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第一章 人工智能与情报科学 1

1.1 数据、情报与知识 1

1.1.1 数据 1

1.1.2 情报 1

1.1.3 知识的定义和类型 2

1.2 计算机情报系统 4

1.2.1 计算机情报系统的结构 4

1.2.2 计算机情报系统的类型 5

1.3 人工智能 7

1.3.1 基本概念 8

1.3.2 人工智能的基本内容 8

1.3.3 人工智能的重要应用 9

1.3.4 人工智能语言和工具 11

1.4 专家系统 12

1.4.1 专家系统的特征 12

1.4.2 专家系统的结构 13

1.4.3 专家系统的作用和问题 15

1.5 人工智能在情报科学中的应用 15

1.5.1 情报科学与人工智能的关系 15

1.5.2 人工智能在情报科学中的应用领域 16

1.6 智能情报系统概述 18

1.6.1 智能情报系统的结构 19

1.6.2 智能情报系统与专家系统的区别 20

1.6.3 智能情报系统的发展 21

第二章 知识表示 23

2.1 概述 23

2.2 产生式规则表示法 25

2.3 谓词逻辑表示法 27

2.3.1 谓词逻辑 27

2.3.2 情报知识的表示与检索 30

2.3.3 谓词逻辑表示的特点和问题 32

2.4 语义网络表示法 33

2.4.1 图形表示 33

2.4.2 性质继承及语义网络的推理 35

2.4.3 语义网络的特点和问题 36

2.5 框架表示法 37

2.5.1 框架的基本结构 37

2.5.2 附加过程 39

2.5.3 框架系统中的知识组织 41

2.5.4 框架系统的推理机制 42

2.5.5 文献的框架表示 43

2.5.6 框架表示法的评价 46

第三章 知识推理方法 48

3.1 概述 48

3.2 正向推理 50

3.2.1 正向推理的分析 50

3.2.2 解决冲突的策略 53

3.2.3 正向推理算法 54

3.3 逆向推理与算法 54

3.4 双向推理与算法 57

3.5 不精确推理 58

3.5.1 不确定性 58

3.5.2 模糊逻辑 59

3.5.3 确定性理论 61

3.5.4 不精确推理与算法 63

第四章 智能情报系统的结构与建造 67

4.1 智能情报系统的目标 67

4.2 系统模型与功能 68

4.3 智能情报系统的实现结构 71

4.3.1 分布式系统 71

4.3.2 元控制系统 76

4.4 多知识源的处理 77

4.5 智能情报系统设计方法 79

4.5.1 原型系统方法 79

4.5.2 知识获取过程 80

4.5.3 原型系统的设计与实现 82

4.5.4 情报系统设计准则 88

4.5.5 系统评价 90

4.6 小型辅助检索专家系统的建造 91

4.6.1 问题分析 91

4.6.2 知识库的设计 92

4.6.3 系统实现过程 94

第五章 情报知识库 99

5.1 智能情报系统中的知识类型 99

5.2 情报知识库的概念和种类 100

5.3 规则库 103

5.3.1 规则库的组成元素 103

5.3.2 规则库的结构 104

5.4 专业知识库 105

5.4.1 叙词表的结构和功用 106

5.4.2 叙词表的构造方法 108

5.4.3 叙词表的知识表示 112

5.4.4 叙词表的实现方法 114

5.4.5 叙词表的管理 116

5.5 文献知识库的结构与设计 117

5.5.1 文献数据库中的问题与解决途径 117

5.5.2 扩展的实体关系模式 118

5.5.3 文献知识库的设计 119

5.5.4 文献知识库的维护 125

5.6 演绎数据库 125

5.7 知识库的管理与发展 127

第六章 智能检索与推理机制 129

6.1 智能检索概述 129

6.2 智能检索模型 130

6.3 检索推理机 132

6.3.1 规则推理机 132

6.3.2 框架推理机 134

6.3.3 近似推理机 135

6.3.4 逻辑演绎推理机 137

6.4 智能检索处理 138

6.5 不精确推理检索方法 143

6.5.1 检索模型 143

6.5.2 Dempster-Shafer理论 146

6.5.3 检索算法 148

6.5.4 检索实例 149

6.5.5 结论与问题 152

6.6 大型搜索空间的处理方法 153

6.6.1 搜索空间的分解 153

6.6.2 搜索空间的抽象 154

6.7 联想检索 156

6.7.1 联想检索的基本原理 156

6.7.2 启发式知识 157

6.7.3 检索算法 158

6.7.4 检索实例 160

6.8 分类检索 161

6.8.1 分类检索原理 162

6.8.2 分类检索步骤 163

6.8.3 检索实例 164

6.9 继承检索 166

6.9.1 继承检索原理 166

6.9.2 继承检索算法 167

6.9.3 多重继承问题 169

