知识元表示方法研究

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知识表示方法

知识的特性

相对正确性：所有的知识只在一定的范围内有效性；不确定性：现实生活中的信息具有模糊性；可表示性：可以将知识数据化用于存储和处理；可利用性：知识是可以利用的；
知识的分类
以知识的作用范围划分：常识性知识和领域性知识；以知识的作用及表示来划分：事实性知识；规则性知识；控制性知识；元知识；以知识的确定性划分：确定性知识和不确定性知识；按照人类的思维及认识方法划分：逻辑性知识和形象性知识；

一阶谓词逻辑表示举例

谓词比命题更加细致地刻画知识：
– 表达能力强
• 如：北京是个城市， City(x) 把城市这个概念分割出来。把“城市” 与“北京” 两个概念连接在一起，而且说明“北京”是“城市” 的子概念。
– 谓词可以精确的表示逻辑结果
• 如：City(间建立联系：使用联结词，进而组成公式表示事实性知识和规则性知识：
过程描述
AT(robot,c) EMPTY(robot) GOTO(x,y) TABLE(a) {c/x a/y} TABLE(b) ON(box,a) AT(robot,a) AT(robot,a) EMPTY(robot) PICK_UP(x) TABLE(a) TABLE(a) TABLE(b) {a/x} TABLE(b) HOLDS(robot,box) ON(box,a)
过程描述
AT(monkey,a) GOTO(x,y) EMPTY(monkey) BOX(c) {a/x c/y} AT(banana,b)
GOTO(x,y) {c/x b/y}
AT(monkey,c) PICK_UP(x) AT(monkey,c) EMPTY(monkey) HOLDS(monkey,box) BOX(c) {c/x} AT(banana,b) AT(banana,b) AT(monkey,b) AT(monkey,b) SET_DOWN(x) AT(box,b) HOLDS(monkey,box) EMPTY(monkey) AT(banana,b) {b/x} AT(banana,b) AT(monkey,b) AT(box,b) EMPTY(monkey) ON(monkey,bo x)

第四章知识表示

第四章知识表示•概述•表示方法第四章知识表示方法•概述•表示方法概述•人工智能研究中最基本的问题之一–在知识处理中总要问到：“如何表示知识？”，“知识是用什么来表示的?”。

怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。

–在AI系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困难的。

有研究报道认为。

严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。

概述•知识的定义（难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解）–F e i g e nb a u m：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。

–B e r n s t e i n：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。

–H a y e s-r o t h：知识是事实、信念和启发式规则。

–知识库的观点：知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。

概述•知识的种类–事实性知识：采用直接表示的形式如：凡是猴子都有尾巴–过程性知识：描述做某件事的过程如：电视维修法–行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为如：微分方程、（事物的内涵）……..概述•知识的种类……..–实例性知识：只给出一些实例，知识藏在实例中。

–类比性知识:即不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事物的某些相似之处如：比喻、谜语–元知识：有关知识的知识。

最重要的元知识是如何使用知识的知识，如何从知识库中找到想要的知识。

概述•知识的要素–事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。

（最低层的知识）–规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。

（启发式规则）。

–控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识。

（技巧性）–元知识：高层知识。

怎样实用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。

概述•知识表示的定义–知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。

–知识表示是理智推理的部分理论。

–知识表示是有效计算的载体–知识表示是交流的媒介（如语义网络）概述•选取知识表示的因素–表示范围是否广泛–是否适于推理–是否适于计算机处理–是否有高效的算法–能否表示不精确知识–能否模块化知识和元知识能否用统一的形式表示是否加入启发信息过程性表示还是说明性表示表示方法是否自然总之………概述•选取知识表示的因素………..总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。

基于模糊Petri网的文献知识元语义集成研究

基于模糊Petri网的文献知识元语义集成研究作者：汪圳祝婷来源：《现代信息科技》2023年第24期摘要：为提升面向用户的精细化知识服务质量及资源利用效率，提出一种基于模糊Petri 网的数字图书馆标准化知识元集成方法，充分展示内容之间的语义关系。

