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本体编辑、知识推理与检索

(1) 在定义本体各个时,可以为添加各种描述,比如它等价(Equivalent To),它是谁子类(SubClass Of),它与哪一互斥(Disjoint Union Of),它下面有哪些...初始化本体文件 通过protege构建好本体文件保存为一个owl文件,接下来要对进行编辑推理检索,这些工作通过调用OWLAPI和Jena API实现。首先读入owl文件。...这段代码实现了在本体文件中新建了一个‘天线宝宝’,在这个下面新建了一个名为‘天线宝宝1号’实例,同时新建数据属性‘name’,并为天线宝宝1号这个实例添加数据属性声明name=Alice。...6.pellet推理机推理 7.推理结果检索 检索这里用方法是使用jena执行sparql进行查询。...8.其他 另外,在整个工程中引用了别的库,在引用外部jar时候把该引都引了,主要用到owl api、pellet、Jena这几个。

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知识推理

Person   Abox语言   概念断言——表示一个对象是否属于某个概念   例如,Mother(Alice),Person(Bob)   关系断言——表示两个对象是否满足特定关系   例如...OWL本体推理   可满足性 (satisfiability)   本体可满足性   检查一个本体是否可满足,即检查该本体是否模型。...   拒绝Herbrand模型,就是拒绝了本体所有模型,因此该本体一定是不可满足   无法拒绝Herbrand模型,那么该模型本身就是本体一个模型;只要本体模型,那么一定是可满足  相关工具简介...   支持OWL DL所有特性,包括枚举和XML数据类型推理   支持OWL API以及Jena接口   使用举例  构建一个推理机  PelletReasoner reasoner =PelletReasonerFactory.getInstance...只进行规则推理   实践展示: 使用Jena进行知识推理   使用Jena完成示例图谱知识上上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等   构建本体  其本质上就是Jena知识库结构   Model

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    从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答下篇:Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学

    提供了四种运行模式:单机运行、作为系统一个服务运行、作为 web 应用运行或者作为一个嵌入式服务器运行。 Jena 目前是使用最广泛、文档最全、社区最活跃一个开源语义网框架。...Jena 来开启 endpoint 服务,提供高效查询;介绍了如何加入推理引擎。...jieba 是一个轻量级中文分词工具,多种语言实现版本。对于分词,在实验环境中,jieba 还是勉强能用。在我们这个 demo 当中,有些经常会被使用词语并不能被正确切分。..."word_tagging",定义 Word 结构(即我们在 REfO 中使用对象);定义 "Tagger" 来初始化词典,实现自然语言到 Word 对象方法。...- "word_tagging",定义Word结构(即我们在REfO中使用对象);定义"Tagger"来初始化词典,实现自然语言到Word对象方法。

    40221

    【知识图谱】:科普——万维网、语义网、知识图谱、RDF、RDFS、OWL、SPARQL、RDB2RDF、D2RQ、Protege

    本体论(Ontology):本体论(Ontology)一词是哲学领域引入到了计算机科学领域,用来刻画知识。...核心意思是指一种模型,用于描述由一套对象类型(概念或者说)、属性以及关系类型所构成世界。AI研究人员认为,他们可以把本体创建成为计算模型,从而成就特定类型自动推理。...万维网(WWW):1989 年 Time Berners-Lee 发明了万维网,实现了以链接中心信息系统。任何人都可以通过添加链接把自己文档链入其中。...在RDF中,知识总是以三元组形式出现,即每一份知识都可以被分解:(subject, predicate, object)。...包括对局部值域属性定义,、属性、个体等价性,不相交定义,基数约束,关于属性特征描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体推荐语言。

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    知识图谱推理与实践(1)

