語義網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用實例淺析

1、 語義網(wǎng)絡(luò)與其應(yīng)用實例淺析： 景 飛班級： 3005學(xué)號：3113003029摘要：本文從語義網(wǎng)絡(luò)的實際應(yīng)用為出發(fā)點，首先介紹了語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念，隨后通過列舉如何將其應(yīng)用于家族人物關(guān)系的模型建立以與如何建立基于特征的零件知識語義網(wǎng)絡(luò)兩個實例，來說明語義網(wǎng)絡(luò)在實際建模中的實用性和便捷性，以此說明語義網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展空間還很大，將其用在智能控制領(lǐng)域會有很大成果。關(guān)鍵詞：語義網(wǎng)絡(luò) 家族人物關(guān)系模型 零件知識語義網(wǎng)絡(luò)一、語義網(wǎng)絡(luò)概述語義網(wǎng)絡(luò)是一種出現(xiàn)較早的知識表達形式，并在人工智能中得到了比較廣泛的應(yīng)用。語義網(wǎng)絡(luò)最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士論文中作為人類聯(lián)想記憶的一個顯式心理學(xué)模

2、型提出的，認(rèn)為記憶是由概念間的聯(lián)系來是實現(xiàn)的，他主處理問句時，將語義放在首位。當(dāng)時的語義網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于自然語言理解系統(tǒng)中，表示事物之間的關(guān)系。由于其強大和直觀的表示能力，不久就廣泛應(yīng)用于人工智能研究和應(yīng)用開發(fā)的許多領(lǐng)域。1972年，西蒙正式提出語義網(wǎng)絡(luò)的概念，討論了它和一階謂詞的關(guān)系，并將語義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了自然語言理解的研究中。語義網(wǎng)絡(luò)采用網(wǎng)絡(luò)形式表示人類的知識，其表示由詞法部分、結(jié)構(gòu)部分、過程部分和語義部分四部分組成。一個語義網(wǎng)絡(luò)是一個帶標(biāo)示的有向圖。其中，帶有標(biāo)識的結(jié)點表示問題領(lǐng)域中的物體、概念、時間、動作或者態(tài)勢。在語義網(wǎng)絡(luò)知識表示中，結(jié)點一般劃分為實例節(jié)點和類節(jié)點兩種類型。結(jié)點之間帶有標(biāo)

3、識的有向弧標(biāo)識結(jié)點之間的語義聯(lián)系，是語義網(wǎng)絡(luò)組織知識的關(guān)鍵。因為語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的實質(zhì)是知識的圖解表示，所以這種表示法容易把各種事物有機地聯(lián)系起來，它特別適于表達關(guān)系知識。語義網(wǎng)絡(luò)通過對于個體間的聯(lián)系追溯到有關(guān)個體的節(jié)點，實現(xiàn)對知識的直接存取，能比較正確地反映人類對客觀事物的本質(zhì)認(rèn)識。應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)使得知識表示更為直觀，便于理解。語義網(wǎng)絡(luò)的特征包括以下幾個方面的容：1、 重要的相關(guān)性得意明確表示；2、 相關(guān)事實可以從直接相連的節(jié)點推導(dǎo)出來，不必遍歷整個龐大的知識庫；3、 能夠利用“IS-A”和“Subset”鏈在語義網(wǎng)絡(luò)中建立屬性繼承的層次關(guān)系；4、 易于對繼承的屬性進行演繹；5、 能夠利用少量

4、基本概念的幾號建立狀態(tài)和動作的描述。下面我們通過一些簡單語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的實例來進一步說明如何通過語義網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)知識的表示。比如我們要說明三是一名教師，則可以用下圖1所示的語義網(wǎng)絡(luò)來表示。圖1 語義網(wǎng)絡(luò)實例其中三和教師是兩個實體，在語義網(wǎng)絡(luò)里我們分別用兩個節(jié)點表示，而他們之間的關(guān)系則用“ISA”鏈相連來表示，稱“ISA”為指針。語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點不僅可以表示具體的實物，它還可以用來表達情況動作，把他們作為對象一樣處理，每一情況節(jié)點可以有一組向外的?。ㄊ吕』蚴吕颍靡哉f明情況謂詞的各種變量。例如我們要表示“小燕是燕子是一種鳥，并且它從春天到秋天占有一個巢”這一關(guān)系，我們可以用如下的語義網(wǎng)絡(luò)進行

