基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

基于本体的语义搜索技术研究随着信息化时代的到来，搜索引擎的重要性越来越突出。

搜索引擎不仅帮助人们找到我们想要的色情漫画性爱漫画成人漫画黄色漫画，而且可以改变我们获取信息的方式和效率。

但是，目前的搜索引擎依然存在一些局限性，比如用户需要输入具体的词语，搜索结果可能不够准确、搜索结果可能太多等等。

近年来，基于本体的语义搜索技术逐渐成熟，成为大家关注的热点。

基于本体的语义搜索技术可以通过构建本体知识库，识别用户的搜索意图，扩展用户查询，提升查询精度。

本体是指关于某个概念的一种形式化的知识表示，包含该概念的定义、属性、关系和行为等。

本体知识库是一种结构化的语义网络，将丰富的领域知识组织成易于搜索的形式。

基于本体的语义搜索技术通过对用户搜索意图的理解，通过本体知识库进行语义扩展和搜索。

一方面，可以提高搜索结果的质量；另一方面，可以支持自然语言问答系统，使得用户可以用自然语言进行查询。

构建本体知识库是基于本体的语义搜索技术的基础。

本体知识库的构建包括本体建模和知识抽取两个过程。

本体建模是指将领域知识形式化为一个本体，包括确定本体范围、概念的定义和属性、概念之间的关系等。

知识抽取是指将领域中的数据抽取为一些概念、属性、关系等构架，然后进一步转换为本体格式。

本体知识库的构建主要有两种方法：手工建模和自动抽取。

手工建模是指由领域专家对领域知识进行形式化的建模，需要耗费大量的人力、物力和时间。

自动抽取是通过技术手段从领域数据中自动抽取出有用的知识和关系，大大减少了人工建模的工作量和成本。

不过，自动抽取的精度和完整性需要不断提高。

基于本体的语义搜索技术可以充分利用本体知识库，通过对用户搜索意图的理解和领域知识的挖掘，扩展用户查询、提升查询精度。

基于本体的语义搜索技术的过程主要包括以下几个步骤：1. 用户查询意图识别。

这是对用户输入的搜索词进行分析，确定用户查询的主题、领域和目的等信息。

随着自然语言处理技术的发展，用户查询意图识别的效果逐渐提高。

基于HowNet的术语语义知识库构建技术王羊羊;陈刚;蔡东风;王裴岩【摘要】Knowledge base for specific domains can satisfy the knowledge requirements for the natural lan-guage processing system. However,most current work for building the domain knowledge base is hand -built and inefficient. To solve this problem,more than 2300 pieces of terminology describing information and the rules that have been formulated were analyzed. Then more than 200 semantic frameworks were summa-rized based on core word while the other words are filled to the frameworks according to the rule and the sta-tistical results. Finally,the validness of the constructed knowledge base is demonstrated that good results are achieved in term of similarity calculation.%领域知识库能够满足特定领域的自然语言处理系统对知识的需求，然而大部分领域知识库的构建方式为手工构建，效率较低。

针对这一问题，分析已经手工构建的2300余条航空术语描述信息及其在构建过程中总结的规则，在此基础上，总结了200余条核心词框架，核心词以外的其他词，通过一种规则与统计相结合的方法进行框架的自动填充，从而提高了构建术语语义知识库的自动化程度。

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。

知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。

在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。

⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。

2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。

谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。

它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。

⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。

其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。

谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。

例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。

⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。

2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。

产⽣式系统，由知识库和推理机组成。

其中知识库由事实库和规则库组成。

事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。

规则则是产⽣式规则。

规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。

规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。

语义网络表示法1968年有奎廉提出的博士论文《人类联想记忆的一个显示心理学模型》中最先提出来的。

1. 语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图（“带标识的有向图”（图论））。

2. 知识的语义网络表示1) 用语义网络表示事实图1用语义网络表示事实示例图2合取、析取关系语义网络示例图3动作作为节点的语义网络示例图4事件作为节点的语义网络示例2) 语义网络表示事实之间的关系分类关系图5 分类关系示例聚集关系图6 聚集关系示例推论关系图7 推论关系示例时间、位置关系图8 时间、位置关系示例3. 常用的语义联系表1 常用的语义联系4. 语义网络系统中求解问题的基本过程1) 语义网络系统的组成∙语义网络构成的知识库∙用于求解问题的解释程序——语义网络推理机2) 求解问题的过程∙根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节点或弧的标识是空的，反映待求解的问题∙依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出需要的信息。

主要解决不确定性匹配问题。

∙当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。

表2 语义网络表示法的特点参考文献：[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安: 西安交通大学出版社[2] 尹朝庆. 人工智能方法与应用. 武汉: 华中科技大学出版社, 2007.《AI语义网络表示法》导学东风一中信息技术课题组【学习目标】认知知识的语义网络表示法。

