RRL:对语义Web上Ontology表示语言OWL的一种扩展方案

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语义Web上的Ontology表示语言研究

语义Web上的Ontology表示语言研究
ห้องสมุดไป่ตู้
(DFS h ma DA R c e , ML O L WL ae nrd cd adteea g a e ecmp e daaye . + I ,O ) r t ue , n s ug s o a d lzd i o h l n r a r a n n
Ke r s s ma t b o t l g ; RDF s h ma DAM L OI y wo d : e n i we ; n o o c y c e ; + L; OW L
维普资讯
第2卷 7
Vo . 1 27
第 l 期 2
N O. 2 1
计 算机 工程 与设 计
Co u e g n e i g a d De i n mp t r En i e rn n sg
20 年 6 06 月
J ne2 0 u 0 6
计 算 机 可 以理 解 的 内 容 , 于 计 算 机 更 好 地 处理 , 就 是 给 出 便 也

种 计 算 机 能 理 解 的 表 示 资 源 的 手 段 。 针 对 这 种 情 况 ,i Tm
B me . e e r Le提 出 了 下 一 代 We s b的 构 想 — — 语义 We , b 目标 是
0 引 言
We 从 19 年 出 现 以来 , 过 数 年 已 经 发 展 成 为 一 个 巨 b 91 经
1 语 义 We 的 Ono g 表 示语 言 b上 tl y o
11 RDF S h m a . c e
大 的 全 球 化 信 息 资 源 库 。 b上 的 信 息 量 以 几 何 级 数 的 速 度 We
语义 We 的 O tlg b上 nooy表示 语言研 究

理解 SPARQL - SPARQL中文详解

理解 SPARQL - SPARQL中文详解

理解SPARQL使用语义Web 建立微型日志博客Andrew Matthews, 架构师和开发人员, 自由职业者简介:代表Web 未来的语义Web 是一个以知识为中心的模型,除了人类可读的文档和XML 消息格式之外,它还增加了机器可以理解和处理的数据。

SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) 对于语义Web 就像SQL 对于关系数据库一样重要。

它允许应用程序对分布式RDF 数据库进行复杂的查询,并得到了互相竞争的多种框架的支持。

本教程通过一家虚拟公司的团队跟踪和日志系统演示了它的用法。

开始之前常用缩写词∙API:应用程序编程接口∙DOM:文档对象模型∙FTP:文件传输协议∙HTTP:超文本传输协议∙HTML:超文本标记语言∙OWL:Web 本体语言∙RDF:资源描述框架∙URI:统一资源标识符∙URL:统一资源定位符∙W3C:万维网联盟∙XML:可扩展标记语言本教程是为那些拥有很少或者没有语义Web 应用程序开发经验的开发人员编写的。

不需要任何编程或者开发工具,但是需要对Web 基础有所了解。

阅读完本教程后将能够使用Turtle 语言生成RDF 和OWL 本体(ontology)。

还会学到如何使用Jena 和Joseki 支持本体,以及使用SPARQL 进行查询。

关于本教程本教程介绍了SPARQL 以及基础数据格式。

还涵盖了RDF、RDF Schema、OWL 以及Turtle 知识表示语言。

通过这些语言可以建立本体或者域模型。

本教程的例子建立了用于日志和预约系统的本体和查询,可以生成带语义标签的类似twitter 的微型博客。

通过查询博客记录可以发现公司中具备您的项目所需技能并且可以组成团队的人员。

本教程的主要内容如下:∙介绍语义Web,包括RDF、OWL 和SPARQL∙如何使用Joseki 建立RDF Triple Store∙编写日志系统的SPARQL 查询回页首前提条件要学习本教程,需要下列工具:∙Java™ 环境—Java 运行时环境,用于运行SPARQL 的服务器Joseki。

浅谈基于语义网的知识管理

浅谈基于语义网的知识管理

浅谈基于语义网的知识管理摘要随着知识型企业的出现,知识己逐渐成为企业首要的生产要素。

企业如何通过对知识实施有效管理来效益最大化,增强竞争能力,已经引起人们的普遍重视。

本文从知识管理目前存在的问题出发,提出了语义网相关技术在知识管理中的作用,给出基于语义网的知识管理方法。

关键词语义Web;知识管理;信息查询在人类社会进入新世纪的同时,人类也进入了一个全新的时代——知识经济时代。

随着知识型企业的出现,知识逐渐成为首要的生产要素。

企业如何通过对知识实施有效管理来效益最大化,增强竞争能力,已经引起人们的普遍重视。

企业知识管理已成为当今管理学界和企业管理者们最为关注的课题之一。

1 知识管理1.1 知识管理的出现所谓“知识经济”,就是“以知识为基础的经济”,这个术语于对知识和技术在经济增长中所起作用的充分了解,体现了人力资本和技术中的知识是经济发展的核心,强调了知识作为一种资源在新的经济社会形态中所具有的基础特征。

就企业管理来讲,知识管理 __主要有四个方面:(1)经济全球化给组织(企业)产生了巨大压力。

(2)知识密集型产业成为现代经济增长的主导力量。

对传统产业来说“知识化”将是其维持现有地位或实现创新的惟一出路。

(3)知识作为一种独立的生产要素在各种要素投入中占据主导地位,与此相应地“知识工人”在企业中的地位不断强化。

(4)信息技术的飞速发展和信息基础设施的极大改善为组织运作提供了与工业化时代在本质上不同的基本环境。

在上述背景下,管理学家和企业管理者们日益认识到,知识及其学习代表着企业(组织)竞争优势的重要源泉,“企业知识管理”便由此应运而生。

1.2 目前存在的问题在互连网上有数以百亿计的文档被超过上亿的用户使用,这些文档中有很多是在企业或组织内部的Intra上。

随着网络的不断发展,这些为企业服务的文档会越来越多地出现在网络上,所以我们有理由相信未来企业对于信息和知识的管理都会偏向于网络。

但是目前基于网络知识管理系统都存在着明显的不足:1) 信息检索目前的信息检索方式主要是基于关键词的检索而并非语义。

本体推理机及应用

本体推理机及应用

本体推理机及应用①潘超古辉(浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023)摘要:随着语义web的迅速发展,基于本体的应用越来越多,本体推理机的应用也越来越为重要。

