框架知识表示
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。
专家系统的专有名词解释
专家系统的专有名词解释随着科技的不断发展，专家系统作为一种人工智能技术，正在逐渐被广泛应用于各个领域。
然而，许多人对于专家系统中的一些专有名词可能不太熟悉。
本文将对专家系统所涉及的一些专有名词进行解释，帮助读者更好地理解专家系统的工作原理及应用。
一、专家系统专家系统（Expert System），又称为知识工程系统，是一种基于人工智能原理构建的计算机系统。
它通过模仿人类专家的思维方式和决策过程，利用具备某个领域专业知识的专家知识库，实现问题解决、决策支持等功能，从而在特定领域展示出人类专家级别的智能水平。
二、知识表示知识表示是指将专家系统所采用的知识进行形式化表示的过程。
常见的知识表示方式有规则表示、框架表示、语义网络表示等。
规则表示指的是将知识以“如果...那么...”的形式进行表达；框架表示则是通过定义领域内的对象及其属性，将知识以结构化的方式来表示；而语义网络则是通过节点和关系的方式来展示知识的关联性。
三、推理机制推理机制是专家系统中的核心组成部分，它负责根据输入的问题和已有的知识，利用推理规则进行推理，以产生相应的结论或决策。
推理机制主要分为前向推理和后向推理两种。
前向推理是从已知事实出发逐步推导得到结论；后向推理则是从目标开始逆向推导，找出满足该目标的事实或规则。
四、知识获取知识获取是构建专家系统不可或缺的一个步骤，它指的是将专家对于某领域的知识转化为计算机可理解的形式，并将其输入到专家系统中。
知识获取的方式包括人工采集、文档分析、推理机制自动学习等。
尽管知识获取是一项耗时耗力的工作，但它是保证专家系统有效运行的基础。
五、不确定性处理在实际应用中，很多问题是具有不确定性的，这对于专家系统提出了新的挑战。
专家系统采用不同的方法来处理不确定性，如概率推理、模糊推理和证据推理等。
概率推理基于概率统计理论，以概率值表示事实或规则的可靠程度；模糊推理则是基于模糊逻辑，对模糊性问题进行模糊化处理；而证据推理则是根据事实和规则之间的证据关联性进行推理。
2.5--框架表示法
第2章 知识表示
2.1 2.2 2.3 2.4 概 述 谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2014-3-5
人工智能 丁世飞
人工智能
2.5 框架表示法
框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的 知识表示，它适用于表达多种类型的知识。1975年美国麻省理 工学院明斯基(Minsky)在论文“A framework for represent ing knowledge”中提出了框架理论，引起了人工智能学者的重 视。他是针对人们在理解情景、故事时提出的心理学模型，论 述的是思想方法不是具体实现。
框架名：<优质商品> 商品名称：红桃K 生产厂商：红桃K集团 生产日期：1998年6月17日 获奖情况：获奖等级：省级 颁奖单位：湖北省卫生厅 获奖时间：2000年5月
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2.5 框架表示法
通常在框架系统中定义一些公用、常用且标准的槽名，并 把这些槽名称为系统预定义槽名。人们在使用这些槽名时，不 用说明就知道它表示何种联系。下面给出几个比较常用的、用 来表示对象间关系的槽名： （1）ISA槽 ISA槽用于指出对象间抽象概念上的类属关系。其直观意 义是“是一个”，“是一种”，“是一只”……。在一般情况 下，用ISA槽指出的联系都具有继承性。 所谓框架的继承性就是指当下层框架中的某些槽值或侧面 值没有被直接给定时，可以从其上层框架中继承这些值或属性。 例如，椅子一般有4条腿，如果一把具体的椅子没有指出 它有几条腿时，则可以通过一般椅子的特性，得出它有4条腿。
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2.5 框架表示法
2.5.4 框架表示法的特点
第三章 知识表示和推理之框架表示法
且不易整理的。
框架法表示的知识一般是系统的，有层
次的，经过整理的，并跟随事情的发展 而变化的。
例如:
一个人在走进教室前，对教室里的基本
结构，如门、窗、黑板、讲台以及课桌 和凳等有一定的预见性，那是因为他在 以前的时间活动中，已建立起了有关 “教室”这一概念的基本框架，通过对 该框架的查找，就很容易得到有关教室 的特征。
第三章 知识表示 和推理
——框架表示及推理
框架知识表示法的提出
1975年明斯基在论文“A framework
for representing knowledge”中提出了框 架理论。它所针对的是人们在理解事物 情景或某一个故事时的心理学模型，论 述了人们理解问题的一种思想方法。
