湘潭大学-人工智能课件-知识表示方法-part3.ppt

1、Artificial Intelligence (AI)人工智能人工智能第二章：知识第二章：知识表示与推理表示与推理内容提要内容提要1.1.状态空间法状态空间法2.2.问题归约法问题归约法3.3.谓词逻辑法谓词逻辑法4.4.语义网络法语义网络法5.5.其他方法其他方法语义网络法v语义网络法（语义网络法（ Semantic Network Representation ）语义网络是奎廉语义网络是奎廉(J. R. Quillian) 1968年在研究人类联想记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

2、用作知识表示。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。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法，语义网络是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法，目前已经广泛应用于人工智能领域，尤其是在自然语言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。处理方面。语义网络法v语义网络语义网络语义网络是通过语义网络是通过概念概念及其及其语义关系语义关系来表达知识一种网来表达知识一种网络图。络图。从图论的观点看，语义网络是一个从图论的观点看，语义网络是一个“带标识的有向图带标识

3、的有向图”p有向图的节点代表实体有向图的节点代表实体，表示各种事物、概念、情，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等；况、属性、状态、事件、动作等；节点还可以是一节点还可以是一个语义子网络，形成嵌套结构个语义子网络，形成嵌套结构。p有向图的弧代表语义关系有向图的弧代表语义关系，表示它所连结的两个实，表示它所连结的两个实体之间的语义联系，它体之间的语义联系，它必须带有标识必须带有标识。语义网络法v语义基元语义基元语义网络中最基本的语义单元称为语义网络中最基本的语义单元称为语义基元语义基元，可用三，可用三元组表示为：元组表示为： （结点（结点1，弧，结点，弧，结点2）v基本网元基本网元

4、指一个指一个语义基元对应的有向图语义基元对应的有向图p例如：例如：若有语义基元（若有语义基元（A, R, B），其中，），其中，A、B分别表示两个分别表示两个结点，结点，R表示表示A与与B之间的某种语义联系，则它所对应的基本网之间的某种语义联系，则它所对应的基本网元如下图所示：元如下图所示：ABR语义网络法v语义网络的简单例子语义网络的简单例子p例如：例如：用于一网络表示用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟鸵鸟是一种鸟”v语义网络的表示能力语义网络的表示能力 事实的表示：事实的表示：p例如：例如：“雪的颜色是白的雪的颜色是白的” 规则的表示：规则的表示：p例如：例如：“规则规则R：如果：如果 A 则则

5、B”鸵鸟鸵鸟鸟鸟是一种是一种雪雪白白颜色颜色ABR语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（1）类属关系）类属关系p类属关系体现的是类属关系体现的是“具体与抽象具体与抽象”的概念，通常指的概念，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。系或分类关系。p常有的类属关系有：常有的类属关系有：Is-a(ISA)(Is-a(ISA)(是一个是一个) )、A-A-member-ofmember-of（是一员）、（是一员）、A-kind-of (AKO)A-kind-of (AKO)（是一（是一种）。种）。p例如：例如：张宁

6、是一个学生。张宁是一个学生。张宁张宁学生学生Is-a语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（2）聚集关系）聚集关系p如果一个事物是另一事物的组成部分或某个方面，如果一个事物是另一事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。常用的聚集关系则它们之间的关系就是聚集关系。常用的聚集关系有：有：A-part-ofA-part-of（是一部分）。（是一部分）。p例如：例如：手是人体的一部分。手是人体的一部分。手手人体人体A-part-of 语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（3）属性关系）属性关系p属性关系表示了对象和其属性之间的联系。属性关系表示了对

7、象和其属性之间的联系。p常用的属性关系有：常用的属性关系有：Have(有有)、Can（能、会）、（能、会）、Owner（所有者）。（所有者）。p 例如：张宁会说英语，年龄例如：张宁会说英语，年龄18岁，身高岁，身高160cm。张宁张宁英语英语18160haveAgecan语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（4）推论关系）推论关系p如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存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，可以用在因果关系，则称它们之间是推论关系，可以用Fetch(Fetch(推出推出) )表示。表示。 p例如：饥饿推出需要进

