语义网络表示法
《语义网络表示法》教学设计
语义网络表示法教学目标：1、会使用语义网络表示法表示知识2、了解这种表示法的特点教学重点：确定节点（语义或对象）极其属性和它们之间的关系教学难点：确定节点教学过程：一、导入：给学生出一组语句，要求划分出句中的主谓宾。
考考你：请给下列语句划分主谓宾1、猪和羊都是动物2、猪和羊都是哺乳动物3、野猪是猪，但生长在森林中4、山羊是羊，头上长着角5、绵羊是一种羊，它能生产羊毛（本题难度不大，学生都可以完成）做完后，学生可能有疑问：今天怎么改上语文课了。
这时，抛出今天的内容——“语义网络表示法”——一种新的知识表示法二、新授知识点一：语义网络结构1、举例介绍组成语义网络的元素：节点、弧及它们的标注教师演示：语句“猪和羊都是动物”用“语义网络”表示如下图提问：各矩形表示节点，其标注内容是什么，每个弧用什么图形表示，它们的标注又是什么？学生活动：学生可以非常轻松的回答出上面的问题，并通过回答问题对这个结构有一个初步的认识，并能发现弧必须是一个箭头提问：请同学们根据老师的演示以及自己的理解，把剩下的语句用这种表示法表示出来学生活动：做题（我个人认为，学生可以完成这个任务，并且可能会自己总结出找到节点和弧的对应标注的方法）教师活动：让学生展示他们的结果并请同学讲讲他是如何做的（学生可能会从导入中的划分语句的主谓宾中得到启发）总结：节点表示的是语义或者说是语句中的对象及其属性，弧表示的是对象间的关系（语义关系）从内容上说节点可以表示：事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等，（从成分上说节点中的内容大部分都是名词，当然也有例外，后面会提到（这只是笔者个人认为便于找出对象的一个小技巧，不够严谨，请见谅））知识点二：常用语义关系的概念及实例(这里解答弧用箭头表示的原因)猜一猜：下列英文符号表示哪些语义关系ISAAKO类属关系AMO相近关系Part-ofMember-of属性关系HaveCanOwner聚集关系Located-on（at、under、inside、outside）Similar-to因果关系Near-to位置关系If-then（这个题一方面可以让学生加深对语义关系的认识还可以自己探究出它们的表示方法）练习：让学生在前面知识点一所做的习题上进行修改，用英文符号表示语义关系知识点三：语义网络概念强调“网络”和“有向图”几个词，让学生明白我们要表达的知识不可能是孤立的，它们之间具有联系。
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。
人工智能知识表示方法第四章
清华大学
VISITING TEAM
篮球比赛
ISA SCORE
G25
HOME TEAM
北京大学
85:89
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示
✓ 合取和析取的表示：可通过
增加合取节点和析取节点来实 现
✓ 例如：用语义网络表示：“参 赛者有教师有学生，参赛者的 身高有高有低”
✓ 分析参赛者的不同情况，可得 到以下四种情况：
✓ 蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有 两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记为 ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE
✓ 例如：用语义网络表示：“如果学校组织大学生机器人竞赛活动， 那么李强就参加比赛”
智能机器
比赛 AKO
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第4章：知识 表示
内容提要
第4章：知识表示
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其他方法
语义网络法
❖语义网络法（ Semantic Network Representation ）
✓ 语义网络是奎廉(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，认为记忆是由概念间的 联系实现的。随后，奎廉又把它用作知识表示。
Can
Can
运动
动物
吃
语义网络法
❖ 二元关系：二元语义网络表示
✓ 可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实 体之间的关系。
✓ 单个二元关系可直接用一个基本网元来表示 ✓ 对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合
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
常用的知识表示方法
常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。
规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。
该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。
5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
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。
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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
