语义网与描述逻辑

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第10章知识图谱

第10章知识图谱
专家系统最重要的两部分是:知 识库与推理机。它根据一个或者 多个专家提供的知识和经验,通 过模拟专家的思维过程,进行主 动推理和判断,解决问题。
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2 语义网络
优点
①结构性:以节点和弧形式把事物属性 以及事物间的语义联想显式地表示出来。 ②联想性:作为人类联想记忆模型提出。 ③自然性:直观地把事物的属性及其语 义联系表示出来,便于理解,自然语言 与语义网络的转换比较容易实现。
84 语义Web源自奠基人Tim Berners-Lee 2016年图灵奖得 主万维网、语义网 之父,提出语义 Web
Web1.0
Web1.0,是以编辑为 特征,网站提供给用 户的内容是网站编辑 进行编辑处理后提供 的,用户阅读网站提 供的内容。这个过程 是网站到用户的单向 行 为 , web1.0 时 代 的 代表站点为新浪,搜 狐,网易三大门户, 强调的是文档互连。
作用
为真实世界的各个场 景直观地建模,运用 “图”这种基础性、通用 性的“语言”,“高保真” 地表达这个多姿多彩 世界的各种关系,并 且非常直观、自然、 直接和高效,不需要 中间过程的转换和处 理。
术语
①实体: 具有可区别 性且独立存在的某种 事物。 ②类别:主要指集合、 类别、对象类型、事 物的种类。 ③属性、属性值:实 体具有的性质及其取 值。 ④关系:不同实体之 间的某种联系,
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10.2 知识图谱基本原理
10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.2.4 10.2.5
认知智能是人工智能的高级目标 知识图谱概念 知识图谱模型 知识图谱特点 知识图谱分类
1 认知智能是人工智能的高级目标
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2 知识图谱概念
定义
知识图谱用节点和关系 所组成的图谱。

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

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。

语义Web技术及其逻辑基础

语义Web技术及其逻辑基础
g v n. ie
[ ywo d ]sma t b d sr t nlgc; tlg ; Ke r s e niWe ;eci i isOnoo y XML R suc sr t nFa wokR ) c po o ; eo reDeci i rme r(DF po
www 的产 生改变 了人类的交流方式。随着超文本系统 的发明,We b技术有 了巨大的飞跃,使得人与人之 间的信息 交流和共享更加方便 自如。随着互联 网上信息 的剧增 ,人类
o e n i e sr s a c e a l a t y t x e n i s a d r a o i g t s s An r pe to o s o n t e f t r fs ma t e s f s ma t W b i e e r h d, s we l siss n a ,s ma t n e s n n a k . d a p os c ft h tp ti h u u e o e n i W b i c c he c
是未来实现智 能化 网络服务 的新基础 。
定义 2 语义 We 是对当前 W b b e 的一种 扩展 ,其 中的信
[ s at Ab t c]Wi ebr n e e p n f e ni b tec mmu iainadc o eainb t e u na dcmp t r o ue n r t t ihadd vl met mat We ,h o hh t o os c nc t n o p ̄t ewenh ma n o ue o mp t a d o o r c r
c mp t r b c me mo e n mo e o v n e t o u e e o r a d r c n e i n .Th s a e i to u e t e o c p o s m a t W e a d t a c i cu e h n n l s s t e i p p r n r d c s h c n e t f e n i c b n is r h t t r ,t e a ay e e h

语义网介绍及体系结构分析

语义网介绍及体系结构分析

学习与探索DSP内置200×200的对讲矩阵,在不用增加任何额外费用的情况下,即可实现直播室、导播室、主控之间的全方位相互对讲通信。

五、低耗电,更环保。

DHD52系列的所有I/O模块、DSP模块以及控制面的推子模块都是独立模块,每个模块的耗电非常低,大约在3W—15W左右不等,一套16推子的调音台的耗电总计在100W左右,而目前其他同类产品的耗电基本在200W左右。

DHD52系列数字调音台控制面还具备屏保功能,即在一段时间内没有任何操作的情况下,控制面上的所有指示灯自动进入半暗状态,一旦有操作自动恢复常态,既节能也可以延长硬件使用寿命。

六、检测到故障后自动触发切换应急处理并报警。

DHD52系列的核心模块DSP内置多路电平和相位检测功能,检测点可以自由设置在需要的输入通路和输出通路上,检测电平门限和保持时间可以由用户设置。

一旦检测到故障可以在触摸屏上显示报警信息,也可以触发音频报警并自动触发切换内置或外置应急处理通道。

七、内置播出延时。

DHD52系列DSP具备内置的防亵渎播出延时功能,调音台内部延时后的输出信号由系统内部直接输出至任何物理接口,包括AES/EBU、模拟和MA-DI以及GA光纤接口,延时时间可以自由设置,还可以通过GPIO与作为备份通路的外置延时器相互同步遥控,简化了系统环节,提高了系统的安全性。

