语义网络与语义网

1.1什么是语义网微软公司董事长比尔·盖茨那幢坐落在西雅图，被喻为未来生活预言的科技住宅无疑是当今世界上最现代化的豪华住宅，堪称是智能建筑的经典之作。

豪宅内共铺设各种电缆52英里，房子内所有的电器设备相互连接成了一个智能网络。

主人在回家途中便可在车内利用计算机遥控家中的浴缸自动放水并调温，作好一切迎接准备。

房屋装有气象感知器，可以根据各项气象指标，控制室内的温度和通风情况。

走进大厅时，空调系统会将室温调整至你感觉最舒适的温度，音响系统也会针对你的喜好播放音乐，灯光系统自动调整照明颜色与强度，就连墙上的LCD显示屏，也会自动显示你喜爱的世界名画或播放你上次只看到一半的影片。

在住宅各处随意走动时，地板能在6英寸的范围内跟踪到人的足迹，在有人经过时自动打开照明，离去时自动关闭。

每个房间的温度、照明、音响等等都将随不同的设定自动调整。

就算是在水池中，也会从池底“冒”出如影随形的音乐。

尤其有意思的是，比尔·盖茨非常喜欢车道旁边一棵140岁的老枫树，所以就通过专门的监视系统对其进行24小时的全方位监控﹐一旦监视系统发现它有任何干燥的迹象，灌溉系统就会启动。

人们不禁要问，是什么尖端的科技系统使得盖茨先生的豪宅拥有如此高的智能化水平？要等到哪一个世纪才能让这样现代化的住宅走入寻常百姓家？你可能不曾想到，通过扩展今天的万维网（即WWW，是World Wide Web的简称）就完全可以使这一梦想变为现实。

这种扩展后的万维网称为语义网(Semantic Web）。

语义网的概念由万维网的发明者、现任万维网联盟（即W3C，是World Wide Web Consortium的简称）主任提姆·伯纳丝·李（Tim Berners-Lee）于1998年首次提出。

在他看来，“语义网（Semantic Web）并非是另外一个独立的Web，而是现在的Web的一个延伸。

在其中，所有的信息都具有定义完好的含义，更利于人与机器之间的合作。

趋势分析之语义网近几年来，语义网越来越频繁地出现在IT报道中，PowerSet、Twine、SearchMonkey、Hakia等一批语义网产品也陆续推出。

早在2010年，Google就已经收购了语义网公司Metaweb。

对于这次收购Google产品管理主管杰克·门泽尔(Jack Menzel)发文称，该公司可以处理许多搜索请求，但Metaweb的信息可以使其处理更多搜索请求，“通过推出搜索答案等功能，我们才刚刚开始将我们对互联网的理解用于改进搜索体验”，但对于部分搜索仍然无能为力，“例如，‘美国西海岸地区学费低于3万美元的大学’或‘年龄超过40岁且获得过至少一次奥斯卡奖的演员’，这些问题都很难回答。

我们之所以收购Metaweb，是因为我们相信，整合Metaweb的技术将使我们能提供更好的答案”。

这表明语义网技术经过近10年的研究与发展，已经走出实验室进入工程实践阶段。

语义网热度变化图语义网（Semantic Web）是一种智能网络，它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。

语义网实际上是对未来网络的一个设想，现在与Web 3.0这一概念结合在一起，作为3.0网络时代的特征之一。

语义网这一概念是由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）在1998年提出的一个概念，实际上是基于很多现有技术的，也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合。

其渊源甚至可以追溯到20世纪60年代末期的Collins、Quillian、Loftus等人的研究，还有之后70年代初Simon、Schamk、Minsky等人陆续提出的一些理论上的成果。

其中Simon在进行自然语言理解的应用研究时提出了语义网络（Semantic Network，不是现在的Semantic Web）的概念。

下面我们用Trend analysis分析语义网领域内的研究热点。

语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。

一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。

与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。

因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。

二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。

XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。

通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。

2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。

RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。

通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。

3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。

这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。

4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。

OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。

OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。

_知识表示_知识表示引言：（Artificial Intelligence，简称）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和决策的学科。

