知识表示框架表示法35页PPT
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。
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
人工智能第章知识表示方法PPT课件
框架名：<棋手>
ISA: <运动员>
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脑力：特好
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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）
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框架的推理-例
【例】师生员工的框架网络已建立在知识库中，从知识库中找出一
个满足以下条件的教师：男性，年龄在30岁以下，身体健康，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
框架名：<教师-x>
姓名：
师生
年龄：<30
员工
继 性别：男
承 健康状况：健康
性 职称：讲师
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过程式表示
前面的几种知识表示方法均是知识和事实的一种静止的表示 方法，即为知识的陈述式表达，是对事物有关知识的静态描 述，是知识的一种显式、说明性知识表达形式。 说明性表示知识给出事物本身的属性及事物之间的相互关 系。对问题的解答就隐含在这些知识之中。而过程性知识则 给出解决一个问题的具体过程。 ◆过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使 用这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。
知识表示-框架表示法
姓名:单位(姓,名) 年龄:单位(岁)
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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
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5 框架推理步骤
在用框架表示知识的系统中,通过框架中的 AKO槽和Instance槽把框架连接起来,构成的 框架网络是一个层次结构.
框架推理就是以此层次结构为基础,按照一定 的搜索策略,不断寻找可匹配的框架进行填槽过程.
此过程有可能找到合适的框架,得到问题的解 而成功结束,也有可能因为找不到合适的框架而被 迫终止.
然<教师1>可以与之匹配.
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3 框架推理的基本过程及形式
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. 例 3.2 王强的行动和音量想消防车,找出王强的行 动和音量像什么
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3 框架推理的基本过程及形式
框架1：<王强> 是:人 性别:男 行动: 音量: 进取心:中等
框架2：<消防车> 是:车辆 颜色:红 行动:快 音量:极高 载物:水
匹配这两个框架的槽:行动和音量.框架1没 有此值,框架2有.匹配结果是填充框架1的两个 槽值->王强行动是快的,音量是极高的.
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3 框架推理的基本过程及形式
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。
2.4--框架表示法
人工智能
2.4 框架表示法
下面是描述“大学教师”的框架。 例2.4.2 下面是描述“大学教师”的框架。 框架名： 大学教师> 框架名：<大学教师> 类属： 教师> 类属：<教师> 学位：范围：（学士，硕士，博士） ：（学士 学位：范围：（学士，硕士，博士） 缺省： 缺省：硕士 专业： 学科专业> 专业：<学科专业> 职称：范围：（助教，讲师，副教授，教授） ：（助教 职称：范围：（助教，讲师，副教授，教授） 缺省： 缺省：讲师 水平：范围：（ ：（优 水平：范围：（优，良，中，差） 缺省： 缺省：良 从上述两例可以看出， 从上述两例可以看出，这两个框架之间存在一种层次关 称前者为上层框架（或父框架），后者为下层框架（ ），后者为下层框架 系，称前者为上层框架（或父框架），后者为下层框架（或 子框架）。 子框架）。
2010-12-25 人工智能 丁世飞
人工智能
2.4 框架表示法
（2）AKO槽 AKO槽 AKO槽用于具体地指出对象间的类属关系 槽用于具体地指出对象间的类属关系。 AKO槽用于具体地指出对象间的类属关系。其直观意义 是一种” 当用它作为某下层框架的槽时 下层框架的槽时， 是“是一种”。当用它作为某下层框架的槽时，就明确地指 出了该下层框架所描述的事物是其上层框架所描述事物中的 一种，下层框架可继承上层框架中值或属性。 继承上层框架中值或属性 一种，下层框架可继承上层框架中值或属性。 （3）Instance槽 ） 槽 Instance槽用来表示 槽用来表示AKO槽的逆关系。当用它作为某上 槽的逆关系。 槽用来表示 槽的逆关系 层框架的槽时，可在该槽中指出它所联系的下层框架。 层框架的槽时，可在该槽中指出它所联系的下层框架。用 Instance槽指出的联系都具有继承性，即下层框架可继承上 槽指出的联系都具有继承性 槽指出的联系都具有继承性， 层框架中所描述的属性或值。 层框架中所描述的属性或值。
人工智能课件第二章 知识表示(修改)
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TABLE(a)
TABLE(a)
SETWODN(b) TABLE(b) GOTO( b,c) TABLE(b)
=======>状态5 ON(box,b) =======>状态6 ON(box,b)
EMPTY(robot)
EMPTY(robot)
AT(robot , a)
AT(robot ,b)
则称P是一个n元谓词，记为P(x1,x2,…,xn)，其中， x1,x2,…,xn为个体。
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定义2.2 设D是个体域，f：Dn→D是一个映射，则称 f是D上的一个n元函数，记作f(x1,x2,…,xn) 其中，x1,x2,…,xn为个体。
• 谓词与函数的区别： 谓词是D到{T，F}的映射，函数是D到D的映射； 谓词的真值是T和F，函数的值（无真值）是D中 的元素； 谓词可独立存在，函数只能作为谓词的个体。
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二、谓词逻辑表示法
1. 基本概念
• 命题：具有真假意义的断言称为命题。 • 命题的真值：
T：表示命题的意义为真 F：表示命题的意义为假 • 命题真值的说明： 一个命题不能同时既为真又为假 一个命题可在一定条件下为真，而在另一条件下为假
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• 论域：由所讨论对象的全体构成的集合。 • 个体：论域中的元素。 • 谓词：在谓词逻辑中命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词
是一种“一直往前走”不回头的方式，该方式是利用问 题给定的局部知识来决定选用的规则，就像动物识别系统一 样，选取一条与综合数据库进行匹配，然后作用到综合数据 库，再选取一条新的规则进行匹配，此时在选择上不再考虑 已经用过的规则了。
动物有暗斑点，有长脖子，有长腿，有奶，有蹄
• 该例子的部分推理网络如下：
框架知识表示PPT课件
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《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
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《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。
约束条件：
约束条件1 约束条件2 约束条件3
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《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：
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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。
4.5 脚本知识表示方法
•结构 •推理 •特点
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《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
2C0H2E1/N3/L7I
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《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。