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blog名称:语义Web step-up
日志总数:22
评论数量:81
留言数量:5
访问次数:202921
建立时间:2004年10月29日




[语义Web理论]sementic web的意义何在
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:18:01

Semantic Web可以分两层理解:
1)RDF是统一的元数据语言,在图书馆能用作者名,书名查询,而在Web上只能用关键词查询,原因在于Web上的数据没有元数据。 即使RDF没有推理能力,这种统一的元数据语言也非常有用。
2)RDF表示的Web上的元数据还可以推理,可以发掘隐含的知识,聚集分散的知识,这就是本体的作用,因为本体提供了领域的概念模型,背景知识等等; Semantic Web不会很快就能实现,但我一直觉得Semantic Web技术可以很快应用于实际的信息系统。 一些后继的想法: 第一层对应的实际就是RDF/RDF Schema,着重的是元数据格式; 第二层对应的就是OWL本体了,因为着重在强大的推理能力。 从目前来看,第一层RDF(S) 较容易被人接收,因为RDF Schema一般都比较简单,而这种统一的元数据格式又非常有用。目前较为成功的SW项目基本都在这一层面上,如FOAF,RSS 1.0(Atom),Dublin Core。他们的一个共同特点就是简单,容易被人接受。 而OWL层呢,首先建个本体很麻烦,其次推理时间复杂度太高,我感觉会很难真正在Web上得到广泛应用,它的应用场景可能在一些基于SW技术的信息系统中,如企业Portal,企业的知识管理,等。 结果是:在Semantic Web上RDF层可能会跳过OWL层,直接和上面的层次打交道,如rule,proof, trust。


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[语义Web理论]语义Web的思想
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:17:59

1) 语义Web是让计算机能够理解并自动的处理Web上的内容,并不是通过人工智能方法,如自然语言理解,或机器学习来实现的,而是通过制定统一的标准,包括RDF,OWL来实现。“It only indicates a machine’s ability to solve a well-defined problem by performing well-defined operations on existing well-defined data. Instead of asking machines to understand people’s language, it involves asking people to make the extra effort”―― Tim Bernes-Lee, What the semantic Web isn’t but can represent. 2) SW的一个任务可以理解为Webize KR,即如你所说:” 把人工智能或知识工程方面的这些成果转移到Web环境中”, 很多传统的AI难题的确一样会在SW研究中碰到,如context, action, non-monotonicity, paraconsistence。AI一直没有像早期所声称的那样改变世界的原因之一就是AI以前大多追求集中式的,封闭的知识处理。而SW通过把知识Web化,并且抛弃AI中那些完全知识,绝对正值,可证明性等限制,很有可能真正地使AI改变世界,正如Web把传统的HyperText全球化的效果。但研究SW是否一定要有AI研究的基础呢,我觉得SW为AI带来了很多新的问题,而这些问题用传统的AI方法并不适合,而其他领域的方法更为适合,如数据库技术。 3) 关于SW的应用,我一直没时间真正去做一个系统,所以也一直很想听听真正做过系统的人的观点。我说说自己的猜想:a)相对与传统的基于数据库的信息系统而言,如果这个系统是完全封闭的,不会和别的系统打交道,如果这个系统的模块没有重用的价值,则用不着SW技术。对这种系统用SW技术的优势在于:把数据用RDF表示,便于重用,以及系统的互操作性,另外RDF表示的数据处于概念层次上,独立于数据表示的格式,如库表


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[语义Web理论]能否找到一个OWL Full的RDFS兼容的,可判定的子集?
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:14:38

我们知道,用OWL 描述本体有个很烦的跷跷板现象:
1) 如果用OWL DL或Lite 描述本体,则当用RDF表达关于这个本体的事实部分的时候,大部分RDF的功能都不能用了,如类可以当实例看,属性的属性,关于声明的声明(reification),而这些功能正是RDF的鲜明特性,如果这些都不能用,还能叫RDF吗?
2) 如果用OWL Full 描述本体,一切Okay, 完全兼容RDF(S),RDF的全部功能都能用,但是描述逻辑学家告诉我们:OWL Full是不可判定的,目前没有推理机完全实现了对OWL Full的推理(或许二价逻辑的推理机可以),这等于在说,OWL Full实际上是没用的,提出来,就是为了安慰RDF(S): 哦,OWL没有完全背叛RDF,有个大佬和RDF兼容了。 RDF(S)本身是一个非常完美的形式系统,有形式化的语法,语义,而且是可判定的,还有证明论(entailment closure),并且是可靠和完全的。但RDF

(下面还有448字)

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[语义Web理论]OWL 语义中的comprehension principles
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:13:55

为什么在OWL Full语义中要comprehension principles呢?先举个例子:John 是概念Intersection(A B C)的实例,能否推出John 是概念Intersection(A B)的实例呢?如果OWL FULL照搬RDF的语义,它是推不出来的。因为在RDF中,类也是实例,我们无法保证在所有在John是概念(A,B,C)的交 为真的解释中,存在一个对象 Intersection(A B)(注意:Intersection(A B)必须是论域中的一个元素)。
问题在于:一些OWL的类表达式必须同时也是一个实例,所以,OWL FULL语义中利用comprehension principles为每个类表达式添加一个对应的实例。但循环定义不能有comprehension principles,因为会导致语义悖论。
参考:
【1】Jeff Z. Pan and I. Horrocks. RDFS(FA) and RDF MT: Two Semantics

