Characteristics of Web Ontology

CharacteristicsofWebOntologyOntologyWebOntology用途不可限量Ontology的构建DL描述逻辑，例子AWebofOntologies主要挑战step1step2referencesstep3OntologyOntology本来是，哲学中研究‘being’的性质及其内在关系的理论；ontology是一种元理论，它的理论让人们在认识上，能够区别开那些本来是不同的beings，区别开beings之间关系的差异。Ontologyisthetheoryofobjectsandtheirties.AnontologyisaspecificationofaconceptualizationAnOntology是在一定知识范围内，对所谈论的一组概念，对它们给出一种语义约定。Ontology是用于交互讨论的共享语义一个Ontology规定了一个论域，规定了所讨论的用词范围，约定了它们的语义三类交互讨论方式，可以是不同领域人与人在这一论域中的交互讨论，这时，要求用词范围广，用词定义有深度，但不必那么确切，可以模糊，必要时可以循环定义，可以是人和机器的交互讨论，语义的表达，不一定全部使用文字，可以用多媒体图示语义可以是不同应用领域的计算系统之间的交互讨论语义的表达必须确切，不容许语义冲突，不可循环定义例如，想要讨论：养育技术，变飞禽为宠物关键词飞禽宠物养育，通过google搜索，搜索结果30条中只有一条具有近似的含义用ontology设法表达丰富语义：一种养育技术，让幼小的飞禽经过养育成为陪伴人、受人喜爱的宠物DangdanggoogleAnOntology圈定一个知识范围圈定知识的应用范围应用领域的知识范围，如微电子业、或者汽车业；应用领域所涉及的常用词语，如尺寸、热耗、速度等属性词语，从语义上深一步探讨，它们需要在更基本的抽象级别上定义，为此，需要在更抽象一级的层面上圈出新的知识范围，圈出抽象的知识层次Metadata级，在工程、物理的公用知识级别上，运用尺寸、热耗、速度等术语的ontology元级别有基于更为基本的元级别，如探讨最基本的时间、空间、物质等概念的语义内涵，--理论物理语义的深浅层次一个ontology,一般首先给出一组概念的层次性结构，概念间的包含关系、组成关系、划分关系等，分类层次结构，例如，动物分类学中的纲目及区分于其他类属的特征，语义深浅大有讲究按is-a和part-of关系组织，组成概念结构。概念的语义描述，应该不局限于这种静态结构。其他如，‘先后关系’，‘因果关系’，或者语义复杂的‘参照关系’。具有丰富语义的关系往往无法清楚地表达出它的语义来，例如，Bob和Alice处于无法解脱的又恨又爱状态Ontology的两个问题Ontology讲究对词语含义的完整表达，在逻辑学和词语学上，具有语义的学术深度但不可能在有限的表达中穷尽其词语的语义ontology和OO（面向对象的概念设计）主要是什么区别？OO（面向对象的概念设计）UML主要用于人和人的交互共享，人和机器的交互共享，但基本不用于机器系统之间的交互共享ontology（语义网）OWL主要用于人和机器的交互共享，和机器系统之间的交互共享。但在人和人之间的交互共享上，通常会嫌它叙述太啰嗦，…UML和OWL是互通的returnWebOntology--让ontology从哲学范畴中解放出来，变为网页信息共享所必备的、几乎人人关心的东西WebOntology，对于页面中常用的词语（对应的概念）的含义，用归类、性质、和关系等描述，显式地表达出语义，一个WebOntology是一种共享词语和复用词语的语义约定WebOntology对其表达的语义不求全，在一定的语义深度层面上，取得复用者的认可例如Yahoo信息提供商收集了广泛的‘页面词语’按照一定语义分类层次，形成Yahoohierarchy,又，DublinCore描述网页信息资源的基本元数据metadata（Content,IntellectualProperty,Instantiation）WebOntologyWebOntology目标不再局限于逻辑学的学术范畴。语义描述主要是为计算机容易利用。不求语义的完整和深入，只求语义表达的可扩展性。它的任务是把共同约定、共同享用的知识（词语的语义规范），用计算机容易处理的形式表达出来。网页中所含的宝贵信息，通过tag（tag本身是词语）标识，而词语的语义则用ontology来理解是否真的合用，如‘养育’一词在该网站范围是否意味着：从幼小开始培养。应用WebOntology的方式Webportal，专题信息的收集站和提供信息服务的门户站。用ontologies所表达的共同兴趣，可以让不同侧面的读者查找到更加贴切的信息公司，内部存储积累的信息如何被有效利用，设法让内部各单位业务所产生和积累的信息，可以被不同角色的人员，例如销售人员、产品生产主管、公司研究主管等，根据他们自己需要的语义，去‘提取’有用的信息紧急事务处理，涉及跨多个业务知识领域的分析理解、把应急处理模版映射到实的执行计划，把高层决策映射到执行行动序列WebOntology的用途不可限量语义性搜索（带有明确语义但无法用关键词组表达的语义搜索）,跨领域的一名多义和多名同义的概念理解和概念区分，决策中高层决策所涉及词语概念，到具体行动的映射，网络信息服务的可扩展性，等等return构建一个WebOntology一个WebOntology在一定的知识范围（例如汽车修理业、动物分类学）内的用词（概念concept），所使用的常用词语集terms，词语的定义definitions以及词语之间的关系relationships基本词语，例如，字符串，名字，等已经在别处定义的词语，复合词语，例如，学生，注册纪录，等词语，需要给出定义公理性陈述：用基本词语和关系，给出复合词语的定义性陈述。