知识的语义网络表示方法
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢，就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系，什么因果啦，包含啦之类的关系，整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨，所以地面湿”，这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很，让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子，一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢，这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点，那逻辑关系就像一团乱麻，很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西，东西太多太杂，找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑，涉及到众多部门、人员、业务流程，这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结，节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”，“猫”和“哺乳动物”就是两个节点，中间有连线表示所属关系。
这方法很直观，就像我们看人际关系图一样，谁和谁有关系，一眼就能看出来。
2.2 不过呢，语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花，模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”，这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时，就可能会出问题。
2.3 还有啊，当知识规模增大的时候，这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服，行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识，那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构，然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人，我们有年龄、性别、职业等框架，然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样，有了框架，填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便，就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢，框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了，要是有新的知识不符合这个框架，就像硬要把一个方东西塞进圆洞里，很困难。
常用知识表示方法主要包括
常用知识表示方法主要包括一、一阶谓词逻辑表示法。
咱先来说说这个一阶谓词逻辑表示法哈。
它就像是一种很严谨的“语言”，用一些特定的符号和规则来描述知识。
比如说，它可以把一些复杂的关系和事实用逻辑式子表达出来。
比如说“所有人都会死”，用一阶谓词逻辑就可以写成“对于任意的x，如果x是人，那么x会死”。
这种表示方法的好处呢，就是它很精确，逻辑关系清晰，适合用来处理一些需要严格推理的知识，像数学定理的证明啥的就经常会用到它。
不过呢，它也有小缺点，就是有时候表示起来会比较复杂，对于一些模糊的、不确定的知识就有点不太好处理啦。
二、产生式表示法。
这个产生式表示法就挺有意思的。
它就像是一组“规则”，形式一般是“如果……那么……”。
比如说“如果天气晴朗，那么就去户外运动”，这就是一个简单的产生式规则。
在很多专家系统里经常会用到这种表示方法哦。
它的优点是很自然，符合人类的思维习惯，容易理解和修改。
比如说我们要调整某个专家系统的规则，直接修改这些产生式就好啦。
但是呢，它也有不足的地方，当规则很多的时候，管理和维护这些规则就会变得有点麻烦，可能会出现一些冲突或者不一致的情况哟。
三、语义网络表示法。
语义网络表示法呢，就像是画了一张知识的“关系图”。
它把各种概念、事物用节点表示出来，然后用连线来表示它们之间的关系。
比如说“猫”和“动物”这两个概念，我们可以用一个连线表示“猫是一种动物”这样的关系。
这种表示方法的好处可多啦，它很直观，能很清楚地展示出知识之间的层次结构和语义关系。
就好像我们看地图一样，一下子就能明白各个地方的位置关系。
不过呢，它也不是十全十美的，对于一些复杂的关系，可能会导致网络结构变得很复杂，不太容易理解和维护呢。
四、框架表示法。
框架表示法就像是给知识搭建了一个“框架”。
它把一些相关的知识组织在一起，形成一个固定的结构。
比如说我们描述一个人的信息，就可以用一个框架，里面有姓名、年龄、职业等这些固定的“槽”，然后把具体的信息填进去。
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
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
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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。
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
知识的表征类型
知识的表征类型
知识的表征类型可以分为以下几种:
1. 符号表示: 这是最常见和基本的知识表征类型。
它使用符号或标记来表示不同的概念、关系和事实。
符号可以是文字、数字、图像等。
2. 记忆表示: 这种表征类型基于人类的记忆机制，通过存储和检索相关信息来表征知识。
例如，人们可以通过记忆事实、经验和概念来获取知识。
3. 语义表示: 这种表征类型通过使用语义概念和关系来表示知识。
语义表示可以使用图谱、本体以及其他语义网络来表示实体、属性和关系。
4. 逻辑表示: 这种表征类型使用逻辑语言来表示和推理知识。
逻辑表示可以使用一阶逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式。
5. 统计表示: 这种表征类型使用统计模型和方法来表示和推理知识。
统计表示是基于数据的，可以通过训练模型来从数据中学习知识。
这些表征类型通常是相互关联和互补的，不同的应用领域和任务可能需要不同的表征类型。
语义网络表示法0314
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.《AI语义网络表示法》导学东风一中信息技术课题组【学习目标】认知知识的语义网络表示法。
重点掌握语义网络的结构，掌握二元语义网络表示方法，了解语义网络的特点。
【学习任务】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。
一、复习知识表示法五种二、新知语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边（弧）组成的一种网络图。
其中节点表示事物、对象、状态等，边（弧）表示节点间的联系。
语义网络可以表示人类用语言进行描述的知识。
常见的语义关系有以下几种：1．类属关系类属关系表示类与个体关系，是最常用的一种语义关系，通常用”is_a”或ISA标识。
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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
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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。
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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
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，并
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 样就可以在下层概念中只列出它独有的属性。
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总结
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。四部分组成：
▪ 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。
▪ 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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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
学生
部分
教师
部分
课程
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。
推出
饥饿
需进食
Ⅳ. 时间、位置关系： 朱雀大街 位于
思远公司
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. 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。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：
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>）
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，而箭尾的节点代表下层概念。
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3
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。
RAB
A
B
RBC
B
C
A RAC C
是
鸟 鸟窝 时间
结束于
情况
秋天
是
其中，“占有” 为一个动作节点，通过它，不仅可以描述占有“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，下面是常用的几种： Ⅰ. 分类关系：指事物间的类属关系。如“是一种”等。
能运动 会吃
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；
• 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；
• 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。
• 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。
2020/3/29
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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“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），语义网络 可以通过增设合取节点及析取节点来表示。
会飞
有羽毛 是一种
是一种
八哥
鸟
是一种
鸵鸟
动物
是一种
生活在水中
鱼
是一种
是一种
吃
鲨鱼
草鱼
会游泳
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，还
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，善奔走。
人
例如：与会者有男，有女，有年老的，
是
有年青的。
与会者
其语义网络为：
部分
部分 部分
部分
（其中，A,B,C,D分别 代表四种不同情况的 与会者）
A
B
C
D
状态
状态
状态
状态
与
或
或
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男
女
年老
年轻
6
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，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，例如当用节点表示某一动作时，向外的 弧可用来指出动作的主体及客体。
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 相同的节点合并为一个，从而构成一个语义网络。
2020/3/29
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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知识之间的复杂联系。
(1) 用语义网络表示事实
Ⅰ. 一般表示
吃肉
跑得快
猎狗
能狩猎