第七章 智能情报系统的人机接口 171

7.1 认知理论在人机接口中的作用 171

7.2 智能接口 173

7.2.1 智能接口的定义和特征 173

7.2.2 友好用户的标准 174

7.2.3 智能接口的主要任务 174

7.2.4 智能接口的结构与设计 178

7.3 用户模型 181

7.3.1 概述 181

7.3.2 用户模型的分类 182

7.3.3 建立用户模型的主要任务 184

7.3.4 构造用户模型的方法 186

7.3.5 用户模型在情报系统中的应用 192

7.4 自然语言处理的主要方法 193

7.4.1 语法分析 193

7.4.2 语义结构 196

7.4.3 语用学 197

第八章 知识获取和机器学习 199

8.1 知识获取 199

8.1.1 知识获取的主要方法 199

8.1.2 知识获取中的问题及解决办法 202

8.2 机器学习 204

8.2.1 概述 204

8.2.2 学习系统的模型 205

8.2.3 机器归纳学习 207

8.3 机器归纳学习系统：AQ15 212

8.3.1 系统概述 212

8.3.2 系统结构和学习算法 213

8.3.3 样例和系统评价 217

8.4 机器学习在情报系统中的应用 219

8.4.1 情报系统中的知识获取任务 219

8.4.2 具有学习功能的情报系统 221

8.4.3 概念学习 222

8.4.4 文献描述的遗传学习算法 225

第九章 智能中间人系统：CANSEARCH 230

9.1 情报检索中间人 230

9.2 专家系统模型分析 231

9.3 CANSEARCH系统设计 232

9.3.1 CANSEARCH系统的领域和知识 232

9.3.2 抽象查找空间 234

9.3.3 菜单层次结构 234

9.4 规则系统的实现 237

9.4.1 规则、黑板和语境 237

9.4.2 用PROLOG实现系统 240

9.5 CANSEARCH系统的检测 241

9.5.1 检测目标 241

9.5.2 检测提问 242

9.5.3 检索表达式的产生 242

9.5.4 检索表达式的质量评估 243

9.5.5 检索结果的相关性评价 245

9.6 结论 247

第十章 智能情报检索系统：CODER 248

10.1 CODER计划背景 248

10.1.1 情报检索中的问题与研究 248

10.1.2 CODER系统概述 249

10.2 CODER系统结构 251

10.3 知识库 254

10.3.1 综合型文献知识库 254

10.3.2 人工智能专业知识库 256

10.3.3 字典库 257

10.4 文本分析 258

10.4.1 文本分析方法 258

10.4.2 文献分析实例 260

10.5 扩展的布尔检索 263

10.5.1 检索策略的研究 263

10.5.2 扩展检索模型 265

10.5.3 p-norm检索专家 267

10.5.4 检索结果 269

10.6 用户接口 271

10.7 结论与问题 273

第十一章 咨询专家系统：PLEXUS 274

11.1 PLEXUS计划 274

11.1.1 目的和目标 274

11.1.2 计划背景 276

11.2 PLEXUS的设计 278

11.2.1 硬件／软件 278

11.2.2 系统研制的步骤 278

11.2.3 原型评估 280

11.3 PLEXUS的组成 281

11.3.1 知识库 281

11.3.2 用户接口 285

11.3.3 推理机 287

11.3.4 体系结构 287

11.4 PLEXUS系统的工作机理分析 288

11.4.1 PLEXUS系统的主要问题 288

11.4.2 问题表达式的构造 289

11.4.3 处理未知的输入词 292

11.4.4 构造布尔检索表达式 293

11.4.5 修改检索表达式 294

11.5 PLEXUX咨询处理过程 296

11.6 PLEXUS遇到的难题 301

11.6.1 拼写错误与词义模糊 301

11.6.2 分类法的使用 303

11.6.3 主题领域的扩充 304

11.7 一个检索实例 305

第十二章 编目专家系统 312

12.1 编目基础 312

12.1.1 编目及其方法 312

12.1.2 计算机编目与编目规则 314

12.2 编目专家系统的实用性研究 316

12.2.1 戴维斯（Davies）和詹姆士（James）的实验 316

12.2.2 其他的编目专家系统研究 322

12.2.3 编目专家系统的效率与实用性 325

12.3 编目专家系统的建立 331

12.3.1 问题的提出及建立方法 331

12.3.2 编目专门知识及来源 333

12.3.3 启发式证据的研究 334

12.3.4 编目及知识表达方法 340

12.4 我国编目工作的现状及发展 341

智能情报系统附录 343

主要参考文献 346