人工智能之知识表达与知识库课件.ppt

1、人工智能原理人工智能原理(符号计算科学符号计算科学)Principles ofArtificial Intelligence第三章：第三章：知识表达知识表达与知识库与知识库Chapter 03Knowledge epresentationAnd Knowledge Base01 关于机器中的知识关于机器中的知识Section 01On the Knowledgein Machines01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.1 符号主义眼中的：符号主义眼中的：知识与思维知识与思维符号主义认为：符号主义认为：知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地，知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地，知识

2、就是符号。知识就是符号。思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符号计算。号计算。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.2 符号表达符号表达 PSS 中的符号中的符号人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。人脑处理的符号：人脑处理的符号：自然语言符号自然语言符号计算机处理的符号：计算机处理的符号：数字数字 0 和和 1两类不同的物理符号系统一般

3、具有不同的符号两类不同的物理符号系统一般具有不同的符号体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不同。同。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.2 符号表达符号表达 PSS 间的符号变换间的符号变换设有两类物理符号系统：设有两类物理符号系统：PSS01 和和 PSS02。如果如果我们希望用我们希望用 PSS02 模拟模拟 PSS01，则首先需要将则首先需要将 PSS01 处理的符号变换为处理的符号变换为 PSS02 处理的符号。处理的符号。将将 PSS01 符号变换为符号变换为 PSS02 符号，需要建立起符号，需要建立起 PSS01 符号与符号

4、与 PSS02 符号符号的对应的关系。的对应的关系。这种符号间对应的关系就是：这种符号间对应的关系就是：符号表达符号表达。物理符号系统物理符号系统PSS01物理符号系统物理符号系统PSS02符号表达符号表达01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.3 知识表达知识表达 人脑人脑机器的符号变换机器的符号变换知识表达知识表达也是符号表达，其中，也是符号表达，其中，PSS01 是人脑是人脑，而，而 PSS02 则是机器或计算机。则是机器或计算机。知识表达知识表达PSS01PSS02换句话说，知识换句话说，知识表达是将人脑中的符表达是将人脑中的符号变换为机器或计算号变换为机器或计算机中的符号的过程，机

5、中的符号的过程，是建立人脑符号与机是建立人脑符号与机器符号之间对应关系器符号之间对应关系的过程。的过程。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.4 知识表达的目的知识表达的目的 让机器拥有知识让机器拥有知识实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有知识，记忆或存储知识，记忆或存储 知识。知识。知识表达的目标：知识表达的目标：对人脑处理的符号，即知识，对人脑处理的符号，即知识，进行新

6、的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的进行新的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之间的对应关系，便于计算机对知识进行记忆或符号之间的对应关系，便于计算机对知识进行记忆或存储，操作或运算，推理或思维。存储，操作或运算，推理或思维。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.5 符号计算科学中的知识表达符号计算科学中的知识表达 from 人脑人脑 to 符号计算机符号计算机符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字 0 和和 1 的编码形式。的编码形式。符号计算科学

7、中的知识表达，是面向符号计算符号计算科学中的知识表达，是面向符号计算机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的编码形式。编码形式。因此，符号计算科学中知识表达的目标是：因此，符号计算科学中知识表达的目标是：“建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之间的对应的关系。间的对应的关系。”01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.6 从知识表达的角度从知识表达的角度 划分知识划分知识描述性知识描述性知识(Declarative Knowledge)：关于事关于事物概念和性质，以及关系的知识。物概念和性质，以及关系的知识。

8、过程性知识过程性知识(Procedural Knowledge)：关于事关于事物运动和发展，以及操作的知识。物运动和发展，以及操作的知识。元知识元知识(Meta-Knowledge)：关于知识的知识，关于知识的知识，控制和操作知识的知识。控制和操作知识的知识。符号计算中的知识表达符号计算中的知识表达将涉及将涉及描述性知识和过程描述性知识和过程性知识。而元知识的问题，性知识。而元知识的问题，留待符号计算中的留待符号计算中的问题求问题求解方法解方法去解决去解决。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.7 从谓词逻辑看知识表达从谓词逻辑看知识表达 知识知识表达表达推理推理1.知识知识(1)人总是要

