基于Protege的本体建模研究综述
CoMoTo_一个基于本体的情境建模工具

CoMoTo_⼀个基于本体的情境建模⼯具CoMoTo:⼀个基于本体的情境建模⼯具徐朝晖吴刚上海交通⼤学软件学院,上海 200240摘要:情境感知是近⼏年来普适计算的研究热点,合适的情境建模⽅法和⼯具是实现情境感知的基础。
本⽂采⽤了基于本体的⽅法进⾏情境的建模,并从通⽤性和易⽤性两个⾓度出发,给出了⼀个基于本体的情境建模⼯具(CoMoTo)。
⽂中讨论了对情境进⾏分级建模的⽅法,描述了该建模⼯具的分析与设计⼯作,并通过⼀个案例说明了该⼯具的建模能⼒。
关键词:情境建模;本体;建模⼯具1.引⾔普适计算是以⼈为中⼼的计算,⼀个重要特性就是情境感知的能⼒,即能随着所处环境中情境的变化⽽动态地作出相称的反应。
为了更好地描述和管理情境,需要对情境有⼀个统⼀的认识。
许多⽂献都给出了情境的定义,但因为作者分析⾓度的不同⽽不尽相同,Dey[1]等⼈提出的定义是其中具有代表性、通⽤性相对较强的⼀个,他们认为情境是任何可以⽤来刻画⼀个实体的处境的信息,⽽这个实体可以是⼈、地⽅或者任何跟⽤户与应⽤之间的交互有关联的物体(包括⽤户和应⽤本⾝)。
本⽂涉及的情境,其含义均参考这⼀描述。
在情境感知应⽤中,情境信息可以通过多种渠道获得(例如传感器、存储器及⼿⼯输⼊等),情境信息的这种异源性导致对其进⾏描述、管理和利⽤等操作都将是复杂的过程。
情境模型通过为情境感知应⽤提供情境的抽象描述,使得上述这些复杂的操作对其变得透明,从⽽在很⼤程度上简化了搭建情境感知应⽤的流程。
因此,⼀个具有良好结构的情境模型是构建情境感知系统的关键[2]。
本体作为⼀种描述⼿段,能明确地、形式化⽽规范地对共享概念模型进⾏说明[3],强⼤的表达能⼒使得其能描述更复杂的情境,⽽它提供的丰富的语义⽀持也使得基于情境进⾏推理成为可能。
得益于这些优势,研究⼈员⼴泛使⽤本体对情境信息进⾏建模。
当前已有多种软件⽤于构建本体,斯坦福⼤学开发的Protege便是其中优秀的⼀员。
然⽽,由于Protege⾯向所有领域的本体构建,其极强的通⽤性使得操作⽐较复杂,建模⼈员需要有很强的专业知识。
语义网技术在知识图谱构建中的应用研究

语义网技术在知识图谱构建中的应用研究随着互联网的不断发展,人们的知识需求也变得越来越高,如何更好地组织和利用大量的知识成为了重要的研究领域。
知识图谱作为一种新型的知识组织方式,被广泛地应用于各种领域中。
语义网技术作为知识图谱构建的重要组成部分,也受到了广泛关注和应用。
一、知识图谱和语义网的概念及关系知识图谱是一种以图谱形式来描述现实世界中实体、属性、关系的知识组织结构。
知识图谱由大量的三元组(即主语-谓语-宾语)构成,它可以帮助人们更好地理解和利用知识。
语义网是一种通过在Web上表示、共享和使用数据,以提供更加智能化和有用的网络的技术。
语义网技术包括本体论、元数据、知识表示语言等。
知识图谱可以看作是语义网技术的应用之一。
二、语义网技术在知识图谱构建中的应用1、本体论建模本体是描述现实世界中特定领域或应用中概念及其关系的形式化表示。
它是知识图谱构建的核心组成部分,也是语义网技术的重要应用。
本体的建立需要通过专门的建模工具进行,如Protege、OntoStudio等。
2、知识表示语言知识表示语言包括RDF、RDFS、OWL等,它们提供了一种机器可读的方式来描述知识,并可以在语义层面上对知识进行表示和推理。
3、实体链接实体链接是指将文本中的实体与知识图谱中的对应实体进行链接。
常用的实体链接技术包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
4、关系抽取关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。
常用的关系抽取技术包括基于规则的方法、基于模板的方法和基于深度学习的方法等。
5、链接数据链接数据是指将知识图谱与外部数据源进行链接,使得用户可以从不同的角度来理解和利用知识。
常用的链接数据技术包括SPARQL查询、Linked Data Platform等。
三、语义网技术在知识图谱构建中的挑战与展望1、本体的建模本体建模需要考虑到不同领域知识的复杂性和多样性,而且需要不断地维护和更新。
因此,如何有效地进行本体的建模是一个重要的挑战。
protege构建本体教程

