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发布时间:2019-06-27 14:05 来源:未知 编辑:admin

  em知识库/em(knowledge base)是知识工程中结构化,易操作,易利用,全面有组织的知识集群,是针对某一(或某些)领域问题求解的需要,采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据,由专家经验得到的启发式知识,如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。而Ontology定义为“给出构成相关

  的知识发现

  目前在Web上进行的信息检索主要是利用搜索引擎,进行基于字符的关键字匹配检索。尽管搜索引擎在一定程度上避免了用户浏览网络信息的盲目性,给用户带来了便利,但是这种检索方式的主要问题是在返回大量不相关的结果的同时却又漏掉了一些相关页面,在很大程度上无法满足用户的需求。面对网络信息量的激增,传统的基于信息定位的Web信息表示方法,使得现有信息检索面临前文中所述的困难和窘境。而语义Web是目前一个较好的、

  分析

  DBpediaem知识库/emem本体/em分析 在现有的语义网项目架构中,基于关联数据形式的em知识库/em项目往往处于整个语义网络的核心,如何对于这些em知识库/em的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。在目前的关联数据em知识库/em项目中,DBpedia是较为典型且成熟的一个,DBpedia网站使用em本体/em的方法来对其条目内容进行组织和存储,本文旨在通过对DBpedia现有em本体/em结构的分析来说明em知识库/em的em本体/em结构对于em知识库/em的组织、存储和查找有着怎样的影响,并试图从该例中分析归纳得出类似网站em知识库/em内容的em本体/em构建的一般要点。

  和知识图谱学习

  em本体/em论(ontology)定义维基:em本体/em实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达(formal representation)。em本体/em就是对那些可能相对于某一智能体(agent)或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。 ——汤姆·格鲁伯——《迈向知识共享型em本体/em的设计原则》我的理解:em本体/em首先是哲学上提出来的,简单来说就是一种概念,如人这个概念集合,它是一种抽象集

  构建研究

  基于em本体/em的学科em知识库/em构建研究.pdf 知识图谱 知识图谱构建知识图谱。 仅供研究参考引用,请勿抄袭,否则后果自负

  的理解

  以下是对漆桂林老是解答的一些摘要“em本体/em(Ontology),在维基百科的定义是:In computer science and information science, an ontology is a formal naming and definition of the types, properties, and interrelationships of the entities that

  由于对跨系统的知识重用和分享的兴趣的增大,导致对Ontology的兴趣大增。 知识分享的问题:不同的系统描述领域的时候使用不同的概念和术语。所以很难从一个系统中提取知识运用到另一个系统中。 开发可重用的Ontology以推进共享和重用是Ontology研究的一个重要目标。 开发支持构建、合并和翻译Ontology的工具是研究的另一个目标。 最广为流传的em本体/em论定义如下:1.em本体/em论是一

  编辑、知识推理与检索

  em本体/em编辑、知识推理与检索 一切要从一个倒霉项目开始说起,项目要求根据一个构建好的em本体/em文件,通过JAVA调用相应API实现对em本体/em文件的编辑、推理以及检索。由于之前对em本体/em、知识图谱这些完全不熟悉,被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技(疯)术(狂)调(百)研(度)之路。。。。 调研之前:这是啥呀? 调研之后:这tm都是些啥啊!! 呼~~ 好在最后算是做出来了,故在此记录一下过程及部分主要代码。 1...

  语法语料库和语义em知识库/em   文末有文档下载地址: 本文档是自己在读硕士期间学习 自言语言处理  的读书笔记   语言资源库的分类:        通用性和专用性、异质性和同质性、动态性和静态性、共时性与历时性、平行与双语,5个相互对立的特征揭示了一个重要的原则,任何语料选择都是一种平衡性的结果。   语法语料库: 训练分词、命名实体、磁性标注、句法解析、语义组块、论元角色。分词语料...

  一、什么是em本体/em lem本体/em论(Ontology)和em本体/em(ontology)在英文中的表示并不完全一样,它们一个用大写的“O”开头,另一个用小写的“o”开头。em本体/em论这个术语诞生于17世纪,派生于希腊语的onto和logia,是一个哲学的分支。从哲学上来说,em本体/em论是研究客观事物存在的本质,所以em本体/em论在哲学上的真正内涵是对世界上任何领域内的真实存在所做出的客观描述。对em本体/em论的理解,人们不存在什么疑问。但是...

