知識表示與推理研究是探索人類智能的眾多途徑之一。傳統(tǒng)的基于邏輯方法的知識表示與推理主要依賴于經(jīng)典邏輯。經(jīng)典邏輯并不是直接為基于自然語言的推理而設(shè)計的，而是為基于半人工化數(shù)學語言的推理量身定制的。但是，人類的大多數(shù)知識是用自然語言而不是用數(shù)學語言表達的。這就使得傳統(tǒng)的知識表示與推理在應用方面受到局限，不能真正為人工智能提供支持。為了擴大知識表示與推理的應用范圍，加強它對人工智能的支持力度，必須讓知識表示與推理建立在自然語言邏輯的基礎(chǔ)上。
　　《面向知識表示與推理的自然語言邏輯》以知識表示與推理為應用牽引，以非經(jīng)典邏輯(包括哲學邏輯和語言邏輯)為理論驅(qū)動，針對自然語言的內(nèi)涵性、模糊性、交互性、形態(tài)性和多樣性，分別構(gòu)造了若干自然語言邏輯系統(tǒng)，包括：語境內(nèi)涵邏輯、模糊量詞邏輯、帶群體知識的公開宣告邏輯、時態(tài)句型邏輯以及漢語靈活語序邏輯和漢語致使句邏輯，對現(xiàn)有的許多邏輯理論成果，如超內(nèi)涵邏輯、自然邏輯、動態(tài)認知邏輯、多模態(tài)范疇邏輯和Lambek演算等進行了修正、拓展和改進，為今后的自然語言邏輯研究指明了新的方向。