人工智能知识表示3语义网络表示法.ppt

通过反例强化语义网络表达的知识 如下图，通过对房子的样本(a)和反例(b)、(c)语义网络的比较，很容易得到对房子概念更深刻的认识，这种认识的深化体现在(d)图中某些指示器变成了加强形式：must-be-supported、must-be-a。 * * 语义网络最早由奎廉（Quillian）于1968年提出，作为描述人类联想记忆（合理）的一种心理学模型。 当时语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。 由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。 APENDIX 2 语义网络产生背景 * * 2.5 语义网络表示法 语义网络是奎廉 (J. R. Qullian) 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，奎廉又把它用作知识表示。 1972年，西蒙在他的自然语言理解系统中采用了语义网络表示法。 1975年，亨德里克 (G. G. Hendrix) 提出了语义网络分区技术。 语义网络的基本概念 语义网络是一种通过概念及其语义关系来表达知识的有向图。在语义网络结构中使用了三种图形符号： 框------节点 带箭头及文字标识的线条------有向弧 和文字标识线------指针 * 4 知识的语意网络表示 (1). 语义网络多元关系表示 (2).语义网络逻辑关系表示 * (1). 多元关系？！ 例： John给Mary一个礼物。 先将整个描述表示为一个给出事件G1，使其作为事件类Giving-Event的一个例子 再说明G1中的John是给出者（Giver） Mary是接受者（Receiver） Gift则是给出的东西（Thing) * Giving-Event Giver Mary Thing G1 Isa John Gift Physical-Things Isa Persons Isa Isa Receiver 给出事件 * (2). 逻辑关系 事物之间不仅存在可以直接用关系弧表示的语义关系，也存在与、或、非、蕴涵等逻辑关系。可以通过附加一些特殊的标记来指示逻辑关系。 　　1） 逻辑与“ 　　2） 逻辑或 * 例： John给Mary一个礼物。 Isa(G1,Givig-Event) ∧ Giver(G1,John) ∧ Receiver(G1,Mary) ∧ Thing(G1,Gift) 1） 逻辑与 　 　语义网络中由关系弧指示的二元关系之间具有隐含的逻辑“与”关系，所以不必作附加处理。 这种与关系的隐含可以从多元谓词公式转变为多个二元谓词公式的过程中观察到。 Thing Receiver Giving-Event Giver Mary G1 Isa John Gift * 例： ISA(A，B)∨PART-OF(B，C)　　 　　当2条（或多条）关系弧有逻辑或关系时，可以用虚线框将在这些弧围起来，并在虚线框上加标记DIS（disjunction）。 2） 逻辑或 如果没有加注析取界限，则这个网络就会被解释为 ISA(A，B)∧PART-OF(B，C) * X的椅子 　颜色 咖啡色； 包套 皮革； 类属 家具 (座位)； 所有者 X (人) ； X 加上去的 * 2.4 语义网络表示法 * 1. 基本网元 例： 宠物兔是一种兔子。 三元组表示 （宠物兔，是一种，兔子） 基本网元: （节点1，弧，节点2） 节点指示事物 节点间以有向弧连接 弧上的标签则指示节点间关系。 pet rabbit rabbit A kind of 有向????图表示 * * 每个语义基元可表示为三元组： （结点1，弧，结点2） Isa Man John P.E. Register Male Student Course Isa Ako John 选修了体育课. * 椅子有主了。 加上去的 * * 2. 基本语义关系 （1）类属关系 具有共同属性的不同事物间的分类关系、