  匹配(基于结构)

  基于相似度的em本体/em匹配 2.1.sf(similiarity flooding) 1)pairwise connectivity graph(PCG) : ((x; y); p; (x; y)) 属于 PCG(A;B)lt;==gt;(x; p; x) € A and (y; p; y) € B。 关键是p要相同,也就是边的名字一样。式子从右向左推导,就可以A、B从两个模型建立起...

  构建-Knowledge Base

  基本概念知识的表示框架实体世界上存在的事物的名称。比如人名、学校、地名等等。关系关系是人对事物的认知,如有哪些属性、和其它事物有什么联系。First Line直接从垂直网站上爬取数据结构化知识获取这个阶段主要是从网上爬取一些带结构化知识的网站。比如维基百科、互动百科、百度百科都有一些信息盒子。 得到的数据如下: 鲁迅 配偶 朱安em知识库/em验证和整合Neo4jSecond Line从文本数据中挖掘关系

  知识图谱构建2——使用protege构建em本体/em 采用自顶向下的方法来构建em本体/em结构 利用protege构建em本体/em protege下载网址:修改自定义的IRI 创建三个类 每一个类和另外两个互斥 设置三个对象属性,以及每个对象属性的描述 设置数据属性以及每个数据属性的描述 显示em本体/em图像 em本体/em文件为:kg_mov...

  语言学习笔记(二)

  6. em本体/em映射 用于实现em本体/em的共享。   6.1 类和属性之间的等价关系(equivalentClass,equivalentProperty)       属性owl:equivalentClass被用来表示两个类有着完全相同的实例。但我们要注意,在OWL DL中,类仅仅代表着个体的集合而不是个体本身。然而在OWL FULL中,我们能够使用owl:sameAs来表示两个类在各方面均完全一...

  匹配

  一、em本体/em匹配 1.1.em本体/em融合与em本体/em匹配 em本体/em匹配:是指建立来自不同em本体/em的实体之间的关系,这些关系可以是实体间的相似值、模糊关系或逻辑符。em本体/em匹配的研究核心就在于如何发现异构em本体/em间的匹配关系,匹配发现是实例共享、查询重写、em本体/em集成等应用的基础。    em本体/em融合:是在来自不同em本体/em的实体之间产生的逻辑关联,并使两个em本体/em保持独立、一致和连续的状态,必要时需要对em本体/em间的匹配添加额外的公理和元素...

  实体对齐技术综述

  em知识库/em实体对齐技术综述。知识图谱相关技术。属于综述。

  实例

  该资源中有owl文件一个用于描述university领域,同时还有一个PPT文档用于说明该ontology的构建过程,另外还有Protégé5.1以及一个现实插件和配置方法。

  的知识推理

  以em本体/em作为信息组织形式,通过推理可以获得em本体/em中特定形式的知识集合以及运用em本体/em中的知识来辅助解决涉及语义的应用。     使用OWLem本体/em作为信息检索的载体,用户能够方便地在概念上描述信息需求,构造复杂的语义查询。SPARQL语言查询显示定义的知识,还需要推理引擎,将em本体/em中具有隐含语义关联的数据提取出来,获得所有相关联的数据作为SPARQL查询的数据源。      em本体/em的知识推理从根本上说就是把隐

  来源: 人机与认知实验室 概要:医学知识图谱是实现智慧医疗的基石,有望带来更高效精准的医疗服务。 摘要:医学知识图谱是实现智慧医疗的基石,有望带来更高效精准的医疗服务。然而,现有知识图 谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低,限制多,拓展性差等问题。针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,涵盖了医学知识表示、抽取、融合和推理以及

  em本体/em编辑器使用教程,em知识库/em构建工具使用方法,快速入门

  /链接数据/知识图谱项目

  从人工智能的概念被提出开始,构建大规模的em知识库/em一直都是人工智能、自然语言理解等领域的核心任务之一。下面首先分别介绍了早期的em知识库/em项目和以互联网为基础构建的新一代em知识库/em项目。并单独介绍了典型的中文知识图谱项目。 1. 早期的em知识库/em项目 Cyc  :  Cyc 是持续时间最久,影响范围较广,争议也较多的em知识库/em项目。Cyc 是在 1984 年由 Douglas Lenat 开始创建。

  语言OWL基本知识

  1 简单的类和个体     简单的具名类:Class, rdfs:subClassOf         一个领域中的最基本概念应分别对应于各个分类层次树的根。OWL中的所有个体都是类owl:Thing的成员。因此,各个用户自定义的类都隐含地是 owl:Thing的一个子类。要定义特定领域的根类,只需将它们声明为一个具名类(named class)即可。OWL也可以定义空类,owl:Nothin

