描述逻辑与本体描述语言
基于本体的知识表示与推理技术研究
基于本体的知识表示与推理技术研究随着信息时代的到来，人们面临着大量的信息和数据，如何从中挖掘出有价值的知识成为一项具有挑战性的任务。
在这个背景下，基于本体的知识表示与推理技术逐渐发展起来并引起了广泛关注。
本文将介绍基于本体的知识表示与推理技术的相关概念、方法和应用，并讨论其未来的发展趋势。
首先，我们来简要了解一下什么是本体。
本体是描述现实世界中的概念、实体和关系的形式化表示，它可以用于表示领域知识、语义信息和语义关系。
本体可以视为一种语义模型，通过定义概念、类别、属性和关系，帮助我们理解事物之间的关系和属性。
基于本体的知识表示就是将领域知识转化成本体表示的过程。
基于本体的知识推理是一种基于本体表示的逻辑推理技术，它通过对知识表示进行逻辑推理和推断，从而得出新的结论或发现新的知识。
知识推理可以应用于各种领域，如自然语言处理、数据挖掘、智能搜索等。
基于本体的知识推理可以帮助我们发现知识之间的隐藏关联和模式，从而提供更深入的理解和洞察。
在基于本体的知识表示与推理技术中，一个重要的概念是本体语言。
本体语言是用于描述本体的形式语言，其中最常用的本体语言是Web本体语言（OWL）。
OWL是一种基于描述逻辑的本体语言，它提供了丰富的语义表达能力和推理机制，可以描述复杂的关系和约束条件。
基于OWL的本体可以通过推理引擎进行推理，获得关于实体间关系的新知识。
基于本体的知识表示与推理技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在医疗领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析疾病之间的关联和治疗方法。
在智能搜索领域，基于本体的知识表示与推理技术可以提供更准确和个性化的搜索结果。
在智能物联网领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助设备和系统之间的智能互操作。
基于本体的知识表示与推理技术的发展还面临一些挑战和问题。
首先，如何从大规模数据中自动构建本体仍然是一个难题，需要研究有效的本体构建方法和工具。
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
本体的相关研究
本体的相关研究一、本体的内涵本体（Ontology）源于哲学概念，指事物的本身，用以描述事物的本质。
在哲学界，本体为“对世界上客观存在物的系统描述”，即“存在论”“万有论”等。
本体的概念最早起源于古希腊哲学家亚里士多德对事物本质的研究［53］。
随着社会的发展与进步，人们在对世界的研究中，将本体引入到计算机科学、人工智能、信息科学等领域研究中，给出了自己的研究、定义、理解和应用。
20世纪80年代，学者们在信息科学、知识工程领域引入本体的概念。
Neches 等在人工智能领域最早给出了本体定义：本体是某个领域词汇的基本术语和关系，以及用于定义术语和关系以定义词汇外延的规则［54］。
换句话说，本体是某个领域公认的概念集，该概念集包括确定的语义和概念之间的关系。
Gruber给出的本体定义迄今为止引用最为广泛，本体是某个领域中概念模型的形式化和显示的规范说明［77］。
在Gruber研究的基础上，Guarino和Giaretta对本体定义做了进一步修改和完善，他们认为本体论是一套对某个领域概念做出清晰、局部说明的逻辑理论［55-56］。
Borst在Gruber本体研究的基础上，提出本体是共享的概念化的形式规范说明［57］。
Studer等人在Gruber和Borst基础上，提出本体是共享的、概念化的、明确的、形式化的规范说明。
Studer认为本体包括了“共享、概念化、明确、形式化”四个方面的内容［58］。
杜萍对本体“Ontology”在国外的发展过程做了较为完善的总结［59］，如表2-1所示。
表2-1 本体定义的发展续表虽然不同的专家学者对本体的定义有不同的描述，但究其根本，从本体的内涵上看，学者们对本体内涵的认识都是把本体当作某个领域不同主体之间交流的一种语义基础，即用本体定义明确的词汇，描述概念之间的关系，使得使用者之间能够达成共识［68］。
二、本体的分类本体是一个抽象的概念，具有本质、概念化、共享性等特征。
描述逻辑的组成
逻辑是由形式逻辑、非形式逻辑、认知偏差和科学知识合成的四个部分。
形式逻辑处理的是必然的推理，其结果是确定已知的。
形式逻辑主要由分类、比较和因果三个部分组成。
