Biểu diễn tri thức và ứng dụng

KR có thể được thực hiện cho được độc lập của mô hình kiến thức cơ bản hoặc hệ thống cơ sở tri thức KBS như một mạng lưới ngữ nghĩa.Biểu diễn tri thức KR nghiên cứu liên quan đến phân tí

MỤC LỤC

L I CÁM NỜ Ơ 1

L I M Ờ Ở ĐẦ 2U GI I THI UỚ Ệ 4

PH N 1: C S LÝ LU NẦ Ơ Ở Ậ 5

1.2 H c s tri th c:ệ ơ ở ứ 10

1.2.1 Phân lo i tri th c: ạ ứ 11

1.2.3 Các k thu t bi u di n tri th c: ỹ ậ ể ễ ứ 12

1.2.3.1 Bi u di n tri th c b ng b ba OAV (Object – Attribute – Value):ể ễ ứ ằ ộ 13

1.2.3.2 Bi u di n tri th c b ng lu t s n xu t: ể ễ ứ ằ ậ ả ấ 13

1.2.3.3 Bi u di n tri th c b ng m ng ng ngh a: ể ễ ứ ằ ạ ữ ĩ 13

1.2.3.4 Bi u di n tri th c b ng Frame: ể ễ ứ ằ 14

1.2.3.5 Bi u di n tri th c b ng Logic:ể ễ ứ ằ 14

1.3 Khái ni m v h chuyên gia:ệ ề ệ 16

1.3.1 Đặc tr ng c a h chuyên giaư ủ ệ 17

1.3.2 Suy di n trong h chuyên gia:ễ ệ 20

1.3.2.1 Suy di n ti n: ễ ế 20

1.3.2.2 Suy di n lùi:ễ 21

1.3.2.3 Chi n l c gi i quy t đ ng đ trong quá trình suy di n:ế ượ ả ế ụ ộ ễ 21

1.3.2.4 H chuyên gia m (Fuzzy Expert System):ệ ờ 21

1.3.3 Bi u di n tri th c trong các h chuyên giaể ễ ứ ệ 22

1.3.3.1 Logic m nh đ :ệ ề 23

1.3.3.2 Logic v t :ị ừ 23

PH N 2: XÂY D NG H CHUYÊN GIA T V N CHO NGẦ Ự Ệ Ư Ấ ƯỜI DÙNG H C TI NGỌ Ế ANH 25

2.1 Gi i thi u h th ng:ớ ệ ệ ố 25

2.2 Phân tích: 26

2.3 Ki n trúc h th ngế ệ ố 26

28

2.5 Mã ngu n h th ng t v n h c Anh v n:ồ ệ ố ư ấ ọ ă 28

K T LU NẾ Ậ 29

TÀI LI U THAM KH OỆ Ả 30

LỜI CÁM ƠN



Trong thời gian thực hiện đề tài, em đã nhận được rất nhiều sự động viên, khích lệ và hỗ trợ từ phía thầy cô, cha mẹ và bạn bè

Con xin gửi tất cả lòng biết ơn và sự kính trọng của con đến cha mẹ cùng toàn thể gia đình, những người đã sinh thành, dưỡng dục và luôn ở bên con, ủng hộ và giúp đỡ con trong quá trình học tập

Em cảm ơn khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học Công nghệ Thông tin

đã tạo điều kiện cho em thực hiện đề tài

Em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong khoa công nghệ thông tin nói chung, bộ môn khoa học máy tính nói riêng đã tạo điều kiện giúp đỡ, truyền đạt những kiến thức và kỹ năng cần thiết để em hoàn thành nhiệm vụ học tập của mình.Xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Đỗ Văn Nhơn đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn để em hoàn thành đề tài này Em cũng xin chân thành cảm ơn các bạn trong lớp đã động viên và chia sẻ kinh nghiệm trong học tập nghiên cứu và giúp đỡ trong quá trình làm đề tài Tuy nhiên vì thời gian cũng như tri thức còn hạn chế, nên

