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图象语言（图表）的一种分类法，如上所述，从数据结构的角度可以分为线性表、树状图、网状图三类。
图象语言（图表）的另一种分类法，在中津著《人工智能中的图表推理》一书中给出。
作者中津（Robbie T. Nakatsu）是美国洛约拉马利蒙特大学（Loyola Marymount University，缩写LMU）信息系统领域教授。为说明本书的主题，下面撷取该书的部分观点进行述评。
该书认为，图表是关于事物是如何进行工作的图形表示，或者是如何使事物更加容易理解的图形表示。图表是一种信息图形，它清楚地保存了信息，这些信息是关于在问题的组成部分中的拓扑和几何关系。图表由几何形状所组成，这些几何形状一般是通过线段和箭头相互连接，来表示事物、人员、活动、概念、事件等是如何相互关联和相互连接的（当然也有例外，如通过重叠圆圈而不是直线连接表示集合之间关系的维恩图）。几何形状无论是正方形、圆圈、菱形或者其他形状都表示不同类型的对象，同时其含义根据所选的图表符号而产生变化
。
该书给出了图2-4所示的图表分类
。该书作者基于相关考量，在该图中没有包括“定量的图表和图形”（含线段图、柱状图、饼图、XY图等）、“地图”（含有向图、地形图、等高线图、气候图、建筑规划图、建筑平面图等）、“表格”（含单向表格、双向表格、多向表格）。但本书所说的图象语言则包括该图内和该图外的上述所有图表，即既包括该图中的各种图表，也包括该图中没有画出的“定量的图表和图形”“地图”“表格”等图表。
图2-4 图表分类
在图2-4中，图表具体分为下列类型：①系统拓扑，是某种类型的概念模型；是指系统中部件的组织，由一些部件和在部件之间的连接所组成。②顺序和流程，通常可以用流程图来表示。③层次，是表示系统的不同组成部分如何相互关联的图表；层次图表一般具有从更加概括到更加具体的从上向下（或者是从左向右）的指向；典型的就是树状图。层次图表有组织图表、遗传层次（分类层次）、组成模型。④关联（联系）图表，可以表示对象（或是物理对象或是概念对象）是如何相互联系的。关联图表最常用的一种是语义网络图表，此外还有实体关系图表。⑤因果关系，可用有向图、鱼骨图、故障树等三种图表。⑥在形式逻辑推理中使用的图表，有论证图表、欧拉图表，尤其是维恩图（也译为文氏图、韦恩图）等
。
该书给出了采用动态维恩图进行逻辑推理的实例，证明绘制维恩图是进行演绎推理的一种十分有效的方法，可以用维恩图构建有效的逻辑检验。
该书也进行了一阶逻辑（属于本书所称的“符号语言”）与维恩图（属于本书所称的“图象语言”）的比较，以说明两者在检验逻辑法则时的显著区别。比较显示，可以通过两个不同的表述系统使推理有效：一个是一阶逻辑；另一个是维恩图。在一阶逻辑的情况下，是用符号和其他句法手段表示关系；当然，一阶逻辑的学习比较困难。在维恩图的情况下，是用目标的空间排列表示关系；当然，维恩图的学习比较容易。图象语言也比符号语言更形象直观。但是，维恩图只能解决很窄领域的问题——演绎推理中的假设和结论限于无条件语句。而一阶逻辑则能解决更广泛的逻辑问题，尽管它很难学习，但它具有更强的表现力
。
该书上述观点的启示是：一个学科的范式如果仅限于文字语言的表述，其走向深邃之路就大大受限。只有当该科学共同体能够充分运用图象语言乃至符号语言时，才能在学术研究中发现更深层次的规律、表述更高层次的成果。