Wissensrepräsentation
Für viele Computeranwendungen ist eine geeignete Wissensrepräsentation erforderlich.
Die Frage ist dabei, wie man Wissen in einem Informationssystem (Wissensbasis) formal speichern kann, und mit welchen Mechanismen man darauf zugreift und das Wissen nutzen kann, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
Anwendungen sind Expertensysteme, maschinelle Übersetzungsprogramme, Systeme für computerunterstützte Wartung und Datenbankabfrageprogramme.
Verschiedene Notationen und (künstliche) formale Sprachen sind vorgeschlagen worden, um Wissen zu repräsentieren:
Mit DATR, zum Beispiel, wird lexikalisches Wissen repräsentiert.
Kriterien für die Repräsentationsgüte
Wichtige Kriterien für die Wahl eines Wissensrepräsentations-Systems sind:
- Korrektheit: aus korrekter Syntax folgt automatisch korrekte Semantik
- Adäquatheit/Expressivität/Mächtigkeit: repräsentiert die Sprache die benötigten Ontologiebestandteile eindeutig und flexibel genug?
- Effizienz: wie effizient kann geschlussfolgert werden?
- Komplexität: wie steil ist die Lernkurve zur Wissensabbildung und der Wissensabfrage
- Übersetzbarkeit in andere Syntaxformate bzw. Sprachen
Hierarchie der Mächtigkeit
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