基金項目：本文系江蘇高校重點研究基地重大項目“先秦文獻(xiàn)詞匯知識挖掘”（項目編號：2010JDXM023）的研究成果之一。

作者簡介：馬創(chuàng)新（１９８０－），男，博士研究生，研究方向：知識組織與計算語言學(xué)?！だ碚撎剿鳌?/p>

〔摘要〕知識必須具有適當(dāng)?shù)谋硎拘问讲拍鼙阌谑褂茫瑸榱颂剿鬟m合于人類和計算機(jī)使用的知識表示方法，文章首先分析了知識表示的完整過程，探討知識表示的方法體系，然后介紹了幾種主要的知識表示方法，并且構(gòu)建了知識表示方法的評價框架，利用該框架從認(rèn)知層面、本體層面和實現(xiàn)層面對幾種主要的知識表示方法進(jìn)行考察。

〔關(guān)鍵詞〕知識表示；方法；體系；比較研究

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１４．０３．００５

〔中圖分類號〕ＴＰ３１１〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ〔文章編號〕１００８－０８２１（２０１４）０３－００２１－０４

The Research of Knowledge RepresentationMa Chuangxin

（College of Liberal Arts，Nanjing Normal University，Nanjing 210097，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Knowledge must have appropriate representation as to facilitate the use of human and computer.In order to explore the methods of knowledge representation suitable for humans and computers,this article first analysed the complete process of knowledge representation and discussed the methodology of knowledge representation.Then it introduced several main methods of knowledge representation.And it built a knowledge representation framework for evaluation,and estimated several main methods of knowledge representation from the cognitive level,the ontology level and the implementation level by the framework.

〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕knowledge representation;method;system;comparative study

知識表示是知識組織的基礎(chǔ)和前提，知識重組、知識聚類、知識存檢、知識編輯、知識布局和知識監(jiān)控等其他知識組織方式都要建立在知識表示的基礎(chǔ)上［１］。知識表示方法能夠影響到知識在使用過程中的完備性、共享性和有效性。對于同一知識，人們可以采用不同的方法來表示，也會因此產(chǎn)生不同的表示效果。

１知識表示的完整過程

從一般意義上講，知識表示就是為描述世界所做的一組約定，是知識的符號化、形式化或模型化；從計算機(jī)科學(xué)的角度來看，知識表示是研究計算機(jī)表示知識的可行性、有效性的一般方法，是把人類知識表示成機(jī)器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)的策略［２－３］。

一個完整知識表示過程是：首先是設(shè)計者針對各種類型的問題設(shè)計多種知識表示方法；然后表示方法的使用者選用合適的表示方法表示某類知識；最后知識的使用者使用或者學(xué)習(xí)經(jīng)過表示方法處理后的知識。所以，知識表示的客體就是知識；知識表示的主體包括3類：表示方法的設(shè)計者、表示方法的使用者、知識的使用者。具體來說，知識表示的主體主要指的是人（個人或集體），有時也可能是計算機(jī)。

知識表示的過程如圖１所示。圖１中的“知識Ⅰ”是指隱性知識或者使用其他表示方法表示的顯性知識；“知識Ⅱ”是指使用該種知識表示方法表示后的顯性知識。“知識Ⅰ”與“知識Ⅱ”的深層結(jié)構(gòu)一致，只是表示形式不同。所以，知識表示的過程就是把隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識的過程，或者是把知識由一種表示形式轉(zhuǎn)化成另一種表示形式的過程。

２知識表示的方法體系

狹義的知識表示方法專指計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域使用的知識表示方法，指的是各種不同的適合于機(jī)器處理的、形式化

圖１知識表示的完整過程〖〗

的知識模型；廣義的知識表示方法是指人類所使用的用來表示知識的所有方法，既包括邏輯、框架、語義網(wǎng)絡(luò)等替代表示方法，也包括圖形、圖像、聲音等直接表示方法。為了能夠在開闊的視野下對知識表示方法做全面分析，在本文中，如果沒有特別強(qiáng)調(diào)，所提到的知識表示方法都是廣義的。

人類社會在進(jìn)化過程中不斷地創(chuàng)造新的知識，同時也在不斷地探索新的知識表示方法。在計算機(jī)誕生之前的幾千年里，人們都是在探索面向人類使用、理解和學(xué)習(xí)的知識表示方法，比如圖像、文字和語言等，這些表示方法是人類集體智慧的結(jié)晶，并且被人們普遍接受和使用；在計算機(jī)誕生之后，人們開始探索面向計算機(jī)處理的知識表示方法，比如：產(chǎn)生式、邏輯、框架、面向?qū)ο蟮鹊?，這些方法是領(lǐng)域?qū)＜覀儎?chuàng)造出來的研究成果，通常被應(yīng)用于特定的領(lǐng)域。所以，可以把知識表示方法先分為“面向人的知識表示方法”和“面向計算機(jī)的知識表示方法”兩大類。圖２展示了知識表示方法體系。

圖２知識表示方法體系

面向人的知識表示方法主要有圖形、圖像、地圖以及語言符號系統(tǒng)、其他符號系統(tǒng)等。圖形采取與自然世界一致、直接或擬真的方式表示知識，與符號相比，更符合人類的心理認(rèn)知特點。語言符號系統(tǒng)一般由語音符號系統(tǒng)和文字符號系統(tǒng)組成，但是世界也有一些語言只有語音符號系統(tǒng)，而沒有文字符號系統(tǒng)。由于語言符號具有二義性和模糊性，雖然人類的智能能夠理解用語言符號表示的知識，但是無法滿足計算機(jī)精確表達(dá)的要求，不適合在當(dāng)今的計算機(jī)上處理。

