語義網(wǎng)中的對象屬性是什么(語義網(wǎng)絡(luò)具有哪些特點(diǎn))
1. 語義網(wǎng)絡(luò)具有哪些特點(diǎn)
語義網(wǎng)絡(luò)是自然語言理解及認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域研究中的一個(gè)概念，70年代初由西蒙（R.F.Simon）提出，用來表達(dá)復(fù)雜的概念及其之間的相互關(guān)系，是一個(gè)有向圖，其頂點(diǎn)表示概念，而邊則表示這些概念間的語義關(guān)系，從而形成一個(gè)由節(jié)點(diǎn)和弧組成的語義網(wǎng)絡(luò)描述圖。
2. 語義網(wǎng)絡(luò)的概念
1. 數(shù)據(jù)來源不同：語義網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)來源主要是從文本中提取出來的詞語或概念，而知識圖譜則側(cè)重于收集各種實(shí)體和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2. 層次結(jié)構(gòu)不同：語義網(wǎng)絡(luò)通常是一個(gè)平面或者層次結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)之間只有一定的邏輯關(guān)系；而知識圖譜則是具有多層次、多關(guān)系、多種類別的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
3. 模型應(yīng)用不同：語義網(wǎng)絡(luò)主要用于自然語言處理、信息檢索等領(lǐng)域，而知識圖譜則被廣泛應(yīng)用在智能搜索、推薦系統(tǒng)、智能問答等領(lǐng)域。
4. 數(shù)據(jù)量和精度不同：由于數(shù)據(jù)來源和應(yīng)用場景不同，語義網(wǎng)絡(luò)通常擁有更小規(guī)模但更精細(xì)的數(shù)據(jù)集，而知識圖譜則需要擁有大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。
3. 語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法
表示層的三大基本功能是：
1、網(wǎng)絡(luò)的安全和保密管理；
2、文本的壓縮與打包；
3、 虛擬終端協(xié)議（VTP）?！ ”硎緦酉蛏蠈?yīng)用層服務(wù)，向下接受來自會(huì)話層的服務(wù)。表示層為在應(yīng)用過程之間傳送的信息提供表示方法的服務(wù)，它只關(guān)心信息發(fā)出的語法和語義。 表示層位于OSI分層結(jié)構(gòu)的第六層，它的主要作用之一是為異種機(jī)通信提供一種公共語言，以便能進(jìn)行互操作。這種類型的服務(wù)之所以需要，是因?yàn)椴煌挠?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)使用的數(shù)據(jù)表示法不同。與第五層提供透明的數(shù)據(jù)運(yùn)輸不同，表示層是處理所有與數(shù)據(jù)表示及運(yùn)輸有關(guān)的問題，包括轉(zhuǎn)換、加密和壓縮。每臺計(jì)算機(jī)可能有它自己的表示數(shù)據(jù)的內(nèi)部方法，例如，ASCII碼與EBCDIC碼，所以需要表示層協(xié)定來保證不同的計(jì)算機(jī)可以彼此理解。
4. 語義網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
人工智能符號主要用于表示和處理邏輯、知識和推理。以下是人工智能中符號的應(yīng)用：
1. 專家系統(tǒng)：符號可以用于表達(dá)領(lǐng)域?qū)＜业闹R，用于構(gòu)建專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用邏輯規(guī)則和推理引擎來解決特定領(lǐng)域中的問題。
2. 自然語言處理：符號可以用于處理和表示自然語言中的語義、句法和語境信息。邏輯符號和知識圖譜用于構(gòu)建自然語言理解和生成系統(tǒng)。
3. 機(jī)器推理：符號邏輯可以用于進(jìn)行機(jī)器推理和推斷。通過使用形式化的邏輯規(guī)則和推理機(jī)制，可以判斷命題的真假、執(zhí)行推理和證明，從而支持自動(dòng)化推理。
4. 語義網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜：符號可以用于表示實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的語義關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜使用符號表示知識，幫助機(jī)器理解和組織世界的知識。
5. 智能代理：符號可以用于構(gòu)建智能代理系統(tǒng)，使其能夠基于符號表示的知識進(jìn)行推理、規(guī)劃和決策。例如，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，智能代理可以使用符號表示道路規(guī)則和交通信號燈。
6. 機(jī)器學(xué)習(xí)和符號融合：機(jī)器學(xué)習(xí)和符號方法也可以結(jié)合使用，以發(fā)揮各自的優(yōu)勢。符號可以用于表示和推理抽象概念和規(guī)則，而機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和關(guān)聯(lián)。
