【知识图谱】王昊奋-第2课笔记-知识表示与知识建模

(未完待续)

一、早期知识表示简介

1. 知识是智能的基础，推理和学习一样重要。

2. 知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性和可利用性。

3. 知识分类：常识+领域、事实+过程+控制、确定+不确定、逻辑+形象。

4.  早期知识表示方法

（1）一阶谓词逻辑：Horn逻辑（子集）、描述逻辑（可判定子集，O:=<TBox,ABox>）

（2）产生式规则：if-then结构

（3）框架：是一种描述对象属性的数据结构

（4）语义网络：（节点，弧，节点），本质上将逻辑运算符和逻辑项映射到图中的元素。

二、基于语义网的知识表示框架

1. RDF和RDFS

（1）W3C推荐的语义网标准栈。知识图谱最需要的是RDF和SPARQL。

（2）RDF简介

R(Resource): 页面、图片、视频等都具有URI标识符

D(Description): 属性、特征和资源之间的关系

F(Framework): 模型、语言和这些描述的语法

（3）RDF模型：在RDF中知识总是以三元组形式出现的。（eg., Subject-Predicate-Object）

（4）RDF本身是一种图模型，可以表示为：vertex-edge-vertex。

URI可以用前缀指代。属性值（value of properties）可以是文字或者字符串，不被URI指代。

（5）RDF空白节点。作为匿名资源，是连接其它非匿名资源的桥梁。如：王昊奋是某一次KG讲座的讲者。

（6）RDF是数据模型，不是序列化格式。一些序列化格式：RDF/XML、N-Triples、Turtle、RDFa等。

（7）开放世界假设（与封闭世界假设定义，表示没有定义的属于不知道而非不成立）

（8）RDF允许分布式地定义知识，并且从逻辑角度可以通过URI合并。

（9）常标注RDF：扩展RDF用来表达更多的信息（时间、不确定性、空间、信任等）

eg.,(s,p,o):λ  (特朗普, 就职, 总统)：2017年

（10）RDFS（RDF Schema）在RDF基础上提供术语、概念等的定义方式，可以帮助推理。

a. 为RDF定义的词汇：class、subClassOf、type、Property、subPropertyOf、Domain、Range。

b. 如下：speaker是talk和person在Schema层的约束。Domain、Range分别是模式上对主语、宾语的约束。

2. OWL和OWL2 Fragments

3. SPARQL查询语言

4. Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示

三、典型知识库项目的知识表示

四、基于本体工具(Protege)的知识建模实践

思考：

1. 知识建模是基于知识表示的方式和语言。

问题：

1. RDF和XML的关系？前者是模型，后者只是序列化格式，不是语义（semantic）意义上的。

2. 同义词在推理时怎么处理的？需要知识融合。

3. 跳（hop）的定义是什么？基于无向图。

4. URI和URL的区别是什么？URL是URI的一种。