面向計算機(jī)的知識表示方法并不是伴隨著計算機(jī)的誕生憑空出現(xiàn)的，它是以面向人的知識表示方法為基礎(chǔ)，再結(jié)合計算機(jī)處理知識的特殊要求，本著“必須能夠被計算機(jī)接受”這個先決條件，由領(lǐng)域?qū)＜覀儎?chuàng)造的。面向計算機(jī)處理的知識表示方法又可以再分為直接表示法和間接表示法。直接表示可以視為外部表示，它強(qiáng)調(diào)表示與被表示實體間具有結(jié)構(gòu)相似性，如圖形、地圖等；間接表示可以視為與計算機(jī)處理數(shù)據(jù)的方式相一致的內(nèi)部表示，它主要是以符號系統(tǒng)為基礎(chǔ)設(shè)計的形式化表示方法，用符號替代被表示實體，間接表示法可以是結(jié)構(gòu)化的，如框架、語義網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο?、本體等，也可以是非結(jié)構(gòu)化的，如產(chǎn)生式、邏輯等等。

根據(jù)所表示知識的作用類型，間接表示方法又可以相應(yīng)地分為陳述性知識的表示方法、過程性知識的表示方法和控制性知識的表示方法3種。陳述性知識的表示方法有一階謂詞邏輯、框架結(jié)構(gòu)、語義網(wǎng)絡(luò)等方法；過程性知識的表示方法有模式調(diào)用程序、產(chǎn)生式規(guī)則、邏輯表示法等；控制性知識的表示方法有狀態(tài)空間搜索算法、問題歸約法、約束傳播法等［４］。

endprint

長期以來，由于間接表示法能夠滿足計算機(jī)符號化、形式化、模型化和精確化的要求，所以它得到了充分的發(fā)展。而直接表示法描述知識的范圍相對受限，難以表示定量知識，并且直接表示的知識具有很強(qiáng)的領(lǐng)域相關(guān)性，計算機(jī)難以處理，所以從計算機(jī)產(chǎn)生之后的較長時間里，直接表示法沒能得到長足的發(fā)展。然而，近些年來，在人工智能關(guān)于知識表示方法的研究中，關(guān)于知識的直接表示方式的研究正日益受到重視，因為許多智能行為的知識的表示形式就是對直接的知覺經(jīng)驗進(jìn)行記憶的結(jié)果，抽象的符號化表示不利于某些智能行為在知識獲取和知識應(yīng)用間的知識表示水平上的銜接，符號主義的思想不能延伸到以語言為代表的高層抽象思維之外的認(rèn)知層次上去，符號主義只適合表示結(jié)構(gòu)化的知識［５］?？傊嫦蛴嬎銠C(jī)處理的知識表示方法是以面向人的知識表示方法為基礎(chǔ)，再考慮到計算機(jī)的可實現(xiàn)性而設(shè)計的。

３面向計算機(jī)的知識表示方法

３１幾種常用的方法

面向計算機(jī)處理的知識表示方法是知識工程師對領(lǐng)域知識的事實和關(guān)系的一種模型化，迄今為止，已經(jīng)有多種知識表示方法得到了深入的研究。接下來，分別介紹這些方法的特征和優(yōu)缺點，并進(jìn)行綜合分析和比較。

３１１狀態(tài)空間表示法

狀態(tài)空間表示法是人工智能中最基本的形式化方法，它源于早期的問題求解系統(tǒng)和博弈程序。它本身并不是一種知識表示形式，而是利用它在問題的各種可能狀態(tài)集合中做出有效的選擇，從而表示問題的結(jié)構(gòu)［６］。狀態(tài)空間表示法求解問題的一般步驟是：先定義一個狀態(tài)空間，它包含相關(guān)對象的各種可能的排序；再規(guī)定一個或多個屬于此空間的開始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)；然后規(guī)定一組規(guī)則，用來描述可采取的操作或算子；將非形式化的問題描述轉(zhuǎn)換成形式描述，畫出描述問題的狀態(tài)圖；再分析哪些特征對求解問題影響最大，用規(guī)則和相應(yīng)的控制策略去遍歷問題空間；最后選擇最佳技術(shù)去求解待解問題，找出從開始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的某條路徑［７］。搜索狀態(tài)空間時，可以使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的向前搜索法，也可以使用目標(biāo)驅(qū)動的向后搜索法。向前搜索是從開始狀態(tài)出發(fā)，尋找到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的路徑；向后搜索是從目標(biāo)狀態(tài)出發(fā)，逆向搜索到達(dá)開始狀態(tài)的路徑。