本体推理机可用于推理和查询语义,是实现语义Web的关键技术之一。

介绍了本体推理机及其分类、结构以及相关技术,介绍了几种典型的本体推理机;分析了本体推理机的应用及其发展的趋势。

关键词:本体; 推理; 本体推理机Ontology Reasoner and Its ApplicationPAN Chao, GU Hui(School of Computer Science and Technology, University of Technology, Hangzhou 310023, China) Abstract:With the rapid development of Sematic Web, application of ontology spring up and ontology reasoner application are widely used. Ontology reasoner is used to reason and query semanteme, and is one keytechnology in implementing Sematic Web. This paper introduces the techniques, classification, and structureof Ontology reasoner, and then introduces several Ontology reasoners. Lastly, this paper summarizes theapplication and the future work to be done on this topic.Keywords: ontology; reasoner; ontology reasoner1引言本体推理机是实现语义Web的关键技术之一。

语义信息集成的知识体系探讨

语义信息集成的知识体系探讨
的更丰富类型、属性特征(例如对称性)、以及
OWL 是Web 本体语言(Ontology Web
Language)的缩写. 其设计目 的是为了 提供
一种可以用于各种应用的语言, 这些应用需要 理解语义内容, 从而代替只是采用人类易读的 形式来表达内容。OWL 语言从200 1 年开始 制定标准, 2004 年 2 月正式成为W3C 的推荐 标准。它能够被用千清晰地表达词汇表中的 词条(t er m)的含义以及这些词条之间的关系。 O W L 通过提供更多具有形式语义的词 汇, 使之在Web 内容的机器可理解性方面要强 于XML, RDF 和 RDF Schema(RDF- S)等 所能达到的程度, OWL 是W3C 推荐的语义 Web 规范的一部分。
之间 带有标记的弧组成。节点 表示Web 上 的
资源, 弧表示这些资源的属性。R DF 模型实 质上是一种二元关系的表达, 由于任何复杂的 关系都可以分解为多个简单的二元关系, 因此
和实 (instances), 例
RDF 模型可以作为其他任何复 杂关系模型的
基础模型。 下面对当前一些表示方法的语义表达能 力进行比较 : XML 提供了一种结构化文档的表层语法 (surfac syntax), e 但没有对这些文档的含义施 加任何语义约束。
XML2001 的会议上正式提出了 ) 语义Web 。 语 义Web 的目 标是使得Web 上的信息具有计算 机可以理解的语 义 ,满足智能软件代理 (Agent)对WWW上异 构和分布 信息的有效访 问和搜索。 要表述Web 信息, 前多采用以XML为 目
Berners- Lee 于2000 年12 月18 日 在
中图分类号: T P 3 11 文献标识码: A 文章编号: 1672- 379 1(2007)07(c卜0 160- 0 1

语义web本体语言-owl

语义web本体语言-owl

03
函数和逆函数约束
函数和逆函数约束用于限制属性的输入和输出值之间的关系。例如,一
个属性可能被定义为输入值和输出值之间的等价关系或包含关系。
03
OWL语言特性
分类层次
分类层次
OWL语言支持构建复杂的分类层次,包括类、子类、父类等关系, 有助于对概念进行组织和描述。
层次结构
OWL语言通过类和子类的定义,构建了一个层次结构,使得概念 之间的关系更加清晰和易于理解。
OWL与RDF、SPARQL的结合
RDF
OWL建立在RDF之上,利用RDF的 框架来描述对象和属性之间的关系。
SPARQL
OWL与SPARQL结合,SPARQL作为 查询语言,用于从OWL本体中检索信 息。
OWL在人工智能领域的应用
知识表示
OWL用于构建领域知识的本体,为人工智能系统提 供结构化的知识库。
通过本体查询语言和接口,可以方便地获取 本体中的信息和知识,为应用程序提供语义 支持和服务。
04
OWL的应用场景
知识表达
知识表示
OWL是一种用于表示知识的语言,它可以用于描述概念、属性以及它们之间的关系。 在知识表达方面,OWL可以清晰地定义和描述领域内的实体和概念,为机器理解和推
理提供基础。
概念层次结构
智能推荐
个性化推荐
OWL可以用于描述用户兴趣和行为,通过 推理机制,可以为用户提供个性化的推荐服 务。例如,根据用户的购物历史和喜好,为 其推荐相关商品或服务。
协同过滤
利用OWL对用户行为和偏好进行建模,可 以实现基于群体的协同过滤推荐。通过比较 用户之间的兴趣相似度,可以将相似的用户 群体进行推荐。
继承关系
在OWL中,子类可以继承父类的属性和约束,减少了冗余和复杂 性,提高了本体的一致性和可维护性。

OWL-S在语义Web服务发现中的应用

OWL-S在语义Web服务发现中的应用
中图分 类 号 : P 8 T 1 文 献标 识码 : A 文 章编 号 :6 2 2 1 (0 8 0 — 0 10 17 — 9 4 2 0 )6 0 5 — 3
传 统 的服 务发 现 技 术 是 通 过 精 确 匹 配 实 现 的 , ( uieseve ) 绑 定 模 板 (idn T m lt) 技 术 b s sS rie 、 n bn ig e pae 、 t l) Mo p bi eA sr0 ) s i 不 能较 好地 支持 基 于语 义 约束 的模 糊 匹 配 ,使得 服 模 型 ( de 和发 布者 断言 (u l h r set n 。 务 执行 的整 个过 程 受 到影 响 。而且 语 义 冲突 问题 也
统一 描述 、 发现 和集 成协 议1 义 了 We 定 b服 务 的发 布 OW L—S W e 0n oo y a g a e f r f b t lg L n u g o U D D I的核 心 组件 是 U D 商 业 注册 , D I 它使 用 一 2 个 XM L文 档 来 描 述 企 业 及 其 提 供 的 We b服 务 。 S ri s ev e ) c U D D I中的存 储 信 息 以类 似 电话 目录 的 方式 分 为 如