例如，在三段论中，一个大前提、一个小前提可以推导出一个结论。
当大前提和小前提都正确时，结论必然也是正确的。
非形式逻辑处理的是不确定性的问题，它主要研究对象是我们普通人在现实生活中所使用的真实论证。
它涉及到我们日常生活中的分析和推理的标准程序和模式。
由于非形式逻辑是研究自然语言形成的，自然语言具有含糊和模糊的特性，因此大多数陈述都包含一定程度的非确定性。
认知偏差是由人的主观感受而非客观事实建立起来的一种“主观现实”，也就是个人自认为的真实。
这个领域的研究可以追溯到《思考，快与慢》的作者丹尼尔·卡尼曼。
如果人们不了解自己是如何被心理偏差影响的，那么他们可能会被误导，而自己却不知不觉。
科学知识也是逻辑的一个重要组成部分。
科学方法，如观察、实验和推理，是获取和验证科学知识的关键手段。
科学知识通过这些方法得以发展和修正，从而更好地解释和预测自然现象。
综上所述，逻辑是一个复杂的概念，它由形式逻辑、非形式逻辑、认知偏差和科学知识等多个部分组成。
这些组成部分共同作用，帮助我们理解和处理现实世界中的推理和知识。
语义网关键技术概述
语义网关键技术概述李 洁， 丁 颖(中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221008)摘 要：语义网是对 WWW 的延伸，其目标是使得 Web 上的信息具有计算机可以理解的语义，并为人们提供各种智能服务。
在介绍语义网概念及其体系结构的基础上，对 3 大关键技术：XML 、RDF 、Ontology 作一简要的概述，讨论了其要解决的主要问 题。
在把握当前研究现状的基础上，明确今后主要的研究方向与重点问题。
关键词：语义网; 可扩展标识语言; 资源描述框架; 本体; 描述语言 中图法分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1000-7024 (2007) 08-1831-03Survey of sematic web key techniquesLI Jie, DING Ying(College of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, China )Abstract ：The semantic web is an extension of WWW. Its goal is making computer understand an d process data on the web an d providin g various intelligent services. On the basis of introducin g the concept and system structure of semantic web, three key techniques: XML, RDF, Ontology is summarized and main problems to be solved is discussed. And the later research direction and key problems based on the current research actuality is specified.Key words ：semantic web; XML; RDF; ontology; description language表 1 解析 Tim Berners-Lee 的语义网结构0 引 言随着互联网的飞速发展和广泛应用，其缺陷也逐渐暴露 出来，如搜索引擎智能程度低，搜索出来的结果往往不是用户 真正需要的，网页功能单调等等。
知识图谱与知识表示
知识图谱与知识表示随着人类社会的不断发展，我们的知识面也在不断拓宽。
越来越多的信息需要人们去学习、研究、整理和理解。
然而，知识的范围之广，形式之多，使得我们不得不依靠计算机技术来帮助我们去管理和利用这些知识。
知识图谱和知识表示就是其中两种比较重要的技术手段。
本篇文章就会对这两种技术进行更加详细的介绍和探讨。
一、什么是知识图谱？知识图谱（Knowledge Graph）是一种将数据以图形方式表示的技术，可以将实体、关系和属性组织成一种结构化的知识表达形式。
简单来说，知识图谱是一种类似于我们脑海中的抽象概念的东西，它并不是现实中的一件具体事物，而是对现实世界的一种抽象和概括。
知识图谱的核心是实体、关系和属性三个元素。
1. 实体在知识图谱中，实体是指现实中可命名或可分类的事物，例如人名、机构名、地名、事件名等。
