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用于表示知识和建立认知模型的一种带标号的有向图。图中带标号的节点表示推理对象,如具体事物、抽象概念、状态和局势等;带标号的有向边表示这些对象间的语义关系。 来自维基百科,自由的百科全书
语义网络(英语:Semantic Network)常常用作知识表示的一种形式。它其实是一种有向图;其中,顶点代表的是概念,而边则表示的是这些概念之间的语义关系。语义网络是机读型字典(machine-readable dictionary)的一种常见类型。
主要的语义关系包括若干方面。语义网络的一个例子是WordNet,英语的一个词典(lexicon)数据库。
维基百科的链接以及关键词汇所组成的结构其实也可以被当作语义网络的一个简单例子,因为它具有下列属性:
这类的网路包含了相当松散的语义关连性,但是它对于人类的探索仍然是有用的。我们可以使用语义网路来呈现逻辑上的描述,例如:查尔斯·桑德斯·皮尔士的存在图、或者是约翰·弗洛里安·索瓦的概念图。
思维导图可以被认为是语义网络的一种自由变体。思维导图利用颜色以及图形来形成语义网络,从而激发人的创造力。
当适合将“知识”理解为一组彼此相关的概念时,就可以使用语义网络。
大多数的语义网络都基于认知。由弧和节点组成,可以组成一个分类层次结构。语义网络启发了扩散激活、继承与节点作为原型对象的想法。
使用关联列表。表明金丝雀(canary)与企鹅(penguin)同为鸟类(bird)。
(setq *database*
'((canary (is-a bird)
(color yellow)
(size small))
(penguin (is-a bird)
(movement swim))
(bird (is-a vertebrate)
(has-part wings)
(reproduction egg-laying))))
可以以“canary”为关键字参数,来使用“assoc”函数,借此提取关于“canary”类型的所有信息。[1]
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