2.4--语义网络表示法
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
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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。
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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
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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
第二章 知识表示方法
第二章知识表示方法教学内容智能系统问题求解所采用的几种主要的知识表示方法(状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法)以及基于不同表示法的问题求解方法。
教学重点1. 状态空间表示法中问题的状态描述.改变状态的操作和问题目标状态的搜索;2. 问题规约的一般步骤.规约的与或图表示;3. 谓词逻辑的语法和语义.量词的辖域.谓词公式的置换与合一;4. 语义网络的构成.语义基元的选择.语义网络的推理等。
教学难点状态描述与状态空间图示.问题归约机制.置换与合一。
教学方法课堂教学为主,同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问.收集学生学习情况,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求1. 重点掌握用状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法来描述问题.解决问题;2. 掌握这些表示方法之间的差别;并对其它表示方法有一般了解2.1 状态空间法教学内容本节讨论基于解答空间的问题表示和求解方法,即状态空间法,它以状态和操作符为基础来表示和求解问题。
教学重点问题的状态描述,操作符。
教学难点选择一个好的状态描述与状态空间表示方案。
教学方法以课堂教学为主;充分利用网络课程中的多媒体素材来阐述抽象概念。
教学要求重点掌握对某个问题的状态空间描述,学会组织状态空间图.用搜索图来求解问题。
2.1.1 问题状态描述1.基本概念状态(state)它是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn的有序集合,其矢量形式如下:Q=[q0,q1,…,qn]' (2.1)式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的分量,称为状态变量。
给定每个分量的一组值就得到一个具体的状态,如Qk=[q０k,q1k,…,qnk]' (2.2)操作符(operator)称使问题从一种状态变化到另一种状态的手段为操作符或算符。
状态空间(state space)它是表示一个问题全部可能状态及其关系的图,它包含所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
王万森《人工智能》配套教案02
第2章知识表示按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。
2.1 知识表示的概念2.1.1 知识的概念2.1.2 知识表示的概念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2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法12.1.1 知识的概念知识的定义一般观点：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验典型定义：(1) Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息(2) Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成(3) Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式知识的类型按适用范围：常识性知识：通用通识的、普遍知道的、适应所有领域的知识。
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。
如：专家经验。
按信息加工观点陈述性知识或事实性知识：用于描述事物的概念、定义、属性，或状态、环境、条件等；回答“是什么？”、“为是么？”过程性知识或程序性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识，即如何使用事实性知识的知识。
回答“怎么做？”控制性知识或策略性知识：是关于如何使用过程性知识的知识，如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。
按确定性：确定性知识，不确定性知识（不精确、模糊、不完备）22.1.2 知识表示的概念什么是知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
其表示方法不唯一。
知识表示的要求表示能力：是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。
可利用性：是指表示方法应有利于进行有效的知识推理。
包括：对推理的适应性，对高效算法的支持程度可组织性：是指可以按某种方式把知识组织成某种知识结构可维护性：是指要便于对知识的增、删、改等操作可实现性：是指知识的表示要便于计算机上实现自然性：符合人们的日常习惯可理解性：知识应易读、易懂、易获取等知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架面向对象表示法：3第2章知识表示2.1 知识表示的概念2.2 谓词逻辑表示法2.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础2.2.2 谓词逻辑表示方法2.2.3 谓词逻辑表示的应用2.2.4 谓词逻辑表示的特性2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法42.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础命题、真值、论域命题断言：一个陈述句称为一个断言.命题：具有真假意义的断言称为命题.（定义2.1）真值T：表示命题的意义为真F：表示命题的意义为假说明：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论域由所讨论对象的全体构成的集合。
人工智能_知识表示ppt课件
D n { x 1 ,( x 2 ,,x n )|x 1 ,x 2 ,,x n D }
则称P是一个n元谓词，记为
P(x1,x2,…,xn)
其中，x1,x2,…,xn为个体，可以是个体常量、变元和函数。
例如：GREATER(x,6)
x大于6
STUDENT(wanghong )
王红是一名学生
TEACHER(father(zhang)) 张的父亲是一位教师
知识表示的要求（难度很大）
表示能力：能否正确、有效地将问题求解所需的各种知识表示出来
表示范围的广泛性
领域知识表示的高效性
对非确定性知识表示的支持程度
可利用性：利用这些知识进行推理，可以求得待解决问题的解
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础 ----命题与真值
命题的定义： 断言：一个陈述句称为一个断言 命题：具有真假意义的断言成为命题
可以用大写字母表示命题，如：
A: 天在下雨。 B: 天晴 C: 人是会死的 D: 他在哭
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