八、母线多,最多可达32/48条立体声PGM母线。

母线的数量是衡量DSP处理能力的一个常规标准。

DHD有两种52/XC和52/XD DSP核心模块供选用。

通常电台直播调音台选用的52/XC DSP具备高达32条立体声PGM输出母线,如果用52/XD可以获得48条立体声PGM输出母线。

九、内置欧广联R128标准的响度表。

DHD52系列DSP内置R128标准的响度表显示功能。

该表显示在彩色触摸屏上,显示方式和参考电平等参数都可以自由设置。

十、具备多种IP基础的网络音频接口,可以组成IP以太基础的网络系统,在应用软件的支持下实现网络化的远程监控和管理以及应急切换。

描述逻辑~

描述逻辑~

3 描述逻辑的研究进展
◆ 描述逻辑的基础研究
研究描述逻辑的构造算子、表示和推理的基本问题, 如可满足性、包含检测、一致性、可判定性等。 一般都在最基本的ALC的基础上在扩展一些构造算子, 如数量约束、逆关系、特征函数、关系的复合等。 TBox和Abox上的推理问题、包含检测算法等。 Schmidt-Schaub 和 Smolka首先建立了基于描述逻辑 ALC的Tableau算法,该算法能在多项式时间内判断描述 逻辑ALC概念的可满足性问题。
computer equipment
包含与可满足性的关系
C D iff C D是不可满足的。 C T D iff C D关于T是不可满足的。 C 关于T是一致的 iff C T A A D
高级人工智能
第二章 人工智能逻辑
第二部分
史忠植
中国科学院计算技术研究所
描述逻辑
Description Logics
主要内容
什么是描述逻辑? 什么是描述逻辑? ◆ 为什么用描述逻辑? 为什么用描述逻辑? ◆ 描述逻辑的研究进展 ◆ 描述逻辑的体系结构 ◆ 描述逻辑的构造算子 ◆ 描述逻辑的推理问题 ◆ 我们的工作
◆ C关于 关于Tbox T是协调的吗? 是协调的吗? 关于 是协调的吗
即检测是否有T的模型 I 使得 C ≠ ?
◆知识库 知识库<T, A>是协调的吗? 是协调的吗? 是协调的吗
即检测是否有<T, A>的模型 (解释) I ?
概念可满足性( 2) 概念可满足性(Satisfiablity) )
另外,有两个类似于FOL中的全集(true)和空集(false)的算子
top Bottom T ⊥ △I Male Male Man Man

人工智能_知识表示

人工智能_知识表示

_知识表示_知识表示引言:(Artificial Intelligence,简称)是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和决策的学科。

知识表示是的一个重要研究领域,主要涉及如何以一种能够被计算机理解和处理的形式表示和组织知识,以支持计算机程序进行推理、学习和解决问题。

本文档旨在介绍中的知识表示领域的基本概念、方法和应用。

主要内容包括:语义网络、谓词逻辑、产生式规则、本体论、语义解释器等方面的内容。

一、语义网络语义网络是一种以图形化形式表示知识的方法。

它通过节点和边来表示概念和关系,节点表示概念,边表示概念之间的关系。

语义网络常用于知识图谱的构建,它能够有效地表示和表达知识之间的关联性。

1.1 节点和边的定义在语义网络中,节点用来表示概念,边用来表示概念之间的关系。

节点和边可以通过标签表示其含义,例如,一个表示“猫”的节点可以用标签“猫”表示,一个表示“属于”的边可以用标签“属于”表示。

1.2 常见的语义网络表示法在语义网络中,有多种常见的表示法,包括二元关系表示法、三元关系表示法和本体图表示法。

其中,二元关系表示法通过一对节点和一个边来表示关系,三元关系表示法通过三个节点和两个边来表示关系,本体图表示法通过节点、边和属性来表示关系。

二、谓词逻辑谓词逻辑是一种用符号逻辑表示知识的方法。

它通过定义一组谓词和一组公式来表示概念和关系,谓词表示概念,公式表示概念之间的关系。

谓词逻辑常用于知识推理和自动推理的领域,它能够通过逻辑推理来解决问题。

2.1 谓词和公式的定义在谓词逻辑中,谓词用来表示概念,公式用来表示概念之间的关系。

谓词可以具有多个参数,用来表示概念的属性。

公式由谓词和参数组成,用来表示概念之间的关系。

2.2 常见的谓词逻辑表示法在谓词逻辑中,有多种常见的表示法,包括命题逻辑、一阶逻辑和高阶逻辑。

其中,命题逻辑用来表示简单的真值关系,一阶逻辑用来表示概念和关系的复杂性,高阶逻辑用来表示关系的进一步抽象性。

人工智能中的知识表示与推理

人工智能中的知识表示与推理

人工智能中的知识表示与推理人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今科技领域的热门话题,它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。

