本体论的应用

时间:2014-06-03 09:59:42

标签: ontology

在哪种情况下我们要进行本体论?任何人都可以告诉Ontology的一些实时应用吗?

谷歌搜索时我注意到一些语义Web应用程序正在使用本体。但我仍然没有得到关于语义Web应用程序的确切想法。

this link我得到了一些关于Ontology创建的东西,但我仍然因为忽视传统数据库而混淆了我们对Ontology的看法。我没有找到任何使用Ontology概念的实时应用程序。

提前谢谢

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

本体不会取代数据库,但可以用来扩充它们。

本体为多个系统提供了一种通用词汇表,因此来自一个系统的数据可以在另一个系统中处理。当然,您可以定义一个固定的词汇表(例如HTML)来描述您的数据。但在这种情况下,您必须使用已定义的术语,并且每种新数据都将导致重建您的词汇。

另一方面,本体更开放。所以有一些高级本体,定义像" country"," town"或者"人类"。基于此,您可以创建自己的本体并说出类似

的内容
An employee is a human being.
A store is a geographic location with ...
Each store has at least one employee.

然后,您可以使用所谓的Reasoners,根据您有权访问的其他语义信息从中推断出其他信息。因此,例如,可以推断出以下信息:

"An employee is a human being." + "Each store has at least one employee."
=> Each store has at least one human being.

这是一个简单的例子,但你明白了。

除了对给定信息的推理之外,语义注释还可以用于数据集成:如果系统知道它正在处理的数据类型,它可以提供更好的建议如何将它集成到当前的知识库中。那个地区有很多研究!

因此,最终本体有两个目的:

  1. 扩充您的数据,以便其他人了解并使用它。
  2. 使用推理器从当前信息中检索其他知识。
  3. 至于现实生活中的例子,我想到了以下几点:

    • schema.org以语义方式描述您的网站数据,并帮助搜索引擎找到它。
    • 生物学和药学中使用的几种物种或物质目录

    这个问题也许会有所帮助:

答案 1 :(得分:0)

在了解Ontology的真实世界示例之前,您应该首先了解Ontology是什么。根据斯坦福大学的AI专家Tom Gruber的说法,本体论的定义如下:

  

本体论是概念化的规范,用于帮助   节目和人类分享知识。本体论是一种形式化的   明确规定共享概念。

  • 概念化 - 根据
  • 将世界分解为概念
  • 实体规范 - 这是此的表示 具体形式的概念化。

通常,本体看起来像一个模式,它描述特定域中的实体,它们的属性以及这些实体之间的关系。每个实体的组合方式也可能存在限制。关系数据库只是可用于使用UML表示场景的图表。但本体具有形式语义,因此可以进行机器解释,而不仅仅是人类消费的图表。有关详细信息,请参阅此forum

为什么我们需要Ontologies

今天,人们可以从各种来源获取更多数据,扩展到许多不同的域和信息系统。与我们几十年前的信息系统相比,单个日期内可访问的数据量随着时间的推移而增加。

例如,如果我们看一个企业,他们的数据源可以找到许多不同的形式,如电子表格,数据库,演示文稿,文档,Visio图表等。由于这些都是许多不同格式的捕获,它本身就是它很难理解不同数据之间的关系。在这种情况下,很难理解word文档中捕获的策略如何与模型中捕获的业务流程相关,以及这些业务流程如何与数据库中捕获的数据相关联等等。

需要允许数据以我们可以识别所有这些关系并存储的格式表示。本体以允许这些关系变得可见的方式捕获数据。本体是知识管理的一种形式。它将特定领域(组织/信息系统)中的知识作为模型(数据模型)捕获。然后,用户可以查询此模型,以回答复杂问题并显示跨域的关系。

本体的真实世界应用

  1. 人工智能
  2. 语义网
  3. 系统工程
  4. 软件工程
  5. 生物医学信息学
  6. 图书馆学
  7. 企业书签
  8. 信息架构
  9. 要了解有关Ontology的更多信息,请阅读此blog。它包含的信息足够多。

答案 2 :(得分:0)

本体使您可以链接数据并自动推理。您要问的是一个好问题,因为直到今天,语义社区仍在寻找什么是本体的“杀手APP”。

我已经开发了一些简单的本体应用程序,如下所示:

失去的沉默: http://arxiv.org/abs/1903.05372

SARA-异构无线网络的语义接入点资源分配服务: http://eprints.gla.ac.uk/179727/

NextBus反向代理: https://github.com/QianruZhou333/reverseProxy_NextBus.git