденное - информация определяется как синоним интуитивно понимаемых слов "сведения", "описание фактов", "отображение", "знание";

- связанное с понятием структуры, используемое при изучении природы и качественных сторон отражения;

- основанное на понятиях разнообразия и сложности, используемое при изучении количественного аспекта информации.

Здесь будут использоваться первые два определения термина "информация" с соответствующими синонимами. Мозг человека можно рассматривать как систему, хранящую знания, возникшие как закрепление результатов отражения человеком действительности. Знание материализуется (в языковой форме) и делается продуктом для передачи и усвоения другими людьми. Ныне любой активно действующий человек оказывается в ситуации, получившей название информационного кризиса. Этот кризис в той или иной степени характерен для всех сфер деятельности человека, связанных с восприятием, хранением, передачей, переработкой многообразных информационных потоков. Прежде движение информации осуществлялось самими людьми, а значит, ограничивалось их возможностями. В современных условиях происходит "информационный сдвиг" от человека к различным техническим устройствам, в частности, информационным системам на базе ЭВМ, позволяющим хранить, воспринимать, передавать, перерабатывать производственно-экономическую, административную ,техническую и другие виды социальной информации.

В этом процессе ЭВМ играет такую же роль, какую в свое время играла книга: она становится хранилищем информационного богатства человечества, информационной модели усложняющейся картины мира [23] . С другой стороны, поскольку это хранилище не пассивное, а способное к переработке информации, вычислительная машина превращается в проводника воздействия человека на другие машины, в интеллектуальную начинку промышленных изделий, в особое орудие человека, умножающее его мыслительные возможности наряду с физическими.

Но общение с ЭВМ вносит свои проблемы. Чтобы введенная в ЭВМ информация была "понята" и переработана, она должна иметь форму программы. Иначе говоря, вычислительная машина понимает лишь одну специальную форму знания - алгоритмическую.

Одна из насущных потребностей и постоянно решаемых задач в программировании - облегчить взаимодействие с ЭВМ, сделать его более естественным для человека. На путях ее решения можно выделить два основных направления, оба г замыкающихся на проблеме представления знаний (ПЗ). I. Автоматизация программирования в широком смисле

Исходный язык для ЭВМ - двоичный код - быстро привел к появлению сложных и запутанных программ, крайне неудобных для восприятия человеком и сменился алгоритмическими языками, упростившими алгоритмы и решившими многие прежние проблемы. Однако с проблемой сложности приходится бороться постоянно: усложняются задачи, решаемые с помощью ЭВМ, на них перекладываются все новые виды интеллектуальной деятельности человека. Это уже не только вычислительные задачи, а в большей мере задачи обработки нечисловых, символьных данных: управление, планирование, проектирование, распознавание и пр.

Одной из первичных задач программирования на этом уровне сложности (для создания, например, таких систем, как АСУ [ЗЗ] ) становится разработка описаний, адекватных предметной области, с которой мы имеем дело. Они образуют те "знания", которые нужно передать машине, чтобы наделить её определенными "мыслительными способностями". Это связано с созданием программистского инструментария такого уровня абстракции, который позволяет достаточно наглядно и естественно выражать "знания о мире". Такая информация может быть воспринята от человека и объяснена ему в его, человеческих терминах. 2. Создание программ, "понимающих" естественный язык

Естественный язык, который служит для общения между людьми, неудобен для непосредственной передачи информации в ЭВМ: он для этого недостаточно "алгоритмичен". Разумеется информацию на естественном языке можно ввести в ЭВМ, но проинтерпретировать её так, как это делает человек, машина не способна. Цепочки символов естественных языков, в отличие от языков формальных, интерпретируются в контексте реального мира. "Понимать" естественный язык - значит "знать" о мире не меньше, чем знает человек, а это означает для машины, в конечном счете, "жить" и отражать действительность подобно человеку. Ни одной машины или программы, хотя бы отдаленно обладающей такой способностью, в настоящее время не существует. Понимание машиной естественного языка, таким образом, серьезная проблема, решение которой в полном объеме, вероятно, недостижимо в принципе. Эти философские, в сущности, положения отчетливо проявились в развитии данного направления науки.

