三種語義網路模式是什麼

⑴ 語義網的模型定義

「資源描述框架」的「數據模型」（外語：RDF Data Model）提供了一個簡單但功能強大的模型，通過資源、屬性及其相應值來描述特定資源。模型定義為： 它包含一系列的節點 N； 它包含一系列屬性類 P； 每一屬性都有一定的取值V； 模型是一個三元組：{節點，屬性類，節點或原始值V}； 每一個「數據模型」（外語：Data Model） 可以看成是由節點和弧構成的有向圖。 模型中所有被描述的資源以及用來描述資源的屬性值都可以看成是「節點」（Node）。由資源節點、屬性類和屬性值組成的一個三元組叫做RDF Statement （或RDF陳述）。在模型中，陳述既可以作為資源節點，同時也可以作為值節點出現，所以一個模型中的節點有時不止一個。這時，用來描述資源節點的值節族禪坦點本身還具有屬性類和值，並可以繼續細化。
RDF Schema 使用一種機器可以理解的體系來兆桐定義描述資源的詞彙，其功能就像一個字典，可以將其理解為大綱或規范。RDF Schema的作用是： 定義資源以及屬性的類別； 定義屬性所應用的資源類以及屬性值的類型； 定義上述類別聲明的語法； 申明一些由其它機構或組織定義的元數據標準的屬性類。 RDF Schema 定義了
三個核心類：rdf:Resource、rdfs:Property、rdfs:Class；
五個核心屬性：rdf:type、rdfs:subClassOf、rdfs:seeAlso、rdfs:subPropertyOf、rdfs:isDefinedBy；
四個核心約束：rdfs:ConstrantResource、rdfs:range、rdfs:ConstraintProperty、rdfs:domain。
RDF Syntax構造了一個完整的語法體系以利於計算機的自動處理，它以XML為其宿主語言，通過XML語法實現對各種元數據的集成。
Ontology （本體或本體論），原本是一個哲學上的概念，用於研究客觀世界本質。目前Ontology已經被廣泛應用到包括計算機科學、電子工程、遠程教育、電子商務、智能檢索、數據挖掘等在內的諸多領域。它是一份正式定義名詞之間關系的文檔或文件。一般Web上的Ontology包括分類和一套推理規則。分類，用於定義對象的類別及其之間的關系；推理規則，則提供進一步的功能，完成語義網的關襲逗鍵目標即「機器可理解」。本體的最終目標是「精確地表示那些隱含（或不明確的）信息」。
當前對本體的理解仍沒有形成統一的定義，如本體是共享概念模型的形式化規范說明，通過概念之間的關系來描述概念的語義；本體是對概念化對象的明確表示和描述；本體是關於領域的顯式的、形式化的共享概念化規范等等。但斯坦福大學的Gruber給出的定義得到了許多同行的認可，即「本體是概念化的顯示規范」。概念化（外語：Conceptualization）被定義為：C =，其中C表示概念化對象，D表示一個域，W是該領域中相關事物狀態的集合，Rc是域空間上的概念關系的集合。規范（外語：Specification）是為了形成對領域內概念、知識及概念間關系的統一的認識與理解，以利於共享與重用。
本體需要某種語言來對概念化進行描述，按照表示和描述的形式化的程度不同，可以將本體分為完全非形式化本體、半非形式化本體、半形式化本體和嚴格形式化的本體。有許多語言可用於表示Ontology，其中一些語言是基於XML語法並用於語義網的，如XOL(Xml- based Ontology exchange Language），SHOE(Simple HTML Ontology Language），OML(Ontology Markup Language）以及由W3C組織創建的RDF與RDF Schema(RDFS）。還有建立在RDF與RDFS之上的、較為完善的Ontology語言DAML(DARPA Agent Markup Language）、OIL和DAML+OIL。
XOL是一種基於XML語法和OKBC語義的本體交換語言。它由美國生物信息學術團體設計，用於其領域的一組異構軟體系統間本體定義的交換，它以Ontolingua和OML作為基礎，融合了OKBC的高層表達方式和OML的語法。當前還沒有支持XOL本體開發的工具，但由於它採用XML語法，可以採用XML編輯器來創建XOL文件。SHOE由馬里蘭大學開發，它將機器可讀的語義知識與HTML文檔或其他Web文檔相結合，允許直接在WWW的基礎上設計和應用本體。近來SHOE的語法已轉向XML，它使得代理（Agents)能夠收集有意義的Web頁面和文檔的信息，改善搜索機制和知識收集。OML由Washington大學開發，部分基於SHOE。它有四個層次：OML核心層（與語言的邏輯層相關）；簡單OML（直接映射RDF和RDFS）、簡化OML和標准OML。
RDF是W3C推薦的一種信息描述方式，目的是克服XML的語義限制，提供一種簡單的模式來表示各種類型的資源。在RDF的基礎上，RDFS建立了一些基本的模型限制。RDF具有較強的表達能力，但仍存在一些不足，如RDF沒有定義推理和公理的機制、它沒有說明包含特性以及沒有版本控制等。
OIL建立在RDF之上，其主要優勢在於以描述邏輯為基礎，提供形式化語義的推理。OIL綜合了三方面的技術：框架系統、描述邏輯和基於XML與RDF語法的Web語言。框架系統採用了一種類似於面向對象的方法對數據建模，提供建模原語；描述邏輯用規范化的方法表達結構化知識以及查詢和推理；基於XML和RDF語法的Web語言為OIL提供語言元素。OIL的數據對象主要包括：類定義、槽定義（slot definition）以及公理定義（axiom）。類定義包括定義類型、類層次關系和槽約束或屬性約束；槽定義定義實體間的二元關系，包括有原語slot-def,domain,rang,inverse,subslot-of等；公理定義由定義該本體內的一些附加規則，如類之間外延的關系有不相交、覆蓋、相交、等價等。
DAML由DARPA(美國國防部高級計劃研究署）主持開發，力圖溶入包括RDF、OIL等的優點，它與OIL一樣建立在RDF之上，以描述邏輯為基礎。其主要目標是開發一個旨在以機器可讀的方式表示語義關系、並與當前及未來技術相容的語言，尤其是開發出一套工具與技術，使得Agent（代理）程序可以識別與理解信息源，並在Agent程序之間實現基於語義的互操作。DAML的最早版本為DAML-ONT，但後來與OIL緊密結合形成了DAML+OIL。DAML+OIL是由美國和歐盟在DAML背景下共同開發的，它與OIL有著相同的目標，是目前應用最廣的本體語言。它是RDF(S）基礎上的擴展，具備充分的表達能力（如唯一性、傳遞性、逆反性、等價等），具有一定的推理能力，完全確定了語義網中知識表示語言的整體框架。
當然，要實現語義網並非僅有XML和RDF就行了。更主要的技術難題還在於要讓電腦可以進行過多的「思考」和「推斷」，而面對紛繁復雜的問題，尤其是社會問題，人尚且難以決斷，更何況計算機呢。因此，要真正實現實用的語義網還有很多工作要做。

