新书推介:《语义网技术体系》
作者:瞿裕忠,胡伟,程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论,如:Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
    [返回] 中文XML论坛 - 专业的XML技术讨论区W3CHINA.ORG讨论区 - Web新技术讨论『 Semantic Web(语义Web)/描述逻辑/本体 』 →  (目前暂停) 热 烈 欢 迎 黄 智 生 博 士 做 客 SW 版, 与 国 内 师 生 交 流 Semantic Web 相 关 话 题。 查看新帖用户列表

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       本主题类别:     
     Huang 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 

    以下是引用orangebench在2004-8-31 21:19:12的发言:
    还是不明白Provenance和context的关系,能否举例说明?

    “ RDF Reification 可以一定程度地用来表述出处”,这个“一定程度”的意思又是什么呢?
    什么情况下,它不能完全表述呢?


    数据出处(Provenace)对应一个信息提供者, 所以可以指向一个名字或Link.
    上下文(Context)对应一个陈述集合,通常可用Reification+Bag来描述。
    具体例子可参见:
    http://www.hpl.hp.com/techreports/2003/HPL-2003-231.pdf

    “一定程度”是指对这些描述方法,人们还有许多争论,主要是
    对有关概念还没有一个统一的定义,而且这些描述是否能满足人们
    对有关概念的相应功能的所有要求还没有深入的研究。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/3 22:51:00
     
     Huang 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 
    "Semantic Web" is more popular than "Relational Databases". See the following link in GoogleFight:

    http://www.googlefight.com/cgi-bin/compare.pl?q1=%22semantic+web%22&q2=%22relational+database%22&B1=Make+a+fight%21&compare=1&langue=us


    以下是引用orangebench在2004-7-30 9:52:24的发言:
    有什么理由去让我们相信语义Web就一定能成功呢?

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/9 21:25:00
     
     orangebench 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 
    哈哈,这个发现比较有趣 ;-),也有说服力!
    以下是引用Huang在2004-9-9 21:25:45的发言:
    "Semantic Web" is more popular than "Relational Databases". See the following link in GoogleFight:

    http://www.googlefight.com/cgi-bin/compare.pl?q1=%22semantic+web%22&q2=%22relational+database%22&B1=Make+a+fight%21&compare=1&langue=us


    [quote]以下是引用orangebench在2004-7-30 9:52:24的发言:
    有什么理由去让我们相信语义Web就一定能成功呢?
    [/quote]


    ----------------------------------------------
    Semantic Web is a dream; Semantic Web technology is 
    the reality.
    Weblog: http://blog.w3china.org/~orangebench/

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/9 22:16:00
     
     IAdmireU 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 谢谢黄博士。
    黄博士:

    你好!
    我一口气看完了所有的贴,虽然有些还不甚了然,但我知道你在SW方面有很深的造诣,我想请求你一个有关SW的应用的问题。

    我现在在做有关觉察上下文计算方面的工作,想通过推理已有的状况推知更深层的知识,如已知某个用户需要“彩色激光A4的打印机”,而计算环境中没有直接满足要求的打印机,而有“彩色喷墨A3的打印机”,需要能通过推理来告诉用户“计算环境中没有所需的打印机,不过有近似满足要求的打印机”。

    请问,这种问题基于本体(语义)推理是否能解决?解决的思路大体是什么?

    我目前想使用RDF+OWL描述所有的资源,通过推理描述内容来解决问题,不知道行否?

    谢谢。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/10 14:11:00
     
     Huang 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用IAdmireU在2004-9-10 14:11:23的发言:
    我现在在做有关觉察上下文计算方面的工作,想通过推理已有的状况推知更深层的知识,如已知某个用户需要“彩色激光A4的打印机”,而计算环境中没有直接满足要求的打印机,而有“彩色喷墨A3的打印机”,需要能通过推理来告诉用户“计算环境中没有所需的打印机,不过有近似满足要求的打印机”。

    请问,这种问题基于本体(语义)推理是否能解决?解决的思路大体是什么?

    我目前想使用RDF+OWL描述所有的资源,通过推理描述内容来解决问题,不知道行否?


