三种语义网络模式是什么

⑴ 语义网的模型定义

“资源描述框架”的“数据模型”（外语：RDF Data Model）提供了一个简单但功能强大的模型，通过资源、属性及其相应值来描述特定资源。模型定义为： 它包含一系列的节点 N； 它包含一系列属性类 P； 每一属性都有一定的取值V； 模型是一个三元组：{节点，属性类，节点或原始值V}； 每一个“数据模型”（外语：Data Model） 可以看成是由节点和弧构成的有向图。 模型中所有被描述的资源以及用来描述资源的属性值都可以看成是“节点”（Node）。由资源节点、属性类和属性值组成的一个三元组叫做RDF Statement （或RDF陈述）。在模型中，陈述既可以作为资源节点，同时也可以作为值节点出现，所以一个模型中的节点有时不止一个。这时，用来描述资源节点的值节族禅坦点本身还具有属性类和值，并可以继续细化。
RDF Schema 使用一种机器可以理解的体系来兆桐定义描述资源的词汇，其功能就像一个字典，可以将其理解为大纲或规范。RDF Schema的作用是： 定义资源以及属性的类别； 定义属性所应用的资源类以及属性值的类型； 定义上述类别声明的语法； 申明一些由其它机构或组织定义的元数据标准的属性类。 RDF Schema 定义了
三个核心类：rdf:Resource、rdfs:Property、rdfs:Class；
五个核心属性：rdf:type、rdfs:subClassOf、rdfs:seeAlso、rdfs:subPropertyOf、rdfs:isDefinedBy；
四个核心约束：rdfs:ConstrantResource、rdfs:range、rdfs:ConstraintProperty、rdfs:domain。
RDF Syntax构造了一个完整的语法体系以利于计算机的自动处理，它以XML为其宿主语言，通过XML语法实现对各种元数据的集成。
Ontology （本体或本体论），原本是一个哲学上的概念，用于研究客观世界本质。目前Ontology已经被广泛应用到包括计算机科学、电子工程、远程教育、电子商务、智能检索、数据挖掘等在内的诸多领域。它是一份正式定义名词之间关系的文档或文件。一般Web上的Ontology包括分类和一套推理规则。分类，用于定义对象的类别及其之间的关系；推理规则，则提供进一步的功能，完成语义网的关袭逗键目标即“机器可理解”。本体的最终目标是“精确地表示那些隐含（或不明确的）信息”。
当前对本体的理解仍没有形成统一的定义，如本体是共享概念模型的形式化规范说明，通过概念之间的关系来描述概念的语义；本体是对概念化对象的明确表示和描述；本体是关于领域的显式的、形式化的共享概念化规范等等。但斯坦福大学的Gruber给出的定义得到了许多同行的认可，即“本体是概念化的显示规范”。概念化（外语：Conceptualization）被定义为：C =，其中C表示概念化对象，D表示一个域，W是该领域中相关事物状态的集合，Rc是域空间上的概念关系的集合。规范（外语：Specification）是为了形成对领域内概念、知识及概念间关系的统一的认识与理解，以利于共享与重用。
本体需要某种语言来对概念化进行描述，按照表示和描述的形式化的程度不同，可以将本体分为完全非形式化本体、半非形式化本体、半角式化本体和严格形式化的本体。有许多语言可用于表示Ontology，其中一些语言是基于XML语法并用于语义网的，如XOL(Xml- based Ontology exchange Language），SHOE(Simple HTML Ontology Language），OML(Ontology Markup Language）以及由W3C组织创建的RDF与RDF Schema(RDFS）。还有建立在RDF与RDFS之上的、较为完善的Ontology语言DAML(DARPA Agent Markup Language）、OIL和DAML+OIL。
XOL是一种基于XML语法和OKBC语义的本体交换语言。它由美国生物信息学术团体设计，用于其领域的一组异构软件系统间本体定义的交换，它以Ontolingua和OML作为基础，融合了OKBC的高层表达方式和OML的语法。当前还没有支持XOL本体开发的工具，但由于它采用XML语法，可以采用XML编辑器来创建XOL文件。SHOE由马里兰大学开发，它将机器可读的语义知识与HTML文档或其他Web文档相结合，允许直接在WWW的基础上设计和应用本体。近来SHOE的语法已转向XML，它使得代理（Agents)能够收集有意义的Web页面和文档的信息，改善搜索机制和知识收集。OML由Washington大学开发，部分基于SHOE。它有四个层次：OML核心层（与语言的逻辑层相关）；简单OML（直接映射RDF和RDFS）、简化OML和标准OML。
RDF是W3C推荐的一种信息描述方式，目的是克服XML的语义限制，提供一种简单的模式来表示各种类型的资源。在RDF的基础上，RDFS建立了一些基本的模型限制。RDF具有较强的表达能力，但仍存在一些不足，如RDF没有定义推理和公理的机制、它没有说明包含特性以及没有版本控制等。
OIL建立在RDF之上，其主要优势在于以描述逻辑为基础，提供形式化语义的推理。OIL综合了三方面的技术：框架系统、描述逻辑和基于XML与RDF语法的Web语言。框架系统采用了一种类似于面向对象的方法对数据建模，提供建模原语；描述逻辑用规范化的方法表达结构化知识以及查询和推理；基于XML和RDF语法的Web语言为OIL提供语言元素。OIL的数据对象主要包括：类定义、槽定义（slot definition）以及公理定义（axiom）。类定义包括定义类型、类层次关系和槽约束或属性约束；槽定义定义实体间的二元关系，包括有原语slot-def,domain,rang,inverse,subslot-of等；公理定义由定义该本体内的一些附加规则，如类之间外延的关系有不相交、覆盖、相交、等价等。
DAML由DARPA(美国国防部高级计划研究署）主持开发，力图溶入包括RDF、OIL等的优点，它与OIL一样建立在RDF之上，以描述逻辑为基础。其主要目标是开发一个旨在以机器可读的方式表示语义关系、并与当前及未来技术相容的语言，尤其是开发出一套工具与技术，使得Agent（代理）程序可以识别与理解信息源，并在Agent程序之间实现基于语义的互操作。DAML的最早版本为DAML-ONT，但后来与OIL紧密结合形成了DAML+OIL。DAML+OIL是由美国和欧盟在DAML背景下共同开发的，它与OIL有着相同的目标，是目前应用最广的本体语言。它是RDF(S）基础上的扩展，具备充分的表达能力（如唯一性、传递性、逆反性、等价等），具有一定的推理能力，完全确定了语义网中知识表示语言的整体框架。
当然，要实现语义网并非仅有XML和RDF就行了。更主要的技术难题还在于要让电脑可以进行过多的“思考”和“推断”，而面对纷繁复杂的问题，尤其是社会问题，人尚且难以决断，更何况计算机呢。因此，要真正实现实用的语义网还有很多工作要做。

⑵ 语义网是什么有什么好处

文/thomas claburn

一些公司联手致力于语义网开发环境和数据库的研发。

有人把语义网(semantic web)称为败扒web3.0，现在它就要粉墨登场了。编程工具开发商topquadrant公司和franz公司日前表示，他们将把前者的topbraid composer和franz的allegrograph 64位rdf存储数据库结合起来，形凳橡成一个语义网开发环境和数据库，提高计算机的“智力”。

语义技术可增强计算机对数据的理解，在整合大型数据集时用处特别显着。它对于搜索应用的用处也很大，因为语义技术让计算机推断出未有明确定义的数据元素之间的关系。一个关键词搜索通常仅仅返回包含查询关键字的文档，而语义搜索则能返回与搜索词汇的含义有关的结果(例如：tank一词，有坦克、水容器等两种含义，语义技术能予以辨别)，或者是与搜索词汇的同义字有关的结果(例如：tank意为坦克时，同义字有armored vehicle，装甲车)。

目前，还没有出现真正意义上的语义网，这在很大程度上是因为现有工具还无法承担这样的任务。topquadrant的联合创始人和执行合伙人拉尔夫·霍奇森(ralph hodgson)说：“我们必须要创建出合适的工具，来支持语义网的实现。”他说，包括protege和swoop等在内的公共领域许可软件都还无法商用。

使用标准数据库和开发环境的语义程序似乎不能很好地拓展。“你可以用自己的方式进行编程，”霍奇森说，“就是费点劲。”

语义网有许多的标准、协议以及包括rdf、owl(web ontology language，web本体语言)、sparql等在内的多种语言，此外还有可让开发者在语义框架下组织数据的xml相关技术。上述两家公司的产品组合，提供了一个基于eclipse的图形开发环境和一个能与大量rdf数据同比扩大的数据库。

