文档介绍：摘要硕士研究生于娟芾砜蒲в牍こ指导教师马金平教授关键词:知识表示;本体论;谎Э铺逑担煌评硭惴随着科学技术的迅速发展,知识更新速度加速度增长。这对高校的师生提出了更高的要求,需要更快速准确地掌握本学科领域最新的发展动态,以提高教学科研水平。为此,提出开发一个基于语义慕萄懈ㄖ低称教ā8闷教ㄎ9愦蟾咝师生了解本学科领域的知识以及掌握学科发展动态提供支持。本文旨在为该教研辅助系统平台建立良好的知识表示方法并设计其推理算法。知识表示是人工智能的一个永恒的主题。目前为止人们提出的具较大影响力的几种知识表示方法包括:谓词演算、语义网络、框架、概念图、本体论方法等。但是几乎每~种知识表示方法都不能兼顾表示能力与推理能力。知识表示语言对表示能力,可理解性,可操作性,可扩充性的要求都很高;并且要求能够针对不同用户群分层设计,语法简便。咎逵镅設作为员咎迕枋鲇镅缘耐萍霰准,基本具备知识表示浯言所要求的优良性质。本文简要分析了前述的这几种知识表示方法,在此基础之上,提出了基于语义慕萄懈ㄖ低车闹J犊獾闹J侗示方法。该方法以教育部颁发的《普通高等学校本科专业目录》中设立的学科体系为知识框架建立依据,以咎逵镅設为表示语言,将知识资源分为课程内容、新闻、报告、学习心得等种类型并对不同类型知识的表示加以区别。文中对各种类型知识资源的表示方法均加以醴明,其中,重点阐述了课程内容的本体论知识表示方法并简单介绍了其它各种类型知识的表示方法。随后,分析了将传统的深度优先搜索算法和广度优先搜索算法应用到基于此种知以表示方法的推理算法的可行性。然后,应用几个实例说明文中提出的知识表示方法的具体实现技术,并用一个知识检索的实例展示了原型系统的应用效果。论文最后针对该种知识表示方法提出了可改进之处,并指出了后续工作的重点。
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第一章绪论相关文献综述知识表示——如何最佳地捕捉智能行为的关键特征以供在计算机上使用,或者泌以供与人类进行交流——一直是人工智能,囊桓鲇恒的主题。知识表示的研究源于世纪年代,年代成为研究热点。到目前为止人们提出的具较大影响力的几种知识表示方法包括:谓词演算、语义网络、框架、概念图、本体论方法等。每一种知识表示方法均能有效地表示某一类知识。这些知识表示方法各有不同的形式化描述方法。不同的知识表示方法会直接影响对知识的高效利用和推理机制。知识表示方法通常致力于提供对于领域的全面地表示以支持智能应用,也即提供一种表示方法使得能够从显性知识推理出隐性知识【。但是几乎每一种知识表示方法都不能兼顾表示能力与推理能力。谓词演算注重推理能力,语义网络、框架、本体论方法等基于网络图的知识表示方法注重表示能力。描述逻辑竭力在基于网络的知识表示方法中添加更多规则限制以图在知识表示能力与知识推理能力之间达到一个令人满意的平衡【。下面简单分析上述的几种知识表示方法。谓词演算支持强有力的推理且易于实现系统问交互渲匾9δ苁歉菀幌列真实断言推理出新的正确的表达式,强调对合式表达式的保持真值的运算。由此,谓词演算的知识表示语言广泛应用于自动推理,模型检查、验证系统等。语义网络的研究源于年提出的语义记忆模型弥J侗硎痉椒把知识表示为一种图,图中节点划‘应于事实或者概念,弧对应于概念间的关系和关联。语义网络通常用于自然语言理解,其第一次计算机实现就是世纪年代初期用于开发机器翻译系统。框架荕暝谝黄B畚闹刑岢龅模怯镆逋绲睦┱埂?蚣艿目的是在显式组织的数据结构中捕捉问题域中隐含的信息连接。它提供了一种用于将实体表示为结构化的对象的工具,对象可以带有命名槽和对应值。其中,槽包含的信息有:框架标识信息,框架问关系,框架的特征描述,被框架描述的结构的用法的过程信息以及实例信息等等。概念图暧蒘岢觯且恢钟邢蘖佣客肌!ò闳衔8拍钔际语义网络和框架的进化产物。图的结点表示概念,概念闻的关系,具体对象ā电话、饭店蛘呤浅橄蠖韵爱、美丽、忠诚C扛龈拍钔伎梢员硎疽桓雒猓
基于概念图建立的知识库中包含大量这样的图。概念图理论还包括根据现有图产生例和其他异常情况的特殊规则。尽管如此,强启发系统仍很可能碰到任何现有规则新图的运算,比如复制,限定,联合,简化等。总之,该种知识表示方法已经开始关注表示能力和推理能力的共同提高。语义网络、框架、概念图等知识表示方法统称为非逻辑的知识表示方法,也称为关系表示方法。这类方法基于心理学家和语言学家对人类理解、记忆和执行任务过程的实验研究成果之上。使用这类方法建立的知识库一般是一个描述世界的全局性的静态的图结构。从实践的角度看,关系表示方法支持连接和相关推理规则的定义热缂坛芯投ㄒ辶艘恢痔厥獾耐评砉叵,其可用性应该比逻辑方法更高。然而,近几年出现了大量文献质疑这类知识表示方法,例如,机器人研究领域中,情景认知领域中的虲侵赋龇锹呒闹J