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随着计算机技术的高速发展，人工智能也成为一个越来越热的话题，人工智能就是要模拟人脑的活动，而人脑的活动主要是学习知识并运用知识的过程，知识是一切智能的基础。要模拟人类智能，就要让计算机能够识别知识，这就需要把非结构化的知识转化为结构化知识，因此，采用何种方式对知识进行表示，才能使计算机更好的存储知识，利用知识，发现隐藏的，潜在的的知识，显得尤为重要。
本文首先论述了知识库的历史、发展现状以及化学领域知识库的研究现状，比较了各种知识表示方法的优缺点，接着参考Wordnet、Hownet、HNC等几个比较成熟的知识表示体系，提出一种针对化学领域知识的表示方式，首先对化学领域知识进行层次划分，并在此基础上，提出简单知识单元和复杂知识单元的概念，通过实例对每种知识单元进行知识表示，接着提出了一种以化工词典为数据源，化学领域知识库的自动构建机制，最后基于此种知识表示构建了一种检索策略推荐的知识发现模型，并通过实例来演示这种模型的可行性。