基于本体论的知识获取
基于本体论的知识获取
报 告 人 ： 宋玲 报 告 时 间： 2013-10-18 报 告 地 点：计算机院软件实训室
主要内容
1 2 3
本体论概述
知识获取 基于本体论的知识获取 实例分析
4
本体论的定义
本体论(ontology)是哲学概念，它是研究存在的本质的哲学问题。但近几十年里， 这个词被应用到计算机界，并在人工智能、计算机语言以及数据库理论中扮演着 越来越重要的作用。 然而，到目前为止，对于本体论，还没有统一的定义和固 定的定义。
智能化程度高
在现实生活中，针对同一个知识概念，不同用户检索时使用的查询词汇往往是不相同 的，比如表述“阿迪达斯”这个运动品牌时，一部分人喜欢用全称，而另一部分则倾向于 “阿迪”这个简称，这是因为不同用户的知识结构、检索习惯以及兴趣爱好都是不相同的。 本体包含领域内所有的概念词汇，它可通过词条间的映射关系有效地解决表达差异的问题； 另外，运用本体良好的层次结构关系，可以对概念进行语义扩展，实现用户检索需求的智 能获取。
知识获取的途径
人工知识获取
知识工程师
知识基系统 知识库
领域专家 教科书……
半自动知识获取
知识工程师 知识获取工具
领域专家 教科书……
知识基系统
知识库
自动知识获取
知识获取工具 知识基系统 知识库
领域专家
知识获取的过程
知识获取是涉及到知识系统构造整个生命周期的一项浩瀚繁杂的系 统工程。一般将知识获取的过程分为如下几步，这几个阶段是不断反 复的过程。 （1）学习某个应用领域 （2）建立目标数据集 （3）数据预处理 （4）数据转换 （5）选定数据挖功能 （6）选定数据挖算法 （7）数据挖掘 （8）解析/评价 （8）知识发现
基于领域本体的蒙医药学知识库构建与知识发现
基于模式识别的知识发现
利用机器学习、深度学习等技术，自动识别 和提取蒙医药学数据中的模式和规律。
基于关联规则挖掘的知识发现
通过挖掘蒙医药学数据中的关联规则，发现 隐藏在数据中的有用信息。
基于本体的语义检索与推理
基于本体的语义检索
利用本体技术，将蒙医药学知识进行语 义建模，实现基于语义的检索和查询。
研究成果与贡献
蒙医药学知识库的构建为蒙医药学知识的存储、检索和应用提供了便利，提高了蒙医药学知识的利用 效率和共享范围。
通过本体技术的应用，实现了蒙医药学知识的语义化和智能化，为蒙医药学知识的发现和挖掘提供了新 的途径。
蒙医药学知识库的构建与知识发现为蒙医药学的研究、教学和实践提供了全面的知识支持，促进了蒙医 药学的发展和创新。
结果比较与讨论
结果比较
将基于领域本体的方法与其他传统方法进行了比较，结果显示基于领域本体的方法在蒙医药学知识库的构建和知 识发现方面具有更高的准确率和效率。
结果讨论
针对实验结果，对基于领域本体的方法在蒙医药学知识库构建和知识发现中的应用前景进行了讨论，提出了一些 改进和优化的建议。
05
结论与展望
VS
基于本体的推理
通过推理机制，根据已知蒙医药学知识进 行推理，得出新的有价值的结论和知识。
蒙医药学知识的关联规则挖掘
基于关联规则的疾病诊断
通过挖掘蒙医药学数据中的关联规则，发现疾病与症状之间的关联 ，辅助医生进行快速、准确的疾病诊断。
基于关联规则的药物推荐
利用关联规则挖掘技术，发现药物与疗效之间的关联，为患者提供 个性化的药物推荐方案。
01
知识源确定
从蒙医药学相关的书籍、论文、 病例报告等文本资源中确定知识 来源。
基于本体的军事知识获取和知识分析
基于本体的军事知识获取和知识分析
雷玉霞
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2002(029)0z2
【摘要】@@ 1.引言rn军事专业知识在军事决策系统、咨询系统、智能教学系统(ITS)、自然语言理解等系统中具有重要的作用.美国学者认为,复杂、实时的军事问题求解依赖于广泛的知识,为此美国军方投资创建了一个大型的知识库系统(即HPKB),以用于未来复杂的高科技战争[1].显然,军事问题求解更需要足够的军事专业知识.
