人工智能技术导论第6章知识表示

第6章 知识表示
这是一个PROLOG的“事实”，其谓词及领域说明如下: domains
name=name(string) body=body(subtree list) subtreelist=subtree* subtree=st(string，subtreelist) database frame(name，body)
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例6.2 下面是一个描述“大学教师”的框架： 框架名:<大学教师> 类属:<教师> 学历:(学士，硕士，博士) 专业:<学科专业> 职称:(助教，讲师，副教授，教授) 外语:语种:范围:(英，法，日，俄，德，…)
缺省:英 水平:(优，良，中，差) 缺省:良
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例6.3 下面是描述一个具体教师的框架: 框架名:<教师-1> 类属:<大学教师> 姓名:李明 性别:男 年龄:25 职业:教师 职称:助教 专业:计算机应用
6.2 框 架
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6.2.1 框架的概念 顾名思义，框架就是一种结构，一种模式，其一
般形式是: <框架名> <槽名1><槽值1>| <侧面名11><侧面值111，侧面值112，…>
<侧面名12><侧面值121，侧面值122，…>
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<槽名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，…> <侧面名22><侧面值221，侧面值222，…>
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6.1 知识及其表示 6.2 框 架 6.3 语义网络 6.4 面向对象知识表示
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6.1 知识及其表示
6.1.1 知识的概念 “知识”是我们熟悉的名词。但究竟什么是知识呢？
我们认为，知识就是人们对客观事物（包括自然的和 人造的）及其规律的认识，知识还包括人们利用客观 规律解决实际问题的方法和策略等。
［］)］)， st("缺省"，［st("教学"，［］)］)］)， st("性别"，［st("男"，［］)，st("女"，［］)］)， st("学历"，［st("中师"，［］)，st("高师"，［］)］)， st("类型"，［st("<小学教师>"，［］)，st("<中学教师>"， ［］)，= st("<大学教师>"［］)］)］))
部门:计算机系软件教研室 工作: 参加工作时间:1995年8月 工龄:当前年份-参加工作年份 工资:<工资单>
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比较例6.2和例6.3中的框架，可以看出，前者描述 的是一个概念，后者描述的则是一个具体的事物。二 者的关系是，后者是前者的一个实例。因此，后者一 般称为前者的实例框架。这就是说，这两个框架之间 存在一种层次关系。一般称前者为上位框架（或父框 架），后者为下位框架（或子框架）。当然，上位和 下位是相对而言的。例如“大学教师”虽然是“教师1”的上位框架，但它却是“教师”框架的下位框架， 而“教师”又是“知识分子”的下位框架。
type(“<小学教师>”，“<中学教师>”，“<大学教师>”)). 如果要给出框架的一个通用表示形式，则下面的
表示方式可供参考。
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frame(name("教师")， body(［st("类属"，［st("<知识分子>"，［］)］)， st("工作"，［st("范围"，［st("教学"，［］)，=st("科研"，
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例6.1 下面是一个描述“教师”的框架： 框架名:<教师> 类属:<知识分子> 工作:范围:(教学，科研) 缺省:教学 性别:(男，女) 学历:(中师，高师) 类型:(<小学教师>，<中学教师>，<大学教师>)
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可以看出，这个框架的名字为“教师”，它含有5 个槽，槽名分别是“类属”、“工作”、“性别”、 “学历”和“类型”。这些槽名的右面就是其值，如 “<知识分子>”、“男”、“女”、“高师”、“中师” 等等。其中“<知识分子>”又是一个框架名，“范围”、 “缺省”就是侧面名，其后是侧面值，如：“教学”、 “科研”等。另外，用<>括的槽值也是框架名。
框架名:<房间>
墙数x1: 缺省:x1=4 条件:x1>0 窗数x2: 缺省:x2=2 条件:x2≥0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
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前墙:(墙框架(w1，d1)) 后墙:(墙框架(w2，d2)) 左墙:(墙框架(w3，d3)) 右墙:(墙框架(w4，d4)) 天花板:<天花板框架> 地板:<地板框架> 门:<门框架> 窗:<窗框架> 条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3 类型:(<办公室>，<教室>，<会客室>，<卧室>，<厨房>，<仓库
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1.实例关系 实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。 这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大 学生”就可表示为图6―4。其中，关系“是一个”一 般标识为“is-a”，或ISA。
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智能系统
是 一 种
专家系统
能解决
困难问题
具
能
有
模
拟
专家知识
专家思维
图6―3 专家系统的语义网络
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例如，前面的“教师”框架用PROLOG可表示如下: frame(name("教师")， kind--of("<知识分子>")， work(scope("教学"，"科研")，default("教学"))， sex("男"，"女")， reco--of--f--s("中师"，"高师")，
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小华
是一个
大学生
图6―4 表示实例关系的语义网络
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2.分类（或从属、泛化）关系 分类关系是指事物间的类属关系，图6―5就是一 个描述分类关系的语义网络。在图6―5中，下层概念 节点除了可继承、细化、补充上层概念节点的属性外， 还出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其 属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继 承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为 “不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为 “akindof”或AKO。
