知识的语义网络表示方法
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢，就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系，什么因果啦，包含啦之类的关系，整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨，所以地面湿”，这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很，让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子，一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢，这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点，那逻辑关系就像一团乱麻，很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西，东西太多太杂，找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑，涉及到众多部门、人员、业务流程，这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结，节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”，“猫”和“哺乳动物”就是两个节点，中间有连线表示所属关系。
这方法很直观，就像我们看人际关系图一样，谁和谁有关系，一眼就能看出来。
2.2 不过呢，语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花，模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”，这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时，就可能会出问题。
2.3 还有啊，当知识规模增大的时候，这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服，行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识，那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构，然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人，我们有年龄、性别、职业等框架，然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样，有了框架，填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便，就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢，框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了，要是有新的知识不符合这个框架，就像硬要把一个方东西塞进圆洞里，很困难。
常用知识表示方法主要包括
常用知识表示方法主要包括一、一阶谓词逻辑表示法。
咱先来说说这个一阶谓词逻辑表示法哈。
它就像是一种很严谨的“语言”，用一些特定的符号和规则来描述知识。
比如说，它可以把一些复杂的关系和事实用逻辑式子表达出来。
比如说“所有人都会死”，用一阶谓词逻辑就可以写成“对于任意的x，如果x是人，那么x会死”。
这种表示方法的好处呢，就是它很精确，逻辑关系清晰，适合用来处理一些需要严格推理的知识，像数学定理的证明啥的就经常会用到它。
不过呢，它也有小缺点，就是有时候表示起来会比较复杂，对于一些模糊的、不确定的知识就有点不太好处理啦。
二、产生式表示法。
这个产生式表示法就挺有意思的。
它就像是一组“规则”，形式一般是“如果……那么……”。
比如说“如果天气晴朗，那么就去户外运动”，这就是一个简单的产生式规则。
在很多专家系统里经常会用到这种表示方法哦。
它的优点是很自然，符合人类的思维习惯，容易理解和修改。
比如说我们要调整某个专家系统的规则，直接修改这些产生式就好啦。
但是呢，它也有不足的地方，当规则很多的时候，管理和维护这些规则就会变得有点麻烦，可能会出现一些冲突或者不一致的情况哟。
三、语义网络表示法。
语义网络表示法呢，就像是画了一张知识的“关系图”。
它把各种概念、事物用节点表示出来，然后用连线来表示它们之间的关系。
比如说“猫”和“动物”这两个概念，我们可以用一个连线表示“猫是一种动物”这样的关系。
这种表示方法的好处可多啦，它很直观，能很清楚地展示出知识之间的层次结构和语义关系。
就好像我们看地图一样，一下子就能明白各个地方的位置关系。
不过呢，它也不是十全十美的，对于一些复杂的关系，可能会导致网络结构变得很复杂，不太容易理解和维护呢。
四、框架表示法。
框架表示法就像是给知识搭建了一个“框架”。
它把一些相关的知识组织在一起，形成一个固定的结构。
比如说我们描述一个人的信息，就可以用一个框架，里面有姓名、年龄、职业等这些固定的“槽”，然后把具体的信息填进去。
2.4--语义网络表示法
图2.10 位置关系实例 2013-7-24 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
