Et semantisk nettverk eller nettverksrepresentasjonsskjema er en måte å representere språklig kunnskap der begrepene og deres innbyrdes relasjoner er representert med en graf . I tilfelle det ikke er noen sykluser, kan disse nettverkene visualiseres som trær . Semantiske nettverk brukes blant annet til å representere konseptuelle og mentale kart . I en graf eller et semantisk nettverk er de semantiske elementene representert av noder . To semantiske elementer som det semantiske forholdet representert av nettverket er tillatt mellom, vil bli forbundet med en linje, pil eller lenke eller kant . Visse typer ikke-symmetriske relasjoner krever rettede grafer som bruker piler i stedet for linjer.
Merk at konseptet Semantic Web er forskjellig fra Semantic Network. På engelsk blir Semantic Web referert til som "Semantic Web", mens et Semantic Network vil bli kalt "Semantic Network".
Det finnes ulike typer semantiske relasjoner som hyponymi , hyperonymi , meronymi , etc. Gitt et sett med konsepter, semantiske elementer eller termer som er semantisk relatert gjennom en semantisk relasjon, representerer et semantisk nettverk disse relasjonene i form av en graf. Eksplisitt, gitt et sett med termer { t 1 , t 2 ,..., t n } og en viss symmetrisk semantisk relasjon mellom dem, er en graf G = ( V , A ) konstruert som oppfyller følgende betingelser:
Hvis forholdet ikke er symmetrisk, brukes rettede grafer for å representere forholdet.
De som var ansvarlige for de første formaliserte representasjonsordningene var Quillian (1968) og Shapiro & Woddmansee (1971). Semantiske nettverksordninger har et veldig solid psykologisk fundament, så det er gjort en rekke anstrengelser for å gjennomføre viktige implementeringer basert på dem.
En av de første nettverksmodellene var Teachable Language Comprehender utviklet av Quillian (1969) [ 1 ] brukt til å beskrive semantisk kunnskap. Minnenettverksmodeller ble opprinnelig utviklet for å beskrive skjematiske forhold. Quillian (1962, [ 2 ] 1967 [ 3 ] ) foreslo at konsepter kan representeres av noder eller lokasjoner innenfor en nettverksstruktur. Koblingene mellom individuelle noder representerer assosiasjonene mellom relaterte konsepter. For hver node er det lenker til andre noder og disse er igjen knyttet til andre (Collins og Loftus, 1975 [ 4 ] ). Innenfor nettverksmodellen er betydningen av et ord en funksjon av begrepene det er knyttet til. Det er et komplekst system av sammenkoblinger mellom konsepter som blir sett på som en representasjon av rikdommen og kompleksiteten til menneskelig semantisk hukommelse.
Et viktig trekk ved semantiske nettverk er deres evne til å relatere begreper og hente informasjon, trekke ut semantisk kunnskap fra tekstinformasjon. Nettverksmodellen er mye brukt i dataverdenen for å hente informasjon fra enorme databaser raskt og effektivt.
Semantiske nettverk har blitt mye brukt i kunstig intelligens for å representere kunnskap og derfor har det vært en stor diversifisering av teknikker. De grunnleggende elementene som vi finner i alle nettverksordninger er:
I utgangspunktet kan vi skille tre kategorier av semantiske nettverk:
Semantiske nettverksmodeller kan testes empirisk ved å spørre forsøkspersonene om forholdet mellom to konsepter, jo nærmere den semantiske avstanden er innenfor det hierarkiske nettverket, desto kortere er reaksjonstiden for å svare. Tidlige semantiske nettverksmodeller var hierarkiske av natur med overordnede og underordnede konsepter. Informasjon lagres som attributter for hver node, som også deles av underordnede noder.
En annen form for semantisk nettverk er den utviklet av Pathfinder (Schvaneveldt, 1990 [ 5 ] ) som er en skalarprosedyre som brukes til å oppsummere og grafisk representere relasjonsskårene mellom begrepspar. Pathfinder er en multivariat deskriptiv statistisk teknikk som representerer i form av et nettverk nærheten til begrepsparene, nettverket som oppnås kan måles og sammenlignes kvantitativt (Goldsmith og Davenport, 1990 [ 6 ] ).