表达单一意义的命题称为“原子命题”。 命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。
辖域：指位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式
约束变元：辖域内与量词中同名的变元称为约束变元
自由变元：不受约束的变元称为自由变元
例子：(x)(P(x，y)→Q(x，y))VR(x，y)
其中，(P(x，y)→Q(x，y))是(x)的辖域
辖域内的变元x是受( x)约束的变元
R(x，y)中的x和所有的y都是自由变元
第2章 知识表示方法
CISIC
6
状态空间表示概念详释
Original State
…
Middle State
…
Goal State
状态空间法：从某个初始状态开始，每次加一个 操作符，递增地建立起操作符的实验序列，直至 达到目标状态止。 例如下棋、迷宫及各种游戏。
CISIC
7
3 Puzzle Problem(3数码难问题)
CISIC
34
示例—分子结构识别问题 （DENDRAL系统）
把分子式重写为原子数较少的分子式和原子间结 合关系的混合结构，例如：
H
C5H12
C2H5
C
H
C2H5
CISIC
35
将混合结构的识别再分解为子识别问题，直至不出现分 子式为至,每个子问题只是单一分子式或原子间结合关系 的表示。 H
C2H5 H C
V=c,climbbox （c，1，c，0） grasp
（c，1，c，1） 目标状态
goto（U）
（U，0，V，0）
goto（U）
初始状态变换为目标状态的操作序列为： {goto(b), pushbox(c), climbbox, grasp} 猴子和香蕉问题的状态空间图
CISIC
17
猴子和香蕉问题自动演示：
climbbox ：猴子爬上箱顶
（W，0，W，z）
climbbox
（W，1，W，z）
应用算符climbbox的先决条件是什么？
CISIC
15
初始状态 （a，0，b，0）
goto（U）
pushbox（V） U=b
goto（U） （U，0，b，0）
U=b，climbbox (b，1，b，0) U=V
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
7
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
located-on
书
宋朝
6.similar-to，near-to 联系
这些语义联系用来表示事物间的相似和接近的联系。
similar-to
猫
虎
此外，ISA、AKO也可用作语义网络。
2020/3/29
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4. 语义网络系统中求解问题的基本过程
语义网络系统由两部分组成：由语义网络组成的知识库；
推理机。
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>）
郑州位于西安和北京之间。 西安
边界_1
郑州
居 中
位置关系
北京
边界_2
为了在语义网络中描述多元关系，可以用节点来表示关系。
2020/3/29
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(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。
2020/3/29
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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
人工智能及其应用第四版答案
人工智能及其应用第四版答案【篇一：人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。
分布式人工智能系统的特点：(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。
其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有：(1) 一种普遍的观点认为，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。
(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性，但并未考虑agent还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体，含有一定的物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？真体＝体系结构+程序(1) 在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。
(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行，其运行环境由体系结构支持。
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人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人 ISA 参观者 部分 部分 部分 部分
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A
状态
B
状态
C
状态 状态
D
与 或 或
男
女
年老
年轻
图2.18 具有合取与析取关系的语义网络 2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
（2）存在量词与全称量词的表示
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2014-3-3 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
2.4.1 语义网络的概念及结构
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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。 在语义网络中，节点还可以是一个语义子网络；弧是有 方向的、有标注的，方向表示节点间的主次关系且方向不能 随意调换。标注用来表示各种语义联系，指明它所连接的节 点间的某种语义关系。
2014-3-3 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
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 元组来表示为 （节点1，弧，节点2） 可用如图2.3所示的有向图来表示。其中A和B分别代表节点， 而R则表示A和B之间的某种语义联系。 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。如图2.4所示。
书
主体 客体2 客体1
校长
送给
李老师
图2.16 带有动作节点的语义网络 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
（3）事件的表示 如果要表示的知识可以看成是发生的一个事件，那么可以 增加一个事件节点来描述这条知识。 例如：用语义网络表示知识“中国队与日本队两国的国家 足球队在中国进行一场比赛，结局的比分是3 :2”。其语义网 络表示如图2.17所示。
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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
2014-3-3
