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
|||||
|
||||
||
|||
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.
知识表示方法第五部分

类属:<教师> 性格:内向 兴趣:操作计算机
框架名:<方园>
类属:<计算机系教师>
性格:内向
态度:不刻苦
兴趣:? 举止:?
推理
框架表示法
❖ 框架的推理:在框架网络中,问题求解主要是通过对框
架的继承与匹配来实现的。
❖继承
✓ 下层框架从上层框架继承相关属性、属性值、条件
❖匹配
✓ 框架通常只能与现实做到部分匹配,完全匹配是一个 特殊情况。因为框架是对一类事物的完整或典型的描 述,待匹配的具体个体不可能做到完全一致。
1 2× 3×
×××
Step(4)
123
××
×××
(d)
Step(5)
过程表示法
✓ 过程表示法的例子:八数码问题
பைடு நூலகம்
(6)依次移动棋牌,使得空格位置沿
图 (e)所示的箭头方向移动,直到数
码4在位置f为止,如图Step(6) 中所
(e)
示。若这时刚好数码5在位置i则转
(9)。
(7)依次移动棋牌,使得空格位置沿
✓ 不匹配的情况:某个属性不存在,或与规定的属性值 不符,或属性类型不符
框架表示法
❖ 框架表示法的优点:
✓ 结构性:最突出特点是善于表示结构性知识,它能够把知识 的内部结构关系以及知识间的特殊联系表示出来。
✓ 深层性: 框架表示法不仅可以从多个方面、多重属性表示 知识,而且还可以通过ISA、AKO等槽以嵌套结构分层地对 知识进行表示,因此能用来表达事物间复杂的深层联系。
沿图(c)所示的箭头方向移动,直到
数码3位于e为止。这时空格刚好在
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。
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张强 A-Member-of 共青团员
• 上述关系的主要特征
•
最主要特征是属性的继承性,处在具体层的结点可以继承抽象层结点
的所有属性。如以上例子
4
2.5.1 语义网络的基本概念
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
是另一个事物的一个实例。例
李刚
ISA
人
• 分类关系: AKO
•
亦称泛化关系,体现的是“子类与超类”的概念,含义为“是一种”,
表示一个事物是另一个事物的一种类型。例
鸟
AKO
动物
• 成员关系: A-Member-of
•
体现的是“个体与集体”的关系,含义为“是一员”,表示一个事物
是另一个事物的一个成员。例
Action 给
江涛
江涛
18
2.5.4 逻辑关系的表示
合取和析取的表示
• 表示方法:可通过增加合取结点和析取结点来实现 例2-14 :用语义网络表示如下事实:
•
“参赛者有教师、有学生、有高、有低”
•
首先需要分析参赛者的不同情况,可得到以下四种情况:
•
A 教师、高; B 教师、低
•
C 学生、高; D 学生、低
• 语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
• 结点代表实体,表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等;
• 弧代表语义关系,表示它所连结的两个实体之间的语义联系,它必须带有 标识。
• 语义基元
• 语义网络中最基本的语义单元称为语义基元,可用三元组表示为:
•
(结点1,弧,结点2)
常用的包含关系是:
• Part-of :含义为“是一部分”,表示一个事物是另一个事物的一部分。 • 例如,“大脑是人体的一部分”
大脑
Part-of
人体
• 再如,“黑板是墙体的一部分”
黑板
Part-of
墙体
• 聚类关系与实例、分类、成员关系的主要区别
• 聚类关系一般不具备属性的继承性。
• 如上两个例子,大脑不一定具有人的各种属性
• 例2-9 用语义网络表示:
•
动物能运动、会吃。
•
鸟是一种动物,鸟有翅膀、会飞。
•
鱼是一种动物,鱼生活在水中、会游泳。
• 对于这个问题,各种动物的属性按属性关系描述,动物之间的分
类关系用类属关系描述。
11
2.5.2 事物和概念的表示
表示二元关系(2/4)
翅膀 Have
Can 飞
运动 Can
AKO 鸟
• 2.5.1 语义网络的基本概念 • 2.5.2 事务和概念的语义网络表示 • 2.5.3 情况和动作的语义网络表示 • 2.5.4 逻辑关系的语义网络表示 • 2.5.5 语义网络的求解过程 • 2.5.6 语义网络表示法的特征
1
2.5.1 语义网络的基本概念
什么是语义网络(1/2)
• 什么是语义网络
2.5 语义网络表示法
• 语义网络是奎廉(J.R.Quillian) 1968年在研究人类联想记忆时提出的一种 心理学模型,认为记忆是由概念间的联系实现的。随后,奎廉又把它用作 知识表示。1972年,西蒙在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络表 示法。1975年,亨德里克(G.G.Hendrix)又对全称量词的表示提出了语义网 络分区技术。
