人工智能--语义网络表示法

缺乏、安全感 2022-02-27 02:08 1709阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  概念
 *  常用的基本语义关系
 *  事物与概念的表示
 *   *  语义网络表示一元关系
     *  较复杂关系的表示方法
     *  情况和动作的表示
 *  语义网络的基本推理过程
 *   *  继承
     *  匹配

# 概念 #

*  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。
 *  节点：表示实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等。
 *  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

在语义网络表示中，每一个节点和弧都必须有标志，用来说明它所代表的实体或语义。

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*  语义基元：在语义网络表示中最基本的语义单元
 *  基本网元：一个语义基元所对应的那部分网络结构

语义基元可用如`（节点1，弧，节点2）`这样一个**三元组**来描述。它的结构可以用一个基本网元来表示。

例如，若用A、B分别表示三元组中的节点1、节点2，用R表示A与B之间的语义联系，那么它所对应的基本网元的结构如下所示。

![在这里插入图片描述][20190326161922118.png]

**当把多个语义基元用相应的语义联系关联到一起就形成了语义网络。语义网络中弧的方向是有意义的，不能随意调换。**

语义网络表示和谓词逻辑表示有着对应的表示能力。从逻辑上看，一个基本网元相当于一组二元谓词。**三元组`（节点1，弧，节点2）`可用谓词逻辑表示为`P（节点1，节点2）`，其中弧的功能由谓词完成。**

# 常用的基本语义关系 #

1.  实例关系：即一个事物是另一个事物的具体例子。例如“我是一个人”。弧上的语义标记为“ISA”，即为“is a”，含义为“是一个”。  
    ![在这里插入图片描述][20190326161859389.png]
2.  分类关系（泛化关系）：表示一个事物是另一个事物的一个成员，体现的是子类与父类的关系，弧的语义标记为“AKO”，即为“a kind of”。  
    ![在这里插入图片描述][20190326161831409.png]
3.  成员关系：体现个体与集体的关系，表示一个事物是另一个事物的成员型。弧的语义标志为“A-Member-of”。  
    ![在这里插入图片描述][20190326161804467.png]
4.  属性关系：是指事物与其**行为、能力、状态、特征等属性之间的关系，因此属性关系可以有许多中**，例如：

*  Have，含义为“有”，例如“我有手”
 *  Can，含义为“可以、会”，例如“狗会跑”
 *  Age，含义为年龄，例如“我今年22岁”

![在这里插入图片描述][20190326161729152.png]

1.  包含关系（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。弧的语义标志为“Part-of”。**跟分类关系最主要区别在于包含关系一般不具备属性的继承性。**  
    ![在这里插入图片描述][20190326161711957.png]
2.  时间关系：表示时间上的先后次序关系。常用的时间关系有：

*  Before：表示一个事件在另一个事件之前发生
 *  After：表示一个事件在另一个事件之后发生

例如“深圳大运会在广州亚运会之后举行”

![在这里插入图片描述][20190326161658511.png]

1.  位置关系：是指不同的事物在位置方面的关系，常用的有：

*  Located-on：表示某一物体在另一物体上面
 *  Located-at：表示某一物体所处的位置
 *  Located-under：表示某一物体在另一物体下方
 *  Located-inside：表示某一物体在另一物体内
 *  Located-outside：表示某一物体在另一物体外

例如“书在桌上”

![在这里插入图片描述][20190326161646907.png]

# 事物与概念的表示 #

## 语义网络表示一元关系 ##

**所谓一元关系就是一些最简单、最直观的事物或概念**，例如“雪是白的”、“天是蓝的”。

具体的表示就如同上面“我是一个人”这个例子，这就是一个一元关系。

再例如，“狗能吃，会跑”

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hqYzI1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 较复杂关系的表示方法 ##

例如：

1.  动物能吃、能运动
2.  鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞
3.  鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hqYzI1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 情况和动作的表示 ##

1.  情况的表示：

例如“小燕子这只燕子从春天到秋天一直占有一个巢”

![在这里插入图片描述][20190326161608279.png]

1.  事件和动作的表示：

用语义网络表示事件或动作时需要设立一个事件节点。事件节点有一些向外引出的弧，表示动作的主体和客体。

例如，“我给他一本书”

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hqYzI1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 语义网络的基本推理过程 #

## 继承 ##

是指把对事物的描述从**抽象节点**传递到**具体节点**。通过继承（沿着ISA、AKO这些弧）可以的到所需节点的一些属性值。

一般过程：

1.  建立一个节点表，用来存放**待解节点**和**所有以ISA、AKO等继承弧于此节点相连的节点**。初始情况下，节点表中只有待解节点。
2.  检查表中的第一个节点是否有继承弧。若有则把该弧所指的所有节点**放入节点表末**尾。**记录这些节点的属性**，**并从节点表中删除第一个节点**。若没有**则直接删除第一个节点**。
3.  重复第2步，直到节点表为空。

记录下的全部属性就是待解节点继承来的属性。

## 匹配 ##

就是在知识库的语义网络中寻找与待解问题相符的语义网络模式。

例如问题为“鱼住在哪？”知识库为上面“较复杂关系的表示方法”中的语义网络。

根据问题构造出如下语义网络片段：  
![在这里插入图片描述][20190326161534676.png]  
用该片段去知识库中匹配，即可得到“鱼住在水中”。

[20190326161922118.png]: /images/20220227/10d266f4297d4d6e81db37d7099dc279.png
[20190326161859389.png]: /images/20220227/1bdd6b45aaf44333813cf3c74ef0136d.png
[20190326161831409.png]: /images/20220227/92a4cb9e3f814f988d1e5f2f29090a38.png
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