Ontology理论研究和应用建模
基于Ontology的业务过程知识需求建模
维普资讯
建萍
谢
强
基于 Ｏ ｔ ｏｙ ｎｏ ｇ 的业务过程知识需求建模 ｌ
６ ３
基 于 Ｏｎｏｏ ｙ的 业务 过程 知 识 需 求 建模 ｔｌｇ
卞建 萍 ， 谢 强
（ 南京航空航天大学 计算机应用研究所 ， 江苏 南京 ２ ０ １） １０ ６
摘要 ： 企业人 员在 业 务过 程 中如何 获得 所 需的知 识 ， 当前 企 业 中存在 的 一 个 重要 问题 。在 分 析 是
图 ｌ 企 业 知 识 集 成框 架
由 图 １ 以看 出 ， 可 每个 概念 是 对不 同的知 识源 进行 描 述 ， 体 层 实 际 上 对 多 个 知 识 源 进 行 了描 本
述 。这样做的好处是概念之 间的关 系实际上体 现
了知识 源之 间 的关 系 ， 于业务 过程 中进 行快 捷 的 便
搜索关联知识源 ， 提高工作效率 。
１ ２ 知 识 源 的 Ｏｎｏｏ ｙ描 述 ． ｔｌｇ
个扩展的工作流元模型和相应的知识流建模方法， 主要从知 识流 的 角度 通 过 ５类 知 识 流 单 元 来 对 组
织 知识传 递 和重用 、 员 间的协 作 与交 流进行 系统 人 地 表示 。本文 在分 析 企 业 知识 Ｏｎｏｏｙ集 成 的 基 ｔｌ ｇ 础上 ， 了业务 过 程 知 识 建 模 的 需 要 ， 出知 识 包 为 提
收稿 日期 ：０ ６—０ ２０ ５—３ ０
保 存 的知识 。知识 源基 表 中保 存 了知 识源 类 别 、 路 径 、 务 器 名 称 等信 息 。根 据 知 识 源 的类 别 ， 服 对应 的知识 源基 表 中进 行 不 同的处 理 ： 如果 概 念 的知识
源是以文本形式存储的 ， 则直接保存对应的文档路 径； 如果 是 以数 据 库 形 式 存 储 的 ， 保 存 对应 数 据 则 库 服务 器名 、 据 库 名 称 、 户 帐号 及 密 码 等 。Ｒ 数 用
应急事件的Ontology研究与建模
计 算机科学 ２ ０ Ｖｏ． ４Ｑ ５ ０ ７ １３ Ｎ ．
应 急事 件 的 Ｏｎｏｏ ｙ研 究 与 建 模 ） ｔｌｇ
祝 伟华 徐 光侠 杨 丹
（ 重庆大学软件 学院 重庆 ４０ ３） （ ００ ０ 重庆 科技学院电子信息工程学院 重庆 ４０ ４ ） ０ ０２ （ 重庆大学计算机学院 重庆 ４ ０３ ） ０ ０ ０。
ｇ ｒａ ｓｔｒ ｕ ｈ ｔ ｅｌ ｔｏ ｒｄｔ ｎ ｌ ｔｏ ｆｃ ｎ ｔｕ ｔｎ ｎｏｏ ｙ Ｙｂ ｅ ｋ ｈ ｏ ｇ ｈ ｉ ｆｔａ ｉｏ ａ ｍｉ ｉ ｍｅｈ ｄ ｏ ｏ ｓｒ ｃ ｉｇ ｏ ｔ ｌｇ ．Ｔｈ ａ ｉｉｔ ｓ ｔｓｉｅ ｈ ｔｍｅｈ ｄ ｏ ｉ ｉ
一 ，
表示从 ｗ 到 Ｄ 上全体 维 关系集的映射 ， 称三元结构
人工智能领 域专 家和学者 正在使 用传统的知识表示方法 和表示 系统 为本 体建模 ， 这些方法和系统都十分庞大而复 杂 ， 其他领域的人们 对于这些方法 和系统 都很少 了解 。而 ＵＭＬ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｅ ｐ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ａ ｅｍａ ｅ ａ ｏ ｔｔ ｅ ｄ ｆｎ ｔ ｎ ｏ ｎ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｌ ｇ ｆｏ ｔ ｌ ｇ ｈ ｓｒｃ ｅ ｄ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ａ ａｙ ｉ ｒ ｄ ｂ ｕ ｈ ｅ ｉ ｉｉ ｆｏ ｔ ｌ ｇ ｎ ｔ ｏ ｏ ｏ ｙ ｏ ｎ ｏｏ ｙ ｉ ｔ ｅ ｏ ｎ ｐ ｐｒ ａ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｓｂ ｌ ｙ ｉ ｅ ｏ ｔ ｎ ｍｏ ｅｉ ｇ ｏ ｎ ｏ ｏ ｙｗｉ ｅｆ ａ ｉ ｉ ｔ ｓ ｔｆ ｒ ｈ ｏ ｄ ｌ ｆ ｔ ｌ ｇ ｔ ＵＭ ．Ｔｈ ｕ ｄ ｒｎ ｉ ｌ ｍｐ ｓ ｄ ｔ ａ ｉ ｓ ｎ ｏ ｈ ｅｇ ｉ ｅｐ ｉ ｃｐ ｅ ｉ ｐ ｓ ｏ ｅ ｈ ｔＵＭ Ｌ ｂ ｓ ｄ ａ ｅ ｏ ｎ ＲＵＰ ｉ ａ ｐ ｉｄ ｏ ｄ ｌ ｇ ｏ ｎ ｏ ｏ ｙ ｉ ｍｅ ｇ ｎ ｙ ｓ ｓ ｅ ｓ ｐ ｌ ｎ ｍｏ ｅ ｉ ｆｏ ｔ ｌ ｇ ｅ ｒ ｅ ｃ ｙ ｔ ｍ． Ｔｈ ｙ ｒｄ ｍ ｅ ｈ ｄ ｏ ｄ ｌ ｇ ｏ ｍ ｅ ｇ ｎ ｙ ｏ ｔ ｌ— ｅ ｎ ｎ ｅ ｈ ｂ ｉ ｔ ｏ ｆｍｏ ｅ ｉ ｆｅ ｒ ｅ ｃ ｎ ｏ ｏ ｎ
本体研究内容概述(原创)
3 本体应用研究 （1）本体检索/浏览(Ontology Retrieval，Ontology 本体检索/浏览(Ontology Retrieval， Search， Search，Ontology Navigation) 语义网本体浏览(navigation, surfing)、 语义网本体浏览(navigation, surfing)、检索 (search)六种模型： (search)六种模型： 六种模型 语义网搜索引擎(Semantic Web search engines) 语义网搜索引擎(Semantic 语义网浏览工具(navigation 语义网浏览工具(navigation tools) 语义网知识库(Semantic 语义网知识库(Semantic Web repositories) 收集器(specialized RDF 收集器(specialized RDF data collections) 本体标注检索模型(ontology 本体标注检索模型(ontology annotation) 领域本体检索模型
当本体库某一个部分变动的时候，其他部分如何随之自动变动（ 当本体库某一个部分变动的时候，其他部分如何随之自动变动（如 澳门那个项目就可以用这个解决） 还包括逻辑的不一致， 澳门那个项目就可以用这个解决）, 还包括逻辑的不一致，或者逻辑冲 突等问题（但是又不是通过本体推理方法解决）。 突等问题（但是又不是通过本体推理方法解决）。
基于关系数据库数据的自动化/ ● 基于关系数据库数据的自动化/半自动化本体构建
