语义网与本体技术

合集下载

基于语义网的本体整合技术研究

基于语义网的本体整合技术研究
构 造通 过这 一公式 就 能清 楚得 到表 示. 而该 公式 中 的概念 包括 原始概 念 与定 义概 念 2种 , 概 念 的特 征
实现智能网络发展的目 标. 在此模式支持下 , 人类语
言能够得 到快速 处理 , 从 而实 现人 类 与计 算 机之 间
收 稿 日期 : 2 0 1 3— 0 9— 0 7
汤 敏 丽
( 凯 里 学 院教 务 处 , 贵州 凯里 5 5 6 0 1 1 )

要: 当前 网络环 境暴 露 出诸 多 问题 , 如 网络 智 能化程 度低 、 网络 信 息资 源使 用效 率低 , 从 而难
以 满足 用户对 查询 信 息的最 佳 需求. 为解 决这 些 问题 , 从 领 域本 体 设 计 着 手 , 对 基 于语 义 网对 本
对 某些 概念 进行 形式 化 处理 , 能够 实现 个体 与 团体 之 间的转化 , 但 需 要 通 过 4层 含 义 来 实 现 . 本 体 能
够利 用概 念模 型进 行抽 象词 汇 的构建 , 这 能够 发挥 它 的共享 功 能 , 但 本 体 只 是 客 观展 现 问题 的实 质 ,
作者简介 : 汤敏丽( 1 9 8 2 一 ), 女, 贵州凯里 人, 凯里学 院教务处讲师 , 研究方 向: 数据库 、 网络
体整 合技 术进 行深入 研 究 , 进 而为本体 整合 技 术 的发 展提 供相 关理 论依 据 .
关键 词 : 语 义 网; 本 体 整合技 术 ; 本体 整合 设计 ; 本 体映射 技 术 论 文编码 : D o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 3— 9 3 2 9 . 2 0 1 3 . 0 6 .

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。

黄智生博士谈语义网与Web 3.0

黄智生博士谈语义网与Web 3.0

黄智生博士谈语义网与Web 3.0近两年来,“语义网(Semantic Web)”或“Web 3.0”越来越频繁地出现在IT报道中,这表明语义网技术经过近10年的研究与发展,已经走出实验室进入工程实践阶段。

PowerSet、Twine、SearchMonkey、Hakia等一批语义网产品的陆续推出,预示着语义网即将在现实世界中改变人们的生活与工作方式。

在Web 3.0时代即将揭开序幕之际,正确理解、掌握语义网的概念与技术,对IT人士与时俱进和增加优势是必不可少的。

为此,InfoQ中文站特地邀请到来自著名语义网研究机构荷兰阿姆斯特丹自由大学的黄智生博士,请他为我们谈一谈工业界人士感兴趣的语义网话题,包括什么是语义网、语义网与Web 3.0的关系以及语义网如何给商业公司带来效益等。

InfoQ中文站:您是语义网方面的权威专家,能否先请您为我们消除概念上的困惑。

现在有一个说法,即Web 3.0就是语义网。

但是除了W3C定义的语义网以外,关于Web 3.0还有许多种其他说法,您认为谁才真正代表了Web 3.0?为什么?黄智生博士(以下称黄博士):首先需要说明的是:我不认为自己是所谓的“权威”。

纵观万维网的发展,总是年轻人在创造历史,他们给人类社会带来了一次又一次的惊奇。

且不说万维网之父Tim Berners-Lee在1989年构想万维网的时候仅仅三十出头。

Web 1.0产生的雅虎和谷歌等国际大公司的创始人大多是年轻的博士生。

Web 2.0产生的Facebook等公司创始人的情况也大体如此。

Web 3.0的情况也可能如此。

我们甚至都不能完全指望通过现有的IT大公司的巨大投入来发展语义网。

这些大公司往往受着过去成功经验的束缚,而且新技术采用的是与以往完全不同的思路,从而会加深大公司对新技术的怀疑。

当然,这也为年轻人书写历史创造辉煌提供了发展空间。

由于Web 1.0和Web 2.0技术的成熟,Web 3.0的想法实际上表达了现在人们对下一代万维网技术的种种期待。

语义网概念及技术综述

语义网概念及技术综述

语义网概念及技术综述语义网(Semantic Web)是一种由 W3C(World Wide Web Consortium)推广的,基于 XML(eXtensible Markup Language)和 RDF(Resource Description Framework)等技术的网络,它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性,从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。

一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络,它通过使用 XML、RDF 等技术,将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。

与传统的 Web 相比,语义网更加强调信息的结构和含义,而不是简单的文本表现形式。

因此,语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段,是实现智能 Web 的关键步骤。

二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一,它是一种用于描述数据的标记语言。

XML 可以用来表示数据结构,并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。

通过 XML,我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达,从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。

2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术,它是一种用于描述资源及其关系的模型。

RDF 将每个资源视为一个三元组,包括主体、属性和值三个部分。

通过这种方式,我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织,从而实现数据的共享和重用。

3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展,它增加了一些新的概念和规则,例如类、子类关系、属性限制等。

这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据,并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。

4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言,它提供了更加丰富的概念和规则,例如类、属性、关系等。

