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。系统（智能体）用于解决问题的知识中只有一小部分是普通知识，如状态空间搜索方法、推理控制策略等。
?这些知识虽能应用于多个领域，但作用微弱，仅靠它们不能为问题求解提供足够的约束。足够的约束主要来自特别知识（应用领域特有的概念、事实、表示、方法和模型）。系统拥有的知识和其性能（问题求解能力和效率）的关系可以表示为二维曲线，图中 W，C，E称为知识的门槛（使能，胜任，全能）。
结论
?一个智能系统的智能性很大程度上取决于知识的数量及其可利用程度，该系统的可利用知识越多，其智能性就可能越高。要用计算机模拟人类智能，就必须使它具有知识，即必须把所需知识用适当的形式表示出来并存放到计算机中。AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所采用的“表示”必须同时满足“刻画现象”与“计算装置可以接受”，这两个有时是矛盾的条件。
知识表示的作用
?知识表示在人工智能体的建造中起到关键的作用。可以说，正是以适当的方式表示了知识，才导致智能体展示出智能行为。从某种意义上讲，表示可视为数据（符号）结构及其处理机制的综合：
?知识表示 =数据（符号）结构十处理机制
?其中，恰当的数据结构用于存储要解决的问题、可能的中间解答和最终解答以及解决问题涉及之世界的描述。
然而，仅有符号结构并不能体现出系统具有知识，因为符号结构本身并不构成意义，只有对其作适当的处理才构成意义。
符号结构须满足两个主要特性：
（1）知识表示隐含地要求符号结构能以真值理论来解释。符号结构本身不必是命题形式，但我们作为KB系统的外部观察者，能把它们解释为命题而加以理解。
（2）在KB系统的行为中起经验性关联作用。这种作用与我们将符号结构理解为表示知识的命题是一致的，从而能把系统的智能行为归因为是系统具有某种表示于符号结构中的知识。
知识表示的性能
?1、表示的充分性
–表示的充分性意指作重要区分和避免不必要区分的能力。
?知识表示能力包括以下三个方面：一是知识表示范围的广泛性；二是领域知识表示的高效性；*三是对非确定性知识表示的支持程度。
知识表示的性能
?2、表示法效用
–表示知识的元素和处理这些元素的操作应能有
效地支持使用知识的推理活动。
–（1）概念效率。指知识表示方式应能有利于
知识库以自然的方式吸收随意的新知识，新知
识的加入和老知识的更新不会引起知识库发生
大的变化（知识的可维护性）。为提高概念效
率，要求表示知识的符号结构（元素及元素的
组合）具有语义清晰、一致和简洁的特点，并
易于修改。
也即要求知识具有自然性与可理解性。
–2）计算效率。主要指推理的有效性，如推理的速度、结论的正确性和有效性等。
–与此有关的是知识的可实现性。
?另外还要考虑：
–表示是否自然
–知识和元知识能否用统一的形式表示–是否能加入启发信息
–知识库维护上的简易性
?总结
基本的知识表示方式?常见的知识表示方式可以归纳为三类：一阶谓词逻辑、产生式表示、结构化表示。
谓词逻辑表示的特性
逻辑知识表示的主要特点是建立在某种形式逻辑的基础上，并利用了逻辑方法研究推理的规律，即条件与结论之间的蕴含关系。逻辑表示法的主要优点如下。
（1）自然
一阶谓词逻辑是一种接近于自然语言的形式语言系统，谓词逻辑表示法接近于人们对问题的直观理解，易于被人们接受。
（2）明确
逻辑表示法对如何由简单陈述句构造复杂陈述句的方法有明确规定，如连接词、量词的用法与含义等。对于用逻辑表示法表示的知识，人们都可以按照一种标准的方法去解释它，因此用这种方法表示的知识明确、易于理解。
人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括
语义web与知识管理
语义web与知识管理 计81班李存禄 高春阳 安多 分工明细： 整理ppt及project展示：李存禄 撰写总结论文：高春阳 搜集材料：安多
摘要： 关键词： 语义web、xml、RDF、Ontology、ALC、web服务、知识管理、SHOE、OML、XOL、OWL、智能Agent服务