Идея общения с ЭВМ на естественном языке (ЕЯ) сначала приняла формы чисто лингвистические. Это стимулировало формализацию знаний о языке, сформировалась отрасль "вычислительной лингвистики11. Но для создания процессоров естественного языка традиционные лингвистические рамки, ограниченные морфологией и синтаксисом, оказались тесны. Вычислительная лингвистика развивалась в сторону изучения семантики, смысловых представлений и в значительной степени сомкнулась с областью ПЗ.

В настоящей работе описывается подход к представлению знаний в связи с проблемой понимания машиной естественного языка. Выше мы упомянули о важных взаимодействиях этих двух областей. Ниже мы расширим и уточним постановку задачи.

Уточним, прежде всего, смысл термина "представление знаний", которому, мы будем следовать в данной работе. "Представление" будем понимать как моделирование, т.е. отображение, или соответствие, предполагающее моделируемую (А) и моделирующую (В) системы [17] .

Система А. В качестве системы А рассматриваются мыслительные структуры и процессы, характерные для "эксперта", отражающего некоторый фрагмент действительности. Они носят объективный характер, так как являются общими для всех специалистов в данной проблемной (предметной) области (ПО). Иными словами, система А -это проблемное знание, материализованное в некоторой форме, главным образом, в естественном языке.

Обычная форма представления технического (мы ограничиваемся техническими, т.е. "бедными" и достаточно формализуемыми областями) проблемного знания - это терминология, введенная на основе исходных понятий плюс различные качественные и количественные характеристики, которые могут также выражаться на специализированных языках отдельных наук (математики, физики, химии и др.).

Говоря о "мыслительных процессах", подчеркнем, что система А включает в себя проблемно-ориентированное речевое поведение. Это способы реагирования на высказывания в данной ПО, т.е. решение задач" в широком смысле: анализ фактов, усвоение нового знания, умозаключения, формирование целей и т.п.

Система В. Несмотря на "технический" характер знания, лишь отдельные компоненты системы А обладают общепринятой и достаточной формализацией. Именно поэтому стоит задача ее дальнейшей формализации (в виде системы В). Мы принимаем простые психологические гипотезы, связанные с представлением знаний и объясняющие структуру системы В.

Тот или иной RL разрабатывается в свете определенных целей и подвержен критике, если этот язык представления пытаются рассматривать или использовать с точки зрения других критериев. Поэтому необходимо явным образом выделить набор критериев для оценки степени соответствия между А и В I. (естественно-языковый контекст)

Этот критерий обосновывается указанной выше тесной взаимосвязью проблематики ПЗ и понимания ЕЯ. Именно во владении языком проявляется, главным образом, мыслительная деятельность человека. Естественный язык, следовательно, является хорошим эмпирическим материалом с точки зрения "представления знаний": факты языка лучше поддаются наблюдению и изучению, чем факты мышления. Как показывает опыт, "обслуживание" этой проблемы является пробным камнем всякой системы представления знаний, проверки ее корректности и работоспособности, ее объяснительной силы для лингвистических явлений.

Мы предполагаем, что СПЗ поддерживает один из этапов анализа ЕЯ (нелингвистический) в предположении его непосредственной взаимосвязи с лингвистическим этапом анализа, который обеспечивается некоторым ЕЯ-процессором. Предполагается сопряжение обоих этапов через смысловое представление. Средства, вводимые в СПЗ, должны, в частности, поддерживать смысловое представление.

