语义网络的基本概念

语义网络

由结点和结点间的有向弧组成的有向图。

语义网络近年来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。

 

1.语义网络的结构

语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的知识表达方式。

语义网络一般由一些最基本的语义单元/语义基元组成，语义基元是由有向图表示的三元组 (结点A，弧，结点B)

 图做太快了，右边的A为B。

结点代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等。

弧是有方向和标注的，方向体现了结点所代表的实体的主次关系，即结点A为主，结点B为辅；线上的标注表示它所连接的两个实体之间的语义联系。[在语义网络中，弧的方向是不能随意调换的。]

E.g.命题“ 小学生坐车去春游 ”

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2.基本的语义关系

(1)Is-a和Part-of型关系

这类关系是指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系。

体现“具体与抽象”、“个体与集体”、“部分与整体”。

E.g.(下图来自《人工智能》马少平)

1）Is-a：表示一个事物是另一个事物的实例，表示具体与抽象关系，此关系的一个最主要特点是属性的继承性，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所有属性。[Eg. “灵长类”是“动物”，“灵长类”是“动物”的一个具体实例。]

2）Part-of：表示一个事物是另一个事物的一部分，有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系。其特点是Part-of关系下的各层结点的属性可能是很不相同的(没有属性的继承性)。

3)Is：表示一个结点是另一个结点的属性。Eg.中国的陆地面积是960万平方公里。

(2)属性(类属)关系

属性关系是指事物和其属性之间的关系。

1)Have：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性。Eg.鸟有翅膀。

2)A-Kind-of：表示一个事物是另一个事物的一种类型，表示是一种隶属关系，体现某种类内部的层次。下层结点除了可继承、细化、补充上层结点的属性外，还有可能出现变异的情况。Eg.鸭嘴兽是哺乳动物。

3)Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。Eg.草鱼吃水草。

(3)其他关系

1)时间关系：指不同事件在其发生时间方面的先后关系。[Eg. Before / After]

2)位置关系：指不同事物在位置方面的关系。[Eg.Located-on/Located-at/Located-under/Located-inside/Located-outside]

3)相近关系：指不同事物在形状、内容等方面相似和接近。[Eg.Similar-to/Near-to]

(4)复杂些的关系

1)The event is  事件

2)The agent of the event is  施动者

3)The object of the event is 受动者

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3.语义网络的推理

(1)继承

把对事物的描述从抽象结点(概念结点、类结点)传递到具体结点(实例结点)。

(2)匹配

在知识库的语义网络中寻找与待求问题相符的语义网络模式。

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4.语义网络表示法的特点

优点：(1)结构性好，语义网络把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表现出来，是一种结构化的知识表示法。

           (2)下层结点可以继承、新增和变异上层结点的属性，从而实现信息共享。

           (3)通过与某一结点连接的弧很容易找出相关信息，而不必查找整个知识库，有效避免了搜索时的组合爆炸问题。

           (4)语义网络表示把各结点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来，是一种直观的知识表示方法。

           (5)语义网络着重强调事物间的语义联系，体现了人类思维的联想过程，符合人们表达事物间关系的习惯，因此较为容易把自然语言转换成语义网络。

缺点：(1)推理规则不十分明了。

           (2)表达范围有限，一旦结点个数太多，网络结构复杂，推理就难以进行。