首先，引入本体与模糊Petri网技术，对数字图书馆文献知识进行获取和重组，从而构建知识元库；其次，将本体应用于知识元的语义链接，使计算机能够“理解”知识元的语义并能自动集成；最后，构建知识元模糊Petri网以规范用户和系统对概念语义的理解，清晰描述知识元概念之间的语义关系，由此消除人与计算机对语义理解的歧义。

文献集成案例展示语义知识元的集成策略，案例表明該方法可以有效揭示文献内容之间的语义关联及文献之间的关联程度。

关键词：模糊Petri网；数字图书馆；知识元；本体；知识集成中图分类号：TP301.1 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）24-0072-06Research on Semantic Integration of Literature Knowledge Units Based on Fuzzy Petri NetsWANG Zhen1， ZHU Ting2（1.Chang'an University Library， Xi'an 710064， China; 2.Xi'an Technological University Library， Xi'an 710021， China）Abstract： To improve the quality of user oriented refined knowledge services and resource utilization efficiency， a standardized Knowledge Units integration method for digital libraries basedon fuzzy Petri nets is proposed， fully demonstrating the semantic relationships between contents. Firstly， the ontology and fuzzy Petri net technology are introduced to acquire and reorganize literature knowledge in digital libraries， thereby constructing a knowledge metabase; secondly，applying ontology to semantic linking of Knowledge Units enables computers to “understand” the semantics of Knowledge Units and automatically integrate them; finally， a Knowledge Units fuzzy Petri net is constructed to standardize the understanding of conceptual semantics by users and systems， clearly describing the semantic relationships between Knowledge Units concepts， and thus eliminating ambiguity in semantic understanding between humans and computers. The literature integration case demonstrates the integration strategy of semantic Knowledge Units， and the case demonstrates that this method can effectively reveal the semantic correlation between literature content and the degree of correlation between literatures.Keywords： fuzzy Petri net; digital library; Knowledge Unit; ontology; knowledge integration 0 引言文献资源是学者们在科研过程中必不可少的参考资源，然而数字图书馆面对海量数据的冲击，检索系统提供的文献结构化的信息格式只能展示文献及其相关属性值，已不能满足科研用户精细化的信息需求。

基于知识元标引与知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现研究

基于知识元标引与知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现研究基于知识元标引与知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现研究中医古籍是传承中医学术经典的重要载体，包含丰富的中医理论和临床经验。