8、食例如：饥饿推出需要进食饥饿饥饿需要进食需要进食Fetch语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（5）相近关系）相近关系p相近关系是指不同事物在形状、内容等方面相似或相近关系是指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有：接近。常用的相近关系有：Similar-to（相似）、（相似）、Near-to（接近）（接近）p例如：猫和虎相似例如：猫和虎相似猫猫虎虎Similar-to语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（6）方位关系）方位关系p方位关系表示了不同事物之间在位置方面的相互关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（系，例如

9、在上（Located-on），在下（），在下（Located-under），在内（），在内（Located-inside）、在外（）、在外（Located-outside）、位于（）、位于（Located-at）等都可以表示不同事）等都可以表示不同事物间的方位关系。物间的方位关系。p例如：书在桌子上。例如：书在桌子上。书书桌子桌子Located-on 语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（7）时间关系）时间关系p时间关系表示了不同事件在发生时间方面的先后次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。常见的时间关系有序关系。常见的时间关系有Before（在前）、（在前

10、）、After（在后）等。（在后）等。p例如：阅览室开放后才能供读者阅览就是表示了开例如：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。放和阅览两事件之间的先后时间关系。 阅览阅览开放开放After语义网络法v语义网络的基本语义关系语义网络的基本语义关系（8）构成关系）构成关系p用于表示构成联系，是一种一对多的联系，它的联用于表示构成联系，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。系的节点间不具有属性继承性。p例如：例如： 整数由正整数、负整数和零组成。整数由正整数、负整数和零组成。整数整数正整数正整数零零负整数负整数与与Compose 语义网络法v谓词逻

11、辑与语义网络等效谓词逻辑与语义网络等效例如：用例如：用”Liming is a man”的语义网络和谓词逻辑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。表示说明谓词逻辑与语义网络的等效性。方法方法 初始问题初始问题 算符算符目标目标结果结果谓词逻辑法谓词逻辑法合式公式合式公式置换合一消置换合一消解反演解反演根结点根结点 nil语义网络法语义网络法节点节点链链目标网络目标网络语义网络语义网络LIMINGMAN ISA语义网络语义网络ISA(LIMING,MAN)或或MAN(LIMING)谓词逻辑谓词逻辑语义网络法v 一元关系一元关系 指可以用一元谓词指可以用一元谓词P(x)P(x)表

12、示的关系。谓词表示的关系。谓词P P说明实体的性质、说明实体的性质、属性等。属性等。 描述的是一些最简单、最直观的事物或概念。常用：描述的是一些最简单、最直观的事物或概念。常用： 是是 、 有有 、 会会 、 能能 等语义关系来说明。如等语义关系来说明。如 雪是白的雪是白的 。v 一元关系的描述一元关系的描述 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？关系？结点结点1 1表示实体，结点表示实体，结点2 2表示实体的性质或属性等，弧表示实体的性质或属性等，弧表示语义关系。表示语义关系。 例如：用语义网络表示例如：用语义网络表示“

13、动物能运动、会吃动物能运动、会吃” 运动运动吃吃动物动物CanCan语义网络法v 二元关系：二元语义网络表示二元关系：二元语义网络表示 可用二元谓词可用二元谓词P(x,y)P(x,y)表示的关系。其中，表示的关系。其中，x,yx,y为实体，为实体，P P为实为实体之间的关系。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。来实现。 例如：用语义网络表示例如：用语义网络表示 动物能运动、会吃。动物能运动、会吃。 鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞

14、。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。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：用语义网络表示：1）动物能运动、会吃；）动物能运动、会吃；2）鸟是一种动物，鸟）鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞；有翅膀、会飞；3）鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。）鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。 AKO：A kind of动物动物吃吃运动运动翅膀翅膀水中水中鸟鸟鱼鱼飞飞游泳游泳CanCanAKOLiveHaveCanAKOCan语义网络法例如：用语义网络表示例如：用语义网络表示 王强是理想公司的经理；王强是理想公司的经理； 理想公司在中关村；理想公司在中

