语义网络表示法0314_第1页
语义网络表示法0314_第2页
语义网络表示法0314_第3页
语义网络表示法0314_第4页
语义网络表示法0314_第5页
已阅读5页,还剩13页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、语义网络表示法1968年有奎廉提出的博士论文人类联想记忆的一个显示心理学模型中最先提出来的。语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图(“带标识的有向图”(图论)。知识的语义网络表示 1)用语义网络表示事实图1用语义网络表示事实示例图2合取、析取关系语义网络示例一客体-I张山)图3动作作为节点的语义网络示例图4事件作为节点的语义网络示例2)语义网络表示事实之间的关系分类关系图5分类关系示例聚集关系图6聚集关系示例推论关系图7推论关系示例时间、位置关系很大觐)思源公词AC扼:.(经,,图8时间、位置关系示例3.常用的语义联系联系说明示例A-Member-of个体与集体之间

2、的关系张三是工会会员Composed-of构成”,一对多整数由正整数、负整数和零组成Have“占有关系鸟有翅膀Before After、AT事件之间的时间先后关系唐朝在宋朝之前Located-on(-at,under,-inside,-outside)事物之间的位置关系书在桌子上Similar-to,Near-to事物之间的相似和接近关系猫与虎相似表1常用的语义联系语义网络系统中求解问题的基本过程1)语义网络系统的组成语义网络构成的知识库用于求解问题的解释程序一一语义网络推理机2)求解问题的过程根据待求解问题的要求构造一个网络片段,其中有些节点或弧的标识是空的,反映待求解的问题依次网络片段到知

3、识库中去寻找可匹配的网络,以找出需要的信息。主要解决不确定性匹配问题。.当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时,则与询问处匹配的事实就是问题的解。优点缺点结构性非严格性联想性处理上的多余自然性表2语义网络表示法的特点参考文献:王永庆.人工智能原理与方法.西安:西安交通大学出版社尹朝庆.人工智能方法与应用.武汉:华中科技大学出版社,2007.AI语义网络表示法导学东风一中信息技术课题组【学习目标】认知知识的语义网络表示法。重点掌握语义网络的结构,掌握二元语义网络 表示方法,了解语义网络的特点。【学习任务】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。、复习知识表示法五种二、新知语义网络(S

4、emantic network )是由节点和带标记的边(弧)组成的一种网络图。其中节点 表示事物、对象、状态等,边(弧)表示节点间的联系。语义网络可以表示人类用语言进行 描述的知识。常见的语义关系有以下几种:1.类属关系类属关系表示类与个体关系,是最常用的一种语义关系,通常用”is_a”或ISA标识。李华IH中学生2.聚类关系聚类关系表示部分与整体的关系,用Part-Of标识。属性关系属性关系表示个体、属性及其取值,其中有向弧表示属性。4.泛化关系指类间的Of)结点与更高的类之 关系,AKO (A Kind 作为标识。所属关系表示关系“具有”,用“have”标识。语义网络具有结构性、联想性、自

5、然性、非严格性的特点。由结点和弧组成的语义 网络,直观、自然、易于理解,但其对于量词的描述局限,很难描述复杂的关系。一个语义网络表示中学生珍爱银杏树,所构成的语义网络图。生警I f H地球AKO植物世界珍稀植物奉AKOAKOPortOf树木孑遗植物中国人ISAkISAJISA树龄千年 _银杏树r 中学生have-*havehavehave r珍爱1钻研F球花核果叶扇形科学技术图语义网络二元语义网络的表示:语义网络是知识的一种结构化图解表示,它由节点和弧线或链线 组成。节点用于表示实体、概念和情况等,弧线用于表示节点间的关系。语义网络表示由下列4个相关部分组成:词法部分决定表示词汇表中允许有哪些

6、符号,它涉及各个节点和弧线。结构部分叙述符号排列的约束条件,指定各弧线连接的节点对。过程部分 说明访问过程,这些过程能用来建立和修正描述,以及回答相关问题。语义部分确定与描述相关的(联想)意义的方法即确定有关节点的排列及其占有物 和对应弧线。语义网络具有下列特点:能把实体的结构、属性与实体间的因果关系显式地和简明地表达出来,与实体相关 的事实、特征和关系可以通过相应的节点弧线推导出来。由于与概念相关的属性和联系被组织在一个相应的节点中,因而使概念易于受访和 学习。表现问题更加直观,更易于理解,适于知识工程师与领域专家沟通。语义网络结构的语义解释依赖于该结构的推理过程而没有结构的约定,因而得到的

7、 推理不能保证像谓词逻辑法那样有效。节点间的联系可能是线状、树状或网状的,甚至是递归状的结构,使相应的知识存 储和检索可能需要比较复杂的过程。三、巩固深化实例体会语义网络的表示。用此法表示某实例。知识的语义网络表示,是贴近中学生的实例描述知识。主题如紫外线指数参考旅游、简单动物与植物识别系统、交通工具选择参考等,注意类 似问题通常没有标准答案,只要同学们表示知识方式的选择有充分理由,就被认为是正确的。四、归纳小结知识表示方法很多,本节了解其中的6种,有图示法和公式法,结构化方法,陈述式表 示和过程式表示等。状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和操作符为基础。 由于需要扩