３１２謂詞邏輯表示法

人類智能的一個杰出方面是人類具有邏輯思維能力，人工智能先驅(qū)者所追求的一個主要目標(biāo)就是使機(jī)器也具有這種能力。在人工智能中，無論是邏輯主義、還是認(rèn)知主義和工程主義，都認(rèn)為任何思想和概念都要加以形式化表達(dá)，這就需要采用一種形式化語言。最方便的還是采用數(shù)理邏輯中的符號語言，它是一種類自然語言的形式語言［８］。謂詞邏輯表示法就是指各種基于形式邏輯的知識表示方法，利用它可以表示事物的狀態(tài)、屬性、概念、因果關(guān)系等。如“張三在2號房間內(nèi)”可以描述成：INROOM（ZHANGSAN，room2）。使用邏輯法表示知識，需要將以自然語言描述的知識通過引入謂詞、函數(shù)來加以形式描述，獲得有關(guān)的邏輯公式，進(jìn)而以機(jī)器內(nèi)部代碼表示［３］。

３１３產(chǎn)生式表示法

產(chǎn)生式系統(tǒng)依據(jù)人類大腦記憶模式中的各種知識之間的因果關(guān)系，用“IF THEN”的規(guī)則形式捕獲人類問題求解的行為特征，并通過認(rèn)知-行動循環(huán)過程求解問題。

一個產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)包括全局?jǐn)?shù)據(jù)庫、規(guī)則庫和控制系統(tǒng)3個主要部分。全局?jǐn)?shù)據(jù)庫也稱為工作存儲器、上下文等，它是數(shù)據(jù)的集合，是用來存放與求解問題有關(guān)的各種當(dāng)前信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。規(guī)則庫是作用在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫上的一些規(guī)則的集合，相當(dāng)于系統(tǒng)的知識庫，它采用“IF〈前件〉THEN〈后件〉”的形式，來表達(dá)求解問題所需要的知識?？刂葡到y(tǒng)是負(fù)責(zé)選擇規(guī)則的決策系統(tǒng)，對應(yīng)著的是控制性知識，任務(wù)是對規(guī)則集與事實庫的匹配過程進(jìn)行控制，決定問題求解過程的推理線路。

３１４語義網(wǎng)絡(luò)知識表示

語義網(wǎng)絡(luò)是由JRQuillian在他的博士論文中作為人類聯(lián)想記憶的一個顯式心理學(xué)模型提出的。他認(rèn)為，在處理自然語言詞義理解問題時，必須把語義放在首位，詞義只有在它所處的上下文環(huán)境中才能準(zhǔn)確把握。西蒙在1970年正式提出了語義網(wǎng)絡(luò)這個概念，并將其應(yīng)用于自然語言理解系統(tǒng)。語義網(wǎng)絡(luò)不同于語義網(wǎng)，語義網(wǎng)絡(luò)是一種知識表示方法，而語義網(wǎng)是由萬維網(wǎng)的延伸，語義網(wǎng)通過加入可以被計算機(jī)“理解”的語義，使得對文本含義的理解不再是人的專利，計算機(jī)同樣可以完成相同的工作。

語義網(wǎng)絡(luò)由一組節(jié)點和若干條有向弧線構(gòu)成。帶有標(biāo)識的節(jié)點表示各種事物、概念、事件、動作、屬性和狀態(tài)等，它可劃分為實例結(jié)點和類結(jié)點兩類；結(jié)點之間的有向弧表示結(jié)點之間的語義聯(lián)系。也可以把語義網(wǎng)絡(luò)看作是由多個語義基元用相應(yīng)的語義聯(lián)系關(guān)聯(lián)在一起的，一個語義基元可用三元組“（結(jié)點1，弧，結(jié)點2）”表示?；【哂蟹较?、標(biāo)注或權(quán)重，表明兩個結(jié)點之間聯(lián)系的具體信息。常用的語義關(guān)系有類屬關(guān)系、包含關(guān)系、屬性關(guān)系、位置關(guān)系等等。

３１５框架表示法

框架表示法是基于框架理論的結(jié)構(gòu)化知識表示方法。框架理論是由MMinsky于1975年提出，該理論認(rèn)為，人們在遇到一個新事物時，常使用從過去經(jīng)驗中積累起來的知識，由于過去的經(jīng)驗是由多個具體事例、事件組成，人們無法記住所有細(xì)節(jié)，對于各種事物的認(rèn)識都是以一種類似于框架的結(jié)構(gòu)形式予以存儲。當(dāng)遇到一個新事物時，就從記憶中找出一個合適的框架，并把新的數(shù)據(jù)加入到這種結(jié)構(gòu)中從而形成一個具體的實例框架。

每個框架都有一個框架名，框架由一組用于描述框架各方面具體屬性的槽組成，每個槽又有槽名和對應(yīng)的填充值。在復(fù)雜框架中，槽下面還可以有多個側(cè)面，每個側(cè)面又有取值，用以對槽做進(jìn)一步說明。

３１６面向?qū)ο蟊硎痉?/p>

面向?qū)ο蠓椒ㄊ且环N混合型的知識表示模式，它依據(jù)面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計原則將產(chǎn)生式、框架等多種知識表示方法混合在一起來解決知識表示的問題。面向?qū)ο罄碚撜J(rèn)為，傳統(tǒng)的程序設(shè)計語言是以數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為中心，借助復(fù)雜算法操縱數(shù)據(jù)來求解。實際上，客觀世界的問題都是由實體與實體之間的相互關(guān)系構(gòu)成，人們在分析問題時，習(xí)慣于把問題分解為一些對象以及對象之間的組合和聯(lián)系。顯然傳統(tǒng)程序語言的方法與人們認(rèn)識客觀世界的思維習(xí)慣相去甚遠(yuǎn)。面向?qū)ο罄碚撎岢隽恕皩ο蟆备拍?，程序設(shè)計者可以按照問題空間中實體的豐富特征定義對象，這種方法比較自然地反映了人們思考問題的方式。

