The article deals with the problem of formalized representation of knowledge which arises out of attempts to automate extraction of new knowledge with the help of computational procedures. Correlation of semantics and syntax in knowledge representation is considered to be one of the most important problems which can be solved by determining the informativeness of a deductive inference. The author proposes a theory of distributive normal forms as the most efficient solution of these problems. This theory allows to measure the informativeness of a deductive inference and, thus, provide the basis for solving the correlation problem of syntactic and semantic components in knowledge representation.
В работе рассматривается задача формализованного представления знания, возникающая в связи с попытками автоматизации извлечения нового знания с помощью вычислительных процедур. В качестве важнейшей проблемы, которая может быть решена на основе определения информативности дедуктивного вывода, рассматривается соотношение семантики и синтаксиса в представлении знания. В качестве наиболее продуктивного средства решения указанных проблем предлагается теория дистрибутивных нормальных форм, позволяющая измерять информативность дедуктивного рассуждения и тем самым дает основание для решения проблемы соотношения синтаксической и семантической компонент в представлении знания.
