人工智能——语义网络表示法
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1968年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
联系
说明
示例
A-Member-of
个体与集体之间的关系
张三是工会会员
Composed-of
“构成”，一对多
整数由正整数、负整数和零组成
Have
“占有”关系
鸟有翅膀
Before、After、AT
事件之间的时间先后关系
唐朝在宋朝之前
Located-on(-at,under,-inside,-outside)
事物之间的位置关系
书在桌子上
Similar-to,Near-to
事物之间的相似和接近关系
猫与虎相似
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。优点
缺点
结构性
非严格性
联想性
处理上的多余
自然性
表2语义网络表示法的特点