知识表示是的一个重要研究领域，主要涉及如何以一种能够被计算机理解和处理的形式表示和组织知识，以支持计算机程序进行推理、学习和解决问题。

本文档旨在介绍中的知识表示领域的基本概念、方法和应用。

主要内容包括：语义网络、谓词逻辑、产生式规则、本体论、语义解释器等方面的内容。

一、语义网络语义网络是一种以图形化形式表示知识的方法。

它通过节点和边来表示概念和关系，节点表示概念，边表示概念之间的关系。

语义网络常用于知识图谱的构建，它能够有效地表示和表达知识之间的关联性。

1.1 节点和边的定义在语义网络中，节点用来表示概念，边用来表示概念之间的关系。

节点和边可以通过标签表示其含义，例如，一个表示“猫”的节点可以用标签“猫”表示，一个表示“属于”的边可以用标签“属于”表示。

1.2 常见的语义网络表示法在语义网络中，有多种常见的表示法，包括二元关系表示法、三元关系表示法和本体图表示法。

其中，二元关系表示法通过一对节点和一个边来表示关系，三元关系表示法通过三个节点和两个边来表示关系，本体图表示法通过节点、边和属性来表示关系。

二、谓词逻辑谓词逻辑是一种用符号逻辑表示知识的方法。

它通过定义一组谓词和一组公式来表示概念和关系，谓词表示概念，公式表示概念之间的关系。

谓词逻辑常用于知识推理和自动推理的领域，它能够通过逻辑推理来解决问题。

2.1 谓词和公式的定义在谓词逻辑中，谓词用来表示概念，公式用来表示概念之间的关系。

谓词可以具有多个参数，用来表示概念的属性。

公式由谓词和参数组成，用来表示概念之间的关系。

2.2 常见的谓词逻辑表示法在谓词逻辑中，有多种常见的表示法，包括命题逻辑、一阶逻辑和高阶逻辑。

其中，命题逻辑用来表示简单的真值关系，一阶逻辑用来表示概念和关系的复杂性，高阶逻辑用来表示关系的进一步抽象性。

语义网学习报告Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT语义网学习报告学院：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：刘啸宇指导教师：吴陈一、语义网的概念与发展语义网的定义及概述万维网之父——伯纳斯·李(Berners-Lee)在2002年描绘了下一代互联网的前景,并将下一代互联网称为“语义网”(Semantic Web)。

他描述道:“语义网是当前网络的延伸,信息在其中被赋予明确含义,从而实现人与计算机的更好协作。

”蒂姆·伯纳斯-李在2006年普林斯顿大学演讲和后期接受媒体采访时公开表示，他最初将这种智能网络命名为语义网或许不够贴切，也许更准确的名称应该是数据网(外语:Data Web)。

语义网就是能够根据语义进行判断的智能网络，实现人与电脑之间的无障碍沟通。

它好比一个巨型的大脑，智能化程度极高，协调能力非常强大。

在语义网上连接的每一部电脑不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以干人所从事的工作。

它将使人类从搜索相关网页的繁重劳动中解放出来，把用户变成全能的上帝。

语义网中的计算机能利用自己的智能软件，在万维网上的海量资源中找到你所需要的信息，从而将一个个现存的信息孤岛发展成一个巨大的数据库。

语义网的建立极大地涉及了人工智能领域的部分，与web 智能网络的理念不谋而合，因此语义网的初步实现也作为web 的重要特征之一，但是想要实现成为网络上的超级大脑，需要长期的研究，这意味着语义网的相关实现会占据网络发展进程的重要部分，并且延续于数个网络时代，逐渐转化成"智能网"。

二、语义网的体系结构erners-Lee于2000年提出了语义网的体系结构，并对此做了简单的介绍。

该体系结构共有七层，自下而上其各层功能逐渐增强。

第一层第一层:""层。

Unicode和URI。

语义网络表示法-6DAN-博客园
语义网络表示法
1968年有奎廉提出的博士论文《人类联想记忆的一个显示心理学模型》中最先提出来的。

1. 语义网络的概念
语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图（“带标识的有向图”（图论））。

2. 知识的语义网络表示
1) 用语义网络表示事实
图1用语义网络表示事实示例
图2合取、析取关系语义网络示例
图3动作作为节点的语义网络示例
图4事件作为节点的语义网络示例
2) 语义网络表示事实之间的关系分类关系
图5 分类关系示例
聚集关系
图6 聚集关系示例
推论关系
图7 推论关系示例
时间、位置关系
图8 时间、位置关系示例
3. 常用的语义联系
表1 常用的语义联系
4. 语义网络系统中求解问题的基本过程
1) 语义网络系统的组成
•语义网络构成的知识库
•用于求解问题的解释程序——语义网络推理机
2) 求解问题的过程
•根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节点或弧的
标识是空的，反映待求解的问题
•依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出需要的信息。

