领域本体知识库总结
领域本体知识库
目录
1、数据、信息和知识的层次关系 (2)
2、本体定义 (2)
3、领域本体定义 (2)
4、构建领域本体的准则 (3)
5、构建本体的技术方法 (3)
6、领域本体的构建 (4)
6.1、领域本体的构建步骤 (4)
6.2、领域本体的知识工程构建方法 (4)
6.3、领域本体开发流程 (4)
6.4、本体开发流程 (5)
7、本体开发工具 (6)
8、领域本体的查询推理 (7)
9、领域本体的存储 (7)
1、数据、信息和知识的层次关系
图1 数据、信息和知识的层次关系2、本体定义
3、领域本体定义
4、构建领域本体的准则
5、构建本体的技术方法
（1）本体形式化描述语言的选择（2）本体开发工具的选择
（3）确立本体构建方法
（4）领域知识的搜集
6、领域本体的构建
6.1、领域本体的构建步骤
（1）确定本体的专业领域和范畴（2）列出本体中的重要术语（3）建立目标本体的概念结构（4）定义属性
（5）创建类的实例
6.2、领域本体的知识工程构建方法（1）确定本体的领域与范围
（2）列举领域中重要的术语、概念（3）建立本体框架
（4）对领域本体编码、形式化
6.3、领域本体开发流程
6.4、本体开发流程（1）定义类和类层次
（2）定义类的属性及属性约束
类的属性定义主要包括对象属性和数据属性。
对象属性用于描述类的个体实例之间的关系。
数据属性用于描述类的个体数值特征，不同属性有不同取值类型，一般包括文本、数值、日期等多种类型。
定义属性时还须定义其属性约束，包括定义域、值域、属性类型等。
（3）创建实例
7、本体开发工具
本体开发工具采用开源的Protégé软件，用W3C推荐的OWL（ontology web language）语言作为本体描述语言。
8、领域本体的查询推理
9、领域本体的存储
中医药领域本体研究概述
中医药领域本体研究概述 【关键词】本体构建；中医药；综述 本体(Ontology)自20世纪90年代引入计算机人工智能领域后,在计算机及相关领域迅速形成一个研究热点。作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,将在人工智能、知识工程、图书情报等领域具有重要的作用和广阔的应用前景。笔者从中医药领域本体构建、基于本体的中医药语言系统和应用系统三方面对中医药本体研究进行概述,并结合发展现状对其进行展望。 1 本体与本体构建 1.1 本体的概念 本体是源于哲学的一个概念,原指对世界上客观存在物的系统描述,即存在论,后衍生到语言、信息、知识系统等领域,被定义为“概念化的明确的规范说明”。目前,关于本体的定义有很多种说法,但不外有两层含义：一是哲学领域的存在,是本体论的研究对象；二是延伸到特定领域之中,指某套概念及其相互之间关系的形式化表达,包括概念化、规范化、形式化和共享4个特征[1]。 从本体的内涵上看,综合不同学者的认识,本体大都被认为是信息、知识的底层构架工具,用于组织较高层次的知识抽象,是领域知识概念化、形式化的说明,也可以是特定领域内“人机交流”的语义基础,即提供概念与概念之间关系的共识。按照领域依赖程度,本体可以分为顶层、领域、任务和应用本体4类；按照主题可分为知识表示本体、通用本体、领域本体、术语本体和任务本体。中医药本体主要用于描述中医领域知识的专门本体,是专业性本体,一般属于领域本体和知识表示本体。 1.2 本体构建工具与描述语言 在本体构建方面,一是利用已有的叙词表或术语词典进行改造；二是利用现有信息和领域专家从头做起,而以后者较常用。目前已经得到公认的方法包括Bemeras法(KACTUS法)、SENSUS法、“骨架”法、企业建模法(TOVE法)、Methontology法等。Gruber[2]于1995年提出了本体构建的五条规则(明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺),但本体工程构建方法尚处于相对不成熟阶段。本体的构建工具也有很多,包括protégé、WebOnto、Ontolingua、OntoEdit、Ontosaurus、OntoEdit、IBM Ontology Management System等,其中,protégé 是斯坦福大学开发的使用较为广泛的构建工具之一,目前已有4.0版本。
OWL本体知识库的面向对象表示
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2018, 7(3), 132-141 Published Online June 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/9c16589067.html,/journal/sea https://https://www.wendangku.net/doc/9c16589067.html,/10.12677/sea.2018.73015 Object-Oriented Representation for OWL Ontology Knowledge Base Shaohua Zhang, Yingzhong Zhang School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Received: Apr. 26th, 2018; accepted: May 8th, 2018; published: May 15th, 2018 Abstract Ontology technologies can better represent the knowledge implied in various