15、关村； 王强王强28岁。岁。中关村中关村理想公司理想公司王强王强经理经理28岁岁Located-at-Work-forHeadshipAge语义网络法v二元关系：二元语义网络表示二元关系：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。概念的知识用一个语义网络来表示。用用一组基元一组基元来表示知识，可以简化表示，用简单的知来表示知识，可以简化表示，用简单的知识来表示更复杂的知识。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，称与此相关的是寻找基本概念和某些基本弧的问题，称为为“选择

16、语义基元选择语义基元”问题。问题。语义网络法v二元关系：二元语义网络表示二元关系：二元语义网络表示例如：例如：p我椅子的颜色是咖啡色的；我椅子的颜色是咖啡色的；p椅子包套是皮革；椅子包套是皮革；p椅子是一种家具；椅子是一种家具；p座位是椅子的一部分；座位是椅子的一部分；p椅子的所有者是椅子的所有者是XpX是个人是个人语义网络法p我椅子的颜色是咖啡色的；椅子包套是皮革；椅子是一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；椅子的所有者是种家具；座位是椅子的一部分；椅子的所有者是X；X是是个人个人p定义一个语义网络来表示椅子的概念定义一个语义网络来表示椅子的概念p在椅

17、子的基础上进一步具体描述：我的椅子在椅子的基础上进一步具体描述：我的椅子FURNITURECHAIRPERSONSEATMY CHAIRBROWNXLEATHER ISAOWNERCOLOR ISAISAISA PARTCOVERING椅子的概念椅子的概念语义网络法例如：用语义网络表示例如：用语义网络表示 李新的汽车的款式是李新的汽车的款式是“捷达捷达”、银灰色。、银灰色。 王红的汽车的款式是王红的汽车的款式是“凯越凯越”、红色。、红色。 李新和王红的汽车均属于具体概念李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加可增加“汽车汽车” 这个抽象这个抽象概念。概念。捷达捷达李新李新汽车汽车1银灰色银灰色人

18、人汽车汽车交通工具交通工具王红王红汽车汽车2红色红色凯越凯越BrandOwnerColorISAISAAKOColorOwnerBrandISAISA语义网络法v多元关系：多元语义网络表示多元关系：多元语义网络表示可用多元谓词可用多元谓词P(x1，x2， ， xn)表示的关系。其中，表示的关系。其中，个体个体x1，x2， ， xn为为n个实体，谓词个实体，谓词P说明这些实说明这些实体之间的关系。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，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元关系？如何用二元关系表示多个实体之间的多元关系？把多元关系它

19、转化为把多元关系它转化为一组二元关系的组合一组二元关系的组合，或二元关，或二元关系的合取系的合取语义网络法v多元关系表示方法多元关系表示方法把多元关系它转化为把多元关系它转化为一组二元关系的组合一组二元关系的组合，或二元关，或二元关系的合取系的合取R(X1，X2，Xn)R12(X1，X2)R13(X1，X3) R1n(X1，Xn). Rn-1 n(Xn-1，Xn)可转换为可转换为语义网络法v多元关系表示方法多元关系表示方法例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “三个点三个点 a，b，c 围成一个三围成一个三角形角形”三元关系：三元关系：Triangle（ a，b，c ）可转换为一组二元关

20、系的合取：可转换为一组二元关系的合取： CAT（a,b） CAT（b,c） CAT（c,a） CAT表示两点的连线表示两点的连线语义网络法v多元关系表示方法多元关系表示方法西蒙斯（西蒙斯（Simmons）和斯洛克姆（）和斯洛克姆（Slocum）提出增加）提出增加情况情况和和动作动作节点的描述方法节点的描述方法用语义网络表示事件时，需要增加一个用语义网络表示事件时，需要增加一个事件事件节点节点例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “小燕子从春天到秋天占有一小燕子从春天到秋天占有一个巢个巢”p四元关系四元关系p需要设立一个需要设立一个“占有权占有权”的的情况情况节点，表示占有物节点，表示占有

