OWL本体非标准推理:计算辩解 • 辩解是什么 :辩解原始本体当中可以解释结论的公理集 1 • 利用辩解来修正知识库 : 通过分类,我们发现一个错误的事实“Meningitis⊑ ∃has-loc.Heart...has_child Alice, Bob : − Datalog推理举例 相关工具介绍 KAON2 OWL推理机、本体管理API 基于一阶消解原理 针对大规模ABox进行优化...(ontology); store.applyReasoning(); 相关工具简介 RDFox实践 本体、数据格式 命名空间 finance: http://www.example.org.../kse/finance# URI http://www.example.org/kse/finance#孙宏斌 使用命名空间简写为 finance:孙宏斌 三元组 finance...中的知识库结构 Model: Jena最核心的数据结构 构建一个最简单的Model Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel(); 定义我们这个例子的命名空间
本体中具有丰富的概念和关联关系，因此通常使用规范化的语言对本体进行描述，常见的本体描述语言有: RDF、OWL、Loom等[22，23]，本文使用OWL语言对计算机学科领域本体进行描述。...以“”关系三元组为例，OWL语言描述如下:<owl:Class rdf:ID=...为了方便后续的字-词匹配操作，将特征词以前缀树的形式存储，记为 。② 字符-特征词匹配T给定计算机学科领域特征词前缀树 和一个包含 个字符的句子 。...BiLSTM模型将前向LSTM与后向LSTM的隐藏层向量拼接，充分利用当前token的上下文特征信息，以得到更加准确的预测结果。...3.4 知识存储知识图谱以图的形式展现实体、关系以及实体的属性，本文使用的Neo4j数据库是一个高性能的NoSQL图形数据库，以网络的形式存储结构化数据，且具有较好的可视化界面，可以较好地利用知识图谱的图形结构信息
1 OWL 本体简介 OWL 是由 W3C 开发的一种本体描述语言，按照表达性可以被分为三类： OWL-Lite：可表达性最低 OWL-DL：可表达性中等（本指南使用） OWL-Full：可表达性最高...与其他基于 Protege 的本体的重要区别在于，原始的 OWL 不遵循唯一命名假设（UNA），即两个不同名称的个体可能表示同一个个体，在 OWL 中，必须要明确指出个体之间是等同的还是不同的，否则其可能相同也可能不同...2 构建一个 OWL 本体 本章节以创建一个披萨本体为例，介绍如何通过 protoge 构建一个 OWL 本体。...关于属性建议采用小驼峰命名，并使用 has 等前缀提升可读性。属性可以拥有子属性，但要注意属性类型必须相同，如数据属性不能是对象属性的子属性。...命名类（或类表达式）以及表示 OWL 个体的单个参数构成： Person(?
语义网的概念来源于互联网，人们期望互联网能够更为有效的组织信息，使得互联网内丰富的资源得到充分的利用，而不是像现在这样，互联网中的信息仅仅通过薄弱的结构组织起来。因此，语义网也叫Web3.0。...3.OWL（Web Ontology Language） 网络本体语言（OWL），是RDF的改进版。OWL在RDF的基础上定义了自己独有的语法，主要包括头部和主体两个部分。...头部：OWL描述一个本体（概念）时，会预先定制一系列的命名空间，并使用命名空间中预定义的标签来形成某个概念的头部，例如电影明星本体的头部可以这样表示： <owl:Ontology rdf:about="...这里正式介绍一下本体的概念，所谓本体，实际上就是知识图谱中的一个概念，它用一些属性或特征，描述了客观世界某一类事物的共性特征；并通过“关系”描述它与其他本体之间的关系。...知识定义（知识体系）描述了本体以及本体之间的关系，是上层建筑。知识实例是本体的一个一个实例，对应的是真实的数据存储层。 此外，因为知识图谱最重要的功能就是实现知识推理，进行语义计算。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、...） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford.edu/）手工构建本体，依托于protege可以搭建一个支持多人协作的online版的大型本体构建平台 protege...的底层是对owl文件的增删改查，依托于owl的本体框架规范，可自行构建对owl本体文件的操作脚本，以实现海量结构化数据的增删改查，提高效率 本体工具 Jena：对于本体文件的接口框架，用于构建系统后端.../jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/） 后台搭建 基于java的后台框架Springboot，SSM等 利用Jena进行本体数据处理，采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html...、css、js的框架React、Vue等，设计时可考虑移动端的兼容问题 多样的可视化手段来展示信息，利用echart.js实现知识图谱可视化 知识问答 浙江大学在openKG上提供的 基于REfO的KBQA