9、死的人总是要死的(2)John 是人是人2.表达表达(1)xHuman(x)Mortal(x)(2)Human(John)3.推理推理(1)方法：归结原理方法：归结原理(2)结论：结论：Mortal(John)即：即：John 是要死的是要死的01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.7 从谓词逻辑看知识表达从谓词逻辑看知识表达 两个重要特性两个重要特性从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备两个重要特性：两个重要特性：(1)充分的知识表达能力充分的知识表达能力：有能力表达相：有能力表达相关领域中的全部知识。关领域中的全部知识。(2)有效的逻辑推理结

10、构有效的逻辑推理结构：其表达的知识：其表达的知识具有可利用性。具有可利用性。评价两种不同的知识表达方法，其重要依据评价两种不同的知识表达方法，其重要依据便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知识所具有的可利用性。识所具有的可利用性。01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.8 练习与思考练习与思考3-1 符号计算学派眼中的思维是什么？符号计算学派眼中的思维是什么？3-2 计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统处理的符号是什么？处理的符号是什么？3-3 什么是符号表达？什么是知识表达？什么是符号表达？什

11、么是知识表达？3-4 知识表达方法应具备的主要特性是什么？知识表达方法应具备的主要特性是什么？3-5 阐述阐述“知识表达知识表达是是人脑系统处理的符号与人脑系统处理的符号与符号符号计计算机处理的符号之间算机处理的符号之间的的对应的关系。对应的关系。”这一表述这一表述的合理性或不合理性。的合理性或不合理性。02 产生式规则产生式规则Section 02Production Rules02 产生式规则产生式规则2.1 产生式概念产生式概念 ProductionWinston 认为，认为，知识可以被包装在一种称为产知识可以被包装在一种称为产生式的基本形式中。生式的基本形式中。所谓所谓产生式产生式，即

12、：，即：Production或称或称产生式规则产生式规则，即：，即：Production Rule产生式或产生式规则具有很强的描述或表达描产生式或产生式规则具有很强的描述或表达描述性知识和过程性知识的能力述性知识和过程性知识的能力。02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构产生式产生式(规则规则)的基本形式是的基本形式是 ifthen 结构，即：结构，即：如果：如果：前提前提 那么：那么：结论结论if conditions then conclusions 或或简单地写作：简单地写作：前提前提结论结论conditionsconclusions02 产生

13、式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构Stimulus Response(由由“刺激刺激”到到“响应响应”)Perception Actions(由由“感知感知”到到“行动行动”)Patterns Options(由由“模式模式”到到“选选择择”)States Operations(由由“状态状态”到到“操操作作”)产生式系统是一种智能机器，一种所谓的产生式系统是一种智能机器，一种所谓的“感知感知行动行动”机构机构(PerceptionAction Agent)，而每一，而每一条产生式或产生式规则就是一个微小的条产生式或产生式规则就是一个微小的“感知行动感知

14、行动”子机构，其中，子机构，其中，ifthen 结构可表达：结构可表达：02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构一个一般的产生式规则可表述为一个一般的产生式规则可表述为：if 结论结论 1 结论结论 2 结论结论 m 前提前提 1 前提前提 2 前提前提 n then02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构一个具有一个具有“或或”的前提关系的产生式规则是的前提关系的产生式规则是可分解的，如产生式可分解的，如产生式：if 前提前提 1 or 前提前提 2 then 结论结论 可分解为：可分解为：if 前提前提

15、 1 then 结论结论 if 前提前提 2 then 结论结论 因此，我们因此，我们规定规定产生式中的前提关系产生式中的前提关系只包含只包含“and”的的关系。关系。02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构一个具有一个具有多个结论多个结论的产生式规则是可分解的，的产生式规则是可分解的，如产生式如产生式：if 前提前提 then 结论结论 1 and 结论结论 2 可分解为：可分解为：if 前提前提 then 结论结论 1if 前提前提 then 结论结论 2因此，我们因此，我们规定规定产生式中的产生式中的结论只包含一种不结论只包含一种不可分解的结论

16、可分解的结论。02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构因此，我们将因此，我们将一个一个标准的标准的产生式规则产生式规则规规定为如下形式，其中，定为如下形式，其中，前提之间的关系前提之间的关系为为“and”关系关系：if结论结论 前提前提 1 前提前提 2 前提前提 n then02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then 结构结构更进一步，每一条产生式规则都可标准更进一步，每一条产生式规则都可标准化为具有两个前提和一个结论的形式，化为具有两个前提和一个结论的形式，其中，两个前提具有其中，两个前提具有“and”关系：关系：