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▪ 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。
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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。
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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
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。
知识的语义网络表示方法
张山
主体
一本书 客体2
给予事件 客体1 动作
给
肖红
2020/3/29
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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。
2020/3/29
2
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
知识的语义网络表示方法-2022年学习资料
3用语义网络表示比较复杂的知识-（多元语义网络的表示-设有如下两个事实：张三的自行车是飞鸽牌，黑色，28型 李四的自行车是金狮牌，红色，26型-将其用语义网络描述出来。-[分析]·如写成两个网络，很容易，但对知识的 用带来不便，-如何写成一个呢？-·分析事实发现，它们都是关于自行车的，因此只要把自行车作为-一个通用概念用 个节点表示，而把张三李四的自行车作为他们-的实例。这样，就很容易用一个语义网络把它们表示出来，当要-寻找有 自行车的信息时，只要首先找到自行车这个节点就可以
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 -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节点的排列及其占有物和对应弧线。-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
人工智能第二章(3)
表示简单的事实1 表示简单的事实表示占有关系和其它情况2 表示占有关系和其它情况小燕是一只燕子，燕子是鸟；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一个.我椅子的颜色是咖啡色的；椅子包套是皮革；椅子是一种家具；座位是椅子的一部分；椅子的所有者是以上说明语义网络可以毫无困难地表134140么李强就参加比赛”，该蕴涵关系的语义网络如下如果，不希望改变这个表达式的形式，那么可界限，如图(c)所示存在量化在语义网络中可直接用ISA链来表示。
节点表示一特定的狗；P表示一特定的邮递员；B定的咬人事件。
咬人事件B包括两部分，一部分是攻击者，另一部分是受害者。
节点D、B和P都是用ISA链与概念节点POSTMAN相连，因此表示的是存在量化。
是一个特定的分割，它表示一个断言（陈述：A dog has bitten a postman。
因为这里所指的狗应是每一条狗，所以我们把这个特定的断言认作是。
断言G有两部分：第一部分是断言本身说明所断定的关系，叫做格式(FORM)；第二部分是代表全称量词的特殊链，一根链可表示一个全称量化的变量。
GS节点是一个概念节点，它表示具有全称化的一般事件，G是GS的一个实例。
在这个例子中，只有一个全称量化的变量D，这个变量可代表DOGS这类物体中的每一个成员，而其它两个变量B和P仍被理解为存在量化的变量。
换句话说，这样的语义网络表示对每一条狗D一个咬人事件B和一个邮递员P，使得D是B中的攻击者，而P是受害者。
假设我们希望计算图中BRICK12节点的重量，BLOCK节点中的程序就根据BRLCK12的体积和密度计算重量，并把计算结果存入BRICK12的然后到语义网络系统的知识库中去匹配，就会找到一个立体视图的框架表示178一旦剧本被启用，则可以应用它来进行推理则可以应用它来进行推理。
其中最重要的是运用剧本可以预测没有明显提及的事件的发生是运用剧本可以预测没有明显提及的事件的发生。
，对于以下情节对于以下情节：：“昨晚昨晚，，约翰到了餐厅约翰到了餐厅。
语义网络表示法
何为语义网络?
语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识 的有向图。 一个语义网络主要包括了两个部分：事件，以及 事件之间的关系。
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：
（结点1，弧，结点2）
例:
结点：代表实体，表示各种事物、概念、 情况、属性、状态、事件、动作等； 弧：代表语义关系，表示它所连接的两 个实体之间的语义联系。
Giving-Events
ISA
John
ISA
Giver
G1
Receiptor
Object
Book1
ISA
Huma
ISA
Mary
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。
Every one who lives at 37 Maple Street is a Programmer
ANTE Address ISA Y Person LOC X Worker Occupation ISA O(x,y)
37-Male
CONSE
Programmer
Profession
合取与析取
The
dog
bit
the
postman.
