基于语义的访问控制模型及其推理机制
语义网中的本体构建与推理研究

语义网中的本体构建与推理研究随着互联网技术的不断发展,人们在网络上获取信息变得越来越容易,然而,这些信息往往是海量的、杂乱无章的,并不便于机器自动处理。
因此,我们需要一种能够理解信息含义的方式,来帮助我们更好地处理这些信息。
这就是语义网的基本思想。
语义网(Semantic Web)的核心是充分地使用信息的语义,通过构建本体(Ontology)、推理等手段来实现Web资源的高效利用和共享。
本体是语义网的基石本体是语义网中的核心概念。
顾名思义,本体就是用于描述实体及其关联关系的模型。
它是对某一领域中实体、概念、属性和关系等的描述,以及这些描述之间的约束、规则等。
本体的目的是消除不同人、不同组织、不同机器对同一概念的不同解释,为不同使用者提供一个一致的、标准的基础。
因此,本体的构建关系到语义网的推广和应用。
本体构建的方法本体构建的方法可以大致分为三大类:手工构建法、半自动化构建和自动化构建。
手工构建是最早出现的一种本体构建方式。
其优点在于可以高度抽象地描述概念,缺点在于速度慢、成本高。
半自动化构建则是在手工构建的基础上,在人工干预的情况下涉及到自动化工具,优点在于缩短了构建时间。
自动化构建是一种基于机器学习的方法,具有时间成本低、可扩展性好等优点。
本体推理的方法本体推理是指通过基于本体知识的逻辑推断,从本体中出发,再结合外部实例数据,推导出新的知识或结论,从而完善和扩展本体的过程。
本体推理的方法可以大致分为逻辑推理和规则推理。
逻辑推理是利用逻辑形式化地表示本体知识,然后进行逻辑推理的过程。
逻辑推理需要对本体进行形式化表示,从而使推理结果是形式化规则所允许的。
规则推理是指利用基于规则或规则表示的推理方法,利用规则的强特定性来完成推理任务。
本体构建和推理的应用完善的本体和推理技术可以帮助我们更好地利用和共享网络信息。
下面分别介绍几个应用。
1. 语义搜索语义搜索可以从网络数据中精确提取用户所需信息。
在语义搜索中,可以利用本体中的概念间关系,由搜索关键词推断出更适合用户需求的结果,从而不必对搜索结果进行手工筛选。
空间方向关系表达与推理模型研究综述
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空间方向关系表达与推理模型研究综述空间方向关系表达与推理模型研究综述空间方向关系是指空间中两个物体之间的相对位置关系,是空间语义信息的核心部分。
对于机器人、无人驾驶车辆、虚拟现实等应用场合,准确、快速地识别和理解空间方向关系非常重要。
因此,空间方向关系的表达和推理成为了研究的重要课题。
一、空间方向表达方法1. 基于方位关系描述法在基于方位关系描述法中,使用基准物体和目标物体之间的位置关系来描述物体间的方位关系。
如美国国土测量局定义的方位关系描述方法,将一个物体的方位关系表示为方位字(keyword)和相应的基准物体。
2. 基于方位向量的描述法方位向量是指从基准物体指向目标物体的向量,主要用于描述二维平面上物体的方位关系。
方位向量可表示为两个相对方向的夹角。
3. 基于句法规则的描述法在基于句法规则的描述法中,使用语法句式的方法描述物体间的方位关系。
例如,如果我们想描述 A 和 B 之间的方位关系,我们可以使用“B 在 A 的左边”这样一个短语。
二、空间方向推理模型1. 基于规则的推理模型基于规则的推理模型是使用类似于专家系统中的知识表示和推理机制来推断空间方向关系。
该方法将空间方向关系分解为多个规则,每个规则描述了特定的方位关系。
2. 基于语义网络的推理模型基于语义网络的推理模型将物体之间的空间方向关系视为语义网络中节点之间的关系。
当一个物体的位置发生变化时,语义网络就会相应地更新节点之间的关系,从而推断物体之间的方位关系。
3. 基于神经网络的推理模型基于神经网络的推理模型使用深度学习技术来处理空间方向关系。
对于一组已知物体的方位关系,该方法训练神经网络,从而能够对新物体之间的方位关系进行预测。
该方法具有很强的自适应性和预测能力。
结论空间方向关系的表达和推理是机器人和无人驾驶车等应用中的关键问题。
在表达方法方面,基于方位关系描述法、基于方位向量的描述法和基于句法规则的描述法是常用的方法。
在推理模型方面,基于规则的推理模型、基于语义网络的推理模型和基于神经网络的推理模型是主要的研究方向。
基于语义网规则语言的推理机制框架设计
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2 1,1( 00 3 4 )
87 4
・开发与应 用 ・
基于语义 网规则语言的推理机制框架设计
陈布 伟 , 李冠 宇 , 张 俊 , 李佳 燕
( 大连 海事 大学 信 息科 学技 术 学院 ,辽 宁 大连 16 2 ) 10 6
F a e o kd sg fS RL— s d r a o i gm e ha im r m w r e in o W ba e e s n n c n s
CHE Bu w e . L a — u ZHANG u , LI i — a N — i IGu n y , Jn ay n J
a dh aatr f WR ( mat b l l g ae ae aye ,o e aio te xsn u y f e noo yad l o - n e h c S L s niwe ea u g) r l d nh s fh i i s d t tlg e cr t cr eo e c u r n n a z t b s e tg t oh o nr s n u
b n d afa e r a e n S RL r a o i g me h n s i r p s d wh c to u e l p e e t t n b s d o i e , m wo k b s d o W r e s n n c a im s o o e , p ih i r d c d r er r s n a i a e n OW L o t l g n u e o noo y a dma e pt ed f in yo OW L a o i gme h n s s T en w n o o ye p r db efa wo ka d es ma t lt n n d e ce c f u h i DL r s n n c a i . h e o t l g x o t yt me r d s e m e h r h t e n i r ai — ce o
RDF模型及其推理机制
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RDF模型及其推理机制RDF模型是一种描述和表示信息的数据模型,全称为资源描述框架(Resource Description Framework)。
