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第二章 知识表示方法

第二章 知识表示方法. 2.1 知识的基本概念. 1. 知识 知识 是人们把实践中获得的 信息关联 在一起所形成的 信息结构 ， 是构成 智能 的基础。 知识 → 信息 → 数据 → 符号. 2. 知识的特性. 相对正确性 ：在一定前提条件下正确。 不确定性 ：知识存在 “ 真 — 假 ” 程度之分。 可表示性 ：知识可数据化形式表示。 可利用性 ：知识就是力量。. 3. 知识的分类. 知识可以从不同角度划分，得到不同的分类方法。. 按照知识的 作用范围 来划分，知识可以分为 常识性知识 、 领域性知识 。.

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第二章 知识表示方法

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  1. 第二章 知识表示方法

  2. 2.1 知识的基本概念 1. 知识 • 知识是人们把实践中获得的信息关联在一起所形成的信息结构，是构成智能的基础。 • 知识→信息→数据→符号

  3. 2.知识的特性 • 相对正确性：在一定前提条件下正确。 • 不确定性：知识存在“真—假”程度之分。 • 可表示性：知识可数据化形式表示。 • 可利用性：知识就是力量。

  4. 3. 知识的分类 知识可以从不同角度划分，得到不同的分类方法。 • 按照知识的作用范围来划分，知识可以分为常识性知识、领域性知识。 • 按照知识的作用及表示来划分，知识可以分为事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。

  5. 按照知识的确定性划分，知识可以分为确定性知识和不确定性知识。按照知识的确定性划分，知识可以分为确定性知识和不确定性知识。 • 按照人类的思维及认识来划分，可分为逻辑性知识和形象性知识。

  6. 4. 知识表示 • 知识的表示就是对人类知识的一种描述，把知识表示成计算机能够处理的数据结构。 • 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。 • 知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储，又考虑知识的使用。

  7. 知识表示方法可以分为陈述性知识表示和过程性知识表示两大类。知识表示方法可以分为陈述性知识表示和过程性知识表示两大类。 • 陈述性知识表示主要是用来描述事实性知识。这类表示法就是将对象的有关事实陈述出来，并以数据的形式表示。 • 过程性知识表示主要用来描述规则性知识和控制结构知识。

  8. 这两类知识表示法中，包含了多种具体的方法，目前使用较多的有：这两类知识表示法中，包含了多种具体的方法，目前使用较多的有： • 谓词逻辑表示法 • 产生式表示法 • 框架表示法 • 语义网络表示法 • 面向对象表示法 • 状态空间表示法 • 与/或树表示法

  9. 2.2 谓词逻辑表示法 谓词逻辑表示法以数理逻辑为基础，是目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精确的形式语言，最早应用于AI。

  10. 1.知识的谓词逻辑表示 谓词公式 = 谓词 + 连接符 • 对于事实性知识，谓词逻辑的表示法通常是由以合取、析取符号（∧、∨）连接形成的谓词公式来表示。 例如：对于事实性知识“张三是学生，李四也是学生”可以表示为： Is_student(张三) ∧Is_student(李四)

  11. 对于规则性知识，谓词逻辑表示法通常是由以蕴涵符号()连接形成的谓词公式来表示。对于规则性知识，谓词逻辑表示法通常是由以蕴涵符号()连接形成的谓词公式来表示。 例如：对于规则： “如果x,则y” 可以表示为： xy

  12. 2.用谓词公式表示知识的步骤 • 定义谓词及个体 • 为谓词中的变元赋值 • 根据语义，用连接符连接谓词

  13. 3. 举例 例2.1设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 李晓鹏比他父亲长得高。 用谓词公式表示这些知识。 解 第一步：定义谓词： COMPUTER(x)：x是计算机系的学生 LIKE(x，y)：x喜欢y HIGHER(x，y)：x比y长得高

  14. 定义个体：张晓辉(zhangxh)，编程序(programming)，李晓鹏(1ixp)，father(lixp)表示李晓鹏的父亲。定义个体：张晓辉(zhangxh)，编程序(programming)，李晓鹏(1ixp)，father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 第二步：将个体代入谓词中： COMPUTER(zhangxh)，～LIKE(zhangxh，programming)， HIGHER(lixp，father(lixp)) 第三步：根据语义，用逻辑连接符将它们连接起来，就得到了表示上述事实性知识的谓词公式： COMPUTER(zhangxh)∧～LIKE(zhangxh，programming) HIGHER(1ixp，father(1ixp))

