一种常识知识表与推理的方法及其应用.pdf

摘 要 专家系统的成功使人们意识到知识在智能系统中的重要地位，而大量专家系 统只能应用于特定领域和特定条件的现状，使研究人员转向为建立多个大规模常 识知识系统而努力。 常识知识相对于领域专家知识而言，具有跨领域性、模糊性、不确定性、应 用面广等特点，需要设计与之相适应的常识知识表示方法，而现有常识知识系统 大多仍然使用传统专家系统的知识表示方法。本研究旨在为常识知识的表示与推 理提供新方法，为常识知识系统的构建提供理论基础。 在知识表示方面，已经提出多种表示知识的方法，包括逻辑、语义网络、框 架、贝叶斯网、本体等；在常识知识系统方面，已有多个系统，包括Cyc，WordNet， MindCommon Sense，Wolfram ACT-R，Open Alpha等：在心理学研究方面，有 多个与常识有关的模型，包括激活扩散模型，中枢能量模型等。 论文在回顾已有知识表示方法和常识知识系统的基础上，借鉴认知心理学模 型，提出一种新的常识知识表示和推理的方法一动态语义网，详细描述了动态 语义网的表示规范，推理规范，形成规范，进一步完善了常识知识系统构建的理 论工作。 论文在动态语义网模型完整描述的基础上，提出了两个常识知识系统的典型 问题——故事理解和笑话理解，并用动态语义网模型模拟两个例子的求解，获得 了有意义的结果，为常识知识系统的应用指明了方向。 论文在总结现有工作的基础上，重申了常识知识系统的重要性，指明动态语 义网规范仍需继续完善，常识知识系统的应用还有待大力挖掘，为未来常识知识 系统研究的发展指明了方向。 关键词：知识系统，概念系统，常识系统，认知模型，动态语义网 中图分类号：TPl82 1 Abstract the of TheSuccessofExpert out significance System(ES)pointed in situationofnarrowdomainthatES intelligentsystems．The knowledge leads to tobuild Common could researchers Sense(CS) apply try large knowledgesystems． todomain CS ischaracterizedcross knowledge， by Compare knowledge domai nandhavewidearea ication．Thusitneeds n，fuzzy，uncertai appl suitable insteadofKRinESwhich KnowledgeRepresentation(KR)method iSusednow．Theaimofthisresearchisto novelKRmethodto propose CS and advancebasictheoriesofCS support