一、语义Web概况： 历史： 1998年Web的发明者国际W3C主席Tim Berners-Lee首次提出了语义Web 的概念。 2001年9月9日国际W3C“技术与社会领域（Technology and Society Domain）”下的语义Web活动论坛（Semantic Web Activity）正式宣告成立。语义Web活动论坛在其宣言中指出：“语义Web是当前Web的一个扩展，其中信息具有形式化定义的语义，更有助于计算机之间以及计算机与人之间的协同工作。其思想是使Web上的数据以这样一种方式来定义与链接，使其能够在各种不同的应用场景中有效地实现数据的发现、自动化处理、集成与复用。当且仅当Web不仅成为人所共享加工的场所，也成为自动化工具所共享加工的场所时，语义Web方能实现其全部潜力。” 定义： 简单的说，语义就是资源的含义(资源是一个很广泛的概念，它可以是网站、网页，甚至是网页中的部分内容)；语义Web是具有明确语义的能够被机器和人理解的网络。也就是说，语义Web是一种能够理解人类语言的智能网络，它使得人-机间及机-机间的交流变得像人-人间的交流一样便利流畅。 语义Web是一个网，它包含了文档和文档的一些部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以便于机器的自动处理。 用途： 万维网之父蒂姆·贝纳斯-李(Tim Berners-Lee)称，使用“语义Web”的用户将可应用远远强于现有网络中任何东西的功能。他表示，在“语义Web”中，用户可将两个毫不相干的东西连接在一起，比如说银行报帐单和日历。用户可以将银行报帐单拖到日历上，也可以将日历拖到银行报帐单上，这样就可以知道何时应当进行支付。他指出，“语义Web”将呈现给人们的是一个所有数据“无缝”式连接的网络。在“语义Web”(semantic Web)技术破土而出之后，目前人们对Facebook和MySpace等社交网站的“痴迷”终将被“无所不连”的网络所取代。
语义网络表示法讲稿
语义网络表示法授课讲稿 语义网络的概述 一：语义网络的基本概念 （1）什么是语义网络：通过概念及其语义关系来表达知识的一种有向网络图。 （2）节点：表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态等。 弧：表示节点之间的各种语义关系，指明它所连接的节点之间之间的某种语义关系 （3）语义网络包括两个部分：事件，以及事件之间的关系。 （4）语义网络组成：一般是由语义单元构成的。基本的语义单元： （节点1，弧，节点2）
二：基本事实的表示 （1）a.IS-A ：表示一个事物是另一个事物的实例。e:程明是一个硕士生。 ｂ.AKO：用来连接一个类和另一个类。ｅ．鸟是一种动物。 ｃ．Ａ－Ｍｅｍｂｅｒ－Ｏｆ：表示一个事物是另一个事物的成员。 ｄ．Ｉｎｓｔａｎｃｅ－Ｏｆ：表示一个事物是另一个事物的一个实例。 (2)属性关系：一般指的是事物和其属性之间的关系。 a.Have: 表示事物和属性的占有关系。 b.Can: 表示事物和属性之间的能力或技能关系 c.Is：可表示属性和事物之间的关系比较多。 （3）包含关系：一般描述部分和整体之间的关系。如：Part-Of,Compsed-Of; (4) 时间关系：表示事物之间时间上的先后顺序。 （5）位置关系：表示不同事物间的位置关系。 （6）相似关系：指不同事物在形状、内容等方面的相似或相近。 实际语义网络有一个严重的问题：没有命名连接的标准。
三：情况和动作的表示 语义网络中的节点，不仅可以表示一个物体或概念，也可以表示情况或动作。 多元语义网络的表示 一元关系和多元关系都可以转换为二元关系来表示。 如果要表示的事实是多元关系，可以将这个多元关系转化成一组二元关系的合取。 连接词和量词的表示 （1）a.合取b.析取（当合取嵌套在析取关系之内，需要进行标注）c.否定d.蕴含 e.量化(实例见ppt) 语义网络的推理 语义网络中的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。 （1）继承：把对事物的描述从概念节点或类节点传递到实例节点 在语义网络中，一般有3种继承过程：值继承、“如果需要”继承、缺省继承。 （见实例） （2）匹配：见（PPT）
人工神经网络复习题
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。 （4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂
的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。 在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。
什么是语义关系及动词和名词的语义关系类型-小学语文基础知识归纳.doc
