各种各样的知识表示方法及其应用

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1、各种各样的知识表示方法及其应用众所周知，知识是一个比较普遍的概念，在生活中有着各种各样的表现形式，而如何把知识表示出来，也就是把知识提取这一过程就显得异常重要了。每一种知识可能要采取不同的知识表示方法才能更加有效。而且知识有可能只有一部分是我们所需要的，可以利用的，因此只有选择好一个知识表示方法，才能剔除不需要的东西，而留下精华。在人工智能课程的学习中,我已经学到了许多知识表示方法,而通过这次读书活动,我学到了更多的知识表示方法以及相同方法的不同表现形式,现在做出如下比较与总结。由于书中的知识表

2、示方法在表达和分析上都跟其他书上介绍的都有区别，因此我把它们进行了比较分析。把与书上不同的观点罗列出来，并且对相似的观点进行比较，从中收获很大。与书中相似相似的方法:第一、语义网络法语义网络是1968年Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型，认为记忆是由概念间的联系来实现的。1972年，Simmons首先将语义网络表示法用于自然语言理解系统。语义网络的结构：语义网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示节点间的关系。组成部分词法部

3、分决定表示词汇表中允许有哪些符号，它涉及各个节点和弧线。结构部分叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连接的节点对。过程部分说明访问过程，这些过程能用来建立和修正描述，以及回答相关问题。语义部分确定与描述相关的(联想)意义的方法即确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。书本上讲述的语义网络法可以用来表示事实;表示事实间的关系;表示比较复杂的知识。而书上所讲的应用似乎不够完全,除了用来表示简单的事实、表示占有关系和其它情况之外它还能选择语义基元（试图用一组基元来表示知识，以便简化表示，并可用简单的知识

4、来表示更复杂的知识。）语义网络法可以分成二元语义网络的表示(RepresentationofTwo-ElementSemanticNetwork)和多元语义网络的表示（RepresentationofMulti-ElementSemanticNetwork）语义网络法可以与谓词逻辑等效，用语义网络表示谓词逻辑法中的各种连词及量化，具体表示如下1.合取：多元关系可以被转换成一组二元关系的合取，从而可以用语义网络的形式表示出来。2.析取：在语义网络中，为与合取关系相区别，在析取关系的连接上加注析取界

5、限，并标记DIS。3.否定：为表示否定关系，可以采用～ISA和～PARTOF关系或标注NEG界限4.蕴涵：在语义网络中可用标注ANTE和CONSE界限来表示蕴涵关系。ANTE和CONSE界限分别用来把与先决条件(antecedent)及与结果consequence)相关的链联系在一起。5.量化：存在量化在语义网络中可直接用ISA链来表示。而全称量化就要用分割方法来表示。语义网络的推理过程：语义网络中的推理过程主要有两种:一种是继承，另一种是匹配。1.继承：把对事物的描述从概念节点或类节点传递到实

6、例节点。它有值继承、“如果需要”继承、“缺省”继承三种。2.匹配：部件匹配。推理的方法有：缺省逻辑[Reiter1980]、自动认识逻辑[Moore1985a]、非单调逻辑[McDermott&Doyle1980]和界限[McCarthy1980，McCarthy1986]。鉴于语义网络法结构性强、联想性好、自然性高的特点，我觉得它主要适合用在自然语言分析理解系统、检索系统以及严谨的推理系统，这样既能够保证考虑到尽可能多的情况，同时对每一种情况的正确性都有保证，而且由于它具有联想性，因此它能很好

7、的适应人类的联想记忆方式和人类的思维习惯。同时它也能很容易的将自然语言采集、并进行分析用来进行处理。第二、框架表示法心理学的研究结果表明，在人类日常的思维和理解活动中，当分析和解释遇到的新情况时，要使用到过去经验中积累的知识。这些知识规模巨大而且以很好的组织形式保留在人们的记忆中。当然，我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构称为框架。框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。

8、因此，框架是一种结构化表示法。通常框架采用语义网络中的节点-槽-值表示结构。所以框架也可以定义为是一组语义网络的节点和槽，这组节点和槽可以描述格式固定的事物、行动和事件。语义网络可看做节点和弧线的集合，也可以视为框架的集合。与书本上的定义相同，框架通常由描述事物的各个方面的槽组成，每个槽可以拥有若干个侧面，而每个侧面又可以拥有若干个值。这些内容可以根据具体问题的具体需要来取舍。对书本上框架表示法的补充说明：为了能从各个不同的角度来描述物体，可以对不同角度的视图分别建立框架，然后再把它们联系起来组