查找 和 匹配 中极具 研究 价 值 。因此 We b服务 发现 作 为 面 向服务 体 系结构 的一个 重 要组 成 部分 ,倍 受 工 业界 和学 术界 关 注 . 以查 准率 、 全 率 和匹 配效 率 并 查 作为 评价 其效 能 的主要 指标 。
1We b服 务 发 现
O — ( A — ) 是 美 国 D R A资助 项 目, WL SD ML S罔 A P 参
下三 类 : 白页 ( i ae ”包 括 了地 址 、 系 方法 与 者 主要 包 括 美 国 C , tnod MI “ Wht P g ) e 联 MU Sa fr, T等 大学 以及 和 已知 企 业 标 识 : 黄 页 ( el ae ” 括 了基 于 N ka公 司 。0 — “ Y lw P g)包 o oi WL S使用 0 WL ( 初 采 用 D ML 最 A + 标 准分 类法 的行 业类 别 :绿 页 G enP g ) 则 包括 O L构建 了一 个 上 层 本 体 , “ re ae ” I1 描述 了 与 We b服 务 相 关 了关 于该 企 业所 提 供 的 We b服 务 的技 术 信息 , 其形 的属 性 (rp r e) 能 力 (a a it s以及 执 行 结 构 po e i 、 ts cp bli ) ie 式 可 能是 一些 指 向文 件 或 是 UR L的指 针 , 这 些文 f euins u trs 而 e c t t c e)等,目的是 使计 算 机 对服 务 可 x o r u 件 或 U L是 为服 务发 现 机制 服务 的 。 R “ 解 ”以 便 利 服务 的发 现 、 理 。 调用 、 操 作 、 合 、 互 组 验 U D 中 的信息 由五 类数 据结 构 定 义 , 五 类数 证 以及 执行 监控 等 。 D I 这 据 结 构 分别 是 : 商业 实 体 (u ies ni ) 商 业 服务 b s s ty 、 n E t O — WL S的本 体 由 3部分 组 成 :ev eP o l, S ri rfe提 c i

基于Web本体语言OWL的知识表示

基于Web本体语言OWL的知识表示
YU u n M A i — ig LI n Ja, Jn p n , Yo g
( eat n o ng met c n e n n i eig Qi d o nvri , ig a 6 0 C ia D pr me t f Maae n i c dE g er , n a i sy Q n d o 6 7 , h ) Se a n n g U e t 2 1 n
关键词: 知识表示;知识表示语言;O ;教 学资源;知识管理 系统 WL 中图 法分类号 :P8 文献标识 码 : 文章编 号 :0072 (06 2— 5- T1 2 A 10- 420) 2 36 2 0 4 0
Kn wld er p e e tt n b s d o b o t l g n u g o e g e r s n ai a e n we n o o yl g a eOW L o a
h au i g we n o o y l u g T ei e sn b o t l g g a eOW L i t o e g e r s n a i ni r s n e . OW L i a ay e o cs l o t er s e t d n a o k wl d er p e e tt p e e t d n n o s s l z d c n iey f m e p c s n r h
系统, 进行知识表示的讨论口 1 O WL语 言作 为 知识 表 示语 言 的 分 析
1 表 示 能 力 的 分析 . 1
W 3 将 OWL 定 为 其 推 荐 标 准 时 声 明 :O L 被 用 C在 指 “W 可
Ab ta t T e ee rho e o so n wld erp e e tt np a sa o tn atntek o e g n a e n se rsac . sr c : h sac nm t d f o e g e rsn ai ly ni r h k o mp ra t r wld ema g me ty tm e h p i h n s e r

网络本体语言OWL讲解

网络本体语言OWL讲解

OWL与RDF(S)的关系
OWL成为一种Web语言,不在于它引入了描述逻 辑的表达和推理能力,而在于它用URI引用替代 了名称,将XML Schema数据类型用于数据值,并 且提供了连接到WWW文档上的能力,这些能力 都是源于RDF(S)。
理想上,OWL是对RDF(S)的一个扩展,OWL可 以使用RDF类和属性并增加支持更为丰富的表达 元素。
要求个体、类、特性是不相交的集合
所有的个体都是资源,类是资源的集合,特性是(资源,资源)的 集合,类和特性都不解释为资源
禁止出现递归
OWL Full则完全兼容RDF(S),同时也包括了OWL DL的全 部内容,但这也造成了OWL Full推理问题是不可判定的。
二、OWL的语言大纲
OWL Lite语言大纲
RDF(S)在语义表达方面的缺陷(续)
类的布尔结合定义
即通过类的并、交和补的声明事项对某些类的结合,从 而构建新类,如定义人类为男人和女人这两个类的并。
基数约束
即对某属性值可能或必须的取值范围进行约束,如说明 一个人有双亲(包括两个人),一门课至少有一名教师等
关于属性特性的描述
即声明属性的某些特性,如传递性、函数性、对称性, 以及声明一个属性是另一个属性的逆属性等
W3C的Ontology语言栈
OWL的三个子语言
OWL的三个子语言
OWL Lite OWL DL OWL Full
RDF和RDFS
OWL Full
OWL DL OWL Lite
从语法上来说, OWL-Lite是三 个之中最简单 的一个
不过也正是由于表达能力太强这个原因,用 OWL-Full表示的本体是不能进行自动推理的。
OWL DL和OWL Full语言大纲

数据与知识工程

数据与知识工程

数据与知识工程1. 对语义Web 的理解1)语义Web 是以某种方式链接,使全球范围内的计算机均可以处理的信息网,并通过标准、标记语言和处理工具对Web 进行扩展。

