第二讲_知识表示_4.语义网络&过程表示法

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一本书 客体2 客体2 张山 主体 给予事件 动作 给 客体1 客体1 肖红
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小信使”这只鸽子从春天到秋天占有一个窝。 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。 :有下述事实:
是一只 是一种
小信使
占有者
鸽子 窝 春天
鸟 鸟窝 时间
占有
占有物
是一种
开始于

结束于
将其用语义网络描述出来。 将其用语义网络描述出来。 分析] [分析]
如写成两个网络,很容易,但对知识的利用带来不便,如何写成一个呢? 如写成两个网络 , 很容易 , 但对知识的利用带来不便 , 如何写成一个呢 ? 分析事实发现,它们都是关于自行车的, 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 用概念用一个节点表示,而把张三李四的自行车作为他们的实例。这样, 用概念用一个节点表示 , 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, 就很容易用一个语义网络把它们表示出来 , 当要寻找有关自行车的信息 时,只要首先找到自行车这个节点就可以了。 只要首先找到自行车这个节点就可以了。
人工智能原理
第二讲
知识表示 之
语义网络、 语义网络、过程表示
主讲: 主讲:王祖喜 zuxiw@163.com 华中科技大学图像所
2011-3-20
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知识的表示方法
谓词逻辑法 状态空间法 问题归约法 语义网络法 框架表示法 面向对象表示 剧本(script) (script)表示 剧本(script)表示 过程(procedure)表示 过程(procedure)表示 (procedure) 小结

例如:与会者有男,有女,有年老的, 例如:与会者有男,有女,有年老的, 有年青的。 有年青的。 其语义网络为: 其语义网络为: 其中,A,B,C,D分别 (其中,A,B,C,D分别 A 代表四种不同情况的 与会者) 与会者)

与会者
部分 部分 部分 部分
B
状态 状态 状态
C
状态
D
与 或 或

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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。 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。 例如:由三个基本网元,经合并后可得到一个语义网络。
A RAB B RBC B A RAB B RBC RAC C C A RAC C
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” 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; 语义网络由节点和节点间的弧组成;
节点表示各种事物,概念,情况,属性,动作,状况等; 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; 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, 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; 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; 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。 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。

年老
年轻
8
表示某一情况,某一事件或者某个动作: 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, 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, 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 向外的弧可用来指出动作的主体及客体。 时,向外的弧可用来指出动作的主体及客体。 例1: 有如下事实: 张山给肖红一本书(可把张山给肖红一本书作为 有如下事实: 张山给肖红一本书( 一个事件,并在语义网络中增设一个“事件”节点) 一个事件,并在语义网络中增设一个“事件”节点)
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表示稍复杂系统: 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“ 或者“ 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), 。(用谓词公式表示时 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 析取节点来表示 合取节点及 来表示。 语义网络可以通过增设合取节点及析取节点来表示。
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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 语义网络可以表示事实性的知识, 知识之间的复杂联系。 知识之间的复杂联系。
(1) 用语义网络表示事实 Ⅰ. 一百度文库表示
吃肉 跑得快 猎狗 能狩猎 身上有毛 狗 有尾巴 有生命 动物 能运动 会 吃 :表示节点—— 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, 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, 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。 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 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, 样就可以在下层概念中只列出它独有的属性。 样就可以在下层概念中只列出它独有的属性。 • 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, 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。 使之能更准确的反映下层概念的特征。
秋天