  15. 例2.2下列是一些规则性知识： 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数不是偶数就是奇数。 用谓词公式表示这些知识。 解 定义谓词： MAN(x)：x是人； LOVE(x，y)：x爱y； N(x)：x是自然数； GZ(x)：x大于零。 I(x)：x是整数； E(x)：x是偶数； O(x)：x是奇数；

  16. 按照第二步和第三步的要求，可以得到 “人人爱劳动”用谓词公式表示为： (Vx)(MAN(x)→LOVE(x，labour)) “自然数都是大于零的整数”表示为： (Vx)(N(x)→GZ(x)∧I(x)) “所有的整数不是偶数就是奇数”表示为： (Vx)(I(x)→E(x)∨O(x))

  17. 4.谓词逻辑表示法的特点 • 自然性—接近自然语言。 • 适宜表示确定性知识，不适宜表示不确定性知识。 • 易在计算机上实现。 • 采用归结推理方法（消解法）进行问题求解。

  18. 2.3 产生式表示法 • 产生式表示法又称为产生式规则表示法。有心理学家认为，人脑对知识的存储就是产生式形式。 • 产生式最早由P.Post于1943年提出，用于构造Post机计算模型；1972 A.Newell和H.A.Simon在研究人类的认识模型中提出了 Rule-Based产生式系统方法以及规则表示模式。 • 目前，产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知识表示法，许多成功的专家系统都用它来表示知识。

  19. 1. 产生式知识表示法 产生式表示法容易用来描述事实、规则以及它们的不确定性度量。 • 确定性规则知识的表示 PQ 或 IF P THEN Q • 不确定性规则知识的表示 PQ （可信度） 或 IF P THEN Q（可信度）

  20. 例如 : 规则1：if该动物有羽毛 then该动物是鸟 规则2： if该动物是鸟 and有长脖子 and 有长腿 and 不会飞 then该动物是鸵鸟

  21. 确定性事实知识的表示。一般使用三元组表示：确定性事实知识的表示。一般使用三元组表示： （对象，属性，值）， 或者 （关系，对象1，对象2） 例如： • 事实“老李年龄是45岁。”可以表示为： (Li，Age，45) • 事实“老李、老张是朋友。”可以表示为： (Friend，Li，Zhang)

  22. 不确定性事实知识的表示。一般使用四元组表示：不确定性事实知识的表示。一般使用四元组表示： （对象，属性，值，可信度） 或者 （关系，对象1，对象2，可信度） 例如： • 事实“老李年龄很可能是45岁。”可以表示为： (Li，Age，45，0.8) • 事实“老李、老张不大可能是朋友。”可以表示为： (Friend，Li，Zhang，0.1)

  23. 2. 规则组知识表示法 规则组 = 规则架 + 规则体 RULE nIF……THEN…… RB{ 体规则 IF……THEN…… 计算规则 }

  24. RULE 11 IF土壤肥力等级 THEN目标产量 RB{ IF土壤肥力等级=“高” THEN {目标产量=130;}; IF土壤肥力等级=“中” THEN {目标产量=90;}; IF土壤肥力等级=“低” THEN {目标产量=65;}; }

  25. 推理机 规则库 综合数据库 图2.1 产生式系统的基本结构 3.产生式系统的组成

  26. 4.产生式表示法的特点 • 清晰性：格式固定、形式简单。 • 模块性： 知识单元（规则）独立，知识库与推理机分离，知识库维护方便。 • 自然性：表达因果关系自然，符合思维习惯。 • 表示能力强：不仅能表示确定性知识，而且能表示不确定性知识

  27. 2.4 语义网络表示法 • 语义网络是1968年J. R. Quillian 在研究人类联想记忆时提出的心理学模型，认为记忆是由概念间的联系实现的。 • 随后在自然语言理解系统中用做知识表示，在ES中语义网络首先由PROSPECTOR实现。 • 目前，语义网络已成为AI中应用较多的一种知识表示方法。

  28. 2.4.1 语义网络的概念及其结构 • 语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图，它是一个带标注的有向图，由节点和弧构成。 • 节点：表示不同对象（概念、事物、属性、情况、动作、状态等）；可以带有表征对象特性的若干属性。 • 弧：是有方向、有标注的。方向体现节点间的主次关系，标注表示节点间的语义关系。