6. 相近关系 相近关系,又称相似关系,是指不同事物在形状、 内容等方面相似和接近。常用的相近关系有： Similar-to:表示一事物与另一事物相似。 Near-to: 表示一事物与另一事物接近。 例如，“狗长得像狼” 其对应的语义网络表示 如图2.11所示。
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
2013-7-24
人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
语义网络是J.R.Quillian 1968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（Teachable Language Comprehendent）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。
鸟 Have 翅膀 电视机 Can 电视节目
图2.8 属性关系实例
2013-7-24
人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
4.时间关系
人工智能
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
人工智能_3知识表示_语义网络法
▪ 过程部分 说明访问过程，这些过程能用 来建立和修正描述，以及回答相关问题。
▪ 语义部分 确定与描述相关的(联想)意义的 方法即确定有关节点的排列及其占有物和 对应弧线。
2020/2/25
5
2.4.1 二元语义网络的表示
(Representation of Two-Element Semantic Network)
▪ 1.表示简单的事实 例1. 所有的燕子都是鸟
2020/2/25
6
▪ 2.表示占有关系 例2. 小燕是一只燕子， 燕子是鸟；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的 一个。
ISA
ISA
XIAOYAN
SWALLOW
BIRD
OWNS
ISA NEST-1
NEST
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▪ 3.选择语义基元 选择语义基元就是试图用一组基元来
▪ 例如，三根线a，b，c组成一个三角形。这可表 示成TRIANGLE(a，b，c)。
▪ 这个三元关系可转换成一组二元关系的合取，
即CAT(a,b)∧CAT(b,c)∧CAT(c,a)
▪ 其中，CAT表示串行连接。
2020/2/25
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▪ 要在语义网络中进行这种转换需要引入附 加节点。对于上述球赛，我们可以建立一 个G25节点来表示这场特定的球赛。然后， 把有关球赛的信息和这场球赛联系起来。 这样的过程如图2.16所示。
ISA
Major
教育
教育1
？
3. 将其与知识库中的知识网络进行匹配，由 Major 弧所指节点可知赵云主修课程是计算 机。
2020/2/25
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人工智能_知识表示
_知识表示_知识表示引言：（Artificial Intelligence，简称）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和决策的学科。
知识表示是的一个重要研究领域，主要涉及如何以一种能够被计算机理解和处理的形式表示和组织知识，以支持计算机程序进行推理、学习和解决问题。
本文档旨在介绍中的知识表示领域的基本概念、方法和应用。
主要内容包括：语义网络、谓词逻辑、产生式规则、本体论、语义解释器等方面的内容。
一、语义网络语义网络是一种以图形化形式表示知识的方法。
它通过节点和边来表示概念和关系，节点表示概念，边表示概念之间的关系。
语义网络常用于知识图谱的构建，它能够有效地表示和表达知识之间的关联性。
1.1 节点和边的定义在语义网络中，节点用来表示概念，边用来表示概念之间的关系。
节点和边可以通过标签表示其含义，例如，一个表示“猫”的节点可以用标签“猫”表示，一个表示“属于”的边可以用标签“属于”表示。
1.2 常见的语义网络表示法在语义网络中，有多种常见的表示法，包括二元关系表示法、三元关系表示法和本体图表示法。
其中，二元关系表示法通过一对节点和一个边来表示关系，三元关系表示法通过三个节点和两个边来表示关系，本体图表示法通过节点、边和属性来表示关系。
二、谓词逻辑谓词逻辑是一种用符号逻辑表示知识的方法。
它通过定义一组谓词和一组公式来表示概念和关系，谓词表示概念，公式表示概念之间的关系。
谓词逻辑常用于知识推理和自动推理的领域，它能够通过逻辑推理来解决问题。
2.1 谓词和公式的定义在谓词逻辑中，谓词用来表示概念，公式用来表示概念之间的关系。
谓词可以具有多个参数，用来表示概念的属性。
公式由谓词和参数组成，用来表示概念之间的关系。
2.2 常见的谓词逻辑表示法在谓词逻辑中，有多种常见的表示法，包括命题逻辑、一阶逻辑和高阶逻辑。
其中，命题逻辑用来表示简单的真值关系，一阶逻辑用来表示概念和关系的复杂性，高阶逻辑用来表示关系的进一步抽象性。
人工智能 知识表示方法----语义网络
框架表示
框架是一种结构化表示方法.由指定事物各 个方面的槽组成,每个槽拥有若干个侧面,而 每个侧面又可拥有若干个值.
大多数实用系统必须同时使用许多框架,并 可把它们联成一个框架系统.
剧本表示
剧本是框架的一种特殊形式,它使用一 组槽来描述事件的发生序列. 剧本表示特别适用于描述顺序性动作 或事件.
匹配：除概念节点或类节点的继承关系传递外， 其它的值从类节点传递到实例节点的关
第五讲知识表示方法—语义网络法
1.
2.
3.
4.