terms and concepts in a structured, computable and shared form. The ontology based knowledge representation me-thod has been widely used in many fields. In view of the lack of efficient OWL (Web Ontology Lan-guage, OWL) ontology knowledge processing and integration tools in the engineering information processing, based on the study of the knowledge representation framework, language syntax and document structure based on the OWL ontology, an object-oriented OWL ontology knowledge base representation model is proposed and designed. A method based on XML document parsing plat-form to parse the OWL documents in a RDF/XML format is implemented, which can convert the OWL ontology knowledge base into an object oriented ontology knowledge base. The presented work lays a foundation for the subsequent engineering semantic information reasoning and knowledge retrieval service. Keywords Ontology, OWL, Knowledge Representation, Knowledge Base, Object-Oriented OWL本体知识库的面向对象表示 张少华，张应中 大连理工大学，机械工程学院，辽宁大连 收稿日期：2018年4月26日；录用日期：2018年5月8日；发布日期：2018年5月15日 摘要 本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，基于本
平台知识库
全国文化市场技术监管与服务平台知识库 执法问题 1. 案件发起有几种形式？在系统中怎么操作才能出来信息填写界面？ 答复：案件的发起有三种，分别为举报、自发检查、分配任务，这三种在发起时，都需要点击信息列表左下角的“加号”，才能进去填写信息界面，如下图： 2. 举报登记中，除了下拉菜单中可以选择的几项举报方式之外，还有其他的吗？ 答复：除了下拉菜单中的举报方式之外，还有另外两种，分别为：如果从交办过来的举报，“举报方式”显示为“上级交办”；如果来自动态监管的数据，则会显示“动态监管”。 3. 怎样才能进行举报回复，哪些环节需要进行举报回复？
答复：在举报登记信息填写界面，举报回复如果选择“是”，需要在两个环节产生并回复举报人，一个环节是日常检查-现场检查之后，另一个是在处罚决定审批完成之后，由举报办理人员进行回复；隐藏举报人信息只有在交办时才会起作用，并且谁隐藏举报人信息谁来进行举报回复，不隐藏时由最后的承办单位的举报办理人员进行回复。 4. 站内信有什么作用？ 答复：站内信是在举报交办的时候起作用的，当举报回复完成后，如果没有涉及到隐藏举报人信息，承办单位的上级所有涉及到举报交办的单位的举报办理人员都会收到站内信（从承办单位到举报初始登记单位都会收到）；如果有隐藏举报人信息的操作时，遵循谁隐藏谁回复的规律，并且除了隐藏举报人信息的单位之外，所有涉及到举报交办的单位的举报办理人员都会收到站内信，例如：从部级交办到区县级，中间由省级隐藏了举报人信息，并且需要举报回复，省级回复完成后，部级、市级、区县都会出现站内信。 5. 处理方式中的选项和现场检查中的违规项有对应关系吗？ 答复：当未勾选“违规项”时，处理方式只有两种“未发现违法行为”和“其他项”；当勾选“违规项”时，处理方式只缺少“未发现违法行为”。 6. 物品在解除、退还或者罚没时，物品审批的最后一步如果选择“不同意”，会有什么结 果？ 答复：当物品审批最后一级选择“不同意”时，系统会取消相关操作，物品数量恢复成操作前的状态。并且罚没的操作只有在集体讨论之后才会出现。 7. 当场处罚决定书、行政处罚决定书和行政处罚履行催告书中的银行等相关信息不能编辑 吗？ 答复：是的，如需调整需要通过管理员在系统后台完成修改。
基于异构知识库的命名实体消歧