实体也可以是抽象的，例如学术领域的术语、孔子思想中的“仁”等等。
知识图谱中都可以以实体的形式进行表示。
2. 关系知识图谱中，关系就是连接实体的桥梁，表达实体之间的联系。
例如，“爸爸”和“儿子”之间存在一个“亲属关系”；“北京”和“上海”之间存在一个“相邻关系”。
在知识图谱中，对于每个关系，都有一定的约束条件，例如“父亲-儿子”关系是一种对称关系，而“父亲-女儿”关系则是一种非对称关系。
3. 属性实体可以拥有若干个属性，用于表达它们的特征、状态、属性等。
属性可以是数值型的、字符型的、布尔型的、时间型的等等。
例如，一个人实体可以拥有“姓名”属性和“出生日期”属性等。
通过实体、关系和属性这三个元素，知识图谱可以更加清晰的表达现实世界中的知识，让计算机可以从中理解现实世界中的各种事物之间的关系和联系。
二、什么是知识表示？知识表示（Knowledge Representation）是另外一种由计算机技术服务于人类知识管理的重要手段。
它的目标是将自然语言表述的知识转化为计算机可处理的表达方式，即形式语言。
这样，计算机可以更加方便的进行知识的表示、推理、推断等操作。
基于描述逻辑的语义Web本体研究
个本体通常由四部分组成 ： １ 概念 ， （） 用于表
示一组或一类实例 ， 常用来表示具有共 同性质的 通
一
Ｔ ｏ： Ｂ ｘ是一个描述 领域结构 的公理集 ， 中包 其 含的断言形式 有两种 ： １ 包含公理 （ ｃ ｓ ｎａｉ （） ｉ ｌ ｉ ｘ ｎ ｕｏ －
类事物。本体中的概念是广义上 的概念 ， 不仅仅
算法 ， ］该算法能在多项式时间内判定 Ａ Ｃ概念的 Ｌ
可满足性问题 。 通常描述逻辑 包含 以下构造算子 ： （ ， 交 ＾） 并
在概念和关 系的基 础上。一个描 述逻辑 系统包 括
四个基本 的组成部 分［ ： ２ 表示 概念 和关 系 的构 造 ］ 集 、Ｂ ｘ断言集、 Ｂ ｘ 言集 、 Ｂｘ和 Ａ ｏ Ｔｏ Ａｏ断 Ｔｏ Ｂ ｘ上的 推理机制。
描述事物之间的关 系、 次等方面存在不足 ； 层 另外 ，
对于已经表现的知识很难被分享利用 ， 特别是 当知 识要被不同领域使用时 ， 很难对 知识形 成一个统一
的认识 。
综上所述 ， 希望在语义 Ｗｅ 本体层来 寻找解决 ｂ 机器推理存在的知识表示问题 的解决办法。
１ 描述 逻辑
描述逻辑 作为一 个用于 表述 以及推理概 念知 识 的逻辑公式集合体 ， 其对语义 Ｗｅ ｂ的发展起 到了 非常重要 的作用。描述逻辑 又称术 语逻辑 或概念
维普资讯
３０ ３
科
学
技
术
与
工 程
７卷
表示语言 ， 是基于对 象 的形式化知识 表示 的方法 ， 它是一阶谓词逻辑 的可判定子集 。描述逻辑建立
维普资讯
第 ７卷
第 ３期 ２ ０ ０ ７年 ２月 科学技术与
OWL介绍
什么是 OWL 本体我们使用本体（Ontology）来获取某一领域的知识，本体描述该领域的概念，以及这些概 念之间的关系。
目前有很多种不同的本体语言，它们各有千秋，而 W3C（World Wide Web Consortium）目前的最新标准是 OWL。
和 Protégé 一样，OWL 让描述各种概念成为可能， 与此同时，它还提供了其他很多功能。
它具有更丰富的操作符——例如与、或和非；它立足于一 个不同的逻辑模型（logical model），该模型能够更好的定义概念，可以用从简单概念构造出 复杂的概念，不仅如此，该模型还允许你使用推理机（reasoner）来检查本体中的陈述（stat ement）和定义（definition）是否一致，或者判断出哪个概念更适合于哪个概念，从而帮你维 护一个正确的本体等等，当允许一个类（Class）拥有多个父类的时候，这一点至关重要。
一、三类 OWL可以把 OWL 分为三个子语言：OWL-Lite、OWL-DL 和 OWL-Full，主要的分类依据就是 它们的表达能力。
其中， OWL-Lite 是表达能力最弱的子语言， OWL-Full 具有最强的表达能力， 而 OWL-DL 的表达能力则在它们之间。
我们可以认为 OWL-DL 是 OWL-Lite 的扩展，而 OWL -Full 是 OWL-DL 的扩展。
1.1 OWL-Lite 从语法上来说，OWL-Lite 是三个之中最简单的一个，当你的本体中类的层次结构很简单， 并且只有简单的约束（constraint）时适合使用它来描述本体。
例如，在需要把一个已存在的辞 典（thesauri）移植到另一个差不多简单的概念层次时，OWL-Lite 可以做得又快又好。