  知识图谱的定义与架构知识图谱的定义知识图谱是结构化的语义em知识库/em,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组。通过知识图谱,可以实现Web从网页链接向概念链接的转变。知识图谱的架构从逻辑上可以划分为2个层次:数据层和模式层。在知识图谱的数据层,知识以事实(fact)为单位存储在图数据库。图数据中有“实体-关系-实体”或者“实体-属性-属性值”两种三元组,

  语言学习笔记(一)

  一、关于em本体/em   1. em本体/em论语义学的特点:        em本体/em论语义学与其他人工智能理论、自然语言加工系统相比有自己的一些鲜明特点。其一,它强调对意义的处理无需通过句法分析,至少主要不是通过句法分析。在它看来,机器对意义的接受、表征、加工、生成和输出,或者说,让机器的句法加工具有语义性或意向性,靠的主要不是原先的关键词匹配,句法转换,而依赖的是对人类智能...

  欢迎大家关注我的博客 ,所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节对em本体/em任务推理做一个简单的介绍,并介绍em本体/em推理任务的分类。而后对em本体/em推理的方法和工具做一个介绍。 知识推理简介 知识推理任务分类 所谓推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论,这些知识和结论满足语义。其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(clas...

  1、概述之前章节的内容都是对已有的图数据库进行查询,但是进行查询的前提是,已经构建好了一个图形数据库。构建图形数据库同样是一个非常关键的步骤,本章主要介绍对节点、关系、属性的增删改。2、create操作新增节点在创建节点时,可以创建单个节点和多个节点,请参照下面代码create (m) create (x),(y)但是这样的节点毫无意义,所以最基本的应该创建一个带标签的节点,请参照以下代码crea...

  学习资料2 数据挖掘

  em本体/em、em知识库/em资料,主要用于知识管理方面的学习研究

  OWL2是一种知识表示语言,旨在对兴趣领域的知识进行明确表达(formulate)、交换和推理。应该首先解释一些基本概念,以方便理解知识在OWL2中是如何被表达的。这些基本概念如下: ·                     公理(Axioms):,一个OWLem本体/em表达的基本陈述 ·                     实体(Entities):用来指向现实世界对象的元素 ·

  推理的语义搜索研究.pdf

  基于em本体/emem知识库/em推理的语义搜索研究.pdf

  学习资料3 数据挖掘

  em本体/em、em知识库/em资料,主要用于知识管理方面的学习研究

  学习资料4 数据挖掘

  em本体/em、em知识库/em资料,主要用于知识管理方面的学习研究

  学习资料1 数据挖掘

  em本体/em,em知识库/em学习资料,用于知识管理方面学习研究

  的可视化检索研究

  面向em本体/emem知识库/em的可视化检索研究 转自中科院的一片论文。

  研究综述(笔记版)

  em本体/em作为重要的知识组织系统,在知识管理、语义Web和人工智能等方面发挥着重要作用。对em本体/em相关研究进行评述,涛涛em本体/em理论和技术的发展现状及研究进展,为后续研打下基础。

  个人博客:阿拉灯神丁Vicky侃AI :背景 与@伟哥微信认识一个多月了,两周前约见并对于知识图谱的一些问题和想法进行讨论,感谢伟哥带着电脑并向我演示了他们的产品。 Tips:以下知识图谱(简称:KG) 方向 整个讨论以伟哥演示他们的产品为主线,围绕如何理解KG、to B KG产品设计策略、to B KG产品的发展方向三大块进行讨论交流。 对...

  欢迎大家关注我的博客 ,所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节主要介绍知识融合相关技术,首先介绍了什么是知识融合,其次对知识融合技术的流程做一个介绍并对知识融合常用工具做一个简单介绍。 知识融合简介 知识融合,即合并两个知识图谱(em本体/em),基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。需要确认的是: ...

  今天头脑发萌,感觉几个领域的知识融合在一起我有点心乱了,好像要改变自己的世界观了。容我慢慢说一下,没有什么结论,只是先记录下来,我自己还要慢慢思考琢磨一下。 最近一个月,每天在喜马拉雅听吴新国居士讲解《唯识论》,觉得头头是道,总感觉是唯心主义了,这和我从小读马恩列斯毛的唯物论已经有区别了,心里一直在分析哪个正确。 同时,又想起了量子论,这个不确定性问题也是由于有了观察者,就发生了...

