语义和本体的定义

语言学概论笔记第一章：语言和语言学一、识记内容。

1口语：语言的客观存在形式首先是有声的口头语言。

2、书面语：文字出现以后，语言的第二种客观存在形式。

3、符号：指的是根据社会的约定俗成使用某种特定的物质实体来表示某种特定的意义而形成的这种实体和意义的结合体。

4、能指：语言符号的物质实体能够指称某种意义的成分。

5、所指：也就是“能指成分”，即特定的物质实体，所指的意义内容。

6、聚合关系：在同一个位置上可以互相替换出现的各个语言单位处在互相可以联想起来的关系之中，因而聚合成为一个类。

7、组合关系：组合关系体现为一个语言单位和前一个语言单位或后一个语言单位，或和前后两个语言单位之间的关系，也体现了部分与整体之间的关系。

8、语言学：是研究语言的科学。

9、普通语言学：语言学界把研究人类社会的语言这种社会现象的一般理论。

10、理论语言学：把研究某种具体语言的语言学称为汉语语言学或英语语言学等等，把侧重理论探讨的称为理论语言学。

11、应用语言学：把侧重语言学理论和成果的实际应用。

12传统语言学：一般泛指20世纪以前的语言学，特别是指索绪尔开创的结构主义语言学以前的语言学。

13结构主义语言学：索绪尔创立的语言学可以称为“结构主义语言学”，至于我国内常说的“结构主义语言学”、“结构主义语法”，往往只是指在国外影响较大并且我国语言学界比较熟悉的美国结构主义描写语言学，那只是当代结构主义语言学的一个流派，并不等于受索绪尔影响的整个结构主义语言学。