它是万维网的一部分,用于在Web上发布和链接结构化数据。
RDF模型通过使用主语-谓词-客体的三元组表示法来描述资源间的关系。
在RDF模型中,每个信息都被视为一个资源。
资源由一个唯一的标识符(URI)进行标识。
这些资源之间的关系通过使用谓词进行描述,谓词也是由URI进行标识的。
而谓词连接了一个主语资源和一个客体资源,形成了一个完整的三元组。
例如,"John hasAge 25"可以表示为:<John, hasAge, 25>。
推理机制可以用于RDF数据的一般推理,例如,从一组已知的三元组中推断出新的三元组。
它还可以用于特定领域的推理,如本体推理。
本体推理是基于已知的本体知识库进行的推理,本体是对领域知识的形式化描述,可以包括概念、属性以及它们之间的关系。
推理机制还可以用于RDF数据的查询优化和补全。
通过推理机制,可以从已有的数据中推断出缺失的数据,并补全查询的结果。
这对于数据挖掘和知识发现非常有帮助。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用。
语义Web是一个构建机器可读的、语义丰富的Web的愿景,RDF模型和推理机制提供了实现这一愿景的基础。
它可以帮助解决Web资源之间语义鸿沟的问题,实现跨不同应用和领域的数据共享和集成。
总结来说,RDF模型是一种用于描述和表示信息的数据模型,通过使用三元组来描述资源之间的关系。
推理机制基于逻辑推理,可以从已有的RDF数据中推导出新的知识。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用,促进了机器可读、语义丰富的Web的发展。
基于大模型增强知识推理
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基于大模型增强知识推理引言知识推理是指通过分析、整合和推演已有的知识,从而得出新的结论或发现隐藏的规律。
在人工智能领域,基于大模型的知识推理成为了一个重要的研究方向。
本文将介绍基于大模型增强知识推理的概念、方法和应用。
基于大模型的知识表示在进行知识推理之前,首先需要将知识进行表示。
传统上,我们使用符号逻辑来表示和操作知识,例如谓词逻辑和一阶逻辑。
然而,这种方法存在着表达能力受限、难以处理不确定性等问题。
近年来,随着深度学习的发展,基于大模型的知识表示成为了一种新的选择。
大模型通过学习海量数据中的统计规律来获取知识,并将其表示为向量空间中的点。
这种表示方式具有较强的表达能力和泛化能力,并且能够处理不确定性。
基于大模型的知识推理方法基于大模型的知识推理方法主要包括语言模型、预训练-微调和迁移学习等。
语言模型语言模型是一种基于大模型的知识推理方法,它通过学习自然语言的统计规律来预测下一个词或句子。
在知识推理中,我们可以使用语言模型来生成候选答案,然后通过评估这些答案与问题之间的匹配程度来进行推理。
预训练-微调预训练-微调是一种常用的基于大模型的知识推理方法。
它首先使用大规模语料库对模型进行预训练,使其具有一定的语言理解和知识表示能力。
然后,通过在特定任务上进行微调,使得模型能够更好地适应该任务。
迁移学习迁移学习是指将已有的知识迁移到新任务中。
在基于大模型增强知识推理中,我们可以使用迁移学习将已经训练好的语言模型应用到新的问题上,并通过微调来提高性能。
基于大模型增强知识推理的应用基于大模型增强知识推理在自然语言处理、问答系统和智能对话等领域具有广泛应用。
自然语言处理在自然语言处理中,基于大模型增强知识推理可以用于文本分类、命名实体识别、关系抽取等任务。
通过学习大规模语料库中的知识,模型能够更好地理解和处理自然语言文本。
问答系统基于大模型增强知识推理在问答系统中有着重要的应用。
通过学习大量的问题和答案对,模型能够更好地理解用户提出的问题,并给出准确的回答。
基于本体知识库的语义推理机制研究
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总之 , 数字化资料存储系统 的建 立 , 使得 电视制作效率大幅度 提升 , 闻制作人员查找历史镜头更加准确、 新 方便 t 另外数字化资料 存储 系统 的出现将是对传统媒体 资料管理方式的一种变革 , 有效的 延长型号研制过程 中珍贵资料 的“ 生命 力” 。 数 字 技 术 的 发 展 提 升 了 电 视 作 品 的 水 平 , 大 地 推 动 电视 极 台的 发展 。 而 , 技 的发展 不 是单 一淘 汰和 更新 的过程 , 是 然 科 而 个 叠 加 整 合 的进 程 。 何 一 种 新 的 媒 介 的 出 现 , 不 可 能 作 为 都 承载文 化 的单独 媒介 而存在 , 是 以一种 相互 渗透 、 容 并蓄 、 而 兼 合 而 不 同 的 形 式 , 造 出 各 具 特 色 的 文 化 传 媒 。 信 随 着 数 字 技 创 相 术对 电视作 品摄 制水 平 的提升 , 必将 在 资讯媒 体 宣传 文化 等各
课题 。
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未来 , 以借助数字化 技术进行媒体 资产 管理 。 可
31 . 声像 资料 存储 与 浏 览
数字化资产管理系统可实现视频 、 音频文件 、 图文、 文本等各类 资源 的统一管理 ; 并全面支持媒体文件 、2 蓝光, VD、 D、3 4 P、 D C 19 等 多 种 文件 的 上 传 导入 ; 具 有 强 大 的编 码 能 力 , 面 兼容 高 标 清 节 还 全 目, 并可以在AV 、 E 、 IMP G MOV 等百种格式之间进行超实时 自由转 换, 实现 “ 不限时、 限地” 不 浏览访 问, 并使音像资料数字化实现永久 可靠保 存 。 32声像 资料 多级共 建 共 享 . 通 过采集工作站-HD P o 5 r支持数字接 口提 供高清监看输 出 , 支 持 多 种 格 式 信 号 转 换 ; 用 归 档 服 务 器 , 成 高 集 成 媒 体 管 理 系 运 形 统进行存储 ; 通过编 目检索工作 站进行编 目检索 , 经过智能搜索 引 擎对视音频资料指定位置下载 ; 定义 全限级别 后 , 在 通过千兆以太 网 交 换机 交 换 , 以实 现资 料 资 源 的共 享 , 足 随 时 、 可 满 随地 满 足 多 人
基于知识图谱的语义推理技术研究
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基于知识图谱的语义推理技术研究人工智能技术在如今的时代中正逐步成为一种核心的技术。
在人工智能中,知识图谱是一种被广泛使用的、用于表示符号的同时描述概念间关系的模型。