  的基础知识学习课件

  基于em本体/emem知识库/em的基础知识学习课件,其中包括em本体/em概念、描述语言和方法论方面的综述,以及简单的应用。

  文件存储到MySQL数据库

  将OWLem本体/em文件存储到MySQL数据库 一、安装好必要的软件并配置好开发环境 Eclipse MySQL Server 5.5-win32 jena2.6.4 protege4.3 mysql-connector-java-5.1.35(MySQL的JDBC)   二、用protege4.3构建好面向作战文书理解的军事领域em本体/em,并主动生成OWLem本体/em文件g:/毕业设计/软件/em本体/em实例

  SNOMED CT

  SNOMED CT Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Term的缩写,全称是医学系统化命名-临床术语 SNOMED CT(Systematized Nomenclature of Medicine -- Clinical Terms,医学系统命名法-临床术语,医学术语系统命名法-临床术语),是...

  摘要        近两年来,随着Linking Open Data等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开

  历时多年的研发,复旦大学知识工场实验室正式推出大规模中文概念图谱——CN-Probase,用于帮助机器更好的理解人类语言。概念图谱中包含实体(比如“刘德华”)、概念(比如“演员”),实体与概念之间的类属关系(又称isA关系,比如 “刘德华 isA 演员”),概念与概念之间的 subclass of 关系(比如 “电影演员”是“演员”的子类)。通常后面两类关系,又统称为 isA 关系。如果 A is

  一、   知识图谱(Knowledge Graph,KG)与语义技术概述 KG,2012谷歌提出,作用是能辅助搜索(从网页搜索到语义搜索,从文本链接到数据链接),辅助问答,辅助决策,辅助AI(常识推理); 人的记忆偏重关联; 知识表示方法:框架系统、产生式规则、描述逻辑; em知识库/em形成:手工众包、格式转化、元组抽取、实体融合、链接预测、推理预测、语义嵌入 二、   典型em知识库/em系统简介 C

  该情感词汇em本体/em由大连理工大学信息检索研究室独立整理标注完成,可供国内外大学、科研院所及个人用于学术研究目的。

  库(无辅助情感分类)

  该资源主要用于情感分析中,而且是基于规则的算法,主要是提供情感极性、程度等先验知识。在该词典当中,每个情感词都被分为正向、负向、中性三个情感极性,并具有从0到10等不同大小的情感程度,且分为七个情感大类(乐、好、怒、哀、惧、恶、惊)和21个小类。 情感分析资源大全:

  protege是斯坦福大学开发建立的,是生成和编辑em本体/em与em知识库/em的、可扩展的、跨平台的开发环境。

  实体(Entity)是指客观存在并可相互区别的事物,包括具体的人、事、物、抽象的概念或联系,em知识库/em中包含多种类别的实体。实体对齐(Entity Alignment)也被称作实体匹配(Entity Matching),是指对于异构数据源em知识库/em中的各个实体,找出属于现实世界中的同一实体。随着中文网络百科的不断完善,可以从网络百科页面抽取出实体,并对不同来源的实体进行对齐,构建高质量的中文异构百科RDF

  、知识图谱)

  摘 要 随着Web技术的发展,传统万维网正向着语义Web发展。语义Web试图让Web上的信息具有语义,能够被机器理解,使得Web上信息的获取更加智能快捷。本文在全面阐述语义Web基本概念和体系结构的基础上,研究和讨论了语义Web构建过程中的关键技术,包括XML、RDF和OWL,最后对语义Web的发展应用以及面临的问题和挑战进行了讨论。 关键词: 语义Web;XML;RDF;OWL;知识...

  、知识图谱文件

  使用Jena-TDB存储RDFem本体/em、知识图谱文件

  Logic 逻辑理论实际上是一个规范性(normative)的理论,而不是一个描述性的(descriptive)理论。 即,它并不是用来描述人类究竟是采用何种的形式来推理的,而是来研究人类应该如何有效的进行推理的。 经典逻辑: 命题逻辑 proposition logic 一阶谓词逻辑 first-order predicate logics / FOL 高阶逻辑 highe

  来源:《中文信息处理报告》定义根据特定知识表示模型,从分布异构的海量互联网资源中采用机器学习和信息抽取等技术,建立大规模知识图谱的过程。知识图谱构建的数据源是什么?这种数据源存在什么问题?对应的处理技术是什么?技术处理后,要达到的效果是什么?大规模em知识库/emVS语义集成数据源:互联网上已有许多大规模em知识库/em,比较著名的有 DBPedia、YAGO,wikipedia等。存在问题:em知识库/em之间的异构性,对知...

  知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。以下内容涵盖了基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。 引言 随着互联网的发展,网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点,给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱(Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放...