⑵ 語義網是什麼有什麼好處

文/thomas claburn

一些公司聯手致力於語義網開發環境和資料庫的研發。

有人把語義網(semantic web)稱為敗扒web3.0，現在它就要粉墨登場了。編程工具開發商topquadrant公司和franz公司日前表示，他們將把前者的topbraid composer和franz的allegrograph 64位rdf存儲資料庫結合起來，形凳橡成一個語義網開發環境和資料庫，提高計算機的「智力」。

語義技術可增強計算機對數據的理解，在整合大型數據集時用處特別顯著。它對於搜索應用的用處也很大，因為語義技術讓計算機推斷出未有明確定義的數據元素之間的關系。一個關鍵詞搜索通常僅僅返回包含查詢關鍵字的文檔，而語義搜索則能返回與搜索詞彙的含義有關的結果(例如：tank一詞，有坦克、水容器等兩種含義，語義技術能予以辨別)，或者是與搜索詞彙的同義字有關的結果(例如：tank意為坦克時，同義字有armored vehicle，裝甲車)。

目前，還沒有出現真正意義上的語義網，這在很大程度上是因為現有工具還無法承擔這樣的任務。topquadrant的聯合創始人和執行合夥人拉爾夫·霍奇森(ralph hodgson)說：「我們必須要創建出合適的工具，來支持語義網的實現。」他說，包括protege和swoop等在內的公共領域許可軟體都還無法商用。

使用標准資料庫和開發環境的語義程序似乎不能很好地拓展。「你可以用自己的方式進行編程，」霍奇森說，「就是費點勁。」

語義網有許多的標准、協議以及包括rdf、owl(web ontology language，web本體語言)、sparql等在內的多種語言，此外還有可讓開發者在語義框架下組織數據的xml相關技術。上述兩家公司的產品組合，提供了一個基於eclipse的圖形開發環境和一個能與大量rdf數據同比擴大的資料庫。