使得Web 不仅是人与人交互的信息空间,而且是语义丰富的数据网络;既能够被人浏览,也能够利用计算机程序执行操作。

2)语义Web 的目标是为了解决在不同应用、企业和社区之间的互操作性问题。

(这种互操作性是通过语义来保证的;而互操作的环境是异质、动态、开放的Web 。

)3)语义Web 力图实现所有网络数据的“无缝”式连接,并使数据能被计算机自动处理和理解。

其最终目标是让计算机可以在这些海量信息中找到真正能满足需要的任何信息,从而将互联网最广泛的应用(万维网中现存的信息)发展成一个巨大的全球信息库、知识库。

4)语义Web 技术能够在任何微小的网络数据之间建立连接。

(这种连接不仅仅局限于网页之间,而是在“数据”这个粒度上;任何微小的数据都可以与其他信息进行“沟通”。

)同时,语义Web 帮助人们更精确地描述数据的含义,表示为计算机能够理解和处理的形式。

(从而,可以通过信息代理(agent)像搜索引擎采集网页那样采集数据;在推理引擎的帮助下智慧地集成数据,并最终呈现给用户使用。

)2. 语义Web 主要解决两个问题:1)如何对Web 资源进行表示,从而便于让agent 进行处理(获取、存储、推理、查询等)。

2)如何重用Web 页面、多媒体信息、数据库等遗留资源(legacy resource),以便实现从现有Web 到语义Web 的过渡。

3. 当前知识管理技术的缺陷Searching information- Keyword-based search enginesExtracting information-human invoIvement necessary for browsing, retrieving, interpreting, combiningMaintaining information—incon siste ncies in termi nology, outdated in formati on.Viewing information-Impossible to define views on Web knowledge4. 语义web 技术Explicit MetadataOntologiesLogic and InferenceAgents5. 语义web 模型User Interface & applicationsProofUnifying LogicQuery:SPARQL _________RDF-S6. 动作描述推理基于谓词逻辑的动作刻画和推理情景演算流演算STRIPS系统采用命题语言的动作刻画和推理基于PDL的动作刻画和推理基于PTL的动作刻画和推理基于描述逻辑的动作刻画和推理基于描述逻辑的动作形式系统情景演算的可判定形式基于动态描述逻辑DDL(X)的动作刻画和推理7•情景演算用常量S0表示初始情景;用二元函数do(a, s)表示在情景s下执行动作a后产生的后继情景。

语义网中OWL本体概述及其构建方法研究

语义网中OWL本体概述及其构建方法研究

语义网中OWL本体概述及其构建方法研究作者:林龙成来源:《电脑知识与技术》2020年第12期摘要:近年来,语义网(Semantic Web)以其良好的知识表达、交流、共享和推理能力,已被各个领域广泛接受,语义网是当前Web的延伸。

而本体是语义网的关键,利用本体语言对Web上已有的信息进行更为有意义的组织和编码,从而实现机器与人之间的有效通信。

本文对语义网和本体语言进行了分析,并在此基础上阐述了基于Protege的OWL本体构建技术。

关键词:语义网;本体;OWL;Protege中图分类号:TP393 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2020)12-0203-02万维网是一个由数百万个文档组成的分布式存储库,覆盖了广泛的多学科信息,在这些文档中提取和检索特定的信息是一项烦琐的工作。

为了提高关联度,需要向语义Web(Web3.0)和本体论方向发展。

语义Web是当前Web的扩展,其中Web上已有的信息被有意义地编码并赋予一个明确定义的结构,从而使计算机和人类以高效的方式进行通信。

在语义网中,所有的信息都有明确的含义,使机器能够解释、处理、推理和派生新的知识,以支持实时应用中的特定任务。

随着语义网的迅速发展,支持本体功能的语言层出不穷。

Web本体语言(OWL)、资源描述框架(RDF)和资源描述框架模式(RDFS)是语义网的基本表示语言。

本体是语义网的关键,它将一个特定领域的相关概念编码成机器可读的格式,在这种格式中,机器可以处理和理解编码的知识,Web本体语言OWL是一种在Web上定义本体的语言,从类、属性和个体的角度描述一个域,并且可以包含对这些对象特性的丰富描述。

1语义网语义网的概念是由万维网的发明者Tim Berners Lee在1996年提出的,目标是将当前的信息转换成机器友好的语言,语义网并不是一个独立的网络,而是当前网络的扩展,它赋予信息明确的含义,使得信息共享和重用成为可能,计算机和人们能够更好地协同工作。

OWL Web本体语言 指南

OWL Web本体语言 指南

OWL Web本体语言指南W3C推荐标准2004年02月10日当前版本:/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/最新版本:/TR/owl-guide/上一版本:/TR/2003/PR-owl-guide-20031215/编者:Michael K.Smith,Electronic Data Systems,Chris Welty,IBM Research,Deborah L.McGuinness,Stanford University,请参考本文的勘误表,那里会有一些规范性的修正.也可以查看相关翻译.Copyright©right;2004W3C®(MIT,ERCIM,Keio),All Rights Reserved.W3C liability, trademark,document use and software licensing rules apply.摘要目前这种结构的万维网,很像一本地图做得很差的地理书,我们对于Web中可以使用的文档和服务的了解,都是基于关键字搜索的,同时还需要灵活地使用文档的链接和使用模式。

如果没有强有力的工具的支持,这么大规模的数据是很难管理的,为了能够给Web绘制出更为详实的地图,计算代理需要对于网络上可用资源的内容和能力做一个机器能够读得懂的描述。

这些描述是人类能够读得懂的信息的扩展。

OWL,这种本体描述语言,可以用来描述Web文档和应用中内在的类和关系。

这篇文章解释了OWL语言的使用:通过定义类以及类的属性来形式化某个领域;定义个体并说明它们之间的属性;在OWL语言的形式化语义允许的层次上,对类和个体进行推理。

本文的各章节间是按照类、属性、个体的集合的定义给出来的,从最简单的概念开始,逐渐过渡到更为复杂的概念。

本文档的状态本文档已被W3C成员及其他相关方面审阅,并已被W3C总监(W3C Director)批准为W3C 推荐标准(W3C Recommendation)。

网络本体语言(OWL)的标准体系解析 免费

网络本体语言(OWL)的标准体系解析  免费

网络本体语言(OWL)的标准体系解析1OWL系列标准规范体系的构成为了更好地描述语义化本体模型和进行知识表述,W3C首先提出用来描述资源及其之间关系的语言规范:资源描述框架(Resources Description Frame,RDF),在此基础上,欧洲开发了语义交互语言(Ontology Interchange Language,OIL),美国开发了DAML(DARPA Agent Markup Language)。