本体编辑、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本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。...是一个本体编辑工具，可以将知识的三元组以及各种逻辑通过可视化界面编辑成本体文件，protege还带有一些推理机插件（见下图），pellet、Hermit等，可以利用这些插件对本体文件进行推理。...也可以通过SWRL自定义一些规则加入本体，还可以进行查询。可见Protege能一条龙解决本体的编辑、推理、查询等问题，但本项目要求用Java调API实现功能。...初始化本体文件 通过protege构建好的本体文件保存为一个owl文件，接下来要对其进行编辑推理检索，这些工作通过调用OWLAPI和Jena API实现。首先读入owl文件。...8.其他 另外，在整个工程中引用了别的库，在引用外部jar的时候把该引的都引了，主要用到的有owl api、pellet、Jena这几个。
用 Turtle 表示的时候我们会加上前缀（Prefix）对 RDF 的 IRI 进行缩写。...剩下的部分符合驼峰命名法。为了将它们表示得更清楚，避免读者混淆，之后我们都会默认这种命名方式。读者实践过程中命名方式没有强制要求，但最好保持一致。...OWL 有两个主要的功能： 提供快速、灵活的数据建模能力。 高效的自动推理。 我们先谈如何利用 OWL 进行数据建模。...当我们融合这两个本体的时候，就可以用到 OWL 的本体映射词汇。回想我们在第二篇文章中提到的 Linked Open Data，如果没有 OWL，我们将无法融合这些知识图谱。...▌三、总结 本部分主要介绍了 RDF 的序列化方式，如何利用 RDFS/OWL 进行 schema层的建模，和 OWL 的推理功能。
随着时间的推移，关联数据开放云中 RDF 图的数量 其中最著名和最常用的关联数据集是 DBpedia，这是从 Wikipedia (以及最近的 Wikidata)中提取的关联数据集。...然而，业界的兴趣似乎主要在于利用关联数据技术进行数据集成和管理，而这些数据往往不会在开放的互联网上显示出来。 在关联数据的时代，本体论扮演了一个不那么重要的角色。...在这段时间里，人们有时会说本体论不能被重用，而且一种更简单的方法，主要基于利用 RDF 和数据集之间的链接，对于数据集成、管理和线上线下的应用程序有着更现实的作用。...在 google 上搜索“ Kofi Annan”后的 Google知识图谱节点 虽然 Google 没有提供可下载的知识图谱，但它提供了内容访问的API，这个API 使用标准的schema.org类型...一些著名的流行软件，如OWL API，Wikidata的底层引擎Wikibase，或者ELK推理机，都是强大且非常有帮助的，但是在某些情况下，尽管它们都使用了 RDF 和 OWL 进行序列化，仍然不能轻松地相互协作
RDF, RDFS, OWL, Protege, 本体构建。 MySQL数据库, pymysql。 D2rq, Jena, fuseki, SPARQL。...转换之前，我们先根据数据构建本体。 3.1 本体构建 什么是本体？本体有点哲学的含义，在计算机领域，可以理解为一种模型，用于描述由一套对象类型（概念或者说类）属性以及关系类型所构成的世界。...最后通过File->Save as保存成Turtle Syntax形式，命名为douban_kgqa_ontology.owl。...现在根据我们的MySQL数据库已经生成了默认的douban_kgqa_mapping.ttl文件，然后根据douban_kgqa_ontology.owl中定义的本体修改douban_kgqa_mapping.ttl...修改类型值，将vocab:xxxx修改为我们owl文件中定义的类。
本系列文章介绍的一些跨平台的、独立于语言和应用程序的技术，支持在数据库、文档、电子表格、服务 API 中进行信息集成。您将了解的数据模型和工具可以让您的工作变得更轻松，并对您的组织产生实质性的影响。...首先，命名模式的用途是在共享的上下文中创建引用。这些引用应该一致、清楚明白而且无冲突。URI 标准提供了一种命名模式模式：一种创建命名模式的模式。...统一资源名称 (URN) 是一种 URI，它允许通过命名空间前缀将外部命名模式映射到 URI 空间内。一本书的有效的 URN 可能为：urn:isbn:978-1608454303。...一般而言，您可以使用更高阶的语义关系（比如来自 Web Ontology Language (OWL) 的 owl:sameAs ），在标识符之间建立永久的等同关系。...我提到过大部分 DBpedia 资源都按多种本体论进行分类。具体地讲，这意味着资源是也属于 RDF 资源的类的实例。
通过本体的概念层次进行推理时，其中概念主要是通过OWL(Web ontology language)本体语义进行描述的。...OWL文档可以表示为一个具有树形结构的状态空间，这样一些对接结点的推理算法就能够较好地应用起来，例如文献[4]提出了基于RDF和PD*语义的正向推理算法，该算法以RDF蕴涵规则为前提，结合了sesame...该框架由不同的API组成，用于处理RDF数据。 Jena是一个用于Java语义Web应用程序的API（应用程序编程接口）。...百度将知识图谱命名为知心[14]，主要致力于构建一个庞大的通用型知识网络，以图文并茂的形式展现知识的方方面面。...基于OWL描述的本体推理研究[D]. 长春: 吉林大学, 2007. LIU Shao-yuan, HSU K H, KUO Li-jing.