這些應(yīng)用方面展示了符號在人工智能中的作用。符號使人工智能系統(tǒng)能夠處理和表達(dá)復(fù)雜的邏輯和知識，從而實(shí)現(xiàn)更高層次的智能功能。
5. 語義網(wǎng)絡(luò)是什么
利用本體的概念明確、結(jié)構(gòu)清晰的特點(diǎn)能夠支持語義推理的網(wǎng)，可稱為語義網(wǎng)；如張三是教授，教師可以上課，那么張三可以上課嗎？
在引入本體前，得到的結(jié)論是張三不能上課，因?yàn)槠洳皇墙處?；但引入本體后，教授是教師的子類，則通過推理可以得到張三可以上課。
6. 語義網(wǎng)絡(luò)的組成部分是什么
各種以知識和符號操作為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng),其問題求解方法都需要某種對解答的搜索。不過,在搜索過程開始之前,必須先用某種方法或某幾種方法集成來表示問題。這些表示題的方法,可能涉及狀態(tài)空間、問題歸約、語義網(wǎng)絡(luò)、框架或謂詞公式,或者把問題表示為一條要證明的定理,或者采用結(jié)構(gòu)化方法等。
對于傳統(tǒng)人工智能問題,任何比較復(fù)雜的求解技術(shù)都離不開兩方面的內(nèi)容一一表示與搜索。對于同一問題可以有多種不同的表示方法,這些表示具有不同的表示空間。問題表示的優(yōu)劣,對求解結(jié)果及求解效率影響甚大。
problem solving
1.狀態(tài)空間表示
問題求解(problem solving)是個(gè)大課題,它涉及歸約、推斷、決策、規(guī)劃、常識推理、定理證明和相關(guān)過程等核心概念。在分析了人工智能研究中運(yùn)用的問題求解方法之后,就會(huì)發(fā)現(xiàn)許多問題求解方法是采用試探搜索方法的。
也就是說,這些方法是通過在某個(gè)可能的解答空間內(nèi)尋找一個(gè)解來求解問題的。這種基于解答空間的問題表示和求解方法就是狀態(tài)空間法,它是以狀態(tài)和算符(operator)為基礎(chǔ)來表示和求解問題的。
2.問題歸約表示
問題歸約( problem reduction)是另一種基于狀態(tài)空間的問題描述與求解方法。已知問題的描述,通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€(gè)子問題集合;這些子問題的求解可以直接得到,從而解決了初始問題。
問題歸約表示可由下列3部分組成:
(1)一個(gè)初始問題描述;
(2)一套把問題變換為子問題的操作符;
(3)一套本原問題描述（不能再被分割的問題）；
從目標(biāo)（要解決的問題）出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的問題，直至最后把初始問題歸約為一個(gè)平凡的本原問題集合，這就是問題歸約的實(shí)質(zhì)。
predicate calculus
3.謂詞邏輯表示
雖然命題邏輯( propositional logic)能夠把客觀世界的各種事實(shí)表示為邏輯命題,但是它具有較大的局限性,不適合于表示比較復(fù)雜的問題。謂詞邏輯( predicate logic)允許表達(dá)那些無法用命題邏輯表達(dá)的事情。
邏輯語句,更具體地說,一階謂詞演算( first order predicate calculus)是一種形式語言，其根本目的在于把數(shù)學(xué)中的邏輯論證符號化。如果能夠采用數(shù)學(xué)演繹的方式證明一個(gè)新語句是從那些已知正確的語句導(dǎo)出的，那么也就能斷定這個(gè)新語句也是正確的。
4.語義網(wǎng)絡(luò)表示
語義網(wǎng)絡(luò)是知識的一種結(jié)構(gòu)化圖解表示,它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示實(shí)體、概念和情況等,弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。
語義網(wǎng)絡(luò)表示由下列4個(gè)相關(guān)部分組成：
(1)詞法部分 決定詞匯表中允許有哪些符號,它涉及各個(gè)節(jié)點(diǎn)和弧線。
(2)結(jié)構(gòu)部分 敘述符號排列的約束條件,指定各弧線連接的節(jié)點(diǎn)對。
(3)過程部分 說明訪問過程,這些過程能用來建立和修正描述,以及回答相關(guān)問題
(4)語義部分 確定與描述相關(guān)的(聯(lián)想)意義的方法,即確定有關(guān)節(jié)點(diǎn)的排列及其占有物和對應(yīng)弧線。
procedure
5.框架表示
心理學(xué)的研究結(jié)果表明,在人類日常的思維和理解活動(dòng)中,當(dāng)分析和解釋遇到新情況時(shí),要使用過去經(jīng)驗(yàn)積累的知識。這些知識規(guī)模巨大而且以很好的組織形式保留在人們的記憶中。例如,當(dāng)走進(jìn)一家從未來過的飯店時(shí),根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn),可以預(yù)見在這家飯店將會(huì)看到菜單、桌子、服務(wù)員等。當(dāng)走進(jìn)教室時(shí),可以預(yù)見在教室里可以看到椅子、黑板等。
