| 语义网络 semantic network 一种以网络格式表达人类知识构造的形式。是人工智能程序运用的表示方式之一。由奎林(J. R. Quillian)于1968年提出。开始是作为人类联想记忆的一个明显公理模型提出，随后在AI中用于自然语言理解，表示命题信息。在ES中语义网络由PROSPEUTOR实现，用于描述物体概念与状态及其间的关系。它是由结点和结点之间的弧组成，结点表示概念(事件、事物)，弧表示它们之间的关系。在数学上语义网络是一个有向图，与逻辑表示法对应。语义网络的特点是：(1)可以深层次地表示知识，包括实体结构、层次及实体间的因果关系;(2)推理的非有规则，无推理规律可循;(3)知识表达的自然性直接从语言语句强化而来。它的优点是：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。但它不适用于定量、动态的知识;不便于表达过程性、控制性的知识。与逻辑推理相比，其特点是：语义网络能表示各种事实和规则，具有结构化的特点;逻辑术语把事实与规则当作独立的事实处理，语义网络则从整体上进行处理;逻辑系统有特定的演绎结构，而语义网络不具有特定的演绎结构;语义网络推理是知识的深层次推理，是知识的整体表示与推理。 |