葛蘭素史克公司(glaxosmithkline，下稱gsk)正在對allegrograph進行測試，以提供一個更為靈活的it基礎設施並通過自動化提高生產力。這家制葯公司正在利用一個語義數據提取層進行試驗。這項生物實驗室工作有很多制葯公司參與其中，因而產生了許多棗枯旁數據，gsk的一位主管羅賓·麥克伊泰(robin mcentire)說：「因此我們希望把它聚合起來，並在更高的一個層級上把它呈現出來，語義技術大有用處。」

該公司的目標是應用基於計算機的推理，從而對大量實驗數據進行評估和過濾。「低層級的推理是很好的開端，我們的科學家從事的任務並非『高科技』，但是特別耗時的任務就可以利用這項技術實現自動化。」麥克伊泰說。

伊士曼-柯達公司(eastman kodak，下稱柯達)也在使用allegrograph軟體，它從可視化數據中進行含義推斷，從而來幫助客戶更好地維護他們日漸龐大、難以管理的數字影像。

「語義理解技術將幫助消費者更好地管理自己的的圖片，」柯達主席兼首席執行官(ceo)彭安東(antonio perez)去年在一場演講中表示，「照片之間也能相互『認識』了—不用人們指點，利用元數據(metadata)，一張照片便可尋找到具有相關元數據的另一張照片，因此，所有的照片便能以新的類別進行重新組合，無非取決於它們之間不同的關聯方式而已。」

⑶ 連接未來的網路——語義網

什麼是語義網（Semantic Web）？

語義網的概念是由萬維網（即我們熟悉的World Wide Web，也稱Web、3W、www等）之父Tim Berners-Lee在1998年提出的一個概念。

在萬維網誕生之初，對於網路上的內容，計算機是無法理解和處理的。

舉個例子，從下圖企通查官網的截圖中，我們能夠輕松理解企通查可以提供的服務有高效數據治理、專業共建和個性化數據等；但對於計算機來說，它只知道這是一個網頁，網頁中的文字和圖片內容是關於什麼的，其中的超鏈接指向的頁面和當前頁面有何關系，這些計算機都不清楚。

為了能夠實現人與電腦間的無障礙溝通，就需要能夠有一種根據語義進行判斷的智能網路，而語義網正是這樣一個為了使網路上的數據變得機器可讀而提出的一個通用框架，「Semantic」表示用更豐富的方式表達數據背後的含義，「Web」表示將這些數據相互連接，組成一個龐大的信息網路。

語義網就好比一個巨型的御沒中大腦，智能化程度極高，協調能力也非常強大。在語義網上鏈接的每一台設備，不僅能夠理解詞語的概念，甚至還能夠理解其之間的邏輯關系。

簡單地說，語義網是一種智能網路，它不但能夠理解詞語和概念，而且還能夠理解它們之間的邏輯關系，可以使交流變得更有效率和價值。

語義網，將會利用自身具有的技能，在萬維網的海量資源中找到你所需的信息，從而使人從單調枯燥的機械重復性勞動中解救出來，讓用戶開啟「上帝視角」。

例如在瀏覽新聞時，語義網將給每一篇新聞報道貼上標簽，分門別類的詳細描述哪句是作者、哪句是導語、哪句是標題。這樣，假如你在搜索引擎里輸入「莫言的諾貝爾文學獎作品」，搜索引擎就會為你優先推薦《蛙》，而不是關於莫言本人的文章。

其他相關概念

1.語義網路

對於很多人來說，往往很容易將語義網路（Semantic Network）和語義網混為一談，雖然兩者名字可能容易混淆，但本質上是不同的。

語義網路是由Quillian於上世紀60年代提出的一種知識表達模式，在語義網路里，用相互連接的節點（用來表示對象、概念）和邊（用來表示示節點之間的關系）來表示知識。

語義網路具有容易理解和展示、相關概念容易聚類的優點，但也有多源數據融合困難、節點和邊的值缺少標准、無法區分概念節點和對象節點等缺點。因此，由於缺少相應的標准，語義網路比較難被應用於實踐。