因此,基于知识图谱的语义推理技术是人工智能领域中的一个重要问题,其目的是通过推理以获得新知识,并取得更好的性能和效果。
本文将探索基于知识图谱的语义推理技术的研究。
一、知识图谱简介知识图谱是由丰富的实体和它们之间的关系构成的网络结构。
每个实体可以是一个个体、组织、事件或者其他任何可以被表示的东西。
而关系则表示实体之间的关联程度和维度性,例如人和地点之间的位置关系、人和人之间的社交关系等。
知识图谱的关键是建立实体间的关系,并用图形表示。
这样,我们就可以通过方法、算法和规则来代替文本,并以可视化的方式呈现它们之间的交互。
二、知识推理知识推理是根据事实/规则生成新事实的过程。
在人工智能中,该过程用于推断、推理和推断出其他关于属性之间的关系。
推理可以通过领域知识、规则的控制或者学习过程来实现。
对于知识图谱而言,推理代表着通过对实体之间关系的分析来挖掘未知事实的过程。
三、基于知识图谱的语义推理基于知识图谱的语义推理是指利用已有的知识图谱数据,通过推理机制及算法来实现对图谱中信息的智能化推理。
该过程通常包括两个步骤:首先,对知识图谱数据进行数据清洗和预处理;其次,利用推理算法在知识图谱上运行,推导出新的知识,比如属性和关系等,以达到增强语义解释功能的目的。
目前,在基于知识图谱的语义推理技术的研究中,关键问题主要包括:1. 重叠实体的消除在知识图谱中,存在一些实体之间的名字相同,但是含义和属性不同的情况,这种现象被称为重叠实体。
重叠实体对于知识图谱的语义推理非常不利,因为它会导致不同的实体被视为具有相同的含义,进而影响推理结果和解释。
因此,对于重叠实体的消除,研究者们提出了许多不同的方法。
诸如手动批注、命名实体识别、基于图谱结构等方法都可以一定程度上解决重叠实体的问题。
基于语义分析的智能搜索引擎技术研究
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基于语义分析的智能搜索引擎技术研究一、引言随着互联网的发展,搜索引擎已经成为了网络世界的一种重要应用。
然而,传统的搜索引擎存在准确率低、搜索结果过多或过少等种种问题,无法满足用户需要。
为了提高搜索的准确性和效率,语义搜索技术日益受到人们的关注和研究。
本文主要介绍了基于语义分析的智能搜索引擎技术研究的相关内容。
二、语义搜索技术介绍传统搜索引擎是基于关键词的匹配,在搜索时只考虑了搜索词的字面意义,忽略了词汇之间的语义关系,从而可能导致搜索结果不准确或不全面。
而语义搜索技术则是基于词汇之间的语义关系来进行搜索匹配,从而更加精准地返回相关结果。
语义搜索技术主要包括语义分析技术和语义表示技术。
语义分析技术是将搜索词与语料库中的文本进行分析,从而得出搜索词汇在语义上的最佳匹配结果,包括同义词、近义词、上下位关系等,以改善搜索结果的准确性和全面性。
而语义表示技术则是将文本信息转化为计算机可以理解的形式,以便计算机可以对其进行分析和处理,从而实现更加精准的数据匹配。
三、基于语义分析的智能搜索引擎技术研究1、自然语言处理技术的应用运用自然语言处理技术是优化语义搜索的关键。
自然语言处理技术可以将搜索词和文本的语义信息转化为计算机可以理解的形式进行分类和匹配。
它包括了词性标注、命名实体识别、句法分析等技术,可以通过这些技术将搜索词和文本的语义信息转化为可以用于计算的结构化数据。
2、语义计算模型的研究语义计算模型的主要任务是构建一个多特征多层次的判别模型,该模型可将输入的搜索词和文本信息映射到一个高维空间中。
在这个高维空间中,语义计算模型可以利用不同的计算技术进行数据的分类、聚类和相关性分析,进而实现智能化搜索和数据提取。
3、搜索推理机制的建立搜索推理机制是指建立一套自动化推理框架,以通过分析搜索词和文本信息的语义关系,自动推导出潜在的相关性。
搜索推理机制可以提高搜索结果的准确性和完整度,降低用户的搜索疲劳度和搜索时间。
基于本体的语境信息模型与推理
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[ b t c]C n x i om t ndsr e t e i f n t a dsu t n T i pp r n o ue c m r e s e n r a o t o ybsd A s a t o t t n r a o ec b s h d t l o t n t i . h a e i rd cs o pe ni df m l n l -a r e f i i e as e i y iao s t a h va o og e
2 相 关概念
-
究的 目的就是如何让计算机真正融入到 日常生活和工作环境 中,而其 中的一个关键就是计算设备对环境的感知 ,根据语 境信息可 以推断用户 的意图和当前环境的状况 ,能够大大提
mo e n e s n n c a im . e i l me t t f c n e t o t l g n a c s t e e p e s v n s ,s p o ti f r n e h s c n i p o e t e d la d r a o i g me h n s T mp e n a i o o tx n o o y e h n e h x r s i e e s u p r n e e c ,t u a m r v h on h
a ii o r a o v r o t x a aby t y : e c i t n l g c n e , b lt t e s n o e n e t t wo wa s d s rp i i sa d r s whih c n i r v ec n e t n o ma i n ma a e n . y c d o o ul c a mp o et o t x f r to n g me t h i
chatglm3 模型推理架构
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chatglm3 模型推理架构全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:在近年来,随着人工智能技术的迅速发展,深度学习模型在各个领域取得了显著的成果,成为推动智能技术进步的关键。
在自然语言处理领域,chatglm3 模型是一种非常先进的模型,能够实现自然、流畅的对话交互,具有较高的模型推理能力。
chatglm3 模型推理架构是一种基于大规模预训练模型的对话生成模型,能够实现自动对话生成、情感分析、情感生成等多种功能,拥有广泛的应用价值。
一、chatglm3 模型推理架构的基本原理chatglm3 模型推理架构的基本原理是基于大规模预训练模型和生成式对话生成模型相结合的模型架构。