OWL 提供了三种不同的表达层次,分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full,以满足不同应用场景的需求。

OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系,并且可以用于构建更加高级的语义网应用。

语义网信息组织

语义网信息组织

K
A
公共汽车 A 出租车公司 P
A
型号
A
本体的分类
通用本体:描述最一般化的概念,例如空间、时间、
时间、运动等,独立于特定的问题与领域,作为大 众沟通的工具,可以说是真实世界中的常识。
领域本体:定义或描述特殊领域的相关知识,领域
本体如同专家的专门知识,每一份专业知识都记载 该领域中的事物。
应用本体:使用属性、关系进行定义与描述真实世
系,电子分类法的表现形式无法满足其需求。
本体与元数据的互补
元数据方案不具有普遍适用性。无法克服特殊性与一
般性的矛盾,而形式化的知识本体可以提供一种在元 数据方案之间自动映射的机制,通过语义web服务的体 系架构进行实现。
元数据应用难以实现元数据方案本身的进化,而知识
本体可以提供信息系统的其他视图,只需要通过自动 或半自动的手段应用新的元数据方案。
本体
“本体”(Ontology)是一个从哲学中引入的词汇。
目前得到广泛共识的定义是:本体:是共享概念模 型的明确的形式化的规范说明。明确是指所使用的 概念及使用概念的条件都有明确的定义;形式化是 指本体是能被计算机处理的。
本体是对一个领域里的概念及其关系的清晰描述,
是人与人之间、人与计算机之间对领域知识达成共 同理解的桥梁。
与分类法相比,本体的构建不再是传统的关系数据
库或简单的逻辑语言所能完成的。
对ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ本体而言,其概念体系的完善,语义的充实,
对领域知识表达力的增强,很大程度上取决于本体 的描述语言和构建工具。 比起分类法,本体要求更强的知识表达能力。
本体与分类法的比较-形式化
在形式化方面,本体的形式化程度要高于分类法,

利用语义网技术实现铁路交通的地理语义查询(一)——C#中地理数据的网络获取和本体构建

利用语义网技术实现铁路交通的地理语义查询(一)——C#中地理数据的网络获取和本体构建


个 体 的
关键 词 :语 义 网 ;W e b 3 . 0技 术 ;B a i d u Ma p A P I 编程 ;地 理数 据 获取 ;S QL i t e引擎 ;J e n a工具 ;地
理 本 体 ;本 体 构 建 ,I KV M. NE T 虚 拟 机
经过近 1 0多 年 的研 究 与 发 展 ,作 为 We b 3 . 0重 要组 成 部 分
利用语义网技术实现铁路交通的地理语义查询 ( 一)
— —
C #中地理数 据的网络获 取和本体构建
董 志
摘 要 :介 绍 了利 用 网络 地理 信 息服 务 获取 到有 关城 市特 定 区域 内有 关 火车站 的 P OI 点信息


根 据 这 些信 息 ,在 C≠ ≠ 环境 下 ,基 于J a v a虚拟 机 ,使 用J e n a A P I 设计 了本 体 的 类 、属 性 操 作 类 ,为铁 路 交通 中火车站 点 、线路及 所在 城 市的本 体 构建及 本 体推理 做 准备 。
生 了浩 瀚 的 网络信 息 和知 识 资源 ,寻找 人们 所 需要 的准确 信 息 常
常耗 费 大量 人 力精 力 。提 供 网络 信息 的语 义半 自动 化或 自动 化处 理 已迫在 眉睫 。这 就 使语 义 网是 成 为 We b 3 . 0最 有 希望 的基础 技
介绍在 C #中进 行 地 理数 据 的网 络获 取 、Байду номын сангаас Q L i t e 数 据 操作 类 和 本
中并 与 铁 路交 通数 据相 结合 ,利 用 运 行 于 I K V M. N E T上 的 J e n a
A P I 创 建 铁 路 站 点 本 体 ,将 本 体 存 储 为 o w l 文 件 ;当 用 户 进 行 火 车 站 点查 询 时 ,基 于 创 建 完 的本 体 模 型 进 行 规 则 推理 和本 体 查 询 ,得 到语 义查 询 结 果 并 在 网络 电子 地 图上 显 示 。方 法设 计