BITE POSTMAN
DOG
ISA
ISA
ISA
D
ASSAILIANT
语义网络表示
用语义网络表示知识的步骤
1. 确定问题中所有对象和个体对象的属性。
2. 确定所讨论对象间的关系。
04 语义网络表示法
3. 根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧 和归并节点等。
① 在语义网络中，如果节点中的联系是ISA、AKO、AMO等类属关系，则下层节点对上层节电具 有属性继承性。整理同一层节点的共同属性，并抽出这些属性，加入上层节点中，以免造成 信息冗余。
1. 建立结点表，存放待求结点和所有以ISA、AKO、AMO等继承弧与此结点相连的那些结 点。初始情况下，只有待求解的结点。
2. 检查表中的第一个是否有继承弧。如果有，就从该弧所指的所有结点放入结点表的末 尾，记录这些结点的所有属性，并从结点表中删除第一个结点。如果没有，仅从结点 表中删除第一个结点。
野猪 Located-at
森林
解题分析 • 问题涉及的对象有猪、羊、动物、哺乳动物、野猪、山羊、绵羊、森林、 羊毛、角等。 • 然后分析它们之间的语义关系，“动物”和“哺乳动物”、“哺乳动物” 和“猪”、“哺乳动物”和
“羊”、“羊”和“山羊”及“绵羊”、“野猪” 和“猪”之间的关系是“是一种”的关系，可用AKO来表 示。“山羊”和 “头上有角”之间是一种属性关系，可用IS来描述；“绵羊”和“羊毛”之间是一 种属性关系，可用HAVE来描述；“野猪”和“森林”之间是位置关系, 可用Locate-at来表示。
② 如果要表示的知识中含有因果关系，则增加情况节点，并从该节点引出多条弧将原因节点和 结果节点连接起来。
③ 如果要表示的知识中含有动作关系，则增加动作节点，并从该节点引出多条弧将动作的主体 节点和客体节点连接起来。
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。
。
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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
在语义网络节点之间的语义关系中，我 们定义了ISA链和AKO链，它们都可以用 来实现节点之间的值继承。
ISA和AKO链直接地表示类的成员关系以 及子类和类之间的关系，提供了一种把 知识从某一层传递到另一层的途径。
组合得： A：教师、高 B：教师、低 C：学生、高 D：学生、低
人
是
参赛者 部分
部分 部分
A
B
C
部分 D
状态
状态 状态 状态
表示如右：
或
教师
学生
或
高
低
量化
存在量词的量化在语义网络中可直接用ISA链来 表示。 全称量词的量化就要用分割方法来表示。对于 全称量词，可以把语义网络分割成多个空间来 实现量化，其中每一个空间对应一个或几个变 量范围。
A
¬ISA
B
(a)
B
¬PART-OF
C
(b)
PART-OF
C
B
ISA
A
(c)
4． 蕴涵
在语义网络中可用标注ANTE和CONSE的一 对连接在一起的封闭虚线来表示蕴涵关 系。ANTE和CONSF界限分别用来把与前提 条件(Antecedent)及与结果 (Consequence)相关的链联系在一起。
弧：代表语义关系，表示它所连接的两 个实体之间的语义联系。
在语义网络中，每一个结点和弧都 必须带有标识，这些标识用来说明它所 代表的实体或语义。
可表示的知识关系:
类属关系 包含关系 属性关系 时间关系 位置关系 相近关系
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。
语义网络表示法
河南理工大学计算机系 陈峰 xfchengf@
语义网络
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，Quillian 又把它用作知识表示。 1972年，西蒙在他的自然语言理解系统中也采 用了语义网络表示法。 1975年，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。
复杂的语义关系:
语义网络与谓词逻辑:
Apple（fruit）
SCORE( AC-MILAN, INTER-MILAN, 0:1)
句子“John gives a book to Mary”。用 谓词可表示为：
Give (John ，Mary， Book) 用二元谓词表示就是：
ISA（G1，Giving-Events） Giver (G1，John) Receiptor（G1，Mary） Object (G1，Book1) ISA（Book1，Book）
类属关系
常用的属性有：
Is-a:直观含义为“是一个”，“……是…… 的一个实例”。表示一个事物是另一个事物的 实例，指出一个类的一个特定成员。一个类表 示一组对象。
A-Kind-of:直观含义为“是一种”，表示一个 事物是另一个事物的一种类型。AKO关系用来 连接—个类与另—个类。AKO一般不用来表示 特定个体之间的关系，那是ISA的功能。AKO用 来连接一个个体类和它的父类，这里的个体类 就是一个子类。
何为语义网络?
