语义网络（Semantic Network）是一种用于表示知识的结构化方法，通过图的形式来表达实体及其之间的关系。具体来说，语义网络由节点和边组成，其中节点代表实体，如概念、对象、属性、状态等；边则表示节点之间的语义关系，如“Is-a”、“Part-of”等。
这种表示方法最初由美国心理学家A.M.柯林斯和J.R. Quillian于1969年提出，用于模拟人类的联想记忆。在人工智能领域，语义网络被广泛应用于自然语言理解、知识表示和问答系统等任务中。例如，在自然语言处理中，语义网络可以用来表示句子中的实体及其关系，从而支持机器翻译和问答系统的开发。
此外，语义网络也可以看作是一种数据结构，用于存储和管理知识。它不仅能够表达事物之间的语义联系和继承关系，还可以支持推理和决策过程。因此，语义网络在人工智能和信息科学中具有重要的应用价值
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！