语义web中的本体学习OntologyLearningfortheSemanticWeb

语义web中的本体学习OntologyLearningfortheSemanticWeb

2.3 数据的导入和处理技术
文档的收集、导入和处理步骤 使用一个以本体为中心的文档爬虫来搜集网上 的相关文档。 使用自然语言处理技术来进行文档的处理。 使用一个文档包装器将半结构化文档(如领域 字典)转换成本体学习框架可以识别的格式 (如RDF格式)。 将处理过的文档转换为本体学习算法可以识别 的格式。
抽取词条
分类关系的抽取:(1)使用层次聚类技术(2)
使用模式匹配技术(字典)
非分类关系的抽取:使用基于关联规则的挖掘
算法
2.4 本体学习算法
本体维护算法
本体的修剪(发现和删除无关的概念)
(1)基线修剪(2)相对修剪
本体的精练(对本体的精细调整和增量扩展)
主要思想是先找出未知的词条,然后从本体中 找出与其相似的概念并提交给用户,最后由用 户决定该未知词条的意义。
FCA-Merge(第 三步):从概念格 生成新本体
2.3 数据的导入和处理技术
合并 本体1中的Hotel 本体2中的Hotel 本 体 2中 的 Accommodation
合并 生成新概念或关系
合并
2.3 数据的导入和处理技术
FCA-Merge算法小结
输入:两个本体和一个自然语言文档集 输出:一个合并过的本体。 对输入数据有如下要求: 文档集应该和每个源本体都相关。 文档集应该包含源本体中的所有概念。 文档集应该能够很好的分离概念。
3.本体的评价
精度 学习生成的本体
手工生成的本体
precisionOL =
| CompRef | | Comp|
召回率
recallOL =
| CompRef | | Ref|
Hale Waihona Puke 其中,Ref是参照本体中元素的集合, Comp是比较本体中元素的集合。

基于本体和语义网技术的范例构建方法

基于本体和语义网技术的范例构建方法

则链 的不 同路 径 探 寻 问题 的解 . B C R对 问题 求解 不
是通过 链式推 理 产 生 , 是 根据 以前 解 决 相 似 问题 而 的经验 , 到新 问题 的解 决方 法 . 得 当新 出现 的问题 是 以前 处理过 的 问题 的简 单重 复 时 , B C R把 相 同 范例
摘 要 : 分析 范例表 示与推 理 的 重要 性基 础 上 , 在 通过 对 本体 表 示 范例 的优 越性 分 析 , 以及语 义 网对 本体特 有的 组织特 性 , 出 了一种 新 的范例 构建 方 法 . 方法 利 用本 体表 示 范例 , R F作 为 本体 提 该 以 D 范例描 述的 通用框 架 , 有效地 实现 了范例 的表 示 、 织和 索 引 . 组
的成 功解决 方法 直 接 用 于 求 解该 新 问题 ; 新 问题 若
bae n o tlg n y t e og n zto ris o e n i e b u n oo .T e meh d i o rp e e t sd o noo y a d b h r a iain tat fs ma t W b a o to tlg c y h to s t e r sn c s p n o tlg ,tk a e u o noo y a e RDF a e ea a ul i go tlg - a e,a d raieefciey te rp e e t — sag n r l meb i n noo y c s l f d n e l fe tv l h e rs n a z to in,o g n z t n a d id x o a e. ra ia i n n e fc s o Ke r s:n oo ;s ma t e y wo d o tlg y e n i W b;c s c a e;c s — a e e sn n a e b s d rau g.2 0 06

基于语义网的农业知识本体研究

基于语义网的农业知识本体研究

基于语义网的农业知识本体研究摘要:随着农业信息技术的发展,“信息孤岛”成为了农业信息技术进一步发展的一个障碍,而资源的组织与描述是解决这一问题的前提。

基于语义网构建农业元数据和农业知识本体,从而实现农业信息资源的透明共享。

另外还根据面向服务的系统开发方法,研究分析了农业数据资源、农业软件资源和农业硬件资源的服务化方法。

关键词:语义网;农业信息资源;知识本体农业信息技术是农业科学和信息科学相互交叉渗透而产生的新的学科领域。

经过半个多世纪的发展,农业信息技术已产生了包括农业专家系统、精准农业、虚拟农业、管理信息系统、决策支持系统、信息化自动控制技术、农业信息网络、农业数据库系统等多个应用领域,这些成果在农业科研和农业生产中都取得了很大的经济效益和社会效益。

但是现有的系统都是独立的,同样的数据,需要这一数据的不同部门可能要分别去采集;同样的处理软件,每个系统都要开发自己的版本;许多昂贵的仪器设备,本单位并不经常使用,而需要的人却无法得到。

这就导致了不同领域之间、领域内部的各个系统之间资源是分散的、功能是独立的、结构是异构的,系统之间无法实现信息资源的共享,造成了大量的人力、物力和财力的浪费,这就使得解决农业信息资源共享问题成了当务之急。

要实现农业信息资源共享,首要难题是资源的组织与描述。

一、农业信息资源的组织农业信息资源来源复杂,类型异构,分布在不同的地理位置。

这些农业信息资源如果不能进行有效的组织,就很难保证资源之间的兼容性和互操作性,对资源的使用效率就很难达到应有的要求。

要实现资源的兼容性和互操作性,就必需达到三个基本的要求:资源的服务化、虚拟化和层次化。

(一)农业信息资源的服务化农业信息资源的服务化就是为了实现用户对农业信息资源的透明访问,由资源提供者事先将资源封装并以服务的形式发布,用户可以通过访问封装过的服务使用相关的农业资源。