Подчеркнем другую сторону этого критерия "учета взаимодействия", как мы его будем еще называть. В системе, ориентированной на роль исполнительного подручного, он оставляет место для honto SctPienz, проводя канал между сферой человеческого и сферой машинного. 2. (предметная независимость и единообразие) Нас интересует целый класс возможных приложений и решаемых в их рамках задач, т.е. независимость СПЗ от проблемной области (рис.0.2). Именно поэтому мы говорим выше о проблемном знании вообще, безотносительно к его содержанию.

Поставленные цели работы указывают "измерения", относительно которых в дальнейшем будет уместно обсуждать выбор системы представления (&L + P ):

1) описание проблемного знания,

2) отражение коммуникативных аспектов (процессов взаимодействия) ,

3) средства реализации программы-интерпретатора.

Этих измерений мы будем придерживаться для изложения в последующих главах, не стремясь, впрочем, к насильственному разделению этих аспектов там, где почему-либо удобно рассматривать их совокупно [QZ]  

Вопросно-ответные системы

То, к чему пришли лингвистические работы, было отправной точкой при построении ВОС [30,43,40,59] . Логика развития этого направления была противоположной: от "действительности" через смысл к естественному языку. Содержимое баз данных является простейшим представлением действительности. При таком взгляде языки манипулирования данными СУБД играют роль формального представления запросов (рис.1Л.4). Потребности же взаимодействовать с ЭВМ на ЕЯ - чисто практические: "В идеале вычислительная машина должна была бы обладать способностью ..., получая входную информацию на естественном языке, отвечать на вопросы ..." JJ30} .

Прагматический характер большинства ВОС накладывает сильный отпечаток на способ анализа входных фраз ЕЯ. Сложность обработки зависит от того, насколько "многозначительна" для системы поступившая фраза. Рассмотрим для примера систему ьиі ZL А [81].

Она имитирует разговор врача-психиатра с пациентом. Задача машины - только поддержание разговора. Каждый ее отклик определяется последней поступившей фразой человека, которая анализируется по ключевым словам. Для ответа в памяти машины имеются заготовки фраз, которые дополняются поступившей информацией. Здесь используется чрезвычайно простой одноэтапный вариант обработки входного предложения.

Если запрос сформулирован на ЕЯ, то он может быть переведен на формальный язык, играющий роль смыслового представления, затем исполнен. Тем самым, выделяются этап понимания и этап исполнения. СУБД

Если система имеет собственную "модель мира" и умеет производить логический вывод, то смысл запроса будет "накладываться" на модель мира и вызывать определенную реакцию системы. Общая схема такой обработки изображена на рисі. 1.5. Приведенная схема верна для многих ВОС, так как понимание запроса и исполнение (интерпретация) отделяются по крайней мере функционально. Роль смыслового (или семантического) представления (СемП) в ВОС часто играют различные языки запросов к СУБД [53,66,70,71] Другие примеры СемП: язык PLfiNNER (система SHRDLU [іб] ), семантические сети [l8,76,78] . Основными отличиями этапа анализа ЕЯ в ЮС по сравнению с системами МП являются ограничения на вид входного предложения и более простой вид СемП, что определяется более узким назначением системы. Эти ограничения позволяют создавать практически действующие лингвистические анализаторы с меньшими затратами, чем в МП [35,52,84] . Так, в системе ПОЭТ [l0,42] на входе допускаются только грамматически простые предложения. Фактор "ограниченности контекста" (узкое назначение и узкая предметная область) делает естественным появление ВОС, в которых синтаксическая информация используется не полностью или не используется совсем [lI,I3,44J . (Здесь еще сильнее действует тенденция к расшатыванию трансформационной схемы анализа, характерной для лингвистического направления).

Процесс исполнения позволяет найти, сформировать или вывести "решение" - ответ на запрос, добавить новые знания в систему. При этом возможно обращение к стандартному матобеспечению ЭВМ, например для вычислений посредством запуска прикладных программ [і,47J .

