1. 语义网络具有哪些特点

语义网络是自然语言理解及认知科学领域研究中的一个概念，70年代初由西蒙（R.F.Simon）提出，用来表达复杂的概念及其之间的相互关系，是一个有向图，其顶点表示概念，而边则表示这些概念间的语义关系，从而形成一个由节点和弧组成的语义网络描述图。

2. 语义网络的概念

1. 数据来源不同：语义网络的数据来源主要是从文本中提取出来的词语或概念，而知识图谱则侧重于收集各种实体和关系的结构化数据。

2. 层次结构不同：语义网络通常是一个平面或者层次结构，节点之间只有一定的逻辑关系；而知识图谱则是具有多层次、多关系、多种类别的复杂网络结构。

3. 模型应用不同：语义网络主要用于自然语言处理、信息检索等领域，而知识图谱则被广泛应用在智能搜索、推荐系统、智能问答等领域。

4. 数据量和精度不同：由于数据来源和应用场景不同，语义网络通常拥有更小规模但更精细的数据集，而知识图谱则需要拥有大规模高质量的数据集。

3. 语义网络的表示方法

表示层的三大基本功能是：

1、网络的安全和保密管理；

2、文本的压缩与打包；

3、 虚拟终端协议（VTP）。　　表示层向上对应用层服务，向下接受来自会话层的服务。表示层为在应用过程之间传送的信息提供表示方法的服务，它只关心信息发出的语法和语义。 表示层位于OSI分层结构的第六层，它的主要作用之一是为异种机通信提供一种公共语言，以便能进行互操作。这种类型的服务之所以需要，是因为不同的计算机体系结构使用的数据表示法不同。与第五层提供透明的数据运输不同，表示层是处理所有与数据表示及运输有关的问题，包括转换、加密和压缩。每台计算机可能有它自己的表示数据的内部方法，例如，ASCII码与EBCDIC码，所以需要表示层协定来保证不同的计算机可以彼此理解。

4. 语义网络的特点

人工智能符号主要用于表示和处理逻辑、知识和推理。以下是人工智能中符号的应用：

1. 专家系统：符号可以用于表达领域专家的知识，用于构建专家系统。专家系统使用逻辑规则和推理引擎来解决特定领域中的问题。

2. 自然语言处理：符号可以用于处理和表示自然语言中的语义、句法和语境信息。逻辑符号和知识图谱用于构建自然语言理解和生成系统。

3. 机器推理：符号逻辑可以用于进行机器推理和推断。通过使用形式化的逻辑规则和推理机制，可以判断命题的真假、执行推理和证明，从而支持自动化推理。

4. 语义网络和知识图谱：符号可以用于表示实体、关系和属性之间的语义关系。语义网络和知识图谱使用符号表示知识，帮助机器理解和组织世界的知识。

5. 智能代理：符号可以用于构建智能代理系统，使其能够基于符号表示的知识进行推理、规划和决策。例如，在自动驾驶领域，智能代理可以使用符号表示道路规则和交通信号灯。

6. 机器学习和符号融合：机器学习和符号方法也可以结合使用，以发挥各自的优势。符号可以用于表示和推理抽象概念和规则，而机器学习可以用于从数据中学习模式和关联。

这些应用方面展示了符号在人工智能中的作用。符号使人工智能系统能够处理和表达复杂的逻辑和知识，从而实现更高层次的智能功能。

5. 语义网络是什么

利用本体的概念明确、结构清晰的特点能够支持语义推理的网，可称为语义网；如张三是教授，教师可以上课，那么张三可以上课吗？

在引入本体前，得到的结论是张三不能上课，因为其不是教师；但引入本体后，教授是教师的子类，则通过推理可以得到张三可以上课。

6. 语义网络的组成部分是什么

各种以知识和符号操作为基础的智能系统,其问题求解方法都需要某种对解答的搜索。不过,在搜索过程开始之前,必须先用某种方法或某几种方法集成来表示问题。这些表示题的方法,可能涉及状态空间、问题归约、语义网络、框架或谓词公式,或者把问题表示为一条要证明的定理,或者采用结构化方法等。

对于传统人工智能问题,任何比较复杂的求解技术都离不开两方面的内容一一表示与搜索。对于同一问题可以有多种不同的表示方法,这些表示具有不同的表示空间。问题表示的优劣,对求解结果及求解效率影响甚大。

problem solving

1.状态空间表示

问题求解(problem solving)是个大课题,它涉及归约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和相关过程等核心概念。在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后,就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。

也就是说,这些方法是通过在某个可能的解答空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。

2.问题归约表示

问题归约( problem reduction)是另一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的求解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题归约表示可由下列3部分组成:

(1)一个初始问题描述;