可以用四元組“對象∷＝〈ID，DS，MS，MI〉”表示一個對象的形式定義，對象是由該對象的標(biāo)識符ID，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DS，方法集合MS和消息接口MI所組成。一個復(fù)雜對象可以由多個簡單的對象組成，對象的外部接口以對象協(xié)議的形式提供。面向?qū)ο蠓椒◤?qiáng)調(diào)封閉性和模塊性，把對象的外部定義和對象的內(nèi)部實現(xiàn)分開，對象的設(shè)計者與對象的使用者分開，使用者無須知道對象內(nèi)部細(xì)節(jié)，只需要知道對象協(xié)議中的消息便可訪問該對象［８］。

３１７本體表示法

“本體”概念最初存在于哲學(xué)領(lǐng)域，在哲學(xué)中把本體定義為“對世界上客觀存在物的系統(tǒng)地描述?！保郏梗莺髞砣斯ぶ悄茴I(lǐng)域引入了本體論，在人工智能領(lǐng)域，對于本體這一概念存在著多種解釋，引用最為廣泛的是WNBorst博士提出的“本體是共享概念模型的形式化規(guī)范說明。”［１０］作為一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法，本體能夠把某個領(lǐng)域抽象表達(dá)為一組概念和概念之間的關(guān)系。本體概念的規(guī)范性以及良好的概念層次結(jié)構(gòu)和對邏輯推理的支持，使其能夠獲取領(lǐng)域中本質(zhì)的概念結(jié)構(gòu)。本體還能夠展示領(lǐng)域中豐富的語義關(guān)系，并且可以保證語義的一致性。

endprint

用本體來表示知識的主要目的是統(tǒng)一應(yīng)用領(lǐng)域的概念，實現(xiàn)某種程度的知識共享和重用。本體能夠克服不同領(lǐng)域環(huán)境中各異的詞匯表、方法、表示和工具產(chǎn)生的障礙，通過采用共識的方法來概念化領(lǐng)域，并用某種語言使之清晰，以獲得共享理解。由于本體在知識表示方面具有多方面優(yōu)勢，所以它在語義WEB、信息抽取、信息交換和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［１１］。

３２知識表示方法的比較與評價

國內(nèi)外研究者對于知識表示方法的評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行過深入研究，比如：Winston［１２］認(rèn)為好的知識表示規(guī)范應(yīng)具有以下特征：①能清晰提示出重要的知識。②能提示事實之間的自然約束屬性。③完備地高效地表示所有需求。④可理解的和可計算的。⑤可壓縮的。

何紹華等［１３］在前人研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個比較和評估各種知識表示方法的框架，該框架有表示充分性、表示屬性、支持的推理方法、推理屬性共4個維度，然后使用該框架對邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則和框架等四種知識表示方法進(jìn)行了比較。

劉建煒等［１４］根據(jù)結(jié)構(gòu)層次把決策支持系統(tǒng)（DSS）分為表示應(yīng)用層、邏輯層、執(zhí)行層等3個層面，然后在每個層面針對性的構(gòu)建一些指標(biāo)來比較和評價各種知識表示方法，最終得到知識表示方法評價的框架體系，該框架的表示應(yīng)用層主要關(guān)注表示是否充分，邏輯層關(guān)注的是各方法的推理充分性和軟件本身的操作方便性，執(zhí)行層關(guān)注的是計算機(jī)可實現(xiàn)性和實現(xiàn)的高效性。然后使用該框架對邏輯、產(chǎn)生式、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、面向?qū)ο?、XML、本體等7種知識表示方法進(jìn)行了比較。

知識表示的表示觀可以分為認(rèn)識論、本體論和知識工程論等3個種，對于知識表示方法的評價，也可以從認(rèn)知層面、本體層面和實現(xiàn)層面等3個層面進(jìn)行考察，認(rèn)知層面主要從使用者角度評價知識表示方法的性能，本體層面關(guān)注表示方法對知識本身的處理方式，實現(xiàn)層面關(guān)注表示方法在計算機(jī)中實現(xiàn)時的效能。

在筆者所提出的評價框架中，認(rèn)知層面有兩個比較點：①自然性，知識表示方法應(yīng)該符合人類思考問題的日常模式，同時又能便于計算機(jī)處理。②可理解性，知識表示方法應(yīng)該易于學(xué)習(xí)，使用者不需要耗費大量時間就能掌握用法。本體層面有5個比較點：①可表示知識的類型，一般來說，能夠表示的知識類型越多越好。②表示粒度。表示粒度是指知識存儲和表示空間的規(guī)模，知識表示方法應(yīng)該允許針對不同的問題領(lǐng)域調(diào)整表示粒度［１３］。③完備性。表示方法應(yīng)該能夠完備地、高效地表示解決問題所需要的知識。④模塊性。⑤結(jié)構(gòu)性。實現(xiàn)層面有3個比較點：①實現(xiàn)難易度。②計算效率，表示方法在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)實現(xiàn)空間和時間的高效性。③推理能力，包括支持多種推理方法，使用不同推理方法所得到的結(jié)果要一致。應(yīng)用該評價框架對幾種常用知識表示方法進(jìn)行評價，評價結(jié)果見表１。