第１９卷第４期 ２０１４年７月西 安 邮 电 大 学 学 报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ'ＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＰＯＳＴＳＡＮＤＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳＶｏｌ．１９Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２０１４ ｄｏｉ：１０．１３６８２／ｊ． ｉｓｓｎ．２０９５-６５３３．２０１４．０４．０１４基于异构知识库的命名实体消歧 宁 博１， 张菲菲 ２（１． 西安邮电大学国有资产管理处，陕西西安７１０１２１；２． 西安邮电大学计算机学院，陕西西安７１０１２１）收稿日期：２０１４-０５-２２ 基金项目：陕西省教育厅科研计划自然基金资助项目（１２ＪＫ０９３８） 作者简介：宁博（１９８０－），男，工程师，从事数据挖掘、计算机网络技术研究。Ｅ-ｍａｉｌ：ｎｉｎｇｂｏ＠ｘｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ 张菲菲（１９８７－），女，硕士研究生，研究方向为命名实体消歧和文本数据挖掘。Ｅ-ｍａｉｌ：３６０９５８８９５＠ｑｑ．ｃｏｍ摘 要：针对自然语言处理中的中文命名实体消歧问题，提出一种基于异构知识库的层次聚类方法。利用中文信 息抽取系统对中文维基百科等知识库进行抽取， 形成包含人物信息、实体关系的实体信息对象，并在Ｈａｄｏｏｐ平台上用分布式计算进行层次聚类，研究人物实体特征的选取和维基百科等知识库的使用对命名实体消歧结果的影响。结果表明加入百科知识库后，Ｆ值从９１．３３％增加到了９２．６８％。 关键词：人名消歧；维基百科；中文信息抽取；层次聚类；实体信息 中图分类号：ＴＰ３９１．１文献标识码：Ａ文章编号：２０９５-６５３３（２０１４）０４-００７０-０７ Named entit y disambi g uation based on hetero g eneous knowled g e base ＮＩＮＧＢｏ１， ＺＨＡＮＧＦｅｉｆｅｉ２ （１．Ｓｔａｔｅ-ｏｗｎｅｄＡｓｓｅｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｘｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２１，Ｃｈｉｎａ）Abstract ：ＡｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈＮａｍｅｄＥｎｔｉｔｙｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍｂａｓｅｄｏｎｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｕｓｉｎｇＷｉｋｉｐｅｄｉａａｓＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ． Ｔｈｅｅｎｔｉｔｙｐｒｏｆｉｌｅｓ，ａｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔｓｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｅｎｔｉｔｙａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｃｒｅａｔｅｄｂｙｏｕｒＩＥｓｙｓｔｅｍ，ａｒｅｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｅｄｗｉｔｈｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｎＨａｄｏｏｐｐｌａｔｆｏｒｍ．ＦｅａｔｕｒｅｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｕｓｉｎｇＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓａｓＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ ａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｍａｉｎｌｙｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＲｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＦ- ｍｅａｓｕｒｅｖａｌｕｅｉｎｃｒｅａｓｅｆｒｏｍ９１．３３％ｔｏ９２．６８％ｂｙｕｓｉｎｇＷｉｋｉｐｅｄｉａａｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ． Ke y words ：ｅｎｔｉｔｙｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ，Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，Ｃｈｉｎｅｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｅｎｔｉｔｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ 命名实体消歧问题已经成为自然语言处理中 亟待解决的重要问题， 对知识工程、信息检索、网络知识库和复杂网络构建有着重要影响［１］。 ２００６年Ｂｕｎｅｓｃｕ和Ｐａｓｃａｌ［２］，以及Ｄｒｅｄｚｅ［３］以文本上的实体在维基百科知识库实体中做实体连 接消岐。２００７年Ｃｕｃｅｒｚａｎ［４］使用探索规则和维基百科歧义标记从文本实体去连接百科知识库的实体。假设文本中的每一个实体在维基百科中都能找到与之对应的实体，将知识库中的实体用上下文向量作为实体模型， 再用未知的实体向量去匹配，最终达到与知识库中实体连接。Ｌｉ等［５］人在２００９年的ＴＡＣ-ＫＢＰ会议上提出采用不同的学习方法，
知识与知识库系统