语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识 的有向图。 一个语义网络主要包括了两个部分：事件，以及 事件之间的关系。 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：
（结点1，弧，结点2）
例:
Байду номын сангаас
结点：代表实体，表示各种事物、概念、 情况、属性、状态、事件、动作等；
WEIGHT
4400
3. “缺省”继承
某些情况下，当我们对事物所作的假设 具有相当大的真实性，但又不是十分有 把握时，最好对所作的假设加上“可能” 这样的字眼。
这种类型的值被放入槽的DEFAULT(缺省) 侧面中。只要不与现有的事实相冲突， 就默认这个值为该事物的值。
AKO
WEDGE
ISA
WEDGE18
Part_of:表示一个事物是另一个事物的一 部分。
包含关系
小飞船 Composed-Of
与
机翼 机翼
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。 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。 At：表示某一事件发生的时间。
重复检查表中的第一个是否有继承弧，直到结 点表为空。记录下来的属性就是待求结点的所 有属性。
匹配
语义网络问题的求解一般是通过匹配来 实现的。所谓匹配就是在知识库的语义 网络中寻找与待求问题相符的语义网络 模式。
TOY-HOUSE
PART
GS
DOG
BITE
POSTMAN
ISA FROM
G
ISA
ISA
ISA
ASSAILIANT
VICTIN
D
B
P
因为这里所指的狗应是每一条狗，所以 把这个特定的断言认作是断言G。断言G 有两部分：第一部分是断言本身，它说 明所断定的关系，叫做格式(FORM)：第 二部分是代表全称量词的特殊链，—根 链可表示—个全称量化的变量。GS节点 是一个概念节点，它表示具有全称化的 一般事件，G是GS的一个实例。
相近关系
相近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：
Similar-to:表示一个事物和另一个事物相似。 Near-to:表示一个事物和另一个事物接近。
表示情况和动作
语义网络中节点不仅可以表示一个物体 或者概念，也可以表示情况和动作。与 个体节点一样，关系节点同样可以划分 为概念节点和实例节点，实例节点和概 念节点之间可以用ISA弧联系。每一动作 (情况)节点可以是某个概念的一个实例， 可以有一组向外的弧(实例弧)，称为实 例框，用以说明与该实例有关的各种变 量(如动作发出者、接受者、动作状态、 程度等等)。
多元语义网络的表示
从本质上讲，节点之间的连接是二元关系，因 此语义网络很适合于表示二元关系。但是一元 关系和多元关系都可以用二元关系来表示。 如果所要表示的事实是多元关系的，可以把这 个多元关系转化成一组二元关系的组合，或二 元关系的合取。具体来说，多元关系R(XI， X2，…，Xd)总可以转换成 R1（X11，X12）∧ R2（X21，X22）∧……∧ Rn (Xn1 , Xn2)
2.“如果需要”继承 在某些情况下，当我们不知道某个槽值时，可以利用 已知信息来计算。
BLOCK
WEIGHT (IF-NEEDED)
BLOCK-WEIGHT PROCEDURE
AKO
BRICK
VALUME
400
ISA
VALUME
400
BRICK12
DENSITY
11
BRICK12
DENSITY
11
John is a programmer or Mary is a lawyer.
Occupation-Events IDS
ISA
ISA
Profession
Profession
OC1
OC2
Conj
Conj
Worker John
Programmer
Lawyer
Worker Mary
3. 否定
为表示否定关系，可以采用﹁ISA和﹁PART-OF关系或
Every dog has bitten every Postman.
DOG
BITE
POSTMAN
ISA
D
ISA
B
R
FROM