打开编辑器
在Protege界面中,选择“Edit”菜单,打开编 辑器。
添加属性
在编辑器中,选择“Add Property”选项,输 入属性名和属性类型,添加新的属性。
ABCD
添加类
在编辑器中,选择“Add Class”选项,输入类 名,添加新的类。
定义属性和类之间的关系
通过定义属性和类之间的关系,将属性和类关联 起来,构建本体的概念结构。
01
3. 添加属性以及属性的定义域和值域。
02
4. 导入实例,并分配实例到相应的类和属性。
5. 保存本体文件,并导出为OWL格式。
03
构建一个复杂的生物医学本体
• 总结词:通过Protege构建一个复杂的生物医学本 体,涵盖多个领域和概念层次。
构建一个复杂的生物医学本体
01
详细描述
02 1. 确定本体的目的和范围,收集相关领域的知识 和术语。
03
5. 进行语义网应用的开发和实 践,实现资源的互操作和共享 。
05 常见问题与解决方案
CHAPTER
如何解决本体不一致性问题
不一致性定义
本体中存在矛盾或冲突的陈述 ,导致推理结果出现偏差。
形式化检查
利用本体推理工具(如Protégé OWL API)进行一致性检查,识 别并修复不一致性。
版本控制
04 案例分析
CHAPTER
构建一个简单的知识表示本体
• 总结词:通过Protege构建一个简单的知识表示本体,了 解本体的基本结构和概念。
构建一个简单的知识表示本体
01
详细描述
02
1. 打开Protege软件,选择合适的本体编辑器。
03
2. 定义本体的顶级类和子类,以及它们之间的关系。
基于SWRL规则推理的隐式知识发现研究

基于SWRL规则推理的隐式知识发现研究作者:林龙成来源:《电脑知识与技术》2020年第09期摘要:语义网( semantic web)是当前Web的扩展,已被各个领域广泛接受,本体是语义网的关键,利用本体语言对Web上已有的信息进行更为有意义的组织和编码,从而实现机器与人之间的有效通信。
语义网规则语言SWRL( Semantic Web RuleLanguage)是以语义的方式呈现规则的一种语言,本文首先介绍了本体构建的基本步骤,并依据此步骤构建了家庭本体,设计了针对家庭关系的SWRL规则,最后利用HermiT推理机挖掘出隐式的家庭关系。
关键词:本体;SWRL;Protege;隐式知识发现中图分类号:TP311 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2020)09-0191-02背景语义网的概念是由万维网(WWW)的发明者Tim BernersLee在1996年提出的,目标是将当前的信息转换成机器友好的语言,语义网并不是一个独立的网络,而是当前网络的扩展,它赋予信息明确的含义,使得信息共享和重用成为可能,计算机和人们能够更好地协同工作。
简单地说,它被称为信息的储存库和表达这些信息所涉及的语言。
近年来.语义网以其良好的知识表示、交流、共享和推理能力,在web上得到了广泛的应用,从支撑网站到让搜索引擎更容易地理解网页的内容,语义网技术正在被各式各样的应用所使用。
1 本体构建本体是对特定领域中概念的形式化的明确描述,每个概念的属性描述了概念的各种特征和属性。
一个本体和一组单独的类实例构成了一个知识库。
本体构建齄1齄包括以下几个步骤:1)确定本体的领域和范畴。
可以通过回答下面几个问题来确定本体的应用领域和范畴:包括本体应用到哪个领域?我们要用本体论做什么?对于哪些类型的问题,本体中的信息应该提供答案?谁将使用和维护本体?2)考虑复用现有本体的可行性。
可以下载已经开发好的本体,导入到本体开发环境中。
本体构建综述

本体的构建方法大连理工仇鹏1.一些概念•本体(ontology)这一概念源自哲学,用于表示客观的存在。
信息科学中的本体概念主要是用来描述所研究领域的背景知识。
•本体的定义众说纷纭,比较有代表性的定义是:本体是共享概念模型的明确的、形式化的规范描述。
•我们可以将本体简单形式化为O=<C,R>,其中C=Concept,R=Relationship。
•本体的结构表示为一5元组{C,R,H R,Rel,A}•本体被用于构造一人与人、人与机能共同理解的知识背景,在人与人、人与机交流中起到桥梁作用。