Изображенная на рис.I.1.5 схема выражает тот факт, что смысловое представление (в том или ином конкретном виде) является естественным сопряжением лингвистических и нелингвистических процедур обработки запроса в системах с естественным языком. По сравнению с другими (синтаксическими) уровнями представления СемП является наиболее устойчивым, возникающим в самых различных по назначению системах с ЕЯ и поэтому наиболее оправданным. СемП тесно связано с внеязыковыми сведениями о действительности - с моделью мира. Выделение СемП определяет две функции в ВОС: "понимание" запроса (получение СемП) и "выполнение" (обработка СемП, собственно реакция, ответ).

Концептуальная семантическая сеть

Выше был изложен общий неформальный взгляд на декларативную часть модели ПО. Допускается возможность процедурной формы представления знания. Объяснение к появлению этой формы дано в 1.2: эта форма появляется, когда легче "сделать", чем описать, что нужно сделать. Как правило, ее приобретают зависимости или закономерности ПО. Сюда относятся различные формы логического вывода и специального вывода, отражающего взаимосвязь событий конкретной ПО. Граница между видами знаний и формами их представления проводится создателем модели, т.е. является волевым решением, исходящим из целей использования системы, соображений наглядности, компактности, удобства описания. Многое зависит от интуиции создателя модели и его "взгляда на вещи". Процедуры играют подчиненную роль по отношению к декларативным структурам, "присоединяются" к ним. Синтаксическое оформление процедур и их использование будут рассматриваться ниже.

Графы. Бинарные отношения Пусть V - множество вершин, его элементы 1г V -вершины. Тогда граф 5 Q (V) с множеством вершин V есть множество сочетаний или пар вида:

Звездный граф, определяемый вершиной Q , состоит из всех инцидентных Q ребер. Бинарное отношение R определяется как соотношение dRh , которое выполняется для некоторых пар элементов й, Ь заданного множества V

Определения взяты из (29,39] . Бинарное отношение представимо в виде орграфа с множеством вершин V" : Q (R.) - 6 (V) » так что ребро (Q? Ь) принадлежит Q тогда и только тогда, когда выполняется соотношение Z R Ь . Обратно, любой орграф определяет бинарное отношение R на своем множестве вершин, если положить dR6 для всех его ребер (2.2.1).

Данное здесь определение графа задает абстрактный граф. Иногда бывает удобно рассматривать геометрическую реализацию абстрактного графа в евклидовом пространстве, например на плоскости. Граф и его геометрическую реализацию можно отождествить.

Под сетью будем понимать граф, ребра которого помечены. Вершины графа, интерпретируемого сетью, называются узлами, ребра - д у г а м и. Если дуги рассматриваются как бинарные отношения между узлами сети, то над дугой обычно указывают имя отношения, и она направляется от первого члена отношения ко второму (рис.2.2.1).

Если рассматривать отношение /? как объединение отношений, представляемых сетью, то можно считать, что граф, соответствующий сети, изображает это отношение R .

Система понятий ПО и их конкретизации, а также присоединенные процедуры составляют модель ПО. Ниже показано, что эта модель имеет вид семантической сети. Для отображения модели в ЯПЗ введены абстрактные определения фреймов, экземпляров фреймов и закономерностей.

Рассмотрим систему понятий ПО. Каждое структурное понятие обладает именем и набором свойств. Свойство имеет имя и описатель. Описателем свойства служит либо другое понятие, вводимое для данной ПО, либо понятие-примитив, не имеющее структуры..

Эквивалентный взгляд на понятие может быть таким. Каждое свойство можно рассматривать как бинарное отношение между двумя понятиями и считать, что понятие обладает именем и определяется набором бинарных отношений с другими понятиями, в которых выступает первым членом. При таком подходе можно выделить множество понятий и множество бинарных отношений между понятиями. Рассмотрим бинарное отношение R , которое является объединением всех бинарных отношений между введенными в ПО понятиями. В силу рассмотрений 2.2. его можно изобразить как граф 3 (V) , множество вершин V {tr} которого есть множество имен понятий, а множество ребер &- [ґІ - объединенное отношение R. . Если разметить ребра графа составляющими отношение , то получим сеть, интерпретирующую систему понятий.