在预训练阶段,chatglm3 模型通过大规模文本数据的无监督训练,学习到语言的语法、语义等知识,形成模型的表示能力。
在对话生成阶段,chatglm3 模型通过生成式模型结构,根据用户输入的对话内容,主动生成回复,实现自然而流畅的对话。
chatglm3 模型推理架构的关键技术包括注意力机制、编码器-解码器结构、序列到序列模型等。
在注意力机制方面,chatglm3 模型通过对输入序列的不同位置进行不同权重的关注,提高模型在长文本处理中的效果。
在编码器-解码器结构方面,chatglm3 模型通过编码器将输入序列映射到隐层表示,再通过解码器将隐层表示映射到输出序列,实现对话生成的任务。
在序列到序列模型方面,chatglm3 模型将对话生成任务看作序列到序列的映射问题,通过优化模型参数,实现对话生成效果的优化。
二、chatglm3 模型推理架构的应用案例chatglm3 模型推理架构在实际应用中有着广泛的应用场景,例如智能客服、智能助手、情感分析等领域。
在智能客服领域,chatglm3 模型可以实现自动回复用户问题、处理投诉、提供服务等功能,提高客户服务效率。
在智能助手领域,chatglm3 模型可以实现与用户的自然对话交互,帮助用户完成任务、获取信息等。
RDF 模型及其推理机制

ER model Database schemas Collection of terms
Description logic
Object classes
Ontology Spectrum
如何来描述现实世界-3
本体-ontology
-Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, -The Semantic Web, Scientific American, May 2001
•
“The Semantic Web is a major research initiative of the World Wide Web Consortium (W3C) to create a metadata-rich Web of resources that can describe themselves not only by how they should be displayed (HTML) or syntactically (XML), but also by the meaning of the metadata.”
/TR/2003/WD-rdf-concepts-20030905/
RDF Graph Data Model
RDF就是三元组的集合,每一个三元组都包含了subject 、 predicate、object;一系列的三元组构成一个RDF 图
RDF Graph XML serialization
Definition: The Semantic Web is the representation of data on the World Wide Web. It is a collaborative effort led by W3C with participation from a large number of researchers and industrial partners. It is based on the Resource Description Framework (RDF), which integrates a variety of applications using XML for syntax and URIs for naming. 定义:Semantic Web 就是在web上表现数据。它由W3C牵头,大量的研究机构和企业伙伴共同参 与。Semantic web基于RDF,RDF集成了大量使用以XML为句法和以URIs来命名的应用。
访问控制原理

对象,如文件、程序、存储区等。每一 个客体oO可由它们的名字唯一地标识 与识别。
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2、系统中的主体集S,是系统中访问 操作的主动发起者,如用户、进程、 执行域等。执行域是进程运行期间 的保护环境,一个进程在运行期间 可以改变执行域。
• Command transfer read (p,q,f) If r* in A[p,f] Then enter r into A[q, f]
End
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35
• 一个进程可以转授一个访问权,但需要 没收转授者自己的这个权利,这可用唯 转授标记(+)表示。下述命令描述了这 一功能:
• command transfer-only read (p,q,f) • if r+ in A[p,f]
• Command revoke read (p, q, f) If in A[p, f] Then enter r into A[q, f]
end 命令中的q也可以是p自身。例如,p也可以撤消它 对文件f的r-访问权来保护文件免受意外的修改
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权利的转授
• 4、某些系统允许主体把自己对一个客体的访 问权转授给另一个主体,只要它持有这一权利 而毋需具备拥有权。下面的命令从进程 p转授 r-访问权给进程q,但没有给q进一步的转授权。 命令中的“*”表示权利r是可拷贝的标记。
102792009102当一个进程调用一个受保护的过程时它的clist表因而执行域也同时被改变成过程的clist当由过程返回时前边的clist表恢复这就是所谓的103792009103被调用域的clistreclist调用图314具有受保护入口的域切换104792009104入口能力和域切换支持了给每个过程以它自己的能力集合的概念若每一能力表所含的项仅是过程完成它的任务所需的客体则体现了最小权利原则
基于分布式本体的语义访问控制方法

关键词 : 分布式本体 ; 域访 问控 制 ; 跨 语义 We b 中图分类号 :P0 T 39 文献标识码 : A 文章编号 :6434 2 1 )-040 17 -4 X(0 0 80 8 - 4 基 金项 目: 湖北 第二师范学院青年基金项 目( 0 C 1 ) 0 2 9 05 。 作者简介 : 胡罗凯( 9 1 , 湖 北武 汉人 , 师, 士生 , 究方向为智能软件 工程、 O 18 一) 男, 讲 博 研 S A安全性。
2 1 8月 00年
湖北第二师范学 院学报
J un lo b iU ies yo d ct n o ra fHu e nv ri fE u a o t i
A1 2 1 培. 0 0
V0. 7 No 8 12 .
