语义网络与语义网
语义网
1.1什么是语义网微软公司董事长比尔·盖茨那幢坐落在西雅图，被喻为未来生活预言的科技住宅无疑是当今世界上最现代化的豪华住宅，堪称是智能建筑的经典之作。
豪宅内共铺设各种电缆52英里，房子内所有的电器设备相互连接成了一个智能网络。
主人在回家途中便可在车内利用计算机遥控家中的浴缸自动放水并调温，作好一切迎接准备。
房屋装有气象感知器，可以根据各项气象指标，控制室内的温度和通风情况。
走进大厅时，空调系统会将室温调整至你感觉最舒适的温度，音响系统也会针对你的喜好播放音乐，灯光系统自动调整照明颜色与强度，就连墙上的LCD显示屏，也会自动显示你喜爱的世界名画或播放你上次只看到一半的影片。
在住宅各处随意走动时，地板能在6英寸的范围内跟踪到人的足迹，在有人经过时自动打开照明，离去时自动关闭。
每个房间的温度、照明、音响等等都将随不同的设定自动调整。
就算是在水池中，也会从池底“冒”出如影随形的音乐。
尤其有意思的是，比尔·盖茨非常喜欢车道旁边一棵140岁的老枫树，所以就通过专门的监视系统对其进行24小时的全方位监控﹐一旦监视系统发现它有任何干燥的迹象，灌溉系统就会启动。
人们不禁要问，是什么尖端的科技系统使得盖茨先生的豪宅拥有如此高的智能化水平？要等到哪一个世纪才能让这样现代化的住宅走入寻常百姓家？你可能不曾想到，通过扩展今天的万维网（即WWW，是World Wide Web的简称）就完全可以使这一梦想变为现实。
这种扩展后的万维网称为语义网(Semantic Web）。
语义网的概念由万维网的发明者、现任万维网联盟（即W3C，是World Wide Web Consortium的简称）主任提姆·伯纳丝·李（Tim Berners-Lee）于1998年首次提出。
在他看来，“语义网（Semantic Web）并非是另外一个独立的Web，而是现在的Web的一个延伸。
在其中，所有的信息都具有定义完好的含义，更利于人与机器之间的合作。
趋势分析之语义网
趋势分析之语义网近几年来，语义网越来越频繁地出现在IT报道中，PowerSet、Twine、SearchMonkey、Hakia等一批语义网产品也陆续推出。
早在2010年，Google就已经收购了语义网公司Metaweb。
对于这次收购Google产品管理主管杰克·门泽尔(Jack Menzel)发文称，该公司可以处理许多搜索请求，但Metaweb的信息可以使其处理更多搜索请求，“通过推出搜索答案等功能，我们才刚刚开始将我们对互联网的理解用于改进搜索体验”，但对于部分搜索仍然无能为力，“例如，‘美国西海岸地区学费低于3万美元的大学’或‘年龄超过40岁且获得过至少一次奥斯卡奖的演员’，这些问题都很难回答。
我们之所以收购Metaweb，是因为我们相信，整合Metaweb的技术将使我们能提供更好的答案”。
这表明语义网技术经过近10年的研究与发展，已经走出实验室进入工程实践阶段。
语义网热度变化图语义网（Semantic Web）是一种智能网络，它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。
语义网实际上是对未来网络的一个设想，现在与Web 3.0这一概念结合在一起，作为3.0网络时代的特征之一。
语义网这一概念是由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）在1998年提出的一个概念，实际上是基于很多现有技术的，也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合。
其渊源甚至可以追溯到20世纪60年代末期的Collins、Quillian、Loftus等人的研究，还有之后70年代初Simon、Schamk、Minsky等人陆续提出的一些理论上的成果。
其中Simon在进行自然语言理解的应用研究时提出了语义网络（Semantic Network，不是现在的Semantic Web）的概念。
下面我们用Trend analysis分析语义网领域内的研究热点。
语义网概念及技术综述
语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。
一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。
与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。
因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。
二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。
XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。
通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。
2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。
RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。
通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。
3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。
