Wissensrepräsentation
Wissensrepräsentation (englisch Knowledge representation) dient im Rahmen der Wissensmodellierung dazu, Wissen in Wissensbasiertem Systemen formal abzubilden. Dazu sind verschiedene formale Sprachen und Notationen vorgeschlagen worden. Eine Sammlung auf diese Weise repräsentierten Wissens wird als Wissensbasis oder Wissensbank bezeichnet; im Semantic Web ist formalisiertes Wissen verteilt abgelegt. Im Gegensatz zur Wissensrepräsentation liegt der Schwerpunkt bei der Wissensorganisation mehr auf der Ordnung bestehender Wissensbestände, die nicht selbst dargestellt sondern durch Metadaten beschrieben werden.
Angewandt werden die Verfahren der Wissensrepräsentation unter Anderem beim Bau von Expertensystemen, maschinellen Übersetzungsprogrammen, Systemen für computerunterstützte Wartung und Datenbankabfrageprogrammen.
Kriterien für die Repräsentationsgüte
Wichtige Kriterien für die Wahl eines Wissensrepräsentations-Systems sind:
- Korrektheit
- Wie wird korrekte Syntax und korrekte Semantik sichergestellt?
- 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
Arten von Repräsentationssystemen
Es existieren verschiedene Systeme zur Wissensordnung und -repräsentation. Grob aufsteigend geordnet nach dem Grad ihrer Mächtigkeit sind dies:
- Katalog, Glossar, Taxonomie (einfache Kontrollierte Vokabularien)
- Klassifikation, Thesaurus (begrenzte Zahl von Relationen i.d.R. ohne Vererbungsrelation)
- Semantisches Netz, Ontologie_(Informatik), Frames, Produktionsregeln
- Axiomensystem, Prädikatenlogik
- Mehrschichtige Erweiterte Semantische Netze (MultiNet)
Die jeweils höheren Systeme schließen in ihrer Aussagekraft die niedrigeren Systeme mit ein. Allerdings sind einfachere Systeme auch einfacher zu handhaben und reichen für viele Zwecke aus.
Literatur
- R. J. Brachman, H. J. Levesque: Readings in Knowledge Representation. Morgan Kaufmann, Los Altos, 1985
- R. J. Brachman, H. J. Levesque: Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann, 2004
- H. Helbig: Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2006
Siehe auch
- GNOD (The Global Network of Dreams, eine Web-Entwicklung für eine inhaltsorientierte Grafische Benutzeroberfläche von Datenbanken in Form einer selbstorganisierenden Karte)
- Begriffssystem