这两种网络本体语言都是对RDF类似的扩展,因此后来合并为DAML+OIL,随后W3C将其规范为理解力更强的网络本体语言(Web Ontology Language,OWL)。

OWL系列标准规范体系由6个推荐性标准文档组成,分别从理论、实例及规范性定义的角度对OWL进行了全面、简洁及规范化的阐述,它们是:●《网络本体语言概述》(OWL Web Ontology Language:Overview):通过列出OWL的语言特征并给出其简要的描述,对OWL进行简单介绍。

它通过对OWL各子语言特征的非形式化描述,提供了OWL的入门知识[2]。

●《网络本体语言指南》(OWL Web Ontology Language:Guide):通过一个扩展的例子说明如何使用OWL语言,同时也给出了这些文档中用到的术语的解释[2]。

具体内容包括如何使用OWL本体语言定义类和类的属性,以形成一个形式化的域;定义个体并确定它们的属性,并且对这些类和个体进行推断,以达到网络本体语言的形式化语义的许可程度[3]。

●《网络本体语言参考》(OWL Web Ontology Language:Reference):该文档对OWL语言的整体构造进行了结构化的非形式化描述[2],使用RDF/XML语法对OWL的所有建模原语进行子系统及详尽的描述,试图为构建OWL的用户提供参考[4]。

●《网络本体语言语义与抽象语法》(OWL Web Ontology Language:Semantics and Abstract Syntax):对OWL进行了最终的、形式化的规范性定义[2]。

语义网技术如OWL在知识管理与共享中应用前景评估

语义网技术如OWL在知识管理与共享中应用前景评估

语义网技术如OWL在知识管理与共享中应用前景评估引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及,知识管理与共享成为各个领域和机构中不可忽视的问题。

传统的信息管理方法已经无法满足大规模知识的存储、查询和共享需求。

而语义网技术的引入为解决这一问题提供了新的思路与方法。

本文将围绕语义网技术中的OWL语言,对其在知识管理与共享中的应用前景进行评估。

一、语义网技术的概述语义网技术是一种用于描述和组织信息的方法和工具集合。

其目标是使得互联网上的信息具备机器可读性,实现机器之间的自动化理解和交互。

在语义网的框架下,知识被形式化地表达成RDF(资源描述框架)的语义图,而OWL(网状逻辑)则作为最重要的形式化语言之一,用于定义知识表示的语法、语义和推理规则。

二、知识管理的挑战知识管理旨在有效地处理、组织和利用组织内部以及外部的知识资源。

然而,传统的知识管理方法往往面临以下挑战:1. 信息的异构性:知识资源来自不同的领域,以不同的形式呈现,包括文本、数据、图像、视频等。

传统方法往往不能有效地集成和处理这些异构的信息。

2. 信息的智能化:知识管理需要对大量信息进行分类、组织和推理,需要智能化的方法支持。

而传统的方法往往无法提供足够的智能支持。

3. 语义的表达与共享:传统的信息管理方法往往只关注信息的存储和检索,忽略了对信息语义的表达和共享。

这导致了信息的混乱和无效利用。

三、OWL的在知识管理与共享中的应用1. 知识表示与描述:OWL作为一种形式化的语言,可以对知识进行精确的表示与描述。

OWL提供了丰富的语法和表达能力,能够表达复杂的概念、关系和约束。

通过使用OWL,我们可以将知识组织成结构化的语义图,并通过OWL的推理能力获取新的知识。

2. 知识推理与推断:OWL具备强大的推理能力,可以通过逻辑推理机制对已有的知识进行推断,发现关联关系和隐含知识。

这样能够在知识管理与共享过程中,提供更精确、完整的知识服务。

3. 知识的共享与互操作:OWL基于RDF,为知识资源提供了统一的数据模型和通用的语义表达。

owl Web本体语言指南

owl Web本体语言指南

OWL Web本体语言指南TransWiki - 开放翻译计划(OTP)译文OWL Web本体语言指南/cn/owlguide.htm (/cn/owlguide.htm)原文OWL Web Ontology Language Guide Recommendation (/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/ (/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/))说明本文档是根据2004年2月10日发布的OWL Web Ontology Language Guide Recommendation (/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/)进行翻译的。

本文档的英文版(/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/)是唯一的正式版本。

虽然译者已为翻译之精确付出努力,不足之处仍难免存在。

欢迎指正(/cn/owlguide-edit.htm)。

译注的内容是非正式的,仅代表译者个人观点。

著作权声明位于:/Consortium/Legal/copyright-documents.htmlCopyright © 1998 W3C® (MIT, INRIA, Keio ), All RightsReserved. W3C liability, trademark, document use and software licensing rules apply.中文版的版权声明:转载本文,请注明译者、原链接及出处为“W3CHINA开放翻译计划(OTP)”。

译者刘升平(/dispuser.asp?name=orangebench)(Shengping Liu)翻译活动主席(/wiki/index.php/ActivityProcess#.E7.BF.BB.E8.AF.91.E6.B4.BB.E5.8A.A8.E4 .B8.BB.E5.B8.AD) lsp<at>:翻译目录、第1节和附录A、附录C,并负责工作组的组织与翻译工作的统筹。

基于OWL的语义查询技术研究的开题报告

基于OWL的语义查询技术研究的开题报告

基于OWL的语义查询技术研究的开题报告一、选题背景和意义在信息化的背景下,大量的数据被创建和存储,这些数据中包含了各种各样的信息,而如何从这些数据中获取有用的信息是很重要的。