而在AI的核心技术中,知识表示与推理是至关重要的一环。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理,以及它们在实际应用中的意义和挑战。

一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。

在人工智能中,常用的知识表示方式有以下几种。

1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。

它将事物和关系抽象成逻辑符号,通过逻辑推理来达成目的。

例如,利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”,然后通过推理得出“Tom是猫,所以Tom喜欢鱼”。

2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。

图的节点代表事物,边代表事物之间的关系。

例如,使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”,节点Tom指向节点Jerry,表示Tom是Jerry的朋友。

3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法,它将知识以概念和关系的形式进行表达。

概念节点代表事物,关系边代表事物之间的关系。

例如,利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”,节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。

二、推理推理是指根据已知的事实和规则,通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。

在人工智能中,常用的推理方法有以下几种。

1.前向推理前向推理是从已知的事实出发,应用规则和逻辑推理,逐步推导得出结论的过程。

它从已知事实出发,逐级扩展,直到无法再得到新结论为止。

2.后向推理后向推理是从目标出发,逐步向前推导,找出能够满足目标的事实和规则。

它逆向推理,直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。

3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时,通过概率推断得到结论的方法。

它可以用于处理模糊、不确定的情况,通过概率模型计算出结论的概率。

三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用,下面以几个典型的应用为例进行介绍。

OWL:一种用于语义网的描述逻辑

OWL:一种用于语义网的描述逻辑
汇 : 之 问的关 系( 不相交 ) 基 数 ( “ 类 如 、 如 正好 一 个” 、 ) 相等 、 属性类 型 、 属性 特征 ( 如对称 ) 可 枚 、 举类 等 。 ( 语 言 由 (WL L t、 ) wI ) i OWL DI e 和 O IF l3种子 语言 构成 , 3 子语 言具 有 W ul 这 种
在 属 性 上 的 约 束 以 及 子 类 和 子 属 性 的 包 孕
关系 。
要使得资源 为 自动代理所 理解 , 首先要 使得
这些 资源的含义能被 自动代理所理 解 , 这就 是本
然而 , 于语 义 网来说 , DF 对 R S并 不 是一 个 合 适 的基 础 , 在 充 分详 细 地 描述 资 源 方 面 的 它
展到语义 。O WL是专门为 We b设计 的本体语 言 , 它利用现有 的 We b标准( MI和 R F , X D ) 添加 了面 向 对象和基于框架的系统中常见 的本体原语 , 具有强表达性的描述逻辑 的严格形式化 OWL的逻辑基础 是可 以提供推理服务 , 既支持 本体 设计 , 又使得其在描述 网络资源方面更接近于 自动处理过程 。 关 键 词
和 基 于本 体 的 网 络 开 发 , X 如 ML模 式 ( XML
S h ma 、 DF 和 RD 模 式 ( D c e , ce ) R F R F S h ma
由人 来处 理( 括 阅读 、 览 、 式填 充 等) 包 浏 格 。第 三代 网络 的 目标 是通 过添 加元 数据 注解 来描 述
维普资讯
第 1卷 4
第 1 期
北京 石 油化工 学 院学报
J u n l f e igIsi t o o r a o in n t u e f B j t

知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示

知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示

知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多,通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。

在本⽂中,着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。

⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有:逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。

2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述,获得有关的逻辑公式,进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。

谓词逻辑是⼀种形式语⾔,它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近,是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔,它具有丰富的表达能⼒,因⽽可以表⽰⼤量常识知识。

它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。

⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。

其中,P 是谓词,x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。

谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以⽤来表⽰事物间关系的知识,即规则。

例如:物体 A 在物体 B 的上⾯,可以表⽰为:On(A,B);物体 A 是书,可以表⽰为:book(A);书 A 在书 B 上,可以表⽰为:On(book(A),book(B))。

⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识,推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸,且推理过程繁杂、效率低。

2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统(Expert System)都是以产⽣式表⽰知识,相应的系统被称作产⽣式系统。

产⽣式系统,由知识库和推理机组成。

其中知识库由事实库和规则库组成。

事实库是已知事实的集合,规则库是产⽣式规则的集合。

规则则是产⽣式规则。

规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则,规则库是专家系统的核⼼部分。

规则可以表⽰成与或树的形式,基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。

人工智能中的知识表示与推理技术

人工智能中的知识表示与推理技术

人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。

知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。

推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎,从而得出新的结论或解决问题的过程。

本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术,并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。

一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。

其中,一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式,它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。

