【正文】 YC工程 將最起碼的常識裝進計算機并使之發(fā)揮作用 五、常識表示 邏輯公式表示 自然語言 六、常識推理 有關(guān)常識內(nèi)容和常識機制的研究 注： 1)常識內(nèi)容和常識機制是一個統(tǒng)一體 2)常識推理不僅涉及規(guī)則的層次，也涉及控制的層次 第八節(jié) 基于本體的知識表示法 一、 語義 Web與本體 二、描述邏輯 第二章 知識與知識表示 目前的網(wǎng)絡(luò) ? 資源通過 極有限的語義 相互鏈接（如：具有一定表達意義的文件名） ? 一個資源所在的系統(tǒng) 無法自動判定 其它系統(tǒng)中的資源含義（如：圖中資源 D通過 href與資源 A和C建立了鏈接， 但是無法知道 A和 C的含義） C A B D 語義 Web ? 每個 資源有清晰的定義 ，如軟件，文件，人，地點 ? 概念之間的 關(guān)系有清晰的定義 ，如軟件產(chǎn)生文件，軟件依賴于軟件，文件的版本，文件具有主題，人所在地點 來源： BernersLee， 2020 產(chǎn)生 依賴于 依賴于 是 …的版本 主題 作者 位于 語義 Web的目標(biāo) 讓 計算機能夠“ 理解 ”分布在網(wǎng)上的信息和知識，并在“理解”的前提下更好地處理、利用這些信息和知識，使 Web成為 支持全球化知識共享的智能信息服務(wù) 平臺，為人們提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù) What is the Semantics? Semantics ? Frege(18481925): Reference and Sense ? Syntax, Semantics, Pragmatics (語用 ) ? Denotational Semantics vs. Operational Semantics Main features ? 指稱性 (Denotation) ? 唯一性 (Uniqueness) ? 相關(guān)性 (Relatedness) Semantic Web Principles ? Principle 1: Everything can be identified by URIs ? Principle 2: Resources and links can have types ? Principle 3: Partial information is tolerated ? Principle 4: There is no need for absolute truth ? Principle 5: Evolution is supported ? Principle 6: Minimalist design Semantic Web Layers Ontology amp。該關(guān)系的前 n1個元素可以唯一決定第 n個元素。g233。 XML Schema 定義 XML文檔的結(jié)構(gòu)約束的語言 。 當(dāng)一個類可以是多個類的一個子類時 ， 它被約束不能是另外一個類的實例 。 它允許在一個 Ontology在預(yù)定義的 （ RDF、 OWL） 詞匯表上增加詞匯 ， 從而任何推理軟件均不能支持 OWL FULL的所有 feature。 RDF Schema 描述 RDF資源的的屬性和類型的詞匯表 ， 提供了對這些屬性和類型的普遍層次的語義 。 FrameNet 英文詞典 ， 采用稱為 Frame Semantics的描述框架 ，提供很強的語義分析能力 ， 目前發(fā)展為 FrameII。從語義上講實例表示的就是對象 ? Such as: Student called Peter is the instance of Student class 4種基本關(guān)系 關(guān)系名 關(guān)系描述 partof 表達概念之間部分與整體的關(guān)系 。 ? 知識分享的問題：不同的系統(tǒng)描述領(lǐng)域的時候使用不同的概念和術(shù)語。因此，常識使人際交往更簡便、經(jīng)濟。若這兩個大圈在某處會合，則會合點就是 C1和 C2兩個概念的共同點，從 C1經(jīng)過會合點到達 C2的路徑就是這兩個概念相互聯(lián)系的方式。整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般呈樹形。前者用 AC弧連接 ,后者用 MAC弧連接 8)活動目的聯(lián)系 用 AP節(jié)點表示，聯(lián)系的一方是活動 (可用 EI或DE等節(jié)點表示 )，另一方是活動的目的，也可用同類節(jié)點表示。 注： 1)描述可由一組相互聯(lián)系、互相支持的框架組成 2)在建立單個框架時，可根據(jù)需要設(shè)置一組槽，規(guī)定每個槽的性質(zhì)，及槽之間的關(guān)系 3)每個槽在框架中被認為無內(nèi)部結(jié)構(gòu)的，但當(dāng)需要時，它本身又可擴充為一個有內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框架 第二章 知識與知識表示 第四節(jié) 框架結(jié)構(gòu) 二、框架 框架系統(tǒng)應(yīng)具備的功能 b)子類 將復(fù)雜的事物分為子類 ,再將子類分成更小的子類 ,定義更小的框架。