(二)农业信息资源的虚拟化资源虚拟化将使分散在不同地理位置上的、异构的资源融合在一起,对用户提供透明服务。

语义网与本体

语义网与本体

中 ,本 体『 2 】 是 其 不 可分 割 的 重 要 组 成 部 分 。 由于 本 体 在 语 义 网 中 扮 演 非 常 重 要 的 角 色 .因 此 开 展 对 本 体 的 应 用 研 究 在 语 义 网 实 现 中具 有 重 要 意 义 。应 用 于 计 算 机 领 域 的本 体 从 概 念 上 说 是 个 实 体 , 可 以 随意 将 现 实 世 界 存 在 的 事 物 进 行 肢 解 , 通
以随 意 改 变 文 档 的 结构 ,并 且 无 需 操 作 过 多 解 释 的 流 程 。 U R I 索引会确定 N S的命 名空 间 ,它 具 有 避 免 重 复 利 用 的优 点 .当

过 概 念 与 概 念 之 间 的关 系来 构 建 起 相 应 的 体 系 , 而 剖 析 其 本
电脑 编 程 技巧 与维 护
ห้องสมุดไป่ตู้
语义网与本体
邵 忻
( 天津外 国语 大学教育技术与信息学院 ,天津 3 0 0 2 0 4 )
摘 要 :深入 了解 了语 义 网的 由来 ,研 究语 义 网 的 结 构 ,通 过 对 U n i c o d e和 U R I 、X ML+N S +X ML S c h e m a 、R D F+ R D F S c h e m a 、O n t o l o g y v o c a b u l a r y 4个层 次 模 型 来 铸 造 稳 固的 结 构 。将 本 体 技 术 融入 到语 义 网运 行 过 程 中 . 实 现 知
1 引 言
现 今 的 网络 是 松 散 、开 放 的 资 源 集 合 ,最 大 的 弊端 是 智 能 化 程 度 低 、网 络 信 息 资 源 不 能 得 到 充 分 利 用 ,提 供 给 用 户 的

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。

语义网和语义网格中的本体研究综述

语义网和语义网格中的本体研究综述

语义网和语义网格中的本体研究综述余一娇1,2(1 华中师范大学语言学系,武汉,430079)(2 华中科技大学计算机学院 武汉 430074)E-mail: yjyu@摘要:本体是语义网和语义网格研究中的一种重要方法。

文中首先介绍本体的定义、本体的四元素表示法和六元组表示方法,以及本体的设计分析生命周期;然后回顾语义网研究中曾产生过巨大影响的七种本体语言。

通过分析众多文献的观点,文中提出在将来我们应重点针对 DAML+OIL 和OWL两种本体语言进行深入研究。

文中还列举出了本体在生物信息计算和网络管理领域应用的两个实例。

最后根据语义网格和本体研究现状,提出了利用本体研究语义网格服务质量的基本思路和研究方法。

关键词:本体 本体语言 DAML+OIL OWL 语义网 语义网格 服务质量1.前 言Ontology在哲学领域常译为“存在论”,是指关于事物是否存在思考的学科。

在计算机科学和人工智能领域则译为“本体”,其词义与哲学中的“存在论”大相径邻。

1993年美国Stanford大学知识系统实验室的Gruber博士在文献[1]中定义:本体是用来帮助程序和人共享知识的概念的规范描述 (An ontology is the specification of conceptualizations, used to help programs and humans share knowledge.),后来该定义得到了进一步发展和完善[2]。

文献[1]还指出:概念化是关于世界上的实体,如:事物、事物之间的关系和约束条件的知识表达。

而规范一词是强调这种表达是用一种固定的形式来描述。

从我们已经阅读的多篇相关文献来看,几乎所有论文都接受了上述关于本体的定义。

迅速增加的Web页面数量、丰富的页面内容和时新的消息,为知识工程领域的科学家实现面向终端用户的应用研究、开发带来了极好的机会。

在Internet上实现基于语义的信息检索和情报收集,无疑是广大因特网用户的迫切需求。

基于本体语义信息检索及其在过程教学管理系统中应用

基于本体语义信息检索及其在过程教学管理系统中应用

浅谈基于本体的语义信息检索及其在过程教学管理系统中的应用摘要:本文主要在对语义网和本体技术进行了解的基础上,构建了基于本体的语言信息检索框架:主要包括问题构建模块、文档处理模块、用户查询模块以及信息检索模块。

尝试应用在在基于数据挖掘的过程教学管理系统中。

关键词:语义;本体;信息检索;过程教学管理中图分类号:tp311伴随着计算机的不断发展和技术领域深入的研究,发现利用语义检索可以加快访问速度和准确性,因此基于本体的语义信息检索技术得到了不断地发展。

通过对国内外的检索技术的了解,其主要包括全文检索、数据检索、ontology检索等多种检索方式。

而现在重点研究的技术是ontology检索技术,它是在语义上的一种模型技术。

研究过程中发现本体本身具有非常好的概念层次,乃至在概念之间建立起来的非常丰富复杂语义联系的能力。

理解本体的含义在语义检索中也是非常重要的。

在一定的领域里,本体可以形成相应的知识体系。

1 语义网和本体技术1.1 语义网及其体系结构语义网的基础是人工智能技术与xml技术紧密的结合,它的运作步骤是将传统的信息数据加以处理,并且将其添加各类辅助的标签、备注和一部分数据的关联信息等,其中涉及了xml语言的语义标注技术及标签类别定义[1]。