知识管理与知识库系统 1.知识管理 随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有创造性思维的能力，即智能。这意味着计算机信息社会进入了一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统拥有更多的智能。 作为一种管理行为，知识管理历史悠久。知识经济将是继农业经济和工业经济以后的又一种新的社会经济形态。知识不仅是与传统生产要素并列的一种资源，而且是当今唯一有意义的特殊资源，知识首次以一种无形的形式作为经济基础出现在人类发展的进程中。 1.1 知识管理的发展
知识作为一种组织资产的重要性在80年代中期已经被人们意识到知识管理一词正式出现于1989年，这一年为了给知识管理工作提供相应的技术支持，美国一家公司联合会实行了一项管理资产的实验项目，与知识管理相关的一些文章开始出现于一些知名杂志，如《斯隆管理评论》、《哈佛商业评论》、《组织科学》等 1991年野中郁次郎和组内广隆出版了名著《知 识创造型公司：日本公司如何建立创新动力机制》标志着知识管理的产生。 1.2 知识经济时代企业的核心竞争力 IDC研究报告显示，员工做的90%的所谓创新工作都是重复的，因为这些知识已经存在。另一份报告显示，员工的1/3时间用在了寻找某些他们永远没有找到的信息上。有72%的员工认为自己所在的企业没有把公司不同地方的知识很好的相互复用，也没有实现知识的整合，形成了“知识孤岛”。
由此看来，如何优化流程将员工宝贵的工作时间能够直接运用于协作顾客或解决问题的创造价值的活动上，对营造企业竞争优势非常重要。 1.3 知识管理的定义 知识管理就是运用信息化技术手段将人与知识充分结合，并且创造知识分享的文化，以加速员工学习、创造及应用知识，提升组织的核心能力，核心为人、组织和技术，简称HOT 。 1.4 为什么需要知识管理 1）外部环境压力 ●全球化、快速化、动态化的激烈市场竞争压力 ●知识成为21世纪的主要经济资源 2）竞争与生存的需求 ●知识利用可以产生竞争上的差异化，并使竞争对手难以模仿 ●知识会影响企业机会把握、响应速度和产品上市时间等最重要的企业生存 能力 3）知识的经济价值性 1.5 知识管理的实现方法 1）知识管理理念、方法的导入
DBpedia知识库本体分析
DBpedia知识库本体分析 [摘要]在现有的语义网项目架构中，基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心，如何对于这些知识库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。在目前的关联数据知识库项目中，DBpedia是较为典型且成熟的一个，DBpedia网站使用本体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 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、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知识库内容的本体构建的一般要点。 [关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建 1．概述及相关简介 1998年，WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性，使得下一代的互联网更加智能和高效，能够有效处理目前网络中的大量信息内容。这一概念和其具体的技术实现几经波折，从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念，在目前的语义网构想中，关联数据成为了其技术实现的核心概念。 关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是，发布和部署实例数据和类数据，从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。在目前的具体实践中，数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上，存储在关联数据知识库中。而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户，从而实现信息和数据的跨网站共享。从上面不难看出，在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。 DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。它从维基百科的词条中抽取结构化数据，以提供更准确和直接的维基百科搜索，并在其他数据集和维基百科之间创建连接，并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上，提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。同时，与一些同时期的关联数据知识库项目不同，DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域，到2012年为止，DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目，这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。在大数量和宽范围的前提下，DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织，起到了一定的效果。 本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述，在信息科学的领域中，1991年Neches 等人最早给出的定义是：给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成，规定这些词汇外延规则。1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。1997年Borst进一步完善了该本体的定义，表述为“共享概念模型的形式化规范说