（3）本体映射/整合(Ontology Mapping、Ontology 本体映射/整合(Ontology Mapping、 Alignment、 Merging、 Alignment、Ontology Merging、Semantic Integration and Interoperability)
关于ontology的讨论
关于ontology 的讨论董云卫：你问道关于ontology, 直译是哲学上的存在论或本体论，现在用于系统的概念模型很热。
大体意思是说，客观世界是由很多元素组成，而元素之间又具有各种联系，把这些元素和关系画出来就是一个ontology。
这里有几篇文章可供参考，都是2002年国际会议的文章，比较新。
1，25030001 Conceptual Modeling and Ontology: Possibilities andPitfalls2，25030003 An Ontology for m-Business Models3, 25030012 Ontology-Driven Conceptual Modeling: Advanced Concepts4, 25120174 DAML+OIL:A Reason-Able Web Ontology Language郝克刚。
2003年1月15日Sent: Wednesday, January 15, 2003 8:49 PMSubject: RE: 关于ontology郝老师及各位：The 10th international human-computer interaction conference (2003)刚接受了我一篇文章：Ontology-based Conceptual Modeling for InteractionDesign. 创新和质量都得了满分:-) 事实上，其内容是讨论软件系统的概念建模的，但和建模交互有一定关系。
我和董云卫争论过2小时，但他不相信我的。
本体论的常用定义是：分享概念化的形式、显式规约（但有争论），其内容包括一个概念分类，关系及公理。
本体论一般是静态的，不包括动态概念。
换言之，本体论描述的是说明式知识，不包括过程序知识，因为本体论的目的是表示，不是使用知识。
所谓分享概念化指是在一个问题域中现象的抽象模型，其中概念是公认的，形式化指机器可处理性，显式指概念的类型和使用限制都是明确定义的（一般得有一个meta-ontology或叫ontology assumptions定义概念类型和类型之间的关系，一个具体的概念模型中的概念及关系是它的实例）。
本体的相关研究
本体的相关研究一、本体的内涵本体（Ontology）源于哲学概念，指事物的本身，用以描述事物的本质。
在哲学界，本体为“对世界上客观存在物的系统描述”，即“存在论”“万有论”等。
本体的概念最早起源于古希腊哲学家亚里士多德对事物本质的研究［53］。
随着社会的发展与进步，人们在对世界的研究中，将本体引入到计算机科学、人工智能、信息科学等领域研究中，给出了自己的研究、定义、理解和应用。
20世纪80年代，学者们在信息科学、知识工程领域引入本体的概念。
Neches 等在人工智能领域最早给出了本体定义：本体是某个领域词汇的基本术语和关系，以及用于定义术语和关系以定义词汇外延的规则［54］。
换句话说，本体是某个领域公认的概念集，该概念集包括确定的语义和概念之间的关系。
Gruber给出的本体定义迄今为止引用最为广泛，本体是某个领域中概念模型的形式化和显示的规范说明［77］。
在Gruber研究的基础上，Guarino和Giaretta对本体定义做了进一步修改和完善，他们认为本体论是一套对某个领域概念做出清晰、局部说明的逻辑理论［55-56］。
Borst在Gruber本体研究的基础上，提出本体是共享的概念化的形式规范说明［57］。
Studer等人在Gruber和Borst基础上，提出本体是共享的、概念化的、明确的、形式化的规范说明。
Studer认为本体包括了“共享、概念化、明确、形式化”四个方面的内容［58］。
杜萍对本体“Ontology”在国外的发展过程做了较为完善的总结［59］，如表2-1所示。
表2-1 本体定义的发展续表虽然不同的专家学者对本体的定义有不同的描述，但究其根本，从本体的内涵上看，学者们对本体内涵的认识都是把本体当作某个领域不同主体之间交流的一种语义基础，即用本体定义明确的词汇，描述概念之间的关系，使得使用者之间能够达成共识［68］。
二、本体的分类本体是一个抽象的概念，具有本质、概念化、共享性等特征。
本体论的研究和应用现状
本体论的研究和应用现状刘红阁 郑丽萍 张少方摘要 “本体论”原是哲学研究中发展出来的一个概念。
近年来，本体论的研究和应用受到了知识工程及相关应用领域的广泛关注。
本文对目前本体论的研究和应用现状进行了综述，主要内容包括：本体的定义、发展本体的原因、本体的设计原则和方法论、本体的描述语言和国内本体的研究现状。
最后本文指出了当前本体论研究中存在的一些问题和未来本体论研究的主要方向。
关键字 本体论、知识工程、语义Web1引言“本体论” （Ontology，大写O）原是哲学研究中发展出来的一个概念，研究客观事物存在的本质和组成。
本体论在哲学定义上的主要特点在于本体论是关于世界某个方面的一个特定的分类体系，这个体系不依赖任何特定的语言。
近年来，随着信息科学的飞速发展，本体论逐渐用于知识工程和信息科学等领域之中。
本文就目前本体论的研究和应用现状进行了系统介绍和综合评述。
首先就本体的定义和内涵进行了深入的讨论（第2节），其次给出了发展本体的原因以及本体的具体应用领域（第三节），介绍了本体的设计原则和方法论（第4节）、当前主流的本体描述语言（第5节），讨论了国内本体论研究和应用状况（第6节），最后本文指出了当前本体论研究中存在的一些问题和未来本体论研究的主要方向（第7节）。
2本体是什么？本体论（Ontology）和本体（ontology）在英文表示是不一样的,即一个用大写的“O”开头，另一个则用小写的“o”开头。
本体论这个术语诞生于17世纪，派生于希腊语的onto 和logia，是一个哲学的分支。
从哲学上来说，本体论是研究客观事物存在的本质，所以本体论在哲学上的真正内涵是对世界上任何领域内的真实存在所做出的客观描述。
对本体论的理解，人们不存在什么疑问。
但是对本体（ontology）的理解，哲学界和计算机科学界存在着不同的观点。
在哲学界，本体作为表述哲学理论的术语，是指形成现象的根本实体。
近十多年来，本体论的研究日益成熟，也已经远远超过了哲学的范畴，和信息技术（例如：面向对象系统）、知识工程及人工智能都有着密切的关系。