  29. 同学 李四 张三 (张三，同学，李四) 一个最简单的语义网络可由一个三元组表示： (节点1，弧，节点2) 它可用有向图表示，称做基本网元。 其中：A和B分别代表节点，R表示A和B之间的某种语义联系。

  30. 当把多个基本网元用相应的语义联系关联在一起时，就可得到一个语义网络。当把多个基本网元用相应的语义联系关联在一起时，就可得到一个语义网络。 在语义网络中，节点还可以是一个语义子网络，所以，语义网络实质上可以是一种多层次的嵌套结构。

  31. AKO • 类属关系： 果树 苹果树 Part-of • 包含关系： 人体 两只手 Have 一支笔 • 占有关系： 张三 Before 李四入学 张三入学 • 时间关系： Located-at 桃园路 加油站 • 位置关系： 2.4.2 语义网络中的基本语义联系

  32. Similar-to • 相近关系： 虎 猫 推出 If-then Is • 推论关系： 参加锻炼 环境好 50岁 老张 身体好 多栽树 • 因果关系： • 属性关系： • 组成关系： 正整数 Composed-of 与 零 整数 负整数

  33. 2.4.3 语义网络表示知识的方法 • 事实性知识的表示

  34. 2. 情况和动作的表示 例：一只名叫“神飞”的小燕子从三月到十一月占有一个巢。

  35. 例：张三送给李四一支钢笔。

  36. 3. 逻辑关系的表示 例：参加比赛者有工人、有干部、有高的、有低的。

  37. 例：每个学生都学习了一门程序设计语言。

  38. RAB If-then B 环境好 A 多栽树 4. 规则性知识的表示

  39. 2.4.4 语义网络表示知识的步骤 • 确定问题中的所有对象及其属性； • 分析并确定语义网络中所论对象间的关系； • 根据语义网络中所涉及的关系，对节点及弧进行整理。

  40. 2.4.5 举例

  41. 2.4.6 语义网络知识表示下的推理 • 语义网络表示的问题求解系统由两部分构成： • 语义网络知识库：存放许多已知事实的语义网络。 • 推理机：求解问题的程序。 • 语义网络系统中的推理方法一般有两种： • 匹配推理：根据待求解问题，构造一个带有空标注的网络片段，再到知识库中寻找可匹配的语义网络，求得问题的解答。 • 继承推理：下层节点继承上层节点的属性或方法。

  42. 例2.10匹配推理

  43. 2.4.7 语义网络表示法的特点 • 结构性：结构化的知识表示方法。能将事物间的语义联系显式地表示出来；下层概念节点可以继承、补充、变异上层概念的属性，实现信息的共享。 • 自然性：带有标识的有向图，自然语言转换容易。 • 联想性：联想记忆模型。 • 非严格性：没有公认的形式表示体系。

  44. 2.5 框架表示法 • 框架表示法由M. Minsky1975年提出，它针对人们在理解事物情景时的心理学模型，论述了人们理解问题的一种思想方法。 • 框架表示法最早用作视觉感知、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。

  45. 2.5.1 框架理论 框架理论认为，人脑中存储有大量事物的典型情景，这是人们对现实世界中各种事物的认识，这些典型情景都是以一种类似于框架的基本知识结构存储在记忆中的。当面临一种新事物情景时，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情景的认识。

  46. 例如： • 当一个人将要走进一个教室之前，他就可以想像这个教室一定有四面墙，有门、窗、天花板和地板，还有黑板、讲台、课桌、坐凳等，尽管他对这个教室的具体细节如教室的大小、门窗的个数等还不清楚，但对教室的基本结构是可以预见的。 • 他之所以能够做到这一点，是由于在以前的认识活动中已在其头脑中建立起了有关“教室”这一概念的基本框架。这一基本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(墙、门、窗等)，通过对该框架的查找就很容易得到有关教室的特征。 • 在他进入教室之后，经观察得到了教室的大小、门窗的个数等细节，把这些数据填人到教室框架中，就得到教室框架的一个具体实例，这是他关于这个教室的视觉印象，称为实例框架。

  47. 2.5.2 框架的定义及组成 1.框架的定义 • 框架是用于描述静态对象的通用数据结构，该对象用“对象—属性—属性值”表示。 • 框架由若干个槽（Slot）组成，槽用于描述对象的属性。 • 槽又可由槽值或若干个侧面组成，侧面用于描述相应属性的一个方面。 • 侧面可由一个或多个侧面值组成。

  48. 2.框架的组成 <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，…> …

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