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

明”，增加了“共享”和“形式化”两个限定语。1998年Studer等人在对Gruber和Borst 的定义进行了深入研究后，将本体进一步表述为“共享概念模型的明确的形式化规范说明”并从此形成了目前信息学界对本体概念比较一致的看法。

本文以DBpedia的本体结构为实例，从类与条目属性以及本体结构两个方面，分析DBpedia本体的构建思路。

2．DBpedia本体的类和条目属性分析

如前所述，本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明。根据斯坦福大学医学院发本体的构建七步法，构建本体有如下七个步骤：

（1）确定本体的专业领域与范畴

（2）考察复用现有本体的可能性

（3）列出本体中的重要术语

（4）定义类和类的等级关系

（5）定义类的属性

（6）定义属性的分面

（7）创建实例

但以上所述的七步法仅适用于某一专业或学科领域本体的构建。在DBpedia知识库一例中，由于所需要构建本体的是维基百科条目，因此其专业领域与范畴无法简单确定，因此在DBpedia的本体构建中，采用了类似于以叙词表为基础的自动化本体转换的方式。

但同样的，维基百科的词条表并非规范的叙词表，其类目划分也无法简单归于某一专业分类之下，词语的专指度不可避免的出现不足，因此，在DBpedia的本体构建中，类目划分和定义基本是人工完成，之后的条目转换才使用了自动转换的方式。

2.1 DBpedia类共有属性分析

本体的体系结构主要包括3个要素：核心元素集、元素间的交互作用以及这些元素到规范语义间的映射关系。对于本体的一般构造过程，可以用以下公式进行表示：

本体= 概念（Concept）+ 属性（Property）+ 公理（Axiom）+ 取值（Value）+ 名义（Nominal）从以上的一般公式中，我们还可以归纳出本体当中的基本关系类型，共有四类：

（1）part-of关系，表达概念之间部分和整体的关系

（2）kind-of关系，表达概念之间的集成关系

（3）instance-of关系，表达概念的实例和概念之间的关系

（4）attribute-of关系，表达某个概念是另一个概念的属性

由于DBpedia知识库的本体从分类上属于知识本体，因此在类和条目的属性设置上需要体现以上四种关系。

如图1所示，DBpedia的类除了名称这一唯一标示之外，还有如下共有属性：

图 1 DBpedia类属性实例

（1）Type属性，类型是类与条目的根本性区分，以图中‘Film’这个类为例，它的类型属性值是‘Class’，而该类下属的具体电影条目的属性则是‘Film’。

（2）Istypeof属性，这一属性列出了该类下属的所有条目

（3）SubclassOf属性，这一属性表明该类的上级类

（4）IsSubclassOf属性，这一属性表明该类的下级类

（5）Sameas属性，这一属性值指向一个URI，其中说明了所有跟该类同义的词语

以上是DBpedia本体类的五个共有属性，从该属性定义中可以看出，由于条目数量多，类目归属复杂，DBpedia类的属性定义较为简单。但仍能体现概念之间的关系。此外，由于名称的复用可能存在，因此DBpedia类和条目的属性命名匹配规则都较为严苛。仍以图中Film类为例，当以film为索引词查找该类时，无法直接得到反馈结果。由于DBpedia的使用用户生成内容较为随意，在创建本体时为类和条目添加了Sameas属性，以反映不同名称的同一事物。

2.2 DBpedia条目属性分析

在DBpedia本体体系当中，条目与类是两种不同属性的概念。简单的区分而言，DBpedia

本体体系中的条目相当于一般本体体系中的概念、属性和取值的集合，三者共同描述某种客观事物，而类则相当于一般意义上的分类概念，并不指代某种具体事物，而是一类事物的共有概念。

因此，DBpedia本体的条目属性除了表明其与类和其他概念的关系和联系之外，还根据其所属的类拥有各自独特的属性。

图2 DBpedia条目属性实例

从实例条目中，DBpedia条目所共有的关系属性仅有一条，即：

（1）Type，如类属性，在不同的本体语言下其Type定义不同。在DBpedia本体语言下，条目的Type属性是其所有上级类。如例所示，该条目所描述的运动员从

属于“运动员”、“花样滑冰运动员”和“人”三个类，因此其Type属性在DBpedia

本体语言下有三个值。

而根据其从属类的不同，DBpedia本体体系中的条目拥有独特的用以说明其概念的属性，如上例的运动员有“出生年月”、“性别”等属性。

2.3 DBpedia本体属性设置的评析

从实例分析中，不难看出，DBpedia的本体设计和构建符合以上本体构建原则。尽管由于原维基百科的条目存在重名，以及单个概念在不同领域的不同含义等问题，但在DBpedia 本体的构建过程中，以名称为区分条目和类的最根本区别。使用了添加后缀等命名规则来区分在原维基百科条目中重名条目。同时，针对不同类或条目所涉及的不同概念，合理的添加了能够反映其概念特质的属性。