语义网简明教程SW5-ONTOLOGY
11
本体的构成(续)
▪ 实际应用中，不一定要严格按照5个元素来构造本体
– 可能缺少某种元素
▪ 概念之间的关系也不仅限于4种关系 – 如词典中描述同义词、近义词的关系
▪ 应根据具体情况来确定
12
有向图表示本体示例
13
Ontoloty与面向对象区别
– 找出基本的术语和术语间的关系及相应的规则 – 给出这些术语和关系的定义
7
5.3 本体的构成
▪ 客观世界的特征：
– 世界存在着对象（Object）; – 对象可以抽闲出类（Class）; – 对象具有属性（Property），属性可以赋值（Value）; – 对象之间存在着不同的关系（Relation）; – 对象可以分解为部分（Part）; – 对象可以具有不同的状态（State）; – 属性和关系随着时间的推移而改变; – 不同的时刻会有不同的事件（Event）发生; – 事件能导致其它的事件发生或改变状态; – 在一定的时间段上存在着过程（Process），对象则参与到过程中。
26
本体在信息检索中的应用
▪ 信息检索
– 全文检索（Text Retrival） – 数据检索（Data Retrival） – 知识检索（Knowledge Retrival）
▪ 基于本体的信息检索
– 建立领域本体：在领域专家的帮助下，建立相关领域的本体。 – 建立检索源 ：收集信息源中的数据，并参照已建立的本体，把收集
24
分类法
▪ 分类法是传统图书馆最重要的知识组织工具，广泛用于
– 文献标引 – 图书排架 – 目录组织 – 检索服务
▪ 国际上分类法
设计思维的研究——研究设计认知的科学方法
数据时代的建筑与城市研究 | 新建筑 2/2021 11[作者单位] 独立学者设计思维的研究——研究设计认知的科学方法Cognitive Design Research: A Scientific Way to Investigate Design Cognition摘 要 认知科学是对思维及其过程的科学研究，而设计认知是通过推断设计师的可观察设计行为来对其思维进行的科学研究。
口语记录分析是当前最常用的研究设计认知的方法。
文章介绍了口语记录分析在设计研究中的应用。
首先总体介绍设计研究及其方法，然后描述了一种基于设计本体收集实验数据的方法；最后阐述基于上述方法建立的科学模型，如统计模型、时间序列模型和信息论模型。
结果表明，设计不必是“不可知的谜”，设计思维及其过程是可以使用科学方法来研究的。
关键词 设计认知 设计口语记录分析 科学方法ABSTRACT While cognitive science is the scientific study of the mind and its processes, design cognition is the scientific study of the minds of the designers by inferring their observable designerly behaviours. Protocol analysis is the most common method in the current cognitive study of designers. This paper reviews the application of protocol analysis in design research. After a general introduction of design research and its method, a method based on an ontology of designing for capturing empirical protocol data is depicted. The rest of the paper describes some of the scientific models that can be produced from this method together with some findings. These models include the statistical model, time-series model, and information theory model. The results demonstrate that designing need not be an “unknowable mystery” and that designing can be investigated using the method of science.KEY WORDS design cognition, design protocol analysis, scientific models DOI 10.12069/j.na.202102011中图分类号 B842.1 文献标志码 A 文章编号 1000-3959（2021）02-0011-05简怀德Jeff W. T. KAN一 研究背景“设计研究 （design research）从设计方法研究发展到设计过程研究，其概念已扩展到包括嵌入在设计中的研究、研究背景与文化和设计的关系、以研究为基础的设计实践等。
本体研究的内容本体研究内容主要有三方面本体基础研究
（5）分布式本体库（Large Scale Knowledge Management）
当本体数据量很大，或者特殊原因不得不把本体库存储在不同的服
务器上，如何实现分布式，以及如何进行分布式本体检索。
（6）本体库数据持久化（Database Technologies for the
(search)六种模型：
语义网搜索引擎(Semantic Web search engines) 语义网浏览工具(navigation tools)
语义网知识库(Semantic Web repositories)
RDF 收集器(specialized RDF data collections) 本体标注检索模型(ontology annotation)
2 本体库研究 （1）本体建库，本体建模（Ontology Construction，Ontology Engineering）
本体库构建的方法论：如 IDEF-5、Skeletal Methodology（骨架法）、 TOVE（企业建模法）、METHONTOLOGY以及Cyclic Acquisition Process方 法等等。
领域本体检索模型