二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂,可以用于表示更复杂的知识和关系。

2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式,其中节点表示概念或实体,边表示概念或实体之间的关系。

语义网络可以用于表示结构化的知识,并且方便进行关系的推理和查询。

3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式,它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。

本体论可以用于知识的共享和交流,同时也能够支持知识的推理和查询。

4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。

常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。

语义表达可以使计算机理解和处理知识,从而支持知识的推理和应用。

二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一,它使用一组规则来描述知识和推理过程。

推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎,从而得出新的结论或解决问题。

2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。

神经网络通过学习和迭代更新权重,可以对输入数据进行分类、预测和推理。

神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。

3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法,它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。

常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。

语义网与描述逻辑

语义网与描述逻辑
❖ 在至少两方面,形式概念分析是对粗糙集模型的一种升华:
<X,Y> 可看成一个粗糙集的信息模型。 而对每一个 <X,Y>, 内涵集Y中的“准内涵”实际上是粗糙集单个模
型中 “核”的概念的延伸。
❖”
上述工具的不足之处
❖ 在语义网络迅猛发展的今天,以上两个工具在表达力和推理 上的弱势明显地凸显出来:无论粗糙集模型或形式概念格模 型,它们的属性集合仅只是简单的语法标记: {C1,C2,…Cn},它们之间的逻辑关系没有得到表达,比如,
空集合,称为解释域; I 是一个解释函数,它
将概念 A 对应到 I 的子集 A I,将角色 R 对应 到 I上的一个二元关系 RI I I。
描述语言AL——语义
❖ 对于其他概念描述的语义可以递归的定义如下:
· I I
· I
·(P)I I \PI
·(C D)I CIDI
·( R .C ) I { a I| b .( a ,b ) R I b C I } ·( R . )I { a I| b .(a ,b ) R I}
谢 谢!
❖ 曹存根研究员——长期从事NKI的研究和建设, 经过长期的努力,“积土成山,风雨兴焉”。
❖ 尚云副研究员——量子计算方面的理论研究。
我们的工作
❖ 我们之前的工作
❖ 我们现今的工作
我们之前的工作
❖ WANG Ju , JIANG YunCheng & SHEN YuMing Satisfiablity and reasoning mechanism of terminological cycles in description logic , Science in China Series F: Information Sciences

语义网介绍及体系结构分析

语义网介绍及体系结构分析

语义网介绍及体系结构分析作者:暂无来源:《声屏世界》 2015年第13期张海亮随着网络的迅猛发展,网页上的信息成指数增长,网页已经成为最主要的信息交流渠道。

由于HTML本身的局限性而导致网页上缺乏足够的语义信息,难以实现WEB信息的自动化处理,因此WWW、HTTP和HTML的创始人Tim Berners-Lee在一般万维网的基础上提出了语义网的概念,从而大大改进了人类思维和机器思维之间的差异,提高了机器自动处理网络上信息的能力。

语义网是对未来网络的一个设想,现在与WEB 3.0这一概念结合在一起,是3.0网络时代的特征之一。

简单地说,语义网是一种智能网络,它不但能够理解词语和概念,而且还能够理解它们之间的逻辑关系,可以使交流变得更有效率和价值。

语义网和人工智能中的语义网络是两个不同的概念,所以它采用的方法与自然语言处理不同。

它对现有的WEB进行了语义扩展,从而使其上面的信息能够被计算机理解和处理,从功能上看它将是一个能够“理解”人类信息的智能网络。

在其体系结构中,第一层是Unicode(统一编码)和URI,它是整个语义网的基础。

Unicode是处理资源的编码,URI负责标识资源;第二层是XML+名空间+XML模式,用于表示数据的内容和结构;第三层是RDF和RDF模式,用于描述资源及其类型;第四层是本体词汇,用于描述各种资源之间的联系;第五层是逻辑,在前面四层的基础上进行逻辑推理操作;第六层是验证,根据逻辑陈述进行验证以得出结论;第七层是信任,在用户间建立信任关系。

其中,第二、三、四层是一个语义网的关键层,用于表示WEB信息的语义,也是现在语义网研究的热点所在。

可扩展标记语言XML让每个人都能创建自己的信息标签,来对网页或页面的部分文字进行注释。

资源描述框架RDF的基本结构是对象、属性和值所组成的三元组,也就相当于一个句子中的主语,动词和宾语。

这些三元组可以用XML语法来表示。

用这种结构描述并由机器处理大量数据,是非常自然的方法。

面向网络应用的描述逻辑的研究

面向网络应用的描述逻辑的研究

面向网络应用的描述逻辑的研究【摘要】自从互联网问世以来,就极大的改变了人们的生活,丰富了人们获得信息的渠道,增加了信息的传输方式等。

毫无疑问,互联网将整个社会推入到了一个全面信息化的社会,是二十世纪人类最伟大的发明之一。

现在,人们使用最多的就是网页,而目前的网页,其表达语言为超文本标记语言,此语言在发明之初,是面向人的,这就导致了其内容不能很好的为机器所理解,影响了网页的内容处理。

