知识表示方法 part4人工智能课件 西电

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1、Artificial Intelligence (AI)人工智能,主讲：戚玉涛,Email：qi_,第二章：知识表示方法,内容提要,第二章：知识表示方法,1.状态空间法,2.问题归约法,3.谓词逻辑法,4.语义网络法,5.其他方法,语义网络法,语义网络法（ Semantic Network Representation ） 语义网络是奎廉(J. R. Quillian) 1968年在研究人类联想记忆时提出的一种心理学模型，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也采用了语义网络表示法。 语义网络是一种表达能力强而且灵活的知识表示方

2、法，目前已经广泛应用于人工智能领域，尤其是在自然语言处理方面。,语义网络法,语义网络 语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识一种网络图。 从图论的观点看，语义网络是一个“带标识的有向图” 有向图的节点代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等；节点还可以是一个语义子网络，形成嵌套结构。 有向图的弧代表语义关系，表示它所连结的两个实体之间的语义联系，它必须带有标识。,语义网络法,语义基元 语义网络中最基本的语义单元称为语义基元，可用三元组表示为： （结点1，弧，结点2） 基本网元 指一个语义基元对应的有向图 例如：若有语义基元（A, R, B），其中，A、B分别表示两个结点，

3、R表示A与B之间的某种语义联系，则它所对应的基本网元如下图所示：,语义网络法,语义网络的简单例子 例如：用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟” 语义网络的表示能力 事实的表示： 例如：“雪的颜色是白的” 规则的表示： 例如：“规则R：如果 A 则B”,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （1）类属关系 类属关系体现的是“具体与抽象”的概念，通常指具有共同属性的不同事物之间的实例关系、成员关系或分类关系。 常有的类属关系有：Is-a(是一个)、A-member-of（是一员）、A-kind-of（是一种）。 例如：张宁是一个学生。,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （2）聚集关系 如果一个事物是另一事

4、物的组成部分或某个方面，则它们之间的关系就是聚集关系。常用的聚集关系有：A-part-of（是一部分）。 例如：手是人体的一部分。,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （3）属性关系 属性关系表示了对象和其属性之间的联系。 常用的属性关系有：Have(有)、Can（能、会）、Owner（所有者）。 例如：张宁会说英语，年龄18岁，身高160cm。,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （4）推论关系 如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存在因果关系，则称它们之间是推论关系，可以用Fetch(推出)表示。 例如：饥饿推出需要进食,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （5）相近关系 相近关系是

5、指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有：Similar-to（相似）、Near-to（接近） 例如：猫和虎相似,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （6）方位关系 方位关系表示了不同事物之间在位置方面的相互关系，例如在上（Located-on），在下（Located-under），在内（Located-inside）、在外（Located-outside）、位于（Located-at）等都可以表示不同事物间的方位关系。 例如：书在桌子上。,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （7）时间关系 时间关系表示了不同事件在发生时间方面的先后次序关系。常见的时间关系有Before（在前

6、）、After（在后）等。 例如：阅览室开放后才能供读者阅览就是表示了开放和阅览两事件之间的先后时间关系。,语义网络法,语义网络的基本语义关系 （8）构成关系 用于表示构成联系，是一种一对多的联系，它的联系的节点间不具有属性继承性。 例如： 整数由正整数、负整数和零组成。,语义网络法,谓词逻辑与语义网络等效 例如：用”Liming is a man”的语义网络和谓词逻辑表示说明谓词逻辑与语义网络的等效性。,语义网络法,一元关系 指可以用一元谓词P(x)表示的关系。谓词P说明实体的性质、属性等。 描述的是一些最简单、最直观的事物或概念。常用：是、有、会、能等语义关系来说明。如 雪是白的 。 一元

7、关系的描述 应该说，语义网络表示的是二元关系。如何用它来描述一元关系？结点1表示实体，结点2表示实体的性质或属性等，弧表示语义关系。 例如：用语义网络表示“动物能运动、会吃”,语义网络法,二元关系：二元语义网络表示 可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实体之间的关系。 单个二元关系可直接用一个基本网元来表示 对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合来实现。 例如：用语义网络表示 动物能运动、会吃。 鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞。 鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。,语义网络法,用语义网络表示：1）动物能运动、会吃；2）鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞；3）鱼是

8、一种动物，鱼生活在水中、会游泳。 AKO：A kind of,语义网络法,例如：用语义网络表示 王强是理想公司的经理； 理想公司在中关村； 王强28岁。,语义网络法,二元关系：二元语义网络表示 通常，把有关一个物体或概念，或一组有关的物体或概念的知识用一个语义网络来表示。 用一组基元来表示知识，可以简化表示，用简单的知识来表示更复杂的知识。 与此相关的是寻找基本概念和某些基本弧的问题，称为“选择语义基元”问题。,语义网络法,二元关系：二元语义网络表示 例如： 我椅子的颜色是咖啡色的； 椅子包套是皮革； 椅子是一种家具； 座位是椅子的一部分； 椅子的所有者是X X是个人,语义网络法,我椅子的颜色

9、是咖啡色的；椅子包套是皮革；椅子是一种家具；座位是椅子的一部分；椅子的所有者是X；X是个人 定义一个语义网络来表示椅子的概念 在椅子的基础上进一步具体描述：我的椅子,椅子的概念,语义网络法,例如：用语义网络表示 李新的汽车的款式是“捷达”、银灰色。 王红的汽车的款式是“凯越”、红色。 李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加“汽车” 这个抽象概念。,语义网络法,多元关系：多元语义网络表示 可用多元谓词P(x1，x2， ， xn)表示的关系。其中，个体x1，x2， ， xn)为n个实体，谓词P说明这些实体之间的关系。 本质上讲，语义网络中节点之间的连接是二元关系，如何用二元关系表示多个实体之间的多

