第7章 几种结构化知识表示及其推理(1)
搭建知识的结构化表示
搭建知识的结构化表示知识的结构化表示是一种将复杂的知识和信息整理、组织和呈现的方法，它可以帮助人们更好地理解和应用所学内容。
通过合理的结构和清晰的表达，知识的结构化表示能够提供更高效、更准确的学习和交流方式。
以下是对知识结构化表示的一些探讨。
一、什么是知识的结构化表示1.1 知识的定义知识是人类对事物的理解、认识和经验的总结和提炼，是人们对客观世界的认知和抽象的产物。
1.2 知识结构化的意义知识结构化是将知识按照一定的规则和方式进行组织、归纳和分类，以便更好地理解、应用和传播知识。
二、知识的结构化表示方法2.1 分类法分类法是将知识按照某种标准进行划分和分类，以便更好地组织和管理知识。
常见的分类方法有层次分类、树状分类等。
2.2 概念图概念图是一种用图形表示知识关系的方法，通过节点和边表示概念和概念之间的关系，可以清晰地展现知识的结构和层次。
2.3 本体论本体论是一种通过定义概念、属性和关系等元素，以及它们之间的约束和规则，来描述和表示知识的方法。
本体论可以使知识更加清晰和准确。
三、知识的结构化表示的应用3.1 教育领域知识的结构化表示可以帮助教师和学生更好地理解和掌握知识，提高教学效果和学习效果。
3.2 信息检索知识的结构化表示可以提高信息检索的准确性和效率，帮助用户更快地找到所需的信息。
3.3 专业领域在专业领域中，知识的结构化表示可以帮助专业人士更好地组织和传播知识，提高工作效率和专业水平。
四、知识的结构化表示的挑战和展望4.1 挑战知识的结构化表示需要考虑多种因素，如知识的复杂性、知识的动态性和知识的多样性等，因此在实践中会面临各种挑战。
4.2 展望随着人工智能和大数据技术的发展，知识的结构化表示将越来越重要。
未来，可以预见的是，知识的结构化表示将更加智能化、自动化和个性化。
通过以上的探讨，我们可以看到知识的结构化表示在各个领域都具有重要的意义和应用价值。
它不仅可以帮助人们更好地理解和应用知识，还可以提高学习和工作的效率。
小学教师资格证考试《教育教学知识与能力》学霸笔记-第七章心理学基础(三)
第七章心理学基础第六节思维三、思维的过程及基本形式（选择，次重点）（一）基本过程：1、分析与综合思维基本过程分析：分解成各个部分或各个属性；综合：把个别部分或属性联合为一体；2、比较与分类比较的基础上分类比较：对比确定事物之间的异同点和关系；分类：根据相同点和不同点划分种类；3、抽象与概括抽象的基础上概括抽象：提炼共同的、本质的特征，舍弃个别的、非本质的特征；概括：人脑把事物间共同的、本质的特征抽象出来加以综合的过程；4、系统化与具体化系统化：把学到的知识分门别类组成系统；具体化：把概括的特征和规律应用到具体事物中。
（二）思维的形式：1、概念：反映事物的本质特征。
基本形式；2、判断：概念之间的关系。
例子：感觉是知觉的基础。
3、推理：由已知判断推出新判断。
例子：已知四川姑娘美，谢娜是四川人，故谢娜美。
四、思维的种类（一）根据思维活动的凭借物：1、感知动作思维（3岁前）：通过动作进行的思考。
例子：掰着手指头数数。
2、具体形象思维（3-7岁）：通过具体事物和表象联想进行的思维。
例子：家长做出小鸟飞的动作告诉孩子什么是小鸟事。
3、抽象逻辑思维（7岁以后）：通过语言、符号进行的思维。
例子：妈妈头发比爸爸长，爸爸头发比爷爷长，所以，妈妈头发比爷爷长。
铁是一种金属，金属可以导电，铁可以导电。
（二）根据思维探索目标方向不同1、集中性思维：把问题的各种信息集中起来得出一个最优方案例子：学生从各种解题方法中筛选出一种最佳解法2、发散性思维：从一个目标出发，沿着不同的方向找到答案是创造型思维的核心。
例子：一题多解发散思维的特点：（单选备考）（1）流畅性：短时间表达出数量多的观念。
砖头可以盖房子、铺路、修桥。
（2）变通性：同一问题能想出不同类型的答案。
砖头可以打架，写字，当哑铃锻炼身体。
（3）独特性：能想出独特、新颖的见解。
四块砖头堆起来可以烤红薯。
（三）根据创新程度：1.常规思维：常规方法、规定模式去解决问题2.创造思维：核心-发散思维（四）根据逻辑性1、分析思维：严密的逻辑推理；例子：数学证明题。
知识的逻辑结构
知识的逻辑结构知识的逻辑结构是指知识之间的内在联系和组织方式。
它描述了知识的组成部分、分类关系和推理规则等，帮助我们理解和应用知识。
下面是对知识的逻辑结构的一些重要概念和解释：知识单元：知识单元是构成知识的最基本单位，是一个特定领域或主题的最小知识片段。
它可以是一个事实、概念、原理、规则、模型等。
知识单元通常具有相对独立的含义和功能，可以被组织、存储和检索。
知识体系：知识体系是指知识单元之间的分类和层次关系。
它描述了知识单元之间的组织结构和上下位关系。
知识体系可以采用树状、网状或图状等不同的形式进行表示，以展示不同知识单元之间的从属、包含和关联关系。
本体论：本体论是一种描述和组织知识的方法论。
它通过定义概念、属性和关系等元素，构建一个形式化的知识模型。
本体论提供了一种统一的语言和结构，使得不同领域的知识可以进行共享、集成和推理。
推理规则：推理规则是指根据已知事实和规则，通过逻辑推理得出新的结论或知识的方法。
推理规则可以是逻辑演绎、归纳推理、模糊推理、概率推理等不同的形式。
推理规则是知识的关联和扩展的基础，可以帮助我们从已知的知识中推导出新的知识。