đề tài không tránh khỏi những thiếu sót nhất định Rất mong nhận được mọi sự đóng góp ý kiến từ quý thầy cô và bạn bè

LỜI MỞ ĐẦU



Chúng ta đang sống trong thời đại của thông tin nơi mà dữ liệu đa dạng và phong phú Chúng ta thường bị choáng ngợp bởi lượng thông tin vô cùng to lớn và

do đó không thể tiếp nhận tất cả những lợi ích mà thông tin mang tới Khoa học máy tính đã bị thách thức để khám phá ra những cách tiếp cận mà có thể sắp xếp được núi dữ liệu hiện có và tìm ra những đặc trưng thiết yếu cần có để phục vụ cho lợi ích của con người Những cách tiếp cận này phải có thể xử lí những lượng lớn

dữ liệu trong thời gian nhanh và loại bỏ những dữ liệu không liên quan hay không chính xác để trích xuất ra những thông tin, tri thức quý báu cho chúng ta

Trong bối cảnh thông tin đang bùng nổ như hiện nay Khai thác và ứng dụng thông tin sao cho có hiểu quả là điều cần thiết Các cơ quan, tổ chức đều mong muốn có được càng nhiều thông tin về lĩnh vực mình hoạt động càng tốt: các khách hàng tiềm năng, hoạt động cạnh tranh giữa các công ty, biến động của thị trường…Ngoài ra, thông tin cũng sẽ không giúp ích được nhiều nếu như người nắm giữ thông tin không biết khai thác nó Bản thân thông tin mang những hiện tượng và xu hướng phổ biến Nếu nắm được các hiện tượng, xu hướng phổ biến này, chúng sẽ hoạt động hiệu quả nhất trong tất cả các lĩnh vực như kinh tế, xã hội, chính trị…,vì

ai có được thông tin và khai thác thông tin nhanh chính xác và hiệu quả nhất sẽ là người chiến thắng

Tuy nhiên, trong thời đại của công nghệ thông tin nơi mà dữ liệu đa dạng và phong phú Người dùng thường bị choáng ngợp bởi lượng thông tin vô cùng to lớn

và do đó không thể tiếp nhận tất cả những lợi ích mà thông tin mang tới Khoa học máy tính đã bị thách thức để khám phá ra những cách tiếp cận mà có thể sắp xếp, biểu diễn được lượng dữ liệu vô tận hiện có và tìm ra những đặc trưng thiết yếu cần

có để phục vụ cho lợi ích của người dùng Những cách tiếp cận này phải có thể xử lí những lượng lớn dữ liệu trong thời gian nhanh và loại bỏ những dữ liệu không liên quan hay không chính xác để trích xuất ra những thông tin, tri thức quý báu cho chúng ta

Xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Đỗ Văn Nhơn đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn để em hoàn thành bài thu hoạch này Em cũng xin chân thành cảm ơn các bạn trong lớp đã động viên và chia sẻ kinh nghiệm trong học tập nghiên cứu và giúp đỡ trong quá trình làm bài thu hoạch Tuy nhiên vì thời gian cũng như tri thức còn hạn chế, nên bài thu hoạch không tránh khỏi những thiếu sót nhất định Rất mong nhận được mọi sự đóng góp ý kiến từ quý thầy cô và bạn bè.

GIỚI THIỆU

Sau hơn 20 năm thực hiện đường lối đổi mới kinh tế của Đảng và Nhà nước,

chuyển dịch căn bản và tích cực theo hướng công nghiệp hoá, hiện đại hoá.Với những tác động mạnh mẽ của các tiến bộ khoa học và công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin và truyền thông, thế giới đang biến chuyển tới một nền kinh tế và xã hội mới mà thông tin và tri thức được xem là nguồn lực chủ yếu Điều đó xuất phát từ: Công cuộc đổi mới bắt đầu năm 1986 đã tác động tích cực đến nhiều ngành kinh

tế và do hội nhập kinh tế thế giới, đặc biệt năm 2006 nước ta gia nhập tổ chức Thương mại thế giới – WTO đã mở cửa nền kinh tế tạo ra nhiều cơ hội phát triển, đồng thời đặt nền kinh tế nước ta trước vô vàn thử thách

