语义网络

语义网络是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。当时的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。1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。

语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。

一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。

因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。

语义网络的特征包括以下几个方面的内容：

1、重要的相关性得意明确表示；

2、相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必遍历整个庞大的知识库；

3、能够利用“IS-A”和“Subset”链在语义网络中建立属性继承的层次关系；

4、易于对继承的属性进行演绎；

5、能够利用少量基本概念的几号建立状态和动作的描述。

下面我们通过一些简单语义网络表示知识的实例来进一步说明如何通过语义网络来实现知识的表示。

比如我们要说明张三是一名教师，则可以用下图1所示的语义网络来表示。

其中张三和教师是两个实体，在语义网络里我们分别用两个节点表示，而他们之间的关系则用“ISA”链相连来表示，称“ISA”为指针。

语义网络的节点不仅可以表示具体的实物，它还可以用来表达情况动作，把他们作为对象一样处理，每一情况节点可以有一组向外的弧（事例弧或事例框），用以说明情况谓词的各种变量。

例如我们要表示“小燕是燕子是一种鸟，并且它从春天到秋天占有一个巢”这一关系，我们可以用如下的语义网络进行表示。

上图所示语义网络中设立了“占有权-1”（OWN-1）节点，表示小燕有自己的巢。同时小燕还可以有其他东西，所以“占有权-1”只是“占有权”（OWNERSHIP）的一个实例，而“占有权”又只是一种特定的“情况”（SITUATION）。小燕是“占有权-1”的一个特定的“物主”（OWNER），而“巢-1”是“占有权-1”的一个特定的“占有物”（OWNEE）。小燕占有“占有权-1” 的时间是从春天（SPRING）到秋天（FALL），“春天”和“秋天”有被定为“时间”（TIME）的实例。

从上可以看出语义网络法能够以人的一种思维方式将事物之间的相互关系表示出来，将人的思维过程规则化成为一种知识构架（知识表示方法），而且此种表示方法通过一定的处理过程就能成为计算机算所能接受和理解的知识，这给计算机的智能控制提供了一条途径。

“语义网是一个由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)在1998年提出的一个概念，它的核心是：通过给万维网上的文档(如:HTML)添加能够被计算机所理解的语义“元数据”(Meta data)，从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。语义万维网通过使用标准、置标语言和相关的处理工具来扩展万维网的能力。不过语义网概念实际上是基于很多现有技术的(某些技术甚至可以追溯到20世纪60年代末期), 也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合。

“语义网络常常被用作知识表示的一种形式。它其实是一个有向图，这个图的顶点代表概念，而边则用于表示这些概念之间的语义关系。”