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知识表示视角的AI识别
AI Recognition from the Perspective of Knowledge Representation
【目的/意义】 从多视角描述知识,构建多视角知识表示框架模型,探索知识组织理论和方法的创新,以期进一步推动人工智能战略发展。 【方法/过程】 依据视角的不同将知识表示视角分为知识客体、知识主体、知识情境等,叙述这些知识表示视角下的方法的理论基础;构建多视角知识表示的框架和模型,实现知识秩序的形式化表示,并提出多视角知识表示全新的运行机理。 【结论/结果】 为在数智环境下最大程度地发挥知识表示效用,多视角知识表示可以做出建立灵活多维的全息知识秩序、多模态与情境化的融合表达、面向用户问题的动态演化等方面的调整,以便能够更好地服务于具体实践领域。
[Purpose/Significance] People can quickly obtain the necessary knowledge from a vast amount of information, relying on knowledge to represent complex structured and semantic modeling of information. This article describes knowledge from multiple perspectives, constructs a multi-perspective knowledge representation framework model, and explores the innovation of knowledge organization theories and methods, with the aim of further promoting the strategic development of artificial intelligence. [Method/Process] Knowledge representation perspectives were classified into perspectives such as knowledge object, knowledge subject, and knowledge situation based on different perspectives. The theoretical basis of the methods under these knowledge representation perspectives was described. The framework and model of multi-perspective knowledge representation were constructed, the formal representation of knowledge order was realized, and a brand-new operating mechanism of multi-perspective knowledge representation was proposed. [Result/Conclusion] To maximize the effectiveness of knowledge representation in a digital and intelligent environment, multi-perspective knowledge representation can be adjusted in aspects such as establishing a flexible and multi-dimensional holographic knowledge order, integrating multi-modal and contextualized expressions, and dynamically evolving for user problems, so as to better serve specific practical fields.
multi-perspective knowledge representation / knowledge order / knowledge integration / knowledge reasoning
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