两种不同的知识表示法
例如，会议37是所有AI会 议中的一次，因此它可以继承 AI会议这个大框架的多种属性， 从而简化它的框架表示。
AI会议 种类 一般会议 时间 会议37 种类
表示会议37与AI会 议的上下层关系
每周星期五
地点 AI专题研讨会会议室 目的 人工智能系统开发 出席者 佐藤，山田，铃木
AI会议 出席者 佐藤，山田，安部
框架知识除了可以进行继承推理外，还
有匹配推理方式。例如，假设有关教师 的框架网络已建立灾知识库中，且其中 包含了许多教师的实例框架，其中两个 如示：
教师-1 姓名 年龄 性别 职称 部门 住址 工资 参加工作时间 范怡伟 35 男 讲师 计算机学院/软件所 住址框架-1 工资框架-1 1996年/ 10 月
槽值
CPU
主板
内存
侧面值
硬盘
举例：会议37的框架
会议37 时间 2000年9月11日
框架表示法
• • • • • • • • •
2. 框架结构和框架表示
实例框架(2/2) 实例框架
• 硕士生 框架： 硕士生-2框架 框架： • Frame <Master-2> • ISA：Master ： • Name：Liu Qing ： • Age：22 ： • Major：Computer ： • Advisor：Lin Hai ： • Paper： EI //论文 EI收录 ： 论定以槽名 系统预定以槽名ISA。该 在这 个实例框架中，我们又用到了一个系统预定以槽名 个实例框架中 。 预定义槽名与语义网络中的ISA弧的语义相似，其直观含义为“是 弧的语义相似， 预定义槽名与语义网络中的 弧的语义相似 其直观含义为“ 一个” 例如， 个具体的Master。 一个”。例如，Master-1和Master-2是2个具体的 和 是 个具体的 。
六、 框架表示法
• • • • • • 框架表示法是在框架理论的基础上发展 起来的一种结构化知识表示方法。 起来的一种结构化知识表示方法。 1. 框架理论 2. 框架和实例框架 3. 框架系统 4. 框架系统的问题求解过程 5. 框架表示法的特征
1
1. 框架理论
• • 框架理论是明斯基于1975年作为理解视觉、自然语言对话及其它复杂 年作为理解视觉、 框架理论是明斯基于 年作为理解视觉 行为的一种基础提出来的。 行为的一种基础提出来的。 它认为人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结 构存储在记忆中的，当遇到一个新事物时， 构存储在记忆中的，当遇到一个新事物时，就从记忆中找出一个合适的框 并根据新的情况对其细节加以修改、补充， 架，并根据新的情况对其细节加以修改、补充，从而形成对这个新事物的 认识。 认识。 例如，对饭店、教室等的认识。 例如，对饭店、教室等的认识。 框架：是人们认识事物的一种通用的数据结构形式。即当新情况发生 框架：是人们认识事物的一种通用的数据结构形式。 时，人们只要把新的数据加入到该通用数据结构中便可形成一个具体的实 体(类)，这样的通用数据结构就称为框架。 类 ，这样的通用数据结构就称为框架。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填入后， 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填入后， 就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。 就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位， 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关的框 架连结起来便可形成一个框架系统。 架连结起来便可形成一个框架系统。 框架系统推理：由框架之间的协调来完成。 框架系统推理：由框架之间的协调来完成。
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。
框架表示法
框架表示法1.简介框架表示法理论是由美国的人工智能学者明斯基在1975年首先提出来的。
该理论认为人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结构存储在记忆中，当面临一个新事物时，就从记忆中找出一个合适的框架，并根据实际情况对其细节加以修改、补充，从而形成对当前事物的认识。
也就是说框架表示法表示的是一种经验性的知识。
2.1 概述框架是描述对象(事物，事件或概念)属性的一种数据结构。
框架网络是由不同的框架通过属性之间的关系而建立起来的联系，从而构成了框架网络。
框架网络能够充分表达相关对象之间的各种关系。
2.2 框架的基本形式一个框架由若干个被称为“槽”的结构组成，每一个槽又可根据实际需要分为若干个“侧面”。