随着互联网的进一步发展,人们从海量信息中获取有效的知识将变得更为困难。

语义网通过对网页中的信息增加元数据,以及改善网页结构等,使得网页中的信息更加规范。

描述逻辑是语义网的逻辑基础,如果语义网需要对其表达的知识进行推理,则需要运用描述逻辑的推理能力。

目前,对于普通表达能力的描述逻辑语言alc来说,如果不加以优化,很难应用在网络化的环境之中。

本文就此展开讨论利用近似化来提高描述逻辑的推理效率。

【关键词】描述逻辑;近似化;网络应用【中图分类号】tp393.08【文献标识码】a【文章编号】2095-3089(2012)12-0122-02引言网络如今已经成为人们生活不可或缺的一部分,现代生活已经越来越离不开网络。

然而,现有的万维网技术,是基于超文本标记语言的。

由于html的目标在于相同的信息可以被共享,而这些信息没有元数据标记,格式也不够规范,因此不利于机器处理这些信息。

为了让机器更好的处理网络资源,万维网创始人timberners-lee认为下一代网络将是语义网。

运用语义网,能够极大的加强知识共享,提高知识处理的自动化程度。

而语义网的技术就是描述逻辑。

1描述逻辑简介1.1网状结构的知识表示:语义网络和框架表示法比较相似,因此有的研究者把语义网络和框架表示法统成为槽和填充值。

不过在语义上,框架表示法更强调事物的内部结构,而语义网更强调事物之间的关系。

虽然网状结构的知识表示能够清晰地刻画事物的抽象模型,建立层次分类体系、实现特性继承机制,并且在自然语言处理等应用中取得了很好的效果,但是,由于其缺乏严格的逻辑理论基础,并不适合演绎推理。

语义网络表示法

语义网络表示法

A-Member-of:直观含义“是……的一员”, 即表示一个事物是另一个事物的成员,反映 了个体与集件(类或集合)之间的关系。
Instance-Of:关系用来建立AKO关系的逆关系, 表示一个事物是另一个事物的实例。
类属关系
属性关系
属性关系一般是指事物和其属性之间的关系。一 个类的对象一般都有一个以上的属性,而每个属 性又有一个值。属性和值组合成特性。
John
ISA
Huma
Giving-Events
Giver
ISA
G1
Object
Receiptor
ISA
Mary
Book1
ISA
Book
逻辑关系的表示:
合取与析取
1. 合取 在语义网络中,如不加标志,就意味着
连接之间的关系是合取关系。 2. 析取
在语义网络中,为与合取关系相区别,析 取关系可以加上析取界限,并标记DIS。当合取 关系嵌套在析取关系之内时,如果合取关系不 被标注就会引起误解。
例如:香港回归之后,澳门也会回归了。
位置关系
位置关系是指不同事物在位置方面的关 系。 常用的位置关系:
Located-on:一物在另一物之上。 Located-at:一物在何位置。 Located-under: 一物在另一物之下。 Located-inside: 一物在另一物之中。 Located-outside: 一物在另一物之外。
AKO
WEDGE SHAPE
ISA
WEDGE19
TRIANGULAR
BLOCK
AKO
BRICK ISA
SHAPE
RECTANGLUAR
BRICK12
1. 值继承

语义网中模糊本体的描述逻辑

语义网中模糊本体的描述逻辑

个 比较 , 也就 是To m高 的这 个模 糊 度要 比
Mi 高 的这 个 模 糊 度 要 大 。 如 : m : ke 例 To T l>0 8 Mi e Tal 9 并 且To Tal al . , k . l <0. , m: l >
Mie T l 最后 的断言 是模糊 成 员度 之间的 k : al 。
模糊描述 逻辑 概念和 角色分 别解释为 把 一Yo n Id>=0 9 u g() . 模糊 个体 集 合和 模 糊个 体 对集 合 。 样 的概 6 这
分类 到 不 同 的 类 中 。 些 类称 为 比 较 剪集 。 这
例如 :
念和 角色 别称 为模 糊 概念 和模 糊 角 色 。 模糊

思是D包含 C 当且仅 当V 。 d∈A , I ) D C ( <= I d
() 解释 I d, 满足 C D。 模糊 断言 就是 a >一n 或 也可以是 角色 。 F C所使用的模糊扩展方法 可以被应 用 AL 于很 多描 述 逻辑 中 , 如 : 例 ALC SHI Q, N和 S HOI D)他们形成 了描述逻辑 的集族 。 N( 。 现在 支持 表达能 力受限制的 模糊知识 。 例如 , I FD s

