语义网与描述逻辑
第10章知识图谱

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2 语义网络
优点
①结构性:以节点和弧形式把事物属性 以及事物间的语义联想显式地表示出来。 ②联想性:作为人类联想记忆模型提出。 ③自然性:直观地把事物的属性及其语 义联系表示出来,便于理解,自然语言 与语义网络的转换比较容易实现。
84 语义Web源自奠基人Tim Berners-Lee 2016年图灵奖得 主万维网、语义网 之父,提出语义 Web
Web1.0
Web1.0,是以编辑为 特征,网站提供给用 户的内容是网站编辑 进行编辑处理后提供 的,用户阅读网站提 供的内容。这个过程 是网站到用户的单向 行 为 , web1.0 时 代 的 代表站点为新浪,搜 狐,网易三大门户, 强调的是文档互连。
作用
为真实世界的各个场 景直观地建模,运用 “图”这种基础性、通用 性的“语言”,“高保真” 地表达这个多姿多彩 世界的各种关系,并 且非常直观、自然、 直接和高效,不需要 中间过程的转换和处 理。
术语
①实体: 具有可区别 性且独立存在的某种 事物。 ②类别:主要指集合、 类别、对象类型、事 物的种类。 ③属性、属性值:实 体具有的性质及其取 值。 ④关系:不同实体之 间的某种联系,
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10.2 知识图谱基本原理
10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.2.4 10.2.5
认知智能是人工智能的高级目标 知识图谱概念 知识图谱模型 知识图谱特点 知识图谱分类
1 认知智能是人工智能的高级目标
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2 知识图谱概念
定义
知识图谱用节点和关系 所组成的图谱。
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。
语义Web技术及其逻辑基础

[ ywo d ]sma t b d sr t nlgc; tlg ; Ke r s e niWe ;eci i isOnoo y XML R suc sr t nFa wokR ) c po o ; eo reDeci i rme r(DF po
www 的产 生改变 了人类的交流方式。随着超文本系统 的发明,We b技术有 了巨大的飞跃,使得人与人之 间的信息 交流和共享更加方便 自如。随着互联 网上信息 的剧增 ,人类
o e n i e sr s a c e a l a t y t x e n i s a d r a o i g t s s An r pe to o s o n t e f t r fs ma t e s f s ma t W b i e e r h d, s we l siss n a ,s ma t n e s n n a k . d a p os c ft h tp ti h u u e o e n i W b i c c he c
是未来实现智 能化 网络服务 的新基础 。
定义 2 语义 We 是对当前 W b b e 的一种 扩展 ,其 中的信
[ s at Ab t c]Wi ebr n e e p n f e ni b tec mmu iainadc o eainb t e u na dcmp t r o ue n r t t ihadd vl met mat We ,h o hh t o os c nc t n o p ̄t ewenh ma n o ue o mp t a d o o r c r
c mp t r b c me mo e n mo e o v n e t o u e e o r a d r c n e i n .Th s a e i to u e t e o c p o s m a t W e a d t a c i cu e h n n l s s t e i p p r n r d c s h c n e t f e n i c b n is r h t t r ,t e a ay e e h
语义网介绍及体系结构分析

学习与探索DSP内置200×200的对讲矩阵,在不用增加任何额外费用的情况下,即可实现直播室、导播室、主控之间的全方位相互对讲通信。
五、低耗电,更环保。
DHD52系列的所有I/O模块、DSP模块以及控制面的推子模块都是独立模块,每个模块的耗电非常低,大约在3W—15W左右不等,一套16推子的调音台的耗电总计在100W左右,而目前其他同类产品的耗电基本在200W左右。
DHD52系列数字调音台控制面还具备屏保功能,即在一段时间内没有任何操作的情况下,控制面上的所有指示灯自动进入半暗状态,一旦有操作自动恢复常态,既节能也可以延长硬件使用寿命。
六、检测到故障后自动触发切换应急处理并报警。
DHD52系列的核心模块DSP内置多路电平和相位检测功能,检测点可以自由设置在需要的输入通路和输出通路上,检测电平门限和保持时间可以由用户设置。
一旦检测到故障可以在触摸屏上显示报警信息,也可以触发音频报警并自动触发切换内置或外置应急处理通道。
七、内置播出延时。
DHD52系列DSP具备内置的防亵渎播出延时功能,调音台内部延时后的输出信号由系统内部直接输出至任何物理接口,包括AES/EBU、模拟和MA-DI以及GA光纤接口,延时时间可以自由设置,还可以通过GPIO与作为备份通路的外置延时器相互同步遥控,简化了系统环节,提高了系统的安全性。
八、母线多,最多可达32/48条立体声PGM母线。
母线的数量是衡量DSP处理能力的一个常规标准。
DHD有两种52/XC和52/XD DSP核心模块供选用。
通常电台直播调音台选用的52/XC DSP具备高达32条立体声PGM输出母线,如果用52/XD可以获得48条立体声PGM输出母线。
九、内置欧广联R128标准的响度表。
DHD52系列DSP内置R128标准的响度表显示功能。
该表显示在彩色触摸屏上,显示方式和参考电平等参数都可以自由设置。
十、具备多种IP基础的网络音频接口,可以组成IP以太基础的网络系统,在应用软件的支持下实现网络化的远程监控和管理以及应急切换。
描述逻辑~