17、if 结论结论 前提前提 1 前提前提 2 then问题：问题：为什么？怎么标准化？为什么？怎么标准化？02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识我们有一个很小的关于动物的描述性知识集，共我们有一个很小的关于动物的描述性知识集，共 16 条知识，其中，每一条知识都由自然语言描述。条知识，其中，每一条知识都由自然语言描述。(1)知识的自然语言描述知识的自然语言描述(2)知识的产生式表达知识的产生式表达(3)产生式的产生式的 Lisp 实现实现我们可以用产生式规我们可以用产生式规则则(Production Rule)表表达动物知识集中每一条

18、由达动物知识集中每一条由自然语言描述的知识，同自然语言描述的知识，同时，用时，用 Lisp 语言实现这语言实现这种产生式的表达，即：种产生式的表达，即：02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识的自然语言描述：知识的自然语言描述：$&$(2)知识的知识的 产生式表达：产生式表达：if结论结论 前提前提 1 前提前提 2 前提前提 n then(3)产生式的产生式的 Lisp 实现实现(setq Prule(if 前提前提 1 前提前提 2 前提前提 n)(then 结论结论)前提前提 和和 结论结论 均标准化为二均标准化为二元

19、结构，如：元结构，如：谓语谓语 宾语宾语。Prule中的中的 if 和和 then 并无实际并无实际操作的意义，只为增加可读性。操作的意义，只为增加可读性。02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识01：K01“有毛发的动物是哺乳动物有毛发的动物是哺乳动物”(2)Prule01：if is a mammalhas hairs then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule01(if(has hairs)(then(is mammal)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物

20、学知识表达动物学知识(1)知识知识02：K02“产乳的动物是哺乳动物产乳的动物是哺乳动物”(2)Prule02：if is a mammalcan give milk then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule02(if(can give_milk)(then(is mammal)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识03：K03“有羽毛的动物是鸟有羽毛的动物是鸟”(2)Prule03：if is a birdhas feathers then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule03(if(h

21、as feathers)(then(is bird)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识04：K04“会飞且会下蛋的动物是鸟会飞且会下蛋的动物是鸟”(2)Prule04:if is a bird can fly can lay eggs then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule04(if(can fly)(can lay_eggs)(then(is bird)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识05：K05“吃肉的哺乳动物是

22、食肉动物吃肉的哺乳动物是食肉动物”(2)Prule05:if is a carnivore is a mammal can eat meat then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule05(if(is mammal)(can eat_meat)(then(is carnivore)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识06：K06“有利齿有爪且眼睛前视的哺乳有利齿有爪且眼睛前视的哺乳动物是食肉动物动物是食肉动物”(2)Prule06:if is a carnivore is a mammal has po

23、inted teeth has claws has forward eyes then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule06(if(is mammal)(has pointed_teeth)(then(is carnivore)(has claws)(has forward_eyes)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识07：K07“有蹄的哺乳动物是蹄类动物有蹄的哺乳动物是蹄类动物”(2)Prule07:if is a ungulate is a mammal has hoofs then(3)Lisp

24、 语句语句:(setq Prule07(if(is mammal)(has hoofs)(then(is ungulate)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识08：K08“反刍的哺乳动物是蹄类动物反刍的哺乳动物是蹄类动物”(2)Prule08:if is a ungulate is a mammal can chew cud then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule08(if(is mammal)(can chew_cud)(then(is ungulate)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式

25、的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识09：K09“反刍的蹄类动物是偶蹄类动物反刍的蹄类动物是偶蹄类动物”(2)Prule09:if is even toed is a ungulate can chew cud then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule09(if(is ungulate)(can chew_cud)(then(is even_toed)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识10：K10“黄褐色深斑点食肉哺乳动物是猎豹黄褐色深斑点食肉哺乳动物是猎豹”(

26、2)Prule10:if is a cheetah is a mammal is tawny is a carnivore has dark spots then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule10(if(is mammal)(is tawny)(then(is cheetah)(is carnivore)(has dark_spots)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识11：K11“黄褐色黑条纹食肉哺乳动物是老虎黄褐色黑条纹食肉哺乳动物是老虎”(2)Prule11:if is a tiger is

27、 a mammal is tawny is a carnivore has black stripes then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule11(if(is mammal)(has tawny_color)(then(is tiger)(is carnivore)(has black_stripes)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识12：K12“长腿长颈深斑点黄褐色的蹄长腿长颈深斑点黄褐色的蹄类动物是长颈鹿类动物是长颈鹿”(2)Prule12:if is a giraffe is a ungu

