意味ネットワークとは知識表現の一手法であり、人間の概念的な知識を構造化して表現するモデルです。これは、ノードとエッジから構成されるグラフ構造を用いて、概念間の関係性を視覚的に、また論理的に表現するものです。

ノードは特定の概念や事物を表し、エッジはそれらの概念間の関係性、例えば「is-a」（〜である）や「part-of」（〜の一部）といったセマンティックな結びつきを示します。このネットワークは知識を階層的に整理し、推論や関連性の発見を可能にします。

例えば、「犬」というノードは「哺乳類」のノードと「is-a」の関係で結ばれ、「哺乳類」は「動物」と結ばれます。この構造により、「犬は動物である」というような論理的な推論が自動的に導出されるのです。

さらに、意味ネットワークは単語の意味の曖昧性を解消する役割も担います。例えば、「bank」という単語は「川岸」と「銀行」の二つの意味を持ちますが、ネットワーク内の他の概念との関係性（「川」や「お金」など）を参照することで、文脈に応じた適切な意味を特定することが可能です。

しかし、意味ネットワークの構築には、概念間の関係性を網羅的に定義する必要があり、非常に手間がかかります。また、非階層的な知識や複雑な関係性を表現する際には、その表現能力に限界が生じることも指摘されています。