3 描述逻辑的研究进展
◆ 描述逻辑的基础研究
研究描述逻辑的构造算子、表示和推理的基本问题, 如可满足性、包含检测、一致性、可判定性等。 一般都在最基本的ALC的基础上在扩展一些构造算子, 如数量约束、逆关系、特征函数、关系的复合等。 TBox和Abox上的推理问题、包含检测算法等。 Schmidt-Schaub 和 Smolka首先建立了基于描述逻辑 ALC的Tableau算法,该算法能在多项式时间内判断描述 逻辑ALC概念的可满足性问题。
computer equipment
包含与可满足性的关系
C D iff C D是不可满足的。 C T D iff C D关于T是不可满足的。 C 关于T是一致的 iff C T A A D
高级人工智能
第二章 人工智能逻辑
第二部分
史忠植
中国科学院计算技术研究所
描述逻辑
Description Logics
主要内容
什么是描述逻辑? 什么是描述逻辑? ◆ 为什么用描述逻辑? 为什么用描述逻辑? ◆ 描述逻辑的研究进展 ◆ 描述逻辑的体系结构 ◆ 描述逻辑的构造算子 ◆ 描述逻辑的推理问题 ◆ 我们的工作
◆ C关于 关于Tbox T是协调的吗? 是协调的吗? 关于 是协调的吗
即检测是否有T的模型 I 使得 C ≠ ?
◆知识库 知识库<T, A>是协调的吗? 是协调的吗? 是协调的吗
即检测是否有<T, A>的模型 (解释) I ?
概念可满足性( 2) 概念可满足性(Satisfiablity) )
另外,有两个类似于FOL中的全集(true)和空集(false)的算子
top Bottom T ⊥ △I Male Male Man Man
人工智能_知识表示

_知识表示_知识表示引言:(Artificial Intelligence,简称)是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和决策的学科。
知识表示是的一个重要研究领域,主要涉及如何以一种能够被计算机理解和处理的形式表示和组织知识,以支持计算机程序进行推理、学习和解决问题。
本文档旨在介绍中的知识表示领域的基本概念、方法和应用。
主要内容包括:语义网络、谓词逻辑、产生式规则、本体论、语义解释器等方面的内容。
一、语义网络语义网络是一种以图形化形式表示知识的方法。
它通过节点和边来表示概念和关系,节点表示概念,边表示概念之间的关系。
语义网络常用于知识图谱的构建,它能够有效地表示和表达知识之间的关联性。
1.1 节点和边的定义在语义网络中,节点用来表示概念,边用来表示概念之间的关系。
节点和边可以通过标签表示其含义,例如,一个表示“猫”的节点可以用标签“猫”表示,一个表示“属于”的边可以用标签“属于”表示。
1.2 常见的语义网络表示法在语义网络中,有多种常见的表示法,包括二元关系表示法、三元关系表示法和本体图表示法。
其中,二元关系表示法通过一对节点和一个边来表示关系,三元关系表示法通过三个节点和两个边来表示关系,本体图表示法通过节点、边和属性来表示关系。
二、谓词逻辑谓词逻辑是一种用符号逻辑表示知识的方法。
它通过定义一组谓词和一组公式来表示概念和关系,谓词表示概念,公式表示概念之间的关系。
谓词逻辑常用于知识推理和自动推理的领域,它能够通过逻辑推理来解决问题。
2.1 谓词和公式的定义在谓词逻辑中,谓词用来表示概念,公式用来表示概念之间的关系。
谓词可以具有多个参数,用来表示概念的属性。
公式由谓词和参数组成,用来表示概念之间的关系。
2.2 常见的谓词逻辑表示法在谓词逻辑中,有多种常见的表示法,包括命题逻辑、一阶逻辑和高阶逻辑。
其中,命题逻辑用来表示简单的真值关系,一阶逻辑用来表示概念和关系的复杂性,高阶逻辑用来表示关系的进一步抽象性。
人工智能中的知识表示与推理

