Biểu diễn tri thức (Knowlegde representation

11/16/2022 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG SCHOOL OF INFORMATION AND COMMUNICATIONS TECHNOLOGY IT3160 Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence PGS.TS Phạm Văn Hải & PGS.TS Lê Thanh Hương Nội dung môn học  Chương Tổng quan  Chương Tác tử thông minh  Chương Giải vấn đề  Chương Tri thức suy diễn  Chương Biểu diễn tri thức  Chương Học máy https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 2 11/16/2022 Dữ liệu, Thơng tin, Tri thức (1) • Dữ liệu (data) thường định nghĩa kiện (facts) ký hiệu (symbols) • Thơng tin (information) thường định nghĩa liệu xử lý chuyển đổi thành dạng cấu trúc phù hợp • Tri thức (knowledge) thường định nghĩa hiểu biết (nhận thức) thông tin https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Dữ liệu, Thơng tin, Tri thức (2) • Dữ liệu • Nhiệt độ ngồi trời độ C • Thơng tin • Ngồi trời thời tiết lạnh • Tri thức • Nếu ngồi trời thời tiết lạnh bạn nên mặc áo choàng ấm (khi ngoài) https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 11/16/2022 Dữ liệu, Thông tin, Tri thức (3) Knowledge on knowledge (e.g., how/when to apply) Knowledgebased systems MetaKnowledge Understanding of a domain Can be applied to solve problems Knowledge Management information Databases, systems transaction systems Information Data Lower volume Higher value With context and associated meanings Large volume Low value Usually no meaning/ context (Adapted from “Knowledge Engineering course (CM3016), by K Hui 2008-2009”) https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Biểu diễn tri thức • Biểu diễn tri thức (Knowlegde representation) tốn quan trọng Trí tuệ nhân tạo • phương pháp, cách thức biểu diễn tri thức công cụ hỗ trợ việc biểu diễn tri thức • Tồn nhiều phương pháp biểu diễn tri thức • • • • • • Luật sản xuất (Production rules) Khung (Frames) Mạng ngữ nghĩa (Semantic networks) Ontology Các mơ hình xác suất (probabilistic models) … https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 11/16/2022 Biểu diễn tri thức: vấn đề • Tính hồn chỉnh (Completeness) • Phương pháp biểu diễn có hỗ trợ việc thu thập thể khía cạnh tri thức (của lĩnh vực cụ thể)? • Tính ngắn gọn (Conciseness) • Phương pháp biểu diễn có cho phép việc thu thập tri thức cách hiệu quả? • Phương pháp biểu diễn có cho phép việc lưu trữ truy nhập dễ dàng tri thức khơng? • Tính hiệu tính tốn (Computational efficiency) • Tính rõ ràng, dễ hiểu (Transparency) • Phương pháp biểu diễn có cho phép diễn giải (để người dùng hiểu) hoạt động kết luận hệ thống? https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Biểu diễn tri thức: luật (1) • Biểu diễn tri thức luật (rules) cách biểu diễn phổ biến hệ sở tri thức • Một luật chứa đựng (biểu diễn) tri thức việc giải vấn đề • Các luật tạo nên dễ dàng, dễ hiểu • Một luật biểu diễn dạng: IF A1 AND A2 AND … AND An THEN B • Ai • Là điều kiện (conditions, antecedents, premises) • B • Là kết luận (conclusion, consequence, action) https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 11/16/2022 Biểu diễn tri thức: luật (2) • Mệnh đề điều kiện luật • Khơng cần sử dụng tốn tử logic OR • Một luật với toán