10、利用互联网文本数据自动构建知识系统

利用互联网文本数据自动构建知识系统

1. 引言

近年来，机器人技术发展迅速，除了常见的工业机器人，许多用于人类生活空间的机器人也不断涌现，它们逐渐融入人类社会并与之共存。因此，机器人与人类进行交流的能力愈发重要。为了实现这一能力，机器人需要具备知识记忆，它是意识流的来源和情感的信息源。

研究人员提出了关联 - 感性（Association - Kansei，AK）网络作为知识记忆的模型。“Kansei”是一个日语词汇，相当于英语中的情感和感受。在这个模型中，单词之间的关联通过网络连接，并通过某些因素与心理图像相关联，以共同处理人类的知识记忆和感性。目前，关联 - 感性网络已被整合到一个数据库中，即关联 - 感性数据库。

2. 知识与意识建模

2.1 关联 - 感性网络

在关联 - 感性网络中，每个单词是一个节点，通过有向边与可关联的单词相连。每条边都有一个表示关联强度的值，称为关联值。从其他单词关联而来的单词称为关联词。该网络能够通过自身拥有的与感性相关的形容词作为索引，计算面对某个主题时所具有的心理图像。

例如，以“Car”为中心词，“Toyota”“Mercedes - Benz”和“Accident”是它的关联词，且从“Car”到每个关联词的关联难易程度不同，这种难易程度由关联值量化。

2.2 意识网络与意识流

模拟人类的意识流是开发能够像人类一样思考的机器人的有效手段。人类的意识是在感知和识别事物的过程中，整合来自外部（通过五种感官）和内部刺激（自我欲望和强烈关联）的信息而形成的。意识流是指在感知到新的内部和外部刺激时，意识概念从自我动态地转移到其他概念的过程。