Hòa nhập vào sự phát triển chung của nhân loại, Việt Nam đang bước vào một thời kì phát triển mới – thời kì đẩy mạnh công nghiệp hóa - hiện đại hóa Bên cạnh thành tựu đã đạt được, chúng ta còn nhiều khó khăn, hạn chế cần khắc phục Cụ thể

là trình độ công nghệ thông tin còn lạc hậu, tiềm lực khoa học công nghệ thông tin yếu cả về nguồn nhân lực lẫn nguồn vốn cho hoạt động khoa học công nghệ thông tin, cơ chế quản lý công nghệ thông tin còn yếu kém, ứng dụng vào thực tế chưa cao Chính vì vậy việc áp dụng công nghệ thông tin vào công cuộc đổi mới nền kinh

tế nước ta là tất yếu

Để đáp ứng nhu cầu của người dùng đối với máy tính ngày một cao hơn và biết

áp dụng hữu hiệu vào đời sống thì biểu diễn tri thức đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc phát triển Công nghệ thông tin, nâng cao sự hữu dụng của máy tính, giúp con người gần gũi với máy tính hơn Ngoài ra, biểu diễn tri thức còn góp phần thúc đẩy nhiều ngành khoa học khác phát triển, khả năng phát triển khoa học dựa trên tri thức liên ngành

PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN1.1 Biểu diễn tri thức

1.1.1 Giới thiệu về biểu diễn tri thức

Biểu diễn tri thức (KR) là một lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích đại diện cho kiến thức trong các biểu tượng để tạo điều kiện suy ra từ những yếu tố kiến thức, tạo ra những yếu tố mới của kiến thức KR có thể được thực hiện cho được độc lập của mô hình kiến thức cơ bản hoặc hệ thống cơ sở tri thức (KBS) như một mạng lưới ngữ nghĩa.

Biểu diễn tri thức (KR) nghiên cứu liên quan đến phân tích làm thế nào để lý do chính xác và hiệu quả và làm thế nào tốt nhất để sử dụng một tập hợp các biểu tượng đại diện cho một tập hợp các sự kiện trong một lĩnh vực kiến thức Vốn từ vựng biểu tượng và một hệ thống logic được kết hợp để cho phép suy luận về các yếu tố trong KR để tạo mới câu KR Logic được sử dụng để cung cấp ngữ nghĩa chính thức của chức năng có lý nên được áp dụng cho các biểu tượng trong hệ thống KR Logic là cũng được sử dụng để xác định các toán tử có thể xử lý như thế nào và thay đổi hình dáng kiến thức Ví dụ các toán tử bao gồm: phủ định, kết hợp, trạng từ, tính từ, lượng hóa và phương thức khai thác Logic là lý thuyết giải thích Những yếu tố-biểu tượng, các toán tử, và giải thích lý thuyết là những gì cung cấp cho trình tự của các biểu tượng có nghĩa là trong một KR

Trong việc áp dụng hệ thống KR vấn đề thực tế, sự phức tạp của vấn đề có thể vượt quá hạn chế nguồn lực, khả năng của hệ thống KR Phát triển gần đây trong KR bao gồm các khái niệm về Semantic Web, phát triển dựa trên ngôn ngữ XML biểu diễn tri thức và các tiêu chuẩn, Resource Description Framework (RDF), RDF Schema, Maps Topic, DARPA Agent Markup Language (DAML), Layer Suy diễn Ontology (OIL),và Web Ontology Language (OWL)

Có một số kỹ thuật KR như: khung (frames), quy định, gắn thẻ, và các mạng ngữ nghĩa có nguồn gốc trong lĩnh vực khoa học nhận thức Vì tri thức được sử dụng để đạt được hành vi thông minh, mục tiêu cơ bản của biểu diễn tri thức là để tạo điều kiện cho lý luận, suy luận hoặc kết luận bản vẽ Một KR tốt phải có cả hai kiến thức thủ tục và khai báo

 Vai trò của biểu diễn tri thức (KR):

Một biểu diễn tri thức (KR) về cơ bản là một người đại diện, đại diện cho bản thân

sự vật, được sử dụng để cho phép một tổ chức để xác định hậu quả của suy nghĩ hơn là hành động, theo lý luận về thế giới chứ không phải là hành động trong đó

KR là một tập hợp các cam kết bản thể học, trả lời cho câu hỏi: Trong các quan hệ, tôi nên suy nghĩ gì về thế giới?

