Tabla de contenido
1 unidad principal (ontología)
1.2 Ontología de Knowledge Graph VS Modelo de base de datos
1.3 Aprendizaje de ontología (manual)
1.4 Aprendizaje de ontología (automático)
1.4.1 Método 1: aprendizaje de ontología basado en reglas
1.4.2 Método 2: Aprendizaje de ontologías basado en aprendizaje automático
1.5 Direcciones de investigación
1.6 Transferir modelo de aprendizaje basado en máxima entropía
1.6.1 La idea central del modelo
2.1 Herramienta de modelado-Protege
3 Práctica industrial de modelado del conocimiento de dominio
4 Resumen del modelado de conocimientos en el gráfico de conocimientos
1 unidad principal (ontología)
Ontología: la descripción del conocimiento compartido en el dominio es la base de la Web Semántica, la Búsqueda Semántica, la Ingeniería del Conocimiento y muchas aplicaciones de inteligencia artificial.
1.1 Ingeniería de Ontología
El gráfico de conocimiento necesita una ontología para describir y definir formalmente el alcance del conocimiento y los hechos que describe.
La ingeniería de ontología es una metodología que utiliza especificaciones de ingeniería para garantizar la calidad de la ontología .
1.2 Ontología de Knowledge Graph VS Modelo de base de datos
1.3 Aprendizaje de ontología (manual)
Literalmente, el aprendizaje automático debería ser el foco de la computadora
1.4 Aprendizaje de ontología (automático)
1.4.1 Método 1: aprendizaje de ontología basado en reglas
Escriba manualmente reglas de plantilla para extraer ontología
Ventajas: utilice el conocimiento experto para escribir y extraer plantillas
Desventajas: reglas insuficientes, reglas en conflicto y dificultad para expandir
1.4.2 Método 2: Aprendizaje de ontologías basado en aprendizaje automático
Convierta el aprendizaje de ontología en problemas de clasificación o etiquetado de secuencias en el aprendizaje automático;
seleccione características y modelos de aprendizaje, entrénelos y aprenda a obtener ontología
Ventajas: alta eficiencia, automatización
Desventajas : existe una contradicción entre la generalidad del modelo de aprendizaje y el efecto de aprendizaje
1.5 Ruta de investigación
1.6 Transferir modelo de aprendizaje basado en máxima entropía
1.6.1 La idea central del modelo
Estimación de parámetros Wg
Estimación de parámetros p
Conocimiento del campo objetivo Wd
2 Modelado del conocimiento
2.1 Herramienta de modelado-Protege
2.2.1 Razonamiento:
Conocido:
1. Pei Wende y Pei Xiu son ejemplos de personajes
2. El padre de Pei Wende es Pei Xiu
3. El dominio de su padre es un personaje y el
rango es un hombre.
Razonamiento:
1. Pei Xiu es un hombre
3 Práctica industrial de modelado del conocimiento de dominio
- Paso 1: conocimientos básicos
- Paso 2: reutilización del conocimiento.
- Step3: diseño del cuerpo
- Paso 4: optimización experta del dominio
- Paso 5: realización de ontología
4 Resumen del modelado de conocimientos en el gráfico de conocimientos
El gráfico de conocimiento contiene una capa de ontología y una capa de instancia. Las ontologías generalmente se construyen manualmente y los ejemplos generalmente se extraen y construyen automáticamente.
El propósito de la ontología es determinar el conocimiento que el gráfico de conocimiento puede describir
- La representación formal de la ontología no es necesariamente necesaria
- No necesita necesariamente un software de modelado profesional como Protege
- No necesariamente hace que el cuerpo se almacene en el repositorio de datos , se puede usar directamente en el programa
Los implementadores de gráficos de conocimiento utilizan la ontología para determinar el alcance de la extracción de conocimiento, reglas de razonamiento, consultas de construcción, etc.