新书推介:《语义网技术体系》
作者:瞿裕忠,胡伟,程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论,如:Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     agent 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    呵呵, 终于谈到人工智能的含义了。狭义人工智能(strong AI, 机器能具备人类智能, 通过图灵测试)就象共产主义一样,美好但前途渺茫; 广义人工智能(weak AI, 机器能模拟有限的智能行为) 就象社会主义初级阶段,什么也缺不了它。只要一个程序里有决策模块,它就可以被拔高到具备简单智能的层次。跑题了 :-)

    基于本体的领域应用(ontology based domain application) 其实就是软件工程中的领域建模, 只不过使用本体有助于联系实际数据和领域相关的逻辑推理。正如17楼所说,使用本体离不开对领域知识的了解和对本体及其工具的认识。以下几点仅供各位参考:

    1.了解目标领域使用了哪些主要概念, 有什么应用目标(例如,查询知识,知识一致性检测)。 最好能举出一些实际的例子(use-case)来说明需求,这样也方便版上的同仁提出有的放矢的建议。

    2. 理解本体(ontology)是一种知识表示的方法:既可以用于数据库级别的知识共享, 也可以通过推理支持基于知识库的应用。在此,应当明确使用本体的原因,以及将会使用哪些本体的特性。

    3.建立领域本体(domain ontology)是知识工程师(knowledge engineer)的工作,需要和领域专家(通常也是系统的用户)打交道。在很多情况下,领域应用是一个比较封闭的系统,除非要和其他系统做接口, 一般没有必要引用高层次的本体(upper ontology)。

    4.构建领域应用要和实际需求结合。本体的一大作用就是把程序中隐含的知识显式地表示出来,这样即使领域知识有所变化,也不一定要改动应用程序。在此,要注意RDFS/OWL的知识表达能力是有限的,它们通常只能支持些基于集合论(set theory)的推理,例如判定两个概念是否相容(subsumption)。可是,很多领域应用都会涉及基于规则的推理(rule based inference),那么你或者可以尝试使用RuleML/SWRL,   或者自己实现一个领域相关的推理机。

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     风再起时 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    请问各位一个弱弱的问题,本体中关系具体是如何定义的?如何形式化?它和概念、实例之间的联系是什么?
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     风再起时 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    请问各位一个弱弱的问题,本体中关系具体是如何定义的?如何形式化?它和概念、实例之间的联系是什么?
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