8、展过多节点,容易出现“组合爆炸”,因而只适用于表示比较简单的问题。问题归约法从目标(要解决的问题)出发,逆向推理,通过一系列变换把初始问题变换为 子问题集合和子子问题集合,直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解 可以直接得到从而解决了初始问题,用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。问题归 约法能够比状态空间法更有效地表示问题。状态空间法是问题归约法的一种特例。在问题归 约法的与或图中,包含有与节点和或节点,而在状态空间法中只含有或节点。谓词逻辑法采用谓词合适公式和一阶谓词演算。是一种形式语言,能够把数学中的逻辑 论证符号化。谓词逻辑法常与其它表示方法混合使用,灵活方便,可以

9、表示比较复杂的问题。语义网络是一种结构化表示方法,可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题。框架是一种结构化表示方法。由指定事物各个方面的槽组成,每个槽拥有若干个侧面, 而每个侧面又可拥有若干个值。必须同时使用许多框架,并可把它们联成一个框架系统。在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的知识表示方法是远远不够的。往往必须采 用多种方法混合表示。例如,综合采用框架、语义网络、谓词逻辑的过程表示方法(两种以 上),可使所研究的问题获得更有效的解决。在选择知识表示方法时,还要考虑所使用的程序设计语言所提供的功能和特点,以便能 够更好地描述这些表示方法。机器运用知识模拟人类智能,首先需要解决知识

10、在机器中的表示,其本质是对知识的符 号化过程。知识表示模式形式多样,状态空间表示法、产生式表示法、框架、与或树表示法。 智能搜索代理,种类多样,选择著名的搜索引擎search engin中baidu, google,yahoo,感 受其智能程度。长期有傅支换羊元奉输入 &顶句下图12-7姐织级的结构瓶图五、拓展难点:如何选择节点和弧线来构成语义网络。其他方法:剧本表示法和过程表示法表示法的原理和应用范围。六、成果交流学生在电子学习档案袋中发布实践与思考问题的感受和活动成果。人工智能中的知识表示2007/03/15 14:391.知识的概念Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换

11、的信息。简单地说,知识 是经过加工的信息。Bernstein说知识是特定领域的描述、关系和过程组成。Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。知识可从(范围,目的,有效性)加以三维描述。其中知识的范围是由具体到一 般,知识的目的是由说明到指定,知识的有效性是由确定到不确定。例如“为了 证明A-B,只需证明A八B是不可满足的”这种知识是一般性、指示性、确定性的。而像“桌子有四条腿”这种知识是具体的、说明性、不确定性。知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构 与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是 一组描述事物的约定,以把人

12、类知识表示成机器能处理的数据结构。2.人工智能系统所关心的知识一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知识、控制知识和元知识事实:是有关问题环境的一些事物的知识,常以“.是.”的形式出现。如事 物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等,在知识库中属于低层的 知识。如雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友。规则:是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识,是动态的,常 以“如果.那么.”形式出现。特别是启发式规则是属于专家提供的专门经验 知识,这种知识虽无严格解释但很有用处。控制:是有关问题的求解步骤,技巧性知识,告诉怎么做一件事。也包括当有多 个动作同时被激活时应选哪一

13、个动作来执行的知识。元知识:是有关知识的知识,是知识库中的高层知识。包括怎样使用规则、解释 规则、校验规则、解释程序结构等知识。4.2逻辑表示法对知识通过引入谓词、函数来加以形式描述,获得有关的逻辑公式,进而以机器 内部代码表示。设在一个房间里,有一个机器人ROBOT,一个壁室ALCOVE,一个积木块BOX,两 个桌子A和B。机器人可把积木块BOX从一种状态变换成另一种状态。引入谓词:TABLE(A)表示A是桌子EMPTYHANDED( ROBOT)表示机器人双手是空的AT (ROBOT, A)表示机器人在A旁HOLDS (ROBOT, BOX)表示机器人拿着积木块ON (BOX, A)表积木

14、块BOX在A上4.3产生式表示法产生式是一种知识表达方法,具有和Turing机一样的表达能力。4.3.1事实与规则的表示事实可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句,语言 变量的值或语言变量间的关系可以是一个词。不一定是数字。如雪是白色的,其 中雪是语言变量,其值是白色的。John喜欢Mary,其中John、Mary是两个语言 变量,两者的关系值是喜欢。一般使用三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)来表示事实, 其中对象就是语言变量,若考虑不确定性就成了四元组表示(增加可信度)。这 种表示的机器内部实现就是一个表。如事实“老李年龄是35岁”,便写成(Lee,ag

15、e,35)事实“老李、老张是朋友”,可写成(friend,Lee,Zhang)对于规则是表示事物间的因果关系,以下列形式表示:condition-actioncondition作为前件或模式,而action称作动作或后件或结论。前件部分常是 一些事实Ai的合取,而结论常是某一事实B,如考虑不确定性,需另附可信度 度量值。4.3.2产生式系统的组成和推理多数较为简单的专家系统(Expert System)都是以产生式表示知识的,相应的 系统称作产生式系统。产生式系统,由知识库和推理机两部分组成。其中知识库由规则库和数据库组成。规则库是产生式规则的集合,数据库是事实的集合规则是以产生式表示的。规则