KR là một lý thuyết rời rạc của lý luận thông minh, thể hiện về ba thành phần: quan niệm cơ bản của biểu diễn của lý luận thông minh, tập hợp các suy luận của các hình thức biểu diễn công nhận và thiết lập các kết luận có khuyến cáo

KR là một phương tiện để tính toán thực dụng hiệu quả, môi trường tính toán được thực hiện trong đó tư duy Một trong những đóng góp hiệu quả này thực tế được cung cấp bởi các hướng dẫn cơ quan đại diện cung cấp cho tổ chức thông tin để tạo điều kiện thuận lợi cho việc đưa ra những kết luận đề nghị

KR là một phương tiện biểu hiện của con người, một ngôn ngữ mà chúng ta nói những điều về thế giới

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giải quyết vấn đề có thể được đơn giản hóa bằng một sự lựa chọn thích hợp của biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức trong một số cách làm cho một số vấn đề dễ dàng hơn để giải quyết Ví dụ, nó được dễ dàng hơn

để phân chia số đại diện trong các chữ số Hindu-Arabic hơn số biểu diễn như là chữ

số La Mã

1.1.2 Đặc điểm cơ bản về biểu diễn tri thức

Bao phủ (coverage), KR bao gồm một bề rộng và chiều sâu của thông tin Nếu không có một phạm vi bao phủ rộng, KR không có thể xác định bất cứ điều gì hoặc giải quyết không rõ ràng

Dễ hiểu bởi con người KR được xem như là một ngôn ngữ tự nhiên Nó sẽ hỗ trợ

mô đun và phân cấp các lớp (gấu Bắc cực là gấu, là động vật)

Nhất quán Nếu Linh mở cửa, nó cũng có thể được hiểu như là cánh cửa đã mở cửa bởi Linh Bằng cách phù hợp, KR có thể loại bỏ kiến thức dư thừa hoặc xung đột

Hiệu quả

Dễ sửa đổi và cập nhật

Hỗ trợ các hoạt động thông minh sử dụng cơ sở tri thức

1.1.3 Ảnh hưởng của Bản thể học (Ontology)

Bản thể học giúp xây dựng mô hình của một lĩnh vực và xác định các thuật ngữ bên trong lĩnh vực và các mối liên hệ giữa chúng Có nhiều kiểu khác nhau về bản thể học bao gồm các bản thể học lĩnh vực, các bản thể học tổng quát, các bản thể học ứng dụng, và các bản thể học tượng trưng

Trong khi phân loại tri thức, lưu trữ, truy xuất và quản trị thông tin thì nó không chỉ hữu ích cho việc giải quyết vấn đề không trực tiếp cần chuyên môn loài người mà còn đưa đến các kết quả “Quản trị tri thức” cho phép một tổ chức thực hiện chức năng một cách hiệu quả trong một thời gian dài

1.1.4 Hướng tiếp cận biểu diễn tri thức để hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Mô tả nghiên cứu sơ bộ hướng tiếp cận biểu diễn tri thức với việc hiểu Ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding - NLU) Một hệ thống máy tính đang được phát triển để xử lý sự thu nhận, sự mô tả, và sử dụng ngôn ngữ tri thức