表１幾種常用知識表示方法的比較

知識表示

方法認(rèn)知層面本體層面實現(xiàn)層面自然性可理解性可表示

知識類型表示粒度完備性模塊性結(jié)構(gòu)性實現(xiàn)

難易度計算效率推理能力邏輯很好很好陳述型一般差很好差容易差差產(chǎn)生式很好很好過程型、

控制型一般一般很好一般容易差一般語義網(wǎng)絡(luò)很好好陳述型一般一般差很好一般一般〖〗一般框架很好好兼有好好好好一般很好一般面向?qū)ο蠛芎煤眉嬗泻芎煤煤芎煤芎靡话愫芎煤帽倔w很好一般兼有很好很好好好較復(fù)雜很好很好

通過表１可以看出，相對于其他方法，本體方法難以學(xué)習(xí)和理解，實現(xiàn)起來也比較復(fù)雜，但是它可表示的知識范圍比較廣，具備很好的完備性，計算效率和推理能力也比較高。

４關(guān)于知識表示研究的幾點思考

（1）在當(dāng)今這個大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)上存在海量信息，并且大部分信息是使用面向人的知識表示方法表示的，使用人工把這么多信息轉(zhuǎn)化為用面向機(jī)器的知識表示方法表示的知識是不可能實現(xiàn)的。而在傳統(tǒng)的知識表示研究中，把面向機(jī)器的知識表示與面向人的知識表示研究分隔開來的，重點研究面向機(jī)器的知識表示方法。在當(dāng)今的時代背景下，將來的研究重點會放在兩類知識表示方法的自動轉(zhuǎn)換上來，使機(jī)器能夠處理使用面向人的知識表示方法所表示的知識，知識表示方法的轉(zhuǎn)化由機(jī)器內(nèi)部自動完成。比如一個使用自然文字符號系統(tǒng)表示的事件，通過信息抽取技術(shù)自動抽取其中的實體和關(guān)系，再填入框架模板的糟中，會形成適合計算機(jī)處理的知識模型。

（2）知識表示研究屬于多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，牽涉到人工智能、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域，每一次知識表示研究的突破性進(jìn)展也與這些學(xué)科的創(chuàng)新緊密相關(guān)，比如：知識表示中面

向?qū)ο蠓椒ǖ漠a(chǎn)生與計算機(jī)科學(xué)中面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法的出現(xiàn)有密切關(guān)系；本體方法的興起與語義網(wǎng)的提出緊密相關(guān)。

（3）現(xiàn)實中存在的知識類型復(fù)雜，單一的知識表示方法顯然不能滿足需求，多種知識表示方法的混合使用能夠解決這一問題［１５］。隨著學(xué)科的發(fā)展，將來必定會產(chǎn)生新的性能更好的面向計算機(jī)的知識表示方法。但是，知識表示研究的最終目標(biāo)是不斷縮小計算機(jī)與人類之間在知識表示和理解上的鴻溝，使計算機(jī)也能夠使用面向人的知識表示方法，直接理解和使用人類的知識。

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［９］Gruber T R.A Translation Approach to Portable Ontology Specifications［Ｊ］. Knowledge Acquisition,1993,5（2）:199-220.

［１０］BorstW N.Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse［Ｄ］.Enschede: University of Twente,1997.

［１１］馬創(chuàng)新,陳小荷.基于學(xué)科本體的訓(xùn)詁學(xué)知識組織體系初步構(gòu)建［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（12）:118-122.

［１２］Winston p H.Artificial intelligence［Ｍ］.New York Addison-Wesley，1992.

［１３］何紹華，王非.知識表示規(guī)范比較研究［Ｊ］.情報理論與實踐,2007,（1）:8-10.

［１４］劉建煒，燕路峰.知識表示方法比較［Ｊ］.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010,（3）:242-246.

［１５］馬創(chuàng)新,陳小荷,曲維光.經(jīng)典古籍注疏文獻(xiàn)的知識網(wǎng)絡(luò)研究與設(shè)計［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（9）:124-128.

（本文責(zé)任編輯：馬卓）

endprint

用本體來表示知識的主要目的是統(tǒng)一應(yīng)用領(lǐng)域的概念，實現(xiàn)某種程度的知識共享和重用。本體能夠克服不同領(lǐng)域環(huán)境中各異的詞匯表、方法、表示和工具產(chǎn)生的障礙，通過采用共識的方法來概念化領(lǐng)域，并用某種語言使之清晰，以獲得共享理解。由于本體在知識表示方面具有多方面優(yōu)勢，所以它在語義WEB、信息抽取、信息交換和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［１１］。

３２知識表示方法的比較與評價

國內(nèi)外研究者對于知識表示方法的評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行過深入研究，比如：Winston［１２］認(rèn)為好的知識表示規(guī)范應(yīng)具有以下特征：①能清晰提示出重要的知識。②能提示事實之間的自然約束屬性。③完備地高效地表示所有需求。④可理解的和可計算的。⑤可壓縮的。

何紹華等［１３］在前人研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個比較和評估各種知識表示方法的框架，該框架有表示充分性、表示屬性、支持的推理方法、推理屬性共4個維度，然后使用該框架對邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則和框架等四種知識表示方法進(jìn)行了比較。