行业知识库平台解决方案
行业知识库平台解决方案
XX公司行业知识库平台 解决方案 重点行业信息化知识库及服务体系构造
1 概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ? 推动大企业向高端咨询转型。 ? 引导中小企业向专业化服务转型。 ? 加强行业用户与软件企业的战略合作。 ? 拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ? 优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 图表 1 行业知识库参考模型 行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过 行业信息化知识库 行业信息化全景图 行业业务模型行业数据模型行业解决方 案 行业解决方案仿真系统 行业领域构件 行业标准 行业法规法律 行业分析报告
面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2 项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平台，参照业务梳理的成果，按照知识库的知识组织思路，在新架构下支撑对老系统的升级改造和新业务的构件开发。
电子运维知识库管理系统建设方案
文件编号： 受控状态：■受控□非受控 保密级别：□公司级□部门级■项目级□普通级 采纳标准：GB/T 19001-2000 idt ISO 9001 : 2000 标准 质量记录编号：分发编号: 电子运维知识库管理系统 建设方案 Version 1 。0 2007。12 Written By Creator @ 湖南科创信息技术股份有限公司 All Rights Reserved
目录
1. 概述 1.1. 建设背景 现湖南E-OMS 系统已初步形成了面向日常运维事务、对日常运维工作进行监督和管理的具有湖南移动自身特色的电子化运维的平台性系统，成为湖南移动网络部日常工作、网络维护不可或缺的系统。 随着E-OMS系统的完善，电子化运维的使用人员对资源的优化，使用的方便程度提出了越来越高的要求，迫切需要建设一套电子运维知识库系统，来提高运维工作效率，以便于日常工作管理。 1.2. 建设原则 按照集团公司的规划，知识库系统采用独立部署，统一建设的原则，达到应用统一和信息共享的目的。由于客服目前已经依据集团规划，建设了一套知识库系统，因此不允许再进行重复性的建设。 1.3. 建设内容 根据前面所述的系统的建设背景及原则，我们提出：依托客服现有的知识库系统，建设电子运维知识库管理系统。通过对现有客服知识库系统的改造来满足电子运维对知识库的需求，同时也大大降低了成本，加快了建设的速度。 总体建设方式如下： 1、在现有知识库中新增电子运维专用数据节点，同时分配给电子运维专用的账号及权限，以便进行管理。 2、通过对现有知识库系统知识搜索功能的改造，增强现有知识库的搜索引擎功能。 3、在现有知识库系统上，增加新的业务接口，满足电子运维对知识库的需求。
基于本体化知识模型的知识库构建模式研究
基于本体化知识模型的知识库构建模式研究 袁磊1张浩2陈静3陆剑峰1 1(同济大学CIMS中心，上海2(0092) 2(上海电力学院，上海200092) 3(华东师范大学地理系，上海200062) 【摘要】在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上，结合本体论，提出了一种基于本体的知识模型，并从领域知识推理、方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型，在对知识进行可拓性分析的基础上，提出了一种知识库结构模式，对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论，并在理论研究的基础上，给出了利用SQL Server数据库系统建立的知识库示例。 【关键词】本体；知识模型；知识库；设计模式；知识工程 1引言 对于知识的研究与探索，人类自始至终从未停止过，直至人类进入信息化社会并正在向知识化社会迈进的过程中，人类通过计算机的应用才开始真正把知识从概念跃升到知识科学。知识工程便是一门新兴的关于知识获取、表示和推理，以及用一种特定形式把知识表示为计算机可操作对象的科学。其研究的目标是挖掘和抽取人类知识，这也使得计算机具有了人类的一定智能。 知识工程是在20世纪70年代后期，从构建专家系统、基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来的。Guus Schreiber认为"知识工程是一种建模活动，模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述，而忽略其他方面"。因此，知识工程领域最主要的研究内容是知识表示以及基于此的知识应用。知识模型本身是一个阐述"知识一密集型信息一处理任务结构"的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需的数据和知识结构的规范说明。
