意味ネットワークとは

意味ネットワークは、人間の知識を「概念」と「概念どうしの関係」に分けて、図のように表す知識表現の方法です。1960年代にクィリアンが、人間の記憶のしくみを説明するモデルとして提案しました。

しくみ

概念をノード（節点）として置き、関係をラベル付きのリンク（矢印）で結びます。たとえば「スズメ」から「鳥」へis-aのリンクを、「翼」から「鳥」へpart-ofのリンクを引きます。こうして知識を、コンピュータがたどれるグラフの形にします。

関係の種類で推論が変わる

よく使う関係は次の3つです。

• is-aの関係：「AはBの一種」という上位と下位の関係です。推移律が成り立ち、上位概念の性質が下位概念に引き継がれます（継承）。
• part-ofの関係：「AはBの一部」という部分と全体の関係です。部分は全体の性質をそのまま引き継ぐわけではありません。推移律も、関係の種類によっては成り立たないことがあります。
• has-aの関係：「AはBを持つ」という関係です。part-ofを全体の側から見た向きとして使われることもあります。

継承があるため、「鳥は飛べる」を「鳥」に一度書くだけで、下位のすべての鳥に当てはめられます。同じ知識を何度も書かずに済むのが利点です。一方で、「ペンギンは飛べない」のような例外は、個別に書き分ける必要があります。

周辺の概念との関係

意味ネットワークは知識表現の基本的な考え方の1つで、第2次AIブームのエキスパートシステムの研究にもつながりました。概念の定義と関係を厳密に決めて共有する取り組みはオントロジーへ、ウェブ上のデータに意味を付ける取り組みはセマンティックWebへと発展しています。ただし、知識を人が書き込む方式なので、扱う知識が増えるほど書く手間が膨らみます。これは知識獲得のボトルネックの問題とも重なります。

覚え方

「is-aは種類で継承あり、part-ofは部品で継承なし」と覚えます。