10、元关系？ 把多元关系它转化为一组二元关系的组合，或二元关系的合取,语义网络法,多元关系表示方法 把多元关系它转化为一组二元关系的组合，或二元关系的合取,语义网络法,多元关系表示方法 例如： 用语义网络表示 “三个点 a，b，c 围成一个三角形” 三元关系：Triangle（ a，b，c ） 可转换为一组二元关系的合取： CAT（a,b） CAT（b,c） CAT（c,a） CAT表示两点的连线,语义网络法,多元关系表示方法 西蒙斯（Simmons）和斯洛克姆（Slocum）提出增加情况和动作节点的描述方法 用语义网络表示事件时，需要增加一个事件节点 例如： 用语义网络表示 “小燕子从春天到秋天

11、占有一个巢” 四元关系 需要设立一个“占有权”的情况节点，表示占有物和占有时间等。,语义网络法,多元关系表示方法：增加情况和动作节点 例如： 用语义网络表示 “小燕子从春天到秋天占有一个巢”,语义网络法,多元关系表示方法：增加情况和动作节点 例如： 用语义网络表示 “小王给小林一本书” 三元关系 需要设立一个“给”的动作节点。动作节点由一些向外引出的弧来指出动作的主体与客体。,语义网络法,多元关系表示方法：增加事件节点 例如： 用语义网络表示 “ 北京大学和清华大学两校篮球队在北大进行一场比赛的比分是85：89”。 三元关系 需要设立一个“球赛”的事件节点 引入事件节点G25来表示这场特点的球

12、赛,语义网络法,连接词和量词的表示 合取和析取的表示：可通过增加合取节点和析取节点来实现 例如：用语义网络表示：“参赛者有教师有学生，参赛者的身高有高有低” 分析参赛者的不同情况，可得到以下四种情况： A 教师、高； B 教师、低； C 学生、高； D 学生、低,语义网络法,连接词和量词的表示 否定的表示： 基本语义关系的否定：可通过在有向弧上直接标注该基本语义关系的否定的方法来解决。 例如：用语义网络表示“书不在桌子上”,语义网络法,连接词和量词的表示 否定的表示： 一般语义关系的否定：可通过引进“非”节点来表 例如： 用语义网络表示 “小王没有给小林一本书”,语义网络法,连接词和量词的表示

13、 蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记为ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE 例如：用语义网络表示：“如果学校组织大学生机器人竞赛活动，那么李强就参加比赛”,语义网络法,连接词和量词的表示 存在量词的表示：可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示 全称量词的表示：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个较简单的语义网络表示，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作超结点。空间可逐层嵌套，子空间之间用弧互相连结

14、。 例如： 用语义网络表示： “每个学生都学习了一门程序设计语言” “每个学生都学习了所有的程序设计课程” “每个学生都学习了C+语言”,语义网络法,“每个学生都学习了一门程序设计语言”,GS：是一个概念结点，它表示具有全称量化的一般事件。 g：是一个实例结点，代表GS中的一个具体例子，如上所提到的事实。 s：是一个全称变量，表示任意一个学生。 r：是一个存在变量，表示某一次学习。 p：是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。 F：弧“F”说明它所代表的子空间及其具体形式 ：弧“”说明它所代表的全称量词。,语义网络法,“每个学生都学习了所有的程序设计课程”,语义网络法,“每个学生都学习了C+语

15、言”,在这种表示方法中，要求子空间中的所有非全称变量节点都是全称变量的函数 C+是具体的程序设计语言，不是全称变量s的函数，应该放在子空间外面,语义网络法,语义网络的推理过程： 用语义网络表示知识的问题求解系统主要由两大部分所组成，一部分是由语义网络构成的知识库，另一部分是用于问题求解的推理机制。 语义网络的推理过程主要有两种： 继承：是指把对事物的描述从抽象结点传递到实例结点。通过继承可以得到所需结点的一些属性值，它通常是沿着ISA、AKO等继承弧进行的。 匹配：是指在知识库的语义网络中寻找与待求解问题相符的语义网络模式。,语义网络法,两个概念：语义网络的值与槽 值：链的尾部的节点称为值节点

16、，如上图中的BRICK、TOY和RED。 槽：节点的槽相当于链，不过取不同的名字而已。在砖块12(BRICK12)有3个链，构成两个槽。其中一个槽只有一个值，另外一个槽有两个值。颜色槽(COLOR)填入红色(RED)，ISA槽填入了砖块BRICK)和玩具(TOY)。,语义网络法,继承 在语义网络中所谓的继承是把对事物的描述从概念节点或类节点传递到实例节点。例如在图中BRICK是概念节点，BRICK12是一个实例节点。,语义网络法,继承的3种过程： 值继承：除了ISA链以外，另外还有一种AKO(A-KIND-OF)链也可被用于语义网络中的描述或特性的继承。 总之，ISA和AKO链直接地表示类的成员关系以及子类和类之间的关系，提供了一种把知识从某一层传递到另一层的途径。 “如果需要”继承：在某些情况下，当我们不知道槽值时，可以利用已知信息来计算。例如，我们可以根据体积和物质的密度来计算积木的重量。进行上述计算的程序称为if-needed(如果需要)程序。,语义网络法,继承的3种过程： “缺省”继承 ：某些情况下，当我们对事物所作的假设不是十分有把握时