1.2 本体描述语言及编辑工具2 解析信息检索框架(1)第一模块:构建模块。

本体构建部分是语义检索的基础,是框架中的资源存储核心。

模块的功能就是确保资源的一致性和完好性,随着领域知识的不断变化和发展,将领域本体库进行不断的更新和补充,来保证领域本体库中资源相关概念的新鲜度。

(2)第二模块:文档处理模块。

文档处理模块其主要功能为语义标注和构建索引。

工作流程是将领域资源文档中的相应的概念和实体与领域本体进行匹配,并且进行语义的标注。

将标注后的领域本体采用高速算法进行排序。

并建立索引库。

(3)第三模块:用户查询模块。

用户查询模块的主要功能是将用户的查询信息进行查理,根据不同用户的要求将查询信息进行相应的扩展。

语义网本体构建方式研究的开题报告

语义网本体构建方式研究的开题报告

语义网本体构建方式研究的开题报告一、研究背景随着互联网的进一步发展,越来越多的数据被发布在互联网上,数据量呈现爆炸式的增长。

而这些数据往往分散在各个网站、数据库及各种应用程序中,缺乏相应的结构化描述,难以进行有效的管理和利用。

语义网(Semantic Web)技术的出现,可以将这些数据以统一的方式互相链接和交换,为利用这些数据提供了更好的途径。

语义网建立在本体(Ontology)的基础上。

本体是一种用来描述事物之间概念关系的形式化表示方法,是语义网的核心。

本体描述了现实世界中的概念和概念之间的关系,使得计算机可以根据定义的本体进行知识推理,从而达到语义的理解和知识的共享的目标。

本体构建是语义网技术中的核心问题之一,其中包括本体的设计、本体的实现、本体的测试等一系列问题。

因此,如何有效地构建本体,一直是语义网相关研究的热点之一。

二、研究目的本研究旨在探讨语义网本体构建的方法和技术,通过对现有本体构建工具的研究与分析,设计和实现一个支持本体构建的工具,并对其进行测试和评估,以提高语义网本体构建的效率和质量。

三、研究内容1. 国内外研究现状的分析通过对语义网本体构建的相关文献进行全面的调研,了解国内外本体构建的研究现状和发展趋势,寻找当前研究存在的问题和不足。

2. 本体构建的方法和技术介绍本体的基本概念和本体构建的方法和技术,包括本体设计的基本原则,本体的开发过程,本体语言的选择,本体构建的工具和平台等方面的内容。

3. 本体构建工具的研究和设计基于现有的本体构建工具进行研究和分析,以及对本体构建应用的需求和技术特点进行综合考虑,设计和实现一个支持本体构建的工具。

4. 本体构建工具的测试和评估通过对所设计实现的本体构建工具进行测试和评估,探讨本体构建效率和质量的提升方法。

四、研究意义1. 对语义网本体构建方法和技术进行深入探究,为今后的本体构建工作提供参考和指导。

2. 开发一个支持本体构建的工具,可以提高本体构建的效率和质量,为推动语义网技术的发展做出贡献。

语义网和本体技术(第一次ppt)

语义网和本体技术(第一次ppt)

对于所有的实例,必须至少有一个具有指定值域的 属性。
对于所有的实例,必须有一个具有指定值的属性。
解释
至少有N个属性
• 基数约束:能够 准确指定在描述 某个类的实例时 一个属性可以使 用多少次。
owl:minCardinality
owl:maxCardinality
至多有N个属性
owl:cardinality
用于定义关系的核心属性: rdf:type,把一个资源和它所属类型联系起来,将该资源声明为该类的 一个实例 rdfs:subClassOf,把一个类和它的父类联系起来 rdfs:subPropertyOf,把一个属性和它的一个父属性联系起来 用于约束属性的核心属性: rdfs:domain,限定属性p的定义域 rdfs:range,限定属性P的值域
Ryan worksWith knows John
knows
Andrew surname
Matt
Perez-Lopez
• 2.使用RDF进行信息交换
RDF是一种对信息共享和信息交换而优化的数据模型。 RDF是抽象的,虽然有助于人类进行分析,但并不适用于应用程序进行信 息交换。 RDF序列化 提供了一种将抽象模型转换为具体格式(例如:文件或者其他字节流)的 方法 RDF/XML 目前最流行的的三种序列化模式分别为 Turtle N-Triple
• RDF/XML示例:
<rdf:Description rdf:about="/people#Andrew">
<foaf:surname>Perez-Lopez</foaf:surname>
<foaf:knows rdf:resource="/people#Matt"/> </rdf:Description>

基于语义网的本体技术应用

基于语义网的本体技术应用

本 体和智 能主体是 其 不 可 分割 的重要 组 成 部分 . 其 中, 知识本 体是整个 网络设 计 的 中心 . 由于本 体在语 义 网中扮演 非常重 要 的角 色 , 因此 开展 对 本 体 的应 用研究 在语 义 网实 现 中具有 重要 意义 . 应 用于计 算 机 领域 的 本 体 从 概 念 上 说 是 个 实体 , 把 现实世 界 中的某 个 领域 抽 象 为一 组概 就是 念 及概念 之 间的关 系. 本 质上理解 , 从 本体 就是许 多
以及术语 类之 间的联 结紧 密度 , 使本体 构造 中的术语 分类 可 以 自动 进行 , 而为领域本 体的构 造提 从
供 有效 可行的 方案.
关键 词 :本体 ; 源描 述框 架 ; 义网 资 语 中图分类号 : P 1 .2 T 3 15 文 献标 志码 : A
Ap lc to fo o o y ba e n s m a tc W e p ia i n o nt l g s d o e n i b
NI W e q U n i
(c ol f c. n u A cl rl nv ,H fi 3 06 hn ) Sho o i,A hi ut a U i. e 0 3 ,C ia S u e2
Ab ta t sr c :To su y t e c n tu t n me h d o n wl d e o tlg a e n t e s ma t e y tm , t d h o sr ci to f k o e g no o y b s d o h e n i W b s se o c
维普资讯
ห้องสมุดไป่ตู้
第l 6卷 第 4期 20 0 7年 l 2月
计 算 机 辅 助 工 程

人工智能中的本体论技术

人工智能中的本体论技术

人工智能中的本体论技术随着科技的不断发展,人工智能已经成为现代社会中的热门话题。

而在人工智能的应用中,本体论技术则扮演着重要的角色。

本体论技术是一种用来建立和描述概念体系的技术,它主要通过对概念、属性、关系等内容进行形式化的描述和分类,从而为人工智能的应用提供必要的基础知识。

本文将从本体的概念、分类以及在人工智能中的应用等方面对本体论技术进行深入探讨。

一、本体的概念本体,是指人们对于某一具体领域的知识进行抽象、归纳、总结后所形成的概念体系。

在人工智能的研究中,本体往往指的是为某一应用特定领域建立的概念体系。

这个体系包括从概念到属性、关系以及更高层次抽象的模式等内容。

本体的构建是建立基于知识的人工智能的必要步骤之一,它将知识转化成一种机器可执行的形式,以便机器完成特定的任务。

二、本体的分类本体可以按照不同的特征进行分类。

最基本的分类方法是根据本体所涵盖的领域来划分,如医学本体、化学本体、机械工程本体等。

此外,本体还可以根据其等级进行分类,从而分为领域本体、顶层本体、共享本体和个性化本体等。

其中,领域本体是针对某一个领域建立的本体,顶层本体则是描述领域本体之间共同特征和抽象概念的本体,共享本体则是描述多个应用领域之间相同特征和共同语义的本体,而个性化本体则是描述某一特定领域、机构或者个人的独特语义及知识结构的本体。

三、本体论技术在人工智能中的应用本体论技术在人工智能的应用中有着广泛的应用,其中最典型的是语义网。

语义网是一种基于本体论技术的Web超链接语义化的网络,它的目的是将Web上的文档链接变得更加精确、明确、直观,以达到更好的人机交互和数据互用效果。

除此之外,本体论技术还被广泛应用于智能搜索、知识管理、自然语言处理、计算机视觉、机器人控制等方面。

在智能搜索方面,本体论技术被应用于搜索引擎的二次搜索功能,根据用户的特定需求,引擎能够更加精准地搜索相关信息,提高搜索准确性和效率。

在知识管理方面,本体论技术被应用于建立企业知识库,加快企业内部知识的传递和利用,实现对知识的有效管理。

数字地球的关键技术-语义网和OWL简介

数字地球的关键技术-语义网和OWL简介
• OWL
– 对RDF Schema的扩展 – 描述逻辑(DL)的Web化
译自Ivan Herman, W3C的SW Q&A
语义网与AI的关系
• 语义网
– 采取“主语+谓语+宾语”的形式 – 一种表达元数据的简单方式 – 结构化和定义名词的方法 – 有限推理 – 与应用相关的规则 – 模糊逻辑
• AI还包括
译自Ivan Herman, W3C的SW Q&A
SW Tools
• (Graphical) Editors:
– IsaViz (Xerox Research/W3C), RDFAuthor (Univ. of Bristol), Protege 2000 (Stanford Univ.), SWOOP (Univ. of Maryland), Orient (IBM)
– Jena (for Java, includes OWL reasoning), RDFLib (for Python), Redland (in C, with interfaces to Tcl, Java, PHP, Perl, Python…),
• SWI-Prolog, IBM’s Semantic Toolkit, … • Databases (either based on an internal sql engine or fully triple based):
From TBL’s Scientific American Article: The Semantic Web, 2001
Tim Berners-Lee讲故事
• Almost instantly the new plan was presented: a much closer clinic and earlier times—but there were two warning notes. First, Pete would have to reschedule a couple of his less important appointments. He checked what they were—not a problem. The other was something about the insurance company's list failing to include this provider under physical therapists: "Service type and insurance plan status securely verified by other means," the agent reassured him. "(Details?)"