【总页数】4页(P144-147)
【作者】雷玉霞
【作者单位】曲阜师范大学计算机系;中国科学院软件研究所99研,北京,100080【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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1.基于本体的HACCP体系知识获取与知识表示 [J], 朱麟;张友华;李绍稳;胡艺峰;刘金花;谢静
2.基于本体的HACCP体系知识获取与知识表示 [J], 朱麟;张友华;李绍稳;胡艺峰;刘金花;谢静
3.基于服装知识本体的知识获取与联通分析 [J], 雷玉霞;程慧波
4.基于本体论的民族知识获取与分析 [J], 王丽丽;曹存根;顾芳;田雯
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知识表示之六——基于本体的知识表示方法
知识表⽰之六——基于本体的知识表⽰⽅法 本体是对领域实体存在本质的抽象，他强调实体间的关联，并通过多种知识表⽰元素将这些关联表达和反映出来，这些知识表⽰元素也被称为元本体，主要包括：1. 概念——表⽰领域知识元，包括⼀般意义上的概念以及任务、功能、策略、⾏为、过程等，在本体的实现中，概念通常⽤类（class）来定义，⽽且通常具有⼀定的分类层次关系；2. 属性——描述概念的性质，是⼀个概念区别于其他概念的特征，通常⽤槽（slot）或者类的属性（Properties）来定义；3. 关系——表⽰概念之间的关联，例如⼀些常⽤的关联：⽗关系、⼦关系、相等关系；4. 函数——表⽰⼀类特殊的关系，即由前n-1个要素来唯⼀决定第n个要素，如：长⽅形的长和宽唯⼀决定其⾯积；5. 公理——表⽰永真式，在本体论中，对于属性、关系和函数都具有⼀定的关联和约束，这些约束就是公理，公理⼀般⽤槽的侧⾯（facet）来定义；6. 实例——表⽰某个概念类的具体实体。
本体的每⼀个知识表⽰元素也可以被看作⼀个知识⽚，每⼀个知识⽚都包含名称、定义和⽂档说明。
总的来说，构造本体的⽬的都是为了实现某种程度的知识共享和重⽤。
从⼴义来讲，本体的作⽤主要有以下两⽅⾯：1. 本体的分析澄清了领域知识的结构，从⽽为知识表⽰打好基础。
本体可以重⽤，从⽽避免重复的领域知识分析；2. 统⼀的术语和概念使知识共享成为可能。
较为具体来讲，本体的作⽤包括三个⽅⾯：即交流（communication）、互操作（inter-operability）和系统⼯程（system engineering）：1. 交流：主要为⼈与⼈之间或组织与组织之间的交流提供共同的词汇；2. 互操作：在不同的建模⽅式、范式、语⾔和软件⼯具之间进⾏翻译和映射，以实现不同系统之间的互操作和集成；3. 系统⼯程：本体分析能够为系统⼯程提供以下⽅⾯的好处：重⽤（reusability）：本体是领域内重要实体、属性、⼯程及其相互关系形式化描述的基础。
论符号主义人工智能的框架问题及其出路
论符号主义人工智能的框架问题及其出路符号主义人工智能的基本假设是：符号系统可以代表知识，并且可以进行推理、推理和问题求解等高级智能活动。
符号主义人工智能的框架大多基于逻辑和形式化语言，包括谓词逻辑、产生式规则、对象属性值（frame）等形式化语言，并将基于这些语言的推理和问题求解算法作为重要的研究内容。
然而，符号主义人工智能存在一系列的问题，导致其难以应对当今人工智能的挑战。
其中，最关键的框架问题包括：1. 知识表示与自动获取：符号主义人工智能假设所处理的问题都可以形式化地表示为基于语义和语法的符号系统，而符号系统的知识需要进行手工编写或者采用专家系统等手段获取。