槽用于描述对象的某一方面的属性。
侧面用于描述相应属性的一个方面。
槽和侧面所具有的属性值分别称为槽值和侧面值.2.3 框架的BNF描述<框架式>::=<框架头><槽部分>[<约束部分>]<框架头>::=框架名<框架名的值><槽部分>::=<槽>,[<槽>]<约束部分>::=约束<约束条件>,[<约束条件>]<框架名的值>::=<符号名>|<符号名>(<参数>,[<参数>])<槽>::=<槽名><槽值>|<侧面部分><槽名>::=<系统预定义槽名>|<用户自定义槽名><槽值>::=<静态描述>|<过程>|<谓词>|<框架名的值>|<空><侧面部分>::=<侧面名>,[<侧面>]<侧面>::=<侧面名><侧面值><侧面名>::=<系统预定义侧面名>|<用户自定义侧面名><侧面值>::=<静态描述>|<过程>|<谓词>|<框架名的值>|<空><静态描述>::=<数值>|<字符串>|<布尔值>|<其他值><过程>::=<动作>|<动作>,[<动作>]<参数>::=<符号名>几点说明:(1)框架名的值允许带有用符号名表示的参数.当一个框架A调用另一个带有符号名参数的框架B时A需要为B提供相应的参数.(2)当槽值或侧面值是一个过程时,它既可以是一个动作串又可以是对某个过程的调用.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:1)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.在槽及侧面的设置上要考虑两方面的因素:①要符合系统的设计目标,凡是系统目标中所要求的属性或是问题求解过程中可能用到的属性都要设置相应的槽.②不能盲目的把所有的甚至无用的属性都用槽表示出来.2)对各对象间的各种联系进行考察.使用一些常用的或根据具体需要定义一些表达联系的槽名,来描述上下层框架间的联系.在框架系统中,对象间的联系是通过各个槽的槽名来表述的.通常在框架系统中定义一些公用,常用且标准的槽名,并把这些槽名称为系统预定义槽名.易于理解.比如常见的有:ISA,AKO和Instance等3.1 框架推理的基本过程在用框架表示知识的系统中,推理主要是通过框架匹配与填槽来实现的.首先把要求解的问题用一个称为问题框架的框架表示出来,然后把初始问题框架与知识库中的框架进行匹配.比较原则是如果两个框架对应的槽没有冲突或满足预设的某些条件就可以认为两个框架匹配成功.3.2 框架推理形式框架链是一种复杂的语义网络.语义网络中的推理在框架中同样可以进行,但对框架最主要的推理形式为填充槽值.填充槽值有几种办法实现,主要有两种:匹配和继承.1)匹配框架是一类事物的完整描述,因此框架匹配只能做到部分匹配.2) 继承继承有两种:直接继承和复杂继承直接继承:下层框架直接从上层框架中继承所有的属性值和条件.复杂继承:以时序继承为例,即有条件的继承.个框架是不完全匹配,或称为不确定性匹配.框架表示法的特点：优点:1)结构性2)继承性由于子框架可以继承父框架的槽值,也可以进行补充和修改,因此多重继承有可能产生属性描述的多义性.如何解决,目前还没有统一的方法.不足:不善于表示过程性知识,因此可以把框架表示法与产生式结合起来已取得互补的效果.。
知识表示-框架表示法
❖ 框架与框架网络 ❖ 框架推理的基本过程及形式 ❖ 框架的不确定性匹配 ❖ 框架的推理步骤 ❖ 框架表示法的特点
1
1 简介
框架表示法理论是由美国的人工智能学者
明斯基在1975年首先提出来的。该理论认为人 们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似 于框架的结构存储在记忆中，当面临一个新事物 时，就从记忆中找出一个合适的框架，并根据实 际情况对其细节加以修改、补充，从而形成对当 前事物的认识。
27
4 框架的不确定性匹配
2) 充分条件与必要条件方法 将框架中的某些槽分别设定为”充分条件”槽 和”必要条件”槽, 如果充分条件可以得到满足,就 可以认为相应的两个框架可以匹配,如果充分条件 不满足,儿必要条件满足,就认为需要进一步搜集 信息后在进行匹配,如果必要条件不满足就认为两 个框架不可匹配. 这种方法不仅较好的解决了框架匹配问题,而 且在框架推理中可把框架分为确认,激活与沉睡3 种状态,有利于确定推理和搜索方向.
解:框架定义如下: ①师生员工框架. 框架名:<师生员工>
姓名:单位(姓,名) 年龄:单位(岁)
16
2 框架与框架网络
性别:单位(男,女) 缺省:男 健康状况:范围(健康,一般,差) 缺省:一般 住房:<住房> ②教职工框架. 框架名:<教职工> 继承:<师生员工> 工作类别:范围(教师,干部,工人) 缺省:教师
2) 继承
继承有两种:直接继承和复杂继承
直接继承:下层框架直接从上层框架中继承所有的属 性值和条件.
复杂继承:以时序继承为例,即有条件的继承.