四.语义网络的特点 表示实体的结构、属性和实体间的因果关系，通 过弧线推导与实体相关的事实、特征和关系； 表现问题直观、易于理解适于知识工程师与领域 专家沟通； 语义解释依赖于结构的推理过程而没有结构的约 定，不能保证推理的有效性。 节点间的联系可能是线状、树状或网状或递归状 的结构,知识存储和检索需要比较复杂的过程。
第五讲知识表示方法—语义网络法
二.二元语义网络 1.节点间的isa、part-of、is型关系 isa链:表示具体—抽象关系，或表示一种 隶属关系，体现某种层次分类。 特点：具体层结点可继承抽象层结点的 属性。 Isa 例如： 鸟 动物
第五讲知识表示方法—语义网络法
二.二元语义网络 Part-of链：表示部分与全体的关系，或表示包 含关系。 特点：part-of关系下各层节点的属性可能是很 不同的。 例如：两只手是人体的一部分 part-of 两只手 人体
y person x worker O(x,y)
loc 37-Maple
profession programmer
知识的表征类型
知识的表征类型
知识的表征类型可以分为以下几种:
1. 符号表示: 这是最常见和基本的知识表征类型。
它使用符号或标记来表示不同的概念、关系和事实。
符号可以是文字、数字、图像等。
2. 记忆表示: 这种表征类型基于人类的记忆机制，通过存储和检索相关信息来表征知识。
例如，人们可以通过记忆事实、经验和概念来获取知识。
3. 语义表示: 这种表征类型通过使用语义概念和关系来表示知识。
语义表示可以使用图谱、本体以及其他语义网络来表示实体、属性和关系。
4. 逻辑表示: 这种表征类型使用逻辑语言来表示和推理知识。
逻辑表示可以使用一阶逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式。
5. 统计表示: 这种表征类型使用统计模型和方法来表示和推理知识。
统计表示是基于数据的，可以通过训练模型来从数据中学习知识。
这些表征类型通常是相互关联和互补的，不同的应用领域和任务可能需要不同的表征类型。
语义网络表示法0314
语义网络表示法1968年有奎廉提出的博士论文《人类联想记忆的一个显示心理学模型》中最先提出来的。
1. 语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图（“带标识的有向图”（图论））。
2. 知识的语义网络表示1) 用语义网络表示事实图1用语义网络表示事实示例图2合取、析取关系语义网络示例图3动作作为节点的语义网络示例图4事件作为节点的语义网络示例2) 语义网络表示事实之间的关系分类关系图5 分类关系示例聚集关系图6 聚集关系示例推论关系图7 推论关系示例时间、位置关系图8 时间、位置关系示例3. 常用的语义联系表1 常用的语义联系4. 语义网络系统中求解问题的基本过程1) 语义网络系统的组成∙语义网络构成的知识库∙用于求解问题的解释程序——语义网络推理机2) 求解问题的过程∙根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节点或弧的标识是空的，反映待求解的问题∙依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出需要的信息。
主要解决不确定性匹配问题。
∙当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。
表2 语义网络表示法的特点参考文献：[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安: 西安交通大学出版社[2] 尹朝庆. 人工智能方法与应用. 武汉: 华中科技大学出版社, 2007.《AI语义网络表示法》导学东风一中信息技术课题组【学习目标】认知知识的语义网络表示法。
重点掌握语义网络的结构，掌握二元语义网络表示方法，了解语义网络的特点。
【学习任务】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。
一、复习知识表示法五种二、新知语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边（弧）组成的一种网络图。
其中节点表示事物、对象、状态等，边（弧）表示节点间的联系。
语义网络可以表示人类用语言进行描述的知识。
常见的语义关系有以下几种：1．类属关系类属关系表示类与个体关系，是最常用的一种语义关系，通常用”is_a”或ISA标识。
人工智能知识的表示方法
人工智能知识的表示方法一、知识表示方法的重要性。
1.1 就像盖房子得有图纸一样，在处理各种信息的时候，知识表示方法就是那个“图纸”。
没有一个好的表示方法，就如同把一堆建筑材料胡乱堆在一起，想要建成大厦那是天方夜谭。
知识表示方法是我们组织和理解知识的关键所在。
1.2 它是打开知识宝库的钥匙。
如果把知识比作宝藏，那表示方法就是找到宝藏并且能把宝藏拿出来用的工具。
好的表示方法能让我们在知识的海洋里畅游，轻松找到我们需要的信息，要是方法不对，那可就只能在知识的海洋里“扑腾”，迷失方向。
二、常见的知识表示方法。
2.1 逻辑表示法。
这种方法就像是数学里的公式一样严谨。
