语义网络分析是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。
当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。
常见的步骤：
语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。
一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。
因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。
应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。
B. 语义网络的语义关系
主要的语义关系包括若干方面。语义网络的一个例子是WordNet, 英语的一个词典（lexicon）数据库。
网络的链接以及关键词汇所组成的结构其实也可以被当作语义网络的一个简单例子，因为它具有下列属性： 文章“甲”与文章“乙”是相连的， 网络中所使用之文章“甲”的名字，是文章“乙”的进入点。 这类的网络包含了相当松散的语义关联性，但是它对于人类的探索仍然是有用的。我们可以使用语义网络来呈现逻辑上的描述，例如：Charles S. Peirce的存在图、或者是John F. Sowa的概念图。
思维导图可以被认为是语义网络的一种自由变体。思维导图利用颜色以及图形来形成语义网络，从而激发人的创造力。
C. 语义网络有哪些方面的研究
语义网络是一个有向图，其顶点表示概念，而边则表示这些概念间的语义关系。语义网络用来表达复杂的概念及其之间的相互关系，从而形成一个由节点和弧组成的语义网络描述图。
以个体为中心组织知识的语义联系（1）实体联系 用于表示类节点与所属实例节点之间的联系，通常标识为 ISA。例如，“张三是一名教师”可以表示为右图所示的语义网络。 （2）泛化联系 AKO联系的例子
用于表示一种类节点与更抽象的类节点之间的联 系，通常用AKO(a kind of)表示。 （3）聚集联系 聚集联系的例子
用于表示某一个个体与其组成成分之间的联系， 通常用part-of表示聚集联系基于概念的分解性，将高层 概念分解为若干低层概念的集合。 （4）属性联系 属性联系的例子
用于表示个体、属性及其取值之间的联系。通常用有向弧表示 属性，用这些弧指向的结点表示各自的值。
D. 语义网络（Semantic Network）
语义网络（Semantic NetWork）是美国心理语言学家奎廉（M.R. Quilian）于1968年提出的。语义网络开始是作为人类联想记忆的一个明显公理模型提出的，1972年美国智能专家西蒙斯（R.F.Simmons）和斯乐康（J.Slocm）首先将语义网络用于自然语言理解系统中。语义网络是一个由三元组连接而成的有向图，其节点一般表示实体或概念，而边则表示这些实体或概念间的语义关系，从而形成一个由节点和弧组成的语义网络描述图。
如下语义网络图所示，语义网络中的边是有方向和标注的，方向体现了节点所代表的实体的主次关系，若边由节点A指向节点B，即节点A为主，节点B为辅，比如“张三”指向“职员”；边上的标注表示它所连接的两个实体之间的语义关系，比如“张三”“职员”之间边上的关系为“isa”，表示具体抽象关系，即张三是职员的一个具体实例。
语义网络模拟人的记忆和联想方式，将事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表现出来，而且表达形式简单明确，易于理解。同时，语义网络具有属性继承的特点，即凡上位概念具有的属性均可由下位概念继承，例如“兽”是“动物”的下位概念，那么“动物”的所有属性，“兽”都具备。在属性继承这一特点的基础上可以方便地进行语义推理。但是，语义网络中节点和边的值都没有明确的定义标准，完全由用户自定义，这样一方面会导致应用时推理规则不明确，同时也会对多源数据的融合带来困难。
E. 语义网络的语义网络
语义网络是一种出现比较早的知识表达形式，在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的。1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。
语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。 以个体为中心组织知识的语义联系
一、实体联系
用于表示类节点与所属实例节点之间的联系，通常标识为
ISA。例如，“张三是一名教师”可以表示为右图所示的语义网络。
二、泛化联系用于表示一种类节点与更抽象的类节点之间的联
系，通常用AKO(a kind of)表示。
三、聚集联系用于表示某一个个体与其组成成分之间的联系，
通常用part-of表示聚集联系基于概念的分解性，将高层
概念分解为若干低层概念的集合。
四、属性联系用于表示个体、属性及其取值之间的联系。通常用有向弧表示
属性，用这些弧指向的结点表示各自的值。