这样的假设难以适应现实场景中海量数据和复杂知识的自动获取需求。
2. 不确定性和推理效率：符号主义人工智能处理不确定性问题的方法主要基于逻辑推理，而逻辑推理的效率在面对大规模、复杂的问题时受到限制。
而且，符号主义人工智能难以处理不确定性导致的复杂性。
3. 学习和适应性：符号主义人工智能对于新的领域和新问题缺乏适应性和学习能力，因为很难将新的知识结构化为符号体系。
4. 知识表示和泛化：符号主义人工智能处理知识表示和泛化的问题，很难达到数据驱动方法中的表现力和灵活性。
符号主义人工智能的知识表示受到限制，导致其难以从数据中提取抽象特征。
尽管符号主义人工智能存在一些框架问题，但符号主义人工智能在某些领域和问题上仍然具有较强的优势。
如何克服符号主义人工智能的框架问题，是符号主义人工智能发展的关键所在。
具体而言，有以下出路：1. 与深度学习结合：符号主义人工智能可以和深度学习相结合，利用深度学习的能力处理符号主义人工智能难以应对的知识表示和泛化问题。
这种方法属于混合智能的范畴，可以通过深度学习从数据中提取特征，并将这些特征表示为符号形式，然后再将这些符号应用于推理和问题求解中。
2. 基于本体论的知识表示：基于本体论的知识表示可以有效地解决符号主义人工智能中的知识表示与自动获取问题。
本体论、认识论与价值论
本体论、认识论与价值论一、引言本体论、认识论和价值论是哲学中的三个核心概念，它们分别涉及到现实世界的本质、人类认识世界的方式以及价值判断的标准。
在本文中，我们将逐一探讨这三个概念的含义和关系。
二、本体论本体论是研究现实世界的本质和存在的一门学科。
它关注的是存在的本体，即事物的实质和属性。
在本体论中，有两种根本的观点：实体论和非实体论。
2.1 实体论实体论认为存在具有独立实体的事物，它们有自己的本质和属性。
实体论认为现实世界是客观存在的，不依赖于人的意识和认识。
实体论者相信世界是由一系列实体构成的，这些实体具有特定的属性和相互作用。
2.2 非实体论非实体论那么认为现实世界是虚幻的，事物并没有独立的存在。
非实体论者认为世界是由观念、意义或语言所构成的，它们没有独立于主体的实体。
三、认识论认识论是研究人类认识思维的一门学科。
它关注的是人类如何通过感知、思考和语言等方式来获取对世界的认识。
在认识论中，有两种根本的观点：经验论和理性论。
3.1 经验论经验论认为认识源于经验，人们通过感觉和经验来获取对世界的认识。
经验论者认为人类的认识是通过感知和经验得到的，只有通过感官的直接观察和经验的积累，才能获得真实的知识。
3.2 理性论理性论那么认为认识源于理性思维，人们通过思考和推理来获取对世界的认识。
理性论者认为人类的认识是通过思考和推理得到的，只有通过理性的思考和推理，才能得到真实的知识。
四、价值论价值论是研究价值和道德的一门学科。
它关注的是价值的本质和价值判断的标准。
在价值论中，有两种根本的观点：相对主义和绝对主义。
4.1 相对主义相对主义认为价值是相对的，没有绝对的标准。
相对主义者认为价值是根据文化、社会背景和个人偏好等因素决定的，不同人或不同文化有不同的价值观。
4.2 绝对主义绝对主义那么认为存在着绝对的价值标准或道德原那么。
绝对主义者认为某些价值是普遍适用的，不受文化、社会背景和个人偏好的影响。
五、本体论、认识论与价值论的关系本体论、认识论和价值论之间有着密切的关系。
知识管理中的本体论
知识管理中的本体论[摘要]本体在信息系统中的应用取决于知识型系统的商业需要，同时也受到管理范式变迁的影响；人们对信息的理解异构是比计算机系统数据存储模式异构更重要的问题，本体能在多大程度上帮助智力资本的隐性知识显性化对知识管理的发展起着决定性作用。
