第七章几种结构化的知识表示及推理

是成员 张三 计算机学会
图7―8 表示集合—成员关系的语义网络
6.逻辑关系 如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存在因 果关系，则称它们之间是逻辑关系。图7―9所示的语义网络 就是一个逻辑关系。
雨天 则 AND 外出 OR
带雨伞
带雨披
图7―9 表示逻辑关系的语义网络
7.方位关系 在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置， 或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框架 7.2 语义网络 7.3 类与对象 习题七
7.1 框 架
7.2.1 框架的概念
顾名思义，框架就是一种结构，一种模式，其一般形式是:
<框架名> <槽名1><槽值1>| <侧面名11><侧面值111，侧面值112，…> <侧面名12><侧面值121，侧面值122，…>
这是一个PROLOG的“事实”，其谓词及领域说明如下: domains
name=name(string)
body=body(subtree list) subtreelist=subtree* subtree=st(string，subtreelist) database
frame(name，body)
P e r son IS A sum o n se x 男 a ge 40 p ro f e s s i o n 教 师
图7―7 表示属性关系的语义网络
5.集合与成员关系 意思是“是 ……的成员”，它表示成员（或元素）与集 合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”可表示为 图7―8。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。
7.1.2 框架的表达能力 由框架的形式可以看出，框架适合表达结构性的知识。所 以，概念、对象等知识最适于用框架表示。其实，框架的槽就 是对象的属性或状态，槽值就是属性值或状态值。不仅如此，
框架还可以表示行为（动作），所以，有些过程性事件或情节
也可用框架网络来表示。
例7.4 下面是关于房间的框架: 框架名:<房间> 墙数x1: 缺省:x1=4 条件:x1>0
框架名: 〈教师-1
姓名: 性别:
年龄: 25
职称: 专业:
部门:
外语水平： 显然, 原框架“教师-1”中无“外语水平”槽, 但它的父
框架是“大学教师”, 该框架内有“外语水平”槽, 并且侧面
“语种”(“范围”)缺省值是“英”, 侧面“水平”的缺省值 是“良”。 于是通过继承, 便知道了“教师-1”懂英语, 且水 平还良好。 那么, 这两个值也就可以填到“教师-1”的槽中。
例7.5 机器人纠纷问题的框架描述如图7-1所示。
图7―1 机器人纠纷问题
还需指出的是，产生式规则也可用框架表示。 例如，产生式
如果头痛且发烧，则患感冒。
用框架表示可为： 框架名：<诊断1> 前提：条件1:头痛 条件2:发烧
结论:患感冒
7.1.3 基于框架的推理 基于框架的推理方法是继承。所谓继承，就是子框架可以
同时也可以看作是表示了专家系统与“智能系统”、“专家知 识”、“专家思维”及“困难问题”这几个事物之间的关系或
联系。所以，抽象地说，语义网络可表示事物之间的关系。因
此，关系（或联系）型的知识和能化为关系型的知识都可以用 语义网络来表示。下面我们就给出常见的几种。
图7―3 专家系统的语义网络
1.实例关系 实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常
称它们的关系是组装关系。例如图7―6所示的语义网络就是
一种聚集关系。其中，关系“一部分”一般标识为“a-partof”。
桌子 一部分 桌面 一部分 桌腿
图7―6 表示组装关系的语义网络
4.属性关系 属性关系表示对象的属性及其属性值。例如，图 7―7 表 示simon是一个人，男性，40岁，职业是教师。
义网络表示。例如事实：
张宏是石油学院的一名助教； 石油学院位于西安市电子二路； 张宏今年25岁。 可用图7―10所示的语义网络表示。
味道 电子2路 属 于 西安市区 石油学院
工作在 张宏
职务 助教
年 龄
25岁
图7―10 表示方位关系的语义网络
8.所属关系
所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示
…
<槽名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，…>
<侧面名22><侧面值221，侧面值222，…>
…
… <槽名k><槽值k>| <侧面名k1><侧面值k11，侧面值k12，…>
<侧面名k2><侧面值k21，侧面值k22，…>
…
即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值或者有若干
6.3.2 语义网络的表达能力 由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅可以表示
事物的属性、状态、行为等，而且更适合于表示事物之间的关
系和联系。而表示一个事物的层次、状态、行为的语义网络， 也可以看作是该事物与其属性、状态或行为的一种关系。如图
7―3所示的语义网络，就表示了专家系统这个事物（的内涵），
类属:<大学教师>
姓名:李明 性别:男 年龄:25 职业:教师 职称:助教 专业:计算机应用
部门:计算机系软件教研室 工作:
参加工作时间:1995年8月
工龄:当前年份-参加工作年份 工资:<工资单>
比较例7.2和例7.3中的框架，可以看出，前者描述的是一 个概念，后者描述的则是一个具体的事物。二者的关系是，后
可继承、细化、补充上层概念节点的属性外，“有羽
毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这
一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关 系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。
图7―5 表示分类关系的语义网络
3.组装关系 如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则
者是前者的一个实例。因此，后者一般称为前者的实例框架。
这就是说，这两个框架之间存在一种层次关系。一般称前者为 上位框架（或父框架），后者为下位框架（或子框架）。当然， 上位和下位是相对而言的。例如“大学教师”虽然是“教师-1” 的上位框架，但它却是“教师”框架的下位框架，而“教师” 又是“知识分子”的下位框架。