16、集蕴涵着将问题从初始状态转换解状态的那些变换 规则,规则库是专家系统的核心。规则可表成与或树形式,基于数据库中的事实 对这与或树的求值过程就是推理。数据库中存放着初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事 实。推理机是一个程序,控制协调规则库与数据库的运行,包含推理方式和控制策略产生式系统的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理正向推理:从已知事实出发,通过规则库求得结论,或称数据驱动方式。推理过 程是规则集中的规则前件与数据库中的事实进行匹配,得匹配的规则集合。从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。执行使用规则的后件。将该使用规则的后件送入数据库中重复这个过程直至达到目标具

17、体说如数据库中含有事实A,而规则库中有规则A-B,那么这条规则便是匹配 规则,进而将后件B送入数据库中。这样可不断扩大数据库直至包含目标便成功 结束。如有多条匹配规则需从中选一条作为使用规则,不同的选择方法直接影响 着求解效率,选规则的问题称作控制策略。正向推理会得出一些与目标无直接关 系的事实,是有浪费的。反向推理从目标(作为假设)出发,反向使用规则,求得已知事实,或称目标 驱动方式,推理过程是:规则集中的规则后件与目标事实进行匹配,得匹配的规则集合;从匹配的规则集合中选择一条规则作为使用规则;将使用规则的前件作为子目标;重复这个过程直至各子目标均为已知事实成功结束;如果目标明确,使用反向推

18、理方式效率较高。双向推理:同时使用正向推理又使用反向推理。4.3.3产生式表示的特点产生式表示格式固定,形式单一,规则(知识单位)间相互较为独立,没有直接 关系使知识库的建立较为容易,处理较为简单的问题是可取的。另外推理方式单 纯,也没有复杂计算。特别是知识库与推理机是分离的,这种结构给知识的修改 带来方便,无须修改程序,对系统的推理路径也容易作出解释。所以,产生式表 示知识常作为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。4.4语义网络表示法逻辑表示法和产生式表示法常用于表示有关论域中各个不同状态间的关系,然而 用于表示一个事物同其各个部分间的分类知识就不方便了。槽(slot)与填槽表 示方法便于

19、表示这种分类知识。语义网络和框架表示方法就属于其中的两种。4.4.1语义网络的结构语义网络是对知识的有向图表示方法。一个语义网络是由一些以有向图表示的三 元组(结点1,弧,结点2)连接而成。结点表示概念、事物、事件、情况等。弧是有方向的有标注的。方向体现主次,结点1为主,结点2为辅。弧上的标注 表示结点1的属性或结点1和结点2之间的关系。如事实“雪是白色的”,可表示成:如规则“如果A那么B”,可表示成:这样事实与规则的表示是相同的,区别仅是弧上的标注有别。从逻辑表示法来看,一个语义网络相当于一组二元谓词。因为三元组(结点1, 弧,结点2)可写成P (个体1,个体2),其中个体1、个体2对应于结

20、点1、结点2,而弧及其上标注的结点1与结点2的关系由谓词P来体现。语义网络视作一种知识的单位,人脑的记忆是由存储了大量的语义网络来体现 的。而产生式表示法是以一条产生式规则作为知识的单位,而各条产生式规则没 有直接的联系。结点间的关系有isa,a-part-of,is型ISA链用来表示具体-抽象关系,或说表示一种隶属关系,体现某种层次分类。 特点是具体层结点可继承抽象层结点的属性。a-part-of链用来表示部分-全体关系,或说表示包含关系。特点是part-of 关系下各层结点的属性可能是很不相同的。is链用于表示一个结点是另一个结点的属性例:苹果的语义网络4.4.2语义网络表示下的推理语义网

21、络表示下的推理方法不像逻辑表示法和产生式表示法的推理方法那样明 了。语义网络表示法是依匹配和继承来进行推理的。最简单的isa关系下的推理 是直接继承,如:也可以将语义网络引入逻辑含义,表示出八,V,关系,便可以使用归结推理 法。还有人将语义网络中的结点看成有限自动机(DFA),为寻求几个概念间的关系, 起动相应的自动机,如有回合点便可求得解答。4.5框架表示法4.5.1框架理论 1975 年 Minsky 的论文 “A framework for respresenting knowledge”中提出 了框架理论。其基本观点是人脑已存储有大量典型情景,当人面临新的情景时, 就从记忆中选择一个称为框架的基本知识结构,这个框架是以前记忆的一个知识 空框,而其具体内容依新的情景而改变,对这空框的细节加工修改和补充,形成 对新情景的认识又记忆于人脑中。框架理论将框架视作的知识单位,将一组有关 的框架连接起来便形成框架系统。系统中不同框架可以有共同结点,系统的行为 由系统内框架的变化来表现的。推理

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论