比如说，“所有的鸟都会飞，鸵鸟是鸟，但是鸵鸟不会飞”，这就是用逻辑来表示知识。
它清晰地定义了事物之间的关系，像一个规规矩矩的老学究，一切都按照规则来。
不过呢，它有时候也有点死板，就像那些刻板的老规矩，遇到复杂的、模糊的情况就有点力不从心了。
2.2 语义网络表示法。
语义网络就像是一张大网，把各种知识节点连接起来。
就好比社交关系网一样，每个节点是一个概念或者实体，边就是它们之间的关系。
例如“小明是学生，小明在学校学习，学校有老师”，这就构成了一个简单的语义网络。
这种方法很直观，就像看一幅画一样，能快速理解各个元素之间的联系，但缺点是这个网要是太大太复杂了，就容易乱成一团麻。
2.3 框架表示法。
框架表示法有点像我们生活中的模板。
比如说，描述一个房子，有房间数量、面积、朝向等框架结构。
在这个框架里填充具体的数值或者内容，就形成了对某个房子的知识表示。
它适合表示那些有固定结构的知识，方便又快捷。
可是呢，它的灵活性就差了点，遇到那些不按套路出牌的知识就有点“抓瞎”了。
三、选择合适的知识表示方法。
3.1 根据知识的类型来选。
如果是那种很严谨的、逻辑性强的知识，像数学定理之类的，逻辑表示法可能就比较合适。
要是知识比较侧重于概念之间的联系，语义网络就像个得力助手。
知识表示-语义网络1
语义网
基本的语义关系
从功能上讲，语义网络可以描述任何事物间的任意复杂关系。
但是，这种描述是通过把许多基本的语义关系关联到一起来实现的。
基本语义关系是构成复杂语义关系的基石，也是语义网络知识表示的基础。
但由于基本语义关系的多样性和灵活性，因此又不可能对其进行全面讨论。
作为参考，下面给出的仅是一些最常用的基本语义关系。
（1）类属关系
类属关系是指具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”的概念。
类属关系的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：
A－Kind-of：含义为“是一种”，表示一个事物是另一个事物的一种类型。
A-Member-of：含义为“是一员”，表示一
个事物是另一个事物的一个成员。
is－a：含义为“是一个”，表示一个事物
是另一个事物的一个实例。
在类属关系中，具体层结点除具有抽象层结点的所有属性外，还可以增加一些自己的个性，甚至还能够对抽象层结点的某些属性加以更改。
例如，所有的动物都具有能运动、会吃等属性。
而鸟类作为动物的一种，除具有动物的这些属性外，还具有会飞、有翅膀等个性。
（2）包含关系
包含关系也称为聚类关系，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区别是包含关系一般不具备属性的继承性。
常用的包含关系是：
Part－of：含义为“是一部分”，表示一个事物是另一个事物的一部分。
语义网络表示法
A-Member-of:直观含义“是……的一员”， 即表示一个事物是另一个事物的成员，反映 了个体与集件(类或集合)之间的关系。
Instance-Of:关系用来建立AKO关系的逆关系， 表示一个事物是另一个事物的实例。
类属关系
属性关系
属性关系一般是指事物和其属性之间的关系。一 个类的对象一般都有一个以上的属性，而每个属 性又有一个值。属性和值组合成特性。
John
ISA
Huma
Giving-Events
Giver
ISA
G1
Object
Receiptor
ISA
Mary
Book1
ISA
Book
逻辑关系的表示:
合取与析取
1. 合取 在语义网络中，如不加标志，就意味着
连接之间的关系是合取关系。 2. 析取
在语义网络中，为与合取关系相区别，析 取关系可以加上析取界限，并标记DIS。当合取 关系嵌套在析取关系之内时，如果合取关系不 被标注就会引起误解。
例如：香港回归之后，澳门也会回归了。
位置关系
位置关系是指不同事物在位置方面的关 系。 常用的位置关系：
Located-on:一物在另一物之上。 Located-at:一物在何位置。 Located-under: 一物在另一物之下。 Located-inside: 一物在另一物之中。 Located-outside: 一物在另一物之外。
AKO
WEDGE SHAPE
ISA
WEDGE19
TRIANGULAR
BLOCK
AKO
BRICK ISA
SHAPE
RECTANGLUAR
BRICK12
1. 值继承
人工智能课件第二章 知识表示(修改)
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TABLE(a)
TABLE(a)
SETWODN(b) TABLE(b) GOTO( b,c) TABLE(b)
=======>状态5 ON(box,b) =======>状态6 ON(box,b)
EMPTY(robot)
EMPTY(robot)
AT(robot , a)
AT(robot ,b)
则称P是一个n元谓词，记为P(x1,x2,…,xn)，其中， x1,x2,…,xn为个体。
7
定义2.2 设D是个体域，f：Dn→D是一个映射，则称 f是D上的一个n元函数，记作f(x1,x2,…,xn) 其中，x1,x2,…,xn为个体。