这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。
4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。
OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。
OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。
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。
语义网学习报告
语义网学习报告Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT语义网学习报告学院：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：刘啸宇指导教师：吴陈一、语义网的概念与发展语义网的定义及概述万维网之父——伯纳斯·李(Berners-Lee)在2002年描绘了下一代互联网的前景,并将下一代互联网称为“语义网”(Semantic Web)。
他描述道:“语义网是当前网络的延伸,信息在其中被赋予明确含义,从而实现人与计算机的更好协作。
”蒂姆·伯纳斯-李在2006年普林斯顿大学演讲和后期接受媒体采访时公开表示，他最初将这种智能网络命名为语义网或许不够贴切，也许更准确的名称应该是数据网(外语:Data Web)。
语义网就是能够根据语义进行判断的智能网络，实现人与电脑之间的无障碍沟通。
它好比一个巨型的大脑，智能化程度极高，协调能力非常强大。
在语义网上连接的每一部电脑不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以干人所从事的工作。
它将使人类从搜索相关网页的繁重劳动中解放出来，把用户变成全能的上帝。
语义网中的计算机能利用自己的智能软件，在万维网上的海量资源中找到你所需要的信息，从而将一个个现存的信息孤岛发展成一个巨大的数据库。
语义网的建立极大地涉及了人工智能领域的部分，与web 智能网络的理念不谋而合，因此语义网的初步实现也作为web 的重要特征之一，但是想要实现成为网络上的超级大脑，需要长期的研究，这意味着语义网的相关实现会占据网络发展进程的重要部分，并且延续于数个网络时代，逐渐转化成"智能网"。
二、语义网的体系结构erners-Lee于2000年提出了语义网的体系结构，并对此做了简单的介绍。
该体系结构共有七层，自下而上其各层功能逐渐增强。
第一层第一层:""层。
Unicode和URI。
语义网络表示法-6DAN-博客园
语义网络表示法-6DAN-博客园
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。
语义网络与语义网
Ontolo了最终的失败
Ontology与语义web
• 1990年Tim.Berners-Lee发明了互联网上的超 文本系统,使网络互连技术用于人们的信息交流与 共享,促进了互联网的发展。 • 超文本系统没有对信息的含义进行描述, 而人们 真正关心的是信息的内容,也就是互联网上的文本、 图片等资源所包含的意义。 • 2000 年 的 世 界 XML (Extensible Markup Language) 大 会 上 , 蒂 姆 . 伯 纳 斯 . 李 做 了 题 为 SemanticWeb的演讲,对语义Web的概念进行了 解释,并提出了语义Web的体系结构。
命题语义网络
命题语义网络
• 引入与、或节点，表达更为复杂的含义 • 例：留下脚印一串串，有的深，有的浅，有的直， 有的弯
谓词语义网络
• Hendrix提出网络分块化技术，以解决谓词 中的变量和量词表示 • 在用语义网络表示一个复杂命题时，可以 把这个复杂命题拆成多个子命题，每个子 命题用—个简单语义网络表示，称为一个 空间．复杂命题构成大空间，子命题构成 子空间，它本身又可以看作是大空间中的 一个节点．子空间可以层层嵌套，也可以 用弧互相连接．
Ontology与语义web
• Ｏｎｔｏｌｏｇｙ在ＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂ技 术中居核心地位 • Ｏｎｔｏｌｏｇｙ最早是哲学中的基本概念，研 究“ｂｅｉｎｇ”之所以为“ｂｅｉｎｇ”的理 论 • 把“本体论”引入人工智能领域，被用作概念化 的本质表示，也就在正规的形式且是机器可读的 方式下定义相关领域术语和关系，以及利用这些 术语和关系构成该领域的规则的集合 • Ｏｎｔｏｌｏｇｙ中定义的概念在各个专门领域 的实际运用 ( 实用数据 ) 与Ｏｎｔｏｌｏｇｙ一起 构成Ｓｅ ｍａｎｔｉｃＷｅｂ的基础
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命题语义网络
命题语义网络
• 引入与、或节点，表达更为复杂的含义 • 例：留下脚印一串串，有的深，有的浅，有的直， 有的弯
谓词语义网络
• Hendrix提出网络分块化技术，以解决谓词 中的变量和量词表示 • 在用语义网络表示一个复杂命题时，可以 把这个复杂命题拆成多个子命题，每个子 命题用—个简单语义网络表示，称为一个 空间．复杂命题构成大空间，子命题构成 子空间，它本身又可以看作是大空间中的 一个节点．子空间可以层层嵌套，也可以 用弧互相连接．
Ontology与语义web
