Моделювання – процес представлення досліджуваного об'єкту деякою послідовністю інших об'єктів або подань, що реалізовують ті або інші сторони об'єкту, що вивчається, з необхідною точністю. Модель завжди переслідує певну мету, і залежно від мети змінюється сама модель. Модель ніколи не відображає всю глибину об'єкту, що вивчається. Розрізняють наступні види моделей:

1. Модель предметної області.
2. Модель бази даних.
3. Модель бази знань.

Кожна модель зберігає знання про модельований фрагмент предметної області (інформаційній моделі) і виконує мовну функцію.

При моделюванні знань і даних існує два аспекти: математичний і інструментальний. З точки зору математики модель може бути представлена безліччю відношень. Виникнення і розвиток інструментального аспекту обумовлене тим, що через відсутність в теорії банків інформації формальних методів побудови моделей ЕОМ прийняла на себе функції побудови моделей і стала інструментом побудови моделей. Мови представлення знань можна розбити на три групи: логічні, реляційні, продукційні.

До логічних відносяться мови, засновані на численні висловів і предикатів. Основою реляційних мов є облік зв'язків (відношень) між предметами реального світу і їх властивостями.

Найбільш перспективною з мов даного типа є мова підстав на фреймах. Фрейм виступає як одиниця інформації, яка розглядає мінімальне необхідне число ознак в описі предмету, без яких цей предмет не існує.

Основою мови продукційного типа є поняття продукції, що складається з двох частин: умови і дії. Умовою є опис деякої ситуації, а дію визначає набір операцій, які необхідно здійснити, якщо вхідні параметри відповідають описаній ситуації.

Продукційна модель – модель, заснована на правилах, дозволяє представити знання у вигляді пропозицій типа – «Якщо (умова), то (дія)».

Під «умовою» (антецедент) розуміється деяке речення-зразок, по якому здійснюється пошук в базі знань, а під «дією» (консеквентом) - дії, що виконуються при успішному результаті пошуку (вони можуть бути проміжними, такими, що наступають далі як умови, і термінальними або цільовими, які завершують роботу системи).

Дані – це вихідні факти, що зберігаються в базі фактів, на підставі яких запускається інтерпретатор правил, що перебирає правила з продукційної бази знань.

Продукційна модель найчастіше застосовується в промислових експертних системах.

Термін семантична означає «смислова», а сама семантика – це наука, що встановлює відношення між символами і об'єктами, які вони позначають, тобто наука, що визначає сенс знаків. Мережа – це орієнтований граф, вершини якого – поняття, а дуги – відношення між ними. Як поняття зазвичай виступають абстрактні або конкретні об'єкти, а відношення – це зв'язки типа: «це» («АКО — A-kind-of» «is»), «має частиною» («has part»), «належить», «любить».

Характерною особливістю семантичних мереж є обов'язкова наявність трьох типів відношень:

• клас – елемент класу (квітка – троянда);
• властивість – значення (колір – жовтий);
• приклад елементу класу (троянда – чайна).

Можна запропонувати декілька класифікацій семантичних мереж, пов'язаних з типами відношень між поняттями. За кількістю типів стосунків:

1. Однорідні (з єдиним типом відношень).
2. Неоднорідні (з різними типами відношень).

За типами відношень:

1. Бінарні (у яких відношення зв'язують два об'єкти).
2. N-арні (у яких є спеціальні відношення, що зв'язують більше двох понять).

Найчастіше в семантичних мережах використовуються такі відношення:

• зв'язки типа «частина – ціле» («клас – підклас», «елемент – безліч» і т.д.);
• функціональні зв'язки, які визначуються зазвичай дієсловами – виконує, кількісні (більше, менше, дорівнює);
• просторові (далеко від, близько від, за, під, над);
• часові (раніше, пізніше, протягом);
• атрибутивні зв'язки (мати властивість, мати значення);
• логічні зв'язки (І, АБО, НЕ);
• лінгвістичні зв'язки і ін.

Проблема пошуку рішення в базі знань типа семантичної мережі зводиться до завдання пошуку фрагмента мережі, що відповідає деякій підмережі, що відображає поставлений запит.

Фрейм – це абстрактний образ для представлення деякого стереотипу.

Фреймом також називається і формалізована модель для відображення образу Розрізняють фрейми-зразки, або прототипи, що зберігаються в базі знань, і фрейми- екземпляри, які створюються для відображення реальних фактичних ситуацій на основі даних, що поступають.

Модель фрейму є досить універсальною, оскільки дозволяє відображувати все різноманіття знань про світ через такі елементи:

• фрейми-структури, що використовуються для позначення об'єктів і понять (заїм, застава, вексель);
• фрейми - ролі (менеджер, касир, клієнт);
• фрейми - сценарії (банкротство, збори акціонерів, святкування іменин);
• фрейми - ситуації (тривога, аварія, робочий режим пристрою) і ін.

Традиційно структура фрейму може бути представлена як список властивостей:

(ІМ'Я ФРЕЙМА;
     (ім'я 1-го слота; значення 1-го слота),
     (ім'я 2-го слота: значення 2-го слота),
     (ім'я N-го слота: значення N-гo слота)).

Як значення слота може виступати ім'я іншого фрейму, так утворюються мережі фреймів. Існує декілька способів здобуття слотом значень у фреймі-екземплярі:

• за замовчуванням від фрейма-зразка (Default-значення);
• через спадковість властивостей від фрейму, вказаного в слоті АКО;
• по формулі, вказаній в слоті;
• через приєднану процедуру;
• явно з діалогу з користувачем;
• з бази даних.

Найважливішою властивістю теорії фреймів є запозичення з теорії семантичних мереж — так зване спадковість властивостей. Спадковість відбувається по АКО-зв'язках (A Kind of = це). Слот АКО вказує на фрейм більш високого рівня ієрархії, звідки неявно успадковуються, тобто переносяться, значення аналогічних слотів.

Основна ідея при побудові логічних моделей знань полягає в наступному – вся інформація, необхідна для вирішення прикладних завдань, розглядається як сукупність фактів і тверджень, що представляються як формули в деякій логіці. Знання відображуються сукупністю таких формул, а здобуття нових знань зводиться до реалізації процедур логічного виведення.

У основі логічних моделей знань лежить поняття формальної теорії, картежем, що задається у вигляді:

S=<A, F, A_x, R>,

де  A – множина базових символів (алфавіт);

F – множина, звана формулами;

A_x – виділена підмножина апріорі дійсних формул (аксіом);

R – кінцева множина відношень між формулами, так звані правила виведення.

У логічних моделях знань слова, що описують суть предметної області, називаються термами (константи, змінні, функції), а слова, що описують відношення суті, – предикатами. Предикат – логічна N-арна пропозиціональна функція, визначена для предметної області і така, що набуває значень або істинності, або помилковості. Пропозиціональною називається функція, яка ставить у відповідність об'єктам з області визначення одне з значень істина/брехня.

З метою подолання складнощів і розширення описових можливостей логічних моделей знань розробляються псевдофізичні логіки, логіки, що оперують з нечіткими знаннями, емпіричними кванторами, забезпечуючі індуктивні (від приватного до загального), дедуктивні (від загального до приватного) і традуктівні (на одному рівні спільності) виведення. Такі розширені моделі, що об'єднують можливості логічного і лінгвістичного підходів, прийнято називати логіко - лінгвістічними моделями предметної області.