传统的关系型数据库管理系统能够处理大量的结构化数据,但是随着非结构化数据的增加,这种管理方式已经不能满足需求,这就需要一种新的数据管理方式,即语义web技术。

语义web技术是一种新型的网络技术,它将互联网上的数据以及信息与语义联系起来,并能够自动地推理出知识,实现数据共享和重用。

在语义web技术中,OWL(Web本体语言)作为一种语义表达方式,能够描述知识和概念之间的关系。

基于OWL的语义查询技术可以对语义信息进行高效的检索和查询,为用户提供更加准确和个性化的搜索结果。

因此,本文将探讨基于OWL的语义查询技术,研究其实现原理、技术难点以及应用场景,提高信息的检索精度和效率,为实现个性化信息服务奠定基础。

二、研究内容1. OWL本体语言的基本原理及其应用。

2. 基于OWL的语义结构描述与查询技术的实现原理。

3. 基于OWL的语义查询技术的应用场景及其未来发展方向。

三、研究方法1. 理论研究:深入研究OWL本体语言的基本原理及其应用,探讨OWL本体的结构、语法和语义,为基于OWL的语义查询技术的实现提供理论基础。

2. 技术实现:使用OWL的语义结构描述和查询技术,构建语义模型,实现基于OWL的语义查询技术。

采用Java语言进行系统实现,使用SPARQL查询语言进行语义查询。

3. 实验评估:通过实验设计,对系统进行评估,分析系统的性能和查询结果的准确性。

四、预期成果1. 对基于OWL的语义查询技术的实现原理和应用进行深入研究,提出一种高效的基于OWL的语义查询技术体系结构。

2. 实现基于OWL的语义查询技术原型系统,并对系统进行评估和优化。

3. 探讨基于OWL的语义查询技术在互联网搜索中的应用,为个性化搜索和信息推荐提供支持。

五、工作计划第一阶段:研究OWL本体语言的基本原理及其应用。

OWL在知识流形式化描述中的应用

OWL在知识流形式化描述中的应用

OWL在知识流形式化描述中的应用摘要知识流的形式化描述是知识工程的重要研究课题之一。

本文利用本体描述语言对知识流的形式化描述问题进行系统的研究,提出了基于的知识流形式化表示方法和具体的描述模型。

最后,以珠宝进销存业务领域中的知识流为例,详细说明该方法的具体应用。

关键词知识流;形式化描述;OWL;本体0 引言一个国家或民族的进步集中体现在对新知识、新技术的不断追求,知识已成为推动社会发展不可或缺的重要资源。

知识在多个参与者之间的产生、传播与应用称为知识流()[1]。

将已经发现的知识作为一种特殊的资源进行管理,是知识工程的重要组成部分。

对知识流的形式化描述是计算机管理知识的关键。

因此,本文利用对知识流进行形式化描述。

1 知识流及知识流概述知识流是一个5元组其中,表示知识源的有限集,知识源可以是人员、人员组或组织知识库。

表示知识需求的有限集。

表示需传递的知识的有限集;知识依托或存在于知识源中。

表示知识接受者的有限集,可以是人员或人员组;在特定的组织内,有,即知识接受者是知识源的子集。

,表示连接知识源与知识、知识与知识接受者的有向弧α的有限集[1]。

从知识流的定义可以看出,知识流是知识源和知识接受者之间在知识需求的前提下的连接。

按照知识流的流程关系可以为3种形态连接的知识流:顺序连接、合流连接、分流连接。

顺序连接():按知识需求,遵照一定的顺序,从知识源结点到知识目的地结点的知识流动。

合流连接():单独一个知识流结点是不能完成知识需求任务,必须是两个及其以上的知识结点协作才能完成知识流的需求。

分流连接():与合流连接相反,按知识需求需要把当前知识“分发”到各个知识需求结点。

知识需求是知识流动的动力和原因,它决定了知识流动的方向和内容。

结合珠宝首饰进销存业务领域,该领域包括了进货、入库、财务、客户管理等过程,它们之间存在着过程依赖,过程依赖则要求知识的流动。

笔者用字母加数字下标表示本知识本体中各知识结点,如:P1接受供货商供珠宝,P2检查珠宝, (15)货,P16接受报废请求,P17检查核对,P18报废单制作,P19报废;KF表示知识流。

本体存储技术研究

本体存储技术研究

收稿日期:2007-04-03基金项目:国家自然科学基金资助项目(60672031)作者简介:鲍 文(1982-),男,辽宁本溪人,硕士研究生,研究方向为智能信息处理;李冠宇,博士,教授,研究方向为智能信息处理、信息系统与数据库、软件理论与工程。

本体存储技术研究鲍 文1,李冠宇2(11大连海事大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116026;21大连理工大学管理学院,辽宁大连116024)摘 要:Ontology 是对一个特定领域中重要概念的共享的形式化的描述,由于具有明确性和共享性,它可以作为领域内不同主体之间进行交流的语义基础;更进一步的,Ontology 可以帮助机器理解文档表达的语义信息。

语义网络是Ontology 的一个重要应用场景,Ontology 用来描述网络资源的语义,从而使机器具有自动管理网络信息的能力。

那么巨大的数据规模是语义网络环境下Ontology 数据存储管理面临的一个突出问题,所以介绍了本体存储的方法、存储模式及几种典型的本体存储管理系统。

讨论了当前本体存储模式的问题并展望了未来的发展方向。

关键词:存储模式;本体存储管理系统;Sesame中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2008)01-0146-05Ontology Storage T echnology R esearchBAO Wen 1,L I Guan 2yu 2(puter Science and Technology College ,Dalian Maritime University ,Dalian 116026,China ;2.Management Department ,Dalian University of Technology ,Dalian 116024,China )Abstract :Ontology is formal specification of shared conceptualization in certain domain.For it is explicit and shared ,ontology can be used as the semantic foundation of communication between different agents.Further ,ontology can help machines understand the semantics in documents.Semantic Web is an important application scenario of ontology.Ontology is used to describe the semantics of Web resources ,and enable machines do Web information management automatically.The very large volume of data is a significant problem of ontology data storage management in Semantic Web environment.An introduction of ontology storage is given ,including methods ,schema and several typical ontology storage management system.Finally ,the shortage of current ontology storage pattern are discussed and future re 2searches in this field are suggested.K ey w ords :storage schema ;ontology storage management system ;Sesame0 引 言随着语义网络中本体中资源的增加,本体的规模越来越大,结构越来越复杂,此时,本体查询和管理的效率成为人们普遍关注的问题。