例 3.3 框架名:<旧中国> 政体:资产阶级专政 面积:960万平方公里 人口:4.5亿 领导党派:国民党
专家系统中的知识表示与推理机制分析
专家系统中的知识表示与推理机制分析随着人工智能领域的深入发展，专家系统作为其中的一种重要应用，已经得到了广泛的应用。
在专家系统中，知识表示和推理机制是其实现的核心技术，也是其成功与否的关键之一。
因此，对专家系统中知识表示和推理机制的深入分析和探讨，对于提高专家系统的应用水平具有重要的意义。
一、知识表示知识表示是指将复杂的领域知识转换成计算机程序能够理解和操作的形式，以便于专家系统能够利用这些知识进行推理和决策。
在专家系统中，知识表示有多种形式，包括规则表达式、框架、语义网络、决策树等。
这些不同的知识表示形式各有其优缺点，根据具体应用场景和需求选择合适的知识表示形式非常重要。
1.规则表达式规则表达式是专家系统中最早应用的一种知识表示形式，其基本思想是利用一系列的规则描述问题的因果关系和逻辑关系，以此来表达专家领域的知识。
规则表达式的表达形式简单，易于理解和修改，但是当问题变得复杂或规则越来越多时，规则表达式的管理和维护就会变得非常困难。
2.框架框架是一种常用的知识表示形式，用于描述事实之间的复杂关系。
它将一个事物的属性和关系组织为一个框架或者一个对象，如一个人的框架可以包括属性姓名、年龄、性别等，以及这些属性之间的关系。
框架的优点在于能够描述属性之间的复杂关系，也便于系统扩展和更新，但是一堆框架的组合可能会导致知识表示过于复杂。
3.语义网络语义网络是一种基于图形的知识表示形式，用于描述事物之间的语义关系。
它将事实或概念表示为节点，将它们之间的关系表示为边。
语义网络的好处在于它允许系统对知识进行更高层次的表示和推理，如关于概念间的层次结构和分类关系等，但是在构造语义网络时需要考虑节点的组织和表示，避免出现过于复杂的结构。
二、推理机制推理机制是指专家系统根据已有的知识以及推理规则，通过推理过程来生成新的知识或决策结果。
推理机制是专家系统中最核心的部分，其决定了系统的推理速度和推理准确率。
1.前向推理前向推理是指根据事实和规则，从前到后推导出结论的推理方式。
第二讲-知识表示-5.框架-剧本-对象表示法说课讲解
…… 约束条件n
2020/7/1
5
例1： 框架名： < 假冒伪劣商品> 商品名称： 生产厂家： 出售商店: 处 罚： 处理方式： 处罚依据： 处罚时间：单位（年、月、日） 经办部门：
在这个框架中，有4个槽，其中，“处罚”槽有4个侧面，侧面“处罚时间”用“单 位”指出了一个填值时的标准限制。
2020/7/1
把某教师的一组信息填入教师 框架的各个槽,就得到了相应框架 的一个事例框架:
框架名：<教师-1> 姓名：夏冰 年龄：36 性别：女 职称：副教授 部门：计算机教研室 住址:<adr1> 工资：<sal-1> 开始工作时间：1988.9 截止时间：1996.9
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例1：硕士生的具体框架
第二讲-知识表示-5.框架-剧本对象表示法
知识的框架表示
2020/7/1
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知识的框架表示
1. 概念
知识的框架表示法1975年由M.Minsky提出，最早用作视觉感知、自然语言对话 等问题的知识表示；目前已作为一种通用数据结构来表示知识对象(实体)。 框架理论认为，人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结 构存储在记忆中的，当面临一种新事物时，就从记忆中找出一个合适的框架并 根据实际情况对其细节加以修改、补充，从而形成对当前事物的认识。 例如：当一个人要走近一个教室时，他能根据以往的知识，想象到这个教室一 定有四面墙，有门、窗、天花板和地板，有课桌、椅子、黑板等，尽管他对这 个教室的细节还不清楚，但对教室的基本结构是可以预见的。他之所以能做到 这一点，是由于他通过以往的认识活动已经在记忆中建立了关于教室的框架， 该框架不仅指出了相应事物的名称（教室），而且还指出了事物各有关方面的 属性（如有四面墙、有课桌、有黑板，……）。通过对该框架的查找，很容易 得到教室的各有关特征。
人工智能_第2章 知识表示方法
14
标准槽名
6) Infer槽：指出两个框架所描述的事物间的逻辑推理关系， 用它可以表示相应的产生式规则。 【例】设有下面知识：如果咳嗽，发烧且流涕，则八成是患 了感冒，需服用感冒清，一日三次，每次2-3粒。并要多喝开 水。对该知识 ，可用如下两个框架表示： 框架名：<诊断规则> 框架名：<结论> 病名：感冒 症状1：咳嗽 治疗方法：服用感冒清，一日三 症状2：发烧 次，每次2-3粒 症状3：流涕 注意事项 ：多喝开水 Infer: <结论> 愈后：良好 可信度：0.8 7) Possible-Reason槽：与Infer槽作用相反，用来把某个结论 与可能的原因联系起来。 15
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标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员> Instance:<棋手>，<足球运动员>，<排球运动员> 姓名：单位（姓，名） 年龄：单位（岁） 性别：范围（男，女） 缺省：男
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剧本表示-例
【例】餐厅剧本 (1) 开场条件： (a)顾客饿了，需要进餐。(b)顾客有足够的钱。 (2) 角色：顾客，服务员，厨师，老板。 (3) 道具：食品，桌子，菜单，钱。 (4) 场景： 场景1 进入餐厅 (a) 顾客走入餐厅。(b) 寻找桌子。 (c) 在桌子旁坐下。 场景2 点菜 (a) 服务员给顾客菜单。(b) 顾客点菜。 (c) 顾客把菜单还给服务员。(d) 顾客等待服务员送菜。 场景3 等待 (a) 服务员把顾客所点的菜告诉厨师。(b) 厨师做菜。