5、表示。圖2 語義網(wǎng)絡(luò)實例上圖所示語義網(wǎng)絡(luò)中設(shè)立了“占有權(quán)-1”（OWN-1）節(jié)點，表示小燕有自己的巢。同時小燕還可以有其他東西，所以“占有權(quán)-1”只是“占有權(quán)”（OWNERSHIP）的一個實例，而“占有權(quán)”又只是一種特定的“情況”（SITUATION）。小燕是“占有權(quán)-1”的一個特定的“物主”（OWNER），而“巢-1”是“占有權(quán)-1”的一個特定的“占有物”（OWNEE）。小燕占有“占有權(quán)-1” 的時間是從春天（SPRING）到秋天（FALL），“春天”和“秋天”有被定為“時間”（TIME）的實例。從上可以看出語義網(wǎng)絡(luò)法能夠以人的一種思維方式將事物之間的相互關(guān)系表示出來，將人的思維過程規(guī)則化成

6、為一種知識構(gòu)架（知識表示方法），而且此種表示方法通過一定的處理過程就能成為計算機算所能接受和理解的知識，這給計算機的智能控制提供了一條途徑。二、語義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例語義網(wǎng)絡(luò)從提出到現(xiàn)在已近有了很大的發(fā)展與完善，已經(jīng)從理論走向了實際。一些基于語義網(wǎng)絡(luò)法建立的系統(tǒng)模型，在處理問題時所得的結(jié)果更加接近實際，而且系統(tǒng)模型的建立也更加方便。下面我們通過建立一些具體的語義網(wǎng)絡(luò)實例來說明一下語義網(wǎng)絡(luò)法在現(xiàn)科學(xué)研究中的應(yīng)用。2.1、家族人物關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)模型研究社會人物關(guān)系錯綜復(fù)雜，其中與人們關(guān)系最密切的是家族人物關(guān)系。在國外，表示家族關(guān)系的詞匯相對于中國來說比較少，也沒有中國劃分的細(xì)致，應(yīng)此要簡單的多。在中國，

7、開展家族任務(wù)關(guān)系的研究較多，但大多是關(guān)于一個家族的家譜與家族任務(wù)的研究，為發(fā)掘家族歷史與文化作出了突出貢獻；但是對家族關(guān)系的研究與自然語言理解技術(shù)相結(jié)合的研究卻是剛剛起步，中國科學(xué)院有學(xué)生研究紅樓夢中四大家族的人物關(guān)系，不過他們的研究在于針對特定家族，利用的是已處理好的格式化的文本知識，沒有與知識庫相結(jié)合，不具有普遍性，表示能力相對來說較為單一。但是語義網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，為這方面的研究提供了新的思路，為類似家族任務(wù)關(guān)系問題提供了新的解決辦法。本例從第三者提供的一句關(guān)于家族人物關(guān)系的問話出發(fā)，結(jié)合語義網(wǎng)絡(luò)，研究普通的家族任務(wù)關(guān)系，總結(jié)出人物之間的關(guān)系謂詞，融合Prolog技術(shù)，建立家族人物關(guān)系推理機制

8、與算法（由于篇幅原因只建立了語義網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)之間的關(guān)系謂詞，家族人物關(guān)系推理機制與算法的建立請參考相關(guān)文獻）本例首先對第三者提問的初始句子進行一系列處理，得到一個標(biāo)準(zhǔn)化的句子；提取知識，轉(zhuǎn)化為三元組的形式存儲于知識庫；然后構(gòu)造表示家族人物關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)；最后依據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)生成基本謂詞，對提問目標(biāo)進行相關(guān)推理，得出合理答案。描述家族人物關(guān)系的四種簡潔關(guān)系可以總結(jié)成：性別，婚姻，親子，年齡。這些關(guān)系可轉(zhuǎn)換為一階原子謂詞，稱之為基本謂詞。定義如下：（1）、SEX（X，F(xiàn)|M）表示X的性別是“F”或“M”，“M”代表男性，“F”代表女性。（2）、MARRIAGE（X,Y）表示X和Y有夫妻關(guān)系，第一個參數(shù)為