数据是从 “The Movie Database (TMDb” 网站获取的，官方提供注册用户 API KEY 用于查询和下载数据。...我本来打算从豆瓣获取电影数据，但现在豆瓣 API 已经关闭了个人用户申请入口。...剩下的部分符合驼峰命名法。为了将它们表示得更清楚，避免读者混淆，之后我们都会默认这种命名方式。读者实践过程中命名方式没有强制要求，但最好保持一致。...下面是根据我们定义的本体修改的 mapping 文件。首先，为了表达简练，我们给本体的 IRI 设置一个前缀。...接下来的实践篇我们将介绍如何利用 Apache Jena，创建基于显式 RDF 数据的 SPARQL endpoint；并展示，在加入推理机后，对数据进行本体推理我们可以得到额外的信息。
，智能更新等；底层是数据层，可以将现有数据库导入到知识图谱中，也可以从外部通用知识图谱收集知识，也可以从文章中，等非结构化数据中提取和采集知识来完善知识图谱。...知识存储分为两个部分，分别是rdf，类rdf，比如owl，还有一个是图结构的存储。此外还有一些机器学习，nlp的一些算法等共同构建了知识图谱的架构。...owl用来存储一些三元组，本体和本体之间的关系，好处：清晰的schema定义，丰富的类与类之间的关系，实现一些简单的推理，比如属性和属性之间是否存在相反关系，位于关系，比如a位于b，b位于c，那么a位于...除了owl，还有图数据库。图结构的好处就是毫秒级别的查询性能，容纳百亿级别的数据规模，可以在线实时更新，图数据库有很多种。 ?...命名实体识别一开始是基于规则或字典的方法抽取实体，接着发展到利用模型抽取实体，例如HMM，HEMM，CRF模型都可以用来做序列标注，从而识别实体。
此外，通过使用基于 RDF 的「网络本体语言」（OWL），我们还可以进一步地定义更复杂的语义关系（第四节介绍）。 ? ?...这些前缀被称为「命名空间」（namespaces），通常会进行缩写，如 wd: 或 wdt:。上图中的三元组可以被简写为：wd:Q2887 —wdt:P112→ wd:Q203534 。...HTTP IRI 的持久性可以通过使用 PURL 服务定义的命名空间来提升。...3.2.2 外部标识链接 在不同的知识图谱中，IRI 对应的命名空间可以在本地自由指定，这就导致可能存在同一个实体对应两个不同的命名空间，例如 chile:Santiago 和 geo:SantiagoDeChile...有时候我们可能需要从给定的上下文中提取出相关信息，直接遍历查询所有对应的上下文显然不是一种好方法。
创建一个目录（我这里命名为 “tdb”）用于存放 tdb 数据。...将我们的本体文件 “ontology.owl” 移动到 “run” 文件夹下的 “databases” 文件夹中，并将 “owl” 后缀名改为 “ttl”。...2.1 基本流程 ------ 此 demo 是利用正则表达式来做语义解析。我们需要第三方库来完成初步的自然语言处理（分词、实体识别），然后利用支持词级别正则匹配的库来完成后续的语义匹配。...在脚本中填入自己的API KEY，填写mysql相关参数即可运行。用户需要额外下载的包:requests和pymysql。...* ontology.owl 通过protege构建的本体，用户可以直接用protege打开，查看或修改。
资源描述框架(RDF) 2和Web本体语言(OWL) 3相继发布，成为语义Web 4的重要标准。然后，许多开放知识库或本体被发布，如WordNet、DBpedia、YAGO和Freebase。...表示学习包括点向空间、流形空间、复向量空间、高斯分布和离散空间。评分指标一般分为基于距离的评分函数和基于相似度匹配的评分函数。目前的研究主要集中在编码模型，包括线性/双线性模型，因子分解和神经网络。...RE） 命名实体识别（NER） 第一个用于扩展现有的知识图，而其他两个用于从文本中发现新知识(即关系和实体)。...关系提取模型利用了注意机制、图卷积网络(GCNs)、对抗性训练、强化学习、深度剩余学习和转移学习。...对于逻辑规则和嵌入的组合，一些工作结合了马尔科夫逻辑网络与KGE，旨在利用逻辑规则和处理他们的不确定性。利用有效的嵌入实现对不确定性和领域知识的概率推理将是一个值得关注的研究方向。