第七章几种结构化的知识表示及推理
是成员 张三 计算机学会
图7―8 表示集合—成员关系的语义网络
6.逻辑关系 如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存在因 果关系，则称它们之间是逻辑关系。图7―9所示的语义网络 就是一个逻辑关系。
雨天 则 AND 外出 OR
带雨伞
带雨披
图7―9 表示逻辑关系的语义网络
7.方位关系 在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置， 或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框架 7.2 语义网络 7.3 类与对象 习题七
7.1 框 架
7.2.1 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，…>
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)
P e r son IS A sum o n se x 男 a ge 40 p ro f e s s i o n 教 师
图7―7 表示属性关系的语义网络
5.集合与成员关系 意思是“是 ……的成员”，它表示成员（或元素）与集 合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”可表示为 图7―8。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。
人工智能中的知识表示与推理方法
人工智能中的知识表示与推理方法在人工智能领域中，知识表示和推理方法是至关重要的概念。
它们为计算机系统提供了获取、存储和运用知识的能力，使得机器能够模拟人类的思维过程。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，并介绍它们在不同领域的应用。
一、知识表示方法知识表示是指将现实世界的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。
在人工智能中，常用的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、框架表示和产生式规则等。
1. 逻辑表示逻辑表示是一种基于数学逻辑的知识表示方法，它通过谓词逻辑和一阶逻辑等形式来表示事实、规则和推理过程。
逻辑表示能够提供精确的语义表达，使机器能够进行逻辑推理和证明。
2. 语义网络语义网络是一种用图形方式表示知识的方法，其中节点表示概念，边表示概念之间的关系。
语义网络可以用于表示实体的属性、关系和层次结构等。
通过遍历语义网络，机器可以进行基于关联的推理和知识检索。
3. 框架表示框架表示是一种以槽-值结构表示知识的方法，其中槽表示对象的属性或特征，值表示属性的取值。
框架表示可以用于表示复杂的实体和概念之间的关系，提供结构化的知识存储和推理能力。
4. 产生式规则产生式规则是一种基于规则的知识表示方法，它由条件和结论组成，当条件满足时，触发规则执行相应的结论。
产生式规则可以用于表示专家系统的知识库和推理引擎，实现基于规则的推理和决策。
二、推理方法推理方法是指根据已有的知识和事实进行推断和推理的过程。
在人工智能中，常用的推理方法包括逻辑推理、概率推理和基于规则的推理等。
1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于逻辑规则和规则推导的推理方法，它可以根据已知的事实和规则推导出新的结论。
逻辑推理可以通过正向推理和反向推理来进行，通过推理引擎的支持，可以实现复杂的逻辑推理过程。
2. 概率推理概率推理是一种基于概率模型和统计方法的推理方法，它可以根据已知的概率信息和条件概率推断出新的概率。
概率推理在不确定性问题和模糊推理中具有广泛的应用，如机器学习和数据挖掘等领域。
知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。
例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统，由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
框架知识表示
约束条件：
约束条件1 约束条件2 约束条件3
例（续）
例4.1 描述学校的框架。 框架名：<学校> 类属：<教育机构> 类型：范围：（大学、中学、小学） 位置：（省（直辖市）市） 面积：单位（平方米） 教职工人数： 学生人数：
4.4 框架表示
• 概述 • 框架结构 • 推理 • 特点
4.4 框架表示
脚本是框架的一种特殊形式。脚本方式采用一个专用的框 架来表示特定领域的知识。脚本通过一些元语作为槽名来表示 对象的基本行为，描述某些事件的发生序列，有些就像电影剧 本。
脚本知识表示方法所描述的知识想剧本一样，由开场条件、 角色、道具、场景、尾声等几部分组成。其中，开场条件表明 该系统描述事件发生的条件。角色就是脚本描述的系统中出现 的事件的主体。道具是系统的事件中动作的对象或工具。场景 是最主要的部分，可以再分为几部分，是一个个独立发展过程 的描述。尾声描述的是整个事件发生后的结果。
4.4 框架表示
【框架名】
槽名A 侧面A1 侧面A2
槽名B 侧面B1 侧面B2
槽名C 侧面C1 侧面C2
值A11，值A12，值A13,... 值A21，值A22，值A23,... 值B11，值B12，值B13,... 值B21，值B22，值B23,... 值C11，值C12，值C13,... 值C21，值C22，值C23,...