（2）本体可视化（Ontology Visualization）
本体可视化按照可视化结果分类，可以分为三类： 本体动态图形可视化、本体静态图形可视化和本体静 态文字可视化。 （3）本体推理(Ontology Reasoning , Ontology
Entailment)
本体推理的实质是根据规则对原始本体库 (asserted)进行逻辑推理生成新的三元组，从而形成
Semantic Web）
这个方向研究怎么样用传统DataBase对本体库做数据持久。
基于Ontology的企业信息系统建模研究
（ ）确定 本体 应 用 的 目的和 范 围 ：根据 所研 究 的 １
领 域 或任务 ． 立相 应 的领域 本体 或过 程本体 。 课题 建 本
的 目的是解 决企 业信 息 系统 的异构 问题 ．所 以此 本体 的范 围是企 业 中 的各 个部 门 日常 收集 和产生 的非 结构
化 的信息 。 企业 信息 系统 是一 个 十分庞 大 的系统 ， 因为 领 域 范围越 大所 建立 本体 越大 。因此我 们建 立 的过程 中要 限制本 体 的范 围 ， 把信 息 系统分 成若 干子 系统 ， 逐
Ｏ ｔｏｙ 可 以从 语 义 和知 识 两 个层 次 对 信 息 系 ｎｏ ｇ是 ｌ
统概 念模 型进 行描 述 的建模 工具 ，一 般是 通过 建立 概 念模 型 的方法 实现 本体 的构 造 ，然后 再用 本体 建模语 言进 行描 述 形成某 一领 域 的知识 库 ，最后 给这 种知 识
库一 定 的语 法结构 变成 可 以被 用户所 检 索应用 的文 档
Ｊｎ ｅａ
的 推 理 功 能 实现 了本 体 库 的 动 态可 扩 展 性 ， 决 了企 业 信 息 系统 中的 语 义 异 构 问题 。 解
【 关键词 】 Ｏ ｔｌ ｙ 建模 ； ｎ ；ｒｔｇ ｎｏ ｇ ； ｏ Ｊ ａ Ｐｏ ６ ｅ ６ 【 中图分类号 】 Ｔ ３ ８ Ｐ４ 【 文献标 识码 】 Ａ 【 文章编号 Ｊ １０ － ７Ｘ（０ ７ ０ － ０ ７ ０ ０ ３ ７ ３ ２０ １２ ０ ０ — ３
步 完善 。
（） ２ 本体分析。 收集到的信息进行分类 ， 定义本体
内所有术 语 的意 义及 术语 之 间的约束 关 系 。这一 步是
基 于Ｏ ｔｌｇ 企 业 信 息 系统建模 研 究 ｎｏｏｙ
基于Ontology的建模方法
也希望不 同的知识系统 能够 共享某个共 同的知 识库 … 。这样 会大大减少研究开发 中的工作量 ， 于对 系统规模化 ， 知识 利 对 工程将起 到巨大的促进作 用 。 而普 遍认为本 体论 的理论研 究
本体的概念和应用总结
一、Ontology 的定义：Ontology 是一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具。
Ontology 是对概念模型的明确的、形式化的、可共享的规范。
这包含4层含义：概念模型( conceptualization)、明确(explicit)、形式化( formal)和共享(share)。
概念模型：指通过抽象出客观世界中一些现象( Phenomenon)的相关概念而得到的模型。
概念模型所表现的含义独立于具体的环境状态。
明确：指所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义。
形式化：指Ontology 是计算机可读的(即能被计算机处理)。
共享：指Ontology 中体现的是共同认可的知识, 反映的是相关领域中公认的概念集,即Ontology 针对的是团体而非个体的共识。
Ontology 的目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇间相互关系的明确定义。
补充1：在与领域的本体概念计算机科学信息科学在与领域，理论上，本体是指一种“形式化的，对于共享概念体系的明确而又详细的说明”。
本体提供的是一种共享词表，也就是特定领域之中那些存在着的或概念及其属性和；或者说，本体就是一种特殊类型的，具有结构化的特点，且更加适合于在之中使用；或者说，本体实际上就是对特定之中某套及其相互之间的形式化表达（formal representation）。
计算机科学信息科学对象类型相互关系术语集计算机系统领域概念关系二、Ontology 的建模元语Perez 等人认为Ontology 可以按分类法来组织,他归纳出Ontology 包含5个基本的建模元语(Modeling Primitive)。
这些元语分别为：类(classes),关系(relations),函数(functions),公理(axioms)和实例(instances)。
Ontology设计的一种Ontology工程方法及其应用
Ｚ ４ Ｎｏ ．３ ．３
Ａ ｕ ２０ ｇ． ０６
文 章 编 号 ：０ ０ ３ ７ ２ ０ ） ３ ０ ０ ３ １ ０ —２ ６ （ ０ ６ ０ —０ ４ —０
Ｏｎｏｏ ｙ设 计 的一 种 Ｏｎｏｏ ｙ工 程方 法 及 其 应 用 ｔｌｇ ｔｌｇ
梁 书 斌 ， 晓 东 王
（． 南 师 范 大 学 计 算 机 与 信 息 技 术 学 院 ， 南 新 乡 ４ ３０ ； ． 林 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 ， 春 １ ０ １ ） １河 河 ５０７２吉 长 ３ ０ ２
摘 要 ： 根据”ｉｔｅｓ和”ｅｏｄｅｓ理论， Ｆ ｓ ｓ” Ｓｅｎｎｓ” ｒｎ 基于“ 关系” 角色” Ｏ ｔｌ ｙ 和“ 等 ｎ ｏ 基本思想， ｏｇ 探讨 Ｏ ｔｌ ｙ ｎｏ ｇ 设计 ｏ
方 法 ． 用 Ｈｏｏ开 发 环 境 构 建 了《 据 结 构 ） ｔｌｇ ， 利 ｚ 数 ） ｏｏ ｙ 为基 于语 义 Ｗ ｅ Ｏｎ ｂ的学 习支 持 系统 提 供 了 可共 享 的 知识 库 ．
ｔｌｇ ， ｏｏ ｙ 必须 对领 域有 清楚 的理解 ， 要是 对领 域 中的概 念及其 关 系有清 楚 的理解 ． 主 因此 ， 构建 一 个 Ｏｎｏｏ ｙ ｔｌｇ 主要 集 中在 ” ｏ ｃｐｓ 本 身 ， 不 是它 们 的表 达 （ ｐ ｅｅ ｔｔ ｎ ． ｈ ｒ ｓＳ ｅｒｅ ｏ ｎＳ ｗａ等 人提 出 Ｃ ｎ ｅ ｔ” 而 Ｒｅ ｒｓｎａｉ ） Ｃ ａｌ ．Ｐ ｉ ，Ｊ ｈ ｏ ｏ ｅ ｃ
３ ” ａｔ ｆ关 系 与“ 色概 念 ＂ ｐ ｒ— ” ｏ 角