9、丈夫，第二位為妻子。（3）、CHILD（X,Y）表示X是Y的孩子，可能是兒子或女兒，Y可以是父母任一方。（4）、ELDER（X,Y）表示X的出生順序相對于Y要早，即X比Y年齡大。這四種基本謂詞在網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為四種弧連接，如下圖3所示，分別以弧標(biāo)記S,A,C,E表示，其中S是一種特殊的弧，本文把它當(dāng)作節(jié)點的屬性。圖 3 表示四種基本謂詞的弧連接我們給上邊給出的四種基本謂詞的弧連接可以按一定的聯(lián)系，構(gòu)造復(fù)合謂詞的語義網(wǎng)絡(luò)，使其可以進行人物關(guān)系的推理。例如，一個家族人物關(guān)系的實例為：以我為中心，我是個男孩兒，叫I，我的爸爸是P，媽媽是Q，我的哥哥是B，他結(jié)婚了，對象是O，他們有一個孩子，叫Z，是個男孩

10、兒。我的爺爺是Y，奶奶是N，姑姑是G，姑父是U，他們的女兒叫T。我的外公是L，他有一個女兒，也就是我的媽媽Q。顯然，I,P,B,Z,Y,U,L是男性，其余為女性。本例的家族人物關(guān)系實例可以用下圖4來表示。爺爺，爸爸，姑姑，哥哥等稱謂在語義網(wǎng)絡(luò)中并沒有顯式表示，但可推理得出相應(yīng)的復(fù)合謂詞。圖 4 一個家族人物關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)參照上面的關(guān)系實例，一個稱謂“哥哥”，由語義網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為復(fù)合謂詞就是：GeGe (B,I):-SEX (B,M),CHILD(B,P),CHILD(I,P),ELDER(B,I)GeGe (B,I)不直接存儲在知識庫中，只存儲對應(yīng)Horn子句中的子目標(biāo)。接著下一步的工作就是把本例

11、中的推理思想具體編程實現(xiàn)，并解決一些沒有處理好的問題，如在知識庫中實現(xiàn)不同家族知識的有效區(qū)分與多人多關(guān)系的處理等問題，進一步完善推理機制。這樣就實現(xiàn)人類語言向機器過渡之后再用來解決實際問題的過程。2.2、基于特征的零件知識語義網(wǎng)絡(luò)表示法由于所有的零件都是由有限個基本特征體組成的，不同零件的特征體是一樣的，將零件分解為特征體，進行零件特征體的搜尋，則總能成功匹配。所以，若將多樣化的零件知識轉(zhuǎn)化為有限的特征知識，并用適當(dāng)?shù)闹R表示法來表示特征與特征之間的聯(lián)系，可解決新零件工藝匹配不成功的問題。語義網(wǎng)絡(luò)適于表示對象之間的從屬關(guān)系，并具有較強的推理能力，適合用于表示基于特征的零件知識。l)零件的特征分

12、解組成零件的基本特征有形狀特征、基準(zhǔn)特征、工藝特征、管理特征。形狀特征分主特征和輔助特征，主特征指構(gòu)成零件的主要外表面體和表面體;輔助特征指依附在主特征之上的附屬特征。組成零件的基本特征列于下表1。2)形狀特征體的面分解形狀特征體是由多個面組成的，最終加工的是特征表面，因而將特征體再分解為面，如外圓柱體可分解為左端面、右端面、圓柱面;外螺紋體可分解為左端面、右端面、螺紋面。3)面的屬性分解為正確地加工出面，需要表示面的屬性。由工藝知識可知，典型表面加工可分為如下幾類:外圓表面加工、孔加工、平面加工、成形表面加工，每種典型表面都是一類，有其類公共屬性。因此，可將典型表面作為父結(jié)點，其屬性為該類的