什么是语义关系及动词和名词的语义关系类型|小学语文基础知识总结|小学语文基础 知识大全- 语义关系（一）什么是语义关系 语义关系是指隐藏在句法结构后面由词语的语义范畴建立起来的关系。语义关系跟句法关系可能一致，也可能不一致。如： ①我不吃了 ②香蕉不吃了 ③鸡不吃了 这三例句法关系都一样，都是主谓关系。但其背后隐藏的语义关系是不同的，例1，我是动作的发出者，称为施事。例2，香蕉是动作的承受者，称为受事。例3，鸡可能是动作的发出者，如鸡吃米；也可能是动作的承受者，如我吃鸡。因此，例3是歧义的。可见，建立起语义关系的类型，就可以合理解释句法结构内部种种复杂的情况。 （二）动词和名词语义关系类型 动词跟名词之间的语义关系叫格关系，是各种语义关系的重点。名词可跟动词直接组合，也可靠介词引人，因此介词也叫格标记。名词性词语经常担任的语义角色有： 1．施事 指动作行为的发出者，可用介词被、叫、让、给引进。如：他哭了。/进来一个大汉。/被狼咬死了。 2．系事 指连系动词联接的对象。如：
祥子的衣服早已湿透了。/这个任务很重要。 3．受事 指动作行为的承受者，可用介词把、将引进。如：地扫干净。/我们战胜了敌人。/他把树砍了。 4．与事 指动作行为的间接承受者，可用介词给引进。如：他们教我英语。／他捐给家乡一笔钱。 5．对象 指动作的对象，也可用介词对、向引进。如： 我们学习雷锋。/他对孩子进行教育。/大家向老师敬酒6．致使 指动作行为使动的对象，可用介词使引进。如： 我热了一碗饭。／我们要振作精神。 7．结果 指动作行为产生的结果。如： 我写了一篇文章。/妈妈蒸了许多馒头。 8．工具 指动作行为的凭借物，可用介词用、拿引进。如：他在刻铜板。/胳膊上裹着纱布。 9．材料 指动作行为使用的材料，可用介词用引进。如： 脸上搽了一层粉。／他在给庄稼施肥。 10．方式 指动作行为进行的方法、形式。如： 钱存定期。/我们寄挂号。 11．处所
语义
一词多义(polysemy)作为语言中较为普遍的现象,指的是一个单一的语言形式具有两种或两种以 上密切相关的意义聚合的语言现象(Lyons, 1995)。英语也不例外,翻开词典,我们很容易发现大多数单 词都不止一个意义,有的英语单词甚至有几十个意义。这对于英语学习者来说,无疑是一种负担,有时 会是一种难以克服的困难。作为外语教师,如何帮助学生看透这种多义迷雾,揭开词语多义的本质,有 着极为重要的现实意义。 在现今的语言学领域,不少国外学者对多义性做出了很有意义的探索研究。他们运用认知语言学 中的理论解释涉及语言系统各层次的多义现象。就目前的研究成果而言,主要集中在词汇和句式层面。 国内学者对多义性的研究主要涉及多义词的认知理据、词汇习得及外语教学。 本文尝试从认知心理学家罗施(Rosch, 1975)提出的原型范畴理论(prototype theory)出发对多义词 汇语义延伸进行认知分析,探究多义词汇语义扩展的方式,揭示其深层的认知机制,以期给多义词汇教 学提供一些有益启示。 一、原型范畴理论的提出及其特征 原型范畴理论(prototype theory)产生于当代语言学界和哲学界对亚里士多德经典范畴学说(classi-cal category)的批判。经典范畴理论的基本假设是:范畴是由一组充分必要条件决定的;范畴的边界是清晰的;范畴所有成员的地位均平等。20世纪50年代,维特根斯坦(W ittgenstein, 1953)对游戏game范畴进行了研究,他认为在游戏game范畴中没有各种游戏的共同特征(common property),范畴成员之间具有一定的相似性,其相似性就像一个家族的成员之间在体形、相貌、眼睛的颜色、步姿、性情等等一样以类似的方式互相重叠和交叉,由此维特根斯坦提出了著名的家族相似性理论(family resemblelance)。20世纪60年代至70年代初,人类学家伯林和凯(Berlin&Kay, 1969)对颜色范畴进行了研究。他们调查了98种语言,发现了基本颜色范畴和焦点色现象。他们认为,颜色的范畴并不是任意的,而是以“焦点色”为基础的。由此说明虽然人们使用的语言不同,但对最典型的颜色的认知却是一致的,具有普遍性。到了70年代,罗施(Rosch, 1975)对焦点色的心理背景进行了探索,证明焦点色是源于前语言认知(pre-linguisticcognition),焦点色在感知和记忆中是突显的,比其他颜色辨认得更准确,学习和回忆得最快,因而更有利于识别和分类。之后罗施从对颜色焦点色的研究扩展到其他物体的研究。她在对其他鸟、水果、交通工具、蔬菜等10个自然范畴进行实验研究的基础上提出了“原型范畴理论”(prototype theory)。 原型范畴理论具有以下特征: (1)决定范畴的属性及数目是不确定的,相对于人的认知需要有所变 化; (2)特征也有中心的、重要的区别属性和边缘的、非重要的属性之分,其中心属性有更大的区别性, 其边缘属性与临近范畴属性交叉; (3)范畴成员之间具有互相重叠的属性组合,即所有成员享有部分共 同属性,形成家族相似性; (4)成员之间的地位不是平等的,具有中心成员和边缘成员之分,具有更多共
