第二章 知识表示

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。

框架表示法
例：假冒伪劣商品登记框架 <假冒伪劣商品 假冒伪劣商品> 假冒伪劣商品 商品名称： 商品名称： 生产厂家： 生产厂家： 出售商店： 出售商店： 处罚： 处理方式： 处罚： 处理方式： 处罚依据： 处罚依据： 处罚时间：单位（ 处罚时间：单位（年，月，日） 经办部门： 经办部门：
框架表示法
R语义关系 语义关系
节点
节点
语义网络表示法
事实性知识的语义网络表达 例1： ：
吃肉 跑得快 猎狗 Ako 有毛 狗 有尾 有生命 Ako 动物 运动 会吃
•类属联系 类属联系 •属性联系 属性联系
能狩猎
例2：胡途今年 岁，是思源公司的经理，该公司位于朱雀大街上 ：胡途今年35岁 是思源公司的经理，
框架网络：由多个框架及其它们纵向 上下继承）、横向的联 上下继承）、 框架网络：由多个框架及其它们纵向(上下继承）、横向的联 系构成的知识系统 例：某校师生员工的框架
师生员工的框架 学生的框架 计算机系学生的框架 … 机械系学生的框架 学生1 … 学生n
教职工的框架 教师的框架 职员的框架 工人的框架 教师1 … 教师n
框架表示法
框架的形式： 框架的形式： <框架名 框架名> 框架名 槽名(Slot)1：侧面 槽名 ：侧面(Facet)名1： 值1： 名 ： ： … 侧面名m1: 侧面名 值m1: …… 槽名n： 侧面名1： 槽名 ： 侧面名 ： 值1： ： … 侧面名mn: 侧面名 值mn: 约束： 约束条件1： 约束： 约束条件 ： … 约束条件n： 约束条件 ： 值可以是：数值，字符串，布尔值，动作，过程， 值可以是：数值，字符串，布尔值，动作，过程，另一框架名
框架表示法
表示特点： 表示特点： 结构性：内部结构， 结构性：内部结构，复杂关系 继承性：减少冗余， 继承性：减少冗余，保证一致性 自然性: 自然性 符合人类认识事物的规律 不善于表达过程性知识

2.1.1 知识的概念
按知识的作用范围划分
➢ 常识性知识 ➢ 领域性知识
按知识的确定性划分
➢ 确定知识 ➢ 不确定知识
按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
按人类的思维及认识方法划分
➢ 逻辑性知识 ➢ 形象性知识
2.1.2 知识表示的概念
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一 般方法，可以看成将知识符号化，即编码成某种数据结构，并输 入到计算机的过程和方法，即：
规则库: 用于描述相应领域内知识的产生式集合。
2. 综合数据库
综合数据库(事实库、上下文、黑板等)：用于存放输 入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果（事 实）和最后结果的工作区。
2.3.2 产生式系统的基本结构
3. 推理机
推理机:用来控制和协调规则库与综合数据库的 运行，包含了推理方式和控制策略。
一阶谓词逻辑表示法的缺点：
效率低
由于推理是根据形式逻辑进行的，把推理演算和知识含义截然分开， 抛弃了表达内容所含的语义信息，往往是推理过程太冗长，降低系统 效率。另外，谓词表示越细，表示越清楚，推理越慢、效率越低。
灵活性差
不便于表达和加入启发性知识和元知识。不便于表达不确定性的指示， 但人类的知识大都具有不确定性和模糊性，这使得它表示知识的范围 受到了限制。
R10：IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
R11： IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
R12：IF 该动物有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马

梵塔问题归约图
（111） （333）
（111） （122）
（122） （322）
（322） （333）
（111） （113）
（113） （123）
（123） （122） （322） （321） （321） （331）
（331） （333）
2.3 谓词逻辑法
好的开始是成功的一半， 好的表示方法是成功的一半
第二章 知识表示方法
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 状态空间法 问题归约法 谓词逻辑法 语义网络法 其他方法 小结
2.1 状态空间法(State Space Representation)
问题求解技术主要是两个方面： –问题的表示 –求解的方法 状态空间法
2.6 小结（Summary）
• 本章所讨论的知识表示问题是人工智能研究的核心问 题之一。 • 知识表示方法很多，本章介绍了其中的7种，有图示法 和公式法，陈述式表示和过程式表示等。
2.6 小结（Summary）
• 知识表示方法间的关系
方法
状态空间法 归约法 谓词逻辑法 语义网络法
初始问题
状态 结点 合适公式 结点
– 状态（state） – 算Biblioteka （operator） – 状态空间方法

2.1.1 问题状态描述
定义 – 状态：描述某类不同事物间的差别而引入的一 组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。 – 算符：使问题从一种状态变化为另一种状态的 手段称为操作符或算符。 – 问题的状态空间：是一个表示该问题全部可能 状态及其关系的图，它包含三种说明的集合， 即三元状态（S，F，G）。
2.1.3 状态空间表示举例