为图7―11。
狗
have
尾巴
图7―11 表示所属关系的语义网络
语义网络中的语义关系是多种多样的，一般根据 实际关系定义。如常见的还有 before 、 after 、 at 等表示
时间次序关系和located-on、located-under等表示位置关
系。进一步，还可对带有全称量词和存在量词的谓词 公式的语义加以表示。
窗数x2:
缺省:x2=2 条件:x2≥0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
前墙:(墙框架(w1，d1)) 后墙:(墙框架(w2，d2)) 左墙:(墙框架(w3，d3)) 右墙:(墙框架(w4，d4)) 天花板:<天花板框架> 地板:<地板框架> 门:<门框架> 窗:<窗框架> 条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3 类型:(<办公室>，<教室>，<会客室>，<卧室>，<厨房>，<仓库>，…)
其中的subtreelist是递归定义的。按此定义所有框架 都取统一的表示形式。
7.2 语义网络
7.2.1 语义网络的概念
语义网络是由节点和边（也称有向弧）组成的一种有 向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态
等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。例如图7―2 就
是一个语义网络。其中，边上的标记就是边的语义。 还需指出的是 , 上述关于框架的推理方法 , 实际仅适于 装载着概念和实体对象的框架, 而对于装载着规则的框架, 其 推理就要用基于规则的演绎推理方法。
由上所述可以看出，语义网络实际上是一种复合
的二元关系图。网络中的一条边就是一个二元关系， 而整个网络可以看作是由这些二元关系拼接而成。
例如，前面的“教师”框架用PROLOG可表示如下: frame(name("教师")，
kind--of("<知识分子>")，
work(scope("教学"，"科研")，default("教学"))， sex("男"，"女")， reco--of--f--s("中师"，"高师")， type(“<小学教师>”，“<中学教师>”，“<大学教师>”)).
如果要给出框架的一个通用表示形式，则下面的表示方式
可供参考。
frame(name("教师")， body(［st("类属"，［st("<知识分子>"，［］)］)， st("工作"，［st("范围"，［st("教学"，［］)，=st("科研"，［］)］)， st("缺省"，［st("教学"，［］)］)］)， st("性别"，［st("男"，［］)，st("女"，［］)］)， st("学历"，［st("中师"，［］)，st("高师"，［］)］)， st("类型"，［st("<小学教师>"，［］)，st("<中学教师>"，［］)，= st("<大学教师>"［］)］)］))
见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”就可表示为
图7―4。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。
是一个 小华 大学生
图7―4 表示实例关系的语义网络
2.分类（或从属、泛化）关系 分类关系是指事物间的类属关系，图 7―5就是一个描
述分类关系的语义网络。在图7―5中，下层概念节点除了
可以看出，这个框架的名字为“教师”，它含有5个槽， 槽名分别是“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和
“类型”。这些槽名的右面就是其值，如“ < 知识分子 >” 、
“男”、“女”、“高师”、“中师”等等。其中“<知识分 子>”又是一个框架名，“范围”、“缺省”就是侧面名，其 后是侧面值，如：“教学”、“科研”等。另外，用<>括的 槽值也是框架名。
例7.2 下面是一个描述“大学教师”的框架： 框架名:<大学教师> 类属:<教师> 学历:(学士，硕士，博士) 专业:<学科专业> 职称:(助教，讲师，副教授，教授) 外语:语种:范围:(英，法，日，俄，德，…)
缺省:英
水平:(优，良，中，差) 缺省:良
例7.3 下面是描述一个具体教师的框架: 框架名:<教师-1>
拥有其父框架的槽及其槽值。实现继承的操作有匹配、搜索和
填槽。 匹配就是问题框架同知识库中的框架的模式匹配。所谓问 题框架，就是要求解某个问题时，先把问题用一个框架表示出 来，然后与知识库中的已有框架进行匹配。如果匹配成功，就 可获得有关信息。搜索就是沿着框架间的纵向和横向联系，在 框架网络中进行查找。搜索的目的是为了获得有关信息。
7.1.4 框架的程序语言实现 有一种名为FRL(Frame Representation Language)的程
序设计语言，就是专门基于框架的程序设计语言。用它就可
以方便地实现框架知识表示。不过，用PROLOG也可方便地 实现框架表示。用PROLOG实现框架表示，一般采用含结构 或表的谓词来实现。因为框架实际上就是树，而PROLOG的 结构也是树，表又是特殊的结构，它的元素个数和层数都不 限定，可动态变化，因此，更适于表示一般的框架。
(3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解； (4) 结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别 和机器学习等领域； (5)分类语义网：描述抽象概念及其层次；
(6) 推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规
范化，更适于推理； (7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
图7―2 苹果的语义网络
语义网络的概念最先是由 Quillian 提出来的，他于 1968 年在他的博士论文中，把语义网络作为人类联想记忆的一 个显式心理模型。所以，语义网络也称联想网络。 现在，语义网络的理论已经有了长足的发展。有人把
它划分为五个级别：执行级、逻辑级、认识论级、概念级
和语言学级。并分为七种类型： (1)命题语义网（包括分块联想网络）； (2)数据语义网：以数据为中心的语义网络；
个侧面，而一个侧面又有若干个侧面值。其中槽值和侧面值
可以是数值、字符串、布尔值，也可以是一个动作或过程， 甚至还可以是另一个框架的名字。
例7.1 下面是一个描述“教师”的框架： 框架名:<教师>
类属:<知识分子>
工作:范围:(教学，科研) 缺省:教学 性别:(男，女) 学历:(中师，高师) 类型:(<小学教师>，<中学教师>，<大学教师>)