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。
2.4--语义网络表示法
2.4 语义网络表示法
人
部分
部分
ISA 参观者
部分
A
B
C
状态
状态
状态
与
部分 D
状态
或
或
男
女
年老
年轻
2023/9/3
图2.18 具有合取与析取关系的语义网络 人工智能 丁世飞
人工智能
2.4 语义网络表示法 人工智能
（2）存在量词与全称量词的表示
在用语义网络表示知识时，对存在量词可以直接用“是一 种”、“是一个”等语义关系来表示。对全称量词可以采用 亨德里克(G.G.Hendrix)提出的语义网络分区技术来表示，也 称为分块语义网络(Partitioned Semantic Net)，以解决量词的 表示问题。该技术的基本思想是：把一个复杂的命题划分成 若干个子命题，每一个子命题用一个简单的语义网络来表示， 称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。每个子空间 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，子空间之间用弧相互连接。
2023/9/3
人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法 人工智能
2.4.1 语义网络的概念及结构
语义网络是一种通过概念及其语义联系（或语义关系）来 表示知识的有向图，节点和弧必须带有标注。其中有向图的 各节点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件 和动作等，节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象， 每个各节点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特 性。
图书
情况
Object
AKO
Before
归还
2006年6月
2023/9/3
图2.15 带有情况节点的语义网络 人工智能 丁世飞
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
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。
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
2020/2/25
7
▪ 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
12
▪ 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
17
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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)
事件（Event）的语义网络
1. the event is 事件 2. the agent of the event is 施动者 3. the object of the event is 受动者
实例
Micheal is an employee and Jack is his boss. Someday Micheal kicked his boss.
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。
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。
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）
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。
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)。
John
ISA
Huma
Giving-Events
Giver
ISA
G1
Object
Receiptor
ISA
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。
常用的属性的关系有：
Have： 直观含义是“有”，表示事物和属性的 “占有”关系，表示一个结点具有另一个结点 所描述的属性
Can：直观含义为“能”、“会”等，表示属性 和事物之间的能力或技能关系。表示一个结点 能做另一个结点的事情
鸟
Can
飞
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的区别就是包含 关系一般不具备属性的继承性。 常用的包含关系的有：
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 .He。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。
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；