知识库系统
企业知识管理系统 产品白皮书
2009.5
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目录
概述
知识库 系统
系统简介
系统规划
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随着企业组织机构和人员的增加，以及业务领域的拓展，使得随 之产生的大量文档、业务数据等知识元素，分散的沉淀在各个系 统之中
越来越多的知识停留在纸质的 沉淀和分散在各个系统中，知 识搜索和共享非常困难
知识分散度
前端客户服务人员无知识库系 统支撑，业务营销和服务解释 口径不统一
人员数量
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面对呈几何级数增长的大量电子数据信息，企业往往容易走入误 区，利用搜索引擎技术，为企业提供信息查询，满足企业内部的 信息检索
我们应该更多考虑，如何调整散布在各处 的知识片段，如何将知识与人进行自动关 联，如何打破人与人之间的沟通界限，形 成具有企业自身业务需求特点的知识平台
搜索引擎
知识平台
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【CN110059160A】一种端到端的基于上下文的知识库问答方法及装置【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910306552.8 (22)申请日 2019.04.17 (71)申请人 东南大学 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大 学路2号 (72)发明人 周德宇 林超 (74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 孟红梅 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种端到端的基于上下文的知识库问答方 法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种端到端的基于上下文的 知识库问答方法及装置，考虑了知识库中实体和 关系的连接关系，使得其包含的实体链接和关系 预测两个任务相互促进，共同提升。方法主要包 括：对问题进行预处理，去除特殊符号；基于知识 库构建与问题相关的候选实体集合，并根据候选 实体在知识库中相关联的关系构建候选关系集 合；对于每个候选集合中的每个实体，抽取实体 在问题中的上下文；对候选关系进行不同粒度的 划分；基于CERM模型预测主语实体和谓语关系； 利用预测的主语实体和关系在知识库中找到宾 语实体作为答案返回。本发明将知识库问答中的 实体链接与关系预测融入一个统一的预测模型 中，实现了主语实体和关系的联合预测，提高了 问答的准确率。权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 110059160 A 2019.07.26 C N 110059160 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110059160 A 1.一种端到端的基于上下文的知识库问答方法,其特征在于，包括以下步骤： (1)对自然语言问题进行预处理，过滤特殊字符； (2)基于知识库构建与问题相关的候选主语实体集合，并根据候选实体在知识库中相关联的关系构建候选谓语关系集合； (3)对于每个问题的候选主语实体集合中的每个实体，抽取实体在问题中的上下文； (4)对于每个问题的候选谓语关系集合中的每个关系进行不同粒度的划分； (5)基于CERM模型进行训练，通过训练数据学习主语实体的上下文表示和谓语关系的不同粒度的表示，使得正确的实体和正确的关系的相似度更高；在测试阶段，返回候选实体列表和候选关系列表中得分最高主语实体和谓语关系； (6)利用预测的主语实体和谓语关系在知识库中找到宾语实体作为答案返回。 所述CERM模型包括： 实体编码器单元：利用深度神经网络模型对实体的上下文进行序列建模，将候选实体转化为一个包含问题上下文语义的低维空间的分布式向量； 关系编码器单元：将划分后的关系看作一个序列，利用深度神经网络将划分后的关系转化为包含关系语义的一个分布式向量； 实体和关系得分列表单元：将一个自然语言问题的候选主语实体和候选谓语关系分别通过所述实体编码器和关系编码器得到的特征向量进行点积运算得到实体和关系的相似度矩阵，对矩阵分别进行行方向和列方向的最大池化操作得到关系相似度得分列表和实体相似度得分列表； 实体和关系预测单元：在训练阶段，通过最小化对数归一化指数损失，使得候选实体和候选关系相似度得分列表中正确的实体和关系的得分更高；测试阶段，返回主语实体和谓语关系得分列表中得分最高的实体和关系。 2.根据权利要求1所述的端到端的基于上下文的知识库问答方法，其特征在于：所述步骤(2)中构建候选主语实体和谓语关系集合的方法包括如下步骤： 收集知识库中的实体标签名，形成待检索实体库； 在上述实体库中检索与问题q中单词或词组相匹配的实体名称，构成候选实体集合C s； 为了去除集合C s中与问题没有完全匹配或匹配的字符串不连续的冗余实体名称，抽取问题q中所有的长度为i的序列形成集合C，i＝1…n，n为问题q的长度，如果上述候选实体集合C s中的实体名称未出现在集合C中，则进行过滤，得到新的候选实体集合C s； 对于候选实体集合C s中的每个候选实体，抽取知识库中与其相连接的所有关系p形成候选关系集合C p。 3.根据权利要求1所述的端到端的基于上下文的知识库问答方法，其特征在于：所述步骤(3)中，抽取候选实体在问题中的上下文的方法是：对于候选实体S，将问题q＝(w1,w i,…, w l)中与候选主语实体S名称相匹配的子序列w i利用特殊字符
