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典型本体应用介绍

时间:2013-09-13 10:45来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者
自从本体的思想被引入计算机科学领域,人们已开发出难以计数的本体。这些本体在规模和复杂度上都有很大的差异。有的本体针对特定的领域,有的则希望建立通用的大规模常识知识库。这里介绍国内外重要典型本体工程,它们均不局限于特定的领域,具有一定的通用性,并在本体的发展和应用中起着重要的作用。
1 CYC
CYC[55]计划启动于1984年,由Stanford大学的D.Lenat教授领导的小组正在研制的一个大型的、可共享的人类常识知识库系统,它的主要目的是解决计算机软件的脆弱性问题(Software Brittleness)。他们正从《大英百科全书》和其他知识源手工地整理人类常识性知识。
CYC的应用领域涵盖了分布式人工智能、智能检索、自然语言处理、语义Web、知识表示、语义知识集成等方面。CYC是大型的符号型人工智能的一次尝试,其中所有的知识都以逻辑声明的形式表示,它包含了400000多个关键声明,包括对事实的简单陈述、关于满足特定事实陈述时得出何种结论的规则,以及关于通过一定类型的事实和规则如何推理的标准。构建CYC的核心成员不相信在通往智能化或创造智能主体的途中不存在什么捷径,他们强调需要有大型的具有内容的知识主体,面知识中的联系只能过手工组织和比较信息来获得[56]
2 WordNet
WordNet[34]是一个由Princeton大学的一些心理学家和语言学家开发的一个大型在线知识库。WordNet能在概念层次上查找词汇,而不仅仅是依据字母顺序来查找,因此,可以说WordNet是基于心理学规则的词典。WordNet与普通标准词典的最大不同是它将词分四类:名词、动词、形容词和副词。WordNet一个最显著的特征是它试图根据意义来组织分类词汇信息,而不是根据词的形式。WordNet采用语义关系来组织词汇。语义关系是指两个意义之间的关系,由于意义用同义词关系、反义词关系、上/下位关系、部分整体关系词形态上的关系。WordNet已被应用到诸多领域,包括知识表示、知识工程、自然语言处理、文本翻译、信息检索和语义Web[56]
3 SUMO
SUMOsuggested Upper Merged Ontology[57]最初由Lan NilesAdam Pease 开发, 现在由Teknowledge Corporation维护。SUMO包括人类认知方面的类目和现实描述的类目。SUMO合并现有的顶级本体而成,被合并的本体包括:Ontolingua服务器上可获得的本体、John Sowa 开发的顶级本体、ITBM-CNR开发的本体、RussellNorvig开发的顶级本体和各种拓扑理论。SUMO是一个轻量级的本体。它所包括的概念和公理都是以一种能被大多数用户能够理解掌握的方式来表示[58]
SUMO希望通过建立公认的最高层次的知识本体,鼓励其它特定领域的知识本体以它作为标准和基础,衍生出更多的其它特殊领域的知识本体,并为一般多用途的术语提供定义。另外,SUMO是形式化的,目前,它已经全部和WordNet建立了映射。SUMO具有生成多种语言的模板,并能通过工具支持对它的浏览和编辑。在各种领域本体的组合下,SUMO的规模变得越来越庞大,目前,它包含有2000个词汇和60000个公理[56]
4 知网(HowNet)
知网(HowNet[35,59]是中国科学院华建集团推出的是一个以英汉双语所代表的概念以及概念的特征为基础的,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的特性之间的关系为基本内容的知识库。建立知网的哲学基础是:“世界上一切事物(物质的和精神的)都在特定的时间和空间内不停地运动和变化。它们通常是从一种状态变化到另一种状态,并通过其属性值的改变来体现。”因此,知网的运算和描述的基本单位是:万物,其中包括“物质的”和“精神的”两类,部件、属性、时间、空间、属性值以及事件。知网项目的研究着力描述了概念之间和概念的属性之间的各种关系,主要包括上下位关系、同义关系、反义关系、对义关系、属性-宿主关系、部件-整体关系、材料-成品关系、事件-角色关系。知网的创始人董振东教授认为,对于概念的描述应该着力体现概念与概念间、概念的属性与属性之间的关系,因此,知网知识库对于概念的描述必然是复杂性描述。知网中概念的描述既具有概括性、一般性的描述,又具有因不同类别而引起的细节性描述,由此而引发了概念描述的一致性和准确性问题。为了确保概念描述的一致性和准确性,知网开发出一套知识描述规范体系——知网知识系统描述语言(KDML-Knowledge Database Markup Language)
知网词库中虽然蕴含了大量概念与概念间的关系,可以作为汉英机器翻译的语料库进行使用,但是并不具备作为本体系统所应具备的推理、知识发现等功能[60]
5 国家知识基础设施(NKI)
NKI1995年曹存根研究员提出的一个在国际上首创的概念,全称是国家知识基础设施(National Knowledge Infrastructure,简称NKI)NKI的目标是建立一个大型的可共享的知识群体。1998年,世界银行的一份研究报告中也提出了同样的概念,指出了国家知识基础设施在知识经济、科技发展和国民教育中的战略意义。人们已经意识到,在知识经济中,传统的生产力三要素具有新的涵义。劳动者的知识水平、劳动资料的知识含量以及劳动对象的有效获取都直接决定着生产力的水平,也直接影响到劳动产品的国际竞争力。与目前人们常说的数字化图书馆不同,国家知识基础设施的建设不是将各学科的书本拷贝进计算机,然后进行简单的主题分类处理,让读者自行查找和阅读有关的电子书本。在国家知识基础设施中,要对各学科知识(如地理、军事、医学、历史、生物等)进行深层次的概念分析和知识分析,研制一个可共享、可操作的庞大的专业知识群。
NKI采用半自动的方法从文本中获取知识,目前主要的知识源为中国大百科全书。从20003月到目前,已获取了医学、生物、地理、天文、历史、数学、化工等16个学科的110万条专业知识,建立了450个专业本体。在知识表示方面,NKI采用基于本体的类框架形式表示知识,己经建立了一套知识获取和分析方法。NKI支持本体上的一阶谓词推理,已建立了“is-a", "part-of”等十多种语义关系的推理模式,目前这部分工作仍在进行,并且已列入长期研究计划。目前NKI对知识共享的研究已专门立项,并取得部分成果[2]
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