Изменения

Примерами формализмов представления знаний являются семантические сети, архитектуры систем, правила и онтологии.

{{Определение

В 2012 же году Google представили свою версию графа знаний.

Не существует формального определения графа знаний. Однако есть ряд аксиом, которым граф знаний должен удовлетворять.

# Граф знаний может иметь оценки неопределённостей.

''Вопросно-ответные системы''. Самым распространённым применением графов знаний являются вопросно-ответные системы. Графы знаний располагают огромным количеством информации, доступ к которой проще всего получать посредством схемы вопрос-ответ.

''Управление цепочками поставок''. Компании могут эффективно следить за перечнями различных составляющих, задействованного персонала, времени и др., что позволяет им передавать вещи более выгодно.

# Выявление лучших практик для построения графов знаний.

# Динамически изменяемые знания.

# Оценка корректности и полноты графа знаний.

Понятие онтологии существует как в информатике, так и в философии, однако эти понятия похожи.

Каждая научная дисциплина или область знаний создает онтологии для ограничения сложности и организации данных в информацию и знания. Новые онтологии улучшают решение проблем в этой области. Перевод научных работ в каждой области — это проблема, облегченная, когда эксперты из разных стран поддерживают контролируемый словарь<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Controlled_vocabulary Контролируемый словарь]</ref> жаргона между каждым из своих языков.

Общие компоненты онтологий включают в себя:

Примерами таковых являются OWL, KIF, Common Logic, CycL, DAML+OIL.

<references/>

*[https://en.wikipedia.org/wiki/Ontology_(information_science) Wikipedia {{---}} Ontology]

*[https://ru.wikipedia.org/wiki/Онтология_(информатика) Википедия {{---}} Онтология]