OWL本体之间概念相似度计算研究的开题报告

OWL本体之间概念相似度计算研究的开题报告

OWL本体之间概念相似度计算研究的开题报告
一、研究背景
现代信息技术快速发展,促进了语义Web的建设,语义Web通过Ontology规范和描述了知识和概念之间的关系,为机器自动推理提供了一种强有力的基础。

然而,大量的本体与知识库在语义Web上的广泛应用,使得概念的相似性计算显得越来越重要。

概念相似度计算是自然语言处理中的一个重要问题,它可以应用于对概念语义信息的挖掘、文本分类、问答系统中关键词选择、网络信息检索中的筛选等多种领域。

OWL(Web Ontology Language)本体是语义Web中常用的本体描述语言,本体之间概念的相似度计算可以为语义搜索、本体匹配和数据集成等多个方面提供支持。

二、研究目的
本研究的目标是设计一种有效的OWL本体之间的概念相似度计算方法,使其能够支持本体匹配、语义搜索和数据集成等应用。

三、研究内容
1. OWL本体描述语言的研究
OWL是一种本体描述语言,本研究将深入学习OWL语法、本体结构和知识表示等相关内容,为后续计算概念相似度做好准备。

2. 概念相似度计算算法研究
研究传统的基于词汇重叠的概念相似度计算方法,如路径长度、信息系数等,并对其进行改进和创新,提高其对语义信息的准确性和鲁棒性。

3. 基于OWL本体的相似度计算系统设计与实现
设计和实现基于OWL本体的概念相似度计算系统,包括本体的读取与解析、概念节点的分析和计算以及结果的展示等模块。

四、研究意义
本研究可以为语义Web的建设提供强有力的支持,为本体匹配、语义搜索和数据集成等多个领域提供基础技术支撑。

此外,在自然语言处理领域中,本研究也为相关技术的发展提供了参考和借鉴。

人工智能基础(习题卷3)

人工智能基础(习题卷3)

人工智能基础(习题卷3)第1部分:单项选择题,共136题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]语义网络表达知识时,有向弧 AKO链、ISA链是用来表达节点知识的()A)无悖性B)可扩充性C)继承性答案:C解析:2.[单选题]RPA在流程设计过程中,优先使用哪种方式设计流程 ()。

A)可视化控件操作B)图片识别C)手写代码答案:A解析:3.[单选题]所谓神经网络,是指以人脑和神经系统为模型的()算法。

A)倒档追溯B)直接搜索C)机器学习D)深度优先答案:C解析:4.[单选题]( )对应于实际问题的已知信息。

A)结果B)条件C)初始状态D)状态空间答案:C解析:5.[单选题]以下关于图像识别任务的叙述,错误的是()。

A)目标在于检测出图像中的对象是什么B)在识别前往往需要对图像进行预处理C)CNN是一种常用的图像识别网络D)图像的采集和传输方式对于图像识别结果没有影响答案:D解析:6.[单选题]下面不属于有监督学习的算法的是A)决策树B)随机森林7.[单选题]Python 在人工智能大范畴领域内的( )等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

①机器学习②神经网络③深度学习A)①②B)②③C)①③D)①②③答案:D解析:8.[单选题]为了观察测试Y与X之间的线性关系,若X是连续变量,则使用()比较适合。

A)散点图B)柱形图C)直方图D)以上答案都不正确答案:A解析:散点图反映了两个变量之间的相互关系,在测试y与x之间的线性关系时,使用 散点图最为直观。

9.[单选题]短路计算最常用的计算方法是()。

A)快速分解法B)牛顿-拉夫逊法C)阻抗矩阵法D)矩阵降阶法答案:C解析:10.[单选题]衡量语音合成自然度的评价标准是MOS评分是几分制A)5B)10C)100D)1答案:A解析:11.[单选题]以下关于DNN说法不正确的是()。

A)层数多B)抽象能力强C)模拟更复杂模型D)广义上包含CNN、DBN、SVM等答案:D解析:DNN不包括SVM和DBM。

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RRL:对语义Web上Ontology表示语言OWL的一种扩展方案作者:叶琳莉黄日茂来源:《电脑知识与技术》2008年第35期摘要:针对OWL在表示约束和规则方面的缺陷,提出了对OWL的一种扩充方案:在OWL上面再建立一层RRL,并在RRL中定义属性值的区间约束表示本体,使得OWL在用RRL层扩充以后可以方便地表示属性值的区间约束。

关键词:语义Web;本体;OWL;约束;规则中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)35-2196-03RRL:an Extension to OWL——Ontology Language for Semantic WebYE Lin-li,HUANG Ri-mao(Computer and Information College of Fujian Agriculture and Forest University,Fuzhou 350002,China)Abstract: OWL isn't working well when decibing value restriction and rules. This thesis proposes a solution to extend it: Build RRL above the OWL,and then defines the decription ontology of value restriction.So the OWL could be used to decribe the properties’ value restriction easily.Key words: semantic web; ontology;OWL;restriction;rule1 引言互联网是一个具有虚拟的无限潜力的信息资源。

然而,这种潜力只是相对地得到充分应用,因为对于机器(计算机)来说,智能地处理和整合万维网上的这类信息是困难的。

近年来,研究者们提出了语义Web的概念,以期解决上述问题。

与传统的依赖于自然语言处理来获得现有文档意思的方法相比,这种方法需要网页作者使用一种知识表示语言来描述他的网页。

因而,目前来说,对语义Web的研究集中在本体层及其以下各层,主要就是解决知识表示与推理的问题。

在知识表示方面,传统的本体表示语言有多种,如基于框架和一阶逻辑的Ontolingua, IKBC,OCML, Flogic, CycL和基于描述逻辑的Loom。

XML己被认为是Web上数据交换的标准语言,一些研究人员开发了多种基于XML语法的本体描述语言,如SHOE, OML, XOL, Riboweb, OIL, DAML和OWL等[1]。