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 六、非確定性匹配 不要求產(chǎn)生式的左部能與數(shù)據(jù)基中的數(shù)據(jù)完全匹配，往往只需要部分的匹配 (主要是由于已有的信息不是十完備 )，就可推出某些結(jié)論性的信息。 但對于一些系統(tǒng)，謂詞的真假值會在推理過程中發(fā)生變化，且數(shù)據(jù)基的狀態(tài)每次只改變一些。 若由于某些葉結(jié)點的成功，使得根結(jié)點 (它一定是或節(jié)點 )成功，則整個推理成功。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 四、推理方向 向后推理 b)實現(xiàn)方式 (推理步驟 )：由上可知：或結(jié)點和與結(jié)點互為因果。 若是，則不必做任何工作，問題已解決，否則，查看有無這樣的規(guī)則 R1，可把狀態(tài) S2轉(zhuǎn)換為 S1。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 四、推理方向 向前推理基本原理 注： 2)向前推理可形成一片森林。 b)向后推理：目標(biāo)驅(qū)動推理。 注：引進變量的一個效果是把命題化為謂詞，引進變量后，可構(gòu)造由謂詞構(gòu)成的產(chǎn)生式系統(tǒng)，它的表達能力要強得多。 可讀性的另一含義是對產(chǎn)生式作出解釋，是對產(chǎn)生式系統(tǒng)為解決某一問題所給答案的解釋，即，對推理過程作出解釋。這種一致性檢驗最好由系統(tǒng)自動執(zhí)行，至少檢驗到一定程度。由此可見，元知識也是模塊化的。 匹配提供的信息只有兩種：成功或失敗。這種動作一般是對數(shù)據(jù)基中的數(shù)據(jù)作某種處理。 表示形式： ?事實 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 一、基本概念 產(chǎn)生式系統(tǒng) 將一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合、協(xié)調(diào)作用，一個產(chǎn)生式生成的結(jié)論可供另一個產(chǎn)生式作為前提使用。 注： 1）與或句演繹系統(tǒng)的推理方法是將已知條件變成與或句，然后根據(jù)置換規(guī)則將已知條件按句節(jié)逐步置換 2）與或句演繹系統(tǒng)可以用于求證某個目標(biāo)推理，也可以進行反向推理。 注： 1）若在某個確定的范圍內(nèi)，任何永真公式均可由一個演繹系統(tǒng)推導(dǎo)出，則稱此演繹系統(tǒng)對于該范圍來說是完備的。 第二章 知識與知識表示 第二節(jié) 演繹系統(tǒng) 一、謂詞演算 謂詞解釋 人為地指派給謂詞的含義 注： 1）由于解釋的不同，謂詞的真假值也就不同； 2）對于復(fù)雜的謂詞公式，研究其不同的解釋具有更大的重要性； 3）對一個謂詞公式可給出多種甚至無窮多種不同的解釋。 注：元知識經(jīng)常以控制知識的形式出現(xiàn)。 注： 1）若事實性知識是批量的、有規(guī)律的，則往往以表格、圖冊，甚至數(shù)據(jù)庫等形式出現(xiàn)； 2）某些事實性知識表現(xiàn)為規(guī)則的形式（盡管有時事實和規(guī)則分開處理） 第二章 知識與知識表示 第一節(jié) 引言 二、知識類型 過程性知識 描述做某事的過程，使人或計算機照此去做。 實例性知識 只給出一些實例，關(guān)于事物的知識就隱藏在這些實例中。 是否適合于計算機處理？ 是否有高效的算法？ 能否表示不精確知識？ 注：自然界的信息具有先天的模糊性和不精確性。但判斷一個謂詞公式的永真性比較困難，甚至有人證明，根本不存在這樣的算法。我們應(yīng)該使用含有語義的演繹系統(tǒng)。 子句演繹方法 消解法 —Robinson 基于 Horn子句邏輯 消解法基本思想 把已知條件表示成一組子句，把求證目標(biāo)先表示成子句，后在前面加非符號，把加了非符號的目標(biāo)子句和條件子句組合，若通過消解推出空子句，則目標(biāo)得以證明。 一般說來，左部表示情形，即什么條件發(fā)生時此產(chǎn)生式應(yīng)該被調(diào)用。數(shù)據(jù)基中的數(shù)據(jù)是廣義的，可以是常量、變量、多元組、謂詞、表結(jié)構(gòu)、圖象等等。 匹配一般無遞歸，無復(fù)雜的計算。它們也可模塊化并寫成規(guī)則的形式。 