人們試圖用以往的經(jīng)驗(yàn)來分析解釋當(dāng)前所遇到的情況,但無法把過去的經(jīng)驗(yàn)一一都存在腦子里,而只能以一個(gè)通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲以往的經(jīng)驗(yàn)。這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為框架( frame)?？蚣芴峁┝艘粋€(gè)結(jié)構(gòu),一種組織。在這個(gè)結(jié)構(gòu)或組織中,新的資料可以用經(jīng)驗(yàn)中得到的概念來分析和解釋。因此,框架也是一種結(jié)構(gòu)化表示法。
6.過程表示
語義網(wǎng)絡(luò)和框架等知識表示方法,均是對知識和事實(shí)的一種靜止的表達(dá)方法,稱這類知識表達(dá)方式為陳述式知識表達(dá),它強(qiáng)調(diào)的是事物所涉及的對象是什么,是對事物有關(guān)知識的靜態(tài)描述,是知識的一種顯示表達(dá)形式。而對于如何使用這些知識,則通過控制策略來決定。
與知識的陳述式表示相對應(yīng)的是知識的過程( procedure)表示。所謂過程表示就是將有關(guān)某一問題領(lǐng)域的知識,連同如何使用這些知識的方法,均隱式地表達(dá)為一個(gè)求解題的過程。它所給出的是事物的一些客觀規(guī)律,表達(dá)的是如何求解問題。知識的描述形式就是程序,所有信息均隱含在程序之中。從程序求解問題的效率上來說,過程式表達(dá)的效率要比陳述式表達(dá)高得多。但因其知識均隱含在程序中,因而難以添加新知識和擴(kuò)充功能,適用范圍較窄。
7. 語義網(wǎng)絡(luò)舉例
網(wǎng)絡(luò)科學(xué)是一門關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)功能以及網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間相互作用的跨學(xué)科領(lǐng)域。這門學(xué)科主要研究網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、信息流動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)演化、網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)行為等內(nèi)容，旨在揭示網(wǎng)絡(luò)的規(guī)律和機(jī)制，從而為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供支持和指導(dǎo)。值得注意的是，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的研究范圍并不限于互聯(lián)網(wǎng)，也包括社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)等各種類型的網(wǎng)絡(luò)，涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，如物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、生物學(xué)等。
8. 語義網(wǎng)絡(luò)具有哪些特點(diǎn)呢
緯地和CASS都是地址匹配引擎，但兩者有以下區(qū)別：
1. 技術(shù)原理不同：緯地采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)地址特征，支持模糊匹配和語義匹配，能夠處理各種形式的地址輸入，包括非標(biāo)準(zhǔn)化、簡稱等；而CASS采用了規(guī)則引擎和數(shù)據(jù)匹配技術(shù)，僅支持標(biāo)準(zhǔn)化地址匹配。
2. 地址標(biāo)準(zhǔn)化支持程度不同：緯地具備較強(qiáng)的地址標(biāo)準(zhǔn)化能力，可以自動(dòng)識別、糾正和標(biāo)準(zhǔn)化錯(cuò)別字、別名、缺失單元、錯(cuò)誤單元等問題，極大提高地址輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；而CASS需要輸入標(biāo)準(zhǔn)化的地址數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)來源和更新速度不同：緯地基于全球地圖和地址庫數(shù)據(jù)，覆蓋范圍廣；而CASS基于美國郵政局的地址信息，僅適用于美國本土。緯地?cái)?shù)據(jù)源實(shí)時(shí)更新，而CASS需要從美國郵政局獲取更新數(shù)據(jù)。
4. 支持的應(yīng)用場景不同：緯地可廣泛應(yīng)用于電商、物流、金融、物業(yè)管理等領(lǐng)域；而CASS主要適用于郵政和快遞等行業(yè)。
綜上所述，緯地和CASS定位不同，具備的技術(shù)和能力也各有優(yōu)劣，應(yīng)用場景也有異同。具體應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求選擇使用。
9. 語義網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):生成更相關(guān)的結(jié)果，使用語義網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)來幫助區(qū)分查詢和網(wǎng)頁的內(nèi)容。
缺點(diǎn):不能真正理解專利技術(shù)的核心和技術(shù)組合要義。
強(qiáng)推