产品语义学基础知识
产品语义学基础知识 产品语义学语义学旨在通过研究语言的意义而达到健全的传播目的，那么它对传播研究的影响便不言而喻了。普通语义学着重于研究语言同人们日常生活的关系，也就是说着重于研究入际传播中的语言使用情况。在普通语义学看来，生活里的许多麻烦事情都可归因于对语言的误用，如精神病就是由于使用语言不当而造成的。 对于设计而言，设计语义学所研究的是语言符号在生活中的含义和设计者传达的符号信息以及产品消费者（受众）接受的符号信息之间的关系。其目的是要保证信息的正确传递，以达到设计意图的传播和产品的销售。 针对语言同它所表达的实际事物的关系，语义学分析了以下几种情况。对此如不注意，便会导致传播的偏差，而这些情况在使用语言的过程中又恰恰容易被忽略。 1、语言是静态的，实际生活是动态的。 2、语言是有限的，实际生活是无限的。 3、语言是抽象的，实际生活是具体的。 抽象是语言的重要而实用的特征。然而，语言越抽象，同实际事物的距离就越远，它所反映的生活图像就越模糊不清，因而也就越容易产生歧异和误解。 对语义的不警觉会出现语言使用不当的情况，进而导致传播失误。下面有四种语言失当的常见现象：1、死线抽象：即使用语言时，把语言定死在某一抽象水平线上。2、忽视差异：即使用语言时，只顾语言整体一致，而不顾个体差异。3、非此即彼：即使用语言时，只看对立的两端，不管语言两端的过度层次，对事物做多方面估计。 4、自我投射：即使用语言表述事物时，个人不自觉地会将自己的一己之间作为普遍性知识来运用。也就是，表面上陈述事实，实则表达自我。产品语义学的目的在设计中，语义学关心的是设计对象的含义,对象的符号象征，以及它在什么心理、社会、和文化环境中使用。产品语义学提出了新的设计思想。它有两个目的：第一个目的：使设计作品（产品）适应人的视觉理解和操作过程。人们在操作使用机器产品时，是通过产品部件的形状、颜色、质感来理解机器，例如视觉经验认为圆的东西可以转动，红色在工厂里往往表示危险。第二个目的，是针对信息产品出现的新特点改变传统设计观念。 传统的功能主义是以几何形状作为技术美的基础，主流设计思想是“外形符合功能”，并在三维几何空间里设计几何形状。产品造型就意味着几何形状设计，并已形成一个封闭的几何形式法则，成为机械理论和技术的一个组成部分。 信息产品的行为方式不同于机械产品，一个个都象“黑匣子”，人看不见它的内部行为过程，如果按照对机械产品的理解设计或操作信息产品，就会感到无奈。因为电子产品的“外形”并不符合它的“功能”，用传统的几何形状概念无法描述这些产品的功能特性、含义和操作，设计师过去积累的大量的形式知识库在此不起作用了，所以功能主义设计思想无法适应微电子产品、机电产品、计算机产品。 产品语义学的传达要求设计任何产品，首先要明确用户，建立用户模型。用符号学设计时首先要建立用户语义模型，它主要包含用户对产品的认识、操作使用、经验知识、常用词语、以及对这些词语含义的理解。
词汇语义知识库的研究现状与发展趋势
情报学报 第 卷第 期 ， 年 月 ， 收稿日期： 年 月 日 作者简介：朱虹，女， 年生，北京大学计算语言学研究所博士生，研究方向：计算语言学。 ： 。刘扬，男， 年生， 博士，北京大学信息学院副教授，研究方向：自然语言处理，词汇语义学。 ）本文相关研究得到国家 计划（ ）、国家自然科学基金项目（ ）和全国博士学位论文作者专项资金资助项目（ ）的支持。词汇语义知识库的研究现状与发展趋势 ） 朱 虹 刘 扬 （北京大学计算语言学研究所，北京 ） 摘要 作为文本内容理解的媒介与载体，词汇语义知识库已被广泛应用于信息检索、信息提取、问答系统、自动 文摘等方面，成为自然语言处理不可或缺的基础资源。本文介绍词汇语义知识库研究与开发的现状，重点分析了 、 、 及 等具有代表性的词汇语义知识库的具体情况。在此基础上，盘点各种需求和解决方案，提出词汇语义知识库研究面临新的挑战和机遇，即本体化和多语化的大趋势，它们将从不同方面弥补词汇语义知识库在知识共享和知识交流上的不足，使其更好地为自然语言处理服务。本文最后探讨了词汇语义知识库未来发展中可能存在的问题和新的课题。 关键词 本体词汇语义知识库多语自然语言处理 State-of-the-art and Prospect of Lexical Semantic Knowledge Bases （ ， ， ） abstract ， ， ， ， Keywords ， ， ， 引言 随着 应用的普及和深入，大规模真实文本 内容计算和理解的要求日益紧迫。