[关键词]知识工程；知识管理；本体论；知识表示[文献标识码] A[文章编号] 1673-0194(2006)09-0008-03[收稿日期] 2006-07-04主要研究方向：人工智能与会计。
1 引言本体(Ontology)本是哲学术语，意为客观存在的一个系统的解释或说明，反映客观现实的抽象本质；计算机科学中本体指的是领域内共享概念模型的明确的形式化规范说明，其目的是提供给领域内不同主体（包括人、机器、软件等）相互交流的语义基础，即形式化地明确定义包括机器在内的各主体理解的共识；本体论在自然语言处理、知识工程、语义Web等众多领域得到了广泛的应用，通过提供信息语义层处理的基础，它将大大提高计算机的知识处理能力；在信息、知识爆炸的时代，开发知识型系统(Knowledge-based System，KBS)对企业生存与发展已经不可或缺。
本体论应用于信息系统开发大多都基于这样一条基本信念：知识可以使用简单的规则来表示和推理，这实质是还原论；与还原论相对应的知识复杂性分析正在兴起，但还停留在理论探讨阶段，商业应用仍处于冯·诺依曼时代，还原论规则依旧是开发商业应用的KBS时应当坚持的信念。
当前KBS的应用要解决两大问题，其一是知识获取瓶颈，其二是多个KBS间的协作通信问题；本体不仅能提供知识工程师与领域专家的共享概念模型，也同时提供了不同系统间知识共享的基础，对扩展KBS的应用有着非常重要的意义。
在KBS中应用本体论，需要考虑到以下的基本问题：(1)知识管理并不是信息管理的简单延伸，还伴随着科学管理哲学向人本管理哲学的变迁；(2)本体对信息语义歧义性的削弱不能仅仅局限于不同计算机系统之间，应当泛化到人与人之间；(3)在帮助人力资本将隐性知识转化为显性知识上，本体的工程方法起着至关重要的作用，本体内在的潜质并不能意味着它一定能解决问题。
knowledge based 方法
knowledge based 方法knowledge based 方法，即基于知识的方法，是人工智能领域的一个重要分支。
本文将详细探讨knowledge based 方法的基本原理、主要类型以及在实际应用中的优势。
一、基本原理knowledge based 方法的核心思想是利用已有的知识来解决实际问题。
这些知识通常以规则、事实、概念等形式存在，可以是领域专家的经验总结，也可以是从大量数据中自动提取的规律。
基于知识的方法主要包括知识表示、知识推理和知识获取三个环节。
1.知识表示：将领域知识以一定的形式表示出来，便于计算机进行处理。
常见的知识表示方法有产生式规则、语义网络、框架等。
2.知识推理：根据已有的知识，通过推理方法得到新的知识或结论。
知识推理主要包括演绎推理、归纳推理和类比推理等。
3.知识获取：从数据、文本、专家经验等来源获取知识。
知识获取是知识库构建的关键环节，涉及到自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术。
二、主要类型1.基于规则的方法：通过预定义的规则来进行知识推理。
这种方法适用于规则明确的领域，如专家系统、自动推理等。
2.基于案例的方法：通过类比历史案例来进行知识推理。
这种方法适用于案例丰富的领域，如医疗诊断、法律咨询等。
3.基于模型的方法：通过构建数学模型来进行知识推理。
这种方法适用于具有较强数学描述能力的领域，如机器学习、深度学习等。
4.基于本体论的方法：通过构建领域本体来进行知识表示和推理。
本体论方法有助于实现知识的共享和重用，适用于复杂、大规模的知识系统。
三、实际应用优势1.减少搜索空间：基于知识的方法可以在搜索过程中利用已有的知识，避免盲目搜索，提高问题求解的效率。