2.本体的构造方法•人工方法;由领域专家借助工具(如protege)完成本体构建,已有许多成功例子,如Cyc•半自动方法;通过大量领域数据,在专家的协助下完成本体构建•自动方法;完全靠大量的领域数据,运用数据挖掘、人工智能等方法自动构建本体,准确率不高。
2.本体构建方法相比之下,人工构建本体有较成功的案例,但构造代价大,且构造的本体缺乏灵活性难以适应外界变化。
而完全自动的由机器构造本体,准确性不高,且受训练数据影响较大,实施有一定难度。
半自动构建已有不少学者提出了可行的方案。
3.本体构建主要解决的问题•概念的提取•关系的提取,包括层次关系、一般非层次关系的提取•公理的提取4.基于字典构造方法•字典是预先做好的,形式化表示词的词性、词义以及词之间关系的一种工具。
•字典是一个基础的通用本体•一些字典英文WordNet中文HowNet 知网CKIP (台湾)4.基于字典构造方法利用概念与关系提取分词技术从文档中抽词,利用字典对词的词性标注去除虚词,保留实词并按性质分类标注。
如“电脑”标“Nab”, “软件”标“Nac”在字典中标注就构成了一种层次关系,这一关系可以利用到词的聚类和词的关系分析中去。
4.基于字典构造方法预先定义好不同词在句中的角色,如“天空”、“北京”等其角色即为概念,“位置”、“香气”等角色即可以为概念也可以为属性。
protege构建本体教程

汇报人:XX
protege的起源:源自美国斯坦福大学医学院的人工智能研究项目 目的:开发一个用于构建和共享本体的人工智能工具 发展历程:从2000年开始开发,经历了多个版本,目前最新版本是protege 5 应用领域:知识工程、语义网、自然语言处理、生物信息学等
经验分享:总结案例实施过程中的 经验和教训,提出改进和优化的建 议
汇报人:XX
定义属性和属性关系:为每 个类定义相应的属性和属性 关系,描述概念的属性特征 和相互关系。
创建实例和实例关系:根据 领域内的具体实体,创建相 应的实例,并建立实例间的 关系,丰富本体内容。
验证和优化:通过实例的语 义推理等手段验证本体的质 量和可靠性,不断优化和完 善本体结构。
概念:本体中的基本元素,表示领域中的概念和实体 关系:连接概念和实体的关系,表示概念之间的关联 公理:表示概念和关系的约束和规则,用于推理和验证 实例:表示具体的事物或实体,属于某个概念的实例
菜单栏:包含文 件、编辑、查看 等常用命令
工具栏:提供常 用工具按钮,方 便用户快速操作
浏览器窗口:展 示本体库中的概 念和实例,方便 用户浏览和编辑
下载并安装Protege软件 打开Protege软件,选择合适的语言和本体编辑器 配置Protege的界面和工具栏,以便更好地进行本体编辑 设置Protege的保存选项和自动备份功能,以确保数据的安全性
建立清晰的层次 结构和分类,确 保本体结构清晰、 易于理解和使用。
详细描述概念的 属性、关系和约 束条件,以便更 好地理解和使用 本体。
及时更新和修正 本体,确保其准 确性和完整性。
定期检查本体的准确性和完整性
知识图谱学习与实践(5)——Protégé使用入门

知识图谱学习与实践(5)——Protégé使⽤⼊门1 Protégé简介Protégé是⼀个本体建模⼯具软件,由斯坦福⼤学基于java语⾔开发的,属于开放源代码软件。
软件主要⽤于语义⽹中本体的构建和基于本体的知识应⽤,是本体构建的核⼼开发⼯具,最新版本为5.5.0(截⾄2019年7⽉)。
Protégé⽀持中⽂,能够实现实体关系的中⽂展⽰。
如下图。
具体来说,Protégé具有以下功能。
类建模。
Protégé提供了⼀个图形化⽤户界⾯来建模类(包括概念)和它们的属性以及关系。
实例编辑。
根据创建的类型,Protégé会⾃动产⽣交互的形式,可以根据类之间的关系获得相应实例的约束,并对实例进⾏编辑。
模型处理。
Protégé有⼀些插件库,可以定义语义、解答询问以及定义逻辑⾏为。
模型交换。
最终的模型(类、实例、关系、属性等)能以各种各样的格式被保存和加载,包括XML、UML、RDF、OWL等。
2 Protégé的安装直接运⾏Protege.exe即可。
Protégé是由java开发的,运⾏时需要java运⾏时环境,运⾏时可能需要配置⼀下java的运⾏时环境,按照提⽰进⾏配置就可以了。
3 软件主要⼯作tab打开软件后,可以看到⼯作区域是由很多tab组成。