知识工程中的知识库、本体与专家系统①
知识工程中的知识库、本体与专家系统① 魏圆圆1, 钱 平2, 王儒敬1, 王 雪1 1(中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥230031) 2(中国农业科学院农业信息研究所, 北京100081) 摘 要: 随着语义Web思想的兴起, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑, 根据笔者的理解与实践, 对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清. 关键词: 知识库; 本体; 专家系统; 知识表示 Knowledge Base, Ontology and Expert System in Knowledge Engineering WEI Yuan-Yuan1, QIAN Ping2, WANG Ru-Jing1, WANG Xue1 1(Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) 2(Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China) Abstract: With the development of the Semantic Web, the interoperability and sharing of expert system were put for- ward more advanced requests. The researches for new knowledge representation and knowledge base systems are im- portant trend. As a formal, explicit specification of a shared conceptualization, ontologies provide frames for inte- roperability between different systems and can solve the sharing and interoperability problem effectively. There were a variety of doubts in some beginners’ mind with the concepts of knowledge base, ontology and expert system. Based on the author's understanding and practice, the systematic comparative analysis between knowledge base, ontology and expert system in the domain of knowledge engineering were proposed in this paper, in order to make these terms less confused and more clearly comprehensible. Key words: knowledge base; ontology; expert system; knowledge representation 作为构建语义Web的基础, 本体论的研究及其应用是目前国内外非常关注的研究热点, 成为一个新的研究领域. 近年来, 本体的开发逐渐从人工智能实验室走向领域专家的桌面上. 本体的应用从网站的分类系统(比如Yahoo!)到网络产品销售的分门别类(比如https://www.wendangku.net/doc/9c16589067.html,), 在互联网上的应用逐渐普及[1]. 某些学者将本体看作是构造知识库的一种途径, 另一些学者认为本体是知识库的重要组成部分[2,3], 此外还有专家将本体视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术. 上世纪90年代, 随着本体定义的提出, 知识工程领域在建立知识库的方法上也产生了一种革命性思想, 即有关本体工程和构建本体知识库的思想[2]. 同时, 随着并行与分布式处理、语义Web等新思想与技术的引入, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 因此, 当初研究专家系统的专家学者都对本体产生了兴趣, ①基金项目:国家自然科学基金(31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目 收稿时间:2012-02-09;收到修改稿时间:2012-03-25
本体理论与领域本体的构建