Hệ thống máy tính được dựa trên nguyên tắc và sử dụng một mạng ngữ nghĩa cho việc lưu trữ và mô tả tri thức Để tạo điều kiện tương tác giữa người dùng và hệ thống, đầu vào của ngôn ngữ học tri thức và các phản ứng máy tính nằm trong ngôn ngữ tự nhiên Nhiều loại tri thức khác nhau có thể được nhập và sử dụng: cú

pháp và ngữ nghĩa; các xác nhận và quy tắc Sự dễ dàng truy vết suy luận cũng đang được phát triển như là một phần của hệ thống dựa trên nguyên tắc với đầu ra trong ngôn ngữ tự nhiên

 Các hệ thống Ngôn ngữ tự nhiên (NL) bao gồm hai thành phần logic là:

Một cơ sở cho đầu vào của ngôn ngữ tri thức vào mạng ngữ nghĩa trong ngôn ngữ tự nhiên Ngôn ngữ tri thức này chủ yếu là bao gồm các quy tắc về NLU và một

từ vựng Hệ thống NL chứa một quy tắc cốt lõi của mạng mà phân tích một quy tắc ngôn ngữ tự nhiên của người sử dụng và xây dựng cấu trúc cú pháp tương ứng dưới hình thức của một quy tắc mạng Cơ sở hệ thống NL này cho phép người dùng thao tác cả các khía cạnh cú pháp và ngữ nghĩa của các chuỗi bề mặt

Một cơ sở cho cụm từ, câu tổng quát và câu trả lời thông qua các quy tắc trong mạng Người dùng có thể đặt ra một số giới hạn các loại truy vấn đến hệ thống bằng ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống sử dụng các quy tắc để phân tích truy vấn và tạo ra một trả lời Một truy vết suy luận cơ sở cũng đang được phát triển trong đó sử dụng khả năng tạo cụm từ, câu Điều này cho phép người sử dụng truy vết quy trình suy luận mà kết quả từ kích hoạt các quy tắc của mình bằng ngôn ngữ tự nhiên.Khi một người sử dụng hệ thống NL này cho sự thử nghiệm, thì có hai miền tác vụ thuộc về mạng ngữ nghĩa Các miền này là: (1) Miền NLU bao gồm tập hợp các mệnh đề và quy định liên quan đến sự hiểu ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả các quy tắc và các xác nhận cốt lõi của hệ thống NL, và các quy tắc và các xác nhận cụ thể của người sử dụng; và (2) các miền tri thức mà người dùng nhập vào và tương tác thông qua các miền NLU

Cách tiếp cận KR đến một tác vụ trí tuệ nhân tạo bao gồm một liên kết chặt chẽ với một chuyên gia trong phạm vi tác vụ Điều này đòi hỏi phải làm cho nó dễ dàng cho các chuyên gia để thêm tri thức mới vào hệ thống máy tính, để hiểu những tri thức gì đang có trong hệ thống, và để hiểu làm thế nào hệ thống hoàn thành được tác vụ, vì vậy những thay đổi cần thiết và các sửa chữa dễ dàng nhận ra và

thực hiện Cần lưu ý rằng phạm vi tác vụ của chúng ta là NLU (Natural Language Understanding) Điều đó là, các tri thức trong hệ thống là tri thức về NLU và chuyên gia dự định là một chuyên gia trong NLU.

Hệ thống KR chúng ta đang sử dụng là hệ thống xử lý mạng ngữ nghĩa SNePS Hệ thống này là một hệ thống mạng ngữ nghĩa, trong đó tất cả tri thức, bao gồm cả quy tắc, được đặc trưng là các nút trong một mạng lưới ngữ nghĩa, một hệ thống suy luận thực hiện lập luận theo các quy định được lưu trữ trong mạng và một gói truy xuất cho phép người dùng đi theo lập luận của hệ thống

Một phần chủ yếu của nghiên cứu này bao gồm việc thiết kế và thực thi một

hệ thống dựa trên SNePS được gọi là các hệ thống NL, để cho phép các chuyên gia NLU nhập ngôn ngữ học tri thức vào mạng trong ngôn ngữ tự nhiên và để sử dụng tri thức này cho việc xử lý văn bản bao gồm cả bổ sung tri thức NLU Những tính năng này phân biệt hệ thống của chúng ta từ các hệ thống dựa trên nguyên tắc xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác như là của Pereira và Warren và Robinson