知识表示：知识表示是将知识转化为计算机能够理解和处理的形式的过程。
它包括选择适当的知识表示语言和结构，将知识单元进行编码和存储。
常用的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、本体表示、规则表示等。
知识获取：知识获取是指从各种信息源中获取和整合知识的过程。
它可以通过人工收集、专家访谈、文献研究、数据挖掘等方法进行。
知识获取的目标是将零散的知识整合成系统化、结构化的知识库，以支持知识的应用和推理。
知识管理：知识管理是指对知识进行组织、存储、检索和传播的过程。
它包括知识的收集、整理、分类、归档和更新等活动。
知识管理旨在提高知识的可访问性、可持续性和共享性，促进知识的共享和创新。
综上所述，知识的逻辑结构是指知识之间的内在联系和组织方式。
它涉及知识单元、知识体系、本体论、推理规则、知识表示、知识获取和知识管理等概念和方法。
结构化思维课件-全
15
利用结构化思维方式进行问题分析
<该卷资料名>
界定目标
交叉分析
结构化问 题分析
归类假设
明晰关键
体验管理感悟
共享成功智慧
16
界定问题与目标
<该卷资料名>
任务1
任务2
任务3
任务4
现状
目标
资源
限制
� �
发生了什么 目前的状况如 何
� 谁来确定目标 � 评价标准是什
错误的广告信息 质量问题 产品过时 产品线过于狭窄 广告力度不够
<该卷资料名>
客户满意度 客户满意度 下降 下降
目标的冲突与矛盾 送货太慢 产品开发 客户的投诉没有 尽快解决 时间太长 客户的投诉没有 得到满意的解决
经销商不够承诺感 经销商的利润太高 经销商没被激发
渠道 Place Place渠道 渠道 Place Place渠道
程序 Processes Processes程序 程序 Processes Processes程序
体验管理感悟 共享成功智慧
24
问题分解表
<该卷资料名>
考虑的因素
分析的维度
主要假设
推理过程
分析过程
还有哪些需要考虑 这些是否能够归类
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谁来评价这个问题已经解决了？ 有哪些指标说明这个问题已经得到解决了？ 对资源有什么要求？ 有时间要求吗？ 有成本方面的要求吗？ 我们希望问题解决到什么程度？ 我们是否能够快速地把问题解决？ 解决问题有什么风险和成本？ 这些风险和成本我们是不是能够承受？
�
<该卷资料名>
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
第7章 几种结构化的知识表示及推理
图7―2 苹果的语义网络
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.2.2 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。
图7―3 专家系统的语义网络
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。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 1.实例关系 实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。其中，关
系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。
是一个 小华 ISA 大学生
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 2.分类（或从属、泛化）关系 分类关系是指事物间的类属关系。其中，关系“是一
种”一般标识为“a kind of”或AKO。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框 架
7.2.1 框架的概念
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，…>
…
<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，…>
框架名: 〈教师-1〉
姓名: 李明 性别: 男
年龄: 25
职称: 助教 专业: 计算机应用 部门: 计算机系软件教研室
外语水平：
显然, 原框架“教师-1”中无“外语水平”槽, 但它的父 框架是“大学教师”, 该框架内有“外语水平”槽, 并且侧面 “语种”(“范围”)缺省值是“英”, 侧面“水平”的缺省值 是“良”。 于是通过继承, 便知道了“教师-1”懂英语, 且水 平还良好。 那么, 这两个值也就可以填到“教师-1”的槽中。
第7章 几种结构化知识表示及其推理
7.3.2 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。如图7-3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。下面给出常见的几 种。
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",[])]), 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>", [])])])) .
例7-1 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)
第7章 智能处理技术
数据挖掘的过程：
•数据预处理、数据挖掘和对挖掘结果的评估与表示 •每一个阶段的输出结果成为下一个阶段的输入
数据挖掘的过程
•数据预处理阶段 数据准备：了解领域特点，确定用户需求 数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本 数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等 数据变换：通过投影或利用其他操作减少数据量 •数据挖掘阶段 确定挖掘目标：确定要发现的知识类型 选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法 数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表示 •知识评估与表示阶段 模式评估：对在数据挖掘步骤中发现的模式(知识)进行评估 知识表示：使用可视化和知识表示相关技术，呈现所挖掘的知识
数据库的应用：
•个人电脑：快速查找文件 •公司：财务管理软件 •互联网：论坛数据存储 •物联网：海量数据管理
7.3.2 数据模型
•网状模型
由图灵奖得主Charles Bachman提出 第一个数据库系统：IDS
•层次模型
典型代表：IBM的IMS系统
缺点：
数据的存储结构依赖于数据的类型 数据通过指针相互串联起来，为了访问到想要的内容，可能需要遍历 整个数据库 查找操作代价大
7.3.3 分布式数据库
分布式存储
•数据可保存在“存储节点”上 •查询被分发到网络中去，由存储节点返回查询结果
集中式存储
•数据全部保存在sink端（汇聚点） •查询仅在sink端进行
7.3.4 移动数据库
7.3.5 数据仓库、数据挖掘
1.数据仓库（Data Warehouse,DW）
数据仓库之父-Bill Inmon给出定义：数据仓库是一个能支持
7.3.2 数据模型 1.关系数据库（RDBMS）
第7章专家系统
专家系统的分类
（3）善于分析各种子问题，并处理好子
问题间的相互作用。 （4）能够实验性地构造出可能设计，并 易对所得设计方案进行修改。 （5）能够使用已被证明是正确的设计来 解释当前的（新的）设计。
专家系统的分类
设计专家系统涉及电路（如数字电路和
集成电路）设计、土木建筑工程设计、 计算机结构设计、机械产品设计和生产 工艺设计等。 5. 规划专家系统（expert system for planning） 规划专家系统的任务在于寻找出某个能 够达到给定目标的动作序列或步骤。规 划专家系统的特点如下：
专家系统的分类
（ 2）
系统能够从不完全的信息中得出 解释，并能对数据作出某些假设。 （3） 系统的推理过程可能很复杂并且 很长，因此要求系统具有对自身的推理 过程作出解释的能力。 作为解释专家系统的例子有语音理解、 图象分析、系统监视、化学结构分析和 信号解释等。
专家系统的分类
2.
专家系统的分类
（3）能够向用户提出测量的数据，并从
不确切信息中得出尽可能正确的诊断。 诊断专家系统的例子很多，如医疗诊 断，电子机械和软件故障诊断以及材料 失效诊断等。用于抗生素治疗的MYCIN、 肝 功 能 检 验 的 PUFF 、 青 光 眼 治 疗 的 CASNET都是国内外颇有名气的实例。
专家系统的基本特征
１、具有专家水平的专门知识
一个专家系统为了能象人类专家那样工
作，就必须具有专家级的知识，知识越 丰富，质量越高，解决问题的能力就越 强。 专家系统的知识可分为三个层次，即数 据级、知识库级和控制级。数据级知识 是指具体问题所提供的初始事实以及问 题求解过程中产生的中间结论，最终结 论等。
一文打尽知识图谱（超级干货，建议收藏！）
⼀⽂打尽知识图谱（超级⼲货，建议收藏！）©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识⼯程的重要分⽀之⼀，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的⽹状知识结构。
图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年，衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向，并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。
如今，知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向，受到学术界和⼯业界的⾼度重视。
本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结，值得收藏。
02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰，其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。
图形化知识表征（Knowledge Representation）的思想最早可以追溯到1956年，由Richens⾸先提出了语义⽹（Semantic Net）的概念。
逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器（General Problem Solver, GPS）。
20世纪70年代，专家系统⼀度成为研究热点，基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀，该专家系统知识库拥有约600条医学规则。
此后，20世纪80年代早期，知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。
⼤约在这个时期结束时的1984年，Cyc项⽬出现了，该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式，⽤以表⽰⼈类常识，为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL，这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。
知识表示及基本推理方法
框架/语义网络/OO表示
三者都是结构化知识的表示方法 框架表示强调对象的内部结构 语义网络注重对象间的关系 OO注重数据、信息处理的封装
OO的表示方法更有适用于大型知识系统的开发和 维护
例：CIM中对变压器的表示
RegulationSchedule 0.. 1 +RegulationSchedule +TapChangers 0..n+TapChangers +TransformerWinding
语义网络表示法的缺点
非严格性：由于表达意思依赖于处理程序对它 们的解释，通过推理网络而实现的推理不能像 逻辑方法保证推理的严格性和有效性。 表示形式不一致，使处理复杂 不便于表示判断性知识、深层知识（如与时间 有关的动态知识）
典型系统
语义信息重现系统（Raphael 1968） SIR NLQAS自然语言问答系统（Simmons 1970、 1973）
框架表示法（续１）
框架是一种描述固定情况的数据结构。由框 架名和一组用于描述框架各方面具体属性的槽 (slots)组成，每个槽又有一个槽名，槽中填入具 体值后，可以得到一个描述具体事物的框架，每 一个槽都可以有一些附加说明，称为侧面(facet)， 用于指出槽的取值范围、求值方法等。
框架表示法（续２）
实例联系：ISA（实例－类属关系 ） 泛化联系：AKO（具体类－抽象类关系 ） 聚集联系：part of（部分与整体的关系 ） 属性联系：IS（属性关系）
二元及多元语义网络表示
二元语网络义例子 多元关系的语义网络表示：
七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版
2024/10/16
5
专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：专家系统善于解决那些不 确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解 但在现有的机器上无法实施的困难问题。
（2）从处理问题的方法看：专家系统则是靠知识和推 理来解决问题，专家系统是基于知识的智能问题求 解系统。
（3）从系统的机构来看：专家系统则强调知识与推理 的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
和发展。 专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
2024/10/16
22
专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制 （2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。 （3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
2024/10/16
23
专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的 诞生。
块
块
1
m
（1）实际问题错综复 杂，可能需要多次推 理，所以知识库是多 层的或多块的。 （2）实际问题往往 不仅需要推理，而且 还需要做一些处理， 所以增加处理模块。
2024/10/16
16
多 媒体 人 机界 面
方法 选择
参数 确定
图件 绘制
图形 评价
I
O 接口
方法 知识 库
动态 数据库
参数 知识 库
2024/10/16
13
专家系统的结构
概念结构 实际结构 网络与分布式结构 黑板模型
2024/10/16
14
概念结构
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统 自学习模块
推理的形式结构
2024/3/18
2
说明：
1)前提A1, A2, … , Ak无次序，
2）推理的形式结构: A1A2…AkB
或
前提： A1, A2, … , Ak
结论： B
3）若推理正确，则记作：A1A2…AkB
2024/3/18
3
4) (1) A1A2…Ak为0,B为0;
(2)结论引入规则（Ｔ规则）: 在推导过程中, 前面已推导出的有效结论（“中间
结果”）都可作为后续推导的前提引入。
(3)置换规则（等值式）:在证明的任何步骤,命题公式中的子公式都可以用等值的
公式置换。得到公式序列中的又一个公式。(P21-P22)
(4)假言推理规则(或分离规则):若证明的公式序列中已出现过A→B和A,则由假言
构造性二难推理
9. (A → B) ∧ (C → D) ∧ ( B ∨ D) (A ∨ C)
破坏性二难推理
2024/3/18
10
说明 ：
1)把具体的命题公式代入某条推理定律后就得到这条推理定律的一个代入
实例。且都是重言式。例如 ppq（代入1附加律AA B）,
pq (pq) r （代入1）,p p
用构造证明时, 采用——前提: A1, A2, … , Ak, 结论: B.
2024/3/18
6
例1 判断下面推理是否正确
(1) 若今天是1号，则明天是5号。今天是1号，所以明天是5号。
设 p：今天是1号，q：明天是5号。推理的形式结构为: (pq)pq
证明：（用等值演算法）
(pq)pq
• 解:
① ∨
②→
P
T,①置换(蕴含等价式)
③ ∨
知识的结构化表示_8
中科院自动化研究所
知识表示
概述
表示方法 表示观
概述
表示方法 表示观
概述
人工智能研究中最基本的问题之一
知识是存储在人脑中和书本上的，如果要被计 算机使用，必须首先能在计算机中存储和表示， 因此，对计算机而言，就有个表示问题。 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。
陈述性知识： 只表示知识，而没有知识的运用。即， 知识与知识的应用分开。 过程表示： 知识与知识的运用结合在一起。
例如，求绝对值：
function abs(a) { if (a ≥ 0) return a; else return –a; }
说明性知识和过程性知识相比：
说明性知识比较简要、清晰、可靠、便于修改。但 往往效率低。 过程性知识比较直截了当，效率高。但由于详细地 给出了解决过程，使这种知识表示显得复杂、不直 观、容易出错、不便于修改。 实际上，说明性表示和过程性表示实际上没有绝对 的分界线。因为，任何说明性知识如果要被实际使 用，必须有一个相应的过程去解释执行它。
谓词逻辑规范表达式： P ( x1, x2, x3, …)， 这里P是谓词, xi是主体与客 体。
表示方法 —逻辑表示法
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。（有层）
局部表示
表示方法所规定的任何局部(符号)都具有独立的含 义, 不随系统的其它部分改变而改变.
分布表示
表示由一组相互关联的值组成, 任何一个局部都没 有独立的意义, 即, 知识分布地表示在这组值中;
掌握知识表示和推理的方法和应用
掌握知识表示和推理的方法和应用知识表示和推理是人工智能领域中的重要研究方向之一。
它是指将人类的知识和推理能力转化为计算机可理解和应用的形式，从而帮助计算机进行智能决策和解决复杂问题。
掌握知识表示和推理的方法和应用对于构建智能系统和解决实际问题具有重要意义。
知识表示是将现实世界的事物和概念映射到计算机系统中的过程。
常见的知识表示方法包括语义网络、本体论、逻辑表示、框架表示等。
语义网络是通过节点和边表示事物之间的关系，较为常用。
本体论主要是建立领域知识的层次结构，通过定义实体、类别、属性和关系等来描述事物及其关系。
逻辑表示使用谓词逻辑或规则来表示知识，它更加形式化，适合于推理和定理证明。
框架表示将事物的属性和关系组织成框架，通过槽位和值来描述。
这些知识表示方法各有优劣，根据问题的性质和需求选择适合的方法进行知识表示。
知识推理是基于知识表示进行的推理过程，目的是从已知的事实和规则中推导出新的结论。
知识推理常用的方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理、基于概率的推理和基于模型的推理等。
基于规则的推理是根据预定义的规则对事实进行匹配和推理，可以快速找到特定问题的解决方案。
基于逻辑的推理是基于逻辑公式和定理证明来推理，可以进行较为复杂的推理过程，但计算复杂度较高。
基于概率的推理是基于概率模型和统计方法进行推理，可以处理不确定性和不完全信息的问题。
基于模型的推理是基于事物之间的关系和模型进行推理，通过模拟和预测来进行推理。
这些推理方法各有特点，可以根据实际问题和需求选择合适的推理方法。
知识表示和推理的应用非常广泛，涵盖了各个领域。
在自然语言处理领域，知识表示和推理可以用于文本理解、问答系统和机器翻译等任务。
在智能搜索和推荐系统中，知识表示和推理可以对用户的需求进行推理和理解，提供更准确和个性化的搜索和推荐结果。
在智能交互和对话系统中，知识表示和推理可以帮助系统理解用户的指令和问题，并进行合理的回答和交流。
在医学诊断和辅助决策系统中，知识表示和推理可以对患者的病情和病史进行推理分析，提供准确的诊断结果和治疗建议。
结构化知识体系
结构化知识体系结构化知识体系指的是一种由基础知识、衍生知识和高级知识构成的系统性结构化体系，以便人们能够更好地理解、掌握、应用和创新知识。
本文将从概念、内容、优势和应用四个方面，对结构化知识体系进行详细阐述。
一、概念结构化知识体系是指一个包含由基础知识、衍生知识和高级知识构成的有机整体，经过分类、归纳、整理和组织等过程而形成的结构化的知识体系。
结构化知识体系通过系统性地整合不同层次与领域的知识，并建立不同层级之间的联系，形成完整可行的知识网络，让人们能够更好地理解、掌握知识、应用和创新知识。
二、内容结构化知识体系通常包括以下内容：1.基础知识基础知识是学习和掌握其他知识的前提，包括经典理论、公式、方法、实验技能、术语、分类体系等。
2.衍生知识衍生知识是在基础知识的基础上发展出来的知识，包括分析、综合、推论、归纳、演绎等知识及相关的工具和技术。
