人工智能基础——知识的表示方法,语义网络表示方法
语义网络
- 以个体为中心的组织知识的语义联系
- 实例联系
- 泛化联系
- 聚集联系
- 属性联系
- 以谓词或关系为中心组织知识的语义联系
- 以关系(谓词)为中心组织知识的语义联系
- 连接词在语义网络中的表示方法
- 合取
- 析取
- 否定
- 蕴含
- 变元和量词在语义网络中的表示方法
以个体为中心的组织知识的语义联系
实例联系
泛化联系
聚集联系
属性联系
以谓词或关系为中心组织知识的语义联系
以关系(谓词)为中心组织知识的语义联系
连接词在语义网络中的表示方法
合取
析取
否定
蕴含
变元和量词在语义网络中的表示方法
语义网络:
采用网络形式表示人类知识的方法,一个带有标识的有向图,图中的结点表示物体,事件或者是属性值。
(AKO与此时所说的无关,直接忽略)
结点一般分为实例结点和类结点(模板,相当于编程中的类)两种类型。
结点之间的有向弧(有的还带有标识,包括直线)表示结点之间的联系。
基本命题的语义网络表示:
1.以个体为中心组织知识的语义联系。
实例联系:
用于表示类结点数所属实例结点之间的联系。
标识符为:ISA
例如“张三是一名老师”可以表示为如图2.3所示的语义网络。
值得注意的是:实例结点与类结点是多对多的关系,一个实例可以属于多个类结点,因为这个实例可以包含多个类的属性,同样的,一个类是可以拥有多个实例的。
泛化联系:
用于表示一种类结点(如鸟)与更抽象的类结点(如动物)之间的联系,通常用AKO(a kind of)表示。
聚集联系:
用于表示某一个体与其组成成分之间的 联系,通常用(part-of)表示。
聚集联系基于概念的分解性,将高层概念分解为若干低层概念的集合。这里,可以把低层概念看作是高层概念的属性,例如,“两只手是人体的一部分”表示为如下图所示的语义网络:
属性联系:
表示个体、属性及属性值之间的联系。通常用有向弧表示属性,用这些弧指向的结点表示各自的值。
例如:“John 的性别是男性,年龄为30岁,身高180cm,职业是程序员。”可以表示为:
以谓词或关系为中心组织知识的语义联系
以关系(谓词)为中心组织知识的语义联系:
除了把对象当作结点之外,如果还把关系R也作为语义的结点,其对应的关系语义便可以用语义网络表示。
例如:小李和小王是朋友,可以用关系Friend(Li,Wang)(其实就是一个谓词)来表示。语义网络如图所示:
连接词在语义网络中的表示方法:
合取:
在语义网络中,合取通过引入合取结点来表示。合取关系网络其实就是由与结点引出的弧构成的网络。
析取:
通过引入或结点表示:
否定: 引入非结点。
对于基本联系的否定,可以直接采用非ISA,非AKO,以及非part-of的有向弧来标注。对于一般结点,则需要通过引进非结点来表示。
蕴含:
引入关系结点蕴含,从关系结点出发,一条弧指向命题的前提条件,记为ANTE,另一条弧指向该规则的结论,记为CONSE。
变元和量词在语义网络中的表示方法:
存在零次在语义网络中直接用ISA弧表示,而全称量词就需要用分块来表示。
对于量词的表示方法,首先用谓词公式表示出来,然后根据谓词公式画出语义网络。
GS:表示全称量化的一般事例,可以说是所有全称量化实例的集合
G:某个具体的全程量化实例,这里是全称量化狗
FROM:可以理解为是辖域,其实应该是G这个断言本身(G有两个部分,一个刚才已经说到,另一个就是代表全称量词的特殊弧(任意符号),S1是一个特定的分割,表示 A dog has bitten a postman.
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