Active ontology是显⽰当前的实体名称,以URI的形式显⽰,前⾯是后⾯跟着主机名(我的主机名称为dell),再后⾯是默认的根据时间命名实体。
Entities,可以看作是实体的总览,能够看到我们创建实体的⼀些主要信息,是对实体信息的汇总。
Classes,是对本体模型中,类型部分的编辑,能够定义类之间的层次关系,相互之间的关系。
Object properties,物体关系,可以理解为编辑实体外部的关系,也就是实体和实体之间的关系。
Geo本体

Geo本体geo-ontology层次结构图应用地理本体是最小粒度的地理本体和原子地理本体。
因此,实际应用中包含的空间信息量最丰富,但信息的共享和重用最少;domaingeo-ontology是针对空间信息领域的一个层次结构的概念系统,包含空间信息领域里共同认可的共享知识库;Topgeo本体描述了空间事物和现象最常见的概念系统,具有最大程度的共享性。
图可以看出,随着geo-ontology层次的不断升高,信息共享和互操作的程度也越来越高,范围也越来越大。
同时,geo-ontology的概括程度也越来越高,但是也存在详细程度不断降低,用户在高层会获得较少的信息详细程度。
本体描述通过subclassof,subpropertyof形成概念及其关系的分类化(上下级关系)、通过sameclassas,SameProperty如INVERSEOF、Equalento等形成语义关系(对等关系),如概念之间的同义和反义,通过intersectionof,unionof,oneof等构成概念间的逻辑组合关系,(不同应用和需求的关系)关系约束由域、范围、hasvalue、序数、最大基数、最小基数等描述,通过disjointwith,uniqueproperty,unambiguousproperty,transitiveproperty等实现对概念及其关系的公理定义。
地理本体建模本体的开发和建模到目前为止还没有统一的标准,基本是开发者直接用自身熟悉的方式和方法构建本体。
本体开发方法论的发展历史从时间上来看还是比较短的。
五种本体建模方法的比较目前比较典型的构造本体的方法有5种,分别是(1)针对企业建模过程的uschold和king方法;(2)基于面向Grunger和fox的业务流程和行为模型开发方法;(3)用于研究复杂系统中知识重用的可行性和ontology在其中的作用的berneras方法;(4)用于在知识层上构造ontology的methontology方法;(5)用于自然语言处理的sensus方法。
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基 Po g 于 rt e的本体建模研究综述 e
章 勇 , 吕俊 白
(国立华侨 大学计 算机 学 院 福 建 泉 州 3 2 2 6 0 1)
【 摘
要 】 本 体是 目前 信 息 处理 和 知 识 工 程 领 域 的研 究热 点 。 通 过 对 本 体语 言 OW L和 建 模 工 具 :
计 算机科 学技术 的发展 .人 工 智能 领域 的学 者将 本体 描 述概 念 和概念 之 间的关 系 .作为 使 用者 之 间达 成 的 这个 概念 应用 到 了人工 智能 领 域 以及 计 算机 知识 工程 共 识 。 因此 . 体的用 途包 括交 流 、 本 共享 、 操 作 、 互 重用 领域 本 体 的概 念被 越来 越 多 的应用 于计 算机 知识 工 等 利 用本 体对应 用 领域相 关 知识进 行 建模 能 够有 效 程领 域 . 于对 客观 世界 的存 在进 行 系统 化描 述 . 便 地 支撑信 息 的语义 共享 .本 体及 其形 式 化 规范 还 能够 用 方 知识 的重用 和交 互 人 们 已经从 不 同的角 度和 方 面对 应用 于人 一 机通信 、 机 通信 与信息 交换 , 力地 支 撑 机一 有 本 体 论 概 念 进 行 了定 义 。 在人 工 智 能 界 .最 早 给 出 系统 的语 义集成 与互 操 作 因此 现在 本 体在 很多 领域 O tl 定 义 的是 N c e 等人 ,他们 将 O t oy定义 得 到 了应 用 , no 0 ehs no g l 比如 语 义 We 、 b服 务 、 b We 电子 商 务 、 数 为 ” 出构成 相 关领 域词 汇 的基本 术 语 和关 系 . 