Экземпляры фреймов

Форм П работает в режиме диалога, навязываемого системой. Он задает вопросы, касающиеся синтаксиса понятий и закономерностей, получает информационные структуры и заносит их в БЗ. В конкретной реализации Форм П может выполнять автоматически некоторые действия с поступившей информацией (например, создавать словарные статьи). Создание Форм П снимает с человека необходимость соблюдения строгих соглашений при оформлении модели предметной области.

Ф-выражение. Формальное представление смысла входного запроса названо Ф-выражение м. Выбор синтаксиса и семантики Ф-выражений подчинен двум целям. Во-первых, это возможность выразить содержание поступившего на вход системы предложения в терминах модели предметной области, т.к. семантика (смысл) слов определяется в этих терминах. Поэтому выбор формы Ф-выражений подчинен формализму описания предметной области, т.е. языку описания КСС и ТСС. С этой же точки зрения Ф-выражения должны быть удобны для работы Линг П - позволять выразить смысл предложений, "укладывающихся" в рамки модели. С другой стороны, Ф-выражения являются входным языком Сем П. Они должны быть удобны для интерпретации. Если мы рассмотрим СПЗ как КСС + + ТСС, то ее нельзя рассматривать как традиционный язык программирования. В таком объеме она сопоставима с описательной частью ЯП. При рассмотрении СПЗ как состоящей из трех частей: КСС + + ТСС + Ф-выражения, она приобретает вид самостоятельного языка программирования. Сем П при этом выполняет роль интерпретатора и может работать как самостоятельная система.

База знаний. База знаний предназначена для хранения инфор мации, необходимой для работы Линг П и Сем II. Здесь находится модель предметной области диалога, состоящая из КСС и ТСС, а также словари для работы Линг П, построенные на основе КСС. В каждый момент времени диалоговая система настроена на определенную тему. Эта ориентация следует из содержимого БЗ.

Конкретная организация БЗ: выбор разделов, их структуры, соотношение разделов, - определяется при реализации системы. Классы пользователей. Человеческое участие в работе диалоговой системы, разнесенное по уровням, представлено на рис.0.I (см. Введение). Заказчик системы формулирует цели и общее направление использования диалоговой системы.

Конечным пользователем (КП) системы будет специалист в некоторой проблемной области, далекий от программирования. Он будет формулировать ЕЯ-запросы, поступающие на вход Линг П и получать ответы. Если в процессе диалога в системе возникнет необходимость задать дополнительные вопросы, они будут обращены к КП. КП работает с системой с "парадного входа", как изображено на рис.2.4.1.

Системный аналитик (СА) способен воспринять информацию о проблемной области КП и стоящих перед использованием системы задачах, а также знаком со стилем работы системы и предлагаемым формализмом представления информации (СПЗ). СА создает КСС и дополняет ее закономерностями, осуществляющими специальный логической вывод в предметной области. Возможно эта работа по созданию модели осуществляется совместно с КП, который описывает свою предметную область на неформальном уровне, выделяя основные классы объектов и определяя взаимосвязи между ними, а также помогая в составлении словарного запаса. СА работает с системой с "черного хода" - через ФормП.

Системный программист (СП) является создателем системы, т.е. разрабатывает ее внутренний язык и создает процессоры. Его участие не прекращается и в период эксплуатации системы - по мере роста приложений СПЗ может совершенствоваться. Добавление новых возможностей влечет доработку программного обеспечения. В силу этого экспериментальные системы существуют, как правило, в виде последовательно усложняющихся версий.

Смысловое представление запросов

Ф-выражение - структура, выбранная для представления смысла входных запросов. Вид Ф-выражений согласуется с организацией БЗ диалоговой системы, т.е. в нашем случае с сетевым представлением.

