知识表示的分类及各类的分析介绍

5.5.2　知识表示

知识组织的目标不仅在于对知识存储进行整序和提供知识，而且在于融合分析、归纳、推理等方法来实现知识挖掘的知识表示过程。所谓知识表示，是指把知识客体中的知识因子和知识关联表示出来，以便人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的基础与前提，任何知识组织方法都要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识的表示和客观知识的表示两种^[13]。

(1)主观知识的表示

主观知识存储于人脑中，对它的表示表现为复杂的人脑神经生理与心理过程。目前的科学发展尚未完全探明人脑主观知识表示的内在机制。但是，在人工智能的专家系统研究领域，对人脑的知识表示机制进行模拟研究，取得了可喜成果。专家系统的核心是知识库系统，知识库中的知识存储方式及其推理输出规则，即为专家系统的知识表示方法。专家系统对专家知识的表示主要采取以下五种方式^[14]:

①逻辑(Logic)表示法

这种方法运用命题演算、谓词演算等逻辑手段来描述一些事实的性质、状况、关系等知识。它利用命题逻辑中的连接词符号建立演绎逻辑系统，可进行事实推理、定理证明等运算。

②产生式规则(Production Rules)表示法

这是一种前因后果式的知识表示模型，它由两部分构成:前一部分称为条件，用来表示状况、前提、原因等;后一部分称为结果，用来表示结论、后果等。其规则是:“IF(条件)THEN(结果)”，其意义是:如果IF(条件)满足，则THEN(结果)系统执行动作(或得出结论)。在一个专家系统中，专家知识、用户知识和背景知识，一般用产生式规则表示。如在文献检索专家系统中，用“IF...THEN...”规则能很方便地表达诸如标引规则、聚类规则、检索反馈策略等专家经验和思想。

③语义网络(Semantic Network)表示法

知识的语义网络表现为某一领域知识概念之间关系的网式图。它由节点和弧构成:节点表示知识的基本概念(知识因子)，弧表示节点间的联系(知识关联)。语义网络表示法能够把知识因子和知识关联同时生成和表示，并以图的形式直观地显示出来。这种表示方法符合人类联想记忆的思维模式，因此在专家系统建设中得到广泛应用。在文献标引实践中，用语义网络来表示词表知识是一件比较容易的事情。

④框架(Frame)表示法

它的基本思想是根据人们以往的经验和背景知识，来推理当前事物的相关知识。一个框架由多个槽(Slot)组成，每个槽又由一个或多个侧面(Facet)描述，若干个槽共同描述框架所代表的事物的属性及其各方面的表现。框架表示法能够深入全面地揭示事物的内部属性，适用于知识的深层表达。

⑤面向对象的知识表示

面向对象的知识库管理系统通过类、对象、方法和属性等面向对象的概念来描述各种复杂对象及其行为知识，解决传统的知识库管理系统无法解决的问题，从而很好地表示了各种复杂的具有动态和静态知识的对象。它不仅能把各种不同类型的知识用统一的对象形式加以表示，并且利用对象的数据封装机制、继承机制等特性，较好地实现知识的独立性、隐藏性以及重用性。

(2)客观知识的表示

客观知识存在于各种类型的文献之中，具有确定的知识因子和知识关联结构。客观知识表示的任务就是把文献中的知识因子和知识关联用一定方式表示出来即可。对文献知识的表示，目前普遍采用分类标引法和主题标引法。这两种方法都属于揭示文献主题内容的方法，两者的基本原理相同:先编制标引用词典(或称标引语言)，然后把文献知识特征(形式特征与内容特征)与词典中的标引词汇进行相符性比较，最后把相符的词汇用其代号(分类号或主题词)表示出来。这个代号称为文献标识符。但两者的知识组织体例不同。分类标引法是语法组织和语义组织的综合，基本上属于族性组织体例。主题标引法是以语法组织为主、语义组织为辅的综合组织，基本上属于特性组织体例，其中词族索引和范畴索引由于展现了主题词之间的等级关系和学科关系，因而基本属于语义组织体例，而附表和语种对照索引则属于语法组织体例。