tử logic OR mệnh đề điều kiện, chuyển thành tập luật tương ứng khơng chứa OR • Ví dụ: Luật (IF A1A2 THEN B) chuyển thành luật (IF A1 THEN B) (IF A2 THEN B) • Mệnh đề kết luận luật • Khơng cần sử dụng tốn tử logic AND • Một luật với tốn tử logic AND mệnh đề kết luận, chuyển thành tập luật tương ứng không chứa AND • Ví dụ: Luật (IF … THEN B1B2) chuyển thành luật (IF … THEN B1) and (IF … THEN B2) • Khơng cho phép sử dụng tốn tử OR! https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Biểu diễn tri thức: Ví dụ • Tập kiện (Facts) • F={f1,f2,…,fm} tập kiện • f1: kiện A • f2: kiện B •… • fm: kiện n • Tập luật (Rulebases) • • • • R1: IF THEN R2: IF THEN … Rn: IF THEN https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 10 11/16/2022 Biểu diễn tri thức: Ví dụ Tập luật R R1: IF gió to AND mưa nhiều THEN bão ………………………………………… ………………………………………… Rm: IF AND tượng khác> THEN https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 11 Các kiểu luật • Các kiểu luật khác để biểu diễn kiểu tri thức khác • Quan hệ liên kết • IF addressAt(x, Hospital) THEN heathIs(x, Bad) • Quan hệ nguyên nhân (kết quả) • IF diseaseType(x, Infection) THEN tempIs(x, High) • Tình hành động (gợi ý) • IF diseaseType(x, Infection) THEN takeMedicine(x, Antibiotic) • Quan hệ logic • IF tempGreater(x, 37) THEN isFever(x) https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 12 11/16/2022 Đồ thị AND/OR (1)  IF (Shape=long) AND (Color=(green OR yellow)) THEN (Fruit=banana)  IF (Shape=(round OR oblong)) AND (Diam > 4) THEN (Fruitclass=vine)  IF (Fruitclass=vine) AND (Color=green) THEN (Fruit=watermelon) Shape=long AND OR Fruit = banana Shape=round Shape=oblong Fruitclass = vine Diam > Color=green Fruit = watermelon Color=yellow https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 13 Đồ thị AND/OR (2) • Luật IF (Shape=long) AND (Color=(green OR yellow)) THEN (Fruit=banana) tạo nên luật: • IF (Shape=long) AND (Color=green) THEN (Fruit=banana) • IF (Shape=long) AND (Color=yellow) THEN (Fruit=banana) • Luật IF (Shape=(round OR oblong)) AND (Diam > 4) THEN (Fruitclass=vine) tạo nên luật: • IF (Shape=round) AND (Diam > 4) THEN (Fruitclass=vine) • IF (Shape=oblong) AND (Diam > 4) THEN (Fruitclass=vine) https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 14 11/16/2022 Vài vấn đề với biểu diễn luật • Các luật có chứa vịng lặp • IF A THEN A • {IF A THEN B, IF B THEN C, IF C THEN A} • Các luật có chứa mâu thuẫn • {IF A THEN B, IF B THEN C, IF A AND D THEN C} • Các kết luận khơng thể suy (từ luật có) • Khó khăn việc thay đổi (cập nhật) sở tri thức • Cơ sở tri thức cũ: {IF A1 THEN B1, IF A2 THEN B2, …, IF An THEN Bn} • Cần bổ sung thêm điều kiện C vào tất luật • Cơ sở tri thức mới: {IF A1 AND C THEN B1, IF A2 AND C THEN B2, …, IF An AND C THEN Bn} https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 15 Sử dụng luật suy diễn • So khớp mẫu (Pattern matching) • Để kiểm tra luật sử dụng (áp dụng) hay khơng • Ví dụ: Nếu sở tri thức chứa đựng tập luật {IF A1 THEN B1, IF A1 AND A2 THEN B2, IF A2 AND A3 THEN B3} kiện (được lưu nhớ làm việc) bao gồm A1 A2, luật sử dụng • Chuỗi suy diễn (chuỗi áp dụng luật) • Xác định trật tự áp dụng luật