• 谓词与函数的区别： 谓词是D到{T，F}的映射，函数是D到D的映射； 谓词的真值是T和F，函数的值（无真值）是D中 的元素； 谓词可独立存在，函数只能作为谓词的个体。
5
二、谓词逻辑表示法
1. 基本概念
• 命题：具有真假意义的断言称为命题。 • 命题的真值：
T：表示命题的意义为真 F：表示命题的意义为假 • 命题真值的说明： 一个命题不能同时既为真又为假 一个命题可在一定条件下为真，而在另一条件下为假
6
• 论域：由所讨论对象的全体构成的集合。 • 个体：论域中的元素。 • 谓词：在谓词逻辑中命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词
是一种“一直往前走”不回头的方式，该方式是利用问 题给定的局部知识来决定选用的规则，就像动物识别系统一 样，选取一条与综合数据库进行匹配，然后作用到综合数据 库，再选取一条新的规则进行匹配，此时在选择上不再考虑 已经用过的规则了。
动物有暗斑点，有长脖子，有长腿，有奶，有蹄
• 该例子的部分推理网络如下：
知识的语义网络表示方法
会飞
有羽毛 是一种
是一种
八哥
鸟
是一种
鸵鸟
动物
是一种
生活在水中
鱼
是一种
是一种
吃
鲨鱼
草鱼
会游泳
会学人语 善鸣 不会飞 善奔走 有牙 吃肉
下层概念节点除了可继承，细化，补充上层概念节点的属性外，还
出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是有羽毛，会飞，
但鸵鸟只是继承了有羽毛这一属性，把鸟的会飞变异为不会飞，善奔走。
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例：设有如下事实： 赵云是一个学生； 她在东方大学主修计算机课程； 她入校的时间是1990年。
求解问题： 赵云主修什么课程？
解： 1. 将事实用下列语义网络表示出来放在知识库中。
学生 教育
ISA 赵云 Recipient
ISA 教育1 Major Agent Begin
计算机 ISA
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5. 语义网络的特点
• 结构性。与框架法一样，语义网络也是一种结构化的知识表示方法。 • 联想性。 • 自然性。 • 非严格性。 • 处理上的复杂性。
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2.7 知识的过程表示法
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知识的过程表示法
1. 概述
在人工智能的发展史中，关于知识的表示方法 曾存在两种不同的观点。
是
鸟 鸟窝 时间
结束于
情况
秋天
是
其中，“占有” 为一个动作节点，通过它，不仅可以描述占有“窝”， 还可描述占有“窝”的时间。
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(2) 用语义网络表示有关事实间的关系
语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系，下面是常用的几种： Ⅰ. 分类关系：指事物间的类属关系。如“是一种”等。
语义网络中的知识表示与推理
语义网络中的知识表示与推理众所周知，在现实生活中，我们遇到的许多情况都需要我们进行推理，从而得出一些结论。
而在人工智能领域中，也存在着一种类似的推理过程，那就是语义网络中的知识表示与推理。
关于这个话题，接下来我将从以下几个方面进行探讨。
一、语义网络与知识表示先简单介绍一下语义网络和知识表示的概念。
说白了，语义网络是一种用于表达实体（entity）之间语义关系的数据结构，可以看做是知识库中的图。
而知识表示则是将经验知识和智能算法用适当的方式表达抽象的概念和关系的一种方式。
在语义网络中，通过节点和边来表示实体之间的关系。
其中，节点可以表示实体本身，比如“大象”、“苹果”等，也可以表示属性或特征，比如“蓝色”、“长尾巴”等。
边则表示实体之间的语义关系，比如“is-a”、“part-of”、“contains”等。
通过这样的方式，我们可以将知识以一种结构化的方式储存在语义网络中，并且便于我们进行一个相关知识结构的查询。
二、语义网络中知识表示的具体方式在语义网络中，我们可以使用不同的表达方式来描述实体。
常见的方式有以下几种：1. 用一些属性值来描述实体：比如描述一个苹果的时候，可以用其中的颜色、大小、价格等属性值来表达。
2. 用一个层级结构来描述实体：比如动物分类中常常用分类树来表示不同层次的实体之间的关系。
3. 用一些训练好的模型来描述实体：比如用深度学习算法训练好的神经网络可以识别出某个物体的特征，从而表达这个实体。
在实践中，一个实体往往可以用多种方式来表示，我们需要根据应用需求选择更为合适的表达方式。
三、语义网络中的推理在语义网络中，推理是指根据已有的事实和规则，推导出新的结论的过程。
这样的过程可以分为几个阶段：1. 数据收集：通过已经表示的实体和关系，收集到所有可用的数据。
2. 知识表示：将收集到的信息，以语义网络中的形式储存下来。
3. 规则表示：规则也可被表示为语义网络或使用类似于形式化语言的方式。
第2章知识表示方法
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