主要解决不确定性匹配问题。

•当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。

表2 语义网络表示法的特点
参考文献：
[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安: 西安交通大学出版社
[2] 尹朝庆. 人工智能方法与应用. 武汉: 华中科技大学出版社, 2007。

知识表示（knowledge representation）是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。

知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。

知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。

结构知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。

某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合：表示= 数据结构+处理机制。

因此在ES中知识表示是ES 中能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列技术手段。

常见的有产生式规则、语义网、框架法等。

方法经过国内外学者的共同努力，已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，使用较多的知识表示方法主要有以下几种知识表示方法。

（1）逻辑表示法逻辑表示法以谓词形式来表示动作的主体、客体，是一种叙述性知识表示方法。

利用逻辑公式，人们能描述对象、性质、状况和关系。

它主要用于自动定理的证明。

逻辑表示法主要分为命题逻辑和谓词逻辑。

逻辑表示研究的是假设与结论之间的蕴涵关系，即用逻辑方法推理的规律。

它可以看成自然语言的一种简化形式，由于它精确、无二义性，容易为计算机理解和操作，同时又与自然语言相似。

命题逻辑是数理逻辑的一种，数理逻辑是用形式化语言(逻辑符号语言)进行精确(没有歧义)的描述，用数学的方式进行研究。

我们最熟悉的是数学中的设未知数表示。

例：用命题逻辑表示下列知识：如果a 是偶数，那么a2 是偶数。

解：定义命题如下：P:a 是偶数；Q: a2 是偶数，则：原知识表示为：P→Q 谓词逻辑相当于数学中的函数表示。

例：用谓词逻辑表示知识：自然数都是大于等于零的整数解：定义谓词如下：N(x):x 是自然数；I(x):x 是整数；GZ(x):x 是大于等于零的数。

所以原知识表示为：(∀x)(N(x)(GZ(x)∧I(x))，∀(x)是全称量词。

（2）产生式表示法产生式表示，又称规则表示，有的时候被称为IF-THEN 表示，它表示一种条件-结果形式，是一种比较简单表示知识的方法。

语义网语义网是对未来网络的一个设想，现在与Web 3.0这一概念结合在一起，作为3.0网络时代的特征之一。

简单地说，语义网是一种智能网络，它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。

它的核心是：通过给互联网上的文档（如：HTML文档、XML文档）添加能够被计算机所理解的语义“元数据”（外语：Meta data），从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。

语义网就是能够根据语义进行判断的智能网络，实现人与电脑之间的无障碍沟通。

它好比一个巨型的大脑，智能化程度极高，协调能力非常强大。

在语义网上连接的每一部电脑不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以干人所从事的工作。

它将使人类从搜索相关网页的繁重劳动中解放出来，把用户变成全能的上帝。

语义网中的计算机能利用自己的智能软件，在互联网上的海量资源中找到你所需要的信息，从而将一个个现存的信息孤岛发展成一个巨大的数据库。

简单的说，语义网就是一个具有像人一样的理解能力未来网络，可以说是网络的人工智能的实现，就像是用户身边的一个助理或者秘书，可以独立思考和完成用户的需求。

1、简单的现实举例来说，iPhone内部带有的Siri就具有一些简单的理解和判断能力，比如你对Siri说“我饿了”，那么它就会运用网络、GPS定位和地图等东西立即的计算出你周边的美食饭店，然后把具体的情况反馈给你，供你选择。

但是这只能算是入门级的一个例子，它并没有完全达到语义网最初设想的那样，如果Siri当收到你说“我饿了”的信号的时候，根据分析你的日常生活习惯和口味，自动订好外卖，你只需等着外卖送上门饱餐一顿就可以了，这才是语义网的一个实现。

2、你早上睡醒突然想去伦敦旅游，于是你打开电脑，连通语义网，输入“预订今天下午两点到六点之间任意时刻的到可可西里的飞机票”，此刻你的计算机代理将先与你所住地点航空公司的代理进行联系，获得符合你要求的飞机票信息，然后联系航空公司的订票代理，完成订购。

计算机与现代化 2007年第7期JIS UAN JI YU X IAN DA I H UA总第143期文章编号:1006 2475(2007)07 0038 04收稿日期:2006 07 21作者简介:李洁(1980 ),女,江苏宿迁人,中国矿业大学计算机学院硕士研究生,研究方向:语义网,本体论与信息检索;丁颖(1963 ),女,副教授,硕士生导师,博士,研究方向:网络,数据库,语义网。