q trình suy diễn • Với tập luật tập kiện (các giả thiết), luật nên sử dụng, theo trật tự nào, để đạt tới (suy ra) kết luật cần chứng minh? • chiến lược suy diễn: tiến (forward) vs lùi (backward) • chiến lược suy diễn trình bày trước! https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 16 11/16/2022 Giải xung đột • Một xung đột (conflict) xảy có nhiều luật áp dụng (phù hợp với kiện nhớ làm việc) • Lưu ý, xung đột khơng phải mâu thuẫn tập luật • Trong trường hợp xảy xung đột, cần chiến lược giải xung đột (conflict resolution strategy - CRS) để định luật (ưu tiên) áp dụng • Sự lựa chọn thích hợp chiến lược giải xung đột mang lại cải thiện đáng kể trình suy diễn hệ thống https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 17 Chiến lược giải xung đột • Áp dụng luật xuất (theo thứ tự) sở tri thức • Khơng áp dụng luật sinh kết (sự kiện) có nhớ làm việc • Áp dụng luật cụ thể (luật có nhiều điều kiện nhất) • Áp dụng luật phù hợp với kiện đưa vào nhớ làm việc gần thời điểm • Khơng áp dụng lại luật, sinh tập kiện (giống lần áp dụng trước nó) • Áp dụng luật có độ tin cậy (chắc chắn) cao • … • Kết hợp chiến lược https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 18 11/16/2022 Hệ thống suy diễn dựa luật (1) Kiến trúc điển hình hệ thống suy diễn dựa luật (Rulebased system – RBS) Dữ liệu quan sát Lựa chọn Rule memory Working memory Cập nhật Interpreter Áp dụng Kết (http://www.cwa.mdx.ac.uk/bis2040/johnlect.html) 19 https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Hệ thống suy diễn dựa luật (2) • Bộ nhớ làm việc (Working memory) • Lưu giữ kiện (các giả thiết đúng, chứng minh) • Các kiện định luật áp dụng (bởi thành phần Interpreter) Working memory • Bộ nhớ luật (Rule memory) • Chính sở tri thức hệ thống • Lưu giữ luật áp dụng Rule memory Interpreter • Bộ diễn dịch (Interpreter) • Hệ thống bắt đầu việc đưa kiện (dữ liệu) phù hợp vào nhớ làm việc • Khi kiện (dữ liệu) nhớ làm việc phù hợp với điều kiện luật nhớ luật, luật áp dụng https://users.soict.hust.edu.vn/haipv 20 10 11/16/2022 Mạng ngữ nghĩa (1) • Mạng ngữ nghĩa (Semantic Network) đề cử Quillian vào năm 1966 mơ hình biểu diễn nhớ người • Các động thúc đẩy phát triển mạng ngữ nghĩa • Để hiểu cấu trúc nhớ người, việc sử dụng cấu trúc nhớ xử lý (hiểu) ngơn ngữ • Kiểu biểu diễn cho phép lưu giữ ý nghĩa (meanings) từ để sử dụng lại ngữ nghĩa (như nhớ người)? • Các chứng minh tâm lý học nhớ người sử dụng liên kết việc xử lý (hiểu) từ • Yêu cầu: cần biểu diễn định nghĩa từ điển từ, để • So sánh phân biệt ý nghĩa từ • Sinh câu “tựa” (gần giống) tiếng Anh để mô tả so sánh 43 https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Mạng ngữ nghĩa (2) • Mạng ngữ nghĩa (Semantic Network) phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa dựa đồ thị (graph-based representation) • Một mạng ngữ nghĩa bao gồm tập nút (nodes) liên kết (links) • Các nút biểu diễn khái niệm • Các liên kết biểu diễn mối quan hệ khái niệm • Q trình suy diễn (reasoning/inference): thực thông qua chế lan truyền • Tác động (Activation) • Kế thừa (Inheritance) Living Thing Animal Plant Elephant Food Mammoth 44 22 11/16/2022 Mạng ngữ nghĩa: Cú pháp • Các nút (nodes) biểu