28、late has a long neck has long legs has dark spots is tawny then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule12(if(is ungulate)(is tawny)(has dark_spots)(then(is giraffe)(has long_neck)(has long_legs)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识13：K13“有黑色条纹的蹄类动物是斑马有黑色条纹的蹄类动物是斑马”(2)Prule13:if is a zebra is a u

29、ngulate has black stripes then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule13(if(is ungulate)(has black_stripes)(then(is zebra)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识14：K14“长腿长颈黑白相间颜色不会长腿长颈黑白相间颜色不会飞的鸟是鸵鸟飞的鸟是鸵鸟”(2)Prule14:if is an ostrich is a bird can not fly has long legs has a long neck is black and

30、white then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule14(if(is bird)(has long_legs)(has long_neck)(then(is ostrich)(cannot fly)(is black_and_white)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识15：K15“会游泳不会飞的黑白色鸟是企鹅会游泳不会飞的黑白色鸟是企鹅”(2)Prule15:if is a penguin is a bird can not fly can swim is black and white the

31、n(3)Lisp 语句语句:(setq Prule15(if(is bird)(cannot fly)(then(is penguin)(can swim)(is black_and _white)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识知识16：K16“善于飞行的鸟是海燕善于飞行的鸟是海燕”(2)Prule16:if is albatross is a bird can fly well then(3)Lisp 语句语句:(setq Prule16(if(is bird)(can_well fly)(then(is alb

32、atross)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 建立动物学知识库建立动物学知识库我们的动物知识集中每一条知识我们的动物知识集中每一条知识 Ki 都由一条都由一条产生式产生式(规则规则)Prulei 表达，并由表达，并由 Lisp 实现。实现。实际上，每一条由实际上，每一条由 Lisp 实现的产生式实现的产生式(规则规则)Prulei 都是一个都是一个 Lisp 的的“表表”：PrgrLispPrulei(if 前提前提 1 前提前提 2 前提前提 n)(then 结论结论)PrgrLispPrule16(if(is bird)(can_well fly)(

33、then(is albatross)02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 建立动物学知识库建立动物学知识库现在，构造一个动物学知识库，或产生式规则库现在，构造一个动物学知识库，或产生式规则库，将是一个极为简单的任务，我们只需要把那些，将是一个极为简单的任务，我们只需要把那些 Lisp 描述的产生式规则描述的产生式规则 Prulei 组装起来就可以了：组装起来就可以了：(setq knowledge_base_on_animals(Prule01 Prule02 Prule03 Prule15 Prule16)动物学知识库动物学知识库 knowledge_bas

34、e_on_animals 简简单到了及至，仅仅是一个以单到了及至，仅仅是一个以 Lisp 原子为元素的原子为元素的 Lisp 表。表。当然，其中的每一个原子当然，其中的每一个原子 Prulei 都有自己都有自己的值，即的值，即 Lisp 表描述的产生式规则。表描述的产生式规则。02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 产生式与推理产生式与推理产生式是产生式系统中的知识，产生式规则库就是产产生式是产生式系统中的知识，产生式规则库就是产生式系统的知识库。生式系统的知识库。产生式系统是一种演绎系统产生式系统是一种演绎系统，即由已知前提推断未知即由已知前提推断未知结论

35、的结论的逻辑推理系统逻辑推理系统。产生式系统就是应用产生式知识进。产生式系统就是应用产生式知识进行逻辑推理活动的系统，应用产生式知识求解问题的系统行逻辑推理活动的系统，应用产生式知识求解问题的系统。我们的动物学知识库我们的动物学知识库 knowledge_base_on_animals 将被应用于产生式系统的逻辑推理活动。将被应用于产生式系统的逻辑推理活动。产生式知识具有良好的可利用性，这种可利用性源于产生式知识具有良好的可利用性，这种可利用性源于产生式规则产生式规则所所具有具有的的合适的推理结构。合适的推理结构。02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 正向