语义网、语义网格和语义网络李 洁,丁 颖(中国矿业大学计算机学院,江苏徐州221008)摘要:语义网、语义网格和语义网络是三个容易混淆的概念,语义网是对WWW 的延伸,其目标是使得W eb 上的信息具有计算机可以理解的语义,并为人们提供各种智能服务;语义网格是语义W eb 和网格相结合产生的新的研究领域;语义网络是知识的一种图解表示,它由节点和弧线或链线组成。

通过对三者的概念、特征、应用等方面进行介绍从而说明了三者的联系以及不同,并说明了今后对三者的研究方向和重点问题。

关键词:语义网;网格;语义网格;语义网络中图分类号:T P393 文献标识码:ASe m anticW eb ,Se m antic G rid and Se m antic Net workLI Jie ,D I N G Y i n g(Co ll ege of Co m puter Science and T echno l ogy ,CUM T,X uzhou 221008,Ch i na)Ab stract :Se m antic W eb ,se m anti c g ri d and sem antic net w ork are three confusable concepts .The se m antic W eb is an ex tension ofWWW.Its go al i s m ak i ng compu ter understand and process t he data on t heW eb and prov i d i ng var i ous i nte lli gent serv i ces .Se m anti c g ri d is produced by sem anticW eb i n co m bi nation w ith g rid ;se m antic net wo rk is a diagra mm atical no tati on of kno w l edg e ,it cons i sts o f nodes and arcs .Concept ,feature and appli cation of t he three ones are i ntroduced so that re l ation and diff e rence are ill ustra ted ,and it also spec ifi es the later research d irection and key prob l em s .K ey w ords :semanticW eb ;gr i d ;se m anti c gr i d ;se m anti c net wo rk0 引 言自T i m Ber ners Lee 提出了语义网(Se m anticW eb)的概念之后,就一直成为人们讨论与研究的热点。

什么是语义网络，如何使用它来解决人类问题？语义网络是一种用于表达语义（意义）的无向图模型，最初由语言学家和心理学家共同提出并用于理解语言和思维的本质。

它被广泛应用于自然语言处理、人工智能、知识图谱和信息检索等领域。

语义网络模型可以用于构建知识图谱、建立专家系统及知识库等各种应用，助力解决人类问题。

一、语义网络的构成和原理语义网络通常由节点和关系两部分组成。

节点代表具体的对象或概念，关系则代表节点之间的语义关系。

语义网络的构建可以基于概念层次结构、本体论、信任度等原则。

在语义网络模型中，节点和关系都具有不同的属性和语义信息，如标签、级别、属性、上下位关系等。

通过不同的节点和关系的组合，可以形成复杂的语义信息网络。

语义网络模型的主要原理是语义相关性。

每一个节点都代表一个语义概念，节点之间的关系则代表各种语义关联，包括上下位关系、同义词关系、反义词关系、部分与整体关系等。

比如，“苹果”和“水果”之间就有一种上下位关系，而“苹果”和“梨”之间则属于同义词关系。

二、语义网络的应用领域1.自然语言处理语义网络是自然语言处理的重要技术之一，通常用于构建自然语言理解模型。

借助语义网络模型，计算机可以更好地理解人类语言，从而实现机器翻译、信息提取、对话系统等应用。

2.知识图谱知识图谱是一个基于语义的知识库系统，由节点和关系构成，用于以统一语义形式呈现和管理人类知识。

语义网络是构建知识图谱的重要技术之一，可用于解决知识获取、知识表达、知识推断和知识共享等问题。

3.专家系统专家系统是一种基于知识推理的计算机程序，利用人工智能技术帮助人类解决复杂问题。

语义网络模型可用于构建专家系统中的知识库和推理引擎，从而实现专家系统的智能化。

4.信息检索语义网络模型可用于构建搜索引擎的语义关联模型，从而提高搜索结果的质量和准确性。

通过语义网络模型，搜索引擎可以更好地理解用户查询的语义，从而精准匹配相关文档。

三、语义网络的优缺点优点：1. 语义网络能够建立更加准确的语义关联，利于形成高质量的语义知识库和专家系统；2. 语义网络可解释性强，易于为人类所理解，为人工智能的发展提供了宝贵的经验；3. 语义网络利于自然语言处理，帮助计算机更好地理解和应用人类语言。