    因此,我们也叫OWL本体语言: OWL是知识图谱语言中最规范, 最严谨, 表达能力最强语言 基于RDF语法,使表示出来文档具有语义理解结构基础 促进了统一词汇表使用,定义了丰富语义词汇 允许逻辑推理...描述逻辑与OWL对应: ? 推理就是通过各种方法获取新知识或者结论,这些知识和结论满足语义。 OWL本体推理 可满足性 本体可满足性: 检查一个本体是否可满足,即检查该本体是否模型。...,整个LHS都被满足规,则被触发,被加入议程(agenda) 解决冲突,按一定策略被触发多条规则中选择一条 执行动作,执行被选择出来规则RHS,从而对WM进行一定操作 产生式系统=事实集...添加推理机 jena推理使用是InfModel,可以基于Model构造,实际上在原来Model之上加了个RDFS推理机 InfModel inf_rdfs = ModelFactory.createRDFSModel...(myMod); • 上下位推理 通过listStatements来获取是否满足条件三元组,从而实现判断,subClassOf是RDFS里vob,因此使用RDFS.subClassOf。

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    本体入门(二):OWL 本体构建指南f

    通常使用正式描述来精确表明需求,如 Cat 会包含领域中所有的个体。可以被组织-子类层级关系,即分类学(taxonomy)。...)限制:描述个体特定属性只连接至指定个体,使用 only 关键字 存在性限制是最常用一种限制,可以将其理解一种必要性。...可选推理机很多,这里选择 pellet。推理机会给出推理层级结构,标红不稳定: ? 上面的不稳定原因是同时属于两个不相交,因此对于兄弟,正确地设置相关性十分重要。...最后,定义两个新 Pizza 使用数据类型属性对进行约束,推理机会自动将上面两个个体归到相应中: ?...hasValue 限制 hasValue 限制将属性连接至特定个体,而非特定等价于存在性限制,指向包含特定个体枚举。 ?

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    知识图谱学习笔记(1)

    常用方式主要是RDF/XML,Turtle。另外,通常我们用小写开头单词或词组来表示属性,大写开头表示。...RDFS扩展——OWL RDFS本质上是RDF词汇一个扩展。后来人们发现RDFS表达能力还是相当有限,因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS一个扩展,添加了额外预定义词汇。...OWL当然支持这种基本推理,除此之外,凭借强大表达能力,我们能进行更有实际意义推理。想象一个场景,我们一个庞大数据库存储人物亲属关系。...W3CRDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对进行了标准化。在2008年,SPARQL 1.0成W3C官方所推荐标准。...,这里value是一个literals(文本) johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName); 当然,你还可以使用链式API,resource添加多个Property

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    电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据

    主要内容包括如何Json类型数据,转换成RDF数据,最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。 实践之前,请自主学习相关背景知识。...本体有点哲学含义,在计算机领域,可以理解一种模型,用于描述由一套对象类型(概念或者说)属性以及关系类型所构成世界。此处我们使用Protege进行本体建模。...构建完成之后,进行构建对象属性,共包含 has_movie_genre: domainsmovie_info, rangesmovie_genre,表示某电影某类别。...3.2 D2RQ RDB转换成RDF两种方式,一是direct mapping,即直接映射。规则为 数据库表作为本体(Class)。 表列作为属性(Property)。...表行作为实例/资源。 表单元格值字面量。 如果单元格所在列是外键,那么IRI,或者说实体/资源。 但实际中,我们很少使用这种方法,因为不能把RDB中数据映射到我们定义本体上面。

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    知识图谱学习笔记(1)

    常用方式主要是RDF/XML,Turtle。另外,通常我们用小写开头单词或词组来表示属性,大写开头表示。...RDFS扩展——OWL RDFS本质上是RDF词汇一个扩展。后来人们发现RDFS表达能力还是相当有限,因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS一个扩展,添加了额外预定义词汇。...OWL当然支持这种基本推理,除此之外,凭借强大表达能力,我们能进行更有实际意义推理。想象一个场景,我们一个庞大数据库存储人物亲属关系。...W3CRDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对进行了标准化。在2008年,SPARQL 1.0成W3C官方所推荐标准。...,这里value是一个literals(文本) johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName); 当然,你还可以使用链式API,resource添加多个Property

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    【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用