diễn khái niệm (concepts), hành động (actions) đối tượng (objects) lĩnh vực tốn xét • Các liên kết (links) quan hệ gán nhãn có chiều (directional and labeled) nút • Hai kiểu liên kết: kế thừa cụ thể • Liên kết kế thừa (Inheritance-oriented link) biểu diễn: • Nút A lớp (loại) nút B (vd: liên kết IS-A) • Nút A ví dụ (instance) nút B (vd: liên kết INSTANCE-OF) • Liên kết cụ thể (Domain-specific link) biểu diễn: • Nút A liên quan tới (có quan hệ với) nút B • Ví dụ: HAS, CAN, HAS-PART, CAUSES, HAS-COLOR, … 45 Mạng ngữ nghĩa: Ví dụ (1) (B L Vrusias, course AI-CS289) 46 23 11/16/2022 Mạng ngữ nghĩa: Ví dụ (2) c o v e re d _ b y a n im a l fly in g s k in tr a v e ls _ b y is a is a b ir d fe a th e rs tr a v e ls _ b y fis h c o v e re d _ b y is a o s tr ic h s w im m in g is a is a p e n g u in is a c a n a ry r o b in tr a v e ls _ b y c o lo u r c o lo u r w a lk in g y e llo w tr a v e ls _ b y re d in s ta n c e _ o f in s ta n c e _ o f O pus T w e e ty c o lo u r w h ite (http://www.cwa.mdx.ac.uk/bis2040/johnlect.html) 47 SN: Lan truyền tác động • Đối với khái niệm, việc lan truyền tác động (spreading activation) kích hoạt tác động từ khái niệm tới khái niệm kia, theo hướng • Cho phép xác định khái niệm “nằm giữa” liên quan đến khái niệm • Ví dụ: Xét việc lan truyền tác động khái niệm “Elephant” “Plant” Living Thing is-a is-a Animal is-a eats Plant Elephant is-a is-a Food Mammoth 48 24 11/16/2022 SN: Tính kế thừa • Các thuộc tính (properties) lớp (loại) cha kế thừa cho lớp (loại) • Kế thừa tồn (Universal inheritance): Tất quan hệ kế thừa • Kế thừa mặc định (Default inheritance): Các quan hệ kế thừa, trừ có thơng tin mâu thuẫn (với nút cha) nút Legs has-part Mammal is-a Grey has-color Elephant is-a White has-color Clyde 49 SN: Ngữ nghĩa (1) • Biểu diễn mạng ngữ nghĩa trực quan, gần với nhận thức (cách biểu diễn) người • Nhưng: Đối với đồ thị (mạng) ngữ nghĩa, hệ thống khác có cách diễn giải (interpretations) khác • Ngữ nghĩa (sematics) mạng ngữ nghĩa? • ”Since the semantics of any given language is dependent of the interpretation of the primitive elements , the well-definedness of a network language rests heavily on the set of node and link types that it provides” (Brachman, p204, Readings in KR) 50 25 11/16/2022 SN: Ngữ nghĩa (2) • Ý nghĩa mạng ngữ nghĩa sau gì? • Thể định nghĩa ô-tô màu đen (Thông tin định nghĩa) • Thể tồn ô-tô màu đen (Thơng tin xác nhận) • Thể ô-tô cụ thể (Car#3) màu đen (Xác nhận tồn tại) Car is-a Car#3 has-color Black 51 SN: Ngữ nghĩa (3) • Các liên kết • Liên kết xác nhận (Assertional links) • Lưu giữ thơng tin khơng gian tốn xét • Có thể thay đổi khơng gian tốn thay đổi • Ví dụ: “John hit Mary” (một kiện cụ thể xảy ra) • Liên kết định nghĩa (Definitional links) • Lưu giữ ý nghĩa khái niệm • Khơng thay đổi khơng gian tốn thay đổi • Ví dụ: “apple is-a fruit”, “apple has-color red” 52 26 11/16/2022 Mạng ngữ nghĩa: Ưu điểm • Rõ ràng (trực quan) hiển thị, dễ hiểu người dùng • SNs thường sử dụng công cụ trao đổi (làm việc) kỹ sư tri thức (knowledge engineers) chuyên gia (experts) giai đoạn thu thập tri thức • SNs phù hợp toán biểu diễn tri thức dạng phân cấp khái niệm • Tri thức phân