人工智能中的知识表示与推理人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今科技领域的热门话题,它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。
而在AI的核心技术中,知识表示与推理是至关重要的一环。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理,以及它们在实际应用中的意义和挑战。
一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。
在人工智能中,常用的知识表示方式有以下几种。
1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。
它将事物和关系抽象成逻辑符号,通过逻辑推理来达成目的。
例如,利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”,然后通过推理得出“Tom是猫,所以Tom喜欢鱼”。
2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。
图的节点代表事物,边代表事物之间的关系。
例如,使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”,节点Tom指向节点Jerry,表示Tom是Jerry的朋友。
3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法,它将知识以概念和关系的形式进行表达。
概念节点代表事物,关系边代表事物之间的关系。
例如,利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”,节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。
二、推理推理是指根据已知的事实和规则,通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。
在人工智能中,常用的推理方法有以下几种。
1.前向推理前向推理是从已知的事实出发,应用规则和逻辑推理,逐步推导得出结论的过程。
它从已知事实出发,逐级扩展,直到无法再得到新结论为止。
2.后向推理后向推理是从目标出发,逐步向前推导,找出能够满足目标的事实和规则。
它逆向推理,直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。
3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时,通过概率推断得到结论的方法。
它可以用于处理模糊、不确定的情况,通过概率模型计算出结论的概率。
三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用,下面以几个典型的应用为例进行介绍。
OWL:一种用于语义网的描述逻辑