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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。
人工智能
2.情况、动作和事件的表示 为了描述那些复杂的知识，在语义网络的知识表示法中， 通常采用引进附加节点的方法来解决。西蒙（Simon）在提出 的表示方法中增加了情况节点、动作节点和事件节点，允许 用一个节点来表示情况、动作和事件。 （1）情况的表示 在用语义网络表示那些不及物动词表示的语句或没有间 接宾语的及物动词表示的语句时，如果该语句的动作表示了 一些其它情况，如动作作用的时间等，则需要增加一个情况 节点用于指出各种不同的情况。
2014-3-3 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
例如，用一个语义网络来表示事实“苹果树是一种果树， 果树又是树的一种，树有根、有叶而且树是一种植物”。
叶
AKO
AKO
苹果树
果树
树
HAVE HAVE
根
图2.14 有关苹果树的语义网络
2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
Similar-to
狗
图2.11 相近关系实例 2014-3-3
狼
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2.4 语义网络表示法
人工智能
7. 因果关系 因果关系是指由于某一事件的发生而导致另一事 物的发生，适合表示规则性知识。通常用If-then联 系表示两个节点之间的因果关系，其含义是“如果 ……，那么……”。例如，“如果天晴，小明骑自行 车上班”，其对应的语义网络如图2.12所示。
2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
1. 类属关系
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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”的层次分类。其直观意义是“是一个”，“是一 种”，“是一只”……。在类属关系中，其一个最主要特征 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： AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。 AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。 ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。
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2.4 语义网络表示法
人工智能
（1）合取与析取的表示 当用语义网络来表示知识时，为了能表示知识中体现出 来的“合取与析取”的语义联系，可通过增加合取节点与 析取节点来表示。只是在使用时要注意其语义，不应出现 不合理的组合情况。 例如：对事实“参观者有男有女，有年老的，有年轻的”。 可用图2.18所示的语义网络表示。 其中，A、B、C、D分别代表4种情况的参观者。
体育比赛 主队
AKO
中国国家足球队
足球赛 客队
结局
3：2
日本国家足球队 图2.17 带有事件节点的语义网络
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2.4 语义网络表示法
人工智能
3．连词和量词的表示 在稍微复杂一点的知识中，经常用到象“并且”、“或 者”、“所有的”、“有一些”等这样的联结词或量词，在 谓词逻辑表示法中，很容易就可以表示这类知识。而谓词逻 辑中的连词和量词可以用语义网络来表示。因此，语义网络 也能表示这类知识。
Before 王芳毕业 黎明毕业 澳门回归 After 香港回归
图2.9
时间关系实例
2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
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5. 位置关系 位置关系是指不同事物在位置方面的关系。节点间的不 具备属性继承性。常用的位置关系有： Located-on:表示一物体在另一物体之上。 Located-at: 表示一物体在某一位置。 Located-under: 表示一物体在另一物体之下。 Located-inside: 表示一物体在另一物体之中。 Located-outside: 表示一物体在另一物体之外。 例如，“华中师范大学坐落于桂子山上”，其对应的语 义网络表示如图2.10所示。
2014-3-3 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
人工智能
例如，用一个语义网络来表示事实“苹果树是一种果树， 果树又是树的一种，树有根、有叶而且树是一种植物”。
这一事实涉及“苹果树”、“果树”和“树”这3个对象， 树两个属性“有根”、“有叶”。
首先建立“苹果树”节点，为了进一步说明苹果树是一 种果树，增加一个“果树”节点，并用AKO联系连接着两个节 点。为了说明果树是树的一种，增加一个“树”节点，并用 AKO联系连接着两个节点。为了进一步描述树 “有根”、 “有叶”的属性，引入两个 “根”节点和“叶”节点，并分 别用HAVE联系与“树”节点连接。这个事实可用如图2.14所 示的语义网络表示。
2014-3-3 人工智能 丁世飞
2.4 语义网络表示法
2. 包含关系
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包含关系也称为聚集关系，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： Part-of,Member-of,含义为一部分,表示一个事物是另一个事 物的一部分，或说是部分与整体的关系。用它连接的上下层节 点的属性很可能是很不相同的，即Part_of联系不具备属性的 继承性。例如，“轮胎是汽车的一部分”其语义网络表示如图 2.7所示。
2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
人工智能
例如，用语义网络表示知识“请在2006年6月前归还图 书”。这条知识只涉及到一个对象就是“图书”，它表示了 在2006年6月前“归还”图书这一种情况。为了表示归还的 时间，可以增加一个“归还”节点和一个情况节点，这样不 仅说明了归还的对象是图书，而且很好地表示了归还图书的 时间。其语义网络表示如图2.15所示。归还图书情况2006年 6月AKO,Object,Before, 图2.15为带有情况节点的语义网络:
A R R1 B
B A
R3 R2
D
R4
C
R5
图2.3 语义基元结构
图2.4 语义网络结构
2014-3-3
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2.4 语义网络表示法
2.4.2 语义网络的基本语义联系
人工智能
语义网络除了可以描述事物本身之外，还可以
描述事物之间的错综复杂的关系。基本语义联系是 构成复杂语义联系的基本单元，也是语义网络表示 知识的基础，因此从一些基本的语义联系组合成任 意复杂的语义联系是可以实现的。这里只给出一些 经常使用的最基本语义关系。
轮胎 图2.7
2014-3-3
Part_of
汽车
包含关系实例
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2.4 语义网络表示法
3.属性关系
人工智能
属性关系是指事物和其属性之间的关系。常用的属 性关系有: Have：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性。 Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。 例如，“鸟有翅膀”，“电视机可以放电视节目”。 其对应的语义网络表示如图2.8所示。