13、公有屬性，零件特征表面作為子結(jié)點，歸于某類典型加工表面。父表面和其所屬的子表面列于下表2。綜上所述，零件的知識表示可用基本特征體結(jié)點和典型表面結(jié)點作為父結(jié)點，以特征表面作為子結(jié)點，特征表面和基本特征體之間是“PARTOF”的關(guān)系，而特征表面和典型表面之間是“AKO”的關(guān)系。由于基準(zhǔn)特征、工藝特征、管理特征和幾何尺寸都與特征表面的加工有關(guān)，因此，將它們作為特征表面的屬性。表 1零件的基本特征外表面體表面體輔助特征基準(zhǔn)特征工藝特征管理特征外圓柱 外圓錐外花鍵 外齒形外螺紋等圓柱 圓錐齒形 花鍵等倒角 圓角輔助孔平面等中心孔定位面定位孔等精度 尺寸公差 粗糙度硬度等材料等表 2 類表面和實例表面加工

14、表面類外圓表面孔表面平面成形表面表面實例外圓柱 外圓錐外螺紋，倒角等圓柱 圓錐輔助孔等外圓端 倒角平面 直槽等外花鍵齒形等我們在此處以回轉(zhuǎn)類零件為代表，列出其的語義網(wǎng)絡(luò)圖如下圖5所示。圖5 回轉(zhuǎn)體零件的語義網(wǎng)絡(luò)知識表示示意圖上圖即為通用回轉(zhuǎn)體零件的各個特征關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)示意圖，從圖中我們可以方便的看出各個特征的從屬關(guān)系，從而也能確定加工順序么，這也為加工制造的智能控制提供了一種知識提取分析的新方法。三、結(jié)論從上邊的分析可以看出語義網(wǎng)絡(luò)法可以很方便的將人腦中的知識轉(zhuǎn)變成一種可見的，可應(yīng)用于計算機的知識體系，這種表示方法容易把各事物有機地聯(lián)系起來，可以通過個體間的聯(lián)系追溯到有關(guān)個體的節(jié)點，實現(xiàn)對知

15、識的直接存取，能比較正確的反映人類對客觀事物的本質(zhì)認(rèn)識，使得知識的表示更加直觀，便于理解。由于客觀事物的特征都帶有不同程度的模糊性,應(yīng)此基于事物特征建立的語義網(wǎng)絡(luò)模型也具有一定的模糊性，然而將這種技術(shù)應(yīng)用到計算機領(lǐng)域進行模糊推理則是利用模糊性知識進行的一種不確定性推理，這樣的推理與人的思維過程較為相似，應(yīng)此將人類的知識建立成語義網(wǎng)絡(luò)再將其轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C語言，然后利用語義網(wǎng)絡(luò)中包含的關(guān)系讓計算機來模仿人類的思維過程，即可方便的實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能模糊控制過程。參考文獻：1 升噸,復(fù)雜機電系統(tǒng)的人工智能控制技術(shù),2013.2 強，逢斌，湯賽麗，侯麗敏，周 舫 基于語義網(wǎng)絡(luò)的家族人物關(guān)系推理算法的研

16、究 計算機時代 2005年 第6期.3陸汝鈐,人工智能,科學(xué),2002. 4 璨,基于特征的零件知識語義網(wǎng)絡(luò)表示法，機電工程技術(shù),2003年第32卷第6期.5Zhao J, Zheng L, Zhuang T G,et al.Representation of acupoints based on the VisibleHuman A .Proceedings of the 25th AnnualInternational Conference of the IEEE Engineering inMedicine and Biology SocietyC. Stoughton, WI:The Printing House, Inc,2003.525-528.6Pommert A, Ho。hne K H, Pflesser B,et al. Creatinga high-resolution spatial/symbolic model of the innerorgans based on the Visible HumanJ.Med Imag