2 OWL的属性值约束OWL是被W3C推荐为标准的,专门为描述语义Web上的本体(ontology)而设计的描述逻辑语言,它具有清晰的语义,具备很强的知识表示能力。

但也还存在局限性,如属性约束表示能力不足、不能表示任何规则等,但无论约束表示还是规则表示对本体都是非常重要的[2]。

OWL的属性值约束有这三个owl:allValuesFrom, owll:someValuesFrom和owl:hasValue。

其中owl:allValuesFrom, owl:someValuesFrom把属性值限定在某一个类或一个枚举类型的DataRange, owl:hasValue则把属性值限定为某一个具体的类的实例或具体的数值。

OWL能直接表示属性的基数约束(用owl:minCardinality, owl:maxCardinality和owl:Cardinality表示基数约束)其语法定义如下[2]:restriction ::= 'restriction(' datavaluedPropertyID dataRestrictionComponent ')'| 'restriction(' individualvaluedPropertyID individualRestrictionComponent ')'dataRestrictionComponent ::= 'allValuesFrom(' dataRange ')'| 'someValuesFrom(' dataRange ')'| cardinalityindividualRestrictionComponent ::= 'allValuesFrom(' classID ')'| 'someValuesFrom(' classID ')'| cardinalitycardinality ::= 'minCardinality(0)' | 'minCardinality(1)'| 'maxCardinality(0)' | 'maxCardinality(1)'| 'cardinality(0)'| 'cardinality(1)'由于基数约束只能表示值域限制在0和1的基数表达式(Cardinality expressions),这使得用户只能够表示“至少一个”,“不超过一个”,和“恰好一个”这几种意思,而OWL属性约束只能限定为具体的类或实例,或者具体的枚举值,因此,OWL中表示属性值的区间约束却不方便易行[3-4]。

根据前面的研究,既然OWL中表示属性值的区间约束不方便易行,那现有的OWL是如何表示区间约束的方式呢?下面将来进行说明。

在OWL中为了表示≥或≤这样的属性值的区间约束,通过用户自定义的数据类型来实现。

其做法是在OWL的可扩充数据类型本体中有用户子定义其所要表示的属性值的区间约束。

例如,用户要表示≤12,则用户在OWL的扩充本体中首先将≤12定义为一种用户所需要的数据类型,然后再使用其实例。

显然,这种做法有两个缺点:第一,由于约束的不可预测性,这种用户自定义的数据类型不能实现枚举用户可能用到的所有数据类型。

第二,每个用户都可以按需定义自己的数据类型,势必会使得本体的规模庞大以及管理上的混乱。

一般来说,这种缺点并不是很致命的,但是对于未来的本体构建而言,这却是至关重要的。

因为,语义Web的一个主要目的,就是达到概念的共享,那如果存在过多的用户自定义数据类型,必然带来概念共享的程度下降。

3 对OWL的扩展为了解决上述问题,拟在OWL上层建立一个约束表示层:Restriction Represent Layer-RRL,RRL使用OWL和RDF语法。

该RRL层是对OWL的扩充,使得OWL能够表示简单的约束和规则[5]。

设计RRL的指导思想为:1) RRL基于OWL,是对OWL的扩展,但它位于OWL的上层;2)约束或规则表示为OWL中的一个类;3)RRL主要用来表示简单的IF-THEN规则以及属性值的区间约束,如>,≥,等。

RRL中的约束或规则表示可以引用OWL以前各层中定义的词汇。

3.1 定义RRL层RRL层头信息的定义如下:rrl ::= 'rrl(' [ rrlID ] { directive } ')'directive ::= 'Annotation(' rrlPropertyID rrlID ')'| 'Annotation(' annotationPropertyID URIreference ')'| 'Annotation(' annotationPropertyID dataLiteral ')'| 'Annotation(' annotationPropertyID individual ')'| axiom| factdatatypeID ::= URIreferenceclassID ::= URIreferenceindividualID ::= URIreferencerrlID ::= URIreferencedatavaluedPropertyID ::= URIreferenceindividualvaluedPropertyID ::= URIreferenceannotationPropertyID ::= URIreferencerrlPropertyID ::= URIreference作几点说明:同一个 URI reference在一个RRL层表示的约束中,不能同时是一个datatypeID 和classID ;同样的,同一个 URI reference在一个RRL层表示的约束中,不能同时是一个 datavaluedPropertyID、 individualvaluedPropertyID、一个 annotationPropertyID、或者一个ontologyPropertyID 。

3.2RRL层中表示属性值的区间约束根据属性定义的方式,我们在RRL层中定义一个约束类”UserDefinedNumberRestriction”(用户定义的区间约束类),这个类的作用是实现值的区间约束,该类具有四个属性,分别为:a)约束关系”restrictionRelation”, 定义了约束关系的类型集合,其值域为一个枚举类型集合{>,≥,}。

b)约束值”restrictionValue”,定义约束值的范围,其值域为xml:schema上定义的数值型数据类型值。

c)约束值的数据类型”retrictionValueDatatye”,定义约束值的数值类型,其值域为xml:schema上定义的数值型数据类型。

d)约束值的单位”restrictionValueUnit”,定义了约束值的单位,比如:公斤,吨,等等,其值域为rdfs:literal。

属性的定义如表1。

表1 类UserDefinedNumberRestriction 包含的属性定义用OWL描述如下(注意:采用”……”表明中间省略了一些内容):在RRL层中对”UserDefinedNumberRestriction”类进行如下定义://类定义UserDefinedNumberRestrictionUserDefinedNumberRestriction is parctically number restriction of property value.//约束关系的枚举值定义“/> // >// >=//“/> //……//被约束的值单位定义restrictionValueUnit被约束的值单位定义,例如可能是吨、公斤等1在RRL层中定义的类”UserDefinedNumberRestritcion”可以看作是一个属性值区间约束的模板,也可以说是一个本体,用户可以使用这个本体来定义用户所需要的属性值的区间约束,例如上例中要定义类”Adult”(年龄>=18的人),则在引入了RRL层以后,描述同样的约束表达式,则其描述得到了很大程度的简化,且本体的规模保持不变。

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