二、领会内容（不用识记，大体知道即可）1、言语交际是一个编码和解码的过程。

答：人要说话所需要的因素：生活经历、社会环境、当前处理的问题、社会问题、文化问题、哲学问题、逻辑问题。

人要接受语言所需要的因素：组织与分析的能力、心理、生理问题；发音、听音的器官和神经网络及机制和能力；复杂的生理和物理问题。

总之一句话，言语交际是通过许多因素对语言进行编码和解码的过程，言者编码，听者解码。

基于本体的语义搜索研究综述1 引言语义网的目标是扩展现有的Web标准和技术，实现自动化地处理Web语义[1]。

传统的搜索引擎使用关键词检索用户需要的信息，实际上在网页搜索过程中，可以使用多种方式来表达查询，将关键词映射要相关主题的语义层。

在搜索过程中使用本体能够加强用户与计算机之间的语义沟通，使查询结果更接近用户的需求。

目前已经公布的基于本体的搜索引擎有很多。

它们的应用领域和具体实现都有所不同，但是它们的目标都是提高搜索的查全率和查准率。

基于本体的语义搜索能更加智能地在Web查询过程中使用各种方法或结构。

研究人员常用领域本体表达特定领域知识的概念和关系。

本文将介绍这些搜索引擎利用领域本体处理查询请求所采用的不同方法。

1）相关术语传统的搜索依据的是关键词是否在文档中出现。

基于本体的语义搜索定义为利用领域本体的背景知识库进行信息检索的过程。

领域本体是具有层次结构的术语集，这些术语是描述此领域知识库的框架[2]。

用实体、实例和属性来表示词语之间的关系或槽。

基于本体的语义搜索的目的是最大化查准率和查全率。

分类标准本节介绍几种不同的基于本体的搜索的分类标准。

分类标准是在搜索过程中的重要步骤，包括：本体技术，语义标注，索引，排序，信息检索模型和性能改进。

1）本体技术本体是实现语义Web的基础，相关技术包括推理机，标注工具，基于本体的爬虫和挖掘工具。

在几种不同的本体描述语言里，RDF和OWL得了广泛的认可。

Java语言提供了Jena API和AJAX技术，可以用来存储和处理RDF数据。

2）语义标注概括地说，语义标注是在文本中分配实体，用以链接到它们的语义描述[15]。

语义标注分为手动语义标注、半自动语义标注和自动语义标注三种类型。

下面是语义标注的先决条件：本体，定义实体类；语义标注中可能涉及到这些类。

实体标识，允许区分并链接到它们的语义描述。

一个实体描述的知识库。

3）索引索引是为了更快的检索信息而进行的信息存储。

Part2：创建本体本次所创建的本体是一个植物(plant)本体，所用的工具是Protege4.3。

首先根据植物的分类来建立本体的Schema层，按照不同的分类方式可以有不同的分类例如可以分为花（flower）、草(grass)和树(tree)三类。

花又可以分为蔷薇科（Rosaceae ）、十字花科（cruciferae）、百合科（liliaceae）。

草又可以分为草坪草（turfgrass）、孔雀草（maidenhair）、千日草（One thousand days grass）。

树又可以分为乔木（arbor）、灌木(shrub)。

所建的Schema层如下图1所示。

图1 植物本体的Schema层构建图2、添加属性，属性包括对象属性和数据属性。

所添加的对象属性有：颜色、枯萎季节、茂盛季节开花时间、开花时长，其定义域均设置为Plant。

添加的数据属性有：根茎的长度。

具体的添加如下图2所示。

（1）对象属性添加图（2）数据属性添加图图2 植物本体的属性构建图3、添加相应的实例。

为百合科添加实例：百合花（greenish lily flower）为乔木添加实例：雪松和杨树，为草坪草添加实例：马蹄金草（The horseshoe golden grass ）具体的实例图如下图3所示。

图3 具体实例添加图4、定义公理，例如可以对其定义灌木为丛生状态比较矮小。

则需要添加对象属性丛生状态（Cluster_State）和子属性主要丛生状态(Main_Cluster_State)，然后添加分类：Type，包括short and small和tall。

对草坪草定义为：主要丛生状态是short and small。

对乔木添加定义：主要丛生状态是tall。

在Plant类下面添加叶子(leaf)，然后添加对象属性is_part_of，给leaf定义为：叶子是树叶的一部分。

对草坪草的具体的定义效果如下图4所示。

图4 草坪草定义效果图5、进行推理。

常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。

在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。

下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。

1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。

这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。

逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。

该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。

2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。

规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。

产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。

该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。

3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。

框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。

该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。

4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。

语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。

该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。

5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。

本体论的研究和应用现状刘红阁 郑丽萍 张少方摘要 “本体论”原是哲学研究中发展出来的一个概念。

近年来，本体论的研究和应用受到了知识工程及相关应用领域的广泛关注。

本文对目前本体论的研究和应用现状进行了综述，主要内容包括：本体的定义、发展本体的原因、本体的设计原则和方法论、本体的描述语言和国内本体的研究现状。

最后本文指出了当前本体论研究中存在的一些问题和未来本体论研究的主要方向。

关键字 本体论、知识工程、语义Web1引言“本体论” （Ontology，大写O）原是哲学研究中发展出来的一个概念，研究客观事物存在的本质和组成。

本体论在哲学定义上的主要特点在于本体论是关于世界某个方面的一个特定的分类体系，这个体系不依赖任何特定的语言。

近年来，随着信息科学的飞速发展，本体论逐渐用于知识工程和信息科学等领域之中。

本文就目前本体论的研究和应用现状进行了系统介绍和综合评述。

首先就本体的定义和内涵进行了深入的讨论（第2节），其次给出了发展本体的原因以及本体的具体应用领域（第三节），介绍了本体的设计原则和方法论（第4节）、当前主流的本体描述语言（第5节），讨论了国内本体论研究和应用状况（第6节），最后本文指出了当前本体论研究中存在的一些问题和未来本体论研究的主要方向（第7节）。