36、推理：正向推理：中间中间结论结论中间中间结论结论中间中间结论结论最终最终结论结论正正向推理：向推理：由已知前提推断未知结论由已知前提推断未知结论已知已知前提前提产生产生式规式规新的新的前提前提产生产生式规式规新的新的前提前提产生产生式规式规新的新的前提前提产生产生式规式规解答：解答：“这是什么动物？这是什么动物？”一一类特殊疑问句问题。类特殊疑问句问题。02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 逆向推理：逆向推理：过渡过渡前提前提过渡过渡前提前提过渡过渡前提前提已知已知前提前提逆逆向推理：向推理：由由既定目标搜索前提条件既定目标搜索前提条件既定既定目标目标反向

37、反向产生式产生式子子目标目标反向反向产生式产生式子子目标目标反向反向产生式产生式子子目标目标反向反向产生式产生式解答：解答：“这是老虎吗？这是老虎吗？”一一类类一般疑问句问题。一般疑问句问题。3-6产生式产生式(Production)概念的含义是什么？概念的含义是什么？3-7依依你的观点，产生式具有充分的知识表达能力吗？你的观点，产生式具有充分的知识表达能力吗？3-8依依你的观点，产生式表达的知识具有可利用性吗？你的观点，产生式表达的知识具有可利用性吗？02 产生式规则产生式规则2.5 练习与思考练习与思考03 语义网络语义网络Section 03Semantic Network03 语义网络

38、语义网络3.1 语义网络的基本特征和要素语义网络的基本特征和要素 一种有向图一种有向图语义网络语义网络(Semantic Network)是是 Quillian 1968 年提年提出的一种知识表达方法。出的一种知识表达方法。语义网络是一种语义网络是一种有向图，其基本有向图，其基本的的要素要素是是：动物知识网络动物知识网络(1)节点节点：描述描述事事物物(2)(有向有向)弧弧：描描述事物间的述事物间的关系。关系。03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a 和和 is_e一般地，语义网络中的节点和弧是可以随意定一般地，语义网络中的节点和弧是可以随意定义，是设计者根

39、据任务要求自行定义的。义，是设计者根据任务要求自行定义的。在动物知识语义网络中，我们定义了：在动物知识语义网络中，我们定义了：节点：节点：鸟鸟鸵鸟鸵鸟企鹅企鹅海燕海燕羽毛羽毛事物的事物的名称名称飞飞游泳游泳下蛋下蛋事物的事物的动作动作黑白黑白事物的事物的性质性质弧：弧：is事物具有事物具有什么性质什么性质is_a事物是事物是什么事物什么事物has事物具有事物具有什么事物什么事物can事物能事物能做什么做什么can_well事物擅长事物擅长做什么做什么can_not事物不能事物不能做什么做什么03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a 和和 is_e然而，语义网

40、络中一般具有两种基本的和常见然而，语义网络中一般具有两种基本的和常见的有向弧：的有向弧：is_a 弧：弧：nAnBis_a表示：表示：nA 是是 nB 的一个子类的一个子类示例：示例：“企鹅是一种鸟。企鹅是一种鸟。”企鹅企鹅鸟鸟is_a03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a 和和 is_e然而，语义网络中一般具有两种基本的和常见然而，语义网络中一般具有两种基本的和常见的有向弧：的有向弧：is_e 弧：弧：nAnBis_e表示：表示：nA 是是 nB 的一个的一个元素元素示例：示例：“雷锋是一个人。雷锋是一个人。”雷锋雷锋人人is_e03 语义网络语义网络3

41、.3 语义网络与知识表达语义网络与知识表达 “John 打了打了 Tom 一拳一拳”用语义网络表达：用语义网络表达：“雇员雇员 John 打了打了经理经理 Tom 一拳一拳”我们现在知道的信息是我们现在知道的信息是：(1)John 是一个职员是一个职员(2)Tom 是一个经理是一个经理(3)无论经理还是职员都是人无论经理还是职员都是人(4)Tom 是是 John 的领导的领导(5)发生了恶性事件发生了恶性事件(6)事件内容：一人拳击另一人事件内容：一人拳击另一人(7)事件地点：事件地点：Tom 办公室办公室(8)拳击者：拳击者：John(9)被拳击者：被拳击者：Tom(10)拳击部位：拳击部位

42、：Tom 的脸的脸(11)事件原因：事件原因：Tom 要要 John 下岗下岗03 语义网络语义网络3.3 语义网络与知识表达语义网络与知识表达 “John 打了打了 Tom 一拳一拳”John雇员雇员is_eTom经理经理is_ehead_of人人is_ais_a事件事件drivingdriven一人拳击一人拳击另一人另一人 is_e 脸脸body_partwhereTom办公室办公室whenx年年x月月x日日Tom要要John下岗下岗why03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 最小语义网络最小语义网络与产生式一样，语义网络也易于用与产生式一样，语义网络也易