loại (phân lớp) thành cấu trúc phân cấp • Cơ chế biểu diễn phân cấp SNs hỗ trợ trình suy diễn nhanh chóng • Tập trung vào thành phần tri thức liên kết chúng 55 Mạng ngữ nghĩa: Nhược điểm • Khơng tồn cách diễn dịch (interpretation) chung (chuẩn) – Ngữ nghĩa mạng ngữ nghĩa không định nghĩa cách chuẩn tắc • Gặp vấn đề việc biểu diễn thông tin phủ định (negation) tuyển (disjunction) • Vd: “John does not go fishing”, “John eats pizza or fish and chips” • Khó khăn việc chọn thành phần (primitives) phù hợp • Khả suy diễn hạn chế • Tốn (cơng sức, thời gian, tiền bạc) xây dựng 56 27 11/16/2022 Ontology • Một ontology đặc tả (biểu diễn) hình thức rõ ràng khái niệm • Một ontology từ vựng dùng chung, dùng để biểu diễn (mơ hình) lĩnh vực cụ thể • Các đối tượng và/hoặc khái niệm • Các thuộc tính quan hệ chúng Source: http://nemo.nic.uoregon.edu/wiki/Data_Annotation 73 Ontology (2) • Một ontology xem sở tri thức • Một ontology phục vụ mục đích khác • Ví dụ: Mơ hình sở liệu (database schema) ontology • Cơ sở tri thức chứa đựng tri thức cụ thể cần thiết cho việc giải vấn đề lĩnh vực 74 28 11/16/2022 Ontology: Các động thúc đẩy • Các động thúc đẩy mặt cơng nghệ • Rất nhiều hệ thống dựa tri thức sử dụng ontology mô tả tri thức lĩnh vực liên quan • Việc xây dựng ontology nhiệm vụ tốn (về thời gian cơng sức) q trình phát triển hệ thống dựa tri thức • Tại khơng giảm chi phí cách chia sẻ ontology? • Ví dụ: Các ontology “cơ bản” mơ tả khơng gian, thời gian, số lượng, … • Động thúc đẩy mặt khoa học • Để hiểu vấn đề tảng q trình khái niệm hóa (nhận thức khái niệm) người 75 Các khía cạnh ontology (1) • Nội dung ontology • Các kiểu đối tượng, kiểu quan hệ • Ví dụ: Bài tốn xếp khối (blocks) • • • • Các lớp đối tượng: Blocks, Robot Hands Các thuộc tính: shapes of blocks, color of blocks Các quan hệ: On, Above, Below, Grasp Các trình: thiết kế xây nên tịa tháp • Kiểu ontology • • • • Các quan hệ phân loại (vd: instance-of, subclass) gì? Các định nghĩa khái niệm (và ràng buộc chúng)? Khả diễn đạt ngôn ngữ định nghĩa khái niệm? Hướng trình (process-centric) hay hướng đối tượng (objectcentric)? 76 29 11/16/2022 Các khía cạnh ontology (2) • Mục đích sử dụng ontology • Chia sẻ tri thức • Ví dụ: Giữa người sử dụng, hệ thống, … • Sử dụng lại tri thức • Ví dụ: Sử dụng lại (một phần) tri thức mơ hình hệ thống thay đổi • Việc xây dựng ontology • Ontology thu thập hay xây dựng? • Nếu thu thập, cần kiểm tra: • • • • Chất lượng tri thức? Sự khác biệt nội dung? Sự tin cậy tri thức? Các khả sử dụng tương lai? 77 Ontology (Lý thuyết cần xem xét) (Thực tế cần xem xét) Source: http://www.emiliosanfilippo.it/?page_id=1172 78 30 11/16/2022 Xây dựng ontology: vấn đề • Xác định giới hạn (phạm vi) mục đích sử dụng • Cân nhắc việc sử dụng lại ontology có liên quan đến lĩnh vực xét • Liệt kê khái niệm • Định nghĩa phân loại • Định nghĩa thuộc tính • Định nghĩa khía cạnh (các ràng buộc) • Xác định ví dụ cụ thể (instances) • Kiểm tra bất thường (anomalies) 79 Phạm vi mục đích sử dụng • Không tồn ontology “chuẩn” cho lĩnh vực cụ thể • Một ontology khái qt hóa lĩnh vực cụ thể, ln tồn nhiều ontologies phù hợp • Việc khái quát hóa nên tính đến: • Việc sử dụng tương