产生式表示格式固定，形式单一，规则（知识单位）间相互较
2.3.5 产生式表示的特点
为独立，没有直接关系使知识库的建立较为容易，处理较为简单的 问题是可取的。另外推理方式单纯，也没有复杂计算。特别是知识
库与推理机是分离的，这种结构给知识库的修改带来方便，无需修
(1)自然性
(2)适宜于精确性知识的表示，而不适宜于不确定性知识的表示 (3)易实现
(4)与一阶谓词逻辑表示法相对应的表示法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
1943年美国数学家Post首先建立了一个产生式系统，
是作为组合问题的形式化变换理论提出来的。 产生式是一种知识表达方法，具有和Turing 机一样 的表达能力，有的心理学家认为人对知识的存储就是产生 式形式。
逻辑为基础,是到目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精
确的形式语言。它与人类的自然语言比较接近，由可方便地存储到
计算机中去，并被计算机做精确处理。因此，它是一种最早应用于
人工智能中的表示方法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
用一阶谓词逻辑公式可以表示事物的状态、属性、 概念等事实性知识，也可以表示事物间具有确定因果 关系的规则性知识。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
例2、Honil 塔问题表示 已知三个柱子1,2，3和三个盘子A，B,C(A比B小，B比C小)。初始状 态下，A，B，C依次放在1柱上。目标状态是A，B，C依次放在柱子3上。 条件是每次可移动一个盘子，盘子上方是空顶方可移动，而任何时候都 不允许大盘在小盘之上。
知识表示-语义网络
知识表示Knowledge representation什么是知识？•①Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释、选择和转换的信息。
•知识是信息进行加工、整理、解释、挑选和改造，形成对客观世界的规律性认识。
•知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。
（什么是信息）•②有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识（如果……，则……）•③Hayes-roth：知识=事实十信念十启发式。
•④Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
知识的属性和分类•知识的属性（1）真假性与相对性（2）不完备性、不确定性与模糊性（3）矛盾性和相容性（）（4）可表示性与可利用性•知识的分类•表示的问题什么是知识表示•所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。
所谓知识表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
一般来说，同一知识可以有多种不同的表示形式，而不同表示形式所产生的效果又可能不一样。
•知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既要考虑知识的存储又考虑知识的使用。
总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。
如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。
• 挑战：在AI系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困难的。
有研究报道认为。
严格地说AI 对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。
知识和知识表示知识原则里南（D.B.Lenat）和费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于IJCAI-10(第十届国际人工智能会议)提出了所谓的知识原则：一个系统展示高级的智能理解和行为，主要是因为拥有应用领域特有的知识：概念、事实、表示、方法、模型、隐喻和启发式。
这里，"特有"这一词很重要，因为应用领域中有效地求解问题主要靠该领域特有的知识。
知识表示之三——语义网络表示法
知识表⽰之三——语义⽹络表⽰法
语义⽹络是知识表⽰中最重要的⽅法之⼀，是⼀种表达能⼒强⽽且灵活的知识表⽰⽅法。
语义⽹络利⽤节点和带标记的边结构的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。
带标记的有向图能⼗分⾃然的描述客体之间的关系。
语义⽹络由于其⾃燃性⽽被⼴泛应⽤。
采⽤语义⽹络表⽰的知识库的特征是利⽤带标记的有向图描述可能事件。
结点表⽰客体、客体性质、概念、事件、状况和动作，带标记的边描述客体之间的关系。
知识库的修改是通过插⼊和删除客体及其相关的关系实现的。