传统的中医古籍研究方法主要是依靠专家阅读和研究，这种方式存在着大量的时间和人力成本。

近年来，随着知识图谱和自然语言处理等人工智能技术的发展，利用这些技术来分析和挖掘中医古籍中的知识成为可能。

本文将介绍基于知识元标引和知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现的相关研究。

知识元标引是一种对知识库中的概念进行标记和编码的方法，通过将知识分解成多个较小的单元来描述和表示知识。

在中医古籍中应用知识元标引的关键问题是如何将传统医学概念和知识进行精确的描述和编码。

研究者可以借鉴中医学术组织的分类体系和术语标准，构建基于专业术语和概念的知识元标引体系。

通过对中医古籍中的各个概念进行编码，可以实现对中医知识的精确表示和描述。

知识图谱是一种将知识以图的形式进行表示和存储的技术，其中包含了实体、属性和关系的描述。

中医古籍知识图谱的构建需要从古籍文本中抽取出实体、属性和关系等信息。

实体可以是中医知识中的各种概念和对象，属性可以是实体的特征和属性，关系可以是实体之间的联系和关联。

利用自然语言处理和文本挖掘的方法，可以自动从中医古籍中抽取出这些信息，并构建出中医古籍知识图谱。

知识图谱的构建可以帮助我们更好地理解中医古籍中的知识体系和脉络。

基于知识元标引和知识图谱的中医古籍知识获取主要包括两个方面的工作：一是知识的抽取和表示，二是知识的组织和存储。

在知识的抽取和表示方面，研究者可以利用自然语言处理技术，从中医古籍中抽取出概念、实体、属性和关系等信息，并进行知识元标引和知识图谱的构建。

在知识的组织和存储方面，研究者可以利用知识图谱的技术，对抽取出的知识进行组织、存储和索引，实现快速的知识访问和查询。

基于知识元标引和知识图谱的中医古籍知识发现主要包括两个方面的工作：一是知识的挖掘和推理，二是知识的应用和创新。

概念类比中元知识结构表示的研究

概念类比中元知识结构表示的研究
概念类比是认知心理学相关研究领域中的一个重要课题，主要涉及如何通过比较不同概念之间的相似性和类比关系来进行认知过程和知识表示的研究。

元知识结构表示是指人们对于不同领域和概念之间的关系和知识结构的认知表征。

研究者们关注如何表示和组织这种元知识，并探索它对于学习、推理和问题解决等认知过程的影响。

在概念类比中，元知识结构表示的研究主要关注以下几个方面：
1. 比较关系：研究者们探索不同概念之间的相似性和类比关系，以及如何通过比较这些关系来进行认知过程和知识表示。

2. 分类结构：研究者们研究人们如何将不同概念和知识进行分类和组织，以及这种分类结构对于认知过程的影响。

3. 类比推理：研究者们研究人们在进行类比推理时如何利用元知识结构表示来引导推理过程，并探索这种推理过程对于问题解决和学习的影响。

4. 逻辑结构：研究者们研究人们如何利用元知识结构表示中的逻辑关系来进行推理和问题解决，以及这种逻辑结构对于认知过程的影响。

通过研究概念类比中的元知识结构表示，我们可以更好地理解
人们在比较不同概念和进行类比推理时的认知过程，并为教育教学、认知模型的设计和知识管理等领域提供理论和实践指导。

物理教材中“知识元教学”的意义与操作

物理教材中“知识元教学”的意义与操作一节教材是由若干知识点组成的，每个知识点又是由若干个内容相对独立的部分组成的，我们把这些相对独立的部分称为知识元。

知识元教学是通过对学生的知识基础、认知规律，心理特点以及其他阻碍教学的诸多因素的研究，把教材中的知识点分解成知识元，优选最佳教学方法，公布教学指令，引导学生眼、耳、嘴、手、脑等多种器官参与教学活动，使他们准确牢固地把握每一个知识元，然后将知识元组合成知识点，使学生把握知识点，提高看、听、说、做、想等能力。

一、实施知识元教学的意义（一）有利于选择最佳教学方法一堂课的内容包括若干个知识点，每个知识点又包含若干个知识元，因此，专门难找到一种同时适合每个知识点和每个知识元的教学方法。

把知识点分解成知识元以后，由于知识元的内容比较单一，因而，比较容易选择到与之相适应的最佳教学方法。

（二）有利于发挥学生在教学活动中的主体作用把知识点分解成知识元有利于运用多种教学方法，通过公布教学指令，使学生眼、耳、嘴、手、脑等多种器官参与教学活动，使看、听、说、做、想等多种能力都得到进展。

凡是学生有能力进行的学习活动，都尽量指导学生自己去完成，使学生真正成为学习的主人。

（三）有利于发挥教师在教学活动中的主导作用知识元教学把知识点分解成知识元，依照学生的认知规律和心理特点，把多种教学方法揉合到自己的操作体系中去，有利于教者发挥自己的长处，做到在对每个知识元教学时，要求明确，措施具体，操作到位，对整个知识点的教学而言，能抓住重点，学生先学什么，后学什么，教师先用什么教学方法，后用什么教学方法，思路清晰，条理清晰，循序渐进，不失时机地对学生的学习方法进行指导。

（四）有利于教师发觉和突破教学难点一个知识点由若干知识元组成，然而对学生来说，不可能每个知识元差不多上难点，事实上难点只是其中的一个或少数几个，把知识点分解成知识元以后，就能够对各个知识元加以深入研究，从而发觉和突破教学难点。