知识表示-框架表示法
2 框架与框架网络
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没有侧面的框架可以简化为: 没有侧面的框架可以简化为 <框架名 框架名> 框架名 槽名1： 槽名 ：-----值1 值 槽名2： 槽名 ：-----值2 值 …… 槽名n： 槽名 ：-----值n 值 某些槽的值可缺省.槽值可以有如下几种类型 槽值可以有如下几种类型: 某些槽的值可缺省 槽值可以有如下几种类型 具体值,默认值 过程值,另一框架名 默认值,过程值 另一框架名,空 具体值 默认值 过程值 另一框架名 空
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2 框架与框架网络
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性别:单位 男 女 性别 单位(男,女) 单位 缺省:男 缺省 男 健康状况:范围 健康,一般 范围(健康 一般,差 健康状况 范围 健康 一般 差) 缺省:一般 缺省 一般 住房:<住房 住房> 住房:<住房> 教职工框架. ②教职工框架 框架名:<教职工 教职工> 框架名 教职工 继承:<师生员工 师生员工> 继承 师生员工 工作类别:范围 教师,干部 工人) 范围(教师 干部,工人 工作类别 范围 教师 干部 工人 缺省:教师 缺省 教师
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2 框架与框架网络
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槽名来表述的.通常在框架系统中定义一些公用 常用且标 槽名来表述的 通常在框架系统中定义一些公用,常用且标 通常在框架系统中定义一些公用 准的槽名,并把这些槽名称为系统预定义槽名 易于理解. 并把这些槽名称为系统预定义槽名.易于理解 准的槽名 并把这些槽名称为系统预定义槽名 易于理解 比如常见的有:ISA,AKO和Instance等 比如常见的有 和 等
框架知识表示法
框架知识表示法：让知识变得更“有条理”大家好啊，今天咱们来聊聊一个听起来有点高大上，但其实挺实用的东西——框架知识表示法。
简单来说，这就像是给知识搭了个架子，让它变得更有条理、更好懂。
想象一下，你家里有一堆书、衣服、小玩意儿，如果都乱糟糟地堆在一起，找起来得多费劲啊。
但是，如果你给它们分分类，放在不同的柜子、抽屉里，再找东西是不是就轻松多了？框架知识表示法就是这个道理。
首先，咱们得明确一下啥是“框架”。
在这里，“框架”就像是一个个的小格子，每个格子里面都装着跟某个主题相关的知识。
比如，你有个关于“苹果”的框架，那里面就可以装苹果的颜色、味道、营养价值、怎么种、怎么吃等等跟苹果有关的信息。
那么，怎么用这个“框架”来表示知识呢？很简单，就是把你想到的跟这个主题有关的信息，都往这个“框架”里填。
不过啊，填的时候也是有讲究的，你得按照一定的逻辑顺序来排，让这些信息在框架里看起来井井有条。
框架知识表示法的好处可多了。
首先，它让知识变得更加系统化、条理化，方便我们记忆和理解。
其次，它还能够帮助我们快速找到需要的信息。
就像你知道衣服都放在衣柜里，所以找衣服的时候就不会去厨房翻箱倒柜了。
同样地，有了框架知识表示法，我们在需要某个知识点的时候，就能很快地定位到它所在的位置。
当然啦，搭建框架也不是一蹴而就的事情。
它需要我们不断地学习、思考和实践。
每当我们遇到新的知识点或者对某个知识点有了新的理解时，就可以把它补充到相应的框架中去。
这样一来二去的，我们的知识框架就会越来越完善、越来越丰富了。
所以啊，大家不妨试试用框架知识表示法来整理自己的学习笔记、工作资料或者生活中的点滴知识吧！相信你会发现它的妙处的！。
框架知识表示法使用条件
框架知识表示法使用条件1. 当你面对大量复杂信息时，框架知识表示法就很有用啦！就像整理一个乱七八糟的房间，你得把东西分类放好呀。
比如整理书架，把小说放一类，传记放一类，这不就是在运用框架知识表示法嘛！2. 如果信息有明确的结构和层次，那框架知识表示法可太合适啦！好比搭积木，一层一层有规则地搭起来，多清晰呀。
像公司的组织架构，不就是典型的框架结构嘛！3. 要是你想快速理解和处理某个领域的知识，框架知识表示法能帮大忙哦！就像学一门新语言，先掌握基本的语法框架，再往里填充单词，是不是一下子就明白啦。
比如学编程，先了解程序的基本框架，多有效呀！4. 当你需要对事物进行比较和分析时，框架知识表示法就该出马啦！这就好像比赛打分，有不同的项目和标准，多直观呀。
像选手机，从性能、外观等框架去比较，不就容易选到合适的啦！5. 要是信息具有固定的模式或套路，框架知识表示法简直绝了呀！好比跳舞有固定的舞步，按框架来就不会乱。
比如做数学题，有特定的解题框架呢！6. 当你想要高效存储和提取知识时，框架知识表示法可不能少啊！就像把东西整齐地放进柜子里，想用的时候能快速找到。
像记忆历史事件的时间轴，不就是利用框架嘛！7. 要是信息可以被分成不同的类别和属性，框架知识表示法就好用极了！这不就像把水果按种类和颜色分类嘛。
比如对动物进行分类，框架知识表示法多方便呀！8. 当你面对需要系统性整理的知识时，框架知识表示法就是救星呀！就如同整理杂乱的电线，用框架把它们归置好。
像学科知识体系，不就是一个大框架嘛！9. 要是信息之间存在明确的关联和依赖关系，框架知识表示法就太有用啦！就像拼图，每一块都有它的位置。
比如家庭关系网，用框架来表示多清晰呀！10. 当你想要清晰地呈现知识的结构和逻辑时，框架知识表示法肯定行啊！就好像画一幅地图，把道路和地点都标清楚。
像电脑的文件目录，不就是框架知识表示法的体现嘛！我的观点结论：框架知识表示法在很多情况下都能发挥重要作用，能让我们更高效地处理和理解各种知识呀！。
框架知识表示法
框架知识表示法框架知识表示法就像是一个超级酷炫的知识收纳盒。