2.提高泛化能力：通过从大量数据中提取规律，基于知识的方法可以具有一定的泛化能力，适用于解决类似问题。
3.解释性强：基于知识的方法通常可以提供清晰的推理过程和解释，有助于用户理解和信任系统。
4.易于与人类专家合作：基于知识的方法可以与人类专家共同工作，实现人机协同，提高问题求解的效果。
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基于本体论的知识获取研究报告所在院系计算机与信息工程学院学科专业农业信息化研究生姓名宋玲指导老师：高静2013-10-21目录目录 (1)第一章本体论概述 (2)1.1本体论的定义 (2)1.2本体论的类型 (2)1.3本体论的应用 (3)1.4 本体描述语言 (4)1.5本体论的知识表示元素 (4)第二章基于本体论的知识获取 (6)2.1国内外研究现状 (6)2.2知识获取定义 (7)2.3知识获取的途径 (7)2.4基于本体伦的知识获取工作原理 (7)2.5基于本体的知识获取特征 (8)第三章实例描述 (10)3.1 基于本体论的用户兴趣模型的结构 (10)3.2基于本体论的用户兴趣模型的构建 (11)参考文献 (13)第一章本体论概述1.1本体论的定义本体论(Ontology)最初起源于哲学领域，是形而上学的一个分支，试图去回答“存在是什么”和“所有存在的普遍特征是什么”等问题，它在哲学中的定义为：对世界上客观存在物的系统地描述。
在人工智能界，本体论被赋予了新的定义，从而受到了信息科学专家的关注。
早在 1991 年，Neches 等人就给出本体论在信息科学中的定义。
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定这些词汇外延规则的定义。
后来，随着本体在信息系统、知识工程等领域的应用，越来越多的人加入到本体的研究队伍，信息科学界对于本体的理解也逐步发展走向成熟。
1993 年 Gruber 将本体定义为：概念模型的明确的规范说明。
，这一定义被知识工程研究人员所普遍接受；1997 年，Borst 更是在该定义的基础上进行了完善，认为。
本体是共享概念模型的形式化规范说明。
从定义可看出，本体主要包含：概念模型（现实的抽象模型）、明确（定义明确）、形式化（机器可读的）、以及共享（一致认可的）四层含义。
而从本质上讲，本体论则是一个或几个领域的概念以及反映这些概念间关系的集合。
知识检索必须以知识组织为前提和基础，而知识组织体系的形式与能力也在相当程度上决定了知识检索的能力。
知识本体具有良好的概念层次结构和高度的知识推理能力，能准确表达概念间的内在关联，它与知识检索的天然结合性，使得基于本体的知识检索更加高效且迅速成为研究热点。
1.2本体论的类型目前关于本体论的研究非常广泛,尤其是在国外,许多研究组织和机构都研究建立了各种各具特色的本体论。
Fensel根据其应用主题,将这些为数众多的本体论划分为四种类型:(1)领域知识本体论用于描述某个特定专业领域的本体论,定义该领域的概念和概念间关系,描述该领域的基本原理、主要实体和活动关系,提供领域内部知识共享和知识重用的公共理解基础。
目前许多领域已经拥有了相应的本体论,例如美国国家医学图书馆建立UMLS医学领域本体论、爱丁堡大学开发的Enerprise Ontology企业本体论,另外还有GENSIM生物医学本体论, Plinius陶瓷材料本体论等。
(2)通用或常识本体论用于描述通用知识,如:时间、空间、事件等等。
目前世界上最大的常识本体论是Cyc公司的OPenCyC本体论,最新版OpenCyc包括6000个概念和60000个关于这些概念的声明(包括概念间的关系、对概念的限制等),另外0penCyc还包括一个基于本体论的常识推理机。