知识表示之六——基于本体的知识表示方法

知识表⽰之六——基于本体的知识表⽰⽅法本体是对领域实体存在本质的抽象，他强调实体间的关联，并通过多种知识表⽰元素将这些关联表达和反映出来，这些知识表⽰元素也被称为元本体，主要包括：1. 概念——表⽰领域知识元，包括⼀般意义上的概念以及任务、功能、策略、⾏为、过程等，在本体的实现中，概念通常⽤类（class）来定义，⽽且通常具有⼀定的分类层次关系；2. 属性——描述概念的性质，是⼀个概念区别于其他概念的特征，通常⽤槽（slot）或者类的属性（Properties）来定义；3. 关系——表⽰概念之间的关联，例如⼀些常⽤的关联：⽗关系、⼦关系、相等关系；4. 函数——表⽰⼀类特殊的关系，即由前n-1个要素来唯⼀决定第n个要素，如：长⽅形的长和宽唯⼀决定其⾯积；5. 公理——表⽰永真式，在本体论中，对于属性、关系和函数都具有⼀定的关联和约束，这些约束就是公理，公理⼀般⽤槽的侧⾯（facet）来定义；6. 实例——表⽰某个概念类的具体实体。

本体的每⼀个知识表⽰元素也可以被看作⼀个知识⽚，每⼀个知识⽚都包含名称、定义和⽂档说明。

总的来说，构造本体的⽬的都是为了实现某种程度的知识共享和重⽤。

从⼴义来讲，本体的作⽤主要有以下两⽅⾯：1. 本体的分析澄清了领域知识的结构，从⽽为知识表⽰打好基础。

本体可以重⽤，从⽽避免重复的领域知识分析；2. 统⼀的术语和概念使知识共享成为可能。

较为具体来讲，本体的作⽤包括三个⽅⾯：即交流（communication）、互操作（inter-operability）和系统⼯程（system engineering）：1. 交流：主要为⼈与⼈之间或组织与组织之间的交流提供共同的词汇；2. 互操作：在不同的建模⽅式、范式、语⾔和软件⼯具之间进⾏翻译和映射，以实现不同系统之间的互操作和集成；3. 系统⼯程：本体分析能够为系统⼯程提供以下⽅⾯的好处：重⽤（reusability）：本体是领域内重要实体、属性、⼯程及其相互关系形式化描述的基础。

第4章知识表示

人类智能的一个重要表现就是人类具有大量的知识，并且能够很好的利用这些知识。

因此，知识表示就成为人工智能研究的一个重要方面。

关于知识有一些基本问题需要研究。

如：如何获取知识？知识以什么形式出现？如何使用知识？在这些问题中，知识是基础，是人工智能的重要研究对象。

要使计算机具有智能就必须使它具有知识。

而要使计算机具有知识，能够处理知识，首先就必须解决知识表示的问题。

如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理的描述、存储，以便有效地使用这些知识便是知识表示关心的问题。