• 本体在进行信息表达时，需要一定的语法、 词汇表和语言结合才能表达一定的语义。 • 语法规定了言语的拼写和结构；词汇表定 义了言语背景及其在该背景下对本体的解 释；语言可以表达信息的目的和意图。
Ontology与语义web
• 利用本体论的方法表达语义时应得到3个方 面的支持，即一阶逻辑的支持、领域建模 理论的支持和Ｗｅｂ的支持 • 一阶逻辑指形式化语义和推理；领域建模 理论主要是基于认识论的建模支持；Ｗｅ ｂ支持在目前来说有基于ＸＭＬ或ＲＤＦ 的语法和工具的支持
Ontology与语义web
Ontology与语义web
• XML层作为语法层 • RDF(ResourceDescriptionFramework) 层作为数据层 • 本体层(OntologyLayer)作为语义层 • 逻辑层 (LogicLayer) 提供了智能推理的规 则 • 证据层 (ProofLayer) 支持代理间通讯的证 据交换。
谓词语义网络
• 例： x学生(x)y书( y)[读过(x, y)]
谓词语义网络
• 这种表示法要求子空间中的所有非全称变 量节点都是全称变量节点的函数，不是全 称变量节点函数的其它节点应该拉到空间 之外去．例：每个学生都读过《牛氓》
谓词语义网络
• 量词可以有多个，辖 域可以嵌套 s{学生(s)b[书(b) 读(s, b) n[作家(n) Like(n, b)]]} • 例：
语义网络与语义网
语义网络
• Quillian在1966年建议用一种语义网络来描述人对事物 的认识，实质上是对人脑功能的摸拟． • 在这种网络中，代替概念的单位是节点．代替概念之间关 系的则是节点间的连接弧，称为联想弧．因此这种网络又 称为联想网络． • 语义网络在形式上是一个有向图，所有的概念节点均通过 联想弧彼此相连。 • 语义网络能用于进行知识推导．其方法是，若要寻找两个 概念之间的关系，则从此两个概念出发，分别以广度优先 的方法向前进行搜索，搜索沿着联想弧进行．这两个搜索 圈逐渐扩大，如果到某个时刻碰上了，即形成一条连接两 个概念的通路，这就找到了两个撅念间的联系．
Ontology与语义web
Ontology与语义web
• Ｏｎｔｏｌｏｇｙ在ＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂ技 术中居核心地位 • Ｏｎｔｏｌｏｇｙ最早是哲学中的基本概念，研 究“ｂｅｉｎｇ”之所以为“ｂｅｉｎｇ”的理 论 • 把“本体论”引入人工智能领域，被用作概念化 的本质表示，也就在正规的形式且是机器可读的 方式下定义相关领域术语和关系，以及利用这些 术语和关系构成该领域的规则的集合 • Ｏｎｔｏｌｏｇｙ中定义的概念在各个专门领域 的实际运用 ( 实用数据 ) 与Ｏｎｔｏｌｏｇｙ一起 构成Ｓｅ ｍａｎｔｉｃＷｅｂ的基础
谓词语义网络
• 定义：若子空间S1完全包含子空间S2，则 称S1在S2之上 • 这样语义网络构成偏序结构，这种结构类 似于程序设计中的嵌套结构，可用于推理 • 推理分为闭式推理和开式推理，前者用于 寻找概念间的联系，后者用于寻找问题的 答案
语言语义网络
• 用于自然语言理解，早期研究者只注意语言的表面结构， 后发展为研究语言的语义结构 • FTCS语义网络，以Filmore提出的格文法为基础 • FTCS的语义结构可用BNF表示如下： <句子>::=<语态><陈述> <语态>::=<时态>|<体态>|<情态>| < 方式>|<时间>|<本性> <陈述>::=<动词><格变元>|<主题><格变元> <格变元>::=<格关系><名词短语>| <格关系><句子> <格关系>::=<当事者>|<主题>|<地点>| <源泉>|<目标>
Ontology与语义web
• 将Ｏｎｔｏｌｏｇｙ引入Ｗｅｂ主要体现在两方 面: 以Ｏｎｔｏｌｏｇｙ为基础 , 以ｘｘＭＬ技术 ( 建 立在ＸＭＬ基础之上)为手段对Ｗｅｂ上的信息进 行组织。 以Ｏｎｔｏｌｏｇｙ为基础组织的Ｗｅｂ信息往 往又利用各种知识表示方法整合到知识库中 , 可 以在Ｗｅｂ环境下分布并保证惟一性、一致性、 高效性。 从某种意义上说,ＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂ的生命 力和发展性取决于Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的成熟度。
语言语义网络
• 例子：拿破仑在滑Tim.Berners-Lee发明了互联网上的超 文本系统,使网络互连技术用于人们的信息交流与 共享,促进了互联网的发展。 • 超文本系统没有对信息的含义进行描述, 而人们 真正关心的是信息的内容,也就是互联网上的文本、 图片等资源所包含的意义。 • 2000 年 的 世 界 XML (Extensible Markup Language) 大 会 上 , 蒂 姆 . 伯 纳 斯 . 李 做 了 题 为 SemanticWeb的演讲,对语义Web的概念进行了 解释,并提出了语义Web的体系结构。
Ontology与语义web
• 语义Web是互联网研究者对下一代互联网的称谓， 通过扩展现有互联网，在信息中加入表示其含义 的内容,使计算机可以自动与人协同工作。 • 语义Web中的各种资源不再只是各种相连的信息, 还包括其信息的真正含义，从而提高计算机处理 信息的自动化和智能化。 • 语义Web的建立需要研究者们对信息进行有效的 表示，制定统一的标准，使计算机可以对信息进 行有效的自动处理。