(2)一套把问题变换为子问题的操作符;

(3)一套本原问题描述（不能再被分割的问题）；

从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合，这就是问题归约的实质。

predicate calculus

3.谓词逻辑表示

虽然命题逻辑( propositional logic)能够把客观世界的各种事实表示为逻辑命题,但是它具有较大的局限性,不适合于表示比较复杂的问题。谓词逻辑( predicate logic)允许表达那些无法用命题逻辑表达的事情。

逻辑语句,更具体地说,一阶谓词演算( first order predicate calculus)是一种形式语言，其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化。如果能够采用数学演绎的方式证明一个新语句是从那些已知正确的语句导出的，那么也就能断定这个新语句也是正确的。

4.语义网络表示

语义网络是知识的一种结构化图解表示,它由节点和弧线或链线组成。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。

语义网络表示由下列4个相关部分组成：

(1)词法部分 决定词汇表中允许有哪些符号,它涉及各个节点和弧线。

(2)结构部分 叙述符号排列的约束条件,指定各弧线连接的节点对。

(3)过程部分 说明访问过程,这些过程能用来建立和修正描述,以及回答相关问题

(4)语义部分 确定与描述相关的(联想)意义的方法,即确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。

procedure

5.框架表示

心理学的研究结果表明,在人类日常的思维和理解活动中,当分析和解释遇到新情况时,要使用过去经验积累的知识。这些知识规模巨大而且以很好的组织形式保留在人们的记忆中。例如,当走进一家从未来过的饭店时,根据以往的经验,可以预见在这家饭店将会看到菜单、桌子、服务员等。当走进教室时,可以预见在教室里可以看到椅子、黑板等。

人们试图用以往的经验来分析解释当前所遇到的情况,但无法把过去的经验一一都存在脑子里,而只能以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构称为框架( frame)。框架提供了一个结构,一种组织。在这个结构或组织中,新的资料可以用经验中得到的概念来分析和解释。因此,框架也是一种结构化表示法。

6.过程表示

语义网络和框架等知识表示方法,均是对知识和事实的一种静止的表达方法,称这类知识表达方式为陈述式知识表达,它强调的是事物所涉及的对象是什么,是对事物有关知识的静态描述,是知识的一种显示表达形式。而对于如何使用这些知识,则通过控制策略来决定。

与知识的陈述式表示相对应的是知识的过程( procedure)表示。所谓过程表示就是将有关某一问题领域的知识,连同如何使用这些知识的方法,均隐式地表达为一个求解题的过程。它所给出的是事物的一些客观规律,表达的是如何求解问题。知识的描述形式就是程序,所有信息均隐含在程序之中。从程序求解问题的效率上来说,过程式表达的效率要比陈述式表达高得多。但因其知识均隐含在程序中,因而难以添加新知识和扩充功能,适用范围较窄。

7. 语义网络举例

网络科学是一门关注网络结构、网络功能以及网络中节点之间相互作用的跨学科领域。这门学科主要研究网络的拓扑结构、信息流动、网络演化、网络中的节点行为等内容，旨在揭示网络的规律和机制，从而为各个领域的应用提供支持和指导。值得注意的是，网络科学的研究范围并不限于互联网，也包括社交网络、生物网络、经济网络等各种类型的网络，涉及多个学科领域，如物理学、数学、计算机科学、社会学、生物学等。

8. 语义网络具有哪些特点呢

纬地和CASS都是地址匹配引擎，但两者有以下区别：

1. 技术原理不同：纬地采用了深度学习技术，利用神经网络学习地址特征，支持模糊匹配和语义匹配，能够处理各种形式的地址输入，包括非标准化、简称等；而CASS采用了规则引擎和数据匹配技术，仅支持标准化地址匹配。

2. 地址标准化支持程度不同：纬地具备较强的地址标准化能力，可以自动识别、纠正和标准化错别字、别名、缺失单元、错误单元等问题，极大提高地址输入数据的准确性；而CASS需要输入标准化的地址数据。

3. 数据来源和更新速度不同：纬地基于全球地图和地址库数据，覆盖范围广；而CASS基于美国邮政局的地址信息，仅适用于美国本土。纬地数据源实时更新，而CASS需要从美国邮政局获取更新数据。

4. 支持的应用场景不同：纬地可广泛应用于电商、物流、金融、物业管理等领域；而CASS主要适用于邮政和快递等行业。

综上所述，纬地和CASS定位不同，具备的技术和能力也各有优劣，应用场景也有异同。具体应根据实际需求选择使用。

9. 语义网络的缺点

优点:生成更相关的结果，使用语义网络中的数据来帮助区分查询和网页的内容。

缺点:不能真正理解专利技术的核心和技术组合要义。