给 以及利 字图 书馆 等阁 用 这些术 语 和关 系构成 的 规定 这些 词 汇外延 的规 则 的 2 本 体 建模 语言 OWL 、 定义 ” N c e 认 为 :本 体定 义 了组成 主题领 域 的词 汇 。 ehs ” 通 过 本体 语 言 , 人们 可 以方便 的创 建 本体 。通 常 . 表 的基本术 语及 其关 系 .以及结 合 这些术 语 和关 系来 本 体语 言提 供 了概 念 、 念 之 间的关 联 、 念 的实例 等 概 概 定义词 汇表 外延 的规则 。 ” 信息 系统 、 在 知识 系统等 领 基本 的建 模元 素 。 WL等语 言为 描述概 念 之间 的关联 O 域, 越来 越 多 的人 研 究 O tl . 给 出 了许 多不 同的 提供 了非 常 丰富 的建模元 素 , 如 , 念 之 间的对 象属 noo 并 y g 例 概 定 义 。其 中最 著 名 并 被 引用 得 最 为广 泛 的定 义 是 由 性 可 以具 有 传 递 性 Ta s i )互 逆 性( vre和对 称 rn iv 、 te I es1 n Gu e 提 出 的 , rb r ”本体 是概 念 化 的明确 的规 范说 明” [ S m t e。这 些丰 富 的语 义 能 够更 加 有 效 地 支持 【 ”  ̄(y me i r) 这说 明本 体 的概念包 含 了 4层 含 义 : 念模 型fo cp 逻 辑推 理 。本 体语 言包 含 了 丰富 的操 作 符 , a d、r 概 cn e — 如 n o
Poee的研 究 ,对 于本 体研 究 中的 关键 问题进 行 了讨论 ,并在此 基础 上 实现 了一 个基 于本 体 的查 询 , rt g 最 后 . 于 当前本 体研 究的瓶 颈 问题 进行 了总结 , 对 并且提 出 了未 来的研 究方 向。
【 关键词 】 本 体 ; : 本体 建模 ;rtg ; L PoeeOW
()形 式 化 ” 指 本 体 是 能 够 为 计 算 机所 理 解 、 3” 是 处 O (no g e nu g) 括三 个 子语 言 . 别 WLo tl yw bl g ae包 o a 分 理的。 为 O i , WL D ’ WL F l 其 中 0 i 仅 仅 WL Lt 0 L O ul e 。 WLLt e ( ” 享 ” 本 体 中 体 现 的是 共 同认 可 的知 识 , 4 共 ) 指 反 提供 了简单 的分 类层 次 和属 性描 述机 制 。O L提 WLD 映 的是相 关 领域 中公认 的概 念 集 .也 即本 体针对 的是 供 了逻 辑 推理 能力 。 于 O L的推 理具 有 完 备 和 基 L W D 团体而非 个 体 的共识 可信 性 。O ul 供 了最 强 的表 达 能力 . L W F l提 但是 基 于
ta zt n、 明 确 f pii、 形 式 化 ( r a ul ai ) i o e lt x c) fm 1 o )和共 享 和 n gt n 它基 于的逻 辑允 许它 能够定 义 概念 或描 述 eao . i
概念 ,能够在 简单 的概 念定 义之 上 建立 更加 复 杂 的概 ( ae。 s r) h f) 念 模 型” 的是 通 过 抽象 出现 实 世 界 中的 一 念 ,而且 建立 的逻辑 模 型允 许使用 推理 机检 查本 题 中 1” 概 指 些现象 的相关 概 念而得 到 的模 型 概 念模 型所 表示 的 的命 题 ( a me c s t n1 te 和定 义 是 否具有 一 致 性 , 时可 以识 同 含 义独立 于具 体 的环境 状态 别 具 体 哪个 概念 属于 哪个 定 义 . 推理 机 ea有助 于维 n1 ()明确 ” 指 的是 使 用 的概 念 以及 使 用这 些 概 念 护本体 模 型 的层 次结 构 .这在 处理 多 父类 的类 时很有 2” 所 的约 束都有 明确 的定 义 用。
1 引言 、
有 不 同的描 述 . 但是 从 内涵 上来 看 . 们 都是 把本 体 当 他
本体 是一 个 源 于哲 学 的概 念 , 从哲 学 的 范畴 来说 . 作某 个 领域 内不 同主 体f 、 人 代理 、 机器 等 1 间进 行交 之 本 体是 客观存 在 的一个 系 统 的解 释或说 明 后 来 随着 流 的一种 语义 基础 . 由本体 提供 明确 定 义 的词 汇表 . 即