采⽤⽹络表⽰法⽐较合适的领域⼤多数是根据⾮常复杂的分类进⾏推理的领域以及需要表⽰事件状况、性质以及动作之间的关系的领域。
语义⽹络表⽰法具有以下的优点：
把各个节点之间的联系以明确、简洁的⽅式表⽰出来，是⼀种直观的表⽰⽅法；
着重强调事物间的语义联系，体现了⼈类思维的联想过程，符合⼈们表达事物间的关系，因此把⾃然语⾔转换成语义⽹络较为容易；
具有⼴泛的表⽰范围和强⼤的表⽰能⼒，⽤其他形式的表⽰⽅法能表达的知识⼏乎都可以⽤语义⽹络来表⽰；
把事物的属性以及事物间的各种语义联系显⽰地表⽰出来，是⼀种结构化的知识表⽰法。
但是，语义⽹络表⽰法也存在着以下的缺点：
推理规则不⼗分明了，不能充分保证⽹络操作所得推论的严格性和有效性；
⼀旦节点个数太多，⽹络结构复杂，推理就难以进⾏；
不便于表达判断性知识与深层知识。
。
知识表示方法研究与应用
知识表示方法研究与应用大家好呀！今天咱就来好好唠唠知识表示方法这个有趣的话题。
知识表示方法那可是在很多领域都超级重要的，它就像是一个神奇的工具，能帮助我们更好地理解和处理知识。
一、啥是知识表示方法呀。
知识表示方法简单来说，就是把知识用一种特定的方式表达出来，让计算机或者人能够更好地理解和运用这些知识。
比如说，我们要描述一个水果苹果，我们可以用文字描述它是红色的、圆圆的、甜甜的，这就是一种知识表示方法。
再比如说，用图表来展示一个公司的组织结构，这也是一种知识表示方法。
它就像是给知识穿上了一件合适的衣服，让它们更加清晰地展现在我们面前。
二、常见的知识表示方法有哪些呢。
1. 一阶谓词逻辑表示法。
这种方法就像是用数学公式一样精确地表达知识。
它通过定义谓词和个体，然后用逻辑连接词把它们组合起来，来描述事物之间的关系。
比如说，“小明喜欢篮球”，我们可以用谓词“喜欢”，个体“小明”和“篮球”来表示。
这种方法的优点就是表达能力强，能够很准确地描述复杂的知识。
但是呢，它也有缺点，就是对于一些不确定的知识，它就有点力不从心啦。
2. 产生式表示法。
这就像是一组规则或者条件语句。
比如说，“如果今天下雨，那么我就带伞”，这就是一个产生式规则。
它由条件和结论两部分组成，当条件满足时，就会得出相应的结论。
这种方法很适合用来表示一些因果关系的知识，而且它的模块性很强，容易修改和扩展。
不过呢，它在处理复杂的知识结构时，可能会显得有点繁琐。
3. 语义网络表示法。
想象一下，知识就像是一张大网，每个节点代表一个概念或者实体，节点之间的连线代表它们之间的关系。
比如说，“动物”这个节点和“猫”这个节点之间可以有“包含”的关系。
这种方法很直观，能够很好地表示知识之间的层次结构和语义关系。
但是呢，它的推理能力相对较弱，不太适合处理复杂的逻辑推理问题。
4. 框架表示法。
框架就像是一个模板，我们可以把一些相关的知识填到这个模板里。
比如说，对于一个人的框架，我们可以有姓名、年龄、职业等属性。
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张山
主体
一本书 客体2
给予事件 客体1 动作
给
肖红
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例2：有下述事实： “小信使”这只鸽子从春天到秋天占有一个窝。
小信使 是一只
占有者
占有
占有物
开始于
鸽子 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 春天
是一种 是一种
▪ 过程部分：说明访问过程，这些过程能用来建立和修正 描述，以及回答相关问题。
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一个最简单的语义网络是如下一个三元组： （节点1，弧，节点2）
它可用图表示，称为一个基本网元。
A
RAB
B
其中，A,B分别代表两个节点；RAB表示A与B之间的语某种语义联系。
例如：
是一种
猎狗
狗
其中，在猎狗与狗之间的语义关系”是一种”具体的指出了猎狗与狗的语 义关系，即猎狗是狗的一种，两者之间存在类属关系。
2.4 知识的语义网络表示方法
1. 概述
语义网络1968年由J.R.Quillian提出，开始是作为人类联想记忆的一 个显式心理学模型提出，随后在AI中用于自然语言理解，表示命题 信息（具有逻辑真的事实）。目前语义网络已广泛应用于人工智能 的许多领域，是一种表达能力强而且灵活的知识表达方式。
• 语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图 ； • 从图论的观点看，他们就是一个“带标识的有向图” ； • 语义网络由节点和节点间的弧组成；
身上有毛 狗
有尾巴
有生命
动物 会 吃
能运动
：表示节点—— ：表示狐 ：该节点描述对象的属性
该语义网络表示了猎狗是一种狗，且进一步指出狗是一种动物，并且分 别指出他们所具有的属性。（做这些只要在图中增加一个节点和一条弧，并
对每个节点附上相应的属性就可以了。）
• 语义网络具有属性继承的特性，即下层概念可以继承上层概念的属性，这 样就可以在下层概念中只列出它独有的属性。
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总结