你看啊，我们的知识就像一堆乱七八糟的小玩意儿，有闪闪发光的宝石（重要知识），也有奇奇怪怪的小石子（琐碎知识）。
而框架知识表示法这个收纳盒呢，有着一个个精致的小格子。
它把知识按照不同的类别，就像把小动物们按照习性分类关进不同的笼子一样。
比如说，数学知识是一群聪明的小猴子，都被放在一个标着“数学”的格子里。
这个格子里又有更小的分区，代数是一群喜欢排队的蚂蚁，几何是一群摆弄形状的小精灵。
这种表示法就像是在给知识盖房子。
每个框架就是一个房间，房间里的各种属性就是家具。
你想找某个知识，就像在房子里找东西一样简单。
要是没有这个框架，知识就像一群没头的苍蝇，到处乱撞。
想象一下，没有框架知识表示法的时候，知识就像一团乱麻。
你伸手去抓，可能抓到的是知识的尾巴，而不是脑袋。
但有了这个魔法框架，就好比有了一个超级智能的管家，能准确地告诉你每个知识在哪。
如果知识是一群调皮的孩子，框架知识表示法就是那个严厉又有爱的幼儿园老师。
它能把孩子们管得服服帖帖，让他们按照规律站好队。
它还像一个超级大的拼图。
每个框架是一块拼图，当我们把这些拼图都拼好的时候，哇塞，一幅完整而又绚丽的知识画卷就展现在眼前啦。
那些单独看起来没什么用的小知识碎片，在这个大拼图里就找到了自己的位置，就像迷路的小羊找到了羊群。
而且这个框架知识表示法很灵活哦，就像变形金刚一样。
如果有新的知识加入，它就像张开大口的怪兽一样，轻松把新知识吞进去，然后给新知识安排一个合适的小窝。
我们的大脑要是没有这个框架知识表示法来帮忙整理知识，那可能就像一个堆满杂物的仓库，东西都找不到。
但是有了它，大脑就变成了一个井井有条的图书馆，想找什么知识，就像在图书馆的书架上找书一样方便。
有了框架知识表示法，学习就不再是一场混乱的战斗，而是一场有序的寻宝之旅。
我们可以轻松地在知识的宝藏堆里找到我们想要的那一颗最闪亮的宝石，而不用担心被那些乱七八糟的东西绊倒。
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《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4框架知识表示
• 框架表示法适用于表达结构性的知识，概念、 对象等知识最适于用框架表示。框架还可以 表示行为（动作），有些过程性事件或情节 也可用框架网络来表示。这是框架系统的表 达能力。
4.5 脚本知识表示方法
• 结构
• 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架结构
The End.
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
• 概述 • 框架结构 • 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
• 概述 • 框架结构 • 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
概 述
• 框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结 构化的知识表示，它适用于表示多种类型的知识。 1975 年美国麻省理工学院明斯基（ Minsky) 在论文 “A framework for representing knowledgr”中提出 了框架理论，引起了人工智能学者的重视。他是针 对人们在理解情景、故事时提出的心理学模型，论 述的思想方法不是具体实现。
• 表示形式：
–由框架名、槽名、侧面、值组成
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
• 框架是表示某一类情景结构化的一种数据结构。框 架有 描述事物的各个方面的槽组成，每一个槽可 有若干个侧面。一个槽用于描述所讨论的对象的某 一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个 方面。槽和侧面所具有的的值称为槽值和侧面值。 槽值可以是逻辑的、数字的，可以是程序、条件、 默认值或是一个子框架。槽值含有如何使用框架信 息、下一步可能发生的信息、预计未实现该如何做 的信息等。
4.5 脚本知识表示方法
• 结构
• 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.5 脚本知识表示方法
脚本是框架的一种特殊形式。脚本方式采用一个专用的框 架来表示特定领域的知识。脚本通过一些元语作为槽名来表示 对象的基本行为，描述某些事件的发生序列，有些就像电影剧 本。 脚本知识表示方法所描述的知识想剧本一样，由开场条件、 角色、道具、场景、尾声等几部分组成。其中，开场条件表明 该系统描述事件发生的条件。角色就是脚本描述的系统中出现 的事件的主体。道具是系统的事件中动作的对象或工具。场景 是最主要的部分，可以再分为几部分，是一个个独立发展过程 的描述。尾声描述的是整个事件发生后的结果。
《人工智能原理》第四章 知识表示
概 述
• 框架理论的基本观点是“人脑一存储有大量的典型情 景，当人面临新的情景时，就从记忆中选择（粗匹配） 一个称作框架的基本知识结构，这个框架是以前记忆 的一个知识空框，而其具体内容依新的情景而改变， 对这空框的细节加工修改和补充，形成对新情景的认 识又记忆于人脑中，以丰富人的知识”。
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
【框架名】 槽名A 侧面A1 侧面A2 槽名B 侧面B1 侧面B2 槽名C 侧面C1 侧面C2 值A11，值A12，值A13,... 值A21，值A22，值A23,... 值B11，值B12，值B13,... 值B21，值B22，值B23,... 值C11，值C12，值C13,... 值C21，值C22，值C23,...