  知识图谱技术最早为谷歌所提出,随后在其搜索引擎中上线一系列产品。即使假设是谷歌首次提出这一概念,至今也有很长时间了,网上已经有了很多介绍知识图谱相关内容的文章,笔者出于对自身学习过程的梳理和对自身工作的反思总结,写出这一系列笔记,如能帮助来者,实在不胜感激。 根据个人学习习惯,只有从宏观角度把握问题的全局,才能在解决细节问题时不至于走偏路。因此,本篇主要从宏观层面介绍知识图谱的产生、发展...

  ”的具体例子是什么?

  作者:王喆 链接:来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 em本体/em的概念有两层意思,一层是哲学层面的意思,一层是引申到信息科学中的语义层面的意思。 举个最通俗的例子来解释一下这两层意思,我们就拿苹果来举例。关于苹果的描述可以有很多,这里

  摘要: 7月24日,由客户世界机构主办,中国呼叫中心与电子商务发展研究院、全球呼叫中心产业联盟联合支持的客户世界• 洞察者2018北京论坛在丽景湾国际酒店圆满举行。作为全球领先的智能客服产品及方案提供商,阿里云小蜜获得本次大会主办方颁发的“智能客服技术产品/解决方案大类推荐品牌”奖项。 7月24日,由客户世界机构主办,中国呼叫中心与电子商务发展研究院、全球呼叫中心产业联盟联合支持的客户世界• 洞...

  的例子

  的类型

  某些学者将em本体/em看作是构造em知识库/em的一种途径,另一些学者认为em本体/em是em知识库/em的重要组成部分,此外还有专家将em本体/em视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术,注重应用和效益的专业人士则将em本体/em的研究应用于企业业务流程的重组等实际工作之中。由于应用领域的不同,对em本体/em研究的侧重点也有所不同:涉及特定学科领域的em本体/em,被称为领域em本体/em(Domain ontology),涉及具有普遍意义的客观世界的常识的em本体/em,被称为顶级

  结构介绍

  1.em本体/em的结构 OWL是语义网活动的一个组成部分。这项工作的目的是通过对增加关于那些描述或提供网络内容的资源的信息,从而使网络资源能够更 容易地被那些自动进程访问。由于语义网络固有的分布性,OWL必须允许信息能够从分布的信息源收集起来。其中,允许em本体/em间相互联 系,包括明确导入其他em本体/em的信息,能够部分实现这样的功能。 另外,OWL提出了一个开放世界的假设。也就是说,对资源的描述并不局限于在一

  构建 使用protege建owl

  一.用到的工具: JDK 安装配置 Protégé 下载网址:可视化开发平台 graphviz  图形化显示em本体/em关系图 及客户端工具 不用介绍了吧,我用的5。X Mysql java 连接器 下载地址:

  库可视化展示

  em本体/em库可视化展示   转载▼     历时一个多月的时间,终于把项目em本体/em库可视化的核心模块写好了。作为阶段的成果,现将其整理总结。(注:该项目是和XXXX的合作项目,按照二十四史来建立人物、时间、地点、时间、职官em本体/em库,具体类属结构不便于在此展示)   一、使用的技术及工具 1. AlleGroGraph3.3 一个优秀的em本体/em库存储工具,与一

  的构建工具!

  随着em本体/em在人工智能、信息检索以及知识管理等研究领域中的应用不断得到扩展,人们对em本体/em的需求越来越强烈,这就需要有相应的工具来支持em本体/em的开发和管理,满足人们在不同层次对em本体/em的需求。 本节将介绍一些重要的em本体/em开发工具。 1  Ontolingua Ontolingua是斯坦福大学知识系统实验室(KSL)开发的一个em本体/em开发环境。它包括一个服务器和一个表示语言。服务器位于斯坦福。它的主要特点是: (1)使用Ontolingua语言的扩展版本作为半形式化的表示

  在计算机科学与信息科学领域,理论上,em本体/em是指一种“形式化的,对于共享概念体系的明确而又详细的说明”。em本体/em提供的是一种共享词表,也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关系;或者说,em本体/em就是一种特殊类型的术语集,具有结构化的特点,且更加适合于在计算机系统之中使用;或者说,em本体/em实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达(formal representation)。

  建模

  对知识图谱有兴趣的读者可以关注我的知乎专栏,主要介绍知识图谱的相关概念、技术,也包含一些具体实践。通过前面几篇文章的介绍,读者应该对知识图谱,其相关概念,以及语义网技术栈中的RDF,RDFS/OWL有了一定的了解。然而,之前我们都是在介绍一些概念性的东西。实践才出真知,理论掌握得再好,不能解决实际问题也只是纸上谈兵。因此,笔者准备开一个实践篇,结合理论篇,让读者能够从无到有构建一个领域知识图谱,并在