В любом запросе речь будет идти о конкретных фактах предме-тной области. Т.к. любой факт должен быть отражен в некотором экземпляре понятия или в их совокупности, то запрос приводит к некоторым действиям в мире экземпляров, таким как модификация и пополнение ТСС, выбор или проверка наличия информации.

Дополнительные возможности

Если свободная ШП связывалась со свойством, то значением связанной ШП будет множество значений этого свойства у референтов Ф-выражения. Так, ШП + X (в (3.3.18) получит значение 100, ШП + РАСПОЛ в (3.3.21) получит значение $Г& . Если свободная ШП предшествует Ф-выражению в аргументе функции Сем П, значением соответствующей связанной ШП будет совокупность имен референтов Ф-выражения;+У в (3.3.21) получит значение &! S . Аналогично появление свободной ШП в качестве &&} - Ге р приводит к образованию связанной ШП со значением - совокупностью имен-референтов.

Связанная ШП может использоваться в части O&j-P&f- (3.3.23) и как ограничение на значение свойства (3.3.19). В первом случае ее значением должно быть множество имен экземпляров, во втором - спецификатор. Специальные свойства в Ф-выражениях На верхнем уровне Ф-выражения, имеющего вид (3.3.1), возможно появление следующих специальных свойств.

Свойство МОЬВ . Язык Ф-выражений является не только способом смыслового представления, но и входным для Сем П. Поэтому необходимо указание метода интерпретации Ф-выра-жения. Если Ф-выражение является результатом работы Линг П системы и поступает на вход Сем П, наличие этого свойства обязательно. Возможны три его значения: ASSE&T-, СМЁС/с Ъ&лТВ. соответствующие режимам интерпретации, рассматриваемым в п.3.4. Свойство 2 Т . Допустимы два значения этого свойства. Значение OJLI) указывает, что Ф-выражение ссылается на те объекты, о которых шла речь раньше в этом сеансе работы с системой. Оно служит для формального представления ссылок типа "этот", "тех", "этих" и пр., появляющихся в запросе на ЕЯ, т.е. позволяет находиться в контексте предыдущих запросов. Значение NEW указывает, что речь идет об объектах, возможно упоминаемых впервые. Если значение свойства й Т отсутствует, по умолчанию выбирается значение NEW.

Свойство QOfrhJT . Это свойство вводится для указания количества экземпляров при поиске экземпляров в БЗ. Возможные его значения: ALL - найти все возможные объекты; ONE - найти один какой-нибудь объект; - целое число, указывающее точное количество экземпляров, которое нужно найти.

Режим интерпретации Ф-выражения, поступающего на вход Сем П после работы Линг П, выбирается в зависимости от значения специального свойства МОХ Е : если значением является ASS&tT, выбирается режим занесения информации в ТСС, если СИВОК выбор, TXzLETB - исключение. Соответственно этим режимам су ществуют системные функции AssS T f СНСк и 2 L TE у выполняющие интерпретацию. Обращение к этим функциям может происходить также из программ на языке реализации, как и к другим функциям языка (например, из теорем).

Ввод новой информации в БЗ осуществляет функция ASSSH.T, Она имеет единственный аргумент, значением которого является Ф-выражение. Значение функции - имена экземпляров - референтов ее аргумента. В процессе работы функция и с-пользует содержимое тех разделов БЗ, в которых хранятся экземпляры упоминаемых в ее аргументе фреймов (это разделы, относящиеся к ТСС), а также разделы с описаниями фреймов (относящиеся к КСС). Функция может производить изменения в мире экземпляров типа добавления экземпляров и свойств существующих экземпляров и изменения свойств экземпляров, т.е. изменяет и достраивает ТСС. Фреймы при этом используются только для организации интерпретации. Используются специальные свойства tAT2 F и $№г фреймов и специальные подсвойства $Р1Ы, ФА К, Ф&РТ, $#Ш Р дескрипторов свойств фреймов. Если в процессе работы возникает необходимость в поиске объектов, происходит обращение к функции GtyEC-K .