3.高级知识高级知识是在衍生知识的基础上得出的更深入的认知，包括深层次的理解、应用和创新，更具有综合性、创新性和前瞻性。
三、优势结构化知识体系具有以下优势：1.整合分散的知识结构化知识体系可以将不同领域的知识进行整合和组合，避免了知识的碎片化和分散性，从而形成了一个有机的知识体系。
2.方便知识的学习和应用结构化知识体系可以将不同层次的知识进行分类、整理和组织，使知识更加系统化、条理化和易于理解，便于人们进行学习和应用。
3.促进创新和发展结构化知识体系可以让人们更快地发现和利用已有的知识，进而结合个人经验和知识进行创新和发展，从而推动社会科技进步。
四、应用结构化知识体系可以在各个领域中得到广泛应用，如：1.教育领域在教育领域中，结构化知识体系可以帮助学生更好地理解和掌握知识，提高学习效率和成果。
2.科研领域在科研领域中，结构化知识体系可以帮助研究人员更加系统和全面地分析、归纳、总结研究成果，并为研究提供新的思路和方法。
3.商业领域在商业领域中，结构化知识体系可以帮助企业更加有目的地整合、分析和利用大量的信息，为企业决策提供支持和依据。
第七章 知识图谱
之间的关系（实体的命名、称谓、英文 名等）以及词汇之间的关系（同义关系、 反义关系、缩略词关系、上下位词关系 等）。例如，（“Plato”，中文名，柏 拉图）、（赵匡胤，庙号，宋太祖）、 （妻子，同义，老婆）。
（4）常识知识
常识是人类通过身体与世界交互而积累
的经验与知识，是人们在交流时无须言明就 能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀、 鸟能飞等；又如，如果X 是一个人，则X要么 是男人要么是女人。常识知识的获取是构建 知识图谱时的一大难点。
知识表示学习主要是面向知识图谱中的
实体和关系进行表示学习，使用建模方法将 实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然 后进行计算和推理。
知识是人类在认识和改造客观世界的过程 中总结出的客观事实、概念、定理和公理的 集合。知识具有不同的分类方式，例如，按 照知识的作用范围可分为常识性知识与领域 性知识。知识表示是将现实世界中存在的知 识转换成计算机可识别和处理的内容，是一 种描述知识的数据结构，用于对知识的描述 或约定。
实体抽取的方法主要有基于规则与词典的方法、 基于机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。
关系抽取
关系抽取的目标是抽取语料中命名实体的语义关 系。实体抽取技术会在原始的语料上标记一些命名 实体。为了形成知识结构，还需要从中抽取命名实 体间的关联信息，从而利用这些信息将离散的命名 实体连接起来，这就是关系抽取技术。
象看本质，准确地捕捉到用户的真实意图，并依此来进行搜索，从而更准确地向用户返回 最符合其需求的搜索结果。 （8）知识库问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提出的自然语言问题，抽取其 中的关键语义信息，然后在已有单个或多个知识库中通过检索、推理等手段获取答案并返 回给用户。
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4
7.1.2
框架和实例框架
框架名：<书>
书名：单位（字符串） 作者：<作者>表明对〈作者〉框架的调用 出版社：<出版社> 版权：单位（年） 条件：年>2000 框架名：<作者> 姓名：单位（姓，名） 电邮：单位（字符串）
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7.1.2
框架和实例框架
对于一个框架，当把具体信息添入其槽或侧面后 ，就得到一个该框架的实例框架。如： <书> 书名： Extreme Programing Explained 作者： <作者1> 出版社： <出版社1> 版权：2002
框架 系统 的表 示
框架 系统 的预 定义 槽名
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14
框架系统的基本结构
框架系统的基本结构是通过诸如框架之间的横向 或纵向联系来实现的 框架名<人> 姓名：单位（姓，名） 性别：范围（男，女） 身份证号： 框架名<学生> 继承：<人> 入学时间：单位（年，月） 学制：单位（年） 学号：单位（年，班级代号，班内学号）
7.1
7月 7.2
框架
语义网络
类与对象
7.3 7ห้องสมุดไป่ตู้4
Page 1
脚本（script）表示
7.1 框架
7.1.1
框架理论
7.1.2 7月
框架和实例框架
框架系统/网络
7.1.3
7.1.4
Page 2
框架系统的推理过程
7.1.1
框架理论
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