Ontology不局限于某Web文档集合，这种语义范围不稳定。要在相对稳定的脑力思维级别，圈定一个知识范围Ontology的表达，可以用受限的一阶谓词逻辑，DL描述逻辑词语的定义和词语间的二元关系类class又直称为概念原子类atomicclass，复合类cmpsiteclass，角色role二元谓词，例如，父子关系原角atomicrole，父-子逆角inverserolev，子-父词语的定义，例如，家禽、宠物两个概念的异同----动物类、养育环境、用途复合cmpsiteclass概念的定义，区别其语义异同，东西、动物、陪伴人的东西；家养动物是动物的子类、禽类是动物的子类、家禽是禽类同时为家养动物，宠物是家养动物同时为陪伴人的东西词语间的二元关系原子作用atomicrole，例如养育环境depend(_,_)逆作用inverserole,环境所养育depend-(_,_)其他,复合二元关系R◎S等描述逻辑理论DL，它的特点是语义表达能力有限，推理简单，容易获得多项式复杂性的推理算法文件系统ontology的公理陈述每个文件都有唯一的字符串名每个文件，它或者是基本文件，或者是目录文件目录文件的儿子都是文件基本文件不是目录文件基本文件没有儿子每个文件的父文件个数小于等于1个根是一个没有父文件的目录文件……例1，‘文件系统’的ontology（基于DL逻辑）词语和词语间的二元关系类class又直称为概念C原子类atomicclass复合类cmpsiteclass作用role二元谓词R原子作用atomicrole逆作用inverserole……例子2抽象理论模型也可以成为一个ontology例如，一个描述逻辑理论DL(ALC)定义性陈述statement使用一组构造子constructors来定义复合类概念，这种陈述被称为公理陈述axiomstatement，又分为二概念的定义陈述term.axiom具体对象及其属性取值的描述assert.axiomTbox一组概念的定义陈述Abox一组具体对象及其属性取值的描述用于构造复合概念的构造子使用一组构造子constructors复合概念：∪、∩、～非、概念的约束：、、≡概念C受到关系R的限制：R.C;R.C;陈述例hasChild.FemalePersonhasChild.FemalePersonhasChild是关系R，陈述：至少有一个女孩子，全是女孩子概念类的个数约束(3hasChild)(2hasFemaleRelative)有三个以上孩子,至少有一个是女的亲属构造子是对概念予以约束（语义约束）的手段return挑战，WebofOntologies全球知识网与人脑内部的知识网，组织形式？全球知识网不同于相对集中的词库、字典库，分布式的建设:语义冲突消解,语义深度层次的划分：高等理论水平的ontologies层应该首先建设主要应用领域，以及它们的主要行动模板，所涉及的元数据，应该首先建设人们头脑中的知识粗略地来说，也是按‘块’划分(knowledgechunk)，知识的抽象层次和知识的应用领域，使用的频繁程度等等，皆可以用于‘块的划分’原则。WebOntology的挑战：用经济学的术语，在Web上Ontology的生产，流通和消费三个环节WebOntology的构建和生产：挑战之一，在创建Web内容的同时，方便地、同步地构建内容的Ontology。挑战之二，在改变Web文本内容的同时，维护WebOntology的同步变化。避免Ontology成为过期的废信息。挑战之三，当网站自身不主动向SemanticWeb迁移，如何把这些缺乏迁移动力的网站的数据转换为可用的语义信息WebOntology的传递和流通：理解“方言”OntologyOntology门户网站WebOntology的使用和消费：超越传统browser的客户端人机交流ontology,把语义自动变为机器可读的OntologyMetaData和Ontologies词汇(vocabularies)的语义Ontologies提供对不同元数据词汇及webpage模式间的互操作interoperation例如，有一个单位A要编制自己的业务的ontology，并发现一个onto-B很类似，其中90%的概念词语（tags）是A可以采用的，但10%必须另行定义建造Ontology的过程是选择复用对象，一大抄的过程，抄得合适不合适是学问建造Ontology需要理论和适用工具理论建设：语义表达和语义分析工具，需要新的理论工具，需要工具平台的建设Ontologies的互相利用，集成，比较检验等例子，想要讨论的主题：养育技术，变飞禽为宠物关键词飞禽宠物养育用图表达语义：语义丰富但恰当画出语义需要训练技术飞禽养育技术动物IS-A飞禽宠物幼崽IS-A幼崽飞禽PART-OFIS-A养育为IS-AIS-A幼崽飞禽宠物References01Reference[AsunciónGómezPérez.2002]Deliverable1.3:ASurveyonOntologyTools.OntoWebConsortium,31May2002.[Chalendar,G.&Grau,B.,2000].SVETLAN:Asystemtoclassifynounsincontext.InProceedingsoftheFirstWorkshoponOntologyLearning(OL-2000)inconjunctionwiththe14thEuropeanConferenceonArtificialIntelligence(ECAI2000).August,Berlin,Ge