知识表示方法语义网络和框架表示方法.
人工智能中知识的表示法
人工智能中知识的表示法
在人工智能领域，知识的表示是将信息组织成可供计算机理解和处理的形式的过程。
不同的问题和应用需要不同的知识表示方法。
以下是一些常见的知识表示方法：
谓词逻辑：使用谓词和逻辑运算符表示事实和关系。
一阶逻辑和高阶逻辑是常见的形式。
图表示法：使用图结构表示对象和它们之间的关系。
图可以是有向图或无向图，节点表示实体，边表示关系。
框架表示法： 将知识组织成框架或者类似于面向对象编程中的类的结构。
每个框架包含关于实体或概念的属性和关系。
语义网络：与图表示法相似，语义网络使用节点表示概念，边表示关系，但通常具有更丰富的语义。
产生式系统：使用规则的集合，每个规则描述了在特定条件下执行的操作。
用于表示推理和问题解决的过程。
向量表示法： 将实体和概念表示为向量，例如词嵌入（Word Embeddings）用于表示单词，将语义相近的单词映射到相似的向量空间位置。
本体论：使用本体来描述概念、实体和它们之间的关系。
本体是一种形式化的知识表示，用于共享和集成信息。
模型表示法：使用数学模型表示知识，例如概率图模型、
贝叶斯网络等。
这些模型可以用于推理、学习和决策。
神经网络表示法：利用神经网络来学习和表示知识，例如深度学习中的各种神经网络结构。
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢，就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系，什么因果啦，包含啦之类的关系，整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨，所以地面湿”，这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很，让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子，一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢，这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点，那逻辑关系就像一团乱麻，很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西，东西太多太杂，找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑，涉及到众多部门、人员、业务流程，这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结，节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”，“猫”和“哺乳动物”就是两个节点，中间有连线表示所属关系。
这方法很直观，就像我们看人际关系图一样，谁和谁有关系，一眼就能看出来。
2.2 不过呢，语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花，模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”，这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时，就可能会出问题。
2.3 还有啊，当知识规模增大的时候，这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服，行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识，那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构，然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人，我们有年龄、性别、职业等框架，然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样，有了框架，填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便，就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢，框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了，要是有新的知识不符合这个框架，就像硬要把一个方东西塞进圆洞里，很困难。
人工智能第二章知识表示方法
框架的构建与实现
80%
确定框架的结构
根据实际需求和领域知识，确定 框架的槽和属性，以及它们之间 的关系。
100%
填充框架的实例
根据实际数据和信息，为框架的 各个槽和属性填充具体的实例值 。
80%
实现框架的推理
通过逻辑推理和规则匹配，实现 基于框架的知识推理和应用。
框架表示法的应用场景
自然语言处理
模块化
面向对象的知识表示方法可以将 知识划分为独立的模块，方便管 理和维护。
面向对象表示法的优缺点
• 可扩展性：面向对象的知识表示方法可以通过继承和多态实现知识的扩展和复用。
面向对象表示法的优缺点
复杂性
面向对象的知识表示方法需要建立复 杂的类和对象关系，可能导致知识表 示的复杂性增加。
冗余性
面向对象的知识表示方法可能导致知 识表示的冗余，尤其是在处理不相关 或弱相关的事实时。
人工智能第二章知识表示方法
目
CONTENCT
录
• 知识表示方法概述 • 逻辑表示法 • 语义网络表示法 • 框架表示法 • 面向对象的知识表示法
01
知识表示方法概述
知识表示的定义
知识表示是人工智能领域中用于描述和表示知识的符号系统。它 是一种将知识编码成计算机可理解的形式，以便进行推理、学习 、解释和利用的过程。
知识表示方法通常包括概念、关系、规则、框架等元素，用于描 述现实世界中的实体、事件和状态。
知识表示的重要性
知识表示是人工智能的核心问题之一，它决定了知 识的可理解性、可利用性和可扩展性。
良好的知识表示方法能够提高知识的精度、可靠性 和一致性，有助于提高人工智能系统的智能水平和 应用效果。
知识表示方法的发展对于推动人工智能技术的进步 和应用领域的拓展具有重要意义。
知识表示-框架表示法
2 框架与框架网络
对各层对象的”槽”及”侧面”进行合理的组织和安排,避免信息描述的重复.在框架的表示中,ISA、AKO和Instance槽等所联系的上下框架间具有继承性,这就要求把同一层中不同框架间所具有的相同的槽名作为这些框架所表示的对象的共同属性抽取出来,放入他们上层框架中.