自然语言处理 （ ， ） 作为实现文本计算和理解的必经之路，在近半个世纪的研究过程中，在语法和语义等方面形成了一些的理论体系和计算模型，在机器翻译、信息检索、信息提取等重要领域取得了初步成果。 早期， 主要集中在词法和句法分析上， 基于规则的、基于统计的，以及规则和统计相结合的语法分析技术率先在各种 领域得到广泛运用。目前较为成熟的句法分析模型有中心语驱动的短语结构文法（ ）、词汇功能语法（ ）、依存语法（ ）等。目前，语义分析，如词义消歧、语义推理、语义归纳逐渐走到前台，成为当前 的热点和亮点。语义分析涉及到词、短语、小句、句群、段落、篇章等不同层次的分析。一般认为，大语言单位的理解实现往往要通过小语言单位的理解来完成。词汇 — ! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!—
人工智能神经网络例题
神经网络学习 假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。 解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为： 输入向量：X1=[0, 0, 1, 1] X2=[0, 1, 0, 1] 输出向量：Y=[0, 1, 1, 1] 由题意可知，初始连接权值、阈值，以及增益因子的取值分别为： w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3，η=0.4 即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为： X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0)) W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0)) 根据单层感知起学习算法，其学习过程如下： 设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(0)=0和x2(0)=1，其期望输出为d(0)=1，实际输出为： y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(0)=1和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=1，实际输出为： y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*1+0.4*0-0.3) =f(-0.1)=0 实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下： θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1 w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6 w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4 再取下一组输入：x1(1)=1和x2(1)=1，其期望输出为d(1)=1，实际输出为： y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*1+0.4*1+0.1) =f(1.1)=1 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(1)=0和x2(1)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为： y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*0+0.4*0 + 0.1)=f(0.1)=1
从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/ef6165119.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/ef6165119.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术 邓莉琼*，吴吉祥，张丽 空军通信士官学校，辽宁大连 收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日 *通讯作者。
人工智能习题&答案-第2章-知识表示方法
