Een kennisbasis (KB) is in wezen een gestructureerde verzameling informatie, vaak georganiseerd op een manier die het gemakkelijk maakt om te zoeken, op te halen en te begrijpen. Hier is een uitsplitsing van waar het uit bestaat:

1. Gegevens:

* Feiten: Dit zijn basisstukken van informatie over entiteiten en hun relaties. Bijvoorbeeld:"John is een student" of "Parijs is de hoofdstad van Frankrijk."

* regels: Deze uitdrukkelijke relaties tussen feiten en kunnen worden gebruikt om nieuwe kennis af te leiden. Bijvoorbeeld:"Als iemand een student is, dan zijn ze ook een persoon" of "als het regent, dan is de grond nat."

* concepten: Dit zijn abstracte ideeën of categorieën die groepen entiteiten vertegenwoordigen. Bijvoorbeeld 'dier', 'voertuig' of 'emotie'.

* relaties: Deze bepalen hoe verschillende entiteiten of concepten zijn verbonden. 'Heeft bijvoorbeeld een kapitaal', 'is een onderdeel van' of 'oorzaken'.

2. Structuur:

* Kennisrepresentatie: De manier waarop gegevens worden georganiseerd en weergegeven in de kennisbasis. Gemeenschappelijke methoden zijn onder meer:

* semantische netwerken: Grafieken waar knooppunten concepten en randen vertegenwoordigen, vertegenwoordigen relaties daartussen.

* frame -systemen: Gegevens zijn georganiseerd in frames, dat gegevensstructuren zijn die specifieke objecten of concepten vertegenwoordigen.

* Logische programmering: Gebruikt formele logica om kennis weer te geven als logische uitspraken.

* ontologieën: Formele beschrijvingen van concepten en relaties binnen een specifiek domein.

* metadata: Informatie over de gegevens zelf, zoals de bron, het maken van de creatie en geldigheid.

3. Redeneermogelijkheden:

* Inferentiemotor: Een systeem dat de kennisbasis gebruikt om nieuwe kennis af te leiden door logische regels en redeneermethoden toe te passen.

* Querytaal: Een taal die wordt gebruikt om vragen te stellen en informatie op te halen uit de kennisbasis.

4. Toepassingen:

* Expertsystemen: Gebruikt om besluitvorming te automatiseren in specifieke domeinen zoals geneeskunde, financiën of engineering.

* Informatie -ophalen: Gebruikt voor het zoeken en ophalen van relevante informatie uit grote datasets.

* Natuurlijke taalverwerking: Gebruikt om machines in staat te stellen de menselijke taal te begrijpen en te verwerken.

* robotica: Gebruikt om robots in staat te stellen hun omgeving te begrijpen en beslissingen te nemen.

Voorbeelden van kennisbases:

* Wikipedia: Een enorme kennisbasis van artikelen over verschillende onderwerpen.

* Google Kennisgrafiek: Een grootschalige kennisbasis die Google-zoekopdracht aandrijft.

* dbpedia: Een kennisbasis geëxtraheerd uit Wikipedia.

* WordNet: Een lexicale database van Engels die woorden groeit in sets van synoniemen.

In wezen fungeert een kennisbasis als een repository van informatie waarmee machines kunnen "denken" en problemen oplossen door te redeneren over de wereld.