葛兰素史克公司(glaxosmithkline，下称gsk)正在对allegrograph进行测试，以提供一个更为灵活的it基础设施并通过自动化提高生产力。这家制药公司正在利用一个语义数据提取层进行试验。这项生物实验室工作有很多制药公司参与其中，因而产生了许多枣枯旁数据，gsk的一位主管罗宾·麦克伊泰(robin mcentire)说：“因此我们希望把它聚合起来，并在更高的一个层级上把它呈现出来，语义技术大有用处。”

该公司的目标是应用基于计算机的推理，从而对大量实验数据进行评估和过滤。“低层级的推理是很好的开端，我们的科学家从事的任务并非‘高科技’，但是特别耗时的任务就可以利用这项技术实现自动化。”麦克伊泰说。

伊士曼-柯达公司(eastman kodak，下称柯达)也在使用allegrograph软件，它从可视化数据中进行含义推断，从而来帮助客户更好地维护他们日渐庞大、难以管理的数字影像。

“语义理解技术将帮助消费者更好地管理自己的的图片，”柯达主席兼首席执行官(ceo)彭安东(antonio perez)去年在一场演讲中表示，“照片之间也能相互‘认识’了—不用人们指点，利用元数据(metadata)，一张照片便可寻找到具有相关元数据的另一张照片，因此，所有的照片便能以新的类别进行重新组合，无非取决于它们之间不同的关联方式而已。”

⑶ 连接未来的网络——语义网

什么是语义网（Semantic Web）？

语义网的概念是由万维网（即我们熟悉的World Wide Web，也称Web、3W、www等）之父Tim Berners-Lee在1998年提出的一个概念。

在万维网诞生之初，对于网络上的内容，计算机是无法理解和处理的。

举个例子，从下图企通查官网的截图中，我们能够轻松理解企通查可以提供的服务有高效数据治理、专业共建和个性化数据等；但对于计算机来说，它只知道这是一个网页，网页中的文字和图片内容是关于什么的，其中的超链接指向的页面和当前页面有何关系，这些计算机都不清楚。

为了能够实现人与电脑间的无障碍沟通，就需要能够有一种根据语义进行判断的智能网络，而语义网正是这样一个为了使网络上的数据变得机器可读而提出的一个通用框架，“Semantic”表示用更丰富的方式表达数据背后的含义，“Web”表示将这些数据相互连接，组成一个庞大的信息网络。

语义网就好比一个巨型的御没中大脑，智能化程度极高，协调能力也非常强大。在语义网上链接的每一台设备，不仅能够理解词语的概念，甚至还能够理解其之间的逻辑关系。

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。

语义网，将会利用自身具有的技能，在万维网的海量资源中找到你所需的信息，从而使人从单调枯燥的机械重复性劳动中解救出来，让用户开启“上帝视角”。

例如在浏览新闻时，语义网将给每一篇新闻报道贴上标签，分门别类的详细描述哪句是作者、哪句是导语、哪句是标题。这样，假如你在搜索引擎里输入“莫言的诺贝尔文学奖作品”，搜索引擎就会为你优先推荐《蛙》，而不是关于莫言本人的文章。

其他相关概念

1.语义网络

对于很多人来说，往往很容易将语义网络（Semantic Network）和语义网混为一谈，虽然两者名字可能容易混淆，但本质上是不同的。

语义网络是由Quillian于上世纪60年代提出的一种知识表达模式，在语义网络里，用相互连接的节点（用来表示对象、概念）和边（用来表示示节点之间的关系）来表示知识。

语义网络具有容易理解和展示、相关概念容易聚类的优点，但也有多源数据融合困难、节点和边的值缺少标准、无法区分概念节点和对象节点等缺点。因此，由于缺少相应的标准，语义网络比较难被应用于实践。

2.链接数据

链接数据起初是用于定义如何利用语义网技术在网上发布数据，其强调在不同的数据集间创建链接。链接数据也被当做是语义网技术一种更简洁的描述。

下图其实就是开放链接数据项目进展的可视化，通常用来展示当前开放知识图谱的规模，涉及的领域以及知识图谱间的链接关系。从某种角度说，知识图谱是对链接数据这个概念的进一步察茄包装。

相对于语义网络，语义网和链接数据倾向于描述万维网中资源、数据之间的关系。其实，本质上，语义网、链接数据还有Web 3.0都是同一个概念，只是在不同的时间节点和环境中，它们各自描述的角度不同。