  建模与知识获取工具Protege

  Protégé[1] 软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的em本体/em编辑和知识获取软件,或者说是em本体/em开发工具,也是基于知识的编辑器,属于开放源代码软件。这个软件主要用于语义网中em本体/em的构建,是语义网中em本体/em构建的核心开发工具,现在的最新版本为4.3版本。 Protégé提供了em本体/em概念类,关系,属性和实例的构建,并且屏蔽了具体的em本体/em描述语言,用户只需在概念层次上进行领域em本体/em模型的

  初次使用protege4.3建立em本体/em,使用网上提供的例子,建立简单的em本体/em: em本体/em间关系如下表示: Interest下包含BallGame与Music,它们互为disjoint关系; BallGame包含Basketball与FootBall,也互为disjoint关系; Music包含Guitar与Piano,互为disjoint关系。 建立testInterest类,在testInt...

  (Ontology)概述

  认识em本体/em        em本体/em(Ontology)的概念源自于哲学领域,在哲学中的定义为“对世界上客观事物的系统描述,即存在论”。哲学中的em本体/em关心的是客观现实的抽象本质。而在计算机领域,em本体/em可以在语义层次上描述知识,可以看成描述某个学科领域知识的一个通用概念模型。德国学者Studer在1998年给出了em本体/em的相关定义“em本体/em是共享概念模型的形式化规范说明”。这个定义包含了四层含义:即共享(share)...

  编辑和知识获取软件 Protégé

  Protégé,又常常简单地拼写为Protege,是一个史丹佛大学开发的em本体/em编辑和知识获取软件。开发语言采用Java,属于开放源码软件。由于其优秀的设计和众多的插件,Protégé已成为目前使用最广泛的em本体/em论编辑器之一。

  、进行推理

  1 前言 本文是小象学院的王昊奋老师的《知识图谱》课程的第二讲小结,即使用Protege软件来创建em本体/em,并进行简单的推理。 Protégé软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的em本体/em编辑和知识获取软件,或者说是em本体/em开发工具,也是基于知识的编辑器,属于开放源代码软件。这个软件主要用于语义网中em本体/em的构建,是语义网中em本体/em构建的核心开发工具。 Protégé提供了em本体/em概念类,关系,...

  相关知识

  em本体/em有五个构成要素,包括类、属性、函数、公理、实例。类指代概念集合,即语义类型;实例指代对象,是em本体/em中最小的原子,与语义类型是kind of的关系;函数是关系的特定表达形式;属性具有限制类与实例的功能;公理通常为一阶谓词表运式。 OWL 语言中关于类、属性及个体间的等价性和不等价性 owl:equivalent Class:当两个类被声明为等价时,就是声明它们有相同的实例。等价性可以用

  库(理论篇)

  em本体/em库的概念               em本体/em是一个哲学上的概念,哲学上它指的是人类能够理解的抽象事物(这里理解可能会有些不合理的地方,欢迎大家指正),但是计算机领域的em本体/em指的是一些概念,概念间的关系,公理,以及实例的集合,可以理解为em本体/em就是人类对事物的形式化的描述。由于世间万物种类繁杂,所以描述不同的事物的em本体/em会有区别。例如描述一个生物的em本体/em和一个描述社会关系的em本体/em显然不会相同,物以类聚,这样

  语言学习笔记

  一、关于em本体/em 1. em本体/em论语义学的特点:      em本体/em论语义学与其他人工智能理论、自然语言加工系统相比有自己的一些鲜明特点。其一,它强调对意义的处理无需通过句法分析,至少主要不是通过句法分析。在它看来,机器对意义的接受、表征、加工、生成和输出,或者说,让机器的句法加工具有语义性或意向性,靠的主要不是原先的关键词匹配,句法转换,而依赖的是对人类智能的全方位模拟。其二,em本体/em论语义学认识到

  阿里妹导读:知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源,从高质量数据中提取em本体/em和模式信息,加入到em知识库/em里。而自底向上构建,则是借助一定的技术手段,从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的信息,加入到em知识库/em中。在本文中,笔者主要想分享一下自底向上构建知识图谱的全过程,抛砖引玉,欢迎大家交流。“The world is not mad...