2.鏈接數據

鏈接數據起初是用於定義如何利用語義網技術在網上發布數據，其強調在不同的數據集間創建鏈接。鏈接數據也被當做是語義網技術一種更簡潔的描述。

下圖其實就是開放鏈接數據項目進展的可視化，通常用來展示當前開放知識圖譜的規模，涉及的領域以及知識圖譜間的鏈接關系。從某種角度說，知識圖譜是對鏈接數據這個概念的進一步察茄包裝。

相對於語義網路，語義網和鏈接數據傾向於描述萬維網中資源、數據之間的關系。其實，本質上，語義網、鏈接數據還有Web 3.0都是同一個概念，只是在不同的時間節點和環境中，它們各自描述的角度不同。

語義網與普通萬維網的差異

語義網與普通萬維網差異主要在以下幾方面：

1.面向的對象不同

目前萬維網主要是供人類閱讀和使用的，而語義網則是在萬維網之上加入一些可以被計算機「理解」的語義信息，在方便人們閱讀和使用的同時，也方便計算機之間的相互交流與合作。因此，萬維網面向的對象主要是「人」，而語義網面向的對象則主要是「機器」。

2. 信息組織方式 不同

由於二者面向的對象不同，因此在信息組織方式上自然會存在很大的差異。萬維網在組織信息資源時主要以「人」為中心，按照人們的思維習慣和方便性組織網路信息資源。語義網在組織信息資源時則必須兼顧計算機對文本內容的「理解」及其交流。

3.關注 側重點 不同

萬維網側重於信息的顯示格式和樣式，而不關心所要顯示的內容，而語義鎮山網則更加側重於信息的語義內容，對具有特定意義的文本必須進行一定的標注或解釋。

4. 主要任務 不同

萬維網主要是供人閱讀、交流和使用的，其主要任務就是信息發布與獲取。通過在網路上發布或獲取信息來達到共享和交流的目的。語義網的主要任務則是計算機之間的相互交流和共享，從而使計算機可以代替人們完成一部分工作，使網路應用更加智能化、自動化和人性化。

5. 工作方式不同

萬維網主要面向「人」，因此其大部分工作都是由人來完成的，包括信息的收集、檢索、整理、排序和分析等。而語義網通過加入一些可以被計算機「理解」的語義信息，則可以把人從上述各類繁瑣的工作中解脫出來，利用「智能代理」幫助完成上述的大部分工作。

總之，語義網是一種更豐富多彩、更個性化的網路，你可以給予其高度信任，讓它幫助你濾掉你所不喜歡的內容，使得網路更像是你自己的網路。

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⑷ 網路協議三要素「語法」、「語意」與「時序」的含義與關系

他們之間的關系是：相互的關系更是並列的關系，語法，語意與時序，三個協議是不可缺少的，缺少任何一個都無法形成網路協議。

協議是一個規則術語，用於描述進程之間的信息交換。在計算機網路中，兩個通信實體位於不同的地理位置，其上的兩個進程彼此通信。它們需要協調它們的行動，並通過交換信息實現同步，而交換信息必須按照先前商定的程序進行。

語義：指定通信各方相互「什麼，也就是說，確定協議元素的類型，例如指定通信各方希望發送什麼控制信息，它們執行什麼操作，以及它們返回什麼響應。

語法：指定通信雙方如何交談，即確定協議元素的格式，如數據和控制信息的格式。

時序：規定了信息交流的次序。

(4)三種語義網路模式是什麼擴展閱讀：

協議是一個規則術語，用於描述進程之間的信息交換。在計算機網路中，兩個通信實體位於不同的地理位置，其上的兩個進程彼此通信。它們需要協調它們的行動，並通過交換信息實現同步，而交換信息必須按照先前商定的程序進行。