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。 初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。 在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为： d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1) 2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。 7 10 7 10 13 9 6 6 5 10 B E D A C 图 2.3
_人工神经网络习题解答
第九章 人工神经网络 9.1答： （1）误差纠正学习；?wkj = ηek(n)xj(n)；yk (n )为输入xk (n )时，神经元k 在n 时刻的实际输出，dk (n )表示应有的输出（可由训练样本给出）；其中η为学习步长，这就是通常所说的误差纠正学习规则（或称delta 学习规则）。 （2）Hebb 学习；?wkj(n) = F(yk(n),xj(n))；当某一突触（连接）两端的神经元同步激活（同为激活或同为抑制）时，该连接的强度应为增强，反之应减弱；由于Δwkj 与yk (n )，xj (n )的相关成比例，有时称为相关学习规则。 （3）竞争（Competitive ）学习； 若神经元j 竞争获胜 若神经元j 竞争失败；在竞争学习时，网络各输出单元互相竞争，最后达到只有一个最强者激活，最常见的一种情况是输出神经元之间有侧向抑制性连接，这样原来输出单元中如有某一单元较强，则它将获胜并抑制其它单元，最后只有此强者处于激活状态。 9.2答：略 9.3答：B-P 算法的学习过程如下： （1）选择一组训练样例，每一个样例由输入信息和期望的输出结果两部分组成。 （2）从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中。 （3）分别计算经神经元处理后的各层节点的输出。 （4）计算网络的实际输出和期望输出的误差。 （5）从输出层反向计算到第一个隐层，并按照某种能使误差向减小方向发展的原则，调整网络中各神经元的连接权值。 （6）对训练样例集中的每一个样例重复（3）—（5）的步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求时为止。 () ???-=?,0,ji i ji w x w η
语义检索
在数字图书馆中，信息检索存在明显不足。在文献的组织与描述上,简单将关键词作为描述文献的基本元素,文献之间没有关联,是相互独立的、无结构的集合。在检索操作上,通常是基于关键词的无结构查询,难以反映词语间各种语义联系, 查询能力有限,误检率和漏检率很高,检索结果的真实相关度较低；计算查询和文档之间的相似度的方法也有局限。在用户交互界面上，用户的检索意图难以被机器理解，采用自然语言输入的检索关键词与机器的交互存在障碍。现有数字图书馆信息资源检索存在资源表示语义贫乏和检索手段语义贫乏、查准率低下等问题，语义网技术的出现，为数字图书馆的发展注入了新的活力，为信息检索质量的提高带来了新的生机。运用语义网技术，使解决信息检索中现存的问题，完善信息检索流程成为了可能。3.1 数字图书馆信息检索模型目前数字图书馆的信息检索主要借助于目录、索引、关键词方法来实现, 或者要求了解检索对象数据结构等, 对用户提供的关键词的准确性要求较高，基于语法结构进行检索, 却不能处理复杂语义关系,常常检索出大量相关度很差的文献。 图3.1 数字图书馆信息检索模型用户通过检索界面，输入关键词，文本操作系统对用户的关键词进行简单的语法层次的处理整合，与数字图书馆资源进行匹配检索，最终将检索的结果，再通过用户界面返回给用户。而数字图书资源，专业数据库等都是数字图书馆信息检索的范畴，这些数字化的知识资源主要以数据库形态分布于全球互联网的数千个站点,这种以数据库形式存放的信息资源,通常是电子化了的一次文献,包括元数据、摘要或者是全文,也可以是全文链接的地址。 24 基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究 3.2 基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想数字图书馆信息检索系统存在诸多问题。查询服务智能化水平低，无法对用户请求进行语义分析；信息资源的共享程度低，仅仅采用题名、文摘或全文中出现的关键词标识文献内容，难以揭示文献资料所反映的知识信息，易形成信息孤岛；对用户输入的关键词进行句法匹配，查准率不高；片面追求查全率，返回大量无关结果等。这些问题最终造成用户的真正检索意图难以实现。