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6.2.4 框架的程序语言实现 有一种名为FRL(Frame Representation Language)的
程序设计语言，就是专门基于框架的程序设计语言。 用它就可以方便地实现框架知识表示。不过，用 PROLOG也可方便地实现框架表示。用PROLOG实现 框架表示，一般采用含结构或表的谓词来实现。因为 框架实际上就是树，而PROLOG的结构也是树，表又 是特殊的结构，它的元素个数和层数都不限定，可动 态变化，因此，更适于表示一般的框架。
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6.3.2 语义网络的表达能力 由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅
可以表示事物的属性、状态、行为等，而且更适合于 表示事物之间的关系和联系。而表示一个事物的层次、 状态、行为的语义网络，也可以看作是该事物与其属 性、状态或行为的一种关系。
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如图6―3所示的语义网络，就表示了专家系统这 个事物（的内涵），同时也可以看作是表示了专家系 统与“智能系统”、“专家知识”、“专家思维”及 “困难问题”这几个事物之间的关系或联系。所以， 抽象地说，语义网络可表示事物之间的关系。因此， 关系（或联系）型的知识和能化为关系型的知识都可 以用语义网络来表示。下面我们就给出常见的几种。
第6章 知识表示 图6―2 苹果的语义网络
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语义网络的概念最先是由Quillian提出来的，他于 1968年在他的博士论文中，把语义网络作为人类联想 记忆的一个显式心理模型。所以，语义网络也称联想 网络。
现在，语义网络的理论已经有了长足的发展。有 人把它划分为五个级别：执行级、逻辑级、认识论级、 概念级和语言学级。并分为七种类型：
如果头痛且发烧，则患感冒。 用框架表示可为：
框架名：<诊断1> 前提：条件1:头痛 条件2:发烧 结论:患感冒
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6.2.3 基于框架的推理 基于框架的推理方法是继承。所谓继承，就是子
框架可以拥有其父框架的槽及其槽值。实现继承的操 作有匹配、搜索和填槽。
匹配就是问题框架同知识库中的框架的模式匹配。 所谓问题框架，就是要求解某个问题时，先把问题用 一个框架表示出来，然后与知识库中的已有框架进行 匹配。如果匹配成功，就可获得有关信息。搜索就是 沿着框架间的纵向和横向联系，在框架网络中进行查 找。搜索的目的是为了获得有关信息。
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6.2.2 框架的表达能力 由框架的形式可以看出，框架适合表达结构性的
知识。所以，概念、对象等知识最适于用框架表示。 其实，框架的槽就是对象的属性或状态，槽值就是属 性值或状态值。不仅如此，框架还可以表示行为（动 作），所以，有些过程性事件或情节也可用框架网络 来表示。
例6.4 下面是关于房间的框架:
… <槽名k><槽值k>| <侧面名k1><侧面值k11，侧面值k12，…>
<侧面名k2><侧面值k21，侧面值k22，…>
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即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值 或者有若干个侧面，而一个侧面又有若干个侧面值。 其中槽值和侧面值可以是数值、字符串、布尔值，也 可以是一个动作或过程，甚至还可以是另一个框架的 名字。
就形式而言，知识可分为显式的和隐式的。
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6.1.3 知识表示的语言实现 上面谈的知识表示，仅是指知识的逻辑结构或形式。
那么，要把这些外部的逻辑形式转化为机器的内部形式， 还需要程序语言的支持。原则上讲，一般的通用程序设 计语言都可实现上述的大部分表示方法。但使用专用的 面向某一知识表示的语言更为方便和有效。因此，几乎 每一种知识表示方法都有其相应的专用实现语言。例如， 支持谓词逻辑的语言有PROLOG和LISP，专门支持产生 式的语言有OPS5，专门支持框架的语言有FRL，支持面 向对象表示的语言有Smalltalk、C++和Java等，支持神 经网络表示的语言有AXON。
>，…)
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例6.5 机器人纠纷问题的框架描述如图6-1所示。
框 架 名 ： 〈 打 人- 1 〉 动 作： 打 动 作发 出 者： 罗 宾 动 作接 受 者： 苏 西 后 果 ： （ 〈 打 人 -2〉 ， 〈 哭 泣 -1〉 ）
框 架 名 ： 〈 打 人- 2 〉 动 作： 打 动 作发 出 者： 苏 西 动 作接 受 者： 罗 宾 后 果 ： (〈 打 人 -1〉 ， 〈 哭 泣 -2〉 )
其中的subtreelist是递归定义的。按此定义所有框架 都取统一的表示形式。
6.3 语义网络
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6.3.1 语义网络的概念
语义网络是由节点和边（也称有向弧）组成的一 种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、 性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关 系。例如图6―2就是一个语义网络。其中，边上的标 记就是边的语义。
框 架 名 ： 〈 哭- 1 〉 动 作： 哭 动 作发 出 者： 苏 西
后 果 ： （ 〈 得 意 , 懊 悔）
框 架 名 ： 〈 哭- 2 〉 动 作： 哭 动 作发 出 者： 罗 宾 后 果： 心 里平 衡
图6―1 机器人纠纷问题
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还需指出的是，产生式规则也可用框架表示。 例如，产生式
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(1)命题语义网（包括分块联想网络）； (2)数据语义网：以数据为中心的语义网络； (3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解； (4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模 式识别和机器学习等领域； (5)分类语义网：描百度文库抽象概念及其层次； (6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程 度上规范化，更适于推理； (7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
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对客观事物及其规律的认识，包括对事物的现象、 本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识，即 对客观事物的原理的认识。利用客观规律解决实际问 题的方法和策略，包括解决问题的步骤、操作、规则、 过程、技术、技巧等具体的微观性方法；也包括诸如 战术、战略、计谋、策略等宏观性方法。所以，就内 容而言，知识可分为（客观）原理性知识和（主观） 方法性知识两大类。