21、物和占有时间等。和占有时间等。语义网络法v 多元关系表示方法：多元关系表示方法：增加增加情况情况和和动作动作节点节点例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “小燕子从春天到秋天占有一小燕子从春天到秋天占有一个巢个巢”小燕子小燕子燕子燕子鸟鸟巢巢鸟窝鸟窝春天春天时间时间秋天秋天情况情况占有权占有权占有资格占有资格ISAAKOOwnStartAKOAKOEndAKOAKOOwnerAKO语义网络法v 多元关系表示方法：多元关系表示方法：增加增加情况情况和和动作动作节点节点例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “小王给小林一本书小王给小林一本书”p三元关系三元关系p需要设立一个需要设立一个

22、“给给”的动作节点。动作节点由一些向外的动作节点。动作节点由一些向外引出的弧来指出动作的主体与客体。引出的弧来指出动作的主体与客体。一本书一本书小王小王给给小林小林GiftReceiverGiver语义网络法v 多元关系表示方法：多元关系表示方法：增加增加事件事件节点节点例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “ 北京大学和清华大学两校篮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球队在北大进行一场比赛的比分是85：89”。p三元关系三元关系p需要设立一个需要设立一个“球赛球赛”的事件节点的事件节点p引入事件节点引入事件节点G25来表示这场特点的球赛来表示这场特点的球赛清华大学清

23、华大学 篮球比赛篮球比赛G2585:89北京大学北京大学VISITING TEAMHOME TEAMSCOREISA语义网络法v 连接词和量词的表示连接词和量词的表示合取和析取的表示：合取和析取的表示：可通过可通过增加增加合取节点合取节点和和析取节点析取节点来实来实现现 例如：用语义网络表示：例如：用语义网络表示：“参参赛者有教师有学生，参赛者的赛者有教师有学生，参赛者的身高有高有低身高有高有低” 分析参赛者的不同情况，可得分析参赛者的不同情况，可得到以下四种情况：到以下四种情况： A 教师、高；教师、高； B 教师、低；教师、低； C 学生、高；学生、高； D 学生、低学生、低人人参赛者参赛

24、者ABCD或或或或教师教师学生学生高高低低与与ISAPartPartPartPartStateStateStateState语义网络法v 连接词和量词的表示连接词和量词的表示否定的表示：否定的表示：p基本语义关系的否定：基本语义关系的否定：可通过在有向弧上直接标注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。该基本语义关系的否定的方法来解决。p例如：用语义网络表示例如：用语义网络表示“书不在桌子上书不在桌子上”书书桌子桌子Located-on语义网络法v 连接词和量词的表示连接词和量词的表示否定的表示：否定的表示：p一般语义关系的否定：一般语义关系的否定：可通过引进可通过引进“非非

25、”节点节点来表来表p例如：例如： 用语义网络表示用语义网络表示 “小王没有给小林一本书小王没有给小林一本书”一本书一本书小王小王给给小林小林GiftReceiverGiver非非语义网络法v 连接词和量词的表示连接词和量词的表示 蕴含的表示：蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有两条两条指向蕴含节点的弧指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记为，标记为ANTE；另一条代表结论；另一条代表结论(Consequence) ，标记为，标记为CONSE 例如：用语义网络表示：例如：用语义网络表示：

26、“如果学校组织大学生机器人竞赛活动，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那么李强就参加比赛”CONSEANTE学校学校比赛比赛活动活动机器人机器人机器人竞赛机器人竞赛蕴含蕴含参加比赛参加比赛学生学生智能机器智能机器李强李强人人RacerAKOConstitutionManipulatorISAAKOAKOJoiner语义网络法v 连接词和量词的表示连接词和量词的表示 存在量词的表示：存在量词的表示：可直接用可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义等这样的语义关系来表示关系来表示 全称量词的表示：全称量词的表示：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每把一个复杂命题划分为若干个子命