人们希望有突破性的信息检索技术出现，能够支持更为强大的信息检索功能，具备理解语义和自动扩展、联想的能力，并为用户提供个性化服务。在这样的需求下，本节深入探讨了现存问题的解决方法，结合语义网技术，提出了以下基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想。3.2.1 机器理解与人机交互人们通过信息的交流和沟通，表达一定的思想、意思和内容，因此，自然语言和表达的信息中蕴含着丰富的语义。尤其是自然语言中，一词多义、一义多词现象十分常见，在不同的语境中，同样的词汇还可以表达出不同的意义。在人与人的交流中，近义词、反义词、词语的词性、语法结构等帮助人们在特定的语言环境中理解语言表达的确切含义，而计算机要做到这点却有难度。随着网络的不断发展，网络信息充斥着人们的视野。如何在浩如烟海的信息资源中，以最短的时间查找出相关资源，成为人们所关注的问题之一。通常，检索系统总会返回相关度不高，甚至完全无关的信息，而有些相关的信息却往往被遗漏了。一方面，检索工具没能把已经存在的、对用户有价值的信息检索出来，另一方面，信息资源没有很好的被归纳，提炼成知识。利用语义网技术，将语义丰富的描述信息和资源关联起来，通过机器理解和人机交互，对信息资源进行深层次的分析和挖掘。从本质上讲，人机交互是认知的过程，主要通过系统建模、形式化语言描述等信息技术，最终实现和应用人机交互系统。3.2.2 语义知识与描述逻辑从语义学的角度讲，语义是语言形式表达的内容，是思维的体现者，是客观事物在人们头脑中的反映[72]。人们在进行信息交流和沟通时，通过词语、符号来表达思想。当人们看到
语言学知识_语义学
语义学 一．语义学（Semantics）的定义： 研究语言单位的意义，尤其是词语和句子的意义。 二．词汇意义（Lexical Meaning）： 1）意义与指称（sense and reference）： 意义与指称是语言研究中的两个术语，它们之间既相互联系，又相互区别。意义（sense）是一系列抽象语义特征的集合，与语境无关，可以在字典中查到。而指称（reference）是语言形式在现实物质世界中所指的事物；它涉及语言形式与非语言的现实世界之间的关系。 意义与指称是意义的两个相关但不同的方面，例如“morning star”和“evening star”的意义虽然不同，但其指称一样，都指代天空中的同一颗星星。 2）外延意义（denotative meaning）： 指词语所指称的外部世界的事物、状态、抽象情感。例如：dog(狗)的外延意义是指“一种四肢、有毛、会汪汪叫的哺乳动物”，这种意义在任何国家、任何时代都不会改变。 3）内涵意义（connotative meaning）： 指源于语言使用者的个人经历、情感、评价、语境等外部因素的意义。例如dragon一词，在汉语文化中象征着“高贵”、“权利”，但在某些英语国家文化中，其内涵意义则为“残暴”和“邪恶”。 三．意义关系（Sense Relationship）： 1）同义关系（Synonymy）： 方言同义词（Dialectal synonyms）：意义相同但方言有差异的词，例如：autumn（BrE）= fall（ArE）。 文体同义词（Stylistic synonyms）：意义相同但在文体上或者正式程度上有差别的词，例如：buy（较为随意）——purchase（较为正式）。 搭配同义词（Collocational synonyms）：指意义上相同，但是搭配不相同的词。例如：provide和supply，provide sth. for sb.和supply sth. to sb. 在情感或评价意义方面存在差异的同义词（Synonyms with different emotive or evaluative meaning）：意义相同，但在情感或评价意义方面存在差异的词，例如：politician （政客）含贬义色彩，statesmen（政治家）含褒义色彩。 存在语义差异的同义词（Semantically different synonyms）：意义大致相同，但存在一些细微差异的词。例如：enough强调“足够”，ample强调“富足”。 2）反义关系（Antonymy）： 等级反义词（Gradable antonymy）：语义相反但语势可变的词对，其相反的词义并非绝对的而是相对的，两极中间可插入表示中间程度的词，体现了对立意义的层次性。例如：hot和cold这对反义词的界定是相对的，且在hot和cold中还可插入warm，lukewarm，cool 等中间词。 互补反义词（Complementary antonyms）：一对反义词中，否定其中一个即肯定另一个。例如：boy —girl。 关系反义词（Relationship antonyms）：一对反义词之间并不构成对立或否定关系，而是两实体之间的一种反向关系。例如：医生（doctor）和病人（patient）。