同时，针对不同本体语言，DBpedia还对同一属性做了不同取值，这样在使用和查询的

过程中，能够用多种本体语言对DBpedia知识库的数据内容进行查找。

3. DBpedia本体结构分析

基于DBpedia类和条目的属性，DBpedia本体的结构较为简明，规则大致如下：

（1）以“事物（Thing）”这一概念来总括描述DBpedia本体中所涉及到的所有客观事物。

（2）事物（Thing）类下分有不同的子类，每一个子类都可以有它自己的子类

（3）条目用以描述具体的事物，从属于某个类和它的全部上级类

3.1 DBpedia本体结构表

活动游戏

事

解剖结构动脉

骨骼

脑

胚胎

淋巴

肌肉

神经

静脉

奖杯

化学物质化合物

颜色

货币

数据库生物数据库

装置汽车引擎

武器

疾病

药物

民族

事件协约

选举

电影节

武装冲突

音乐节

体育项目足球赛

国际长途汽车大奖

赛

武术混合项目

奥林匹克

赛跑

女子网球联合会赛

事

摔跤

太空航行年份

食物饮料

假日

语言

案件美国最高法院案件

交通方式飞机

汽车

火车

火箭

轮船

太空舱

空间站

航天飞行器

音乐流派

姓名名

奥林匹克成

绩

组织乐团

广播电视台广播网络公司

广播台

电视台

公司航空公司

唱片公司

教育组织学院

学校

大学

政府机构

立法机关

军事单位

非营利性组织

政党

美式橄榄球联赛

澳式足球联赛

运动联赛

高速赛车联赛篮球联赛棒球联赛加拿大式橄榄球联赛板球联赛曲棍球联赛高尔夫球联赛冰球联赛手球联赛轮滑曲棍球联赛长曲棍球联赛武术混合联赛摩托赛车联赛马球联赛英式橄榄球联赛