    你提了一个很好的问题, 它在理论上和工程上都十分值得深入研究。

    从工程的角度上看, 一个直观的解决方法是建立一个“可能替代品“关系
    来描述它们, 即把“彩色喷墨A3的打印机”描述成“彩色激光A4的打印机”
    的一种可能替代品,这样当没有所需的打印机的时候,就寻找一个可能替代品来回答。

    但这种方法并不是很理想的方法,它要求我们要把有关“替代品”关系
    事先描述好, 而不是从有关概念的语义上自动得出“相近产品”的关系。
    人们总是希望把有关系统实现得更"智能化”一些,也就是能够实现你上述所说的
    “通过推理已有的状况推知更深层的知识”,
    这同通常所说的逼近推理(approximate reasoning)不相同,同模糊推理也不
    完全一样。

    这里涉及到SW上的一个很普遍的基础问题,即如何度量两个概念之间的语义距离。
    语义距离越近,就表明两个概念越相似。这样在工程实现上就可以用于有关“可能替代品“
    的推理。许多人现在使用的是计算语言学上的方法, 特别是用WordNet的办法来度量
    两个概念的语义距离。有的使用格论(Lattice Theory)的方法来度量两个概念的距离,
    即分析有关概念的属性组成,如”彩色激光A4的打印机“的属性是"彩色,激光, A4,...",
    "彩色喷墨A3的打印机”的属性是"彩色,喷墨, A3,...", 它们只在很少的几个属性上
    是不同的,所以是非常相近的。

    过一段时间,我给你传一些有关文献, 供你参考。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/10 23:57:00
     
     cquzjh 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    黄博士,你好!我在看了一段时间的有关rdf/ontology/sw方面的东东之后,觉得倒是越来越糊涂了。:)在这里,想麻烦你就一些相关的基本问题做个解释好吗?
    1.  rdf(s) vs xml(s)、owl vs rdfs之间的层次关系、优缺点(why)以及它们各自解决了什么现实问题?
    2.  现在sw的主要应用领域以及各自的实施过程、方针等(最好能举些个实例,呵呵)
    3.  The future of sw
    我想这些问题都会困扰着每一个初学者。在看了论坛上大伙的讨论,还是觉得仅停留在一些理论的层面上,不够具体、明了。还想请黄博士给大伙儿解释一下!
    3x
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/11 0:26:00
     
     IAdmireU 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    黄博士,你好!很高兴你能回复,我深受启发。

    我还有几个问题向你求教:
    1、你所提及的“度量两个概念之间的语义距离”的方法能否使用Jena之类的RDF/OWL工具实现?如何实现?

    2、你说的方法: “分析有关概念的属性组成,如”彩色激光A4的打印机“的属性是"彩色,激光, A4,...","彩色喷墨A3的打印机”的属性是"彩色,喷墨, A3,...", 它们只在很少的几个属性上是不同的,所以是非常相近的”,这种方法是否能处理“语义大小”问题?如“彩色打印机”能替代“黑白打印机”,“A3幅面打印机”能替代“A4幅面打印机”,这里好像是“彩色>黑白”,“A3>A4”。

    谢谢。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/14 20:28:00
     
     panguoqing 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    to Dr. huang:
    我也在做语义相似性的研究,请您发点相关论文资料给我panguoq@163.net,谢谢!
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/14 22:12:00
     
     aubadedream 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    黄博士:
          你好,我对语义相似性方面也很感兴趣,能否也将相关资料给我aubadedream@yahoo.com.cn,十分感谢!
          你在上面提到的例子,也就是彩色喷墨A4打印机和彩色激光A4打印机的匹配上提到一个方法,也就是将其分解,在进行比较,这涉及到了如何分解?分解到多大的粒度?此外,分解后,怎么就知道喷墨可以和激光对比?最后按照我的理解,就是似乎只能做到定性,也就是相似级别,而不能做到定量,是这样么?
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/21 21:58:00
     
     Huang 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用IAdmireU在2004-9-14 20:28:27的发言:

    你所提及的“度量两个概念之间的语义距离”的方法能否使用Jena之类的RDF/OWL工具实现?如何实现?



    Jena之类的RDF/OWL工具只是有关的语言处理工具而已。语义距离的分析
    和处理是属于更上层的东西。它需要非标准的逻辑和推理能力。要在这些工具
    之上再建立一个处理层。这有许多不同的做法。

    比如说,我们现在就是用逻辑程序语言建立一个基于概念相关性的推理层来
    进行语义网中非协调本体的推理。目前我们只是用语法相关性(syntactic
    relevance)来处理,结果表明它能够较好地处理非协调本体的推理。目前有关
    系统仍在实现之中。待它全部完成之后,我可能给你提供源代码供你参考。
    如果你对逻辑程序设计的方法感兴趣的话, 可参见我们的有关网站上的材料:
    http://wasp.cs.vu.nl/sekt/dig

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2004/9/24 21:29:00
     
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    2024/6/16 5:40:57

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