‌框架表示法是由美国人工智能专家马文·明斯基（Marvin Minsky）在1974年提出的‌，它是一种用于知识表示和结构化数据存储的认知模型。框架表示法通过将信息组织成具有属性和值的“框架”来模拟人类思维中的概念和场景，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和专家系统等领域。

1. ‌核心概念‌
   框架表示法的核心是“框架”，即一种数据结构，用于描述某个对象或场景的典型特征。每个框架包含多个“槽”（slots），槽中填充具体的“值”或指向其他框架的“指针”。例如，一个“汽车”框架可能包含“颜色”“品牌”“型号”等槽，而每个槽可以填入相应的属性值。

2. ‌提出背景‌
   明斯基在研究人类认知时发现，人们在理解新事物时往往会依赖已有的知识结构。他提出框架表示法，旨在让计算机也能像人类一样，通过预定义的模板快速识别和推理复杂信息。这一理论为后来的知识图谱和语义网络奠定了基础。

3. ‌应用领域‌

   • ‌自然语言处理‌：帮助机器理解句子中的隐含信息，比如“预订餐厅”可能涉及“时间”“人数”“菜品”等框架。
   • ‌计算机视觉‌：通过预定义的物体框架（如“人脸”包含“眼睛”“鼻子”等槽）辅助图像识别。
   • ‌专家系统‌：存储领域知识（如医疗诊断框架），支持逻辑推理和决策。

4. ‌优势与局限‌
   框架表示法的优势在于结构化强、易于扩展，适合表示固定模式的知识。但它的灵活性较低，难以处理模糊或动态变化的信息，后来被更灵活的表示方法（如本体论）部分替代。

框架表示法至今仍是人工智能领域的重要理论工具，尤其在需要结构化知识的场景中发挥着关键作用。理解它的原理，有助于更好地掌握知识表示与推理技术的发展脉络。