語義具有領域的特徵，不屬於任何領域的語義是不存在的。另一方面，語義異質性是指同一事物在解釋上的差異，這也反映了不同領域對同一事物理解的差異。

在計算機科學中，語義通常是指用戶對用於描述現實世界的計算機表示（符號）的解釋，這是用戶將計算機表示與現實世界聯系起來的方式。

語義是對數據符號的解釋，語法是對這些符號之間的組織規則和結構關系的定義。信息集成，數據往往是通過模式（模型不存在或隱含的非結構化和半結構化數據。

通常需要定義它們的集成模式）組織、數據的訪問是通過作用於模型，語義是指模式元素（如類、屬性、約束等），語法的意義的結構模型元素。

⑸ 網路協議三要素中的語法和語義怎麼區別

區別網路協議三要素中的語法和語義的方法如下：

1. 兩者確定的內容不同。

語法確定通信雙方"如何講"，即如何發出控制信息、完成動作、做出響應；語義，確定通信雙方"講什麼"，指出需要發出何種控制信息、完成何種動作以及做出何種響應。

2.定義對象不同。

語法定義了數據格式，編碼、信號、數據出現的順序等；語義定義了用於協調同步和差錯處理等控制信息，解釋控制信息每個部分的意義。

(5)三種語義網路模式是什麼擴展閱讀：

語義具有領域性特徵，不屬於任何領域的語義是不存在的。而語義異構則是指對同一事物在解釋上所存在差異，也就體現為同一事物在不同領域中理解的不同。

對於計算機科學來說，語義一般是指用戶對於那些用來描述現實世界的計算機表示（即符號）的解釋，也就是用戶用來聯系計算機表示和現實世界的途徑。

語義是對數據符號的解釋，而語法則是對於這些符號之間的組織規則和結構關系的定義。對於信息集成領域來說，數據往往是通過模式（對於模式不存在或者隱含的非結構化和半結構化數據，往往需要在集成前定義出它們的模式）來組織的，數據的訪問也是通過作用於模式來獲得的，這時語義就是指模式元素（例如類、屬性、約束等等）的含義，而語法則是模式元素的結構。

語義_網路

⑹ 概念層次網路（Hierarchical Network of Concepts）

概念層次網路（Hierarchical Network of Concepts， HNC）是黃曾陽先生創立的一種面向整個自然語言理解的語義表示框架，它對語義的表達是概念化、層次化、網路化的。人對語言的理解本質上是一種認知行為，概念層次網路嘗試描述大腦認知結構的具體模式，以概念聯想脈絡為主線，將認知結構分為局部和全局兩類聯想網路，建立了一種模擬大腦語言感知過程的自然語言表達模式。

局部聯想是詞彙層面的聯想，自然語言的詞彙是用來表達概念的。因此，HNC建立的局部聯想脈絡體現為一個概念表達體系，把概念分為抽象概念和具體概念，主要側重於對抽象概念的表達。HNC用五元組和語義網路來表達抽象概念，前者表達抽象概念的外在表現，後者表達抽象概念的內涵。HNC從動態、靜態、屬性、值和效應五個側面對抽象概念進行表達，簡記為：{v,g,u,z,r}，它們是抽象概念多元性表現的基元，這種五元組的表示方法巧妙地解決了漢語詞語的兼類現象。同時，為表達抽象概念的內涵，HNC借鑒概念從屬理論、格語法、語義網路的思想設計了三大語義網路：基元概念語義網路、基本概念語義網路和邏輯概念語義網路。這三大語義網路既全面地刻畫了概念系統的整體框架，同時也將不同層次概念之間的語義關聯性體現了出來，解決了語義場理論及義素分析法中遇到的難題，為計算機理解自然語言的語義提供了有力的手段。

全局聯想脈絡是物亂語句及篇章層面的聯想。HNC提出了語義塊和句類理論，其中，語義塊是句子的語義構成單位，形式上可以是一個詞、一個短語或一個句子，這一概念的提出便於直接從語義層面來描寫句子。HNC中定義了4種主語義塊和7種輔助語義塊，主語義塊是句義必不可少的成分，輔助語義塊是可有可無的成分，類似現在的核心論元和邊緣論元。句類是句子的語義類別，不是傳統的陳述句、疑問句、祈使句和蔽稿感嘆句之分的句類。HNC中提出了7種基本句類和36種混合句類，基本句類包括作用句、過程句、轉移句、效應句、關系句、狀態句、判斷句。句類的提出為語義結構的表達提供了簡明而完備的手段，使計算機有了可操作的對象。語義塊是句類的函數，也就是說，語義塊的含義取決於句類，一個句子應該有幾個什麼樣的語義塊，這是由句類決定的。語義塊是聚類的函數具體體現為句類格式，句類格式是句子語義的基本框架，是句子所表達的基本語義信息。在語言理解處理中，判定句子所屬的句類，並辨認出該句類表示式中的各個語義塊，是句子理罩並檔解處理的一項基本內容。因此，HNC的語義塊和句類體系為開展句子語義研究具有十分重要的應用價值