在 构建 Ｏｎｏｏ ｙ时 ” ａｔ ｆ关 系也是 重要 的基 本关 系之 一． 构成 了整 体概 念 （ ｏｅｃ ｎ ｅ ｔ 与部分 ｔ ｌｇ ｐ ｒ ｏ” — 它 ｗｈ ｌ ｏ ｃ ｐ） —
基于本体论的知识图谱构建研究
基于本体论的知识图谱构建研究近年来，基于本体论的知识图谱构建成为了大数据时代的一个热门话题。
知识图谱是指一个包含了各种实体，属性和它们之间的关系的知识库，并利用图论的方法进行存储、维护和查询。
本体论（ontology）则是一种用于描述概念和概念之间关系的形式化方法，它提供了一种用于表示知识的框架。
本文将从以下几个方面阐述基于本体论的知识图谱构建研究的内容及应用。
一、特点基于本体论的知识图谱具有以下特点：1. 洞察事物之间的本质联系知识图谱通过对各种实体和属性之间的关系进行建模，能够深入挖掘事物之间的本质联系。
这样的建模方式能提供更加精准的查询结果，从而满足用户对知识的需要。
2. 分析知识图谱中的关键实体通过知识图谱构建，我们可以获得各种实体，属性和它们之间的关系。
在得到知识图谱后，我们可以通过对知识图谱中关键实体的分析来洞察到不同事物之间的联系，从而做出更加明智的决策。
3. 支持自动化推理基于本体论的知识图谱能够支持自动化推理，从而实现知识的推理与发现。
这种方式可以帮助用户获得更深层次的知识，并支持更智能化的数据分析。
二、构建流程基于本体论的知识图谱构建主要包含以下两个阶段：1. 本体建模本体建模是指将需要表示的实体、属性和它们之间的关系进行抽象和形式化的过程。
在本体建模的过程中，需要确定各种实体和属性之间的层次结构。
一些本体描述语言包括RDF，OWL和RDFS等，通过使用这些描述语言，我们可以定义出本体中的各种元素。
2. 知识图谱构建当本体建模完成后，我们需要将元素转化成表示这些元素之间的关系的图。
在构建图时，需要选择一种适当的图表示方法，例如，有向图，无向图和半结构化图等。
在将本体转化成图的过程中，我们还需要进行一些预处理操作，例如，去重、实体推理和实体链接等。
三、应用场景基于本体论的知识图谱构建可应用于以下领域：1. 智能客服基于知识图谱的智能客服系统通过将各种知识和概念组织成知识图谱进行表示，能够更好地支持自然语言的理解和推理。
OWL及其在Ontology建模中的应用研究
咖
Ｄ ｓｒ ｔ ｎＦ ａ ｗ ｒ ） ｅｃｉ ｉ ｒｍｅ ｏｋ 都缺 乏完 备 的 语 义 描 述 能 力 ， Ｗ Ｌ在 ｐｏ Ｏ 它 们 基 础 上 增 加 了更 多 用 于 描 述 语 义 的 词 汇 ， 而 实 现 对 基 从
进行约 束的能力 ； ＷＬＤ Ｏ Ｌ支持 既需要 丰富表 达能力 又需要
较强 推 理 功 能 的 情 况 ， 在 Ｏ Ｌ Ｌｔ 的 基 础 上 引 入 类 型 分 它 Ｗ ｉ ｅ 割 ， 求 一 个 属 性 要 么 为 对 象 属 性 （ ｂｅｔ ｒｐｒ 要 Ｏ ｊ ｏｅｔ 示 两 对 ｃＰ ｙ表
语 义 网实 现 的手 段 是 在 现 有 网页 的基 础 上 对 其 进 行语 义
念 分类 层 次 和 简 单 属 性 约 束 的 情 况 ， 除 了 具 有 Ｒ Ｆ 它 Ｄ Ｓ特 征 外 ， 具 有 描 述 属 性 特 征 （ 递 性 、 称 性 等 ） 及 对 属 性 基 数 还 传 对 以
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・
情 报 技 术 ・
Ｏ ＷＬ及其在 Ｏ ｔ ｏｙ ｎｏ ｇ 建模中的应用研究 ｌ
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｗ Ｌ ｎｄ ｉｓ Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｎ Ｏｎｔ ｌ ｇ ｏ ｅｉ ｇ ｓａｃ ｎＯ ａ ｔ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｏ ｏ ｙ Ｍ ｄ ｌｎ
义 以及 词 条 之 间 的 语 义 关 系 。 由 于 ｘ ＭＬ 和 Ｒ Ｆ Ｒ ｓｕｃ Ｄ （ ｅｏｒｅ
Ｒ Ｄ
…
对象（ 或者资源） 以及它们 之间关 系的数据模 型， 数据模 型 为 提供了简单的语义 ， 这些数据模型能够用 Ｘ ＭＬ语法进行表 达 描述 Ｒ Ｆ资源的属性和类型的词汇表 ， 了对这 些属性 和 Ｄ 提供 类型的普遍层次的语义 添加了更多地用于描述属 性和类 型的词 汇， 例如类 型之 间的 不相交性（ｊ ｎ Ｓ）基数 （ａ ｉｌｙ 、 价性、 性的更 丰 ｄ ｄ ｍｅ 、 匈 ｓ ｅｄ ａ ）等 ｒｎ ｈ 属 富的类型、 属性 特征 （ 例如 对称性 ，ｙｍｅ， ， ｓｍ ｔ ） 以及枚 举类 型 ￣
知识图谱构建中的本体建模技术使用指南
知识图谱构建中的本体建模技术使用指南本体建模技术在知识图谱构建中扮演着关键的角色。
本文将为您介绍本体建模技术的基本概念和使用指南，帮助您更好地理解和应用本体建模技术。
一、本体建模技术概述本体建模是指将领域知识、概念、实体和关系等抽象为形式化的、可计算的表达形式，以构建本体（ontology）的过程。
本体是一个概念系统，用于描述某个特定领域中实体之间的关系和约束。
本体建模技术可以帮助我们清晰地表示和组织知识，从而实现语义的准确理解和推理。
二、本体建模技术的基本原理1. 定义概念：在本体建模中，我们首先需要定义概念。
概念是对领域中某个实体类别的抽象描述，可以通过定义属性、关系和约束等方式来表达。
2. 定义属性：属性是用于描述概念特征的关键信息。
属性可以分为类属性和实例属性，类属性是适用于整个概念类别的特征描述，而实例属性则是适用于每个具体实体的特征描述。
3. 定义关系：关系是描述实体之间相互连接的方式。
关系可以是简单的二元关系，也可以是更复杂的多元关系。
关系可以用于表示类之间的继承关系、实例之间的关联关系等。
4. 设计约束：约束用来限制某些属性或关系的取值范围。
例如，我们可以定义某个属性必须有值，或者只能取特定的值域范围。
三、本体建模技术的应用场景1. 语义搜索与推荐：通过本体建模技术，我们可以将网页、文档等内容的语义信息抽取出来，并使用本体建模的语义模型进行搜索和推荐。
这样可以提高搜索结果的准确性和个性化程度。
2. 智能问答系统：本体建模技术可以帮助问答系统理解用户提问的语义，从而更准确地回答用户的问题。
通过建立问题本体和知识库本体之间的关联，系统可以找到相关的答案并进行推理。
3. 知识图谱构建：本体建模是构建知识图谱的基础，通过将领域知识抽象为本体，我们可以使用知识图谱来实现知识的集成、检索和推理。