人工智能教案04章 4.5 语义网络表示法
4.5语义网络表示法 4.5.1 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。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。 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。 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，J.R.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。 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） t4-结点1_swf.htm 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。
注意：在语义网络中，弧是有向弧，方向不能随意调换。 语义网络表示法和产生式表示法及谓词逻辑表示法之间有着对应的表示能力。 思考题： 语义网络 t4-banana_swf.htm 对应的产生式表示法及逻辑表示法是什么？ 对比谓词逻辑表示法，Relation（Object1，Object2），语义网络表示法为（Object1，Relation，Object2）。可以认为，语义网络中连接弧上的语义关系对应于逻辑表示法中的谓词关系。 4.5.2 基本的语义关系 从功能上说，语义网络可以描述任何事物间的任意复杂关系。从一些基本的语义关系组合成任意复杂的语义关系是可行的。 下面的例子可以表明一些复杂的语义关系。 图4-3 语义网络图 t4-3图_swf.htm ◇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
人工神经网络及其应用实例_毕业论文
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
各种各样的知识表示方法及其应用
各种各样的知识表示方法及其应用 众所周知，知识是一个比较普遍的概念，在生活中有着各种各样的表现形式，而如何把知识表示出来，也就是把知识提取这一过程就显得异常重要了。每一种知识可能要采取不同的知识表示方法才能更加有效。而且知识有可能只有一部分是我们所需要的，可以利用的，因此只有选择好一个知识表示方法，才能剔除不需要的东西，而留下精华。 在人工智能课程的学习中,我已经学到了许多知识表示方法,而通过这次读书活动,我学到了更多的知识表示方法以及相同方法的不同表现形式,现在做出如下比较与总结。由于书中的知识表示方法在表达和分析上都跟其他书上介绍的都有区别，因此我把它们进行了比较分析。把与书上不同的观点罗列出来，并且对相似的观点进行比较，从中收获很大。 与书中相似相似的方法: 第一、语义网络法 语义网络是1968年Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型，认为记忆是由概念间的联系来实现的。1972年，Simmons首先将语义网络表示法用于自然语言理解系统。 语义网络的结构：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。 组成部分 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。 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。 书本上讲述的语义网络法可以用来表示事实;表示事实间的关系;表示比较复杂的知识。 而书上所讲的应用似乎不够完全,除了用来表示简单的事实、表示占有关系和其它情况之外它还能选择语义基元（试图用一组基元来表示知识，以便简化表示，并可用简单的知识来表示更复杂的知识。） 语义网络法可以分成二元语义网络的表示(Representation of Two-Element Semantic Network)和多元语义网络的表示（Representation of Multi-Element Semantic Network） 语义网络法可以与谓词逻辑等效，用语义网络表示谓词逻辑法中的各种连词及量化，具体表示如下 1.合取：多元关系可以被转换成一组二元关系的合取，从而可以用语义网络