确定性知识系统.ppt

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* 2.2 确定性知识表示方法 2.2.1 谓词逻辑表示法 2.2.2 产生式表示法 2.2.3 语义网络表示法 1. 语义网络概述 2. 事物和概念的表示 3. 情况和动作的表示 4. 语义网络的基本推理过程 5. 语义网络表示的特征 2.2.4 框架表示法 语义网络表示法 语义网络是J.R.Quillian于1968年在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个心理模型最先提出的。语义网络最初主要用于自然语言理解的研究,Quillian主张应当把语义放在第一位,一个词的含义只有根据它所处的上下文环境才能准确的把握,一个句子中相关单词的语义或意思可以通过这种网络来表示。 基于Quillian的工作,Simon于1970年正式提出了语义网络的概念。 语义网络表示法 1. 语义网络的概念及结构 语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图,它是一个带标记的有向图。其中有向图的各节点用来表示各种概念、事物、属性、情况、动作、状态等,节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象,每个节点可以带有若干个属性,以表示其所代表的不同对象的特性;弧是有方向、有标注的,方向用来体现节点间的主次关系,而其上的标注则表示被联接的两个节点间的某种语义联系或语义关系。 语义网络表示法 一个最简单的语义网络可由一个三元组表示: (节点1,弧,节点2) 可用如下图所示的有向图表示,称作基本网元。 A B R 其中,A和B分别代表节点,而R则表示A和B之间某种语义联系。 1.语义网络概述 概念 例如:语义基元(A, R, B)所对应的基本网元,如图2-3所示。 例2.6 用语义基元表示“鸵鸟是一种鸟”这一事实。 解:如图2-4所示。 说明:弧的方向不可随意调换。 A B R 图2-4 鸵鸟 鸟 是一种 图2-3 * 鸟 人 ISA 实例关系: ISA 体现的是“具体与抽象”的概念,含义为“是一个”,表示一个事物是另一个事物的一个实例。例“李刚是一个人”,如图2-6。 图2-6 实例关系 张强 共青团 A-Member-of 图2-8 成员关系 成员关系: A-Member-of 体现的是“个体与集体”的关系,含义为“是一员”,表示一个事物是另一个事物的一个成员。例“张强是共青团员”,如图2-8。 上述关系的主要特征 属性的继承性,即处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所有属性. 分类关系: AKO 也称泛化关系,体现的是“子类与超类”的概念,含义为“是一种”,表示一个事物是另一个事物的一种类型。例“机器人是一种机器”,如图2-7。 李刚 动物 图2-7 分类关系 AKO 1.语义网络概述 基本语义关系(1/3) * 1.语义网络概述 基本语义关系(2/3) 属性关系 指事物和其属性之间的关系。常用的有: Have:含义为“有”,表示一个结点具有另一个结点所描述的属性 Can:含义为 “能”、“会”,表示一个结点能做另一个结点的事情 例如:“鸟有翅膀”,如图2-9 包含关系(聚类关系) 指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系。常用的包含关系是: Part-of :含义为“是一部分”,表示一个事物是另一个事物的一部分。 例如,“大脑是人体的一部分”,如图2-11 再如,“黑板是墙体的一部分”,如图2-12 聚类关系与实例、分类、成员关系的主要区别 聚类关系一般不具备属性的继承性。 如上例,大脑不一定具有人的各种属性 黑板也不具有墙的各种属性。 大脑 人体 Part-of 图2-11 包含关系一 鸟 翅膀 Have 图2-9 属性关系 黑板 墙 图2-12 包含关系二 Part-of * 1.语义网络概述 基本语义关系(3/3) 时间关系 指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系。常用的时间关系有: Before:含义为“在前” After: 含义为“在后” 如:“伦敦奥运会在北京奥运会之后”,图2-13 位置关系 指不同事物在位置方面的关系。常用的有: Located-on:含义为“在…上面” Located-under:含义为“在…下面” Located-at:含义为“在…” 如,“书在桌子上”,图2-14 相近关系

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