1.2 OWL-DL 和 OWL-Lite 相比，OWL-DL 的表达能力要丰富许多，它的基础是描述逻辑（Descriptio n Logics，即 DL 的由来）。
- 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、"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、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)。
2004-10-9
DL & Ontology Language
10
Web语言
RDF的特点：
➢ 基于XML语法，使表示出来的XML/RDF文档具 有语义理解的结构基础。
➢ 促进了统一词汇表的使用。 ➢ 允许简单的逻辑推理。
2004-10-9
DL & Ontology Language
11
描述逻辑的定义
<university> Renmin University
➢机器不能理解元数 据语义
</university> </affiliation> <phone>+86-010-86705593</phone>
➢仍然不易于检索
<email> dzwang@</email>
</researcher>
DL & Ontology Language
பைடு நூலகம்
13
描述逻辑发展历史
语义网络是心理学家Quillian在1968年提出的 用以刻画人脑联想行为的一个显式的心理学模型。 它用语义概念（结点）与概念间的语义关联性 （结点间的连线）来描述一个系统的静态组成， 有着很强的描述能力。
语义网络使用带标签的弧连接的节点集合来 表示信息，节点表示对象，概念或是事件；弧表 示节点之间的关系。
2004-10-9
DL & Ontology Language
25
描述逻辑中的推理
检测C关于Tbox T是否协调，即检测是否有T 的解释I使得C≠空集；检测知识库<T, A>是否协 调即检测是否有<T, A>的解释I存在。
检验一个概念的可满足性，实际上就是看是 否有解释使得这个概念成立。对一个概念C，如 果存在一个解释I使得CI是非空的，则称概念C是 可满足的，否则是不可满足的。
示例： Male∩Female ，Student∩Worker
2004-10-9
DL & Ontology Language
26
描述逻辑中的推理
实例检测即检测属于某个概念的所有实 例的集合。在知识库中检测实例，即检测 CI包含于DI是否在所有的解释中成立；在 Tbox 中 检 测 ， 即 检 测 CI 包 含 于 DI 是 否 在 Tbox T中的所有解释中成立。
总能保 证推理 算法的
终止
➢ 具有合适定义的语义(基于逻辑)
2004-10-9
DL & Ontology Language
12
描述逻辑发展历史
一节逻辑:
• Mary is a female:
female(Mary)
• John is a male:
male(John)
• Everybody is male or female: x: male(x) V female(x)
➢不易于进行信息检索 University of Bremen <br> </i> <b>Tel.:</b> +49-421-218-7091
<br>
<b> Email: </b> <a
href="mailto:heiner@tzi.uni-
2004-10-9
DL & Ontology Langubargeemen.de">heiner@tzi.de</a>7
描述逻辑依据提供的构造算子，在简单的概念和关 系上构造出复杂的概念和关系。描述逻辑至少包含以下 构造算子：交（∧），并（∨），非（），存在量词 （）和全称量词（）。这种最基本的描述逻辑称为 ALC。
2004-10-9
DL & Ontology Language
22
描述逻辑的体系结构
描述逻辑中的算子
a,b : R John, Mary : has child
2004-10-9
DL & Ontology Language
21
描述逻辑的体系结构
解释I是知识库K的模型，当且仅当I是K中每个断言 的模型。若一个知识库K有一个模型，则称K是可满足的。 若断言σ对于K的每个模型都是满足的，则称K逻辑蕴含σ， 记为K╞ σ。对概念C，若K有一个模型I 使得CI ≠ ，则 称C是可满足的。