语义网与普通万维网的差异

语义网与普通万维网差异主要在以下几方面：

1.面向的对象不同

目前万维网主要是供人类阅读和使用的，而语义网则是在万维网之上加入一些可以被计算机“理解”的语义信息，在方便人们阅读和使用的同时，也方便计算机之间的相互交流与合作。因此，万维网面向的对象主要是“人”，而语义网面向的对象则主要是“机器”。

2. 信息组织方式 不同

由于二者面向的对象不同，因此在信息组织方式上自然会存在很大的差异。万维网在组织信息资源时主要以“人”为中心，按照人们的思维习惯和方便性组织网络信息资源。语义网在组织信息资源时则必须兼顾计算机对文本内容的“理解”及其交流。

3.关注 侧重点 不同

万维网侧重于信息的显示格式和样式，而不关心所要显示的内容，而语义镇山网则更加侧重于信息的语义内容，对具有特定意义的文本必须进行一定的标注或解释。

4. 主要任务 不同

万维网主要是供人阅读、交流和使用的，其主要任务就是信息发布与获取。通过在网络上发布或获取信息来达到共享和交流的目的。语义网的主要任务则是计算机之间的相互交流和共享，从而使计算机可以代替人们完成一部分工作，使网络应用更加智能化、自动化和人性化。

5. 工作方式不同

万维网主要面向“人”，因此其大部分工作都是由人来完成的，包括信息的收集、检索、整理、排序和分析等。而语义网通过加入一些可以被计算机“理解”的语义信息，则可以把人从上述各类繁琐的工作中解脱出来，利用“智能代理”帮助完成上述的大部分工作。

总之，语义网是一种更丰富多彩、更个性化的网络，你可以给予其高度信任，让它帮助你滤掉你所不喜欢的内容，使得网络更像是你自己的网络。

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⑷ 网络协议三要素“语法”、“语意”与“时序”的含义与关系

他们之间的关系是：相互的关系更是并列的关系，语法，语意与时序，三个协议是不可缺少的，缺少任何一个都无法形成网络协议。

协议是一个规则术语，用于描述进程之间的信息交换。在计算机网络中，两个通信实体位于不同的地理位置，其上的两个进程彼此通信。它们需要协调它们的行动，并通过交换信息实现同步，而交换信息必须按照先前商定的程序进行。

语义：指定通信各方相互“什么，也就是说，确定协议元素的类型，例如指定通信各方希望发送什么控制信息，它们执行什么操作，以及它们返回什么响应。

语法：指定通信双方如何交谈，即确定协议元素的格式，如数据和控制信息的格式。

时序：规定了信息交流的次序。

(4)三种语义网络模式是什么扩展阅读：

协议是一个规则术语，用于描述进程之间的信息交换。在计算机网络中，两个通信实体位于不同的地理位置，其上的两个进程彼此通信。它们需要协调它们的行动，并通过交换信息实现同步，而交换信息必须按照先前商定的程序进行。

语义具有领域的特征，不属于任何领域的语义是不存在的。另一方面，语义异质性是指同一事物在解释上的差异，这也反映了不同领域对同一事物理解的差异。

在计算机科学中，语义通常是指用户对用于描述现实世界的计算机表示（符号）的解释，这是用户将计算机表示与现实世界联系起来的方式。

语义是对数据符号的解释，语法是对这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。信息集成，数据往往是通过模式（模型不存在或隐含的非结构化和半结构化数据。

通常需要定义它们的集成模式）组织、数据的访问是通过作用于模型，语义是指模式元素（如类、属性、约束等），语法的意义的结构模型元素。

⑸ 网络协议三要素中的语法和语义怎么区别

区别网络协议三要素中的语法和语义的方法如下：

1. 两者确定的内容不同。

语法确定通信双方"如何讲"，即如何发出控制信息、完成动作、做出响应；语义，确定通信双方"讲什么"，指出需要发出何种控制信息、完成何种动作以及做出何种响应。

2.定义对象不同。

语法定义了数据格式，编码、信号、数据出现的顺序等；语义定义了用于协调同步和差错处理等控制信息，解释控制信息每个部分的意义。

(5)三种语义网络模式是什么扩展阅读：

语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。

对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。

语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构。

语义_网络

⑹ 概念层次网络（Hierarchical Network of Concepts）

概念层次网络（Hierarchical Network of Concepts， HNC）是黄曾阳先生创立的一种面向整个自然语言理解的语义表示框架，它对语义的表达是概念化、层次化、网络化的。人对语言的理解本质上是一种认知行为，概念层次网络尝试描述大脑认知结构的具体模式，以概念联想脉络为主线，将认知结构分为局部和全局两类联想网络，建立了一种模拟大脑语言感知过程的自然语言表达模式。