  研究层次可以分为四种类型

  顶层em本体/em:主要研究非常通用的概念,如空间、时间、事物、对象、事件、行为等,他们完全独立于特定的问题或领域,是在一个很大的范围内共享。领域em本体/em:研究与一个特定领域相关的术语或词汇,在一个特定的领域中可重用,他们提供该领域特定的概念定义和概念之间的关系,提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等。对特定领域的em本体/em研究和开发目前已涉及许多领域,产生了一些重用性强的领域em本体/em,比如社会网络关

  简介

  本文转载自知乎专栏知识图谱和智能问答。 1 近年来,随着语义Web的兴起,em本体/em技术受到了广泛关注。很多大型跨国公司都开始研究em本体/em技术。谷歌于2012年提出了知识图谱的项目,旨在利用em本体/em技术来提高搜索的精度和更智能化的知识浏览。国内的互联网公司,如百度、搜狗,也已经开展这方面的项目。微软提出了Probase项目,旨在通过爬取网页中的信息来构建大规模的em本体/em。IBM利用语义Web

  模型

  提要:计算机领域的 ontologies 按照传统译为“em本体/em论”有所不妥。如果说“em本体/em”一词可对应于其对象——基本概念,那么直接称这种基本概念化体系为“em本体/em模型”是恰如其分的,而将流行的“em本体/em”看作简称,也未尝不可。同时,疏离了哲学领域的em本体/em论概念,这也是一个好处。 计算机领域的 ontology 是一个值得注意的重要概念。从各种计算机应用(尤其信息系...

  的信息检索模型

  老师上周就给了我这篇文章,只可惜由于身体原因,头脑总是昏昏的,看不了多久人就糊了,以至于花了一个星期时间才将其看完。该文成为我们实验室的必读文献,可见其经典性。建议信息检索及相关领域的朋友们都去读一读这篇文章。本笔记将主要记录和阐述其中的一些观点。 Notes(1):Introduction     传统的基于关键词(keyword-based)的信息检索由于其存在诸多的缺陷,使人们基于寻

  owl文件

  的初学有很大帮助

  em本体/em小例子,这样可以帮助初学者的困惑,到底什么是em本体/em,尝试个小例子都明白了。

  设计阶段总结

  最近在研究电机em本体/em设计的相关知识,因为我坚信想把电机控制的好,必须对其em本体/em结构有一定的理解。做一个ansoft有限元仿线.电机建模流程(以永磁同步电机为例): 第一步:设置好求解器类型,坐标类型 第二步:绘制定子槽,先绘制几何图形,然后进行conver lines。 第三步:绘制定子铁芯,先绘制定子外圆,再绘制定子内圆,cover lines后进行布尔相减。将定子槽沿着外圆进行...

  (Ontology)在问答系统(QA)中的应用

  相似度计算 把em本体/em作为工具,根据em本体/em计算词语的语义相似度,进而得到句子的相似度。通过em本体/em计算词语的相似度又主要分为两大类: (1)常用词语用通用领域em本体/em(如《知网》、wordnet等)计算词语的语义相似度; (2)专业领域词语,用领域em本体/em计算词语的语义相似度; 该种方法搭建问答系统的流程如下: (1)利用分词工具自定义词典,分词以及词性标注; (2)删除停用词,停用词对于句子的理解...

  编辑工具protege入门实例(基础篇)

  此新手入门对应protege3.1.x版本。通过制作一个简单的动物em本体/em,来使大家了解protege建立owl的基础用法。

  建模工具protege

  em本体/em建模工具em本体/em建模工具em本体/em建模工具em本体/em建模工具em本体/em建模工具em本体/em建模工具

  开发

  protege的是GUI的em本体/em开发工具,一般与jena做搭配。 开发em本体/em重点在于几个概念,class,subclass,properties and so on 首先是protege的安装,我使用的是protege3.5,图像工具使用的是graphviz2.12,这样可以搭建了开发环境,其他的版本总是出错。所以基于经验推荐这两个版本的搭配。 class的建立重点是要设置disjoin

  教程

  自己翻译的官方的教程,有些地方感觉还是英文原文更能表达意思,所以就是仍然使用的英文,但是看起来没有难度。

  最近在“小象学院”上知识图谱的课程,做了一些笔记,现整理了一下 1、什么是知识融合 将来自不同em知识库/em的同一实体融合在一起 目标:融合各层面的知识 合并两个知识图谱(em本体/em),需要确认的是: (1)等价实例               实体的匹配  左右两个人是同一个人          samsAs     猫王 (2)等价类/子类                         摇滚歌...