第 2 卷第 8 7 期
基 于 分 布 式 本 体 的 语 义 访 问 控 制 方 - 去
的映射问题就转变成为了它们和上层本体之间的关系 实现。这种方法的前提是所有领域本体的建立必须依
收稿 日期 : 1 0 0 2 0— 6—1 9
事先可能并不知道资源请求者的属性定义方式 , 针对
这一问题出现了基于语义的访问控制 S A B C方法。然
而, 随着云计算等分布式计算技术的快速发展 , 如何在
1 相关 工作
在 S A 的研究 方 面, aa BC Y ge等人 最早 将语 义 b 技术引入到访问控制策略的决策和实施中,] e CRi 6
e n提 dof o et i n 机系统中重要且基础的安全机制。在传统的访问控制 和 R i 出了一 种基 于 道义 概念 ( en cc cp 方法中, 基于格的访 问控制 L A …方法是一种粗粒 bs ) BC a d 进行建模的策略定义语言 , e 该语言使用一阶逻 并 D W 度的强制访 问控制( A ) M C 方法。为适应 自主访 问控 辑进行描 述 , 可 以与 R F或 O L进 行 转换。 制( A ) D C 的需求, 基于身份的访问控制(B C 和基于 IA ) 角色的访问控制( B C 方法 目 RA ) 前被广泛应用于各 种互联网和数据库系统 。然而 , IA 在 B C模型中, 几乎 K o 使用语义 We 语言来表示和推理多 A et AS b gn及分 布式系统 中的策略。 】 . rb 等人也提出了一种利 T Pi e e 用本体来管理访问控制 中属性 的方法。 【但是他们 的 9
人工智能中的语义推理与知识推理

人工智能中的语义推理与知识推理人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是现代科学技术领域的重要研究方向,旨在开发能够模拟人类智能的机器系统。
在实现这一目标的过程中,语义推理和知识推理作为两个关键技术,扮演着重要角色。
本文将从定义、原理、应用等方面阐述人工智能中的语义推理与知识推理,并探讨它们的相互关系以及未来发展的趋势。
一、语义推理语义推理(Semantic Reasoning)是指根据事物之间的内在关联,推导出新的语义信息的过程。
语义推理主要基于语义学和逻辑学的原理,以及计算机中的专门算法实现。
它能够从已有的语义信息中发现潜在的语义关系,进而进行推理和推断。
语义推理的主要原理之一是基于语义网络(Semantic Network)的表达方式。
语义网络是一种用于表示知识和语义关系的图结构。
其中节点代表事物或概念,边代表事物或概念之间的语义关系。
通过对语义网络的分析和推理,可以发现隐藏在知识背后的潜在语义关系。
另一个重要的语义推理原理是基于逻辑表达式的形式化推理。
利用逻辑推理规则,可以将自然语言表达的语义转化为形式化的逻辑表达式,进而进行推理过程。
逻辑推理的一个经典方法是基于命题逻辑的推理,它能够根据已知事实和逻辑规则推导出新的逻辑结论。
语义推理在人工智能中具有广泛的应用。
例如,在自然语言处理中,语义推理可用于理解和解释自然语言中的隐含意义和歧义。
在推荐系统中,语义推理可以在用户历史和商品信息的基础上推测用户的偏好和行为。
此外,语义推理还被应用于智能搜索、信息抽取、智能问答等领域。
二、知识推理知识推理(Knowledge Reasoning)是根据已有的知识,从中抽取新的知识或进行推理的过程。
它主要基于人类的知识表示和推理方式,以及计算机中的专门算法实现。
知识推理的目标是通过对已知知识的利用,从中推导出新的知识和规则。
知识推理的主要原理之一是基于规则的推理。
规则是一种基于条件和结果的描述,它表示特定条件下的行为或结果。
基于语义网络的归纳推理算法
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基于语义网络的归纳推理算法摘要:语义网络是一种用于表示和推理知识的有效工具。
基于语义网络的归纳推理算法是一种利用语义网络进行自动推理和知识发现的方法。
本文将介绍基于语义网络的归纳推理算法的原理、方法和应用,并探讨其在人工智能领域中的潜在应用价值。
1. 引言人工智能领域中,自动推理和知识发现是重要研究方向。
传统方法主要依赖于逻辑推理和统计模型,但这些方法在处理复杂问题时存在局限性。
为了克服这些局限性,研究者们提出了基于语义网络的归纳推理算法。
2. 基本原理基于语义网络的归纳推理算法主要利用图论中图结构表示知识,并通过图上节点之间关系进行自动推断。
具体来说,该算法首先构建一个包含实体、关系和属性等元素节点的图结构,然后通过节点之间关系进行信息传递和知识发现。
3. 算法步骤(1)构建初始图结构:根据问题或领域特定需求,将相关实体、关系和属性等元素节点添加到图中,构建初始图结构。
(2)节点关系建立:通过分析节点之间的关系,建立节点之间的连接关系,形成一个完整的语义网络。
(3)信息传递:通过图上的边和节点之间的连接关系,将信息从一个节点传递到另一个节点,实现知识的自动推理和发现。
(4)知识发现:根据问题或领域特定需求,在语义网络中发现新的知识,并将其添加到图中。
4. 算法应用基于语义网络的归纳推理算法在人工智能领域具有广泛应用价值。
以下是该算法在不同领域中的应用案例:(1)智能问答系统:基于语义网络的归纳推理算法可以帮助智能问答系统实现自动问题解答和知识发现,提高系统对用户问题的准确性和完整性。
(2)文本挖掘:该算法可以帮助文本挖掘系统从大量文本数据中提取有用信息,并进行自动分类、聚类等操作。
(3)智能推荐系统:基于语义网络的归纳推理算法可以分析用户兴趣、行为等信息,并根据这些信息进行个性化推荐,提高推荐系统的准确性和用户满意度。
(4)知识图谱构建:该算法可以帮助构建知识图谱,将大量的知识和信息进行结构化表示,为其他应用提供基础支持。
基于推理的语义网检索模型及关键技术研究
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计 算 机 工程 与 设 计
COM P UTER ENGI NEERI NG AND DES I GN
J u l y 2 0 1 3
Vo 1 . 3 4 No . 7
基 于推 理 的 语 义 网检 索 模 型 及 关 键 技 术 研 究
O 引 言
语 义网[ 是 由 Ti m B e r n e r s — L e e 提 出的一 个新 型网络体 系结构 ,通 过对 网络上的源文档进 行处理 ,添加语义信 息 , 使计算机 能够理解 网络文档 。本 体[ 2 ] 是 实 现语义 网 的关键
