2.4--语义网络表示法

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1、人工智能第2章知识表示2.1概述2.2谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.4语义网络表示法2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法语义网络是J.R.Quillian1968年在研究人类联想记忆时提出的一种心理学模型，他认为记忆是由概念间的联系实现的。随后在他设计的可教式语言理解器（TeachableLanguageComprehendent）中又把它用作为知识表示方法。1972年，西蒙(Simon)在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络知识表示法。1975年，亨德里克(G.G.Hendrix)又对全称量词的表示

2、提出了语义网络分区技术。目前，语义网络已经成为人工智能中应用较多的一种知识表示方法，尤其是在自然语言处理方面的应用。2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法2.4.1语义网络的概念及结构语义网络是一种通过概念及其语义联系（或语义关系）来表示知识的有向图，节点和弧必须带有标注。其中有向图的各节点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等，节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象，每个各节点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特性。在语义网络中，节点还可以是一个语义子网络；弧是有方向的、有标注的，方

3、向表示节点间的主次关系且方向不能随意调换。标注用来表示各种语义联系，指明它所连接的节点间的某种语义关系。2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法从结构上来看，语义网络一般由一些最基本的语义单元组成。这些最基本的语义单元被称为语义基元，可用如下三元组来表示为（节点1，弧，节点2）可用如图2.3所示的有向图来表示。其中A和B分别代表节点，而R则表示A和B之间的某种语义联系。当把多个语义基元用相应的语义联系关联在一起的时候，就形成了一个语义网络。如图2.4所示。AR3R1RABR2BCDR4R5图2.3语义基元结构图2

4、.4语义网络结构2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法2.4.2语义网络的基本语义联系语义网络除了可以描述事物本身之外，还可以描述事物之间的错综复杂的关系。基本语义联系是构成复杂语义联系的基本单元，也是语义网络表示知识的基础，因此从一些基本的语义联系组合成任意复杂的语义联系是可以实现的。这里只给出一些经常使用的最基本语义关系。2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法1.类属关系类属关系是指具体有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系，它体现的是“具体与抽象”、“个体与集体”的层次分

5、类。其直观意义是“是一个”，“是一种”，“是一只”……。在类属关系中，其一个最主要特征是属性的继承性，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所有属性。常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法2.包含关系包含关系也称为聚集关系，是指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系，它和类属关系的最主要的区别就是包含关系一般

6、不具备属性的继承性。常用的包含关系的有：Part-of,Member-of,含义为一部分,表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。用它连接的上下层节点的属性很可能是很不相同的，即Part_of联系不具备属性的继承性。例如，“轮胎是汽车的一部分”其语义网络表示如图2.7所示。轮胎Part_of汽车图2.7包含关系实例2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法3.属性关系属性关系是指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有:Have：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性。Can：表示一个结点能做另一

7、个结点的事情。例如，“鸟有翅膀”，“电视机可以放电视节目”。其对应的语义网络表示如图2.8所示。Have鸟翅膀电视机Can电视节目图2.8属性关系实例2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法4.时间关系时间关系是指不同事件在其发生时间方面的先后关系，节点间的不具备属性继承性。常用的时间关系有：Before：表示一个事件在一个事件之前发生。After：表示一个事件在一个事件之后发生。例如，“香港回归之后，澳门也会回归了”，“王芳在黎明之前毕业”。其对应的语义网络表示如图2.9所示BeforeAfter王芳毕业黎明毕

8、业澳门回归香港回归图2.9时间关系实例2014-3-3人工智能丁世飞人工智能2.4语义网络表示法5.位置关系位置关系是指不同事物在位置方面的关系。节点间的不具备属性继承性。常用的位置关系有：Located-on:表示一物体在另一物体之上。Locat