例 2.3 建立一个分层的框架网络
对某些事物除了给出有关外形的属性描述外,还可以给出功能其功能属性描述,而且功能属性描述应该高于外形描述,这有利于实现框架的确定性描述.
例如,如果能在<椅子>的框架中给出其功能属性,那么即便对只有一条腿的椅子,只要它具有椅子的功能,仍然可以认为它是椅子.
小结
实际应用中可以将几种情况组合起来使用.
5 框架推理步骤
框架:墙(w,d) 墙面材料:白灰(或墙纸) 颜色:白 窗数:w 门数:d 窗:窗框架调用 门:门框架调用
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||||
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2 框架与框架网络
2.4 框架的知识表示步骤框架是一种描述对象属性并反映相关个对象间的各种关系的数据结构,并且可以把它视作知识单位.对于要表达的知识,其中可能包含着许多对象,各个对象之间有着各种各样的联系,将这些有关系的对象的框架联结起来便形成了要表达知识的框架系统.框架表示知识的具体步骤:分析代表的知识对象及其属性,对框架中的槽进行合理设置.
在用框架表示知识的系统中,通过框架中的AKO槽和Instance槽把框架连接起来,构成的框架网络是一个层次结构.
框架推理就是以此层次结构为基础,按照一定的搜索策略,不断寻找可匹配的框架进行填槽过程.
此过程有可能找到合适的框架,得到问题的解而成功结束,也有可能因为找不到合适的框架而被迫终止.
常用的知识表示方法
常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。
规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。
该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。
5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
知识表示方法语义网络和框架表示方法.
AKO
比赛
AKO
活动
CONSE
AKO Racer 机器人竞赛
ANTE
机器人
蕴含
ISA
参加比赛
Manipulator
Constitution
Joiner 李强
22
学生
学校
人
2.5.4 逻辑关系的表示
存在和全称量词的表示(1/4)
• 存在量词：可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示 • 全称量词：可采用亨德里克提出的网络分区技术 • 基本思想：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个 较简单的语义网络表示，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。 每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作超结点。空间可逐层嵌套， 子空间之间用弧互相连结。 • 例2-19 用语义网络表示如下事实： • “每个学生都学习了一门程序设计语言” • 其语义网络如下图。在该图中： • GS是一个概念结点，它表示具有全称量化的一般事件。 • g是一个实例结点，代表GS 中的一个具体例子，如上所提到的事实。 • s是一个全称变量，表示任意一个学生。 • l是一个存在变量，表示某一次学习。 • P是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。 • 这样，s、l、p之间的语义联系就构成一个子空间，它表示对每一个学生 23 s，都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。
基本的语义关系(2/6)
•
• •
属性关系
指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有： Have：含义为“有”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性
•
•
Can：含义为 “能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情
例如：“鸟有翅膀”
鸟 Have 翅膀
知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。
例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统，由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
知识的表示方法
知识的表示方法作者：王泽阳来源：《价值工程》2010年第32期摘要：在人工智能研究的背景下，本为先对知识进行了解释，后简单论述了一些当前的知识的表示方法。
Abstract: In the background of research of AI, this paper firstly explained the meaning of knowledge, and then disserted some of the current methods of Knowledge Representation.关键词：人工智能；AI；知识表示Key words: Artificial Intelligence；AI；Knowledge Representation中图分类号：[C94]文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）32-0311-010引言知识是一切智能的基础。
人类在从事社会活动、生产活动和科学试验等社会实践活动中，其智能活动的过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
有的知识是普通知识，有的则是专门领域知识。
到底什么是知识？人工智能系统中只是又是什么含义？知识有哪些要素？有哪些种类的知识？在这里做一些简单的讨论。
1知识的定义通常，人们对客观世界的描述是通过数据和信息来实现的。
所谓数据是指人们为了描述客观世界中的具体事物而引入的一些数字，文字等。
数据和信息是两个密切相关的概念。
数据时信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的表意。
例如，“2”和“纸”两个数据，就可组成“2张纸”和“2叠纸”两种不同的表意。
而信息仅是对事物的描述，还不是知识。
只有对其进行挑选、加工和整理后才能形成知识。
从某种意义上讲，“信息”与“关联”是构成知识的两个要素，而信息之间的关联也可以是多种多样的，例如：即使……也……。
2知识的表示方法一个系统的智能性在很大程度上取决于知识的数量及其可利用度，该系统的可利用知识越多，其智能性就可能越高。