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什麽是語義網絡分析?常見的步驟有哪些?

語義網絡分析是知識表達的早期形式,在人工智能中得到了廣泛的應用。語義網絡是Quillian在1968年的博士論文中首次提出的作為人類聯想記憶的外顯心理模型。他認為記憶是通過概念之間的聯系來實現的,他主張處理問題時要把語義放在第壹位。

當時,語義網絡主要用於自然語言理解系統,表達事物之間的關系。由於其強大而直觀的表達能力,很快被廣泛應用於人工智能研究和應用開發的諸多領域。1972年,Simon正式提出了語義網絡的概念,討論了它與壹階謂詞的關系,並將語義網絡應用於自然語言理解的研究。

常見步驟:

語義網絡以網絡的形式表示人類的知識,其表示由詞匯部分、結構部分、過程部分和語義部分四部分組成。

語義網絡是壹個帶標簽的有向圖。其中,標記節點代表問題域中的對象、概念、時間、動作或情境。在語義網絡知識表示中,節點壹般分為兩類:實例節點和類節點。節點間有標記的有向弧標記了節點間的語義聯系,是語義網絡中組織知識的關鍵。

由於語義網絡所表示的知識的本質是知識的圖形化表示,這種表示方式易於將各種事物有機地聯系起來,特別適合表示關系型知識。語義網絡能夠將個體之間的聯系追溯到相關個體的節點,實現知識的直接獲取,能夠正確反映對客觀事物的本質認識。

語義網絡的應用使得知識表示更加直觀,易於理解。