lai ontology (mục đích sử dụng) • Các khả mở rộng (của ontology) dự đốn trước • Các câu hỏi cần phải trả lời giai đoạn này: • • • • Ontology dùng cho lĩnh vực nào? Ontology dùng để làm gì? Những kiểu câu hỏi mà ontology đưa câu trả lời? Ai dùng bảo trì ontology này? 80 31 11/16/2022 Liệt kê khái niệm • Xác định (theo danh sách) tất khái niệm liên quan xuất ontology • Các danh từ (nouns) thường sở để xác định tên lớp (class names) • Các động từ (verbs) cụm động từ (verb phrases) thường sở để xác định tên thuộc tính (property names) • Nên sử dụng cơng cụ xây dựng tri thức, để thu • Tập khái niệm • Cấu trúc (phân cấp) ban đầu khái niệm 81 Định nghĩa phân loại • Các khái niệm liên quan cần tổ chức lại với thành cấu trúc phân cấp phân loại (a taxonomic hierarchy) • Hai chiến lược thường dùng: top-down vs bottom-up • Cần cân nhắc đến hai yếu tố: tin cậy (chính xác) hiệu (suy diễn) • Đảm bảo phân cấp thu thực phân loại khái niệm • Nếu A lớp B, ví dụ A phải ví dụ B 82 32 11/16/2022 Định nghĩa thuộc tính • Thường thực kết hợp với bước trước (định nghĩa phân loại) • Yêu cầu: Nếu A lớp B, thuộc tính B phải áp dụng cho A • Nên gắn thuộc tính với lớp cao (phù hợp) cấu trúc phân cấp • Khi xác định thuộc tính cho lớp, cần xác định thông tin miền (data type) giá trị (value domain) thuộc tính 83 Định nghĩa ràng buộc • Các ràng buộc số chiều (số phần tử tập hợp) • Các giá trị gán cho • Các đặc điểm quan hệ • Tính đối xứng, bắc cầu, đảo, … (protege.stanford.edu/amia2003/AMIA2003Tutorial.ppt) 84 33 11/16/2022 Xác định ví dụ • Bổ sung vào ontology ví dụ (instances) cụ thể • Số lượng ví dụ thường lớn (nhiều) số lượng lớp (classes) • Việc bổ sung ví dụ vào ontology thường làm thủ cơng (manually) • Lấy từ nguồn liệu sẵn có (vd: từ sở liệu) • Trích tự động từ tập liệu văn 85 Kiểm tra bất thường • Để kiểm tra mâu thuẫn có ontology, (hoặc có ontology kèm với ví dụ) • Các ví dụ mâu thuẫn • Khơng tương thích miền, giá trị, đặc tính bắc cầu, đối xứng, đảo, • Khơng tương thích với ràng buộc số chiều thuộc tính 86 34 11/16/2022 Các ví dụ ontology • CYC (dùng chung, tổng quát) • 105 kiểu khái niệm, 106 tiên đề • SENSUS (mở rộng WordNet, dùng cho xử lý văn bản) • 70.000 khái niệm • SUMO (tổng quát) • 1000 khái niệm, 4200 đánh giá • UMLS (lĩnh vực y-sinh) • 135 kiểu ngữ nghĩa, 54 quan hệ ngữ nghĩa, 975.354 khái niệm • WordNet (từ vựng) • 152.059 dạng từ, 115,424 cụm từ 87 UMLS ontology • For bio-medicine (Figure by MIT OCW) 88 35 11/16/2022 CYC ontology  Encode all of human common sense knowledge 89 36 ... https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Biểu diễn tri thức • Biểu diễn tri thức (Knowlegde representation) tốn quan trọng Trí tuệ nhân tạo • phương pháp, cách thức biểu diễn tri thức công cụ hỗ trợ việc biểu diễn tri thức •... pháp biểu diễn có cho phép diễn giải (để người dùng hiểu) hoạt động kết luận hệ thống? https://users.soict.hust.edu.vn/haipv Biểu diễn tri thức: luật (1) • Biểu diễn tri thức luật (rules) cách biểu. .. đổi (làm việc) kỹ sư tri thức (knowledge engineers) chuyên gia (experts) giai đoạn thu thập tri thức • SNs phù hợp toán biểu diễn tri thức dạng phân cấp khái niệm • Tri thức phân loại (phân lớp)