重点掌握语义网络的结构，掌握二元语义网络表示方法，了解语义网络的特点。

【学习任务】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。

一、复习知识表示法五种二、新知语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边（弧）组成的一种网络图。

其中节点表示事物、对象、状态等，边（弧）表示节点间的联系。

语义网络可以表示人类用语言进行描述的知识。

常见的语义关系有以下几种：1．类属关系类属关系表示类与个体关系，是最常用的一种语义关系，通常用”is_a”或ISA标识。

1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。

它在技术领域的热度也在逐年上升。

本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。

知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。

⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。

另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。

知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。

2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。

知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。

所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。

看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。

◎2024年第4期◎基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例李章超，何 琳，喻雪寒摘 要 在数字化背景下，整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源，并从中抽取与典籍内容相关的知识单元，揭示知识之间的相互关系，成为还原历史事件所处复杂情境的关键。

文章尝试从知识组织角度出发，利用历史学者需求调查、LDA 主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型；提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法，从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。

在此基础上，从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角，实现典籍内容知识应用。

本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述，在实现典籍内容事件知识序化的同时，充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。

关键词 典籍内容知识 事理图谱 知识组织 知识应用引用本文格式 李章超，何琳，喻雪寒.基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例[J].图书馆论坛，2024，44（4）：125-137.Contextual Knowledge Organization and Application of Classics Based on Event Knowledge Graph ——Taking ZuoZhuan as an ExampleLI Zhangchao ，HE Lin & YU XuehanAbstract In the context of digitalization ，integrating massive ，multi-source ，heterogeneous knowledge ofancient books ，extracting the knowledge units ，and revealing the interrelationships among the knowledge have become the key to restoring the complex circumstances in which historical events took place. From the perspective of knowledge organization ，this study attempts to build a knowledge representation model of Chinese classics basedon a survey of historical scholars ’ needs ，using methods of LDA topic model clustering and ontology reuse. It proposes an automated method to extract events ，arguments and relationships ，and achieves the quality evaluation of the event knowledge graph in terms of content and application. Thus ，the knowledge in classical books can be used from the perspective of thematic ，spatial and logical narratives. The event knowledge graph proposed in thispaper gives a more fine-grained structural and semantic description of events ，roles ，places ，time and everything ，and fully reveals the distribution pattern and development trend of historical events while fulfilling the sequencing of event knowledge in ancient classics.Keywords knowledge in classical books ；event knowledge graph ；knowledge organization ；knowledgeapplication0 引言文化数字化背景下，国家典籍工作的重点由保护出版发展到应用转化，强调运用数字化技术深入挖掘典籍中蕴含的哲学思想、人文精神、价值理念和道德规范[1]，推动中华优秀传统文化创125造性转化、创新性发展。

语义网的本体建模技术第一部分语义网的基本概念和特性 (2)第二部分本体建模在语义网中的作用 (5)第三部分本体建模的基本原理和方法 (9)第四部分常用的本体建模工具和技术 (13)第五部分本体建模在语义网应用中的实例分析 (15)第六部分本体建模面临的挑战和问题 (19)第七部分本体建模的未来发展趋势和前景 (22)第八部分本体建模对语义网发展的影响和贡献 (26)第一部分语义网的基本概念和特性语义网的基本概念和特性随着互联网的迅速发展，人们对于信息的需求越来越高。

传统的搜索引擎已经无法满足人们对于精确、个性化的信息检索需求。

为了解决这个问题，语义网应运而生。

语义网是一种基于本体建模技术的互联网应用模式，它旨在使计算机能够理解、处理和表达人类语言的含义，从而实现更加智能、高效的信息检索和管理。

本文将对语义网的基本概念和特性进行简要介绍。

一、语义网的基本概念1.语义网的定义语义网（Semantic Web）是一种基于本体建模技术的互联网应用模式，它旨在使计算机能够理解、处理和表达人类语言的含义，从而实现更加智能、高效的信息检索和管理。

语义网的核心思想是通过为网络上的数据添加语义标签，使得计算机能够理解这些数据的含义，从而实现对数据的智能处理和分析。

2.语义网的目标语义网的主要目标是实现互联网上信息的智能化处理和管理。

具体来说，语义网希望实现以下几个方面的目标：（1）提高信息检索的准确性和相关性：通过为网络上的数据添加语义标签，使得计算机能够理解这些数据的含义，从而提高信息检索的准确性和相关性。

（2）实现信息的个性化推荐：通过对用户的兴趣和需求的深入理解，为用户提供个性化的信息推荐服务。

（3）实现知识的共享和重用：通过本体建模技术，实现知识的统一表示和管理，从而促进知识的共享和重用。

（4）支持智能决策：通过对大量语义化数据的分析和挖掘，为用户提供智能决策支持。

二、语义网的特性1.结构化数据语义网的核心是结构化数据。