知識表現（ちしきひょうげん）、KR（Knowledge Representation）は、推論を導けるような知識の表現、およびその方法を開発する人工知能研究の領域である。
思考を形式的に分析し、議論領域を記述する。一般に、議論領域の記述から推論するための形式意味論を与え、解釈可能な意味を各文が生じるように演算子を与える。それによって自動推論が可能となる。
知識表現は、表現力が高いほど、事柄が簡潔に記述されるが、一貫性が保障されず、自動推論が困難となる。例として、命題論理は自己認識的時相論理よりも表現力が低い。用途・必要性・資源との適合性がKR推論システムの開発において大切となる。
最近の主な知識表現の研究としてセマンティック・ウェブがある。XML型言語の知識表現と標準の開発に随伴することが多い。
知識表現 - Wikipedia
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人工知能において人間の知識を計算機が扱えるようにするための表現形式のことです。 問題領域についてよく知られている事実知識と人間のもつ専門知識に分けられる。 知識表現はシステムの性格や能力に大きく影響するため、 知識内容に整合した表現方法を採用することが重要となる。代表的な知識表現モデルとして論理モデル、ルールモデル、フレームモデル、意味ネットワークモデルなどがあります（Weblio 辞書）。最近の主な知識表現の実装としては、セマンティックWebがあります。
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