约束条件：
约束条件1 约束条件2 约束条件3
《人工智能原理》第四章 知识表示
例（续）
例4.1 描述学校的框架。 框架名：<学校> 类属：<教育机构> 类型：范围：（大学、中学、小学） 位置：（省（直辖市）市） 面积：单位（平方米） 教职工人数： 学生人数：
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
《人工智能原理》第四章 知识表示
教师-1 姓名 年龄 性别 职称 部门 住址 工资 参加工作时间 范怡伟 35 男 讲师 计算机学院/软件所 住址框架-1 工资框架-1 1996年/ 10 月
教师-2 姓名 年龄 性别 职称 部门 住址 工资 参加工作时间 李连鹰 58 男 教授 计算机学院/软件所 住址框架-1 工资框架-1 1966年/ 10 月
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
• 概述 • 框架结构 • 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4框架表示
• 定义
–框架是由若干个结点和关系（统称为槽）构成的网 络。是语义网络的一般化形式的一种结构。同语义 网络没有本质的区别。如书上的所示如将语音网络 结点间弧上的标注也放到槽内就成了框架表示形式。
4.4 框架表示
• 概述 • 框架结构 • 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
（1）继承性
是框架的一个很重要的性质，下层框架可以从上层框架继承某 些属性或值，也可以进行补充和修改。这样一些相同的信息可以 不必重复存储，减少冗余信息节省了存储空间。 （2）结构化 框架表示法是一种结构化的知识表示方法。不但把知识的内部结 构表示出来还可以把知识之间的联系也表示出来，是一种表达能 很强的知识表示方法。 （3）不足之处 缺乏形式论，没有明确的推理机制保证问题求解的可行性。同时， 如果框架系统中各个数据结构不一致就会影响系统的清晰性，造 成推理的困难。
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4.5 脚本知识表示方法
• 结构
• 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.5 脚本知识表示方法
脚本结构比起语义网络、框架结构的通用的结构来要呆板的 多，知识表达范围也很窄，因此不适用于表达各种知识。
但对于表达事先构思好的特定知识非常有效
。
《人工智能原理》第四章 知识表示
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.5 脚本知识表示方法
• 结构
• 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.5 脚本知识表示方法
由于脚本是以非常固定的形描述的，在预言一些没有直 接提到的事件方面特别有用。如已知某一脚本适用于所给定 的情形，一旦脚本被启用，则可以应用它按照事件发生的顺 序推理。如果其中的某一个情景的描述发生了跳跃，可以根 据脚本的故事的情节推断出整个事件正常进行时所得出的结 论。但是如果事件被强行中断，也就是给定的情节中的某个 时间与脚本中的事件不能对应时，则脚本便不能预测被中断 之后的事件。
• 概述 • 框架结构 • 推理
• 特点
《人工智能原理》第四章 知识表示
4.4 框架表示
在框架表示的知识库中，主要有两种活动：一是填槽，即框架
中未知内容的槽需要填写；二是匹配，根据已知事件寻找合适的框 架，并将该内容填入槽中。上述两种操作均将引起推理，其主要推
理形式有：
1、默认推理(继承推理) 在框架网络中，各框架之间通过ISA链（槽）构成半序的继承关系。
AI会议 种类 一般会议 时间 会议37 种类
表示会议37与AI会议的 上下层关系
每周星期五
地点 AI专题研讨会会议室 目的 人工智能系统开发 出席者 佐藤，山田，铃木
AI会议 出席者 佐藤，山田，安部
4.4 框架表示
2、匹配 由框架所构成的知识库，当利用他进行推理、形成概念和作出 决策、判断时，其过程往往是根据已知的信息，通过与知识库中预 先存储的框架进行匹配，找出一个或几个与该信息所提供的情况最 适合的预选框架，形成初步假设，即由输入信息激活相应的框架。 然后再在该假设框架引导下，收集进一步信息。按照某种评价规则， 对预选的框架进行评价，以决定最后接受或放弃预选的框架，即在 框架引导下的推理。这个过程可以用来模拟人类利用已有的经验进 行思考、决策，以及形成概念、假设的过程
在填槽过程中，如果没有特别的说明，子框架的槽值将继承父框架
相应的槽值，称为默认推理。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
《人工智能原理》第四章 知识表示
举例：会议37的框架
会议37 时间 2000年9月11日
地点
AI专题研讨会会议室 目的 人工智能系统开发 出席者
佐藤，山田，安部
例如，会议37是所有AI 会议中的一次，因此它可以 继承AI会议这个大框架的多 种属性，从而简化它的框架 表示。
• 当要解决的问题是从知识库中找出一个满 足如下条件的教师： 男性，年龄在35岁以下，职称为讲师 把这些条件用框架表示出来，就可得到如 下的初始问题框架。
教师-x
姓名 年龄 性别 职称
35 男 讲师
• 用此问题框架与知识库中的框架匹配，显 然“教师-1”框架可以匹配。“教师- x”中 的“姓名”槽为未知，通过匹配，符合条 件的教师有可能就是范怡伟。也还可能是 其他的框架，需要进一步收集信息。