足球联赛垒球联赛速滑联赛机车联赛网球联赛电子游戏联赛排球联赛

运动队伍美式橄榄球队篮球队

加拿大式橄榄球队曲棍球队足球俱乐部摩托车队

公会

人物

大使建筑师

艺术家

演员成人演员喜剧演员动漫画家音乐人作家

宇航员

运动员

澳式足球运动员羽毛球运动员棒球运动员篮球运动员拳击手

自行车手

花样滑冰运动员

一级方程式赛车手

盖尔运动员

高尔夫球手

美式橄榄球运动员美国橄榄球运动员

冰球运动员

武术家

全美汽车比赛选手

大学生运动会运动

员

英式橄榄球运动员

斯诺克运动员斯诺克冠军

足球运动员

网球运动员

摔跤手

英国皇室

牧师红衣主教

基督主教

圣徒

足球教练

罪犯

虚构人物动漫人物

记者

法官

军事人员

模特

君主

官员

哲学家

《花花公子》玩伴女郎

牌手

政客大法官

国会议员

州长

市长

议会议员

总统

首相

参议员

科学家

足球经理

旅店

灯塔

博物馆

餐厅

超市

体育场

剧院

基础设施机场

火箭发射台

发电厂

道路交通桥梁

公交中转系

统

铁路

公路

三岔路口

隧道

车站

公园

历史名胜

纪念碑

自然景点水体湖泊

流动水体运河

河流

山洞

环形山

山

山脉

峡谷

人类居住地行政区划

大陆

国家

岛屿

定居地城市

城镇

村庄

保护区

滑雪区

产酒区

世界文化遗产保护地

星球

编程语言

计划研究计划

单曲

斯诺克世界排名

种群古细菌

细菌

真核生物动物两栖类

蛛型类

鸟类

甲克类

鱼类

昆虫

哺乳类

软体类

爬行类

真菌

植物石松类

针叶类

苏铁类

蕨类

有花植物葡萄

银杏类

苞果类

绿藻类

苔类

劳动成果电影

音乐

乐曲专辑

单曲欧洲歌唱大赛参赛

曲

软件电子游戏

电视剧

真人秀

网站

书面成果书

期刊文献学术期刊

杂志

报纸

戏剧

其他类

3.2 DBpedia本体结构的优点和存在的问题

从上表可以看出，DBpedia的本体结构从整体上仍借鉴和使用了维基百科的类目分类方法。由于其本体结构较为简单，类之间只有不同层之间的从属关系而没有同层之间的其他关系，因此在维护和添加数据时较为方便，可扩展性良好。对于数据扩充极为迅速的DBpedia 项目而言，这种结构有利于它的数据扩充和维护。

但DBpedia的本体结构也存在问题，主要是本体类的设置较为随意，同层次之间的类概念语义联系极弱。在某些领域的类划分过于详细，其他则比较粗糙。这就造成在目前的阶段，DBpedia在线知识库的搜索和查询效率不高，在线查询的稳定性差等问题。

4. 结论

DBpedia本体结构和其类目及条目属性的设置既有劣势，也有优点。其劣势主要在于同层次概念之间缺乏关系所导致的类概念之间的联系较为松散，类定义较为随意在特定领域难以准确体现从属关系，其优势在于对于概念的明确表达、本体结构的优秀可扩展性、对于多种本体语言的支持。

因此，我们在构建知识本体时需要注意借鉴其优势，避免其不足，构建类似知识本体的原则总结归纳如下：

（1）明确性和客观性。本体建立的基本原则就是要使概念的表达准确明晰,符合实际,因此对本体的描述要尽可能使用标准术语。

（2）连贯性和可扩展性。本体中通过推断与学习获得的概念知识和已定义的概念知识必须保持一致;同时,本体中要预留对已建本体作进一步补充说明的空间,以方便人们对特殊应用定义新的概念项,换句话说,就是在向Ontology中添加通用或专用的术语时,可以不再修改原有的内容。

（3）层次性和交互性。构建本体时使用概念层次关系和多重继承机制可以增加本体的表达能力但同层次概念间应保持最小的语义距离; 本体原型建立之后,还要保持本体的交互性,以便于领域专家的评估、检验和修正。

（4）最小编码偏差。本体的概念知识不应依赖于编码符号,如果不是知识内容的需要,而是为了标注或实现上的方便而做出某种表示选择, 就可能导致编码偏差。这种偏差应保持最小, 以不影响本体的知识表示。

（5）最小本体承诺。当某个知识系统使用知识的行为与某个本体中的定义相一致时, 就可以称这个知识系统承诺了该本体。这种承诺是基于知识层级的,在实际应用中,本体中定义了用于在知识系统间进行交换的词表,而本体承诺则是以连贯和一致的方式使用这个共享词表的协议。在本体设计时,应该在支持知识共享活动要求的基础上尽可能地减少本体承诺,即允许对本体进行承诺的知识系统根据自身需要自由地对本体进行专门化和实例化。

参考文献

（1）Mike Uschold, Michael Gruninger. Ontologies: Principles, Methods and Applications.

Knowledge Engi neering Review , 1996 , 11( 2) : 5- 33.

（2）Bizer, Christian; Lehmann, Jens; Kobilarov, Georgi; Auer, Soren; Becker, Christian;

Cyganiak, Richard; Hellmann, Sebastian (September 2009). "DBpedia - A crystallization point for the Web of Data". Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web 7 (3): 154–165.

（3）邓志鸿, 唐世渭, 张铭等. Ontology研究综述. 北京大学学报(自然科学版). 2002，38(5):730-738.