    【导读】知识图谱技术是人工智能技术组成部分,强大语义处理和互联组织能力,智能化信息应用提供了基础。我们专知技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。...逻辑中个体对应知识库中实体对象,具有客观独立性,可以是具体一个或泛指一,例如奥巴马、选民等;谓词则描述了个体性质或个体间关系。...算法以及PD*语义,是一个典型迭代算法,它主要考虑结点与推理规则前提是否匹配,由于该算法触发条件导致推理时间复杂度较高,文献[5]提出了ORBO算法,该算法结点出发考虑,判断推理规则中第一条推理关系前提是否满足...更多详细内容参见官网Apache Jena, 具体应用后续参考 知识图谱构建典型应用 知识图谱互联网上海量、异构、动态大数据表达、组织、管理以及利用提供了一种更为有效方式,使得网络智能化水平更高...多数问答系统更倾向于将给定问题分解多个小问题,然后逐一去知识库中抽取匹配答案,自动检测在时间与空间上吻合度等,最后将答案进行合并,以直观方式展现给用户。

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    大厂技术实现 | 详解知识图谱构建全流程 @自然语言处理系列

    一般两种选择:可以通过RDF(资源描述框架)这样规范存储格式来进行存储,比较常用Jena等。...模式层:在数据层之上,是知识图谱核心,存储经过提炼知识,通常通过本体库来管理这一层(本体库可以理解面向对象里”这样一个概念,本体库就储存着知识图谱)。数据层:存储真实数据。...知识融合:在获得新知识之后,需要对进行整合,以消除矛盾和歧义,比如某些实体可能有多种表达,某个特定称谓也许对应于多个不同实体等。...3)属性抽取属性抽取目标是从不同信息源中采集特定实体属性信息,如针对某个公众人物,可以网络公开信息中得到昵称、生日、国籍、教育背景等信息。...数据层更新:主要是新增或更新实体、关系、属性值,对数据层进行更新需要考虑数据源可靠性、数据一致性(是否存在矛盾或冗杂等问题)等可靠数据源,选择在各数据源中出现频率高事实和属性加入知识库。

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    干货好文!自底向上——知识图谱构建技术初探

    如何存储上面这三数据类型呢?一般两种选择,一个是通过RDF(资源描述框架)这样规范存储格式来进行存储,比较常用Jena等。 ?...模式层:在数据层之上,是知识图谱核心,存储经过提炼知识,通常通过本体库来管理这一层这一层(本体库可以理解面向对象里”这样一个概念,本体库就储存着知识图谱)。 数据层:存储真实数据。...★ 4.1.3 属性抽取 属性抽取目标是从不同信息源中采集特定实体属性信息,如针对某个公众人物,可以网络公开信息中得到昵称、生日、国籍、教育背景等信息。...数据层更新主要是新增或更新实体、关系、属性值,对数据层进行更新需要考虑数据源可靠性、数据一致性(是否存在矛盾或冗杂等问题)等可靠数据源,选择在各数据源中出现频率高事实和属性加入知识库。...这种方法比较简单,但资源消耗大,而且需要耗费大量人力资源进行系统维护; 增量更新:以当前新增数据输入,向现有知识图谱中添加新增知识。

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    本体入门(一):本体构建 101

    我们要用这个本体来干什么? 本体信息应该为何种类型问题提供答案? 谁将来使用维护本体?...,观察是否能提供足够信息。...第二步 考虑重用现有的本体 在从头开始构建本体之前,最好先调研是否相关本体已经被构建出来了。我们可以基于这些本体进行进一步改进和扩展。...4.4 什么时候创建新 一般来说,如果子类包含超所不具有的特征时,可以考虑创建,包括: 额外属性 属性不同限制 参与了和超不同关系 在实际应用中,子类通常具有新属性,或新属性值,抑或新属性限制...在制定命名规范时,我们需要明确系统特征,例如: 对于、属性和实例是否共享命名空间(即是否可以使用相同名称) 是否大小写敏感 名字中允许哪些分隔符 6.1 大小写与分隔符 对于一个本体命名,保持同样大小写习惯可以提升可读性

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    0构建领域知识图谱】本体定义

    半自动构建方法是,基于领域已有的术语表/词典及通用领域 schema,在此基础上进行 schema 复用和扩展,使得概念选择和继承一个很好起点,但可能带来本体/schema 融合问题。...列出领域相关重要术语; 收集是否已存在领域本体 分析数据 使用文本聚、词频分析、聚、统计分析等,统计出领域高频特征词、术语。...考查复用现有本体可能性; schema 初步开发; 通用本体或复用领域本体,列出相对 high-level 概念集合。 概念划分。区分领域特定概念和跨领域概念。...跨领域概念尽量通用概念扩展,注意语义兼容性,如:经销商,厂商。领域特定概念要注意语义上特异性:如,金融事件、研报、汽车配件、故障。...② 确定概念所继承 super-concept. ③ 参考领域术语定义、注释、解释,以及业务数据结构、语料信息,概念添加属性。