第二章本体理论与领域本体的构建 2.1 本体理论 2.1.1 本体的基本概念 本体论（Ontology）的概念最初起源于哲学领域，是形而上学理论研究的一个分支，与认识论相对。认识论研究人类知识的本质和来源，即研究主观认知，而本体论研究的则是客观存在。Ontology一方面研究存在的本质，另一方面研究客体对象的理论定义，即整个现实世界的基本特征。现在哲学领域较多翻译为“本体论”。经过多年的演进，到今天，经过人们对“本体”这一概念的重新理解和定位，本体的理论与方法早已被信息领域采用，用于知识的组织、表示、共享和重用。 本体在计算机学科的使用可以追溯到上个世纪80年代，Alxenader在1986年发表的文章被视为本体在计算机领域获得不同于哲学领域的新的研究的起点。随后Ontolgoy在人工智能领域界获得稳步的发展，并被逐渐赋予了新的含义[8-9]。1991年，在人工智能领域，Neches等人最早给出Ontology定义，Neches认为[10]“An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area,as well as the rules for combining termsand relations to define extensions to the vocabulary.”即“一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规则定义这些词汇的外延规则。”本体定义了组成主题领域的词汇表的基本术语及其关系，以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则[11]。1993年美国斯坦福大学知识系统实验室(Knowledge System Laborary，简称KSL)的Gruber给出了本体在信息科学领域被广泛接受的定义：“An ontology is an explicit specification of a conceptualization”[12]。即“本体是概念化的明确的规范化说明”。这也是最著名并被引用最为广泛的定义。1995年Guarino和Giaretta 将本体定义为[13]“本体是概念化的明确部分的说明一种逻辑语言的模型。”这个定义与Gruber的理解有异曲同工之妙。随后在1997年W.N.Borst对Gruber的定义进行了引申，提出了“本体是共享概念模型的形式化规范说明”，以及1998年J.Studer的“本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明”。 本体的定义随着时间的推移也在进行着不断的变化发展，为明确起见，现将本体发展史中较有代表性的定义列表如下： 表2.1 本体发展史中的定义列表时间/提出人定义 1991/Neches 一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语 和关系，以及利用这些术语和关系构成的规
知识库构建前沿：自动和半自动知识提取 _ 我爱机器学习
主题分类科技速递微信及微博标签云讲座 现在的位置: 首页 > 搜索引擎 > 正文 分类目录 知识库构建前沿：自动和半自动知识提取 2014年04月06日? 字号 小中大 编者按：在过去几十年，人们曾尝试采用直接编辑知识、利用大众智慧、自动或半自动知识抽取三类方法来构 建知识库。随着时代发展，直接编辑知识由于受时间和经济成本的约束，这种方式很难实现大规模知识库的构建。 而利用大众智慧是指利用互联网众包机制，过于依赖激励机制将降低知识库运行稳定性。微软亚洲研究院主管研究 员史树明在本文中重点讨论第三类方法——自动或半自动知识抽取，其基本思想是设计自动或半自动的算法，从
点之间的关系集合。图1 展示了一个简单的知识子图，而表1 则列举了此子图上一些结点之间的关系。 1 2 知识类型 知识图中可能包含三类结点： 实体 如某一个人物、某一个国家、某一个机构、某一条狗、某一种编程语言、某一个学科等。图1 中的实体包括E1、E2 和E3。 语义类 一种类型的实体或一些实体的集合，如国家、亚洲国家、动物、山脉等。图1 中C1、C2、C3 为语义类。 文本 通常作为实体和语义类的名字、描述等，如图1 中的T1~T4。 知识图中结点之间的边的类型包括： 实体—语义类 从一个实体指向它所属的语义类。此类型的边在图1 中标记为“类”。 子类—父类 从一个语义类指向其父类，在图1 中用“超类”来标识。 属性 从一个实体指向它的属性值。不同的属性类型对应于不同类型的边，如图1 中“出生地”和“妻子”是两种不同的属性。所有实体和语义类都拥有一个特殊的属性“名字”，它指向文本类型的结点，表示此实体或语义类的名字或自然语言表达（如中文名、英文名等）。 对于“关系”，维基百科给出了很好的定义和描述，即关系是一个函数，它把k 个点映射到一个布尔值。例如，假设关系R(X, Y, Z) 表示“X 认为Y 喜欢Z”，则当且仅当“张三认为李四喜欢王五”时，R( 张三, 李四, 王五)=TRUE。 如果把上述定义直接运用到知识库上，关系则是一个把k 个图结点（实体、语义类或文本结点） 映射到布尔值的函数。值得注意的是，有一类特殊的关系叫做事件，其特点是函数参数中包含时间，并且对应于一个或多个动作1。属性也可以看作是一种特殊的（二元）关系，即从实体和属性值到布尔值的映射。 权重的重要性 在知识图的结点和边上附加合适的权重对于上层应用至关重要。结点权重的重要性类似于互联网搜索中的网页等级，它通常标识着结点出现的频度或结点的先验概率。而将边的权重和结点的权重结合起来可以用来计算在给定一个结点的情况下其它结点出现的后验概率。例如在图2中，如果边和结点的权重都是合理的，上层应用就可以知道，对于实体E1 来说，“苹果”比“明目果”更常见，在文章中提到“苹果”时，在更多的情况下是指E1 或E2而不是E3 或E4。权重信息通常需要通过自动或者半自动统计的方法而不是通过人的编辑而得到。