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15
框架系统的表示
由以上分析可知，框架系统是 由框架之间的纵向、横向联系所形
成的一种复杂结构。
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16
框架系统的表示
框架之间的纵向联系是通过在下层框架中增加“继承” 槽来实现的。 框架名<人> 姓名：单位（姓，名） 性别：范围（男，女） 框架名<学生> Is-a：<人> 入学时间：单位（年，月） 学制：单位（年）
用作某下层框架的槽时，表示该下层框架是其上层框架
的一个子类。如“大学生” 框架名<大学生> subclass：<学生>
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8
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
7.1.2
框架和实例框架
例 下面是描述一个具体教师的框架:
框架名:<教师-1>
框架名 ： （哭-1） 动作： 哭 动作发出者：苏西 后果： （<得意，懊悔>）
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12
7.1.2
框架和实例框架
例如，产生式 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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13
7.1.3
框架系统/网络
1
2
3
框架 系统 的基 本结 构
Page
11
7.1.2
框架和实例框架
框架名 ： （打人-1） 动作： 打 动作发出者：罗宾 动作接受折：苏西 后果： （<打人-2>，<哭泣-1>）
机 器 人 纠 纷 问 题
框架名 ： （打人-2） 动作： 打 动作发出者：苏西 动作接受折：罗宾 后果： （<打人-1>，<哭泣-2>）
框架名 ： （哭-2） 动作： 哭 动作发出者：罗宾 后果： 心理平衡
Page 6
7.1.2
框架和实例框架
例 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)
Page 7
类型:(<小学教师>，<中学教师>，<大学教师>)
7.1.2
框架和实例框架
例 下面是一个描述“大学教师”的框架：
7.1.2
框架和实例框架
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>，…)
姓名:李明 年龄:25
类属:<大学教师>
性别:男 职业:教师
职称:助教
工作:
专业:计算机应用
部门:计算机系软件教研室 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>
Page 9
7.1.2 框 架 的 表 达 能 力
Page 10
框架和实例框架
例 下面是关于房间的框架: 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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框架系统的预定义槽名
在框架系统中，框架之间的联系实际上是通过在槽中 填入相应的框架名来实现的，至于框架之间究竟为何种关系 ，是由槽名来指定的。常用的预定义槽名有以下几种： 1. ISA槽：用来指出一个具体事物与其抽象概念间的类属关 系。一般的说，“ ISA” 槽所指出的联系都具有继承性，即 下层框架可以继承上层框架所描述的属性或值。 框架名<人> 姓名：单位（姓，名） 性别：范围（男，女） 框架名<学生> Is-a：<人> 入学时间：单位（年，月） Page 18 学制：单位（年）
框架系统
把一组有关的框架连接起来便可形成一
个框架系统
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3
7.1.2
框架和实例框架
框架的概念
<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，…> <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，…> … … … <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，…>
框架系统的预定义槽名
2. AKO槽：用来指出事物间的抽象概念上的类属关系。用作
为下层框架的槽名时，其槽值为上层框架的框架名。它表示 该下层框架表示的事物比其上层框架更具体。如“大中专学 生” 框架名<大中专学生> AKO：<学生> 特点：有专业
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框架系统的预定义槽名
3. subclass槽：用来指出子类和类之间的类属关系。当它