一個產(chǎn)生式的調(diào)用對其它產(chǎn)生式的影響不是直接傳送過去，而是通過修改數(shù)據(jù)基來間接實現(xiàn)（當(dāng)其它產(chǎn)生式的左部與數(shù)據(jù)基匹配時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)基內(nèi)容已變，從而，各產(chǎn)生式執(zhí)行效果也就跟著發(fā)生變化）。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 三、產(chǎn)生式的知識元形式 常量字符串 是知識元的最簡單形式。若在匹配過程中，某規(guī)則中的一個變量被約束為某個值，則同一規(guī)則中所有同名變量必須約束為同一個值，但對其它規(guī)則中的同名變量無任何影響。這些動作一般要修改數(shù)據(jù)基的內(nèi)容，動作執(zhí)行完畢，數(shù)據(jù)基的狀態(tài)可能已經(jīng)發(fā)生改變。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 四、推理方向 向前推理基本原理 注： 4)在一般情況下，運行產(chǎn)生式系統(tǒng)應(yīng)有一個目標(biāo)。 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 四、推理方向 向后推理 a)基本原理 S1 S3 S2 …... 執(zhí)行 產(chǎn)生式 R1 執(zhí)行 產(chǎn)生式 R2 第二章 知識與知識表示 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 四、推理方向 向后推理 b)實現(xiàn)方式 對于這類產(chǎn)生式系統(tǒng)，推理目標(biāo)也可取一個謂詞的形態(tài)，稱為目標(biāo)謂詞。 若從一個或結(jié)點生出的所有或叉中，有一枝或叉的終點是當(dāng)前數(shù)據(jù)基中某個謂詞的一個樣品，則稱此或結(jié)點成功，它的子與結(jié)點 (即上述謂詞樣品 )自然也成功，并且是與或樹的一個葉結(jié)點。 定義 2[廣通代 ] 若 ?1和 ?2均是謂詞組 W的通代，另有一個代換 ?3，使得： [W?1]?3=W?2 ，則稱通代 ?1較通代 ?2為廣。 注：具有框架問題的系統(tǒng)主要是用于描述客觀世界中狀態(tài)變遷的系統(tǒng)。 這就形成了匹配沖突。 2)若 S2在 S1之上， S3又在 S2之上，則 S3也在 S1之上（滿足傳遞性） 注： 1)這里，各子空間的節(jié)點之間不允許形成循環(huán)，它們形成一個偏序，一般說來還構(gòu)成一個半格 2)在語義網(wǎng)絡(luò)的推理和實現(xiàn)技術(shù)上，偏序有其特殊的意義，可將偏序解釋為“可見” 第二章 知識與知識表示 第五節(jié) 語義網(wǎng)絡(luò) 三、命題語義網(wǎng)絡(luò) 一般謂詞語義網(wǎng)絡(luò) c)子空間 (塊 )偏序排序規(guī)則 注： 3)可見的定義為：若子空間 S2在 S1之上，則S1對于 S1來說，是可見的。 第二章 知識與知識表示 第五節(jié) 語義網(wǎng)絡(luò) 五、語言語義網(wǎng)絡(luò) 基本思想 在分析語句時，以動詞為中心，而將所有其它成分都看作是對動詞 (動作 )的修飾。 b)基本思想 1)將語義網(wǎng)絡(luò)中的每個概念節(jié)點看成一個有限自動機。對問題的求解就是從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的遍歷。 5)常識對人類想要做的許多事情是足夠的。 ? 開發(fā)支持構(gòu)建、合并和翻譯 Ontology的工具是研究的另一個目標(biāo)。 attributeof 表達某個概念是另一個概念的屬性 。 Mikrokmos 面向自然語言處理 ， 支持多語種處理 ， 采用一種語言中間的中間語言 TMR表示知識 。 支持基數(shù) （ cardinality） ，只允許基數(shù)為 0或 1。 ?建立在概念和關(guān)系 (Role)之上 ?概念解釋為對象的集合 ?關(guān)系解釋為對象之間的二元關(guān)系 ?源于語義網(wǎng)絡(luò)和 KLONE ?是一階邏輯 FOL的一個可判定的子集 ?具有合適定義的語義 (基于邏輯 ) Description Logic Architecture Knowledge Base Tbox (schema) Abox (data) Man ≡ Human ∩ Male HappyFather ≡ Man ∩ ?haschild. Female ∩ … John : HappyFather John, Mary : haschild Inference System Interface Basic Description Logic: AL ? Concept Expressions: