基于本体知识库的自动语义标注

语义网本体

Part2：创建本体本次所创建的本体是一个植物(plant)本体，所用的工具是Protege4.3。首先根据植物的分类来建立本体的Schema层，按照不同的分类方式可以有不同的分类例如可以分为花（flower）、草(grass)和树(tree)三类。花又可以分为蔷薇科（Rosaceae ）、十字花科（cruciferae）、百合科（liliaceae）。草又可以分为草坪草（turfgrass）、孔雀草（maidenhair）、千日草（One thousand days grass）。树又可以分为乔木（arbor）、灌木(shrub)。所建的Schema层如下图1所示。图1 植物本体的Schema层构建图 2、添加属性，属性包括对象属性和数据属性。所添加的对象属性有：颜色、枯萎季节、茂盛季节开花时间、开花时长，其定义域均设置为Plant。添加的数据属性有：根茎的长度。具体的添加如下图2所示。（1）对象属性添加图（2）数据属性添加图图2 植物本体的属性构建图

3、添加相应的实例。为百合科添加实例：百合花（greenish lily flower ）为乔木添加实例：雪松和杨树，为草坪草添加实例：马蹄金草（The horseshoe golden grass ）具体的实例图如下图3所示。图3 具体实例添加图 4、定义公理，例如可以对其定义灌木为丛生状态比较矮小。则需要添加对象属性丛生状态（Cluster_State）和子属性主要丛生状态(Main_Cluster_State)，然后添加分类：Type，包括short and small和tall。对草坪草定义为：主要丛生状态是short and small。对乔木添加定义：主要丛生状态是tall。在Plant类下面添加叶子(leaf)，然后添加对象属性is_part_of，给leaf定义为：叶子是树叶的一部分。对草坪草的具体的定义效果如下图4所示。图4 草坪草定义效果图

汉语语义角色标注研究概述

中文语义角色标注研究概述南京师范大学文学院陈菜芳1 摘要：语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式，在问答系统、机器翻译和信息抽取等方面得到了成功地应用，是目前自然语言理解领域中比较热门的一个研究方向。本文介绍了中文语义角色标注语料资源、中文语义角色标注发展现状以及对中文语义角色标注未来工作进行了展望。关键词：浅层语义分析语义角色标注资源语义角色标注 0 引言语义角色的自动标注是对句子中谓词所支配的语义角色进行自动标注,是对句子进行浅层语义分析的一种方法。语义角色标注技术在大规模语义知识库的构建、问答系统、机器翻译和信息抽取等领域都有着广泛的应用，其深入的研究对自然语言处理技术的整体发展有着重要意义。下面主要从三个方面来介绍中文语义角色标注研究状况：首先，介绍相关的中文语义角色标注语料资源；其次，描述了中文语义角色标注的发展现状；最后，对中文语义角色标注未来的工作进行展望。 1 中文语义角色标注语料资源语义角色标注离不开语料资源的支持。英语较为知名的语义角色标注资源有FrameNet、PropBank和NomBank等。中文语义角色标注语料资源主要是从英语语义角色标注语料资源的基础上发展起来或参照其建设的。 Chinese Proposition Bank(CPB)同英文PropBank基本类似。在CPB中，总共定义了20多个角色，只对每个句子中的核心动词进行了标注，所有动词的主要角色最多有6个，均以Arg0～Arg5和ArgM为标记，其中核心的语义角色为Arg0～5六种，其余为附加语义角色，用前缀ArgM表示，后面跟一些附加标记来表示这些参数的语义类别。它几乎对Penn Chinese Treebank中的每个动词及其语义角色进行了标注，国内大多数语义角色标注研究都是基于此资源。中文Nombank是在英文命题库（Proposition Bank）和Nombank的标注框架上进行扩展，对中文名词性谓词的标注。中文Nombank加入了语义角色层的标注信息，与CPB一样，也标注了核心语义角色和附加语义角色这两类语义角色。中文NomBank中的角色位置有两类情况：一是角色在以名词性谓词为核心词的名词短语中；二是当以名词性谓词为核心词的名词1陈菜芳，女，南京师范大学2010级硕士研究生，研究方向计算语言学

OWL本体知识库的面向对象表示

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2018, 7(3), 132-141 Published Online June 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html,/journal/sea https://https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html,/10.12677/sea.2018.73015 Object-Oriented Representation for OWL Ontology Knowledge Base Shaohua Zhang, Yingzhong Zhang School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Received: Apr. 26th, 2018; accepted: May 8th, 2018; published: May 15th, 2018 Abstract Ontology technologies can better represent the knowledge implied in various terms and concepts in a structured, computable and shared form. The ontology based knowledge representation me-thod has been widely used in many fields. In view of the lack of efficient OWL (Web Ontology Lan-guage, OWL) ontology knowledge processing and integration tools in the engineering information processing, based on the study of the knowledge representation framework, language syntax and document structure based on the OWL ontology, an object-oriented OWL ontology knowledge base representation model is proposed and designed. A method based on XML document parsing plat-form to parse the OWL documents in a RDF/XML format is implemented, which can convert the OWL ontology knowledge base into an object oriented ontology knowledge base. The presented work lays a foundation for the subsequent engineering semantic information reasoning and knowledge retrieval service. Keywords Ontology, OWL, Knowledge Representation, Knowledge Base, Object-Oriented OWL本体知识库的面向对象表示张少华，张应中大连理工大学，机械工程学院，辽宁大连收稿日期：2018年4月26日；录用日期：2018年5月8日；发布日期：2018年5月15日摘要本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，基于本

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析 [摘要]在现有的语义网项目架构中，基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心，如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。在目前的关联数据知识库项目中，DBpedia是较为典型且成熟的一个，DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储，本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响，并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。 [关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建 1．概述及相关简介 1998年，WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性，使得下一代的互联网更加智能和高效，能够有效处理目前网络中的大量信息内容。这一概念和其具体的技术实现几经波折，从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念，在目前的语义网构想中，关联数据成为了其技术实现的核心概念。关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是，发布和部署实例数据和类数据，从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。在目前的具体实践中，数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上，存储在关联数据知识库中。而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户，从而实现信息和数据的跨网站共享。从上面不难看出，在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。 DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。它从维基百科的词条中抽取结构化数据，以提供更准确和直接的维基百科搜索，并在其他数据集和维基百科之间创建连接，并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上，提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。同时，与一些同时期的关联数据知识库项目不同，DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域，到2012年为止，DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目，这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。在大数量和宽范围的前提下，DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织，起到了一定的效果。本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述，在信息科学的领域中，1991年Neches 等人最早给出的定义是：给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成，规定这些词汇外延规则。1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。1997年Borst进一步完善了该本体的定义，表述为“共享概念模型的形式化规范说

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@https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html, 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。2001年5月，Web之父Tim Berners-Lee和合作者在《Scientific American》杂志上发表了“The Semantic Web”一文。文中正式提出了语义网的概念，鉴于Tim Berners-Lee在Web领域的巨大影响，该文后来一直被公认为是开辟语义网研究的源头文献。为了实现知识的共享和重用，语义网研究中引入本体技术是最近几年来的发展趋势，且正在被不断的实践。知识工程和人工智能学科针对本体技术进行研究已有多年历史，其中最有影响的科学研究组织是美国Stanford大学的知识系统实验室。该实验室的Gruber博士以及Deborah L. McGuiinness博士都对本体和语义网本体研究作出了巨大的贡献。本文的结构安排如下：第二部分介绍本体的表示方法和本体开发的生命周期；第三部分介绍语义网研究中的本体语言发展过程以及多种本体语言之间的关系；第四部分介绍本体在语义网研究中的应用实例；第五部分讨论我们今后一年的研究思路和研究目标。 2. 本体的表示与本体开发关于本体的定义如今在计算机科学领域已比较统一，但在具体的应用环境中如何规范化描述本体至今还缺乏统一的标准。目前有两种本体表示方法应用比较广泛，第一是传统的四元素表示方法、第二是较新的六元组表示法。前者源于Gruber博士的观点，后者则是2002年由新加坡南洋理工大学的Myo Myo Naing博士在一篇国际会议论文中提出。前者在世界范围内得到了比较高的认同，但

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究袁磊1张浩2陈静3陆剑峰1 1(同济大学CIMS中心，上海2(0092) 2(上海电力学院，上海200092) 3(华东师范大学地理系，上海200062) 【摘要】在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上，结合本体论，提出了一种基于本体的知识模型，并从领域知识推理、方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型，在对知识进行可拓性分析的基础上，提出了一种知识库结构模式，对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论，并在理论研究的基础上，给出了利用SQL Server数据库系统建立的知识库示例。【关键词】本体；知识模型；知识库；设计模式；知识工程 1引言对于知识的研究与探索，人类自始至终从未停止过，直至人类进入信息化社会并正在向知识化社会迈进的过程中，人类通过计算机的应用才开始真正把知识从概念跃升到知识科学。知识工程便是一门新兴的关于知识获取、表示和推理，以及用一种特定形式把知识表示为计算机可操作对象的科学。其研究的目标是挖掘和抽取人类知识，这也使得计算机具有了人类的一定智能。知识工程是在20世纪70年代后期，从构建专家系统、基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来的。Guus Schreiber认为"知识工程是一种建模活动，模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述，而忽略其他方面"。因此，知识工程领域最主要的研究内容是知识表示以及基于此的知识应用。知识模型本身是一个阐述"知识一密集型信息一处理任务结构"的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需的数据和知识结构的规范说明。

语义标记词

语义标记词顺序关系 (Listing) firstly(first) / secondly(second) / thirdly(third) / in the first place / my next point is / to begin with / last but not least / finally / for one thing / previously/ subsequently / next / for a start / first of all 目的：有条理的陈述、列举一些事实或者观点用法：理清思路，准确了解每一点讲述的内容和重点因果关系 (Cause and effect) so / because / since / therefore / thus / for this reason / as a result / consequently / for / because of / due to / owing to / to result in / resulting from 目的：帮助迅速精确的定位信息点（很多题目问得是“为什么”）用法：弄清哪些是原因，哪些是结果例证关系 (Illustration) For instance / for example / suppose / let’s take … / an example of this is … / a case in point / (that) is … 目的：用具体事例来证明或者解释其观点用法：当对于阐述内容不是十分理解的时候，可以利用例子帮助自己消化思考（如果已经理解，可以例子时间用来阅读后面题目）转折关系 (changing the direction of thought) 17 But / and yet / nevertheless / on the other hand / although / though / however / on the contrary / in spite of / despite / while / whereas / othwise / instead / as a matter of fact / by contrast / contrarily 目的：提示听众说华人即将表达自己对某些事物的真正看法用法：任何听力片断中都会出现，转折词之前的信息往往被设置成干扰项归纳关系 (summary) To summarize / in other words / if I can just sum up / what I have been saying is / to sum up / to conclude / in short / in sum / in brief / in conclusion / thus / on the whole / it amounts to this / in a word 目的：说话人发言要点的概括用法：听到归纳关系词标志着录音即将结束，或某一方面的阐述即将告一段落，

知识工程中的知识库、本体与专家系统①

知识工程中的知识库、本体与专家系统① 魏圆圆1, 钱平2, 王儒敬1, 王雪1 1(中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥230031) 2(中国农业科学院农业信息研究所, 北京100081) 摘要: 随着语义Web思想的兴起, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑, 根据笔者的理解与实践, 对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清. 关键词: 知识库; 本体; 专家系统; 知识表示 Knowledge Base, Ontology and Expert System in Knowledge Engineering WEI Yuan-Yuan1, QIAN Ping2, WANG Ru-Jing1, WANG Xue1 1(Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) 2(Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China) Abstract: With the development of the Semantic Web, the interoperability and sharing of expert system were put for- ward more advanced requests. The researches for new knowledge representation and knowledge base systems are im- portant trend. As a formal, explicit specification of a shared conceptualization, ontologies provide frames for inte- roperability between different systems and can solve the sharing and interoperability problem effectively. There were a variety of doubts in some beginners’ mind with the concepts of knowledge base, ontology and expert system. Based on the author's understanding and practice, the systematic comparative analysis between knowledge base, ontology and expert system in the domain of knowledge engineering were proposed in this paper, in order to make these terms less confused and more clearly comprehensible. Key words: knowledge base; ontology; expert system; knowledge representation 作为构建语义Web的基础, 本体论的研究及其应用是目前国内外非常关注的研究热点, 成为一个新的研究领域. 近年来, 本体的开发逐渐从人工智能实验室走向领域专家的桌面上. 本体的应用从网站的分类系统(比如Yahoo!)到网络产品销售的分门别类(比如https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html,), 在互联网上的应用逐渐普及[1]. 某些学者将本体看作是构造知识库的一种途径, 另一些学者认为本体是知识库的重要组成部分[2,3], 此外还有专家将本体视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术. 上世纪90年代, 随着本体定义的提出, 知识工程领域在建立知识库的方法上也产生了一种革命性思想, 即有关本体工程和构建本体知识库的思想[2]. 同时, 随着并行与分布式处理、语义Web等新思想与技术的引入, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 因此, 当初研究专家系统的专家学者都对本体产生了兴趣, ①基金项目:国家自然科学基金(31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目收稿时间:2012-02-09;收到修改稿时间:2012-03-25

语义网技术

语义网技术是当前互联网技术研究的热点之一。目前大多数页面中的使用的文字信息不便于机器自动处理，只适合人们自己阅读理解，解决可自动处理的数据和信息方面发展较慢的问题，在网络上信息量剧增、人们迫切需要计算机分担知识整理这一压力的今天，成为信息检索的一个难题。本文首先建构了一种形式化的本体描述方法，并给出了标准化的定义，主要针对在本体层定义的基础上对逻辑层展开了基础研究，对于本体概念进行逻辑推理，通过本体中关系的属性，推理出隐含在本体概念间的关系。在本文的定义中本体包含五个基本的建模元语，概念，关系，函数，公理，实例，通过本体的五个建模元语构建本体，给出本体的形式化的规范定义，本体描述中的四种特殊关系有继承关系，部分关系，实例关系和属性关系，关系的各种属性是进行本体推理的逻辑依据，有传递性属性，关系继承性，反向关系继承性，逆属性，对称性属性，反身性属性，等价性属性等等，依据这些属性的逻辑性，可以推理出所要的查找。本文利用属性的逻辑推理机制采用树搜索的查找检索方式查找出隐含在概念之间的逻辑关系是本文所要进行的主要工作，这样可以判断出概念之间是否存在一些给定判断的关系，或者一个概念和什么概念存在给定的关系，再或者两个概念间都存在什么关系等等都是我们用推理检索所要实现的判断。摘要语义网技术是当前互联网技术研究的热点之一。目前大多数页面中所使用的文字信息不便于机器自动处理，只适合人们自己阅读理解，解决可自动处理的数据和信息方面发展较慢的问题，在网络上信息量剧增、人们迫切需要计算机分担知识整理这一压力的今

天，成为信息检索的一个难题，本文中对本体层概念的推理就是为了探索计算机理解语义所做的一个尝试。语义网的体系结构向我们说明了语义网中各个层次的功能和特征，语义网的研究是阶段性的，首先解决syntax(语法)层面的问题，也就是xml，然后是解决(数据层)基本资源描述问题，也就是rdf,然后是(本体层)对资源间关系的形式化描述，就是owl，damloil，这三步已经基本告罄，当然，基于rdf 或者owl的数据挖掘和ontology管理(如合并，映射，进化)按TIMBERNERS-LEE的构想，这个工作大概到2008左右可以完成，在商业上，很快就会在知识管理，数据挖掘，数据集成方面出现一些企业。目前亟待发展的是LogicLayer(逻辑层)，这方面在国内外的期刊著作中还少有提到，接下来的工作就应该是对于owlbased的数据进行推理和查询了，当前的推理方法主要是针对本体而言的，而本体的概念是在某个特定领域范围内的，而且在知识库中推理和查询是紧密的结合在一起的，相辅相成的，查询的同时必然存在着推理，而这里的推理就必须要建立在一定的逻辑模型的基础上，所以推理的方法就是基于逻辑模型的逻辑推理，可采用逻辑推理的方法。本体中推理的重点在于推理结论的正确性、完备性，若是不能保证推理的正确性，则语义网的引入就不但没有给网络资源的查询带来便利，反而阻碍了网络的发展，而且还要保证推理的完备，不遗漏应有的推理结果。本体推理的难点在于推理的高效性、资源利用率，若推理虽能达到正确性，完备性的目的而浪费了大量的时间和资源，则语义网也不能达到预期的效果，所以推理方法的使用及其效果是语义网成功的关

语义和本体的定义

语义数据的含义就是语义(semantic)。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，而数据的含义就是语义。语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义，以及这些含义之间的关系，是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。中文名语义外文名semantic 定义数据的含义含义对数据符号的解释领域性特征编辑语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构。主观特征编辑由于信息概念具有很强的主观特征，目前还没有一个统一和明确的解释。我们可以将信息简单的定义为被赋予了含义的数据，如果该含义（语义）能够被计算机所“理解”（指能够通过形式化系统解释、推理并判断），那么该信息就是能够被计算机所处理的信息。关于知识的概念目前没有明确的定义，一般来说，知识为人类提供了一种能够理解的模式用来判断事物到底表示什么或者事情将会如何发展。从知识的陈述特性上来看，知识即指用来描述信息的概念、概念之间的关系，以及概念在陈述具体事实时所必须遵守的条件。从这一点看，对于信息的语义以及信息语义之间的关联关系的描述本身就是一种知识的表达，因此在许多研究中，往往将语义的描述等同于知识的描述。

领域本体知识库总结

领域本体知识库目录 1、数据、信息和知识的层次关系 (2) 2、本体定义 (2) 3、领域本体定义 (2) 4、构建领域本体的准则 (3) 5、构建本体的技术方法 (3) 6、领域本体的构建 (4) 6.1、领域本体的构建步骤 (4) 6.2、领域本体的知识工程构建方法 (4) 6.3、领域本体开发流程 (4) 6.4、本体开发流程 (5) 7、本体开发工具 (6) 8、领域本体的查询推理 (7) 9、领域本体的存储 (7)

1、数据、信息和知识的层次关系图1 数据、信息和知识的层次关系2、本体定义 3、领域本体定义

4、构建领域本体的准则 5、构建本体的技术方法（1）本体形式化描述语言的选择（2）本体开发工具的选择（3）确立本体构建方法（4）领域知识的搜集

6、领域本体的构建 6.1、领域本体的构建步骤（1）确定本体的专业领域和范畴（2）列出本体中的重要术语（3）建立目标本体的概念结构（4）定义属性（5）创建类的实例 6.2、领域本体的知识工程构建方法（1）确定本体的领域与范围（2）列举领域中重要的术语、概念（3）建立本体框架（4）对领域本体编码、形式化 6.3、领域本体开发流程

6.4、本体开发流程（1）定义类和类层次

（2）定义类的属性及属性约束类的属性定义主要包括对象属性和数据属性。对象属性用于描述类的个体实例之间的关系。数据属性用于描述类的个体数值特征，不同属性有不同取值类型，一般包括文本、数值、日期等多种类型。定义属性时还须定义其属性约束，包括定义域、值域、属性类型等。（3）创建实例 7、本体开发工具本体开发工具采用开源的Protégé软件，用W3C推荐的OWL（ontology web language）语言作为本体描述语言。

基于本体的语义检索系统的研究与应用

基于本体的语义检索系统的研究与应用董涛，孟祥武北京邮电大学计算机科学与技术学院，北京（100876） E-mail：tdong2005@https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html, 摘要：基于本体查询的语义检索是建立在Semantic Web基础之上的一种检索技术。与传统搜索引擎技术相比，它极大地提高了系统的查全率和查准率。文章首先介绍了语义网和本体的基本概念，然后通过实际举例的概念层次图详尽地阐述了本体中概念及其关系的具体意义。最后利用本体构建工具Protege并结合本体的相关标准共同构建本体，通过Jena API实现了基于OWL本体文件的语义查询系统。关键词：本体，语义网，OWL，Jena，Protege 0. 引言随着Internet的迅猛发展，互联网上的信息正在随指数的速度在迅速增长，出现了信息爆炸的问题。在如此浩瀚的信息海洋中，检索到有价值的信息成为当前计算机检索系统必须解决的问题。因此，信息检索技术成为当前热门的研究课题。目前，最主要的信息检索技术有两种。一种是基于目录的检索技术，它将相关主题的页面组织起来，形成一棵目录树。因此，检索的过程，就是遍历一棵目录树的过程。另一种是基于关键字匹配的检索技术，也是最常见的检索技术[1]。以上两种信息检索技术在查全率和查准率方面还存在着很多欠缺之处。例如：当用户查询番茄时，搜索引擎只会将包含有“番茄”一词的页面提供给用户，而不会把包含有“西红柿”一词的页面也返回给用户。因此，这就存在着查全率的问题。与此同时，搜索引擎会把包含有“番茄花园”的页面返回给用户，但这并不是用户想得到的，因此，这在查准率方面就出现了问题。为了解决查全率和查准率的问题，就需要提高信息检索技术的精度和覆盖率。如何使搜索引擎更加智能化，使它能够充分理解用户的意图，是信息检索技术需要迫切解决的问题。近年来，语义网的提出为增强搜索引擎的智能化提供了良好的解决方案。它将网络中的各种资源结构化，使得计算机能够识别、处理。计算机首先将检索词本体化，检索引擎通过解析、推理，然后将相关资源从本体库中提取出来，最后返回给用户。这种智能的检索技术能够提高用户的满意度，减少不相关的结果，得到更多相关的结果。本文从构建本体及其本体库的角度出发，结合实际的应用，阐述如何建立语义检索系统进行信息检索。 1. 语义网与本体的概述 1.1 语义网在2000年11月的XML2000会议上，Tim Berners-Lee首次提出了语义Web的概念。他将语义Web定义为：语义Web是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以利于机器的自动处理。他于2000年提出了语义Web的体系结构[2]，如下图所示：

网格环境下基于本体的知识库模型研究

第51卷第5期　2005年10月武汉大学学报(理学版) J.Wuhan Univ.(Nat.Sci.Ed.)Vol.51No.5　Oct.2005,603～608 收稿日期:2004211210 通讯联系人　E 2mail :chenhr @https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html, 基金项目:湖北省教育厅科学研究计划(2003A012);湖北省自然科学基金(2003ABA049)资助项目作者简介:黄　屹(19692),男,博士生,现从事分布式系统与分布式流媒体等研究.　E 2mail :huangyi @https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html, 文章编号:167128836(2005)0520603206 网格环境下基于本体的知识库模型研究黄　屹1,顾进广1,2,陈莘萌1 ,陈和平3 (1.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;2.武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081; 3.武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081) 摘　要:针对知识技术仅用于描述网格服务的可用性以及如何被发现、调度和进化的现状,在开放网格服务体系结构(O GSA )的基础上,给出了知识库本体的形式化定义,分析了构建知识库所需的本体,在此基础上提出了网格环境下知识库通用体系结构及基于语义适配器的存储模型,克服了Sesame 存储模型在存储不同格式文件和本体方面所存在的不足,讨论了网格知识库的访问机制. 关　键　词:知识库;开放网格服务体系结构;知识网格;本体中图分类号:TP 391 文献标识码:A 0　引　言网格[1]作为分布式环境下资源共享与协作计算的集成基础设施,网格正受到越来越多的关注.网格应用涉及海量数据与密集计算,对目前的互联网和网络基础设施而言是一个极大的挑战,网格中间件正试图在通信、调度、安全、信息、数据访问和错误检测等多个领域迎接挑战.开放网格服务体系结构(O GSA )[1,2]借助Web service 成果,在网格中引入了服务定位.网格服务是Web service 的集合,它遵守一组控制、差错恢复和安全管理协定,并通过标准接口提供服务.知识网格[3]使用知识本体来描述网格资源,是网格和语义网络的一种演变.V EGA 2KG (http ://https://www.360docs.net/doc/ab3800621.html, )[4,5]和PD KD [6,7]是该方面研究的典型范例. 然而,目前关于知识和网格的研究主要集中在使用知识技术来描述网格服务的可用性,描述它们是如何被发现、调用和进化的,并且从服务描述和网络元素中获取知识.相反,网格上的知识却很少讨论.本文提出了一种网格知识应用———在网格的分布式节点上存储知识,使用网格与知识网格的基本概念如面向服务的中间件,网格的知识技术,基于本体的知识表示机制等等,来描述分布式知识库节点的资源处理能力. 作为词汇集和概念关系的形式化说明方法,知识本体在语义网和知识网格中发挥重要作用.知识本体为确定领域中的应用提供共享概念,减少或消除多个概念和术语之间的混淆,使领域知识的处理更加精确和方便.使用DAML +OIL 等描述逻辑语言来表示基于本体的知识,DAML +OIL 采用一种面向对象的方法进行建模,一个领域通常用类和特性来表示,它在RDF (Resource Description Framework )的基础上进行了扩充,丰富了语言的建模能力.用类Horn 逻辑语言如TRIPL EI [8]表示知识规则. 1　知识库的本体定义本体的主要目的是提供一种通用的方法,通过该方法,多个应用程序及使用者可以采用通用的方式来理解所涉及的领域知识及概念,达到重用资源的目的.通常用类、关系、函数、定理、实例的集合表示本体,文献[9]中给出了本体、关系、定理和词典的定义,本文在其基础上对本体进行扩充. 定义1　本体O 可用一个八元组来表示,O ∶=(C ,R ,A C ,A R ,≤C ,≤R ,σ,L ),其中,①C 和R 为两个集合,分别表示概念集合和关系集合;②A C ,A R 是两个属性集合容器,分别代表概念属性的集合容器和关系属性的集合容器,容器的每一个元素代表

基于本体的特征知识库研究

致力于打造高品质文档基于本体的特征知识库研究基于本体的特征知识库研究基于本体的特征知识库研究基于本体的特征知识库研究论文关键词:领域本体特征知识库特征技术论文摘要:使用特征类、特征对象来对零件特征进行表示,从而建立起一种新的概念化特征知识库。 1 本体和领域本体 1.1本体本体(Ontology)是共享概念模型明确的形式化规范说明。本体可以分为4种类型:领域本体(Domain Ontology)、通用本体(Generic Ontology)、应用本体(Application On-tology)和表示本体(Representational Ontology)。领域本体(Domain-Specific Ontology)是对学科概念的一种描述,描述了学科中的概念、概念的属性、概念间的关系以及属性和关系的约束。领域本体形式化描述为:OM={O,C,R,S},O表示本体集,C表示概念集,R表示关系集,S表示规则集。概念网模型形式化描述为:CM={0,C,AIBIP,R,S},O表示本体,C 表示概念集,AIBIP表示属性集或方法集或性质集,R表示关系集,s表示约束规则集。领域本体的表示形式采用框架表示。领域本体框架结构是由字符串Defontology 后跟<概念>本体、一对花括号组成。本体框架内容是概念的属性、关系和约束规则。概念的属性可以是多个,属性取值约束条件是对属性含义的约束,如时间、范围等,是可选项。概念的关系也可以是多个,约束规则是对概念的属性、关系的细节性约束。注释也是可选项。领域本体框架结构如下:Defontology<概念>本体{属性:属性名1 :属性取值约束条件 :注释属性:属性名1 :属性取值约束条件 :注释关系:关系名1 :关系性质 :注释关系:关系名2 :关系性质 2 特征概念本体 2.1特征概念本体为在知识库中描述特征,需要对特征进行关系描述。特征类是关于特征的描述,特征对象是特征类的一个实例。特征类之间、特征对象之间、特征类与特征对象之间有如下几种关系: 2.1.1 Instance-of实例关系 Instance-of实例关系:特征对象e与所属的特征类c的关系。记作I(e,C)。实例关系反映不同逻辑层次上特征实体概念之间的连接,没有自反性、对称性和传递性。推理规则:①性质继承:I(e,C)HasProperty(C,P)→HasProperty(e,P);②属性继承:I(e,c)HasAttribute(c,A)→HasAttribute(e,A):③行为继