人工智能基础（第2版）-高济-AI-9-本.pptVIP

人工智能基础 浙江大学计算机学院 高 济 3.3. 结构化表示 需求： 世界是复杂的——充满万物，事物间存在着千丝万缕的联系, 一阶谓词逻辑离散地表示事物和事物间的关系——表示法效用低, 结构化的手段——高效和集中地描述特定的事物和事物间的关系. 内容： 语义网络 框架表示法 面向对象的表示法 3.3.1. 语义网络 奎廉（Qquillian），1968, 描述人类联想记忆的一种心理学模型, 主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系, 强大和直观的表示能力，广泛应用。 3.3.1. 语义网络1语义网络的一般概念 语义网络——表示为描述事 物间关系的有向图（图3.7）： 节点——事物：概念或个体； 有向弧——关系弧，节点间的连接； 弧标签——指示节点间关系： Ako——超类-子类关系， Isa——类-个体关系， 其它任意关系——Sex：性别， Register：课程的注册； 关系弧只能表示二元关系； 多元关系转变为多个2元关系的合取 （图3.8）。 Give(John, Mary, Gift) 1语义网络的一般概念 表示关于事物和事物之间关系的一般性描述——引入变量和量词 量词的隐含表示（图3.9）： 变量隐含地受全称量词的约束， 存在量词约束的变量用Sk?lem函数或常量取代。 例：John给每个人一个礼物： 1语义网络的一般概念 量词的显式表示——显示全称量词及其辖域（图3.10和图3.11）： 以节点GS指示所有一般性描述的集合， 一般性描述的实例，以包含一常量（例如G）的节点指示， 从实例节点（例如G）引出二种关系弧： 带标签Form的弧指向全称量词的辖域——以虚线框围出的子网， 带标签?的弧（可以有多个）指向全称量词的约束变量。 辖域内其它变量隐含受存在量词的约束（不必Sk?lem化）。 2逻辑关系的表示 表示约定： 与、或、非、蕴涵等逻辑关系； 用虚线框将具有某种逻辑关系的 关系弧围起来——所有二元关系 均用关系弧指示； 附加一些特殊的标记来指示逻辑 关系。 逻辑“与”——关系弧指示的二元关系 之间隐含逻辑“与”关系； 逻辑“或”——虚线框上加标记DIS（disjunction）； Color(Book-1,Blue)∨ Color(Book-1,Green) 逻辑“非”——虚线框上加标记NEG(negtive)； ?[Own(Liming,Book-1)∧Color(Book-1,Blue)] 2逻辑关系的表示 嵌套在“或”关系内的“与”关系——虚线框上加标记CONJ(conjunction)： John给Mary一本书或 Mary给John一件礼物。 逻辑“蕴涵”——用虚线连接的两个虚线框分别加标记ANTE(antecedent)和CONSE(consequent)： 李明的父亲给李明的每 个朋友一个礼物。 3语义网络的存储表示 分为二类： 节点集， 节点集加关系弧集。 节点可表示为具有若干槽（slot）的数据结构： 节点 :=（Node 节点名 {槽名：槽内容}+） 槽对应节点向外发出的关系弧， 槽就取名为这些关系弧的标签， 槽内容即语义网络中关系弧指向的节点。 节点G1就可表示为： （Node G1 Isa: Giving-Event Giver: John Receiver: Mary Thing: Gift） 语义网络简单地就表示为这些数据结构的集合。 逻辑关系的表示： 逻辑关系均视为事件间的逻辑关系， 每个具体的逻辑关系视为一般逻辑关系（如DIS）的实例。 4基于语义网络的推理 主要推理方式——以关系弧为索引，在网络中快速有哪些信誉好的足球投注网站所需的信息。 支持有哪些信誉好的足球投注网站的重要技术： 层次分类： 世界万物都遵从层次分类法则。 Ako——通过超类-子类关系，建立面向层次分类的语义网络。 Isa——通过类-个体关系，把个体事物关联到概念节点（视类名为概念）。 优点——大幅度压缩信息的重复存储，紧凑一致，易于维护 节点间关系弧指示事物的属性（特性）； 把个体事物的公共属性值和典型属性值存放于个体事 物所属的类或超类节点中； 个体事物节点本身只存放其特有的信息。 特性继承——支持层次分类网络的实用化： 当取用不记载于个体事物节点的公共或典型特性值时，可 以沿Isa和Ako关系弧（也称为链）追溯到存放这些特性值 的类或超类节点。 缺省推理——继承缺省值（即公共或典型值）、操作功能。 4基于语义网络的推理 逻辑推理 基于逻辑关系的表示； 不如直接用谓词逻辑和产生式表示法来得直观和有效； 综合应用不同的表示方式： 以语义网络支持结