是一种
鸵鸟
鸟
• 语义网络与产生式对应的表示能力
• 事实的表示:
• 例:“雪的颜色是白的”
颜色
雪
白
• 规则的表示: • 例:规则R的含义是“如果 A 则 B ”
R
A
B
3
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(1/6)
• 实例关系: ISA
•
体现的是“具体与抽象”的概念,含义为“是一个”,表示一个事物
北京奥运会
After
悉尼奥运会
7
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(5/6)
• 位置关系
•
指不同事物在位置方面的关系。常用的位置关系有:
•
Located-on:含义为“在上”,表示某一物体在另一物体之上
•
Located-at:含义为“在”,表示某一物体所在的位置
•
Located-under:含义为“在下”,表示某一物体在另一物体之下
表示二元关系(4/4)
• 例2-11:李新的汽车的款式是“捷达”、银灰色。
•
王红的汽车的款式是“凯越”、红色。
• 李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加“汽车” 这个抽象概念。
捷达
Brand
ISA
Owner
Color
李新
汽车1
银灰色
ISA
人
汽车
AKO
交通工具
王红
Owner
ISA 汽车2
Color
ISA
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。
春天
AKO
时间
AKO
End
秋天
AKO
占有资格
AKO
情况
16
2.5.3 情况和动作的表示
情况的表示(2/2)
•
对上述问题,也可以把占有作为一种关系,并用一条弧来表示,但在
这种表示方法下,占有关系就无法表示了
•
ISA 小燕子
AKO
燕子
鸟
Owns
AKO 巢
鸟窝
17
2.5.3 情况和动作的表示
事件和动作的表示
•
Located-inside:含义为“在内”,表示某一物体在另一物体之内;
•
Located-outside:含义为“在外”,表示某一物体在另一物体之外。
•
例如,“书在桌子上”
Located-on
书
桌子
8
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(6/6)
• 相近关系 • 指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有: • Similar-to:含义为“相似”,表示某一事物与另一事物相似 • Near-to:含义为“接近”,表示某一事物与另一事物接近 • 例如,“猫似虎”
23
2.5.4 逻辑关系的表示
存在和全称量词的表示(2/4)
• 在从结点g引出的三条弧中,弧“ISA”说明结点g是GS中一个
实例;弧“F”说明它所代表的子空间及其具体形式;弧“ ”说
明它所代表的全称量词。
GS
ISA F
g
学生
学习
程序语言
ISA Subject
s
ISA l + Object
ISA p
吃 Can 动物
AKO
鱼
水中 Live
Can 游泳
12
2.5.2 事物和概念的表示
表示二元关系(3/4)
• 例2-10 用语义网络表示:
•
王强是理想公司的经理;
•
理想公司在中关村;
•
王强28岁。
中关村
Located -at-
理想公司
Work-for
王强
Headship
经理
Age 28岁
•
13
2.5.2 事物和概念的表示
• 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
s,都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。
• 例2-18: 用语义网络表示如下知识:
•
“如果学校组织大学生机器人竞赛活动,那么李强就参加比赛”
• 该蕴含关系的语义网络如下图。其中,在前提条件中,机器人竞赛的组织者 是学校,参赛对象是学生操纵的机器人,而机器人只不过是一种智能机器。
智能机器
比赛 AKO 活动
AKO
AKO
机器人
Racer
机器人竞赛
猫
Similar-to 虎
9
2.5.2 事物和概念的表示
表示一元关系
• 一元关系 • 指可以用一元谓词P(x)表示的关系。谓词P说明实体的性质、属性等。 • 描述的是一些最简单、最直观的事物或概念, • 常用:“是”、“有”、“会”、“能”等语义关系来说明。如,“雪
是白的” 。 • 一元关系的描述 • 应该说,语义网络表示的是二元关系。如何用它来描述一元关系? • 结点1表示实体,结点2表示实体的性质或属性等,弧表示语义关系。 • 例如,“李刚是一个人”为一元关系,其语义网络如前所示。 • 例2.8 用语义网络表示“动物能运动、会吃” 。
• 可通过在有向弧上直接标注该基本语义关系的否定的方法来解 决。
• 例2-15: 用语义网络表示:书不在桌子上
• 采用在有向弧上直接标注该基本语义关系的否定的方法,该语 义网络为
•
¬Located-on
书
桌子
20
2.5.4 逻辑关系的表示
否定的表示(2/2)
• 一般语义关系的否定的表示