本体论在计算机科学领域的应用研究

本体论在计算机科学领域的应用研究

本体论在计算机科学领域的应用研究本体论,指的是研究实体(个体)存在之前的本质属性和规律的哲学学说。

在计算机科学领域中,本体论则是指一种用于描述和组织数据的方法论,并应用于语义网、知识图谱、自然语言处理、工业智能等领域。

本文将围绕着本体论在计算机科学领域的应用进行探讨,并说明其研究的重要性和未来发展的趋势。

一、介绍本体论在计算机科学中的意义本体论的主要思想是将真实世界中的实体抽象出来进行描述和分类,消除语义的混淆,以达到进行有效通信交流的目的。

在计算机科学领域中,本体论主要通过构建本体(Ontology)的形式进行实现。

本体(Ontology)是一种对现实世界的抽象模型,其中包括实体、属性和关系。

它可以用于描述和组织相关领域的知识,是知识管理和知识的重用的重要工具。

在计算机科学领域中,本体论被应用于以下几个方面:1.语义网:本体是语义网的核心技术之一,它可以让计算机以更好的语义理解人类生成的各种语言,使得机器可以更好地为人类服务。

2.知识图谱:本体是构建知识图谱的重要技术,在构建知识图谱的过程中,需要对知识进行结构化,本体就可以用于描述和组织知识,实现知识的重复利用。

3.自然语言处理:本体可以根据词汇的意义将自然语言中的语义理解进行标注和结构化,从而使得计算机程序可以更加准确地理解自然语言。

4.工业智能:在现代工厂中,存在许多复杂的机器设备,而这些机器设备之间的交互和数据流动非常复杂。

本体可以用于描述这些机器设备之间的关系,从而实现工业设备的智能化管理。

5.医疗健康:在医疗健康领域中,研究人员使用本体来描述疾病的症状、治疗方案等内容,以便于将这些知识应用于临床实践。

二、本体论在计算机科学领域的应用案例下面介绍几个在计算机科学领域中应用本体论的实际案例。

1. Musi OntologyMusi Ontology是为音乐领域构建的一种本体,包括音乐家、乐器、演出、唱片、歌曲等相关实体、属性和关系。

它可以让计算机更好地了解音乐领域的知识,使得搜索、分类和推荐音乐方面的应用更加智能化。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。


语义网表示语言


语义网查询技术


语义网安全

7 April 2009
提要
1 2 3 4
为什么要使用语义网 什么是语义网 问题描述 怎么样使用语义网 应用于制造业信息化中的思考
7 April 2009
本体概念
共享概念模型的明确的形式化规范说明

概念模型

通过抽象出客观世界中一些现象的相关概念而得到的模型,概念模型 表现的含义独立于具体的环境状态 概念和概念的约束都有明确的和无歧义的定义 本体能通过本体语言编码,使得计算机可读,并可以被计算机处理 本体体现的是共同认可的知识,反映的是相关领域内公认的概念集


特征:
实现文档语义与文档结构的分离; 达到使文档具有机器可处理的语义。
7 April 2009
Web的局限性
Web信息无法被自动处理:

计算机只负责显示信息,而没有理解和处理Web信息的能力,在 Web上很难开发各种智能应用。 以最强大的搜索引擎Google来说,它目前能搜索80亿之多的Web页 面,但这仅仅占整个Web规模的25%-30%; 同时,无法精确识别Web上的内容,搜索结果的质量并不令人满意。 Web Service:UDDI、WSDL等技术标准,服务的查全率和查准率 仍然较低;服务集成需要人工干预; 跨平台互操作的中间件:CORBA、COM、EJB等应用,存在中间件 描述、检索和自动化集成等方面的问题; 描述信息的语义二义性导致机器无法自动的理解和处理它们。

实现了文档结构和文档表现形式的分离; 以Java script、VB script和XML等技术为标志; 数字图书馆、网上购物、网上办公自动化等等。
7 April 2009
Web的发展历史——第三代Web
Web的高速发展使得它很快成为一个庞大的知识 库,但同时带来很多问题:

忽略了计算机的处理作用; 大部分有用信息无法得到有效利用。
7 April 2009
一个例子
卡洛斯正在找一个至少45平方米、至少有两个卧 室的公寓。如果是在三楼或三楼以上,大楼必须 有电梯。而且可以养宠物。 卡洛斯愿意为市中心的45平方米大小的公寓付 300美元,为在市郊的类似公寓付250美元。并 且,他愿意为公寓超出45平方米的部分每平方米 支付5美元,为花园每平方米付2美元。 他的付款总额不会超过400美元。在给定的可选 项中,他将选择最便宜的,第二优先的是有花园 的,最后才是有额外空间的。


通过互联网浏览文档成为可能,实现了文档表现形式与文档存储格式 的分离; 以HTML语言、URL和HTTP等技术为标志,以静态页面的形式来展 现信息; 简单易用,但信息单调,维护困难。
7 April 2009
Web的发展历史——第二代Web
允许用户通过交互查询数据库来构建Web应用, 并将数据库中符合要求的结果动态的生成页面, 并展示给用户。 特征:
但是规则R2’的前提不在谓词逻辑的表达能力之内,于是,就需要一 种新的规则系统。注意规则R1和R2适用于掌握相关情形的完全信息 的情况,而非单调规则R2’则应用于信息不完全的情况。
7 April 2009
逻辑的分类
谓词逻辑 命题逻辑 描述逻辑 Horn逻辑 模态逻辑 直觉主义逻辑 多值逻辑 ……