⑺ 什麼是語義網路分析常見的步驟有哪些

語義網路分析是一種出現較早的知識表達形式，並在人工智慧中得到了比較廣泛的應用。語義網路最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士論文中作為人類聯想記憶的一個顯式心理學模型提出的，認為記憶是由概念間的聯系來是實現的，他主張處理問句時，將語義放在首位。

當時的語義網路主要應用於自然語言理解系統中，表示事物之間的關系。由於其強大和直觀的表示能力，不久就廣泛應用於人工智慧研究和應用開發的許多領域。1972年，西蒙正式提出語義網路的概念，討論了它和一階謂詞的關系，並將語義網路應用到了自然語言理解的研究中。

常見的步驟：

語義網路採用網路形式表示人類的知識，其表示由詞法部分、結構部分、過程部分和語義部分四部分組成。

一個語義網路是一個帶標示的有向圖。其中，帶有標識的結點表示問題領域中的物體、概念、時間、動作或者態勢。在語義網路知識表示中，結點一般劃分為實例節點和類節點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧標識結點之間的語義聯系，是語義網路組織知識的關鍵。

因為語義網路表示知識的實質是知識的圖解表示，所以這種表示法容易把各種事物有機地聯系起來，它特別適於表達關系知識。語義網路通過對於個體間的聯系追溯到有關個體的節點，實現對知識的直接存取，能比較正確地反映人類對客觀事物的本質認識。

應用語義網路使得知識表示更為直觀，便於理解。

⑻ 狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法和語義網路法的要點是什麼

答：狀態空間法是一種基於解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態和操作符為基礎的。在利用狀態空間圖表示時，從某個初始狀態開始，每次加一個操作符，遞增地建立起操作符的試驗序列，直到達到目標狀態為止。由於狀態空間法需困枯戚要擴展過多的節點，容易出現「組合爆炸」，因而只適用於表示比較簡單的問題。 問題歸約法從目標（要解決的問題）出發，逆向推理，通過一系列變換把初始問題變換為子問題集合和子子問題集敗首合，直至最後歸約為一個平凡的本原問題集合。這些本原問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題，用與或圖來有效地說明問題歸約法的求解途徑。 謂詞邏輯法採用謂詞合適公式和一階謂詞演算把要解決的問題變為一個有待證明的問題，然後採用消解定理和消解反演來證明一個新語句是從已知的正確語句導出的，從而證明這個新語句也是正確的。 語義網路是知識的一種圖解表示，它由節點和弧線汪陵或鏈線組成。節點用於表示實體、概念和情況等，弧線用於表示節點間的關系。語義網路的解答是一個經過推理和匹配而得到的具有明確結果的新的語義網路。語義網路可用於表示多元關系，擴展後可以表示更復雜問題

⑼ 試比較框架與語義網路區別及關系

框架語義學假設，詞語可以通過它所在的語言結構，選擇和突出基本的語義框架的某些方面或某些實例，而這是以一定的方式(按照一定的原則)進行的。

因此，解釋詞語的意義和功能，可以按照從基本的語義框架的描寫開始直到對這些方式的特點加以了詳細刻畫這樣的思路進行。

框架和詞語之間的關系非常像Langacker的認知語法中base(基底)和側面(profile)的關系。Langacker的例子是「hypotenuse」(直角三角形之斜邊)。

SLING框架語義學

SLING採用的語言學理論是框架語義學，這是認知語言學的一個分支，利用語義框架、語義網路來理解詞彙意義，而非語法句法分析。它把句子作為一個語義框架，語義框架中詞元的語義類別不同，與之相關的語義角色的名稱就不同。

如在以下示例中，例句可以被簡單粗暴地劃分為三種成分讓SLING歸類：實體（人物、地點、事件等）、度量（日期、距離等）和其他概念（動詞類成分等）。

⑽ 人工智慧 語義網路法表示 「每個運動員都穿紅色衣服」

通過概念及其語義關系來表達知識的有向圖。

框------節點

帶箭頭及文字標識的線條------有向弧

和文字標識線------指針

語義網路的推理過程主要有兩種：繼承和匹配

繼承：

把對事物的描述從抽象結點傳遞到具體結點，通漏祥常是沿著Is-a、A-Kind-of等繼承弧進行的。通過繼承可以得到所需結攔搜悶點的一些屬性值。

匹配：

在知識庫的語義網路中尋找與待求簡彎解問題相符的語義網路模式。

給了一個實例，替換對象和關系即可！