n i n g i s p r o p o s e d .An d s o me k e y t e c h n o l o g i e s a r e i n t r o d u c e d .S W RL r u l e l a n g u a g e c a n p e r f e c t t h e d o ma i n o n t o l o g y a n d r e v e a l
t a c i t k n o wl e d g e ;r e a s o n i n g r u l e s c a n h e l p i d e n t i f i e d e n t i t y t o g e t r i c h e r i n s t a n c e k n o wl e d g e d u r i n g t h e i n f o r ma t i o n e x t r a c t i o n p r o c e s s ;o n t o l o g y a n d r u l e s c a n h e l p t O r e a l i z e q u e r y e x p a n s i o n .I n t h e e n d,s e ma n t i c ma t c h i n g h e l p t O g e t mo r e a c c u r a t e s e a r c h
基于语义网的知识图谱构建方法
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基于语义网的知识图谱构建方法一、引言随着信息技术的快速发展,人们对于知识管理和应用的要求越来越高。
其中,基于语义的知识图谱构建方法成为当前研究的热点之一。
本文将介绍基于语义网的知识图谱构建方法,包括语义网的概念、知识图谱的定义、构建步骤以及应用场景等。
二、语义网的概念语义网是一种描述和链接信息的框架,它可以将信息从HTML 等静态文档中抽象出来,以机器可读的形式公开。
语义网中的信息被包括在RDF(Resource Description Framework)语句中,RDF 语句由主语、谓语、宾语组成,用于描述实例、属性和关系等。
语义网通过XML语言提供了一种统一的数据格式来描述信息和元数据。
在语义网中,数据的定义和描述基于一种称为本体(Ontology)的公共词汇表,本体定义了一组术语和关系,并对其进行了形式化定义。
本体的定义使得语义网中的信息拥有了更丰富、更灵活的表达方式,提高了信息的可重用性和互操作性。
三、知识图谱的定义知识图谱是一种用于描述实体、属性和关系的语义网应用,它将实体、属性和关系建立起来,形成一个“语义网络”,用于描述现实世界中的知识。
知识图谱通过使用本体描述实体和关系,建立了实体之间的关系,并且能够推导出新的知识。
知识图谱在人机交互中具有很好的应用价值。
通过知识图谱,人们可以快速地了解相关的实体、属性和关系,从而较为直观地表达和查询信息。
此外,知识图谱也可以用于自然语言处理和智能问答等领域。
四、构建知识图谱的步骤1.确定本体构建的范围在构建知识图谱之前,需要明确知识图谱所构建的领域范围和知识点。
本体在知识图谱建设过程中扮演着基础性的角色,因此需要依据具体应用场景和相关领域知识进行设计与开发。
2.构建本体模型本体模型是知识图谱的基石,它描述了实体、属性和关系等元素以及它们之间的关系。
本体使用OWL等语言进行定义,可通过Protégé等本体编辑工具进行构建。
在本体模型设计过程中,需要采用一些规范化的标准来保证本体的兼容性和互操作性。
基于语用模型的推理
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基于语用模型的推理在人类语言理解过程中,语法和语义都起到了很重要的作用。
然而,语言中还有一个重要的元素,那就是语用,即语言在特定上下文中所传达的意义及其相关的交流过程。
语用是一种非常复杂的交际系统,其中包含了各种指称、暗示、讽刺、讥讽、夸张等语言现象,千变万化,给语言理解带来了很多挑战。
因此,为了更好地理解语用意义,学者们提出了基于语用模型的推理方法。
这种方法强调了上下文信息在语言理解中的作用,通过对语言背景、语用关系和推断策略的分析,可以更好地理解语言在上下文中所传达的意义。
在语言理解中,我们需要考虑的第一个因素就是语言背景。
即在特定的情境下,人们所使用的语言,往往都是带着一定的历史和文化背景的。
这些背景信息包括了广义话语背景(如文化、历史、社会背景等)和狭义话语背景(如对话前提、上下文信息等)。
这些背景可以帮助我们理解语言表达中蕴含的信息,如表达人的情感、意图、信念等。
掌握了背景信息,我们就可以在语言理解过程中更好地理解语言意义。
其次,我们需要考虑在交流过程中产生的语用关系,包括话语者、听话者、话语对象等。
话语者和听话者之间的互动关系,话语对象和话语背景的关系,都会影响到交流过程中语言的使用。
例如,一个人在交流中,他所使用的语言可能带着一定的感情色彩,这个感情色彩可能与他的身份、社会背景、经验等相关。
在语用推理中要考虑到这些方面,才能更深入理解语言在特定情境下的意义。
最后,我们需要考虑的是推断策略。
在语用理解中,人们往往需要不断地进行推断,从而理解语言中所包含的意义。
推断策略包括了实词意义的推断、文化常识的推断、常识推断、推论关系的推断等。
人们可以根据语言表达的信息、上下文信息以及自身所具备的知识和经验,不断进行推断,从而深入理解语言的意义。
综上所述,基于语用模型的推理是一种非常重要的语言理解方法,它使我们能够更好地理解语言在交际过程中所承载的意义。
这种方法不仅可以应用于自然语言处理、机器翻译等领域,也可以应用于人际交流中,帮助我们更好地理解他人的意图、感受以及对话背景,促进良好的交流沟通。
gpt 的推理原理-概念解析以及定义
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gpt 的推理原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型,它在近年来的深度学习领域中引起了广泛的关注和研究。
作为一种预训练模型,GPT可以通过大量的语料库进行无监督的预训练,然后通过有监督的微调提高其性能。
GPT的推理能力是其引人注目的特点之一。
推理是指通过逻辑和推理方法,基于已知事实和规则,推导出新的结论或解决问题的过程。
GPT通过预训练和微调的方式,使得模型具备了一定的推理能力。
它可以对文本进行理解、归纳和推理,从而生成连贯合理的推理结果。
除了在推理中的应用,GPT还广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多个领域。
它能够生成人类类似的语言,具有较好的语义理解能力,并且在一些自然语言处理任务上取得了令人瞩目的性能。
本文将介绍GPT的基本原理、训练方法和推理过程,并探讨GPT在推理中的优势和局限性。