Một trong những mối quan tâm chính khác là tri thức thu được, gồm cả các quy định và xác nhận thực tế của lập luận Vì cả hai loại tri thức được lưu trữ dưới hình thức tương tự trong mạng ngữ nghĩa, hệ thống NL của chúng ta đang được phát triển với khả năng xử lý các đầu vào của cả hai loại tri thức và với tri thức mới này ngay lập tức có sẵn để sử dụng

1.2 Hệ cơ sở tri thức:

Hệ cơ sở tri thức là chương trình được thiết kế để mô hình hóa giải quyết vấn

đề của chuyên gia con người

Hệ cơ sở tri thức là hệ thống dựa trên tri thức, cho phép mô hình hóa các tri thức của chuyên gia, dùng tri thức này để giải quyết vấn đề phức tạp thuộc cùng lĩnh vực

Hai yếu tố quan trọng trong hệ cơ sở tri thức là: tri thức chuyên gia và lập luận, tương ứng với hệ thống có 2 khối chính là cơ sở tri thức và động cơ suy diễn

Hệ chuyên gia là một loại cơ sở tri thức được thiết kế cho một lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Hệ chuyên gia làm việc như một chuyên gia thực thụ và cung cấp các ý kiến dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia con người đã được đưa vào hệ chuyên gia

Cơ sở tri thức: chứa các tri thức chuyên sâu về lĩnh vực như chuyên gia Cơ sở tri thức bao gồm: các sự kiện, các luật, các khái niệm và các quan hệ

Động cơ suy diễn: bộ xử lý theo tri thức theo mô hình hóa theo cách lập luận của chuyên gia Động cơ hoạt động trên thông tin về vấn đề đang xét, so sánh với tri thức lưu trong cơ sở tri thức rồi rút ra kết luận

Hệ cơ sở tri thức đóng: là những hệ cơ sở tri thức được xây dựng với một số

“tri thức lĩnh vực” ban đầu, và chỉ những tri thức đó mà thôi trong suốt quá trình hoạt động hay suốt thời gian sống của nó Ví dụ: kinh dịch, những hệ giải toán…

Hệ cơ sở tri thức mở: là những hệ cơ sở tri thức tiên tiến hơn, nó có khả năng

bổ sung tri thức trong quá trình hoạt động, khám phá Ví dụ: MYCIN, những hệ dự báo thời tiết…

Hệ cơ sở tri thức kết hợp: bao gồm sự kết hợp giữa hệ đóng và hệ mở, hệ kết hợp giữa cơ sở tri thức và cơ sở dữ liệu, hệ kết hợp giữa hệ cơ sở tri thức này với một hệ cơ sở tri thức khác,…Những hệ cơ sở tri thức kết hợp thường phát triển mạnh dựa trên tri thức liên ngành Ví dụ: Kinh dịch, tử vi…

1.2.1 Phân loại tri thức:

Tri thức được phân thành các loại sau:

 Tri thức thủ tục (Procedural knowledge): mô tả cách gì (How) để

giải quyết vấn đề, nó cung cấp định hướng cho cách thực hiện một cái

gì đó

 Tri thức khai báo (Declarative knowledge): miêu tả cái gì (What)

được biết về vấn đề Nó bao gồm các mệnh đề đơn giản đúng hoặc sai,

một dãy các mệnh đề mô tả chi tiết một đối tượng hay một khái niệm nào đó.

