说明
说明：本章主要介绍了知识的表示方法。首先，介绍了传统人工智能领域从认知角度提出的不同知识表示方法，主要包括逻辑、语义网络、框架和脚本等方法。然后，介绍了在互联网时代从不数据出发提出的语义网以及语义网的背景和其知识描述体系，知识图谱的表示和存储等方法大量使用了语义网的标准和体系。知识图谱是传统知识表示方法和语义网技术在互联网应用中的体现，它广泛利用了上述两类知识表示方法的技术和结果。另外，随着深度学习的发展，数值化表示技术在各领域、各任务中发挥着越来越重的作用，本章最后介绍了知识图谱的数值化表示法法这一前沿任务，并对该任务的主要方法和当前发展进行了介绍。通过对当前表示方法和技术分析，不难发现，在知识图谱及其应用中，符号化和数值化表示的融合和统一是一个值得期待的发展方向。
什么是知识表示
知识应用的难点在知识推理，知识推理的难点在于知识表示。因此知识表示是基于知识的人工智能应用中的核心部分和基础
知识表示的五个主要角色：
- 知识表示是一种代理，基于事物的表示，我们无需实践而是通过思考和推理既可以得到有关外部世界的结论。
- 知识表示是一组本体论约定的集合，说明我们以什么样的方式来思考世界。
- 知识表示是智能推理的组成部分：推理需要对知识进行表示，但是知识表示不是推理的全部。
- 知识表示是高效计算的媒介：通过对知识进行有效组织，支持高效的推理。
- 知识表示是人类表达的媒介：基于通用知识表示框架，方便人们表达和分享对世界的认知。
思维导图
结合上述五个主要角色，从三个层次介绍知识的表示方法。思维导图如下：