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    测试工程师吃鸡大法之用例设计

    设计用例方法 1.等价 定义:把所有可能输入数据,即程序输入域划分成若干部分(子集),然后每一个子集中选取少数具有代表性数据作为测试用例。等价数据一般分为有效等级和无效等级。...以三边是否能组成三角形例 ? 6)构造测试用例:输入和操作进行组合 2.边界值 定义:边界值分析法就是对输入或输出边界值进行测试一种黑盒测试方法。...通常边界值分析法是作为对等价划分法补充。这种情况下,测试用例来自等价边界。...与等价划分区别: 1)边界值分析不是等价中随便挑一个作为代表,而是使这个等价每个边界都要作为测试条件。...条件桩中只有一个不同项 构造测试用例方法: 1)需求中找到条件桩:输入参数要满足条件 2)需求中找到动作桩:满足条件后得到结果 3)组合所有的条件桩形成2n次方个组合,n代表条件桩个数

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    IOT语义互操作性之本体

    对每件事物都有一个对象 本体可以通过一组来提供域概念标准化分类。 每个(概念)都可以表示可以唯一标识类似事物或对象类别。 被定义反映对象(实例)所独有的属性、限制和关系。...本系列文章中确定各组织机构语义数据模型包括了支持目标行业和使用情况最高级别类别(图18)。 ? [图18 | 各联盟顶级对象] 虽然术语可能不同, 但各联盟集团许多基本概念()。...缔约方包括人员和组织共有的属性, 允许一个与业务事务和其他关系关联。 [9]缔约方能够拥有法律所有权, 并且可以与根对象所有人属性有关。...尽管在这些联合体中没有明确定义, 但在这种混合方法中包含了一个顶级关系, 可以定义多对多关系任何特定本体语言中抽象本体。...具有唯一属性附加数据类型(如数量)可以原始数据类型中派生出来, 定义它们子类。

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    基于知识图谱智能问答方案

    自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱,也算对了一定了解,这里三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。...在面对对象编程理论中,可以理解”,在数据管理中,也可以理解元数据。了这套完整本体框架,就为企业或政府数据治理奠定了基础。...不过智能音箱是否能在中国成为一个爆款,这个还是一个未知数,当然这里涉及到更多使用习惯、价格、内容质量等很多非技术因素考量,在此就不做具体展开。...问答系统可分为面向任务、面向知识和面向聊天三关键技术上分,还可以把分成基于搜索技术问答系统、基于协同问答系统、基于知识库问答系统。...面向知识问答系统可用于闭域和开放域,通常使用以数据驱动信息检索模型。该类方法基于问答知识库中查找与提问问题最匹配知识。一份最新研究工作尝试使用基于神经网络方法实现问题间匹配。

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    知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战(含码源):数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

    实体关系知识图谱:构建《海贼王》中各个实体之间关系知识图谱 知识存储 尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j,分别使用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言...码源下载见文末跳转 码源下载见文末跳转 2.数据采集 数据来源 本次项目中所使用数据主要来源两个:一个是别的知识图谱中获取已经存在知识信息,另一个是相关网页中爬取解析半结构化自然语言文本信息...id和实体名 xxx-entities_avpair.json:抽取到所有实体属性知识,以json格式保存 人工校验:例如:查看是否抽取到了所有的实体、通过查看抽取predicate结果来调整模板...架和 RDF 三元组库,较好地遵循了 W3C 标准,功能包括:RDF 数据管理、RDFS 和 OWL 本体管理、SPARQL 查询处理等.Jena 具备一套原生存储引擎,可对 RDF 三元组进行基于磁盘或内存存储管理....同时,具有一套基 于规则推理引擎,用以执行 RDFS 和 OWL 本体推理任务. avpair to triple 以vivrecard人物属性知识图谱例,首先我们将之前获得数据,转换为Jena

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