劉建煒等［１４］根據(jù)結(jié)構(gòu)層次把決策支持系統(tǒng)（DSS）分為表示應(yīng)用層、邏輯層、執(zhí)行層等3個層面，然后在每個層面針對性的構(gòu)建一些指標(biāo)來比較和評價各種知識表示方法，最終得到知識表示方法評價的框架體系，該框架的表示應(yīng)用層主要關(guān)注表示是否充分，邏輯層關(guān)注的是各方法的推理充分性和軟件本身的操作方便性，執(zhí)行層關(guān)注的是計算機(jī)可實現(xiàn)性和實現(xiàn)的高效性。然后使用該框架對邏輯、產(chǎn)生式、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、面向?qū)ο?、XML、本體等7種知識表示方法進(jìn)行了比較。

知識表示的表示觀可以分為認(rèn)識論、本體論和知識工程論等3個種，對于知識表示方法的評價，也可以從認(rèn)知層面、本體層面和實現(xiàn)層面等3個層面進(jìn)行考察，認(rèn)知層面主要從使用者角度評價知識表示方法的性能，本體層面關(guān)注表示方法對知識本身的處理方式，實現(xiàn)層面關(guān)注表示方法在計算機(jī)中實現(xiàn)時的效能。

在筆者所提出的評價框架中，認(rèn)知層面有兩個比較點：①自然性，知識表示方法應(yīng)該符合人類思考問題的日常模式，同時又能便于計算機(jī)處理。②可理解性，知識表示方法應(yīng)該易于學(xué)習(xí)，使用者不需要耗費大量時間就能掌握用法。本體層面有5個比較點：①可表示知識的類型，一般來說，能夠表示的知識類型越多越好。②表示粒度。表示粒度是指知識存儲和表示空間的規(guī)模，知識表示方法應(yīng)該允許針對不同的問題領(lǐng)域調(diào)整表示粒度［１３］。③完備性。表示方法應(yīng)該能夠完備地、高效地表示解決問題所需要的知識。④模塊性。⑤結(jié)構(gòu)性。實現(xiàn)層面有3個比較點：①實現(xiàn)難易度。②計算效率，表示方法在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)實現(xiàn)空間和時間的高效性。③推理能力，包括支持多種推理方法，使用不同推理方法所得到的結(jié)果要一致。應(yīng)用該評價框架對幾種常用知識表示方法進(jìn)行評價，評價結(jié)果見表１。

表１幾種常用知識表示方法的比較

知識表示

方法認(rèn)知層面本體層面實現(xiàn)層面自然性可理解性可表示

知識類型表示粒度完備性模塊性結(jié)構(gòu)性實現(xiàn)

難易度計算效率推理能力邏輯很好很好陳述型一般差很好差容易差差產(chǎn)生式很好很好過程型、

控制型一般一般很好一般容易差一般語義網(wǎng)絡(luò)很好好陳述型一般一般差很好一般一般〖〗一般框架很好好兼有好好好好一般很好一般面向?qū)ο蠛芎煤眉嬗泻芎煤煤芎煤芎靡话愫芎煤帽倔w很好一般兼有很好很好好好較復(fù)雜很好很好

通過表１可以看出，相對于其他方法，本體方法難以學(xué)習(xí)和理解，實現(xiàn)起來也比較復(fù)雜，但是它可表示的知識范圍比較廣，具備很好的完備性，計算效率和推理能力也比較高。

４關(guān)于知識表示研究的幾點思考

（1）在當(dāng)今這個大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)上存在海量信息，并且大部分信息是使用面向人的知識表示方法表示的，使用人工把這么多信息轉(zhuǎn)化為用面向機(jī)器的知識表示方法表示的知識是不可能實現(xiàn)的。而在傳統(tǒng)的知識表示研究中，把面向機(jī)器的知識表示與面向人的知識表示研究分隔開來的，重點研究面向機(jī)器的知識表示方法。在當(dāng)今的時代背景下，將來的研究重點會放在兩類知識表示方法的自動轉(zhuǎn)換上來，使機(jī)器能夠處理使用面向人的知識表示方法所表示的知識，知識表示方法的轉(zhuǎn)化由機(jī)器內(nèi)部自動完成。比如一個使用自然文字符號系統(tǒng)表示的事件，通過信息抽取技術(shù)自動抽取其中的實體和關(guān)系，再填入框架模板的糟中，會形成適合計算機(jī)處理的知識模型。

（2）知識表示研究屬于多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，牽涉到人工智能、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域，每一次知識表示研究的突破性進(jìn)展也與這些學(xué)科的創(chuàng)新緊密相關(guān)，比如：知識表示中面

向?qū)ο蠓椒ǖ漠a(chǎn)生與計算機(jī)科學(xué)中面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法的出現(xiàn)有密切關(guān)系；本體方法的興起與語義網(wǎng)的提出緊密相關(guān)。

（3）現(xiàn)實中存在的知識類型復(fù)雜，單一的知識表示方法顯然不能滿足需求，多種知識表示方法的混合使用能夠解決這一問題［１５］。隨著學(xué)科的發(fā)展，將來必定會產(chǎn)生新的性能更好的面向計算機(jī)的知識表示方法。但是，知識表示研究的最終目標(biāo)是不斷縮小計算機(jī)與人類之間在知識表示和理解上的鴻溝，使計算機(jī)也能夠使用面向人的知識表示方法，直接理解和使用人類的知識。

參考文獻(xiàn)

［１］蔣永福，李景正.論知識組織方法［Ｊ］.中國圖書館學(xué)報，2001,（1）:3-7.