43、于用 Lisp 程序语程序语言编程实现。言编程实现。n01n02Arc一个最简单的语义网络是一个最简单的语义网络是一个只具有两个节点和一条弧的一个只具有两个节点和一条弧的有向图，可以非常容易地采用有向图，可以非常容易地采用 Lisp 的的“表表”予以实现：予以实现：Lisp 实现方式一实现方式一：(setq simantic_net(N01 arc N02)Lisp 实现方式二实现方式二：(setq simantic_net(N01(arc N02)03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 一个扩展的网络一个扩展的网络扩展网络仍然扩展网络仍然只有两个节点，然只有两

44、个节点，然而，它们之间的联而，它们之间的联结更为丰富了。结更为丰富了。n01n02Arc12Arc21Arc22Arc11Lisp 实现方式一实现方式一：(setq semantic_net(N01 arc11 N01)(N01 arc12 N02)(N02 arc21 N01)(N02 arc22 N02)Lisp 实现方式二实现方式二：(setq semantic_net(N01(arc11 N01)(arc12 N02)(N02(arc21 N01)(arc22 N02)03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 Lisp 描述描述 John 与与 Tom(s

45、etq semantic_net(John is_e employee)(Tom is_e manager)(Tom head_of John)(employee is_a human)(manager is_a human)(incident driving John)(incident driven Tom)(incident is_e fisting)(fisting body_parts face)(incident where Tom_office)(incident when d_m_y)(incident why Tom_fires_John)03 语义网络语义网络3.4 语义网

46、络的语义网络的 Lisp 实现实现 Lisp 描述描述 John 与与 Tom(setq semantic_net(John(is_e employee)(Tom(is_e manager)(head_of John)(employee(is_a human)(manager(is_a human)(incident(driving John)(driven Tom)(is_e fisting)(where Tom_office)(w h e n d _ m _ y)(w h y Tom_fires_John)(fisting(body_parts face)03 语义网络语义网络3.4 语义

47、网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 继承联想网络匹配继承联想网络匹配语义网络固有的推理结构一般表现为继承、联想、语义网络固有的推理结构一般表现为继承、联想、和网络匹配。和网络匹配。1.继承：继承：语义网络中，某一节点通过语义网络中，某一节点通过 is_a 弧或弧或 is_e 弧获取另一节点或子网络的性质的过程。弧获取另一节点或子网络的性质的过程。2.联想：联想：语义网络被激活的节点，通过关系弧激语义网络被激活的节点，通过关系弧激活其它节点或子网络的过程。活其它节点或子网络的过程。3.网络匹配：网络匹配：(1)将问题化为目标网络将问题化为目标网络；(2)将目标网络与知识库中的事实网络匹配将

48、目标网络与知识库中的事实网络匹配。03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp 实现的推理样机实现的推理样机给定一个给定一个关于动物特关于动物特性的语义网络：性的语义网络：动物动物鸟鸟哺乳哺乳动物动物鱼鱼has羽毛羽毛has翅膀翅膀乌鸦乌鸦is_a孔雀孔雀鸵鸟鸵鸟头头hasis_ais_ais_ais_ais_a03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp 实现的推理样机实现的推理样机用用 Lisp 语句描述动物网络：语句描述动物网络：(setq animal_network(animal has head)(ma

49、mmal is_a animal)(fish is_a animal)(bird is_a animal)(bird has feathers)(bird has wings)(ostrich is_a bird)(peacock is_a bird)(crow is_a bird)03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp 实现的推理样机实现的推理样机定义一个提取动物特征的定义一个提取动物特征的 Lisp 函数函数：(defun (get_features fact)(prog (x y z)loop(setq y animal_network)(s

50、etq x(caddr facts)循环体循环体 (go loop)已知的事实，如：已知的事实，如：(Robin is_e crow)局部变量表局部变量表把把facts的第三变量的第三变量(如如crow)赋值给赋值给x把语义网络知把语义网络知识库拷贝给识库拷贝给y迭代运算迭代运算03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp 实现的推理样机实现的推理样机get_features 函数的函数的 循环体循环体 部分：部分：(setq z(car y)(setq y cdr y)(cond(equalp x(car z)(cond(equalp(cadr z)h