中医药领域本体研究概述

中医药领域本体研究概述【关键词】本体构建；中医药；综述本体(Ontology)自20世纪90年代引入计算机人工智能领域后,在计算机及相关领域迅速形成一个研究热点。作为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,将在人工智能、知识工程、图书情报等领域具有重要的作用和广阔的应用前景。笔者从中医药领域本体构建、基于本体的中医药语言系统和应用系统三方面对中医药本体研究进行概述,并结合发展现状对其进行展望。 1 本体与本体构建 1.1 本体的概念本体是源于哲学的一个概念,原指对世界上客观存在物的系统描述,即存在论,后衍生到语言、信息、知识系统等领域,被定义为“概念化的明确的规范说明”。目前,关于本体的定义有很多种说法,但不外有两层含义：一是哲学领域的存在,是本体论的研究对象；二是延伸到特定领域之中,指某套概念及其相互之间关系的形式化表达,包括概念化、规范化、形式化和共享4个特征[1]。从本体的内涵上看,综合不同学者的认识,本体大都被认为是信息、知识的底层构架工具,用于组织较高层次的知识抽象,是领域知识概念化、形式化的说明,也可以是特定领域内“人机交流”的语义基础,即提供概念与概念之间关系的共识。按照领域依赖程度,本体可以分为顶层、领域、任务和应用本体4类；按照主题可分为知识表示本体、通用本体、领域本体、术语本体和任务本体。中医药本体主要用于描述中医领域知识的专门本体,是专业性本体,一般属于领域本体和知识表示本体。 1.2 本体构建工具与描述语言在本体构建方面,一是利用已有的叙词表或术语词典进行改造；二是利用现有信息和领域专家从头做起,而以后者较常用。目前已经得到公认的方法包括Bemeras法(KACTUS法)、SENSUS法、“骨架”法、企业建模法(TOVE法)、Methontology法等。Gruber[2]于1995年提出了本体构建的五条规则(明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺),但本体工程构建方法尚处于相对不成熟阶段。本体的构建工具也有很多,包括protégé、WebOnto、Ontolingua、OntoEdit、Ontosaurus、OntoEdit、IBM Ontology Management System等,其中,protégé 是斯坦福大学开发的使用较为广泛的构建工具之一,目前已有4.0版本。

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/5612953331.html,/journal/sea https://https://www.360docs.net/doc/5612953331.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

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二、健康保健知识库系统设计 2.1 健康保健知识库系统的功能要求 1.用户注册登陆。 2.用户可以进行健康测评，系统给出相应的结果，评价和建议。 3.用户进入健康保健中心维护知识系统，可以增加、删出、修改、查询信息。 4.用户根据类别查看知识库（小常识，减肥瘦身，运动健身，静心养神）。 5.用户可以在“你问我答”模块中提出问题，回答问题，查询问题。 2.2 健康保健知识库系统管理功能描述：用户打开健康保健知识库的主界面,填写相应的用户信息、点击注册、进入主页。选择健康保健知识库系统的相关功能进行操作。若用户选择退出，则返回主界面操作规程描述：从主界面填写用户的“用户名”、“用户密码、点击“登陆”进入健康保健界面。如果是新用户，则需先点击“新用户注册”，进入“注册”界面。按照一定的要求进行注册。处理过程描述若用户点击“返回”，退出当前操作；若用户点击其它按钮则调用相关的功能操作。 2.3 健康保健知识库系统登陆界面管理工程功能描述：通过打开健康保健知识库系统，可以对界面上的相关信息进行操作。如“填写用户信息”、登陆”、“退出”、“新用户注册”。操作规程描述：在界面上的“用户名”一栏填写所要登陆的用户名，在“用户密码”区域输入相应的信息，点击“登陆”进入聊天界面，如果“密码”错误，则需重新“登陆”。新用户可以通过“新用户注册”后进行“登陆”。若退出点击“返回”则退出登陆界面。

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/5612953331.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