27、题，每个子命题用一个较简单的语义网络表示，称为一个个子命题用一个较简单的语义网络表示，称为一个子空间子空间，多个子空间构成一个多个子空间构成一个大空间大空间。每个子空间看作是大空间中的。每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作一个结点，称作超结点超结点。空间可逐层嵌套，子空间之间用弧。空间可逐层嵌套，子空间之间用弧互相连结。互相连结。 例如：例如： 用语义网络表示：用语义网络表示：p“每个学生都学习了一门程序设计语言每个学生都学习了一门程序设计语言”p“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所有的程序设计课程”p“每个学生都学习了每个学生都学习了C+语言语言”语义网络法p“每个学生

28、都学习了一门程序设计语言每个学生都学习了一门程序设计语言” GS：是一个是一个概念结点概念结点，它表示，它表示具有全称量化的一般事件具有全称量化的一般事件。 g：是一个实例结点，代表是一个实例结点，代表GS 中的一个具体例子中的一个具体例子，如上所提到的事实。，如上所提到的事实。 s：是一个是一个全称变量全称变量，表示任意一个学生。，表示任意一个学生。 r：是一个是一个存在变量存在变量，表示某一次学习。，表示某一次学习。 p：是一个是一个存在变量存在变量，表示某一门程序设计语言。，表示某一门程序设计语言。 F：弧弧“F”说明它所代表的子空间及其具体形式说明它所代表的子空间及其具体形式 ：弧弧“

29、 ”说明它所代表的全称量词。说明它所代表的全称量词。GSgsrp学生学生学习学习程序语言程序语言ISAISAISAFSubjectObjectISA子空间子空间语义网络法p“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所有的程序设计课程”学生学生学习学习程序设计课程序设计课gGSsrpISAISAISASubjectObjectISAF子空间子空间语义网络法p“每个学生都学习了每个学生都学习了C+语言语言”GSgsr学生学生学习学习C+语言语言程序语言程序语言ISAISASubjectObjectFISAISA子空间子空间在这种表示方法中，要求子空间中的所有非全称变在这种表示方法中，要求

30、子空间中的所有非全称变量节点都是全称变量的函数量节点都是全称变量的函数C+C+是具体的程序设计语言，不是全称变量是具体的程序设计语言，不是全称变量s s的函的函数，应该放在子空间外面数，应该放在子空间外面语义网络法v语义网络的推理过程：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组成，一部分是由语义网络构成的知识库知识库，另一部分是，另一部分是用于问题求解的用于问题求解的推理推理机制。机制。语义网络的推理过程主要有两种：语义网络的推理过程主要有两种：p继承继承：是指把对事物的描述：是指把对事物

31、的描述从抽象结点传递到实例从抽象结点传递到实例结点结点。通过继承可以得到所需结点的一些属性值，。通过继承可以得到所需结点的一些属性值，它通常是沿着它通常是沿着ISA、AKO等继承弧进行的。等继承弧进行的。p匹配匹配：是指在知识库的语义网络中寻找与待求解问：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。题相符的语义网络模式。语义网络法v两个概念：两个概念：语义网络的语义网络的值值与与槽槽值：值：链的尾部的节点称为值节点，如上图中的链的尾部的节点称为值节点，如上图中的BRICK、TOY和和RED。槽：槽：节点的槽相当于链，不过取不同的名字而已。在砖节点的槽相当于链，不过取不同的名字而

32、已。在砖块块12(BRICK12)有有3个链，构成两个槽。其中一个槽只有个链，构成两个槽。其中一个槽只有一个值，另外一个槽有两个值。一个值，另外一个槽有两个值。颜色槽颜色槽(COLOR)填入红填入红色色(RED)，ISA槽槽填入了砖块填入了砖块BRICK)和玩具和玩具(TOY)。BRICKTOYBRICK12RED ISACOLOR语义网络法v继承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。例如在图中点或类节点传递到实例节点。例如在图中BRICK是概是概念节点，念节点，BRICK12是一个实例节点。是一个实例节点。B

33、LOCKWEDGETRIANGULERBRICKRECTANGULARWEDGE18BRICK12AKOISASHAPEISAAKOSHAPE语义网络法v继承的继承的3种过程：种过程：值继承：值继承：除了除了ISA链以外，另外还有一种链以外，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链也可被用于语义网络中的描述或特性的继承。的继承。 总之，总之，ISA和和AKO链直接地表示类的成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。识从某一层传递到另一层的途径。“如果需要如果需要”