语义网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组 成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示 节点间的关系。四部分组成：
▪ 词法部分：决定表示词汇表中允许有哪些符号，它涉及 各个节点和弧线。
▪ 结构部分：叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连接 的节点对。
▪ 语义部分：确定与描述相关的(联想)意义的方法即确定有 关节点的排列及其占有物和对应弧线。
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Ⅱ. 聚集关系：如果下层概念是其上层概念的一方面或者一个部分，则称它们
是聚集关系。
教学
部分
学生
部分
教师
部分
课程
Ⅲ. 推论关系：如果一个概念可由另一个概念推出，则称它们之间存在推论关系。
推出
饥饿
需进食
Ⅳ. 时间、位置关系： 朱雀大街 位于
思远公司
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. 多元关系： 在语义网络中，一条弧只能从一个节点指向另一个节点，适合 于表示一个二元关系。但在许多情况下需要用一种关系把几个 事物联系起来。例如对于如下事实：
A
RAB
RAC
B
语义网络的BNF描述：
C RBC
<语义网络> ::= <基本网元> | Merge (<基本网元>，…） <基本网元> ::= <节点> <语义联系> <节点> <节点> ::= （<属性—值对>，…） <属性—值对> ::= <属性名> : <属性值>） <语义联系> ::= <系统预定义语义联系> | <用户自定义语义联系>）
这里，弧线的方向是有意义的，需要根据事务间的关系确定。例如在表示 类属关系时，箭头所指的节点代表上层概念，而箭尾的节点代表下层概念。
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当把多个基本网元用相应语义联系关联在一起时，就可得到一个语义网络。
例如：由三个基本网元，经合并后可得到一个语义网络。
RAB
A
B
RBC
B
C
A RAC C
是
鸟 鸟窝 时间
结束于
情况
秋天
是
其中，“占有” 为一个动作节点，通过它，不仅可以描述占有“窝”， 还可描述占有“窝”的时间。
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(2) 用语义网络表示有关事实间的关系
语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系，下面是常用的几种： Ⅰ. 分类关系：指事物间的类属关系。如“是一种”等。
能运动 会吃
节点表示各种事物，概念，情况，属性，动作，状况等； 弧表示各种语义联系，指明他所连接的节点间的各种语义联系；
• 节点和弧都必须带有标识，以便区分各种不同对象以及对象间的各种不同 语义联系；
• 每个节点可以带有若干属性，一般用框架或元组表示； • 节点还可以是一个语义子网络，形成一个多层次的嵌套结构。
• 另外下层概念还可以对其上层概念的属性作进一步的细化，补充，变异， 使之能更准确的反映下层概念的特征。
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Ⅱ. 表示稍复杂系统：
在一些稍复杂的事实性知识中，经常会用到像“并且“及“或者“这样的 连接词。
（用谓词公式表示时，可用合取符号和析取符号把他们表示出来），语义网络 可以通过增设合取节点及析取节点来表示。
会飞
有羽毛 是一种
是一种
八哥
鸟
是一种
鸵鸟
动物
是一种
生活在水中
鱼
是一种
是一种
吃
鲨鱼
草鱼
会游泳
会学人语 善鸣 不会飞 善奔走 有牙 吃肉
下层概念节点除了可继承，细化，补充上层概念节点的属性外，还
出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是有羽毛，会飞，
但鸵鸟只是继承了有羽毛这一属性，把鸟的会飞变异为不会飞，善奔走。
人
例如：与会者有男，有女，有年老的，
是
有年青的。
与会者
其语义网络为：
部分
部分 部分
部分
（其中，A,B,C,D分别 代表四种不同情况的 与会者）
A
B
C
D
状态
状态
状态
状态
与
或
或
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男
女
年老
年轻
6
Ⅲ. 表示某一情况，某一事件或者某个动作： 上述例子中的节点都是用来表示一个事物或是一个具体概念的，其实，节 点还可以表示某一情况，某一事件或者某个动作。此时，节点可以有一组 向外的弧，用于指出不同的情况，例如当用节点表示某一动作时，向外的 弧可用来指出动作的主体及客体。
其中，Merge(…)是一个合并过程，它把括弧中的所有基本网元关联在一起，即把 相同的节点合并为一个，从而构成一个语义网络。
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2. 知识的语义网络表示
语义网络可以表示事实性的知识，也可以表示有关事实性知识之间的复杂联系。
(1) 用语义网络表示事实
Ⅰ. 一般表示
吃肉
跑得快
猎狗
能狩猎