2本体是什么？本体论（Ontology）和本体（ontology）在英文表示是不一样的,即一个用大写的“O”开头，另一个则用小写的“o”开头。

本体论这个术语诞生于17世纪，派生于希腊语的onto 和logia，是一个哲学的分支。

从哲学上来说，本体论是研究客观事物存在的本质，所以本体论在哲学上的真正内涵是对世界上任何领域内的真实存在所做出的客观描述。

对本体论的理解，人们不存在什么疑问。

但是对本体（ontology）的理解，哲学界和计算机科学界存在着不同的观点。

在哲学界，本体作为表述哲学理论的术语，是指形成现象的根本实体。

近十多年来，本体论的研究日益成熟，也已经远远超过了哲学的范畴，和信息技术（例如：面向对象系统）、知识工程及人工智能都有着密切的关系。

名词本体研究和名词短语的句法,语义模型名词的元语义指的是词库中的名词的初始语义，这是名词短语在具体的表达环境中获得各种指称语义的基础，也很大程度上决定了名词所呈现的各种句法特征。

本文从探究名词的元语义为出发点，来解释名词短语的句法、语义表现机制。

采用普遍语言学的视角，我们认为名词的元语义应该在各个语言中是一致的。

第2章广泛考察多种类型的语言的语料，如英语、汉语、法语、阿拉伯语等，以光杆名词短语和类指语义为切入点，驳斥了广为流传的词汇名词类指指称说，并论证在各个语言中，词汇名词的元语义都应该是定义属性。

人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。

知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。

推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题的过程。

本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术，并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。

一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。

其中，一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式，它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。

二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂，可以用于表示更复杂的知识和关系。

2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式，其中节点表示概念或实体，边表示概念或实体之间的关系。

语义网络可以用于表示结构化的知识，并且方便进行关系的推理和查询。

3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式，它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。

本体论可以用于知识的共享和交流，同时也能够支持知识的推理和查询。

4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。

常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。

语义表达可以使计算机理解和处理知识，从而支持知识的推理和应用。

二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一，它使用一组规则来描述知识和推理过程。

推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题。

2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。

神经网络通过学习和迭代更新权重，可以对输入数据进行分类、预测和推理。

神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。

3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法，它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。

常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。

语言哲学的一些常见概念陈嘉映词、句、命题句子有两个定义法。

按照比较宽泛的定义，一个句子必须在最广的意义上合乎语法，但 不一定要有意义。

这样，绿色的思想愤怒沉睡是一个句子。

按照比较严格的定义，一个 句子必须在最广的意义上合乎语法并具有意义，这样，绿色的思想愤怒沉睡不是一个句 子。

一般语法书把句子分成四种：陈述句，疑问句，祈使句，感叹句。

多数语言哲学家认为 只有陈述句才能承担真值，即有真假之分。

有些特殊的疑问句和感叹句的实际功能和陈 述句相同，如这不是很清楚吗？在奥斯汀的言语行为理论中，祈使句也能承担真值。

有人区分句子和说出句子〔utterance〕。

有人区分句子和陈述〔statement〕，陈述是一个句子在特定场合的使用。

这里的陈述相当于说出，不可与陈述句〔declarative sentence〕相混。

有人区分句子和命题。

命题〔proposition〕通常被定义为句子所表达的内容或意义，两者可视作表达和被表达 的关系。

Snow is weit和雪是白的是两个句子，一个是英语句子一个是汉语句子，但两 者表达同一个命题。

张三的妈妈说“我在家里”和张三说“我妈妈在家里”，表达的也是同一个命题。

张三在1999年和2000年分别说“今年是1999年”，他说了同一个句子但它们是两个不同的命题。

显然，没有意义的句子不能转换为命题。

命题可说是摆脱了索引性及特定语种、特定场合限制的抽象语句。

极端的唯名论者基于本体论的考虑否认命题的存在。

有人把命题说成句子的逻辑内容，有人说成逻辑形式。

逻辑学家喜欢谈论命题而不喜欢谈论句子。

他们把命题而不是把句子视作真值的承担者。

所以，一般说来，只有陈述句 才表达命题，祈使句等等不表达命题。

但也有人认为不同种类句子中都包含有命题内容 ，例如张三来了和张三来了吗中包含同样的命题，只是说话人对这一命题的态度不同。

弗雷格开始区分命题内容和命题态度〔propositional attitude〕。

基于本体的知识表示研究报告目录一知识 (3)1.1 知识的定义 (3)1.2知识的分类 (3)1.3知识表示 (3)1.3.1知识表示方法 (4)二本体 (5)2.1本体的定义 (5)2.2 本体的分类 (5)2.3 本体开发方法 (5)2.4 本体表示语言 (6)2.5构建本体的工具 (7)三国内外研究现状 (8)3.1 国外本体论的研究概况 (8)3.2国内本体论的研究概况 (8)四本体的案例 (10)参考文献 (12)一知识1.1 知识的定义知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。

