知识表示方法对比：离散符号与连续向量优缺点解析

知识表示是人工智能和自然语言处理中的核心问题，常见方法包括离散符号和连续向量两种。离散符号方法具有解释性强、逻辑清晰的优势，但在表达复杂语义时存在局限；而连续向量方法能够捕捉丰富语义信息，适合深度学习模型，但可解释性较弱。本文将深入对比两种方法的优缺点，结合实际应用场景和最新研究进展，帮助读者全面理解各自特点与适用范围，为选择合适的知识表示方案提供参考。这或许是你要的解决方案，一起来看看吧！