［２］王玨，袁小紅，石純一，等.關(guān)于知識表示的討論［Ｊ］.計算機(jī)學(xué)報，1995,（3）：212-224.

［３］徐寶祥，葉培華.知識表示的方法研究［Ｊ］.情報科學(xué)，2007,（5）:690-694.

［４］史忠植，楊至成，方健梅.知識工程［Ｊ］.計算機(jī)學(xué)報，1986,（4）:241-248.

［５］Dretske F.Knowledge and the flow of information［Ｍ］.Cambridge:MIT Press,1981.

［６］楊志保，胡久清.論知識表示方法［Ｊ］.計算機(jī)科學(xué)，1984,（4）:17-24.

［７］敖志剛.人工智能及專家系統(tǒng)［Ｍ］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010,（7）:24-30.

［８］吳泉源，劉江寧.人工智能與專家系統(tǒng)［Ｍ］.長沙：國防科技大學(xué)出版社，1999:56.

［９］Gruber T R.A Translation Approach to Portable Ontology Specifications［Ｊ］. Knowledge Acquisition,1993,5（2）:199-220.

［１０］BorstW N.Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse［Ｄ］.Enschede: University of Twente,1997.

［１１］馬創(chuàng)新,陳小荷.基于學(xué)科本體的訓(xùn)詁學(xué)知識組織體系初步構(gòu)建［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（12）:118-122.

［１２］Winston p H.Artificial intelligence［Ｍ］.New York Addison-Wesley，1992.

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［１４］劉建煒，燕路峰.知識表示方法比較［Ｊ］.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010,（3）:242-246.

［１５］馬創(chuàng)新,陳小荷,曲維光.經(jīng)典古籍注疏文獻(xiàn)的知識網(wǎng)絡(luò)研究與設(shè)計［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（9）:124-128.

（本文責(zé)任編輯：馬卓）

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用本體來表示知識的主要目的是統(tǒng)一應(yīng)用領(lǐng)域的概念，實現(xiàn)某種程度的知識共享和重用。本體能夠克服不同領(lǐng)域環(huán)境中各異的詞匯表、方法、表示和工具產(chǎn)生的障礙，通過采用共識的方法來概念化領(lǐng)域，并用某種語言使之清晰，以獲得共享理解。由于本體在知識表示方面具有多方面優(yōu)勢，所以它在語義WEB、信息抽取、信息交換和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［１１］。

３２知識表示方法的比較與評價

國內(nèi)外研究者對于知識表示方法的評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行過深入研究，比如：Winston［１２］認(rèn)為好的知識表示規(guī)范應(yīng)具有以下特征：①能清晰提示出重要的知識。②能提示事實之間的自然約束屬性。③完備地高效地表示所有需求。④可理解的和可計算的。⑤可壓縮的。

何紹華等［１３］在前人研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個比較和評估各種知識表示方法的框架，該框架有表示充分性、表示屬性、支持的推理方法、推理屬性共4個維度，然后使用該框架對邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則和框架等四種知識表示方法進(jìn)行了比較。

劉建煒等［１４］根據(jù)結(jié)構(gòu)層次把決策支持系統(tǒng)（DSS）分為表示應(yīng)用層、邏輯層、執(zhí)行層等3個層面，然后在每個層面針對性的構(gòu)建一些指標(biāo)來比較和評價各種知識表示方法，最終得到知識表示方法評價的框架體系，該框架的表示應(yīng)用層主要關(guān)注表示是否充分，邏輯層關(guān)注的是各方法的推理充分性和軟件本身的操作方便性，執(zhí)行層關(guān)注的是計算機(jī)可實現(xiàn)性和實現(xiàn)的高效性。然后使用該框架對邏輯、產(chǎn)生式、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、面向?qū)ο?、XML、本體等7種知識表示方法進(jìn)行了比較。

知識表示的表示觀可以分為認(rèn)識論、本體論和知識工程論等3個種，對于知識表示方法的評價，也可以從認(rèn)知層面、本體層面和實現(xiàn)層面等3個層面進(jìn)行考察，認(rèn)知層面主要從使用者角度評價知識表示方法的性能，本體層面關(guān)注表示方法對知識本身的處理方式，實現(xiàn)層面關(guān)注表示方法在計算機(jī)中實現(xiàn)時的效能。

在筆者所提出的評價框架中，認(rèn)知層面有兩個比較點：①自然性，知識表示方法應(yīng)該符合人類思考問題的日常模式，同時又能便于計算機(jī)處理。②可理解性，知識表示方法應(yīng)該易于學(xué)習(xí)，使用者不需要耗費大量時間就能掌握用法。本體層面有5個比較點：①可表示知識的類型，一般來說，能夠表示的知識類型越多越好。②表示粒度。表示粒度是指知識存儲和表示空間的規(guī)模，知識表示方法應(yīng)該允許針對不同的問題領(lǐng)域調(diào)整表示粒度［１３］。③完備性。表示方法應(yīng)該能夠完備地、高效地表示解決問題所需要的知識。④模塊性。⑤結(jié)構(gòu)性。實現(xiàn)層面有3個比較點：①實現(xiàn)難易度。②計算效率，表示方法在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)實現(xiàn)空間和時間的高效性。③推理能力，包括支持多種推理方法，使用不同推理方法所得到的結(jié)果要一致。應(yīng)用該評價框架對幾種常用知識表示方法進(jìn)行評價，評價結(jié)果見表１。

