什么是语义网络分析?常见的步骤有哪些?

如题所述

语义网络分析是一种出现较早的知识表达形式,并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的,认为记忆是由概念间的联系来是实现的,他主张处理问句时,将语义放在首位。

当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中,表示事物之间的关系。由于其强大和直观的表示能力,不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。1972年,西蒙正式提出语义网络的概念,讨论了它和一阶谓词的关系,并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。

常见的步骤:

语义网络采用网络形式表示人类的知识,其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。

一个语义网络是一个带标示的有向图。其中,带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中,结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系,是语义网络组织知识的关键。

因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示,所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来,它特别适于表达关系知识。语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点,实现对知识的直接存取,能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。

应用语义网络使得知识表示更为直观,便于理解。

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