概述
現代意義上的計算機語義網路自1960年代提出以來，經過 40 多年的研究已經取得了巨大的進展。語義網路從最初只能表示簡單的準靜態的本體知識，發展到能夠表示事件和命題知識以及推理知識。近年來學界不斷致力於將語義網路推進到表示事件序列、過程、程式、計畫、規律等複雜知識。語義網路複雜知識表示的這些發展的共同特徵主要是通過在語義網路上引入特殊類型的節點和關係來完成特殊複雜知識的表示，如引入事件節點來表示事件及事件相關要素，引入命題節點來表示命題的構成，引入分支、非、補等關係來表示推理規律等等。儘管如此，利用語義網路來表示過程知識等複雜知識上還存在諸多的問題。因為一個獨立的過程定義不僅包含譬如概念、命題等靜態的本體知識，也包括事件、認知、動作等動態知識，其次還需要實現過程的推進和轉換，目前提出的語義網路框架因只試圖通過定義節點以及節點和節點的關係來表示知識，因而無法表示過程知識這類複雜知識。這裡提出一種擴展的語義網路———抽象語義網路 。
語義網路介紹
語義網路是一種出現比較早的知識表達形式，它是一個帶標識的有向圖，其中帶有標識的節點表示問題領域中的物體、概念、時間等，節點之間帶有標識的有向弧標識節點之間的語義關係，帶標識的節點和帶標識的弧共同組成一個有向圖， 用於知識的表示 。
知識按照表示的內容劃分為以下五種類型。
靜態知識：表示概念屬性和關係的，或者稱為本體知識。本體一詞一般用於表示某個領域的基本知識，包括概念分類，關係與屬性，整體與部分構成等。
動態知識：表示事件、行為的知識。可以通過將事件、行為作為概念，把相關要素作為屬性來用本體知識表 示事件、行為。概念圖 ( Concept Graph) 、命題語義網路等都可以表示這些動態知識。
認知知識：表示信念、認知關係等的知識，或者稱為信息空間相關知識。知識表示中經常需要一組信息作為一個整體與個別的概念之間的關係，如將一段信息作為行為的論元參數: “我覺得今天會下雨”。語義網路用來表示認知知識時， 只需要特別的定義一些表示認知關係的邊， 該邊連線兩組信息。
轉換知識：表示推理規則、變化效用等的知識。規律的前提或結論: “如果…． 那么…． ”變化、規律推理等都是一種轉換知識。變化和規律都是一組事實與另一組事實之間的順序關係。如變化是時間順序關係，而規律是邏輯蘊含順序關係。
過程知識：表示事件序列、轉換序列等多個轉換的過程的知識，如複雜規律、計畫、過程、程式、業務流程等 。
擴展語義網路
這裡介紹一種擴展語義網路——抽象語義網路，抽象語義網路通過定義特殊的抽象節點和從語義網路子網到抽象節點的映射，可以靈活高效的表達子網與節點，子網與子網的關係。抽象語義網路是一個定義了若干個子網，並且為每個語義子網定義了一個抽象節點的語義網路，主要用於表示子網與節點的關係和子網與子網的關係，根據套用需求的不同，抽象語義網路可以用於實現各種複雜的知識表示和處理 。
在抽象語義網路中， 每個節點可以映射到一個單獨的語義網路，亦可以是單純的概念節點，它是若干個語義子網與節點的組合， 節點與節點之間的關係表示語義子網和語義子網之間的關係。並且每個語義子網可以是任何的知識表示：表示認知與信念知識的，表示情景知識或者表示轉換知識的語義網路等。
通過前面的分析，可以看到過程知識的表示，包括對過程元素的表示和過程本身的表示。過程元素包含的概念等知識很容易通過基本的語義網路來表示。過程本身的表示可以劃分為多個單獨的活動過程，每個活動可以用通過在語義網路引入動作、事件等節點來表示，多個子網的組合構成一個對過程的描述，過程之間活動的關係轉換成為抽象語義網路中抽象節點的關係 。
基於抽象語義網路的過程變換的實現
上述討論的內容只是在描述形式上對語義網路表示過程知識的一個論證，過程知識需要處理的還包括如何實現過程的推進和轉換，不能實現過程轉換的知識表示與靜態知識的表示在本質上是一樣的，抽象語義網路通過定義語義子網和語義子網間的轉換關係，可以很方便的利用基於圖文法的圖變換實現語義網路上的過程變換 。
下面介紹圖變換和圖文法。
圖變換( graph transformation) 定義為從一個原圖按照一個生成規則構造另一個新圖的過程。一個生成規則由左側模式(LHS)和右側模式(RHS)，以及二者之間的映射關係。若在源圖中找到匹配 LHS 模式的子圖，則該子圖被相應的RHS所替代。語義網路上的推理，事件效用，過程推進等都可以看作是一種語義網路上的圖變換。圖變換的構造是一種映射構造，語義網路的圖變換的原圖和新圖的元素和拓撲存在一定的映射關係，圖文法( graph grammar) 就是對變換的規則的描述，圖變換其實是對圖文法的一種實現，利用圖文法描述的規則對源圖實施變換 。