其中认识包括：对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识；经验包括如步骤、操作、规则、过程、技巧等的解决问题的微观方法，和如战略、战术、计谋、策略等的宏观方法。

1.2知识的分类对知识从不同的角度进行划分，可得到不同的分类。

（1）按知识的作用域按知识的作用域不同，可分为共性知识和个性知识两大类，又称为常识性知识和领域性知识。

常识性知识：通用通识的知识，人们普遍知道的、适应所有领域的知识。

领域性知识：面向某个具体领域的知识，是专业性的知识，只有相应的专业人员才能掌握并且用来求解有关的问题。

例如：专家经验。

（2）按知识的表现形式按知识的表现形式不同，分为显性知识和隐性知识两大类。

显性知识又称为“记录的知识”，是可以用文字或符号表现出来的、可加以编辑集成的知识，并存储在诸如印本资料、视听资料等载体上。

显性知识可以明确归类，人们一般通过社会手段（如接受教育、阅读公开发行的图书资料等），就可掌握这类知识。

隐性知识即“意会的知识”，是指无法用社会逻辑工具语义明确表达、分类的知识，包括人们由经验产生的直觉、技能等。

这部分知识只存在于人的大脑中，不能直接储存与转换到物理媒介上，只能通过与隐性知识拥有者的直接接触和交流来实现知识的共享。

（3）按知识的确定性按知识的确定性不同，可分为确定性知识和不确定性知识两大类。

不是本体建模语言本体建模语言（Ontology Modeling Language，简称OML）是一种用于描述和表示本体的形式化语言。

本体是指描述一组概念、实体、属性和关系的结构化知识模型，可以用来表示领域知识、组织结构、术语定义等。

OML的设计目标是提供一种简捷、一致和易于理解的表示方法，使得人们能够更好地理解和应用本体。

与其他本体语言相比，OML具有以下特点：1.可读性强：OML使用简单明了的语法和符号，使得表示的本体易于阅读和理解。

同时，OML支持注释功能，可以提供更多的解释和说明，进一步提高可读性。

2.可扩展性好：OML可以灵活扩展，根据不同领域和需求，添加新的概念、属性和关系。

扩展OML并不影响原有本体的表达和语义，使得系统的扩展性得到了保证。

3.可重用性高：OML支持模块化的设计，可以将本体分成多个模块，每个模块可以有自己的命名空间。

这样设计可以提高本体的重用性，在不同的应用场景中灵活组合和使用。

4.可视化支持：OML不仅提供了文本形式的表示，还可以通过图形化工具进行可视化展示和编辑。

这样可以方便用户直观地理解和编辑本体，提高用户的工作效率和满意度。

OML主要由三个部分组成：本体、概念和关系。

本体（Ontology）用于定义一个知识领域的总体结构和属性，概念（Concept）用于表示领域中的实体或类别，关系（Relation）用于表示概念之间的关联和约束。