最后,我们还将探讨GPT在未来的发展方向。
通过对GPT的推理原理的深入研究,我们将更好地理解其在自然语言处理领域中的应用前景和潜力。
总之,GPT作为一种具有推理能力的自然语言处理模型,正逐渐成为研究和应用领域中的重要工具。
在接下来的章节中,我们将详细介绍GPT 的原理和应用,并探讨其未来的发展方向。
1.2 文章结构文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
具体内容安排如下:1. 引言部分的概述将介绍GPT(Generative Pre-trained Transformer)的推理原理。
在这一部分,将简要介绍GPT的背景和基本概念,让读者了解GPT的重要性和应用领域。
2. 引言部分的文章结构将展示本文的整体框架。
这有助于读者对文章内容的整体把握。
在这一部分,将详细说明文章的目录和希望达到的目标。
3. 引言部分的目的将概述本文的写作目的。
说明为什么要撰写这篇文章以及希望读者从中获得的收获。
基于自然语言处理的逻辑推理技术与应用
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基于自然语言处理的逻辑推理技术与应用自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
而逻辑推理是一种基于逻辑规则和语义关系的推理方式,通过分析和推断语句之间的逻辑关系来得出结论。
将自然语言处理与逻辑推理相结合,可以提高计算机对自然语言的理解和处理能力,进而实现更广泛的应用。
一、自然语言处理与逻辑推理的结合自然语言处理的目标是使计算机能够像人类一样理解和处理自然语言。
而逻辑推理是一种基于逻辑规则和语义关系的推理方式,通过分析和推断语句之间的逻辑关系来得出结论。
将自然语言处理与逻辑推理相结合,可以实现更精确和深入的语义分析,从而提高计算机对自然语言的理解和处理能力。
二、基于自然语言处理的逻辑推理技术基于自然语言处理的逻辑推理技术主要包括语义角色标注、语义关系提取、逻辑推理模型等。
1. 语义角色标注语义角色标注是指对句子中的每个词语进行语义角色的标注,以表示其在句子中的语义角色和功能。
通过语义角色标注,可以更准确地识别和理解句子中的主语、谓语、宾语等语义成分,从而为后续的逻辑推理提供更准确的信息。
2. 语义关系提取语义关系提取是指从句子中提取出词语之间的语义关系,如上下位关系、因果关系、条件关系等。
通过语义关系提取,可以建立词语之间的语义网络,从而为逻辑推理提供更全面和准确的语义信息。
3. 逻辑推理模型逻辑推理模型是指基于逻辑规则和语义关系的推理模型,通过分析和推断语句之间的逻辑关系来得出结论。
常用的逻辑推理模型包括基于规则的推理模型、基于知识图谱的推理模型和基于机器学习的推理模型等。
这些模型可以根据具体的应用场景和需求进行选择和调整,以实现更精确和有效的逻辑推理。
三、基于自然语言处理的逻辑推理应用基于自然语言处理的逻辑推理技术在许多领域都有广泛的应用。
1. 问答系统问答系统是一种能够回答用户提出的问题的计算机系统。
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36卷 第3期ol.36 No.3 2010年2月Februar 基于语义的访问控制模型及其推理机制沈海波(湖北工业大学计算机学院,武汉 430068)摘 要:对语义Web 上资源进行访问要求授权决策充分考虑实体之间的语义关系,但传统的访问控制模型不能处理该问题。
结合基于本体的语义描述技术和基于语义规则的推理机制,将不同的语义内部关系归纳为包含关系,提出一种面向语义Web 的基于语义的访问控制模型,研究其语义授权推理机制,并提出一个推理实现系统。
关键词:基于语义的访问控制;本体;Web 本体语言;推理Semantic-Based Access Control Model and Its Reasoning MechanismSHEN Hai-bo(College of Computer, Hubei University of Technology, Wuhan 430068)【Abstract 】Access to resources on the semantic Web demands the access decision take into account the semantic relationships among entities under this environment, but traditional access control models fail to address this problem. By combining Semantic Web Rule Language(SWRL) rule and Web Ontology Language(OWL) ontology, and reducing different semantic interrelations to the subsumption relation, a Semantic-Based Access Control(SBAC) model for semantic Web is presented, and its semantic authorization inference mechanism is discussed. A reasoning system for implementing the SBAC model is proposed.【Key words 】Semantic-Based Access Control(SBAC); ontology; Web ontology language; reasoning计 算 机 工 程 Computer Engineering 第V y 2010术·文章编号:1000—3428(2010)03—0162—02文献标识码:A中图分类号:TP309}O ·安全技1 概述目前的Web 因结构简单、语义缺乏,其未来的发展受到了严重的制约。
作为Web 技术的拓展,语义Web(Semantic Web)是下一代Web 的发展方向,其实质是增强网络资源内容和功能的语义表示,以满足分布式主流计算环境语义互操作的需要,使软件Agent 对WWW 上异构和分布的信息进行智能化的、有效的访问和检索。
语义Web 的出现和发展给其资源的访问带来了新的安全挑战[1],而传统的集中式计算环境中使用的基于身份的访问控制机制,如基于角色的访问控制(RBAC)和访问控制列表(ACL),并不完全适合现在的语义Web [2-4]。
为了对语义Web 上的资源访问进行有效的安全控制,本文采用结合基于本体的语义描述技术和基于语义规则的推理机制,提出一种基于语义的访问控制(Semantic-Based Access Control, SBAC)模型。