7 April 2009
提要
1 2 3 4
为什么要使用语义网 什么是语义网 怎么样使用语义网 应用于制造业信息化中的思考
7 April 2009
语义网的架构
机器和软件代理可以用它来 唯一的验证某个信息是否由 特定的可信任的来源提供。 规则 信任 除了本体层定义的术语关系 和推理规则外,还需要有一 数据 证明 个功能强大的逻辑语言来实 RDF数据模型提供简单的语义, 数 数据 现推理。 RDF属性可以看作是资源的属性, 逻辑 提供一个明确形式化语言,以准确 字 同时又表达了资源之间的关系; 定义术语语义及术语间的关系。 自描述 签 RDF Schema定义被描述资源的类 XML提供文档结构化的语法,实现了文档结构与 本体 文档 ,并提供约束违例的检测机制。 文档表现形式的分离,根据不同的目的同一个文 名 档可以有不同的表现形式。XML名称空间是名称 一种新的+字符编码标准,它支持 RDF+RDF Schema 的一个集合,用于文档元素和属性名有效性的验 世界上所有的语言。无论在什么 唯一标识Web上的任一资源,其思 证。XML Schema是约束XML文档结构的语言。 平台上,无论在什么程序中,无 想是在需要的时候通过链接引用 XML+NS+XML Schema 名称空间 论使用什么语言,每个字符都对 资源,因此不需要对资源进行拷 应于一个唯一的Unicode编码值。 贝或集中管理。
r2,r3,r4,r5,r6>r1 r7: size(X,Y),Y>=45,garden(X,Z),central(X) => offer(X,300+2Z+5(Y-45)) r8: size(X,Y),Y>=45,garden(X,Z), ﹁ central(X) => offer(X,250+2Z+5(Y-45)) r9: offer(X,Y),price(X,Z),Y<Z => ﹁acceptable(X) r9>r1
citizenOf
implicatedIn
date location
Afghanistan
World Trade Center
2001-09-11
Washington, DC
Saudi Arabia
date 2001-09-11 location New York, NY
7 April 2009
本体谱
语义网理论与技术探讨
提要
1 2 3 4
为什么要使用语义网 什么是语义网 怎么样使用语义网 应用于制造业信息化中的思考
7 April 2009
提要
1 2 3 4
为什么要使用语义网 什么是语义网 怎么样使用语义网 应用于制造业信息化中的思考
7 April 2009
Web的发展历史——第一代Web
1989 日内瓦欧洲粒子物理实验室 Berners-Lee 特征:
Web信息无法被有效利用:

Web服务存在异构问题:


7 April 2009
语义网的思想
Berners-Lee:

对现有Web扩展; 语义网的目标是让Web上的信息能够被机器理解,从而实现Web 信息的自动处理,以适应Web资源的快速增长,更好的为人类服 务。


W3C:
将机器能理解的数据发布在Web上正成为很多组织最优先考虑的 工作,只有Web成为一个自动工具和人能够共享和处理数据的平 台,它的潜能才可能全部发挥; Web上的数据可以被机器自动处理、集成和重用。
7 April 2009
逻辑与推理——单调规则
A1,A2,……,An —> B 解释:

演绎规则(deductive rules):如果A1,A2,……,An已知为真,那么B也为真。 反应式规则(reactive rules):如果条件A1,A2,……,An为真,那么执行行动 B。
father(X,Y),mother(X,Y),male(X),female(X) father(X,Y) —> parent(X,Y), mother(X,Y) —> parent(X,Y) male(X),parent(P,X),parent(P,Y),notSame(X,Y) —> brother(X,Y) female(X),parent(P,X),parent(P,Y),notSame(X,Y) —> sister(X,Y) brother(X,P),parent(P,Y) —> uncle(X,Y) mother(X,P),parent(P,Y) —> grandmother(X,Y) parent(X,Y) —> ancestor(X,Y), ancestor(X,P),parent(P,Y) —> ancestor(X,Y)
这种解决方案在已经生日的情况下运转良好。但是,假设一个顾客因 为涉及隐私而拒绝提供他的生日。在这种情况下,就不能应用上面的 规则了,因为其前提是未知的。为了处理这种情况,需要写出如下的 规则:

R1:If birthday, then special discount. R2’:If birthday is not known, then not special discount.
本体是……
目录 (catalog)
术语表 (glossary)
分类的集合 (collection of taxonomies ) 辞典 (thesaurus)
通用逻辑约束的集合 (set of general logical constraints)
文本文件的集合 (set of text files)
“911”本体描述
Class Terrorist type hasLeader Osama bin Laden al Qaeda type
Class
Terrorist Organization type
Class
Terrorist Event
type
implicatedIn
Pentagon
residesIn
acceptable(x) offer(x,y)
7 April 2009
形式化描述——规则
r1: =>acceptable(X) r2: r3: r4: r5: r6: bedroom(X,Y),Y<2 => ﹁acceptable(X) size(X,Y),Y<45 => ﹁acceptable(X) ﹁pets(X) => ﹁acceptable(X) floor(X,Y),Y>2, ﹁lift(X) => ﹁acceptable(X) price(X,Y),Y>400 => ﹁acceptable(X)
相关文档
最新文档