科技知识常识

一、物理学常识（一）牛顿运动定律牛顿运动定律是牛顿提出的物理学的三个运动定律的总称，被誉为是经典物理学的基础。牛顿第一定律，又称惯性定律，指的是：一切物体在不受任何外力的作用下，总保持匀速直线运动状态或静止状态，直到有外力迫使它改变这种状态为止。这个定律明确了力和运动的关系及提出了惯性的概念。牛顿第二定律，指的是：物体的加速度跟物体所受的合外力F成正比，跟物体的质量成反比，加速度的方向跟合外力的方向相同。公式：F=MA”。牛顿第三定律，指的是两个物体之间的作用力和反作用力，在同一条直线上，大小相等，方向相反。（二）麦克斯韦方程组麦克斯韦方程组是麦克斯韦建立的描述电场与磁场的四个方程。在麦克斯韦方程组中，电场和磁场已经成为一个不可分割的整体。该方程组系统而完整地概括了电磁场的基本规律，并预言了电磁波的存在。麦克斯韦方程组在电磁学中的地位，如同牛顿运动定律在力学中的地位一样。以麦克斯韦方程组为核心的电磁理论，是经典物理学最引以自豪的成就之一。它所揭示出的电磁相互作用的完美统一，为物理学家树立了这样一种信念：物质的各种相互作用在更高层次上应该是统一的。另外，这个理论被广泛地应用到技术领域。（三）相对论相对论是关于时空和引力的基本理论，主要由爱因斯坦创立，分为狭义相对论(特殊相对论)和广义相对论(一般相对论)。相对论的基本假设是相对性原理，即物理定律与参照系的选择无关。狭义相对论和广义相对论的区别是，前者讨论的是匀速直线运动的参照系（惯系参照系）之间的物理定律，后者则推广到具有加速度的参照系中（非惯性系），并在等效原理的假设下，广泛应用于引力场中。相对论颠覆了人类对宇宙和自然的“常识性”观念，提出了“时间和空间的相对性”、“四维时空”、“弯曲空间”等全新的概念。狭义相对论最著名的推论是质能公式，它可以用来计算核反应过程中所释放的能量，并导致了原子弹的诞生。而广义相对论所预言的引力透镜和黑洞，也相继被天文观测所证实。（四）分子运动论分子运动论是从物质的微观结构出发来阐述热现象规律的理论。它的基本内容是： 1.物体是由大量分子组成的，分子永不停息地做无规则运动，分子之间存在着相互作用力。大量分子无规则的运动叫做分子的热运动。 2.实际上，构成物质的单元是多种的，或是原子(金属)，或是离子(盐类)，或是分子(有机物)。在热力学中，由于这些微粒做热运动时遵从相同的规律，所以统称分子。无数客观事实(如布朗运动、扩散现象等)，证明了分子运动论的正确性．它能很好地解释各种不同物质的结构和特点，及所有的热现象，并把物质的宏观现象和微观本质联系起来。（五）热力学三定律热力学第一定律即能量守衡与转化定律，其内容为：在任何孤立的系统中，不论发生何种变化，无论能量从一种形式转化为另一种形式，或从一部分物质传递给另一部分物质，系统的总能量守恒。

本体理论与领域本体的构建

第二章本体理论与领域本体的构建 2.1 本体理论 2.1.1 本体的基本概念本体论（Ontology）的概念最初起源于哲学领域，是形而上学理论研究的一个分支，与认识论相对。认识论研究人类知识的本质和来源，即研究主观认知，而本体论研究的则是客观存在。Ontology一方面研究存在的本质，另一方面研究客体对象的理论定义，即整个现实世界的基本特征。现在哲学领域较多翻译为“本体论”。经过多年的演进，到今天，经过人们对“本体”这一概念的重新理解和定位，本体的理论与方法早已被信息领域采用，用于知识的组织、表示、共享和重用。本体在计算机学科的使用可以追溯到上个世纪80年代，Alxenader在1986年发表的文章被视为本体在计算机领域获得不同于哲学领域的新的研究的起点。随后Ontolgoy在人工智能领域界获得稳步的发展，并被逐渐赋予了新的含义[8-9]。1991年，在人工智能领域，Neches等人最早给出Ontology定义，Neches认为[10]“An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area,as well as the rules for combining termsand relations to define extensions to the vocabulary.”即“一个本体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的规则定义这些词汇的外延规则。”本体定义了组成主题领域的词汇表的基本术语及其关系，以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则[11]。1993年美国斯坦福大学知识系统实验室(Knowledge System Laborary，简称KSL)的Gruber给出了本体在信息科学领域被广泛接受的定义：“An ontology is an explicit specification of a conceptualization”[12]。即“本体是概念化的明确的规范化说明”。这也是最著名并被引用最为广泛的定义。1995年Guarino和Giaretta 将本体定义为[13]“本体是概念化的明确部分的说明一种逻辑语言的模型。”这个定义与Gruber的理解有异曲同工之妙。随后在1997年W.N.Borst对Gruber的定义进行了引申，提出了“本体是共享概念模型的形式化规范说明”，以及1998年J.Studer的“本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明”。本体的定义随着时间的推移也在进行着不断的变化发展，为明确起见，现将本体发展史中较有代表性的定义列表如下：表2.1 本体发展史中的定义列表时间/提出人定义 1991/Neches 一个本体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的规