  示例

  提供了RDF/XML语法和RDFa语法的简单示例,并利用RDF构建了一个住房供给的概念模型,及一个领域em本体/em。

  推理

  一,使用Jena对OWLem本体/em进行查询推理 前面在使用jena持久化OWLem本体/em到MySQL(中说到了把OWLem本体/em在MySQL中的存取,现在终于能做些简单推理了。要主要规则和查询语句的语法。  使用sparql对em本体/em进行查询 1)InfModel是对常规Model的

  示例(Turtle语法)

  一个针对家政目的的OWL2em本体/em示例,给出了一组介绍了em本体/em、em本体/em名字、可能注释、版本控制以及包含的其他em本体/em(imports关键字)。

  语言入门

  本文档《OWL2 Webem本体/em语言入门》是W3C发布的OWL 2 Web Ontology Language Primer(2009-10-27)的中文译本。源文件网址:

  的构建方法研究

  领域em本体/em的构建方法研究(马文虎,南京理工大学信息管理系) 目  录引言... 11 em本体/em的相关理论... 11.1 em本体/em的概述... 11.1.1 em本体/em的定义... 11.1.2 em本体/em的构成... 21.1.3 em本体/em的分类... 31.1.4 em本体/em的应用领域... 31.2 em本体/em的描述语言... 41.3 em本体/em的编辑工具... 51.4 建立em本体/em

  --------------------------------------------------------------- 基本概念 一个em本体/em允许程序以一种开放有意义的方式明确一个关心的领域里的相关概念和关系。比如“wine”(酒)这个领域的概念,红酒白酒,葡萄品种,酿酒年份,酿酒厂等,关系如“酿酒厂生产酒”“酒有一个生产年份”。这个酒的em本体/em可能被一个特定的应用开发出来。它需要有一个很好的

  推理的一个例子

  引自近日在学习em本体/em,我参考了网上的一 个族谱的例子 “em本体/em”这个术语来自于哲学,它是研究世界上的各种实体以及他们是怎么关联的科学。em本体/em是对应用领域概念化的显示的解释说明,为某领域提供了一个共 享通用的理解,从而无论是人还是应用系统之间都能够有效地...

  推理中jess和jena区别

  Jess(Java Expert Shell System)是基于Java语言的CLISP推理机。 CLISP是基于产生式的前向推理引擎,它是一种非常基础性的东西,许多 上层的推理任务,都要映射到这个推理引擎上来运行。     CLISP(或Jess)原则上可以处理各种领域的推理任务,只要系统能够 为CLISP提供这个领域的特有领域规则(产生式形式给出)和事实信息(Assertion 形式给出)。...

  实例

  本文简单介绍Jena(Jena 2.4),使用Protégé 3.1(不是最新版本)创建一个简单的生物(Creature)em本体/em,然后参照Jena文档中的一个例子对em本体/em进行简单的处理,输出em本体/em中的Class、Property等信息。 本文内容安排如下: Ø         介绍Jena Ø         运行Jena Ø         Jena Ontology API

  的关系数据库语义检索

  关系数据库中基于关键字的查询主要忽略了数据之间的语义关系(包括同名异义Homonymy、异名同义Synonymy、上下位Hyponymy、转喻Metonymy、反义Antonym),其中主要的两类:忽略Synonymy会降低查询结果的查全率,忽略Homonymy会降低查询结果的查准率。 关系数据库中的em本体/em主要从三个方面建立:一是数据库中的模式信息(如表名、表的属性名等);二是数据库中的数据;

  解析和语义分析系统

  eclipse环境调试成功,只需要本地安装mysql环境,第一次运行代码会自动创建数据库和数据库表,第一次运行初始化大概需要十多分钟。所依赖的第三方库在代码中都有打包,放在libs目录。

  推理实例

  Jena实现em本体/em的推理,包括.rules规则等,使用sparql语言对em本体/em进行查询

  《PHP与MYSQL权威指南》内容简介:phpchina官方出品,discuz!创始人戴志康、uchome创始人李国德、thinkphp创始人刘晨、phpcms项目负责人王参加等联袂推荐。 《PHP与MYSQL权威指南》是目前为止最全面的关于php与mysql开发技术的书籍之一,系统而全面地讲解了php与mysql技术的方方面面,适合初中级的php程序员系统地学习;《PHP与MySQL权威指南》也是目前为止首本系统而深入地讲解ucenter、discuz!、uchome、shopnc、phpcms等php产品的二次开发技术的著作,适合有一定开发经验、需要学习php二次开发技术的中高级程序员。 相关下载链接:download/liujun13579/4970188?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liujun13579/4970188?utm_source=bbsseo[/url]

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