糊本 体 。
关键 词 : 语义 网 本体 描述逻辑 模糊 中 图分 类号 : P 1 T 31 文 献 标 识 码 : A
文章 编 号 : 6 2 3 9 ( 0 0 0 ( ) 0 3 — 2 1 7 — 1 2 1 ) 1b 一 2 4 0 7
本体 是 语义 网共 享 和 重用 知 识 的基 础 。 F C AL 的模糊 解释是 I <A , > 中 , 被 实 现 。 : . 其 △ 例如 : lIa ) Tal( I>=0 7 者S r n I .或 to g 是非空域 , 是 把每个 个体a . 映射到 一个元 素 (I>:0 9 以被表 示 为 : l。】 to g。 描述 逻 辑 ( L ) 1 知 识表 示 语 言的 一 个集 , D st 是 a) .可 Tal 7 S rn I 【 U 把每个 原子 角色R映射 到 9 v 合。 目前许 多 适用 于不 同应 用的 知识 表 示 系 的解释 函数a ∈A , 1 d∈A , u I ) 0 6 Y u g ( ) ; C b ( >= . 一 o n I > d d : x A 一 0 1 。 统都 是 使用 描 述逻 辑 来创 建 的 。 最流 行 的本 函数 R A [ , ] 0 9 以被 写成 C b0】 Yo n 【9 .可 u 16 G u go】 I。

知识的语义网络表示方法

知识的语义网络表示方法

会飞
有羽毛 是一种
是一种
八哥

是一种
鸵鸟
动物
是一种
生活在水中

是一种
是一种

鲨鱼
草鱼
会游泳
会学人语 善鸣 不会飞 善奔走 有牙 吃肉
下层概念节点除了可继承,细化,补充上层概念节点的属性外,还
出现了变异的情况:鸟是鸵鸟的上层概念节点,其属性是有羽毛,会飞,
但鸵鸟只是继承了有羽毛这一属性,把鸟的会飞变异为不会飞,善奔走。
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例:设有如下事实: 赵云是一个学生; 她在东方大学主修计算机课程; 她入校的时间是1990年。
求解问题: 赵云主修什么课程?
解: 1. 将事实用下列语义网络表示出来放在知识库中。
学生 教育
ISA 赵云 Recipient
ISA 教育1 Major Agent Begin
计算机 ISA
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5. 语义网络的特点
• 结构性。与框架法一样,语义网络也是一种结构化的知识表示方法。 • 联想性。 • 自然性。 • 非严格性。 • 处理上的复杂性。
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2.7 知识的过程表示法
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知识的过程表示法
1. 概述
在人工智能的发展史中,关于知识的表示方法 曾存在两种不同的观点。

鸟 鸟窝 时间
结束于
情况
秋天

其中,“占有” 为一个动作节点,通过它,不仅可以描述占有“窝”, 还可描述占有“窝”的时间。
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(2) 用语义网络表示有关事实间的关系
语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系,下面是常用的几种: Ⅰ. 分类关系:指事物间的类属关系。如“是一种”等。

知识图谱技术的知识表示与推理研究

知识图谱技术的知识表示与推理研究

知识图谱技术的知识表示与推理研究近年来,人工智能技术日新月异,其中一项技术备受关注,那便是知识图谱。

知识图谱是一种基于语义的图形化数据库,用于描述、组织和存储实体及它们之间的关系。

而知识图谱的核心就是知识表示和推理。

接下来,本文将探讨知识图谱技术的知识表示与推理研究。

一、知识表示知识图谱的知识表示是指如何将实体及其关系转化为可被机器理解和处理的形式。

这个过程中最重要的部分是实体和关系的定义和分类。

知识表示主要分为三种形式:本体论、语义网和逻辑表示。

本体论是一种用于描述实体及其关系的形式,它对象是“概念”。

本体论通常由三个部分组成:概念、属性和关系。

其中概念用于描述实体所属的类别,例如“动物”和“朋友”;属性用于描述实体的特征,例如“有四条腿”和“善良”;关系用于描述实体与实体之间相互作用的方式,例如“狗是动物的一种”和“亲戚关系”。

语义网是一种基于本体论的语义Web,它用于描述Web上的文本和图像,以及图像和文本之间的关系。

语义网的三个核心技术是RDF、OWL和SPARQL。

其中,RDF是一种用于描述数据的格式,它可以表示实体和关系之间的关联;OWL是一种用于描述知识的语言,它通过语法定义该知识的含义;SPARQL是一种查询语言,它可以被用来检索和处理语义Web上的数据。

逻辑表示是一种用于描述规则和关系的形式,它将实体和关系转化为逻辑符号,以便能够被计算机理解和处理。

逻辑表示通常包括谓词逻辑、默认逻辑和模型论。

二、知识推理知识推理是指利用知识图谱中的知识来生成新的知识或者评估已有的知识。

知识推理是知识图谱的核心部分,其目的是发现知识之间的相互关系以及知识本身的内在性质和规律。

传统的推理方法是基于规则的推理。

这种方法依赖于预定义的规则,利用推理引擎将数据与规则进行匹配,从而生成新的知识。

但随着知识的增加,规则数量会急剧增加,这种方法变得越来越不可行。

现在广泛采用的是基于语义的推理方法,它们通常是基于本体论和逻辑表示的推理。

语义网(一) 概述

语义网(一) 概述

RDF+RDF Schema层 该层用于描述万维网上的资源及其 类型,为网上资源描述提供了一种通用 框架和实现数据集成的元数据解决方案。 最底层的URI标识网上的对象,RDF和 RDFS层则可对URI标识的对象进行陈述 (Statement)。
语义网体系结构

本体层 该层用于描述各种资源之间的联系,本 体揭示了资源本身以及资源之间更为复杂和 丰富的语义信息,从而,将信息的结构和内 容相分离,对信息作完全形式化的描述,使 网上信息具有计算机可理解的语义。因为本 体定义了不同概念间的关系,所以本体层能 够对字典(或词汇,Vocabularies)的变迁提 供支持。

语义网概述
什么是语义网 语义网体系结构 当前语义网的主要研究内容

语义网体系结构

在学术界,Tim Berners-Lee提出的语义网层 次结构如图所示。该结构从底层到高层依次 为Unicode(统一字符编码)和URI (Universal Resource Indicator,统一资源定 位符)、XML、RDF和RDF Schema(简称 RDFS)、本体(Ontology)、逻辑(Logic)、 验证(Proof)和诚信(Trust)。在语义网七 层结构中的XML、RDF和Ontology三层,主 要用于表示Web的语义,因而是系统的核心 和关键所在。此外,数字签名用来检测文档 是否被篡改过,以证实其真实可靠性。
语义网(Semantics Web)
语义网概述 RDF 本体 语义网描述语言

语义网概述
什么是语义网 语义网体系结构 当前语义网的主要研究内容

什么是语义网
语义网不是一个独立的网络,而是当前的这个网络的 扩展。在语义网中信息被赋予了明确界定的意义、从 而能更好地使计算机和人协调工作。把语义网纳入现 有网络结构中的首批步骤已经在着手进行之中。在不 远的将来.计算机处理并‚理解‛那些现今它们只能 显示的数据的能力将会大大提高,这样语义网建设的 进展就将有助于创造出引人注目的全新功能。 [Tim Berners-Lee(Web和语义网的创始人), 语义 网——科学美国人,2001] 要点 ◦ 是当前Web的延伸; ◦ 加入计算机可以理解的语义
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基于描述逻辑的知识表示系统
❖ 一个描述逻辑知识表示系统都包含两部分:知识库和 推理机制。
❖ 描述逻辑知识库包含两部分:术语公理集(Tbox)和 断言集(Abox)。
推理机制
❖ 传统的描述逻辑推理主要包括:概念之间的包 含关系(Subsumption)和实例检测(Instance Checking)。
空集合,称为解释域; I 是一个解释函数,它
将概念 A 对应到 I 的子集 A I,将角色 R 对应 到 I上的一个二元关系 RI I I。
描述语言AL——语义
❖ 对于其他概念描述的语义可以递归的定义如下:
· I I
· I
·(P)I I \PI
·(C D)I CIDI
·( R .C ) I { a I| b .( a ,b ) R I b C I } ·( R . )I { a I| b .(a ,b ) R I}
❖ 作为该纲领的副产品:各种理论计算机如图灵机、自动机、 广义程序语言迅速出现,计算机、电脑工程以高阶的加速度 发展。
❖ 为了给计算机提供各种理论工具和合适的语言,科学家们又 孜孜不倦地建立和研究各种关于程序的理论:形式语义学、
算法研究、并行程序及并发程序理论、时序逻辑、 -演算、
CSP、CCS 等等。
❖ 在对 U做一个等价类划分后,在上近似集和下近似集的背景 下,寻找 :
C的核心属性集。 在给定目标属性 后,寻找它的决策集。(也是一种核。)
形式概念分析
❖ 形式概念分析:给定一个形式背景 <G,M, I>, G是个体域, M 是属性符号集。 IGM是解释。它相当于一个较完 整的信息系统。
❖ 其中可自然地定义各种形式概念 <X,Y>.其中 X G, Y M, 满足:X** = Y , Y** = X, 在此理论框架下,概念及概念的分 层关系刻划清楚,这个分层结构十分接近于本体理念。
❖ 概念描述根据下面的语法规则构成: 概念描 述根据下面的语法规则构成:
C, DP∣(初始概念)
T | (全概念)
⊥∣
(空概念)
P ∣
(初始否定)
C D | (概念交)
R .C∣ (值限制)
R.⊤ (受限制的存在限制)
描述语言AL——语义
❖ 描述逻辑的语义 I (I , I ) ,其中 I 是一个非
当前国内相关工作及现状
❖ 陆汝钤院士——提出的知件理论及诸多工程领域 的应用。如:常识知识系统 PANGu 。
❖ 张松懋研究员——关于(Ontology Alignment, Information Fusion) 的理论研究及各种本体库的 构建。
定义 1 我们说概念 A B 当且仅当对任意的模型 I 都有 AI BI 成立。
定义 2 我们说个体 a 是概念 A 的一个实例,即
有A ( a ) 成立 ,当且仅当对任意的模型 I 都 a A I。
新的推理机制
❖ 新的推理机制——非标准推理
非标准推理主要包括:最小公共包含概念(The Least Common Subsumer)、最具体概念(The Most Specific Concept)、匹配问题(Matching) 和概念的重写(Rewriting)等等。
语义网与描述 逻辑
广西师范大学 计算机科学与信息工程学院
王驹
目录
❖ 语义网发展的背景 ❖ 描述逻辑 ❖ 当前国内相关工作及现状 ❖ 我们目前的工作
语义网发展的背景
❖ 希尔伯特纲领及其副产品 ❖ 信息科学和知识科学的数学工具
希尔伯特纲领及其副产品
❖ 所谓的“希尔伯特”纲领既是想建立“元数学”来作为一切 数学的数学,但哥德尔证明了它是不可能的。
信息科学和知识科学的数学工具
❖ 网络信息,网络知识时代的出现,这使得科学家们多少有点 “穷于应付”的感觉。不得不寻找新的、更好的理论工具来 研究它们。
❖ 对信息和知识的刻划当前分量的刻划和性质刻划两大范畴。
前者包括机器学习、数据挖掘等领域,它们的优点是实用,在特定 领域内精确度高。但信息和知识在更广的范围内是无法量化的。
❖ 在至少两方面,形式概念分析是对粗糙集模型的一种升华:
<X,Y> 可看成一个粗糙集的信息模型。 而对每一个 <X,Y>, 内涵集Y中的“准内涵”实际上是粗糙集单个模
型中 “核”的概念的延伸。
❖”
上述工具的不足之处
❖ 在语义网络迅猛发展的今天,以上两个工具在表达力和推理 上的弱势明显地凸显出来:无论粗糙集模型或形式概念格模 型,它们的属性集合仅只是简单的语法标记: {C1,C2,…Cn},它们之间的逻辑关系没有得到表达,比如,
在描述逻辑中,我们可能有 C 1 AB ,C 2 R .(AB )
在粗糙集模型或形式概念格中是没有的。作为全局的语 义网络的支持语言,没有量词和一阶公式是不想象的。 没有推理机制。
❖ 因此,我们引入了一阶逻辑的可判定子集—描述逻辑。
描述逻辑简介
❖ 描述逻辑是一种面向对象的形式化工具,是 一阶谓词逻辑的可判定性子集。
❖ 所有的概念描述(Concept Description)都是 借助初始概念、角色符号并通过概念构造子连 接而成的。
描述语言AL
❖语 法 ❖语 义
描述语言AL——语法
❖ AL语言含构造子:概念常量⊤、 ,概念交 ⊓ ,
原子否定 P ,值限制R.C ,受限制的存在
限制 R .T 。

描述语言AL——语法
❖ 与其它的知识表示工具相比,它最显著的优 点是具有推理机制,能实现知识之间的自动 推理,正因为如此,近年来描述逻辑成为人 工智能界研究的热点问题。
描述逻辑的语言
❖ 描述逻辑的语言简介 ❖ 描述语言AL ❖ 基于描述逻辑的知识表示系统 ❖ 推理机制
描述逻辑的语言简介
❖ 描述逻辑的语言包含三部分
初始概念(Primitive concept) 角色(Role) 构造子(Constructor)
后者随着时间发展打造成型的系列工具是:1.粗糙集理论、2.形式概 念分析、3.基于语义网络的本体理念和描述逻辑的信息处理和知识推 理方法.它们得到较多的认同。
粗糙集
❖ 粗糙集理论及其核心问题:给定一个粗糙集理论框架 <U,C>,C={C1,C2,…Cn},这里 U是个体域,C 是所有的属性标 记集合。
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