34、继承：继承：在某些情况下，当我们不知道在某些情况下，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上述计算的程序称为if-needed(如果需要如果需要)程序。程序。语义网络法v继承的继承的3种过程：种过程：“缺省缺省”继承继承 ：某些情况下，当我们对事物所作某些情况下，当我们对事物所作的假设不是十分有把握时，最好对所作的假设加上的假设不是十分有把握时，最好对所作的假设加上“可能可能”这样的字眼。例如，我们可以认为法官可这样的字眼。例如

35、，我们可以认为法官可能是诚实的，但不一定是；或认为宝石可能是很昂能是诚实的，但不一定是；或认为宝石可能是很昂贵的，但不一定是。我们把这种具有相当程度的真贵的，但不一定是。我们把这种具有相当程度的真实性，但又不能十分肯定的值称为实性，但又不能十分肯定的值称为“缺省缺省”值。值。语义网络法v匹配：匹配：对于困难一些的问题，当解决涉及由几部分组对于困难一些的问题，当解决涉及由几部分组成的事物时，如下图中的玩具房成的事物时，如下图中的玩具房(TOY-HOUSE)和玩具和玩具房房-77(TOY-HOUSE77)，继承过程将如何进行？，继承过程将如何进行？ TOY-HOUSETOY-HOUSE77WEDG

36、EBRICKISAPARTPARTPARTPARTSUPPORTSUPPORT虚节点虚节点虚链虚链继承继承语义网络法v匹配：匹配：如何知道如何知道BRICK12必须支撑必须支撑 WEDGE18，而不是反过来？而不是反过来？TOY-HOUSESTRUCTURE77WEDGE18BRICK12WEDGEBRICKISAPARTPARTPARTPARTSUPPORTSUPPORT匹配匹配语义网络法v语义网络法的优点：语义网络法的优点： 结构性：结构性：把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表示出来，是一种结构化的知识表示方法。在这种方法中，下示出来，是

37、一种结构化的知识表示方法。在这种方法中，下层结点可以继承、新增、变异上层结点的属性。层结点可以继承、新增、变异上层结点的属性。 联想性：联想性：本来是作为人类联想记忆模型提出来的，它着重强本来是作为人类联想记忆模型提出来的，它着重强调事物间的语义联系，体现了人类的联想思维过程。调事物间的语义联系，体现了人类的联想思维过程。 自索引性：自索引性：把各接点之间的联系以明确、简洁的方式表示出把各接点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来，通过与某一结点连结的弧可以很容易的找出与该结点有来，通过与某一结点连结的弧可以很容易的找出与该结点有关的信息，而不必查找整个知识库。这种自索引能力有效的关的信息，而不

38、必查找整个知识库。这种自索引能力有效的避免搜索时所遇到的组合爆炸问题。避免搜索时所遇到的组合爆炸问题。 自然性：自然性：这种带有标识的有向图，可比较直观地把知识表示这种带有标识的有向图，可比较直观地把知识表示出来，符合人们表达事物间关系的习惯，并且与自然语言语出来，符合人们表达事物间关系的习惯，并且与自然语言语义网络之间的转换也比较容易实现。义网络之间的转换也比较容易实现。语义网络法v语义网络法的不足：语义网络法的不足：非严格性：非严格性：没有象谓词那样严格的形式表示体系，一没有象谓词那样严格的形式表示体系，一个给定语义网络的含义完全依赖于处理程序对它所进个给定语义网络的含义完全依赖于处理程序对它所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能保证其正行的解释，通过语义网络所实现的推理不能保证其正确性。确性。复杂性：复杂性：语义网络表示知识的手段是多种多样的，这语义网络表示知识的手段是多种多样的，这虽然对其表示带来了灵活性，但同时也由于表示形式虽然对其表示带来了灵活性，但同时也由于表示形式的不一致，使得它的处理增加了复杂性。的不一致，使得它的处理增加了复杂性。