(3)方法本体论也称为任务本体论,用于描述任务的求解方法,如医学诊断方法、知识检索方法等。
方法本体论和一般的本体论不同,它主要描述的是动态知识,其目的在于提供求解方法的共享基础,方法本体论中经常描述的要素包括:任务目标、任务数据、执行状态等等。
(4)元数据本体论用于描述信息资源元数据的本体论,元数据用来定义联机信息资源的格式和内容,元数据本体论则提供了这些定义方法的公共理解基础。
不同的本体论除了具有不同的应用主题外,其表示形式也各不相同。
最简单的表示形式可能只是一些简单概念词的分组,被定义的概念间关系只有一种—分类关系,这种分类关系具有：组成关系、相似关系。
等多种内涵,没有固定一致的意义。
与简单表示形式相反,有些本体论具有严格而详细地的表示形式和公理定义。
1.3本体论的应用本体论技术在知识工程领域正获得日益广泛的应用。
一般来说,应用本体论的目的有三个：(l)有益于人与人的交流在这种情况下,需要本体论足够清晰和明确,但可以是非形式化的。
(2)有益于系统间的交互本体论被用作各种建模方法、图表、语言和软件工具之间的统一的交换格式。
(3)有益于系统工程,尤其体现在下面几个方面:a) 重用性—本体论是对领域知识进行形式化编码的基础。
而这些形式化代码可以用于软件系统的重用或作为共享的组件。
b) 知识获取—在建立一个基于知识的系统时,使用已有的本体论作为指导知识获取的基础将能有效地提高系统的建立速度和可靠性。
c) 可靠性—形式化的表示方式往往可以利用自动方法进行一致性检查,使软件具有更高的可靠性。
d)规格说明—本体论可以协助知识系统进行需求识别和定义规格说明。
目前,本体论主要应用于知识工程领域的以下几个方面:(l)知识检索本体论可以提供一个知识结构,标注事实数据的内容,通过它可以迅速准确的从事实数据中获取适当的信息,实现基于语义的检索。
(2)知识整合通过本体论所提供的组织结构可以实现不同信息源中知识的整合,方便数据、知识和模型的重用。
(3)知识的存储和维护本体论为可交互和可重用的知识模型提供了存储手段,同时本体论可以为知识的内容提供必要的限制,保证知识的一致性和正确性。
(4)知识的衍生本体论支持从己有知识中通过学习和推理派生出新的知识1.4 本体描述语言本体论一般需要通过预先定义的语言来描述，目前具有代表性的本体论语言中，有的是基于逻辑(一阶谓词逻辑)的，有的是基于框架的，有的是基于 Web 网络的，还有一些比较高级的本体论语言综合了逻辑、框架和网络三个方面的要素。
我们把它们简单归类如下：(1) 和 Web 相关的有 SHOE、XOL、RDF、RDF-S、OIL、DAML、OWL。
其中 SHOE 是 HTML 的一个扩展；RDF 和 RDF-S、OIL、DAML、OWL、XOL之间有着密切的联系，它们是 W3C 的本体语言栈中的不同层次，与 SHOE 不同之处在于这些语言都是基于 XML 的；OWL 是 RDF(S)的扩展，具有丰富的语义表达和推理能力，它位于 W3C 的本体语言栈的栈顶。
(2) 和具体系统相关的有：CycL、Loom、Ontolingua。
(3) KIF 是最早的一类基于一阶谓词逻辑的知识表示语言，现在已经成为了美国的国家标准，主要是作为交换格式应用于企业内。
1.5本体论的知识表示元素本体论是对领域实体存在本质的抽象,它强调实体间的关联,并通过多种知识表示元素将这些关联表达和反映出来,这些知识表示元素也被称为元本体,主要包括:(1)概念—表示领域知识元,包括一般意义上的概念以及任务、功能、策略、行为、过程等等,在本体论的实现中,概念通常用类(class)来定义,而且通常具有一定的分类层次关系。