这实际上应该从对人的神经细胞是如何处理信息的研究开始，可惜这方面人们还知之甚少。

知识表示方法的提出，经常是模仿人脑的知识存储方式与结构的。

知识表示包括知识表示的概念和知识表示的方法。

知识表示的方法可分为集中表示和分布表示。

其中，集中表示包括最常用到的陈述性表示，例如谓词逻辑、产生式、语义网络、框架等。

同时，根据所表示的知识的确定化程度，知识表示方法又可分为确定性知识表示和不确定性知识表示。

本章主要介绍产生式、语义网络和框架等确定性知识表示方法。

知识表示是人工智能研究中最基本的问题之一。

在人工智能系统中，给出一个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。

我们对于知识有自己的理解。

人们日常生活中所涉及的知识是十分广泛的。

有的是多数人所熟悉的日常、一般性知识，而有的只是相关领域专家才掌握的专业性知识。

但究竟什么是知识？知识有哪些特性？知识有哪些类型？哪些是人工智能研究所感兴趣的？这些是人工智能研究过程中必须深入讨论的问题。

什么是知识？知识是人们在改造客观世界的过程中积累起来的经验及其总结升华的产物。

所以知识首先是对客观世界的描述、名称、数据、数字所构成的信息等。

这些描述经过加工整理后才能形成知识。

给知识这个概念下一个明确的定义是困难的，不同的人有不同的理解。

下面给出几个专家的看法。

Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。

Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。

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［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ —ｂａｓｅｄ
ｕｒｇｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｔｏｂｅｓｏｌｖｅｄ．Ｈｏｗｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｉｓｔｈｅｋｅｙｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｒｅｔｒｉｅｖａ１．Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏ — ｐｏｓｅｄａｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆ“ Ｃｏｎｃｅｐｔ —Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ— Ｐｒｏｂｌｅｍ”，Ｔｈｒｏｕｇｈｇｉｖｉｎｇａｉｎｋｄｏｆｒｅｃｅｓｓｉｖｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍｅｈｏｔｄｏｆ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＭｅｔｈｏｄｏｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｌｅｍｅｎｔＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ
ＧａｏＧｕｏｗｅｉＷａｎｇＹａｊｉｅＬｉＹｏｎｇｘｉａｎ
高国伟王亚杰李永先
（辽宁师范大学管理学院，辽宁大连１１６０２９）
［摘要］随着数据和信息的日益增长，找到恰当的知识已成为真正的挑战和急待解决的任务。如何表示知识元则是实现
知识检索的关键问题，这一问题一直困扰着人们从数据检索、信息检索向知识检索跨越。本文在对现有知识元表示研究评述的
ｒｅｌａｔｉｏｎｓｅｔｂｗｅｅｎａｔｔｉｒｂｕｔｅｓｏｆｎｏｋｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓｏｆｎｏｋｗｌｅｇｅｄｉｎｆｅｒｅｎｃｅｉｓｃｏｎｑｕｅｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｇｏｌａ
17万方数据特征描述关系状态描述起点关系状态目标关系状态问题的特征描述初始状态目标状态违规日期el定量描述时间已未解决违规内容字符型定性描述检查单位字符型定性描述检查内容字符型定性描述检查结果字符型定性描述检查日期日期型定量描述整改要求字符型定性描述整改期限日期型定性描述可可可可可可可可描描描描描描描描结论续研究中继续深入
ｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｓｉｎｖｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｕｐｏｒｐｔｔｏｎｏｋｗｌｅｄｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｃｏｕｌｄｂｅｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｍｅａｎｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅ１．Ｉｎｈｅｔｅｎｄｏｆｈｅｔａｐｐｅｒ，ａｎｅｘａｍｐｌｅｉｓａｎｌａｙｚｅｄｔｏｐｏｖｒｅｈｅｔｅｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｎｏｋｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅ１．
２０１５年３月
现代情报
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＭｏｄｅｍＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｍａｒ．．２０１５
Ｖ０１．３５Ｎｏ．３
第３５卷第３期
・
理ｆｄ＂探索・
知识元表示方法研究
基础上，提出了 “ 概念、关系、问题”三元组的知识元表示方法，介绍了该方法的特点，并分别对概念、关系、问题表示进行了形式化描述。最后通过应用实例证明了该表示方法的有效性和实用性。
（关键词］知识检索；知识元；知识元表示；知识库
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＬｉａｏｎｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄｌａｉｎａ１１６０２９，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｌａｃｋｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｌｅｍｅｎｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ｗｉｔｈｈｅｔｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｏｆｄａｔａａｎｄｉｆｎｏｒｍａｔｉｏｎｇｒｏｗｔｈ，ｉｔｈｓａｂｅｅｎａｎ
ＤＯＩ：１０．踟
／ｉ．ｉｓｓｎ．１００８—０８２１．２０１５．Ｏ３．Ｏ０３
［中图分类号］Ｇ３０２［文献标识码］Ａ［文章编号］１００８ —０８ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ １（２０１５）０３— ００１５ —０４