知识库建设方案

恒信知识库建设方案说明书、知识库的定义企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库，个完整的知识管理解决方案的重要组成部分，具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等，也包含微观的各个部门的一切知识内容，如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面，同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识，都在其内容之内。二、知识库的作用知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能，使其他职员有相同事件时有所参考，从而增强团队整体解决问题的能力，通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率，为客户解决问题提供方便快捷的方法，提升公司的形象。通过知识的积累，使一般工作标准化，增强公司稳定性，减少人员流动带来的损失，通过理论常识的传播，建立学习型组织。、建立知识库的背景随着公司规模的扩大和信息化的深入发展，公司内部的信息数据日益剧增，而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富，必须进行妥善保护和管理，一旦丢失，损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中，都积累了不少工作经验或工作标准，甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件，但都没有形成一个系统性的管理和归档，也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库，将已有的资料、文档、课件等知识收集起来，整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用，帮助公司有效储存一些 "隐性"的重要知识内容（如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频），使得显性的知识更易形成结构、体系，便于随时调用或再次利用，体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善，使得知识库能够保持良性循环使用，帮助到更多的员工成长，真正体

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。

从问答系统看知识智能

问答系统发展历程问答系统的研究经历了几个阶段。从20世纪50~60年代开始，人工智能科学家就致力于研究基于知识推理的问答系统，其特点是：专家建立知识库，答案或者从知识库中检索得到，或者在知识库上经过推理得到。推理主要是基于专家制定的启发式规则进行。代表性系统是美国麻省理工学院开发的数学符号运算系统MACSYMA[1]。基于知识推理的问答系统具有性能良好、回答准确、具有推理能力等优点。但是这种方法也有明显的缺点：人工构建知识库非常困难，知识库规模和领域有限，如果问题超出了知识库的范围，则系统性能会很差。 20世纪90年代，随着互联网技术的发展，网络信息日益丰富，搜索引擎为信息获取提供了极大的便利，但却无法清楚地表达人们的意图，而且其返回的是网页，并不是确切的答案，因此不能很好地满足人们的信息需求。为了弥补搜索引擎的不足，研究人员提出了问答式检索系统，如麻省理工学院开发的Start1、Umass开发的QuASM2和微软公司开发的Encarta3。这类系统的主要特点是：利用信息检索以及浅层自然语言处理技术从大规模文本库或者网页库中抽取出答案。与基于知识推理的问答系统相比，问答式检索系统不受知识库规模和领域的限制，更加接近真实的应用需求；与传统的搜索引擎相比，问答式检索系统接受的是自然语言形式的提问，对用户意图的把握更加准确，呈现给用户的答案也更加准确。但是目前，问答式检索系统仅能处理有限类型的简单问题，如事实性的问题、定义性的问题等。而且，由于只用到检索技术和一些浅层的自然语言处理技术，问答图灵测试让计算机具有人的智能，一直是科学家追求的目标。1950年，阿兰·图灵(A. M. Turing)提出“图灵测试”：让一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列问答；如果在相当长的时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这台计算机具有相当于人的智力，即这台计算机是能思维的。自此，问答系统成为判断计算机是否具有智能（特别是语言智能）的理想模型。美国认知心理学家奥尔森(G. M. Olson)认为，判别计算机是否理解自然语言的四个标准是：问答系统(question answer-ing)、文摘(summari z ation)、复述(paraphrase)和机器翻译(machine translation)。计算机只要达到四个标准之一，就认为它理解了自然语言。赵　军中国科学院自动化研究所从问答系统看知识智能关键词：问答系统　知识智能 1 https://www.360docs.net/doc/5612953331.html,/。 2 https://www.360docs.net/doc/5612953331.html,/IRLab/11-743s04/。 3 https://www.360docs.net/doc/5612953331.html,/。

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/5612953331.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/5612953331.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/5612953331.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

知识库建设方案讲解学习

知识库建设方案

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

对知识的表示的认识

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 对知识的表示的认识人工智能课程论文学学院计算机与信息技术专专业计算机科学与技术年年级2010 级计科一班姓姓名课课题对知识的表示的认识学号： 2对知识的表示的认识摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之知识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。关键词：知识；人工智能（AI）；知识表达式；一阶谓词逻辑；产生式一、知识和知识的表示 1、知识的概念知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。 1 / 10

只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。例如知道 1543 年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于瞎子摸象的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气 3的变化。有谚语曰：东边日（晴天），西边雨。