知识图谱可以帮助机器理解和分析大量的结构化和非结构化数据。
4. 业务流程管理：本体建模可以帮助对复杂业务流程进行建模和优化，提高流程的效率和可靠性。
基于Ontology知识库系统建模
Ｍ ｏ ｅｉｇ ｏ ｏ ｅ ｇ ｓ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｔｌｇ ｄ ｌｎ ｆＫｎ ｗｌｄ ｅ Ｂａ ｅ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｏｎｏｏ ｙ
Ｆ Ｎ Ｌ・ｎ一，ＷＡ Ｇ Ｘ ａ・ｏｇ ．Ｑ ｉｏ ｇ Ａ ｉｉ ｌ Ｎ ｉ ｄｎ ＵＸ ・ ｎ ｏ ｌ
（． Ａ Ｅ ｇｎｅ ｎ ｅｔ ． ｏｔｗ ｓ Ｊ ｏ ｎ ｎｖｒｔ，Ｃｅｇ ｕＳ ｈａ １０ １ Ｃ ｉ １ Ｃ Ｄ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｃｎｅ Ｓ ｕｈ ｅｔ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｓｙ ｈｎｄ ＆ ｕ ｎ６０ ３ ， ｈｎ ｉ ｒ ａ ｏ ｅｉ ａ；２ Ｃ ｌｇ ｏ ｐ ｔｒ ｎｏｍ ｔ ｎＴｃｎ ． ｏｌ ｅｏ ｍ ｕ ＆Ｉ ｒａｉ ｅｈｏ ｅ ｆＣ ｅ ｆ ｏ
Ｌｇｃｌ ｅｃｉｔ ｎ ， ｏｉａ Ｄ ｓｒ ｉ ） 还有 Ｉ Ｅ ５本体语 言等 。虽然都 是 Ｏ ｔ． ｐｏ ＤＦ ｎｏ
计 。通过 ｃ＋ ＋和 Ａ Ｐ技 术 对学 习 系统 中的部 分模 块进 行 了 实现 。最后 给 出 了原 型 系统 的运行 界 面。 Ｓ
关键 词 ：模型 ； ｎｏｏ ； 识 库 Ｏｔ ｇ 知 ｌｙ
中图法分 类号 ：Ｔ ３ １６ Ｐ０，
文献标 识码 ：Ａ
文章 编号 ：１０ ． ６ ５ ２ ０ ）５ ０ ３ ． ３ ０ １３ ９ （ ０ ６ ０ ． １４ ０
ｒ ｎ ｎ ｎｔｒａ ｅ ｏ ｈｅｐｒ ｔｔｐｅ ｉ ｉｅ ｕｔ ｕｎ ｉ ｇ ｉ ｅ ｆｃ ｆｔ ｏｏ ｙ ｓ ｇｖ ｎ ｏ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： Ｍ ｏ ｕｌ Ｏｎｔｌｇ ；Ｋｎ ｗｌｄｇ ｓ ｄ ｄ ｅ； ｏｏ ｙ ｏ ｅ ｅ Ｂａ ｅ
在基 于 Ｗｅ ｂ的学 习支 持系统中 ， 建立学科知识 库是基 础。 系统对学 生帮助的大小 、 是否有 效 ， 基本上 决定 于系统 的专家 知识 库。库中 的知识越 全 面 ， 能 真 实地再 现专 家 的思 维过 越
Ontology研究的知识图谱演化_李国洪
领域本体 0． 0106
1 0 0． 0011 0． 0013 0． 0086 0． 0005 0． 0023 0． 0097 0． 0158 0． 0062 0． 0008
本体论 0 0 1
0． 0476 0． 0036 0． 0208 0． 023 0． 0029 0． 0007
0 0． 0009 0． 0357
研究方向： 土地管理； 武龙龙（ 1988 － ） ，男，硕士研究生，研究方向： 图书情报技术。
毅（ 1989 － ） ，男，本科，
·102·
情报杂志
第 32 卷
上避免了节点标签的覆盖重复，并生成聚类条目文件。 有 512 篇文献进入计量分析。为了避免不规范关键词
两者各具特色、各有侧重，分析结果可以相互验证，提 对研究的不利影响，本文对关键词中的近义词、泛义词
Li Guohong1 Liang Baocheng2 Zhao Yi2 Wu Longlong2
（ 1． Library，Sichuan University，Chengdu 610064； 2． College of Public Administration，Sichuan University，Chengdu 610064）
0． 0036 0． 0208
0． 023
0． 0333 0． 0071 0． 0026
1
0． 0259 0． 0032
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1
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1
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0
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0． 001
0． 0041 0． 0388
升研究的科学性、准确性。首先，将下载的文献导入 等进行了合并清理。
本体方法及应用
本体方法及应用本体（Ontology）是指描述某一领域或者某一事物的概念、属性和关系的一个系统性表达。
在计算机科学中，本体是一个表示为一组概念及其之间关系的术语，用于描述一些特定领域的概念模型。
本体方法（Ontology Methodologies）是指在设计、构建和维护本体时采用的相关方法，主要包括本体设计、本体构建、本体评估和本体应用等方面。
1.本体设计本体设计是指确定本体概念和它们之间的关系，即在给定的领域中定义本体结构，通常包括以下几个步骤：（1）确定本体领域和目标：首先需要确定要描述的领域范围及其目标，为设计本体打下基本方向；（2）确定本体概念和属性：在确定领域和目标后，需要确定本体中要描述的概念及其属性；（3）确定本体关系：在确定概念和属性后，需要明确本体中概念之间的关系，包括继承关系、实例关系等；（4）确定本体结构：在确定本体中的概念和关系后，需要将其组织成合理的层级结构。
2.本体构建本体构建是指将本体设计的概念、属性、关系的知识表示成相应的本体语言的过程。
本体构建包括以下几个主要步骤：（1）选择本体语言：根据需求选择本体语言，如OWL、RDF、UML等；（2）定义本体类：定义本体中的类、属性及其关系；（3）定义实例：将实体实例化为本体中的实例；（4）为概念添加属性：为本体的概念添加属性及其相关定义；（5）定义Axioms：定义本体的Axiom及其约束条件；（6）排错和优化：在构建本体过程中解决出现的各种问题和错误。
3.本体评估本体评估是用来评估设计、构建和使用本体的质量和可信度。
本体评估的主要目的是检测本体中可能存在的错误和一致性问题，保证本体的正确性和实用性。
本体评估包括以下几个主要步骤：（1）本体正确性测试：检测本体是否满足本体设计的要求；（2）本体一致性测试：检测本体内部和跨本体之间是否存在一致性问题；（3）本体可用性测试：检测本体的可用性和性能。