情况
为一个动作节点, 通过它, 其中 , “ 占有 ” 为一个动作节点 , 通过它 , 不仅可以描述占有 还可描述占有“ 的时间。 “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, 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: 用的几种: 分类关系:指事物间的类属关系。 是一种” Ⅰ. 分类关系:指事物间的类属关系。如“是一种”等。
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知识的语义网络表示方法
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知识的语义网络表示方法
1. 概述 提出, 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, 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 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, 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。 表达能力强而且灵活的知识表达方式。
猎狗 是一种 狗
其中,在猎狗与狗之间的语义关系”是一种” 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。 的语义关系,即猎狗是狗的一种,两者之间存在类属关系。 这里,弧线的方向是有意义的,需要根据事务间的关系确定。 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, 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。 下层概念。
语义网络的BNF描述 语义网络的BNF描述: 描述:
<语义网络 ::= <基本网元 | Merge (<基本网元 ,…) 语义网络> 基本网元> 基本网元>, ) 语义网络 基本网元 基本网元 <基本网元 ::= <节点 <语义联系 <节点 基本网元> 节点> 语义联系> 节点> 基本网元 节点 语义联系 节点 <节点 ::= (<属性 值对 ,…) 节点> 属性—值对 节点 属性 值对>, ) <属性 值对> ::= <属性名 : <属性值 ) 属性—值对 属性名> 属性值>) 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 ) 语义联系> 系统预定义语义联系> 用户自定义语义联系 用户自定义语义联系>) 语义联系 系统预定义语义联系 其中, 是一个合并过程, 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 是一个合并过程 它把括弧中的所有基本网元关联在一起, 同的节点合并为一个,从而构成一个语义网络。 同的节点合并为一个,从而构成一个语义网络。
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28型 型 车型 是 张三 所有者 自行车1 自行车 是 人 所有者 是 李四 车型 26型 型 自行车 是 自行车2 自行车 车名 颜色 车名 颜色 是一种
飞鸽
黑色
交通工具
红色
金狮
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用语义网络表示较复杂的知识时,往往牵涉到对量化变量的处理。 用语义网络表示较复杂的知识时,往往牵涉到对量化变量的处理。 对于存在量词:可以直接用“是一个” 是一种” 对于存在量词 : 可以直接用 “ 是一个 ” 、 “ 是一种 ” 等这样的 语义联系起来。 语义联系起来。 对全称量词: 则需用网络分区技术才能实现。 对全称量词: 则需用网络分区技术才能实现。网络分区技术是 G.G.Hendrix在1975年提出的,其基本思想是: 年提出的, 在 年提出的 其基本思想是: 把一个表示复杂知识的命题划分为若干子命题, 把一个表示复杂知识的命题划分为若干子命题,每一个子命题用一 个较简单的语义网络表示,称为一个子空间, 个较简单的语义网络表示,称为一个子空间,多个子空间构成一个 大空间。 称为超节点。 大空间。每个子空间可以看作是大空间中的一个节点 ,称为超节点。 空间可以逐层嵌套,子空间之间用弧互相连接。 空间可以逐层嵌套,子空间之间用弧互相连接。 例:每个学生都背诵了一首唐诗
能运动 有羽毛 会飞 是一种 会吃
动物
是一种 生活在水中 会游泳 是一种 吃

是一种 是一种 是一种

八哥
鸵鸟
鲨鱼
草鱼
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, 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 变异的情况 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, 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, 变异为不会飞 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。
推出
需进食
时间、位置关系: Ⅳ. 时间、位置关系: 朱雀大街
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位于
思远公司
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多元关系: 在语义网络中, δ. 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。 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: 需要用一种关系把几个事物联系起来。例如对于如下事实: 郑州位于西安和北京之间。 郑州位于西安和北京之间。
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一个最简单的语义网络是如下一个三元组: 一个最简单的语义网络是如下一个三元组: 节点1, 节点2) (节点 ,弧,节点 ) 它可用图表示,称为一个基本网元。 它可用图表示,称为一个基本网元。 RAB
A
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。 之间的语某种语义联系。 其中,A,B分别代表两个节点; 表示A 分别代表两个节点 例如: 例如:
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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 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, 是聚集关系。 是聚集关系。
教学
部分 部分 部分
学生
教师
课程
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。 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 。 饥饿
西安
边界_1 边界
郑州
居 中
北京
边界_2 边界
位置关系
为了在语义网络中描述多元关系,可以用节点来表示关系。 为了在语义网络中描述多元关系,可以用节点来表示关系。
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(3) 用语义网络表示比较复杂的知识
设有如下两个事实: 设有如下两个事实:
张三的自行车是飞鸽牌,黑色,28型 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 李四的自行车是金狮牌,红色,26型
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