(下面还有17字)

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[语义Web理论]知识,本体的概念
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:10:28

1) 数据, 知识 , 知识库
http://computing-dictionary.thefreedictionary.com/KnowLedge knowledge - The objects, concepts and relationships that are assumed to exist in some area of interest. A collection of knowledge, represented using some knowledge representation language is known as a knowledge base and a program for extending and/or querying a knowledge base is a knowledge-based system. Knowledge differs from data or information in that new

(下面还有40字)

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[语义Web理论]关于RDF Schema的特点
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:07:30

RDF Schema 的缺点:
1)表达能力太弱:没有任何构词,不能构建新的概念和属性,因此需要OWL, OWL rule
2) 表达能力太强: class as instance, property, statement as resources, 在经典模型论语义下相当于高价逻辑,不可判定!因此需要非经典的模型论语义,而导致难以扩展RDF Schema的表达能力,而导致 OWL 要分DL version, full version. rdf semantics 这个规范非常难啃,首先pat hayes是以前和人工智能之父混的,喜欢讨论AI中的哲学问题,因此文字艰涩。第二 rdf的语义是非经典的模型论语义,可以参考
1)RDFS(FA) and RDF MT- Two semantics for RDFS
2) Three Theses of Representation in the Semantic Web
3) Layering the Semantic Web–Problems and

(下面还有25字)

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[语义Web理论]RDF Reification到底有什么用呢?
科学研究

orangebench 发表于 2004/11/18 23:04:54

看了那个rdf-interest邮件列表的讨论以及一些相关的论文,有以下一些结论: 1)RDF具体化是关于陈述的描述,但对这个陈述本身的真值不作判定,而上下文需要描述一个陈述在不同的上下文中真值的变化,因此,RDF具体化无法表达上下文(context)。
—-Guha’s “contexts for the Semantic Web” 2) RDF数据出处(provenance)都要求一种“quotation”(引用)机制,即对里面的陈述不作解释,这也是避免认知逻辑中的“referential opacity ”问题。而RDF具体化不是引用机制,这在RDF primer文档中有特意地说明,RDF具体化要对里面的陈述作出解释。 3)具名图(named graph)是一种引用机制,它是quad的一个特例,即第四元是图的URIref。 这样的化,RDF 具体化不能表示context和provenance, 它到底有什么用呢

(下面还有54字)

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[语义Web理论]语义Web的零碎想法
文章收藏

orangebench 发表于 2004/11/18 22:55:44

一般的MIS系统中,都支持所谓的语义查询(概念查询)因为数据都集中保存在数据库中,库表信息为这些数据提供了元数据描述。 而在语义Web中,数据分散在不同站点,每个站点都有其元数据描述(RDF),而搜索引擎能够提供语义查询服务是因为它可以把这些站点的元数据获取到,通过进一步的处理,如聚合,索引,推理,为用户提供语义查询服务。 所以,语义Web和分布式数据库,或说数据集成,有点类似。 语义Web是想让计算机理解和处理Web上的内容,让计算机能像人一样在网上浏览网页,购物。这是一种美好的Vision,还不是技术。 那怎样让计算机理解网页呢,不是靠NLP技术,而是靠标准的力量。描述Web内容的标准语言-RDF,描述时所用词汇的标准语言-OWL。

(下面还有2字)

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[语义Web理论]实例, 类, 属性之间的独立性
文章收藏

orangebench 发表于 2004/11/18 22:53:54

这个问题的关键是要理解RDF的一个设计目标[参考: rdf concept and abstract syntax]
Anyone Can Make Statements About Any Resource
To facilitate operation at Internet scale, RDF is an open-world framework that allows anyone to make statements about any resource.
In general, it is not assumed that complete information about any resource is available. RDF does not prevent anyone from making assertions that are nonsensical or inconsistent with other statements, or the world as people see it. Designers

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[语义Web理论]RDF数据聚合(RDF Data Aggregation)
文章收藏

orangebench 发表于 2004/11/18 22:51:56

1. 什么是数据聚合
这里说的数据聚合(Data Aggregation)就是指合并来自不同数据源的数据. (@@@todo:我没找到比较正式的定义,希望谁能补充一下), 而数据集成(Data Integration)是指为不同的数据源提供统一的查询视图,其中很重要的一步是“Answering Query using Views ”。数据聚合主要是强调把分散在不同地方关于同一对象的不同说法合并起来,得到此对象的更为完整的信息。另外,数据聚集一般都牵涉到隐私问题,因为把数据合并,并通过一些推理后,可能会得出一些数据发布者并不期望的结论。 2. RDF数据容易聚合 对RDF数据来说,它相对于XML数据的一个最大的优势就是容易聚合,因为RDF有URIref标识资源,数据模型又是基于图的,RDF陈述的主体,客体都可以是URIref,因此,很容易通过URI把RDF数据合并。而XM

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