2 SBAC 模型及其实现架构2.1 SBAC 模型本文提出的SBAC 模型定义如下:(,,){|(,,,,){(,,)|}(,,)C O SBAC OB AB Oprs OB Ont Ont SO Ont OO Ont AO Ont C R H rel A AB s o a s SO o OO a AO Oprs CA Permit Deny ===∨=∨===±∈∧∈∧∈=在SBAC 中,OB 是本体基(Ontology Base),包括用于授权决策的本体SO , OO , AO ;SO 是主体本体(Subject Ontology),其中的主体是需要访问客体的活动实体;OO 是客体本体(Object Ontology),其中的客体是被主体访问或修改的实体;AO 是行为本体(Action Ontology),其中的行为依赖于主体对客体所实施的行为的类型,每种行为类型是行为本体中的一个概念。
在本体的五元组定义中,C 表示概念(Concept)集,其中的概念是特定领域中一类实体或事物的集合;R 表示关系集合,其中的关系是概念之间的联系;H C 表示概念层次或分类层次,是一种有向关系,表示C 1是C 2的子概念;是一个函数,表示概念之间的非分类关系(通常指语义关系),rel (R )=(C 1,C 2);A O 表示使用某种逻辑语言表达的Ontology 的公理集。
(,,,,)C Ont C R H rel A =C H C C ⊆×12(,)C H C C :rel R C C →×AB 表示授权基(Authorization Base),它包括明确的授权规则。
一个授权规则表示为形如(,,)s o a ±的三元组,其中, s 是SO 中定义的主体实体;o 是OO 中定义的客体实体; a 是AO 中定义的一种行为。
访问权限以授权规则存储于AB 中,且,其中,S , O , A 分别表示主体集、客体集和行为集。
AB S O A ⊆××Oprs 表示作用在授权基AB 上的操作集,定义为(,,)Oprs CA Permit Deny =。
其中,是决策函数(,,)CA s o a :{true,f CA S O A alse}××→,如果(,,)s o a AB +∈,或者存在一条授权规则(,,)i j k s o a AB ∈,使得(,,)(,,)i j k s o a s o a +→+,则(,,)true CA s o a =。
如果(,,)s o a AB −∈,或者存在一条授权规则(,,)i j k s o a AB ∈,使得(,,)(,,)i j k s o a s o a −→−,则(,,)CA s o a = 。
在其他情况下,false (,,)false CA s o a =。
许可一个授权(s ,o ,a )意味着可在AB 中插入一条规则,其基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2005ABA243)作者简介:沈海波(1963-),男,教授、博士,主研方向:访问控制,网络安全收稿日期:2009-08-12 E-mail :jkxshb@—162—值为逻辑值,其操作由Permit(s,o,a)完成,定义为if { (s,o,a) ∈AB or CA(s,o,a)=true } then return falseelse { add(s,o,a); return true}否定一个授权(s,o,a)意味着可在AB中删除此条规则,其值为逻辑值,其操作由Deny(s,o,a)完成,定义为if (s,o,a) ∈AB then {delete(s,o,a); return true}else return false2.2 SBAC模型的实现架构SBAC模型的实现架构如图1所示。
图1 SBAC模型实现架构其中,主体以其凭证(credentials)的形式表示,这样,授权决策系统之外的工作主要包括解决凭证、客体、行为的本体定义以及凭证的有效性验证,凭证的有效性验证由证书中心CA完成。
授权决策系统包括的主要构件及功能如下:(1)授权基(Authorization Base):存储由系统安全管理员定义的明确授权规则。
(2)本体基(Ontology Base):存储已定义好的主体凭证本体、客体本体和行为本体。
(3)语义授权器(Semantic Authorizer):当收到来自主体的访问请求后,利用其推理引擎推理决定是否许可主体应被授权访问请求的客体。
(4)本体解析器(Ontology Parser):当收到输入的本体后,利用第3节定义的相关规则对其进行解析,得到约简本体。
(5)约简本体(Reduced Ontology):存储由本体解析器构件对输入本体进行约简后得到的本体,用于语义授权器构件进行授权决策。
3 SBAC中的语义授权推理3.1 SBAC中的语义规则通过对访问控制域中的对象进行Ontology建模后,预先定义的访问权限以授权规则的形式存储于授权基AB中,在对一个访问请求进行授权决策时,SBAC是基于请求的授权与授权基中明确的授权规则之间的语义关系进行推理的,从明确的授权规则可以推理出某些隐含的授权规则,并给出授权结果。
为了实现SBAC中推理过程的自动化,本文将基于本体和基于规则的推理集中于一起,用OWL(Web Ontology Language)[5]对Ontology进行语义建模,用SWRL(Semantic Web Rule Language)[6]表示授权规则。
OWL中的子语言OWL DL表示知识可以充分表示事物之间的层次关系,可以描述更复杂的分类关系,还可以使知识得到充分的共享和重用。
但描述逻辑无法表达某些复杂的约束条件或规则,不能实现基于规则的推理,这就需要结合使用SWRL。
SWRL利用高度抽象的语法表达OWL DL本体所描述的知识,能充分利用本体知识中定义的类、属性和实例,实现规则与知识的完美结合,从而实现基于规则的推理。
根据OWL的基本结构(包括OWL类公理、个体公理、属性特征、属性约束),本文定义了3个本体层次:概念层(concept-level),个体层(individual-level)和属性层(property- level),语义授权流可在每个层或不同层之间产生。
因此,推理可以在概念到概念(C-C)、概念到个体(C-I)、个体到个体(I-I)、属性到概念(P-C)、属性到属性(P-P)、属性到个体(P-I)、概念到属性(C-P)之间进行。
为了简化推理过程,本文引进符号,将SBAC中的各种层次结构关系归纳为一种包含关系,定义如下:pIs_same asA B A BA B A A B A BA B A B⊆⎧⎪=⎨⎪⎩p若和都是概念若是个体是概念若和都是个体当A和B有关系,即A B时,在B上执行的授权规则也可在A上执行。