Wissensrepräsentation bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die Art und Weise, wie Maschinen Wissen strukturieren, speichern und verarbeiten, um es für Aufgaben wie Schlussfolgerungen, Entscheidungsfindungen oder die Beantwortung von Fragen nutzen zu können. Dies ist ein zentraler Aspekt der KI, da maschinelles Lernen und Problemverarbeitung auf einer sinnvollen Darstellung von Wissen basieren.
Ein zentraler Aspekt der Wissensrepräsentation ist die Verwendung von Modellen, die das Wissen in einer maschinell verarbeitbaren Form abbilden. Dazu gehören beispielsweise semantische Netze, Ontologien oder Wissensgraphen. Diese Modelle ermöglichen es, Beziehungen zwischen Entitäten darzustellen und komplexe Zusammenhänge abzubilden. So können beispielsweise in einem Wissensgraphen Entitäten wie „Ort“, „Person“ oder „Ereignis“ mit Attributen und Beziehungen versehen werden, um ein umfassendes Wissen über eine Domäne zu schaffen.
Die Wissensrepräsentation spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen Anwendungen der KI, wie Expertensystemen, natürlicher Sprachverarbeitung oder automatisierten Entscheidungssystemen. In Expertensystemen beispielsweise wird Wissen in Form von Regeln oder Fakten gespeichert, um zu bestimmten Problemen passende Lösungen zu finden. In der natürlichen Sprachverarbeitung hilft die Wissensrepräsentation dabei, den