什么是知识表示

知识表示可用于基于内容的索引和检索，例如在搜索引擎和信息检索系统中，它能够有效促进信息的精准定位与高效提取。通过将知识形式化表示，可以更好地理解和处理文本内容，提高检索的准确性和相关性。

知识表示在场景解释中也有应用，例如计算机视觉和自然语言处理领域。通过将背景知识形式化表示，系统可以更好地理解和解释复杂场景。

在医疗保健领域，知识表示可用于临床决策支持系统。通过将医学知识形式化表示，系统可以根据患者症状和病史提供诊断和治疗建议。

知识表示还可用于知识发现，即从大量数据中发现新的知识和模式。通过将已有知识形式化表示，系统可以更好地发现新的关联和规律。

形式化的知识表示可用于智能问答系统和推理系统。这些系统可以基于知识库回答问题，并对现实世界的事实进行推理和推导。

在人工智能规划和决策领域，知识表示也扮演着重要角色。通过形式化表示问题域的知识，系统可以更好地规划行动和做出决策。

需要表示的常识知识范围极其广泛，普通人所知道的原子事实数量非常庞大。此外，很多常识知识都是以亚符号形式存在的，不容易被表示为"事实"或"陈述"。获取知识用于人工智能应用程序也是一个难题。

许多知识表示算法都会遇到组合爆炸问题，随着问题规模的增大，它们的运行速度会呈指数级下降。与早期人工智能研究所能建模的逐步推理不同，人类很少使用这种方式，而是依赖于快速直观的判断来解决大多数问题。准确高效的推理仍然是一个亟待解决的重要难题。

框架问题也是一个关键挑战，很难枚举出一个动作成功所需的所有前提条件，并提供关于动作执行后不会发生变化的事物的公理。这使得使用简单的一阶逻辑来推理动态领域变得具有挑战性。

大量常识知识都存在于亚符号形式中，这使得用符号方式来表示和推理这些知识变得极其困难。人类的认知过程往往依赖于直觉和经验，而不是严格的逻辑推理。

多任务学习通过在相关任务组内共享低维表示，可以显著提高性能。知识迁移则是在不同任务之间顺序地开发共享表示。大规模机器学习项目就开发了可供后续相关任务学习的鲁棒表示。

知识图谱使用图结构数据模型来表示和操作数据，编码实体之间的关系。图神经网络和表示学习等领域的最新进展，扩展了知识图谱在搜索引擎和推荐系统之外的应用。

知识提取是从结构化和非结构化来源创建机器可读知识的过程，包括重用现有正式知识或基于源数据生成新模式。知识图谱嵌入则是学习知识图谱实体和关系的低维表示，支持预测、实体识别和关系提取等应用。

知识库是存储特定领域事实和规则的核心组件。它可以使用概念层次结构、框架、概念图或逻辑断言等形式来组织知识。知识库为推理引擎提供了所需的领域知识。

推理引擎使用通用推理方法，如前向链接、反向链接、自动定理证明、逻辑编程、黑板系统和术语重写系统等，从知识库中推导出新知识并解决问题。它是知识表示系统的核心推理组件。

知识图谱可以通过添加文本描述、权重和实体及关系的约束等附加信息来丰富表示。这些附加信息可用于在知识图谱嵌入过程中学习专门的嵌入，从而改善对领域的整体表示。

表示空间是实体和关系以低维向量形式表示的空间。合理的表示空间有助于捕捉实体和关系之间的语义关联。

评分函数用于衡量三元组嵌入表示的优劣程度，有助于学习高质量的知识表示。

编码模型定义了实体和关系嵌入表示之间的交互方式，是知识表示的重要组成部分。