4.本体应用本体应用是指利用本体技术对实际问题进行处理、管理和应用的过程。
Ontology领域概念化模型的研究
１ 领 域 概 念（ ） ） 类 是对 象 的集 合 ’ 类 似 于 工 作 描 述 、 为 、 能 以及 推 理过 程 的一 切 事 务 。 指 行 功 这个 集合 包 括 对 概 念 的 解 释 以及 概 念
间 的关 系 。因 此 ， 定 义 领 域 概念 时 ， 该先 对 专 业 领 域 进 行 深层 的认 识 ， 其更 加 贴 近 领 域 的 客 观 实体 及 其 之 间 的关 系 。 在 应 使
ｌ Ｎ １０— ０４ ＳＳ ９ ３ ４ ０
Ｅ ｍａ ： ｓ＠ｃｅ ． ｔ ｎ — ｉ ｘ ｌ ｃｃ ｅ． ｌ ｊ ｎ ａ
ｈ ｔ ：ｗ ｔ ／ ｗｗ．ｎ ｓ ｅ ． ｐ／ ｄｚ． ｔｎ ｎ ｃ
Ｔｅ ＋８ ｈ ６－５ －５ ０９ ５ ０ ４ ５１ ６９ ６３ ６９ ９６
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｏ ｐ ｔ Ｋ ｏ ｌｄ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ电脑 知 识 与技术 ｅ ｏ
关 键 词 ： ｔｌｇ Ｏｎｏｏ ｙ基 本 概 念 ： 色概 念 ； 念模 型 角 概
中 图分 类 号 ： Ｐ １ Ｔ ３１
文献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （ ０ ０ ２ — ２ ０ ０ １ ０ — ０ ４２ １ ）２ ６ ２ — ２
Ｏ ｔｌ ｙ 本 是 一 个 哲 学 概念 ， 于 描 述 事 物 的本 质 ， 对 客 观 存 在 的 系统 的解 释 和 说 明 。后 来 Ｓｕ ｅ 等人 给 出 了 Ｏ ｔｌ ｙ详 ｎｏ ｇ 原 ｏ 用 是 ｔｄ ｒ ｎｏ ｇ ｏ
２ 领 域 概 念 的属 性是 指 具 体 一 类 对 象所 具 有 包 括 数 据 属性 和关 系属 性 在 内 的特 征 。数 据属 性 是 非领 域 中 概念 ， 的 属 性 值 为 ） 它
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Ontology理论研究和应用建模——《Ontology研究综述》、w3c Ontology研究组文档以及Jena编程应用总结1 关于Ontology1.1Ontology的定义Ontology最早是一个哲学的范畴，后来随着人工智能的发展，被人工智能界给予了新的定义。
然后最初人们对Ontology的理解并不完善，这些定义也出在不断的发展变化中，比较有代表性的定义列表如下：关于最后一个定义的说明体现了Ontology的四层含义：●概念模型（cerptualization）通过抽象出客观世界中一些现象（Phenomenon）的相关概念而得到的模型，其表示的含义独立于具体的环境状态●明确（explicit）所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义●形式化（formal）Ontology是计算机可读的。
●共享（share）Ontology中体现的是共同认可的知识，反映的是相关领域中公认的概念集，它所针对的是团体而不是个体。
Ontology的目标是捕获相关的领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇（术语）和词汇之间相互关系的明确定义。
1.2Ontology的建模元语Perez等人用分类法组织了Ontology，归纳出5个基本的建模元语（Modeling Primitives）：●类（classes）或概念（concepts）指任何事务，如工作描述、功能、行为、策略和推理过程。
从语义上讲，它表示的是对象的集合，其定义一般采用框架（frame）结构，包括概念的名称，与其他概念之间的关系的集合，以及用自然语言对概念的描述。
●关系（relations）在领域中概念之间的交互作用，形式上定义为n维笛卡儿积的子集：R:C1×C2×…×C n。
如子类关系（subclass-of）。
在语义上关系对应于对象元组的集合。
●函数（functions）一类特殊的关系。
该关系的前n－1个元素可以唯一决定第n个元素。
形式化的定义为F:C1×C2×…×C n-1→C n。
如Mother-of就是一个函数，mother-of(x,y)表示y是x的母亲。
●公理（axioms）代表永真断言，如概念乙属于概念甲的范围。
●实例（instances）代表元素。
从语义上讲实例表示的就是对象。
在实际建模过程中，概念之间的关系不限于上面列出的4种基本关系，可以根据领域的具体情况定义相应的关系。
1.3Ontology和语义网络1.4Ontology的描述语言目前在具体应用中Ontology的表示方式主要有4类：●非形式化语言●半非形式化语言●半形式化语言●形式化语言可以用自然语言来描述Ontology，也可以用框架、语义网络或逻辑语言来描述。
目前普遍使用的方法列表如下：1.5已有的Ontology及其分类●知识表示Ontologies●普通Ontologies●顶级Ontologies●元（核心）Ontologies●领域Ontologies●语言Ontologies●任务Ontologies●领域－任务Ontologies●方法Ontologies●应用Ontologies但它们之间有交叉，层次不够清晰。
1.6构造Ontology的规则出于对各自问题域和具体工程的考虑，构造Ontology的过程各不相同。
目前没有一个标准的Ontology的构造方法。
最有影响的是Gruber在1995年提出的5条规则：●明确性和客观性：Ontology应该用自然语言对所定义的术语给出明确、客观的语义定义。
●完全性：所给出的定义是完整的，完全能表达所描述的术语的含义。
●一致性：由术语得出的推论与术语本身的含义是相容的，不会产生矛盾。
●最大单调可扩展性：向Ontology中添加通用或专用的术语时，不需要修改已有的内容。
●最小承诺：对待建模对象给出尽可能少的约束。
目前大家公认在构造特定领域的Ontology的过程中需要领域专家的参与。
2 Ontology的研究和应用Ontology的研究和应用主要包括以下3方面：●理论上的研究，主要研究概念及其分类，Ontology上的代数；●信息系统中的应用，主要包括处理信息组织、信息检索和异构信息系统互操作问题；●Ontology作为一种能在知识层提供知识共享和重用的工具在语义Web中的应用。
2.1Ontology的理论研究Ontology的理论研究包括概念和概念分类、Ontology上的代数。
最有代表性的是Guarino 等人对概念的分类所做的深入和细致的研究，他们从一般的意义上分析了什么是概念、概念的特性、概念之间的关系以及概念的分类，提出了一套用于指导概念分类的可行理论。
基于这个理论，他又提出了Ontology驱动的建模方法，在理论上为建模提供了一个通用的模式。
Guarino认为概念之间的差别不仅体现在概念的定义上，同时也体现在概念的某些特性上。
从这些特性出发，归纳出概念的元特性（最基本的特性），从而用公式给出元特性的严格的形式定义。
在此基础上，他们又讨论了元特性之间的关系和约束，最终把研究结果作为概念分类的基本理论工具并提出一套完成的概念分类体系结构。
Guarino的理论可以归纳如下：概念分类理论的基础是概念的元特性。
以概念的元特性为出发点，按照一定的规则，把具有相同元特性组合的概念归为一类，进而给出一般意义上的概念分类体系。
概念的基本元特性包括：持久特性、非持久特性、反持久特性、半持久特性、载体标识特性、支持标识特性、外部依赖特性等。
以下是对各种特性的说明：2.2Ontology在信息系统中的应用Ontology具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持，在知识检索中有广泛应用。
基于Ontology的信息检索的基本思想有：●在领域专家的帮助下，建立相关领域的Ontology；●收集信息源中的数据，并参照已建立的Ontology把收集来的数据按规定格式存储在元数据库（RDB，KDB等）中；●对用户检索界面获取的查询请求，查询转换器按照Ontology把查询请求转换成规定的格式，在Ontology的帮助下从元数据库中匹配出符合条件的数据集合；●检索的结果经过定制处理返回给用户。
关于Ontology的表达，主要分为两种情况进行处理：●检索系统如不需要太强的推理能力，Ontology可用概念图的形式表示并存储，数据可以保存在一般的关系数据库中，采用图匹配技术完成检索；●如要求较强的推理能力，一般需要一种描述语言（Loom等）表示Ontology，数据保存在知识库中，采用描述语言的逻辑推理能力完成检索。
目前Ontology用于信息检索的项目列举如下：2.3Ontology和语义Web提高Web信息检索的质量包括两方面的内容：●如何在现有的资源上面设计更好的检索技术；●如何为Web上的资源附加上计算机可以理解的内容，便于计算机处理，即给出一种计算机能够理解的表示资源的手段。
基于后一种考虑，Berners-Lee在2000－12－18的XML2000的会议上提出了语义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检索。
下面是Berners-Lee为未来Web 发展提出的基于语义的体系结构－语义Web体系结构：* 核心层，用于表示Web信息的语义。
XML和RDF都能为所表述的资源提供一定的语义。
但是XML中的标签（tags）和RDF 中的属性（properties）集都没有任何限制。
一个例子是：XML可以用“<Author>TOM</Author>”表示TOM是教师。
而“<rdf:Description about=/Home/Lassila><s:Creator>OraLassila</s:Creator></rdf:Description> ”这个RDF片断描述了Web页的创建者问题。
而上面的Author和Creator完全可以用Writer来代替。
另一个例子是：某医院和某大学的Web页上都有<Doctor>，但是不知道它代表医生还是博士。
综上，XML和RDF在处理语义上存在的问题是：●同一概念有多种词汇表示；●同一个词汇有多种概念（含义）。
Ontology通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，从而解决上面的问题。
因此在语义Web中，Ontology具有非常重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。
为了便于Web上应用程序使用方便，需要有一个通用的标准语言来表示Ontology，就像XML作为标准的数据交换语言一样。
目前正在开发中的语言有：SHOE、OML、XOL、Riboweb、RDFS和OIL。
下面将就w3c提出的OWL（Web Ontology Language）做进一步的分析。
目前语义Web是一个新兴的研究方向，Ontology在其中的应用刚刚起步。
3 Web Ontology Language (OWL)概述3.1OWL简介OWL（Web Ontology Language）适用于这样的应用，在这些应用中，不仅仅需要提供给用户可读的文档内容，而且希望处理文档内容信息。
OWL能够被用于清晰地表达词汇表中的词条（term）的含义以及这些词条之间的关系。
而这种对词条和它们之间的关系的表达就称作Ontology。
OWL相对XML、RDF和RDFSchema拥有更多的机制来表达语义，从而OWL超越了XML、RDF和RDFSchema仅仅能够表达网上机器可读的文档内容的能力。
3.2OWL在语义网中的地位语义网是对未来网络的一个设想，在这样的网络中，信息都被赋予了明确的含义，机器能够自动地处理和集成网上可用的信息。
语义网使用XML来定义定制的标签格式以及用RDF的灵活性来表达数据，下一步需要的就是一种Ontology的网络语言（比如OWL）来描述网络文档中的术语的明确含义和它们之间的关系。
下图给出了w3c的Ontology语言栈描述：W3C2002年7月31日透露了发行OWL Web 本体论语言（OWL Web Ontology Language）工作草案的细节，其目的是为了更好地开发语义网（Semantic Web）。
W3C 发言人Ian Jacobs说，开发语义网的目的是能够在互联网上进行更结构化的智能处理，例如，当一个人确定要参加某个城市的会议后，就可以自动查找有关航班和酒店的信息。
W3C称，W3C Web 本体论工作小组正在对OWL Web本体论语言进行设计，OWL是本体论Web 语言（Ontology Web Language）的字母缩写。