表１幾種常用知識表示方法的比較

知識表示

方法認(rèn)知層面本體層面實現(xiàn)層面自然性可理解性可表示

知識類型表示粒度完備性模塊性結(jié)構(gòu)性實現(xiàn)

難易度計算效率推理能力邏輯很好很好陳述型一般差很好差容易差差產(chǎn)生式很好很好過程型、

控制型一般一般很好一般容易差一般語義網(wǎng)絡(luò)很好好陳述型一般一般差很好一般一般〖〗一般框架很好好兼有好好好好一般很好一般面向?qū)ο蠛芎煤眉嬗泻芎煤煤芎煤芎靡话愫芎煤帽倔w很好一般兼有很好很好好好較復(fù)雜很好很好

通過表１可以看出，相對于其他方法，本體方法難以學(xué)習(xí)和理解，實現(xiàn)起來也比較復(fù)雜，但是它可表示的知識范圍比較廣，具備很好的完備性，計算效率和推理能力也比較高。

４關(guān)于知識表示研究的幾點思考

（1）在當(dāng)今這個大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)上存在海量信息，并且大部分信息是使用面向人的知識表示方法表示的，使用人工把這么多信息轉(zhuǎn)化為用面向機(jī)器的知識表示方法表示的知識是不可能實現(xiàn)的。而在傳統(tǒng)的知識表示研究中，把面向機(jī)器的知識表示與面向人的知識表示研究分隔開來的，重點研究面向機(jī)器的知識表示方法。在當(dāng)今的時代背景下，將來的研究重點會放在兩類知識表示方法的自動轉(zhuǎn)換上來，使機(jī)器能夠處理使用面向人的知識表示方法所表示的知識，知識表示方法的轉(zhuǎn)化由機(jī)器內(nèi)部自動完成。比如一個使用自然文字符號系統(tǒng)表示的事件，通過信息抽取技術(shù)自動抽取其中的實體和關(guān)系，再填入框架模板的糟中，會形成適合計算機(jī)處理的知識模型。

（2）知識表示研究屬于多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，牽涉到人工智能、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域，每一次知識表示研究的突破性進(jìn)展也與這些學(xué)科的創(chuàng)新緊密相關(guān)，比如：知識表示中面

向?qū)ο蠓椒ǖ漠a(chǎn)生與計算機(jī)科學(xué)中面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法的出現(xiàn)有密切關(guān)系；本體方法的興起與語義網(wǎng)的提出緊密相關(guān)。

（3）現(xiàn)實中存在的知識類型復(fù)雜，單一的知識表示方法顯然不能滿足需求，多種知識表示方法的混合使用能夠解決這一問題［１５］。隨著學(xué)科的發(fā)展，將來必定會產(chǎn)生新的性能更好的面向計算機(jī)的知識表示方法。但是，知識表示研究的最終目標(biāo)是不斷縮小計算機(jī)與人類之間在知識表示和理解上的鴻溝，使計算機(jī)也能夠使用面向人的知識表示方法，直接理解和使用人類的知識。

參考文獻(xiàn)

［１］蔣永福，李景正.論知識組織方法［Ｊ］.中國圖書館學(xué)報，2001,（1）:3-7.

［２］王玨，袁小紅，石純一，等.關(guān)于知識表示的討論［Ｊ］.計算機(jī)學(xué)報，1995,（3）：212-224.

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［４］史忠植，楊至成，方健梅.知識工程［Ｊ］.計算機(jī)學(xué)報，1986,（4）:241-248.

［５］Dretske F.Knowledge and the flow of information［Ｍ］.Cambridge:MIT Press,1981.

［６］楊志保，胡久清.論知識表示方法［Ｊ］.計算機(jī)科學(xué)，1984,（4）:17-24.

［７］敖志剛.人工智能及專家系統(tǒng)［Ｍ］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010,（7）:24-30.

［８］吳泉源，劉江寧.人工智能與專家系統(tǒng)［Ｍ］.長沙：國防科技大學(xué)出版社，1999:56.

［９］Gruber T R.A Translation Approach to Portable Ontology Specifications［Ｊ］. Knowledge Acquisition,1993,5（2）:199-220.

［１０］BorstW N.Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse［Ｄ］.Enschede: University of Twente,1997.

［１１］馬創(chuàng)新,陳小荷.基于學(xué)科本體的訓(xùn)詁學(xué)知識組織體系初步構(gòu)建［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（12）:118-122.

［１２］Winston p H.Artificial intelligence［Ｍ］.New York Addison-Wesley，1992.

［１３］何紹華，王非.知識表示規(guī)范比較研究［Ｊ］.情報理論與實踐,2007,（1）:8-10.

［１４］劉建煒，燕路峰.知識表示方法比較［Ｊ］.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010,（3）:242-246.

［１５］馬創(chuàng)新,陳小荷,曲維光.經(jīng)典古籍注疏文獻(xiàn)的知識網(wǎng)絡(luò)研究與設(shè)計［Ｊ］.圖書情報工作,2013,57（9）:124-128.

（本文責(zé)任編輯：馬卓）

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