在 属 性 上 的 约 束 以 及 子 类 和 子 属 性 的 包 孕
关系 。
要使得资源 为 自动代理所 理解 , 首先要 使得
这些 资源的含义能被 自动代理所理 解 , 这就 是本
然而 , 于语 义 网来说 , DF 对 R S并 不 是一 个 合 适 的基 础 , 在 充 分详 细 地 描述 资 源 方 面 的 它
展到语义 。O WL是专门为 We b设计 的本体语 言 , 它利用现有 的 We b标准( MI和 R F , X D ) 添加 了面 向 对象和基于框架的系统中常见 的本体原语 , 具有强表达性的描述逻辑 的严格形式化 OWL的逻辑基础 是可 以提供推理服务 , 既支持 本体 设计 , 又使得其在描述 网络资源方面更接近于 自动处理过程 。 关 键 词
和 基 于本 体 的 网 络 开 发 , X 如 ML模 式 ( XML
S h ma 、 DF 和 RD 模 式 ( D c e , ce ) R F R F S h ma
由人 来处 理( 括 阅读 、 览 、 式填 充 等) 包 浏 格 。第 三代 网络 的 目标 是通 过添 加元 数据 注解 来描 述
维普资讯
第 1卷 4
第 1 期
北京 石 油化工 学 院学报
J u n l f e igIsi t o o r a o in n t u e f B j t
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基于描述逻辑的知识表示系统
❖ 一个描述逻辑知识表示系统都包含两部分:知识库和 推理机制。
❖ 描述逻辑知识库包含两部分:术语公理集(Tbox)和 断言集(Abox)。
推理机制
❖ 传统的描述逻辑推理主要包括:概念之间的包 含关系(Subsumption)和实例检测(Instance Checking)。
空集合,称为解释域; I 是一个解释函数,它
将概念 A 对应到 I 的子集 A I,将角色 R 对应 到 I上的一个二元关系 RI I I。
描述语言AL——语义
❖ 对于其他概念描述的语义可以递归的定义如下:
· I I
· I
·(P)I I \PI
·(C D)I CIDI
·( R .C ) I { a I| b .( a ,b ) R I b C I } ·( R . )I { a I| b .(a ,b ) R I}
❖ 作为该纲领的副产品:各种理论计算机如图灵机、自动机、 广义程序语言迅速出现,计算机、电脑工程以高阶的加速度 发展。
❖ 为了给计算机提供各种理论工具和合适的语言,科学家们又 孜孜不倦地建立和研究各种关于程序的理论:形式语义学、
算法研究、并行程序及并发程序理论、时序逻辑、 -演算、
CSP、CCS 等等。
❖ 在对 U做一个等价类划分后,在上近似集和下近似集的背景 下,寻找 :
C的核心属性集。 在给定目标属性 后,寻找它的决策集。(也是一种核。)
形式概念分析
❖ 形式概念分析:给定一个形式背景 <G,M, I>, G是个体域, M 是属性符号集。 IGM是解释。它相当于一个较完 整的信息系统。
❖ 其中可自然地定义各种形式概念 <X,Y>.其中 X G, Y M, 满足:X** = Y , Y** = X, 在此理论框架下,概念及概念的分 层关系刻划清楚,这个分层结构十分接近于本体理念。
❖ 概念描述根据下面的语法规则构成: 概念描 述根据下面的语法规则构成:
C, DP∣(初始概念)
T | (全概念)
⊥∣
(空概念)
P ∣
(初始否定)
C D | (概念交)
R .C∣ (值限制)
R.⊤ (受限制的存在限制)
描述语言AL——语义
❖ 描述逻辑的语义 I (I , I ) ,其中 I 是一个非
当前国内相关工作及现状
❖ 陆汝钤院士——提出的知件理论及诸多工程领域 的应用。如:常识知识系统 PANGu 。
❖ 张松懋研究员——关于(Ontology Alignment, Information Fusion) 的理论研究及各种本体库的 构建。
定义 1 我们说概念 A B 当且仅当对任意的模型 I 都有 AI BI 成立。
定义 2 我们说个体 a 是概念 A 的一个实例,即
有A ( a ) 成立 ,当且仅当对任意的模型 I 都 a A I。
新的推理机制
❖ 新的推理机制——非标准推理
非标准推理主要包括:最小公共包含概念(The Least Common Subsumer)、最具体概念(The Most Specific Concept)、匹配问题(Matching) 和概念的重写(Rewriting)等等。
语义网与描述 逻辑
广西师范大学 计算机科学与信息工程学院
王驹
目录
❖ 语义网发展的背景 ❖ 描述逻辑 ❖ 当前国内相关工作及现状 ❖ 我们目前的工作
语义网发展的背景
❖ 希尔伯特纲领及其副产品 ❖ 信息科学和知识科学的数学工具
希尔伯特纲领及其副产品
❖ 所谓的“希尔伯特”纲领既是想建立“元数学”来作为一切 数学的数学,但哥德尔证明了它是不可能的。
信息科学和知识科学的数学工具
❖ 网络信息,网络知识时代的出现,这使得科学家们多少有点 “穷于应付”的感觉。不得不寻找新的、更好的理论工具来 研究它们。
❖ 对信息和知识的刻划当前分量的刻划和性质刻划两大范畴。
前者包括机器学习、数据挖掘等领域,它们的优点是实用,在特定 领域内精确度高。但信息和知识在更广的范围内是无法量化的。
❖ 在至少两方面,形式概念分析是对粗糙集模型的一种升华:
<X,Y> 可看成一个粗糙集的信息模型。 而对每一个 <X,Y>, 内涵集Y中的“准内涵”实际上是粗糙集单个模
型中 “核”的概念的延伸。
❖”
上述工具的不足之处
❖ 在语义网络迅猛发展的今天,以上两个工具在表达力和推理 上的弱势明显地凸显出来:无论粗糙集模型或形式概念格模 型,它们的属性集合仅只是简单的语法标记: {C1,C2,…Cn},它们之间的逻辑关系没有得到表达,比如,
在描述逻辑中,我们可能有 C 1 AB ,C 2 R .(AB )
在粗糙集模型或形式概念格中是没有的。作为全局的语 义网络的支持语言,没有量词和一阶公式是不想象的。 没有推理机制。
❖ 因此,我们引入了一阶逻辑的可判定子集—描述逻辑。
描述逻辑简介
❖ 描述逻辑是一种面向对象的形式化工具,是 一阶谓词逻辑的可判定性子集。
❖ 所有的概念描述(Concept Description)都是 借助初始概念、角色符号并通过概念构造子连 接而成的。
描述语言AL
❖语 法 ❖语 义
描述语言AL——语法
❖ AL语言含构造子:概念常量⊤、 ,概念交 ⊓ ,
原子否定 P ,值限制R.C ,受限制的存在
限制 R .T 。
描述语言AL——语法
❖ 与其它的知识表示工具相比,它最显著的优 点是具有推理机制,能实现知识之间的自动 推理,正因为如此,近年来描述逻辑成为人 工智能界研究的热点问题。
描述逻辑的语言
❖ 描述逻辑的语言简介 ❖ 描述语言AL ❖ 基于描述逻辑的知识表示系统 ❖ 推理机制
描述逻辑的语言简介
❖ 描述逻辑的语言包含三部分
初始概念(Primitive concept) 角色(Role) 构造子(Constructor)
后者随着时间发展打造成型的系列工具是:1.粗糙集理论、2.形式概 念分析、3.基于语义网络的本体理念和描述逻辑的信息处理和知识推 理方法.它们得到较多的认同。
粗糙集
❖ 粗糙集理论及其核心问题:给定一个粗糙集理论框架 <U,C>,C={C1,C2,…Cn},这里 U是个体域,C 是所有的属性标 记集合。