识别过程涉及到很多自然语言处理技术的应用，例如分词、命名实体识别、词形还原等等。...本体是关于数据的描述和定义（元数据）。 在语义网知识体系中，使用了RDFs和OWL语言来描述本体知识。 ? ontology ?...Cohen, Jiang等人使用马尔可夫逻辑网来发现提取的事实之间的关系[1]。它维护了一个基于一阶逻辑的规则库来指定本体约束。这些约束将用于管理可以被推断出的可能关系。...从这个图谱我们可以获取，除了提取的原始事实之外的那些无法显示获取的新信息。这就是我们如何利用知识库中的既有事实和基于可用观察结果得到的新事实知识来构建知识图谱的过程。...2）阶段2：将提取的事实转化为三元组 执行本体匹配，将提取的实体和关系归类到对应的本体类型下。 存储为知识库中的三元组。
语义为基础，结合金融领域专业知识，融合超图概念和事件5W（When，where，Why，What，Who）定义构建了可通用化的金融时序超图本体模型（Finanical Temporal Hypergraph...超边成份边的传递性基于OWL提供的边的传递性(owl:TranstiveProperty)提供，共指性通过多边指向同一节点或来自同一节点得出。...金融时序超图的普通边定义 （3）事件时序表示 本文依据事件5W（When,Where,Why,Who,What）概念，将事件知识概括为事件元数据（包含时间信息在内）和事件内容两部分，其中事件元数据（包含事件概念本身）利用现有本体模型进行描述...，包括使用GeoSparql来表示空间信息，使用OWL-Time来表示时间信息；而通过hasEventPayload用于描述事件内容，事件内容同样表示为一个无序集合（rdf:Bag），其中包含一系列的rdf...资源用途 对于构建后的资源，我们可以从以下几个方面进行利用： （1）用于结合领域知识，标识金融领域中可以形成多元关系的各种二元关系； （2）利用推理机，对标注为超边成分边的二元、时序关系进行推理，构建多元时序关系
description framework，资源描述框架）模式和 OWL（Web ontology language，万维网本体语言）就是基于上述目的产生的。...该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。...自底向上指的是从一些开放链接数据（也就是 “信息”）中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建实体与实体之间的联系。 3....知识抽取有三个主要工作： 实体抽取：在技术上，更多称为 NER（named entity recognition，命名实体识别），指的是从原始语料中自动识别出命名实体。...知识表示 近年来，以深度学习为代表的表示学习技术取得了重要的进展，可以将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量，进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联，对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义
01 背景介绍 中科大脑作为一家城市级的数字资产运营商，一方面要对各种类型的数据进行高效存储，另一方面面临如何将各类数据充分利用的问题，传统 NoSQL、SQL 不能完全满足数据的存储和利用，以图数据库为基础的知识图谱一定程度上可以解决这些问题...针对这些痛点，构建平台借鉴开源项目实现本体的在线设计，支持多种格式（OWL、RDF、RDFS）的文件导入、导出，兼容性较好，经测试OpenKG中90%以上资源可直接接入。...[图探索] 为了满足自身产品应用，我们基于 Nebula Graph、Elasticsearch、NetworkX 等底层接口，开发了一系列 API 应用接口，未来我们 API 接口实现也将积极参与到开源中...基于脑库知识图谱组件和脑库时空构建组件将空间和非空间数据结合，实现空间推理，市民可能会咨询，“可以办理出国签证的机构都在哪儿？”...利用知识融合、子图空间、知识推理等方法，对于案件的派发和推荐提供更精确的分析和分类，并推理出相应的派发法方案和相似关系，提高了城市大脑的智慧服务水平和效率。
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