(2)属性—描述概念的性质,是一个概念区别于其他概念的特征,通常用槽(Slot)或者类的属性(Properties)来定义。
(3)关系—表示概念之间的关联,例如一些常用的关联:父关系、子关系、相等关系等。
(4)函数—表示一类特殊的关系,即由前n一1个要素来唯一决定第n个要素,如:长方形的长和宽唯一决定其面积。
(5)公理—表示永真式,在本体论中,对于属性、关系和函数都具有一定的关联和约束,这些约束就是公理,公理一般用槽的侧面(facet)来定义。
(6)实例—表示属于某个概念类的具体实体。
本体论的每一个知识表示元素也可以被看作一个知识片,每一个知识片都包含名称、定义和文档说明。
第二章基于本体论的知识获取2.1国内外研究现状随着网络上的信息呈爆炸式增长,准确而高效的检索出所需要的信息变得越来越困难,基于关键词的检索已经显得力不从心。
究其原因是,当前网络上的内容更适合让人阅读而不是计算机阅读,面对网络上的HTML语言,计算机无法理解,因而就很难实现网络智能化的处理及知识的共享,鉴于这个问题,本体(Ontology)作为一种知识表示方法被引入到了人工智能领域。
目前,国外多个大学和组织在从事本体语言研发,具有代表性的有World Wide Web Consortim(W3C),Stanford University,The US bioinformatics community,the University of Washington等,他们已经研发了或还在研发本体语言和本体编辑工具。
将本体应用到信息检索系统中的著名项目有(Onto)2 Agent、Ontobroker和SKC,代表了3个研究方向。
其中,(Onto)2 Agent采用了参照本体,目的是帮助信息用户能够检索已有的本体。
将网上的本体作为对象而构建的本体,称为参照本体,它包含了各种本体的元数据。
Ontobroker通过检索网上的网页,为用户提供需要的网页资源,SKC的目的是实现异构系统中各个本体间的互操作,采用的在本体之上建立代数系统的技术。
国内对本体技术的研究起步相对较晚,比较有影响力的有:武汉大学的董慧研究员主持的。
基于本体的数字图书馆检索模型。
,通过研究本体构建和推理等功能,构建了国共两党第二次合作时期历史的领域本体,并将其运用到了数字图书馆降。
中科院数学所陆汝铃研究员领导的。
常识知识的实用性研究。
,采用本体构建了一个大规模的常识知识库;中科院计算所曹存根研究员主持的。
学科本体的研究。
,建立了地理本体、生物本体、中西医本体等大批学科本体;中科院数学所的金芝研究员的。
基于本体的软件需求获取方法。
,提出了以企业本体为元模型快速准确获取用户需求的方法。
综观国内外研究现状,本体理论方面的研究趋于成熟,但是将本体应用于语义检索方面,目前还未出现一个完善的可以进行自然语言检索的语义检索工具。
即使推理功能较佳的Cyc本体系统,也需要用户采用CycL写成断言才能进行推理。
当前本体研究存在的问题有以下三点:1.缺乏工程化的本体构建工具和方法:领域本体的开发需要领域专家的参与才能取得良好效果,但是目前缺乏方便实用的本体构建工具供领域专家使用,无法进行工程化开发;2.缺乏示范性应用:本体理论方面的研究比较活跃,但缺乏实际的支撑应用项目。
3.缺乏本体概念间关系分析的指导方法:本体中的概念与概念之间存在着各种各样的关系,如何针对具体的应用分析这些关系,现在少有指导方法。
2.2知识获取定义知识获取的基本概念:所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。
狭义知识获取:指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。