本体可以包含多个概念和关系，形成一个有机的结构。

概念之间可以有继承关系和关联关系，通过这些关系可以构建起本体的整体层次结构。

关系可以是实例级别的关联，也可以是概念级别的约束，用于规定实例的属性和行为等。

OML使用一系列定义和规则来描述本体的结构和语义。

对于概念和关系，需要定义它们的名称、属性、父类和其他约束。

通过这些定义和规则，可以准确地描述和表示领域中的知识，以便进行推理、查询和应用开发。

总之，本体建模语言（OML）提供了一种简单、一致和易于理解的表示方法，用于描述和表示本体的形式化语言。

本体方法及应用本体（Ontology）是指描述某一领域或者某一事物的概念、属性和关系的一个系统性表达。

在计算机科学中，本体是一个表示为一组概念及其之间关系的术语，用于描述一些特定领域的概念模型。

本体方法（Ontology Methodologies）是指在设计、构建和维护本体时采用的相关方法，主要包括本体设计、本体构建、本体评估和本体应用等方面。

1.本体设计本体设计是指确定本体概念和它们之间的关系，即在给定的领域中定义本体结构，通常包括以下几个步骤：（1）确定本体领域和目标：首先需要确定要描述的领域范围及其目标，为设计本体打下基本方向；（2）确定本体概念和属性：在确定领域和目标后，需要确定本体中要描述的概念及其属性；（3）确定本体关系：在确定概念和属性后，需要明确本体中概念之间的关系，包括继承关系、实例关系等；（4）确定本体结构：在确定本体中的概念和关系后，需要将其组织成合理的层级结构。

2.本体构建本体构建是指将本体设计的概念、属性、关系的知识表示成相应的本体语言的过程。

本体构建包括以下几个主要步骤：（1）选择本体语言：根据需求选择本体语言，如OWL、RDF、UML等；（2）定义本体类：定义本体中的类、属性及其关系；（3）定义实例：将实体实例化为本体中的实例；（4）为概念添加属性：为本体的概念添加属性及其相关定义；（5）定义Axioms：定义本体的Axiom及其约束条件；（6）排错和优化：在构建本体过程中解决出现的各种问题和错误。

3.本体评估本体评估是用来评估设计、构建和使用本体的质量和可信度。

本体评估的主要目的是检测本体中可能存在的错误和一致性问题，保证本体的正确性和实用性。

本体评估包括以下几个主要步骤：（1）本体正确性测试：检测本体是否满足本体设计的要求；（2）本体一致性测试：检测本体内部和跨本体之间是否存在一致性问题；（3）本体可用性测试：检测本体的可用性和性能。

4.本体应用本体应用是指利用本体技术对实际问题进行处理、管理和应用的过程。

人工智能中的本体论技术随着科技的不断发展，人工智能已经成为现代社会中的热门话题。

而在人工智能的应用中，本体论技术则扮演着重要的角色。

本体论技术是一种用来建立和描述概念体系的技术，它主要通过对概念、属性、关系等内容进行形式化的描述和分类，从而为人工智能的应用提供必要的基础知识。

本文将从本体的概念、分类以及在人工智能中的应用等方面对本体论技术进行深入探讨。

一、本体的概念本体，是指人们对于某一具体领域的知识进行抽象、归纳、总结后所形成的概念体系。

在人工智能的研究中，本体往往指的是为某一应用特定领域建立的概念体系。

这个体系包括从概念到属性、关系以及更高层次抽象的模式等内容。

本体的构建是建立基于知识的人工智能的必要步骤之一，它将知识转化成一种机器可执行的形式，以便机器完成特定的任务。

二、本体的分类本体可以按照不同的特征进行分类。

最基本的分类方法是根据本体所涵盖的领域来划分，如医学本体、化学本体、机械工程本体等。

此外，本体还可以根据其等级进行分类，从而分为领域本体、顶层本体、共享本体和个性化本体等。

其中，领域本体是针对某一个领域建立的本体，顶层本体则是描述领域本体之间共同特征和抽象概念的本体，共享本体则是描述多个应用领域之间相同特征和共同语义的本体，而个性化本体则是描述某一特定领域、机构或者个人的独特语义及知识结构的本体。

三、本体论技术在人工智能中的应用本体论技术在人工智能的应用中有着广泛的应用，其中最典型的是语义网。

语义网是一种基于本体论技术的Web超链接语义化的网络，它的目的是将Web上的文档链接变得更加精确、明确、直观，以达到更好的人机交互和数据互用效果。

除此之外，本体论技术还被广泛应用于智能搜索、知识管理、自然语言处理、计算机视觉、机器人控制等方面。

在智能搜索方面，本体论技术被应用于搜索引擎的二次搜索功能，根据用户的特定需求，引擎能够更加精准地搜索相关信息，提高搜索准确性和效率。

在知识管理方面，本体论技术被应用于建立企业知识库，加快企业内部知识的传递和利用，实现对知识的有效管理。