局部联想是词汇层面的联想，自然语言的词汇是用来表达概念的。因此，HNC建立的局部联想脉络体现为一个概念表达体系，把概念分为抽象概念和具体概念，主要侧重于对抽象概念的表达。HNC用五元组和语义网络来表达抽象概念，前者表达抽象概念的外在表现，后者表达抽象概念的内涵。HNC从动态、静态、属性、值和效应五个侧面对抽象概念进行表达，简记为：{v,g,u,z,r}，它们是抽象概念多元性表现的基元，这种五元组的表示方法巧妙地解决了汉语词语的兼类现象。同时，为表达抽象概念的内涵，HNC借鉴概念从属理论、格语法、语义网络的思想设计了三大语义网络：基元概念语义网络、基本概念语义网络和逻辑概念语义网络。这三大语义网络既全面地刻画了概念系统的整体框架，同时也将不同层次概念之间的语义关联性体现了出来，解决了语义场理论及义素分析法中遇到的难题，为计算机理解自然语言的语义提供了有力的手段。

全局联想脉络是物乱语句及篇章层面的联想。HNC提出了语义块和句类理论，其中，语义块是句子的语义构成单位，形式上可以是一个词、一个短语或一个句子，这一概念的提出便于直接从语义层面来描写句子。HNC中定义了4种主语义块和7种辅助语义块，主语义块是句义必不可少的成分，辅助语义块是可有可无的成分，类似现在的核心论元和边缘论元。句类是句子的语义类别，不是传统的陈述句、疑问句、祈使句和蔽稿感叹句之分的句类。HNC中提出了7种基本句类和36种混合句类，基本句类包括作用句、过程句、转移句、效应句、关系句、状态句、判断句。句类的提出为语义结构的表达提供了简明而完备的手段，使计算机有了可操作的对象。语义块是句类的函数，也就是说，语义块的含义取决于句类，一个句子应该有几个什么样的语义块，这是由句类决定的。语义块是聚类的函数具体体现为句类格式，句类格式是句子语义的基本框架，是句子所表达的基本语义信息。在语言理解处理中，判定句子所属的句类，并辨认出该句类表示式中的各个语义块，是句子理罩并档解处理的一项基本内容。因此，HNC的语义块和句类体系为开展句子语义研究具有十分重要的应用价值

⑺ 什么是语义网络分析常见的步骤有哪些

语义网络分析是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。

当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。

常见的步骤：

语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。

一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。

因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。

应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。

⑻ 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么

答：状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需困枯戚要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。 问题归约法从目标（要解决的问题）出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集败首合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 谓词逻辑法采用谓词合适公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线汪陵或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂问题

⑼ 试比较框架与语义网络区别及关系

框架语义学假设，词语可以通过它所在的语言结构，选择和突出基本的语义框架的某些方面或某些实例，而这是以一定的方式(按照一定的原则)进行的。

因此，解释词语的意义和功能，可以按照从基本的语义框架的描写开始直到对这些方式的特点加以了详细刻画这样的思路进行。

框架和词语之间的关系非常像Langacker的认知语法中base(基底)和侧面(profile)的关系。Langacker的例子是“hypotenuse”(直角三角形之斜边)。

SLING框架语义学

SLING采用的语言学理论是框架语义学，这是认知语言学的一个分支，利用语义框架、语义网络来理解词汇意义，而非语法句法分析。它把句子作为一个语义框架，语义框架中词元的语义类别不同，与之相关的语义角色的名称就不同。

如在以下示例中，例句可以被简单粗暴地划分为三种成分让SLING归类：实体（人物、地点、事件等）、度量（日期、距离等）和其他概念（动词类成分等）。

⑽ 人工智能 语义网络法表示 “每个运动员都穿红色衣服”

通过概念及其语义关系来表达知识的有向图。

框------节点

带箭头及文字标识的线条------有向弧

和文字标识线------指针

语义网络的推理过程主要有两种：继承和匹配

继承：

把对事物的描述从抽象结点传递到具体结点，通漏祥常是沿着Is-a、A-Kind-of等继承弧进行的。通过继承可以得到所需结拦搜闷点的一些属性值。

匹配：

在知识库的语义网络中寻找与待求简弯解问题相符的语义网络模式。

给了一个实例，替换对象和关系即可！