最终，包含问题的检测与可满足性问题 的检测是一致的，都可以转化成可满足性 的检测。
2004-10-9
DL & Ontology Language
27
描述逻辑中的推理
描述逻辑的重要特征是其具有很强表达能力
的同时又具有可判定性，它能保证推理过程总能
停止并返回正确结果。描述逻辑中的可满足性问
题是可判定的，其它推理问题基本上可以归结为
描述逻辑与本体描述语言
报告人：王 大 治
2004-10-9
DL & Ontology Language
1
主要内容
➢Web的发展 ➢描述逻辑 ➢本体描述语言 ➢描述逻辑与本体描述语言
2004-10-9
DL & Ontology Language
2
Web的发展
Web Grid P2P Semantic Web Semantic Grid
2004-10-9
DL & Ontology Language
4
Semantic Web
我有一个关于万维网的 梦想，在第一部分中，万维 网变成了一个有利于人们相 互合作的强大工具；
在梦想的第二部分，合 作延伸到了计算机，机器变 得可以分析万维网上的所有 数据，包括内容、链接、以 及人与计算机之间的交互
2004-10-9
DL & Ontology Language
3
结构 结构
网络 结构
数据 访问
网络 安全
Grid，P2P
分布 计算
访问 接口
代理 协作
智能
分布 高效 安全
Web
智能
Semantic Grid？
智能 理解 协作
数据
语义
协议
表示
理解
规范
Semantic Web
智能 搜索
Web 服务
代理 协作
2004-10-9
DL & Ontology Language
5
Web与Semantic Web
Web是供人访问的，Semantic Web试图 让机器自动访问。
Web在人的操作下存储和交换信息， Semantic Web试图使机器代理存储和交 换信息。
语言 协议 工具 应用
2004-10-9
2004-10-9
DL & Ontology Language
14
描述逻辑发展历史
框架是把某一特殊事件或对象的所有 知识存储在一起的一种复杂的数据结构。 为了表示生活和工作中相对固定的情况， 1975年，Minsky提出了基于框架的表示方 法。它包含过去定义的内在关系的说明信 息和过程信息，依靠它们可以利用以前获 得的知识来解释新的数据。
2004-10-9
DL & Ontology Language
17
描述逻辑的体系结构
描述逻辑的知识库K=<T， A>，T即Tbox， A即Abox。
➢Tbox
Tbox包含内涵知识，描述概念的一般性质。 由于概念之间存在包含关系，Tbox知识形成类似 格的结构，这种数学结构是由包含关系决定的， 与具体实现无关；
2004-10-9
DL & Ontology Language
8
Web语言
RDF
Resource Description Framework 资源（Resource） 属性（Property） 声明（Statement）
Subject Property Object
2004-10-9
DL & Ontology Language
➢包含：声明包含关系的公理
CD has deg ree.Masters has deg ree.Bachelors
2004-10-9
DL & Ontology Language
20
描述逻辑的体系结构
ABox语言 ➢ 概念断言——表示一个对象是否属于某个概念
a:C John : Man has child.Female ➢ 关系断言——表示两个对象是否满足一定的关 系
Web语言 css, xsl ?
XML ➢数据和表示分离
<researcher> <name> dzwang </name> <affiliation>
➢允许自定义元数据
<group> Intelligent Systems </group>
➢元数据具有人可以 理解的语义
<institute> Center for Computing </institute>
2004-10-9
DL & Ontology Language
15
描述逻辑的体系结构
一个描述逻辑系统包括四个基本的组成部分： （1）表示概念和关系的构造集； （2）Tbox术语集（概念术语的断言集合）； （3）Abox断言集（个体的断言集合）； （4）Tbox和Abox上的推理机制。
不同的描述逻辑系统的表示能力与推理机制 由于对这四个组成部分的不同选择而不同。
简单的推理：
• ¬ (male(Mary))