[NLP] 语义网络与知识图谱入门(二)
语义网络与知识图谱入门(二)
OWL
本体声明
owl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准,当rdf:about属性的值为""时,本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。
<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>An example OWL ontology</rdfs:comment>
<owl:priorVersion rdf:resource="http://www.w3.org/TR/2003/PR-owl-guide-20031215/wine"/>
<owl:imports rdf:resource="http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/food"/>
<rdfs:label>Wine Ontology</rdfs:label>
</owl:Ontology>
rdfs:comment 提供了显然必须的为本体添加注解的能力。
owl:priorVersion 是一个为用于本体的版本控制系统提供相关信息(hook)的标准标签。
owl:imports 提供了一种嵌入机制,接受一个用rdf:resource属性标识的参数。导入另一个本体将把那个本体中的全部声引入到当前本体中.
rdfs:label对本体进行自然语言标注。
基本元素
类的定义
OWL中的所有个体都是类owl:Thing的成员。
<owl:Class rdf:ID="PotableLiquid">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#ConsumableThing" />
</owl:Class>
上例中PotableLiquid被定义为ConsumableThing的子类。
一个类的定义由两部分组成:引入或引用一个名称,以及一个限制列表。被直接包含在类定义中的各个表达式进一步限制了该类的实例,该类的实例属于所有这些限制的交集。(这里描述的是成为某个类的必要条件,关于描述成为某个类的充分必要条件,请参见owl:equivalentClass部分。
个体的定义
类的成员就是类的个体。
先定义类。
<owl:Class rdf:ID="Grape">
</owl:Class>
在定义本体
<owl:Class rdf:ID="WineGrape">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&food;Grape" />
</owl:Class>
然后就可以定义个体了
<WineGrape rdf:ID="CabernetSauvignonGrape" />
这里WineGrape为类名,rdf:ID为个体名。
定义属性
一个属性是一个二元关系。有两种类型的属性:
数据类型属性(datatype properties),类实例与RDF文字或XML Schema数据类型间的关系。
对象属性(object properties),两个类的实例间的关系。
<owl:ObjectProperty rdf:ID="madeFromGrape">
<rdfs:domain rdf:resource="#Wine"/>
<rdfs:range rdf:resource="#WineGrape"/>
</owl:ObjectProperty>
<owl:ObjectProperty rdf:ID="course">
<rdfs:domain rdf:resource="#Meal" />
<rdfs:range rdf:resource="#MealCourse" />
</owl:ObjectProperty>
上面例子可以看出,定义域为Wine,值域为WineGrape,也就是说,属性描述可以将两个类相关联,使得属性取值的key在Wine中,value在WineGrape中。
实体如何拥有定义的属性呢?
<owl:Thing rdf:ID="LindemansBin65Chardonnay">
<madeFromGrape rdf:resource="#ChardonnayGrape" />
</owl:Thing>
上面这个例子可以看出,LindemansBin65Chardonnay拥有属性madeFromGrape。并且可以根据其定义域知道他一定是葡萄酒。
例如,我们可以通过定义一个locateIn属性来将事物和他所在的地区相关联。
<owl:ObjectProperty rdf:ID="locatedIn">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.w3.org/2002/07/owl#Thing" />
<rdfs:range rdf:resource="#Region" />
</owl:ObjectProperty>
数据类型属性定义
<owl:Class rdf:ID="VintageYear" />
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="yearValue">
<rdfs:domain rdf:resource="#VintageYear" />
<rdfs:range rdf:resource="&xsd;positiveInteger"/>
</owl:DatatypeProperty>
数据类型的属性定义更像是类的属性,而对象的属性更像是实例的属性。
属性限制
可以使用owl:Restriction来对属性的值域进行进一步的限制。
<owl:Class rdf:ID="Wine">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&food;PotableLiquid" />
<rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasMaker" />
<owl:allValuesFrom rdf:resource="#Winery" />
</owl:Restriction>
</rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
上面例子使用了owl:Restriction来对Wine类进行限制owl:onProperty表明对哪个属性进行限制,而owl:allValuesForm则表明限制的取值范围。所以上面的例子可以解释为,所有Wine实例的hasMaker属性值必须为Winery的实例。
数量限制:
<owl:Class rdf:ID="Vintage">
<rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasVintageYear"/>
<owl:cardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:cardinality>
</owl:Restriction>
</rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
使用owl:cardinality可以限制实例属性的取值数量,这里onProperty表明对hasVintageYear属性限制,owl:cardinality则限制了该属性取值为1。
其他限制还有:
owl:maxCardinality 限制数值上界
owl:minCardinality 限制数值下界
owl:hasValue 限制属性值的实例必须有hasValue的资源
<owl:Class rdf:ID="Burgundy">
<rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasSugar" />
<owl:hasValue rdf:resource="#Dry" />
</owl:Restriction>
</rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
这个例子中,只有实例的hasSugar属性有Dry的资源,该实例才为Burgundy为的实例。
本体映射
表明两个类等价等价。equivalentClass两个类等价。
<owl:Class rdf:ID="TexasThings">
<owl:equivalentClass>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#locatedIn" />
<owl:someValuesFrom rdf:resource="#TexasRegion" />
</owl:Restriction>
</owl:equivalentClass>
</owl:Class>
上例表明,TexasThings类等价于一个无名类,而这个无名类加了locatedIn限制。
[NLP] 语义网络与知识图谱入门(二)的更多相关文章
- [NLP] 语义网络与知识图谱入门(一)
语义网络与知识图谱入门(一) RDF/XML 本体:一种形式化的对于共享概念体系明确而又详细的说明.就是指一种抽象的模型,可以用来描述对象类型.属性以及关系类型所构成的世界. RDF/XML主要讲的就 ...
- Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview
Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview 知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 ...
- 知识图谱与机器学习 | KG入门 -- Part1-b 图深度学习
介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的&quo ...
- 知识图谱辅助金融领域NLP任务
从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识, ...
- C#特性知识图谱-二、事件
C#特性知识图谱-二.事件 二.事件 在事件驱动的软件系统中,符合某种预设条件的情形出现是,一个事件就会被触发. 2.1 事件三要素 事件源:激发事件的对象 事件信息:事件本身说携带的信息 事件响应者 ...
- 知识图谱与机器学习|KG入门 -- Part2 建立知识图谱
介绍 在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric,并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念.并给出了我对Data Fabric的定义: Data Fabric是 ...
- 知识图谱与机器学习 | KG入门 -- Part1 Data Fabric
介绍 如果你在网上搜索机器学习,你会找到大约20500万个结果.确实是这样,但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易,然而会有一些非常棒的描述或定义.在这里,我将提出机器学习的另一种定义,重点介绍一 ...
- Task1:知识图谱介绍(1天)
一.知识图谱简介 "知识图谱本质上是语义网络(Semantic Network)的知识库".但这有点抽象,所以换个角度,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图( ...
- 哈工大知识图谱(Knowledge Graph)课程概述
一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) ...
随机推荐
- linux yum 安装及卸载
在Centos中yum安装和卸载软件的使用方法安装方法安装一个软件时yum -y install httpd安装多个相类似的软件时yum -y install httpd*安装多个非类似软件时yum ...
- SQL SERVER 2012安装配置说明(多图详解)
1. 优先安装软件 1. net framework3.5. 2. 在安装SQL SERVER 2012前需要3.5的支持.在WIN 2012系统可以在系统管理的添加角色和功能中安装,如下将[.NET ...
- D-query SPOJ - DQUERY (莫队算法裸题)
Given a sequence of n numbers a1, a2, ..., an and a number of d-queries. A d-query is a pair (i, j) ...
- 【CF160E】Buses and People
题目大意:给定 N 个三元组 (a,b,c),现有 M 个询问,每个询问给定一个三元组 (a',b',c'),求满足 a<a', b'<b, c'<c 的最小 c 对应的元组编号. ...
- Mac 安装RN android开发环境
前言 前面介绍了MAC 安装,再来讲讲mac 安装 安卓的开发环境 首先貌似很多Mac自带安卓JDK ,你可以在终端上输入java -version 看是否已经有java开发环境. 如果没有java开 ...
- 03-01 Django之视图层
Django之视图层 一 视图函数 视图函数,简称视图,属于Django的视图层,默认定义在views.py文件中,是用来处理web请求信息以及返回响应信息的函数,所以研究视图函数只需熟练掌握两个对象 ...
- STM32的系统时钟设置SystemClock_Config()探究
一.首先了解几个硬件名词: stm32有多种时钟源,为HSE.HSI.LSE.LSI.PLL,对于L系统的,还有一个专门的MSI 1.HSE是高速外部时钟,一般8M的晶振,精度比较高,比较稳定. 2. ...
- 2、DockPanel
DockPanel——停靠面板,内部控件或容器可以放置在上.下.左(默认).右.类似于Java AWT布局中的BorderLayout. 但与BorderLayout不同的是,每一个区域可以同时放置多 ...
- C# 获取文件信息
string fullPath = @"d:\test\default.avi"; string filename = Path.GetFileName(fullPath);//返 ...
- Flash大文件断点续传解决方案
核心原理: 该项目核心就是文件分块上传.前后端要高度配合,需要双方约定好一些数据,才能完成大文件分块,我们在项目中要重点解决的以下问题. * 如何分片: * 如何合成一个文件: * 中断了从哪个分片开 ...