 Siêu tri thức (Meta knowledge): là tri thức giúp hệ thống lấy ra các

tri thức thích hợp Nó còn gọi là tri thức về tri thức (Knowledge about knowledge)

 Tri thức Heuristic (Heuristic knowledge): dẫn đường cho tiến trình

lập luận Tri thức này còn gọi là tri thức bóng (Shallow knowledge) Nó dựa vào kinh nghiệm và tri thức có được nhờ giải quyết những vấn đề trước đó

 Tri thức cấu trúc (Structural knowledge): bao gồm các tập luật, đối

tượng và quan hệ giữa các đối tượng Loại tri thức này mô tả mô hình trí tuệ tổng quát của các chuyên gia con người

1.2.2 Phương pháp tiếp nhận tri thức:

• Thụ động:

- Gián tiếp: Những tri thức kinh điển

- Trực tiếp: Những tri thức kinh nghiệm (không kinh điển) do

“chuyên gia lĩnh vực” đưa ra

• Chủ động:

- Đối với những tri thức tiềm ẩn, không rõ ràng hệ thống phải tự phân tích, suy diễn, khám phá để có thêm tri thức mới

1.2.3 Các kỹ thuật biểu diễn tri thức:

Biểu diễn tri thức là phương pháp dùng để mã hoá tri thức trong cơ sở tri thức của hệ thống Các phương pháp biểu diễn tri thức phổ biến:

1.2.3.1 Biểu diễn tri thức bằng bộ ba OAV (Object – Attribute – Value):

Phương pháp biểu diễn này chỉ ra rằng “Đối tượng” với “Thuộc tính” đã cho

có một “Giá trị” nào đó Ví dụ:

Với phát biểu “Cuốn tập dày 200 trang” thì bộ ba OAV có dạng:

(Cuốn tập, độ dày, 200 trang)

Để mô tả độ tin cậy hay độ chắc chắn của sự kiện thì bộ ba OAV được mở rộng thành O – A – V – CF Trong đó CF là chỉ số Độ chắc chắn (Certainty Factor)

có giá trị từ -1 đến 1 Ví dụ:

Với bộ: (Cuốn tập, độ dày, 200 trang, 0.5) thì phát biểu tương ứng sẽ là: Cuốn tập gần như chắc chắn dày 200 trang

1.2.3.2 Biểu diễn tri thức bằng luật sản xuất:

Luật là cấu trúc tri thức dùng để liên kết thông tin đã biết với các thông tin khác giúp đưa ra các suy luận, kết luận từ những thông tin đã biết

Trong hệ thống dựa trên các luật, người ta thu thập các tri thức lĩnh vực trong một tập và lưu chúng trong cơ sở tri thức của hệ thống Hệ thống dùng các luật này cùng với các thông tin trong bộ nhớ để giải quyết bài toán Việc xử lý các luật trong hệ thống dựa trên các luật được quản lý bằng một module gọi là bộ suy diễn

Trong phương pháp này, tri thức được biểu diễn dưới dạng các luật có dạng:

IF {Tập các giả thiết} THEN {Tập các kết luận} CF

Giá trị CF cho biết độ chính xác của quan hệ giữa các sự kiện trong tập giả thiết và các sự kiện trong tập kết luận của luật

1.2.3.3 Biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa:

Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức dùng đồ thị trong đó nút biểu diễn đối tượng và cung biểu diễn quan hệ giữa các đối tượng

Phương pháp này biểu diễn tri thức sử dụng đồ thị gồm các nút và các cung Trong đó, các nút biểu diễn các đối tượng và các cung biểu diễn mối quan hệ giữa chúng

1.2.3.5 Biểu diễn tri thức bằng Logic:

Trong biểu diễn tri thức bằng Logic, dạng chuẩn phổ biến cho các luật suy dẫn là Dạng chuẩn Horn:

Một luật suy dẫn ở dạng chuẩn Horn được biểu diễn như sau:

Ngược lại, nếu ti là biến thì biểu diễn F(t1,…,tk) tương ứng với một tập các

97 cm khối Là

Dung tích

xi lanh

Giá thành

D ạng biểu diễn này dùng để diễn đạt một khẳng định là các sự kiện p1,…,pn dẫn tới mâu thuẫn.

Tập F= F(q1,…,qk) tạo nên phần giả thiết cho quá trình suy diễn

Các luật ở dạng chuẩn Horn: p1∩…∩pn → q

Logic vị từ (Predicate calculus): Cũng như Logic mệnh đề, cơ sở tri thức của Logic vị từ được cấu thành bởi hai phần: