意味ネットワークとは世の中の概念（事物）とそれらの間の関係をネットワーク（ラベル付き有向グラフ）によって表現する知識表現である。

ラベル付き有向グラフ
矢印の部分に関係（ラベル）を入れれば良い。

（１）is-a 関係
　　　鳩→鳥類（is-a）
　　　鳩　is-a　鳥類（鳩は鳥類である）

（２）has-a 関係
　　　鳩→羽（has-a）
　　　鳩　has-a　羽（鳩は羽を持っている）

（３）属性
　　　鳩→灰色（color）
　　　鳩の色は灰色。

（４）subclass-of
 　　   鳩→鳥類（subclass-of）
　　　鳩　subclass-of　鳥類（鳥類は鳩を包含する）

（４）instance-of
　　　鳩A→鳩（instance-of）
　　　鳩A　instance-of　鳩（鳩Aは鳩の実体である）

＊上下関係のみで構成されたネットワークは「概念階層構造」を表し、下位の概念は上位の概念の性質を継承する。

意味ネットワークによる推論

（１）直接照合における推論
意味ネットワークのノードとリンクを辿り、必要な情報を推論する。
例：鳩の色は？
　　→鳩のノードから出ている「color」リンクの先のノードを参照

（２）推移律を用いた推論
例：鳩は鳥類？
　　→鳩からis-a関係を辿り、鳥類にたどり着けばYes

（３）継承を用いた推論
例：鳩は羽を持つか？
　　→鳩より上位の概念である「鳥類」のhas-a関係のリンクに「羽」があれ
　　　ばYes

（４）関節照合による推論
意味ネットワークによってルールを記述しておき、意味ネットワーク上でルールベースの推論を行う。
例：IF　AがBにCを贈与する
　　THEN　BはCを持っている