Learning Expressive Ontologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Volker, J. (EDT)

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:

价格:564.00 元

装帧:

isbn号码:9781607500339

丛书系列:

图书标签:

• ontology
• knowledge representation
• semantic web
• artificial intelligence
• knowledge engineering
• reasoning
• description logic
• expressiveness
• formal methods
• linked data

《学习表达性本体》 洞悉知识的内在结构，赋能智能的深度交互 在这个信息爆炸的时代，我们每天都淹没在海量的数据之中，然而，如何从这些杂乱无章的碎片中提炼出有意义的洞察，如何让机器真正理解我们所表达的世界，一直是困扰着计算机科学、人工智能、信息科学乃至哲学等诸多领域的核心挑战。传统的知识表示方法，往往侧重于形式逻辑的严谨性，或者仅仅停留在简单的语义关联，却难以捕捉到知识背后那丰富、细腻、且高度“表达性”的内涵。这就像我们虽然能描述出“一只猫”，但却无法让机器理解“猫”的优雅、慵懒、警觉，以及它与“家”的温暖联系。 《学习表达性本体》正是为了回应这一迫切需求而诞生的。本书并非简单地罗列本体论的定义和技术，而是深入探讨了“表达性本体”这一更为强大、更具潜力的知识表示范式。它不仅仅是关于如何构建本体，更是关于如何通过本体，让知识“说起话来”，让机器能够“体会”到知识的深层含义和微妙之处。 为何需要“表达性”？ 在传统的知识图谱或本体构建中，我们常常使用描述逻辑（Description Logics, DLs）等形式化语言来定义概念、角色以及它们之间的关系。这些工具非常适合表达对象集的成员资格、属性归属等基本信息，能够有效地进行逻辑推理，例如判断某个实例是否属于某个概念，或者某个关系是否传递。然而，当我们需要表达更复杂的语义，比如： 模态和假设： “如果天气不好，我们可能会取消野餐。”这里的“可能”是一种模态，表示不确定性。 非单调推理： “通常情况下，鸟会飞。企鹅是鸟，但企鹅不会飞。”这里的“通常”引入了可废弃的规则，挑战了经典的单调逻辑。 意图和目的： “用户搜索‘健康食谱’的意图是想学习如何制作低脂餐点。”表达了用户的深层动机。 情态和语气： “这位作家以其尖锐的讽刺而闻名。”这里的“尖锐”描述了一种表达方式的特质。 因果和时序： “暴雨导致河流决堤，进而引发了洪水。”清晰地展现了事件之间的因果链条。 情感和评价： “这部电影的情节跌宕起伏，令人感动。”传递了观众的情感体验。 这些“表达性”的层面，往往是人类理解和交流的基石，却常常被现有的本体论工具所忽视。正是因为缺乏对这些表达性维度的捕捉，我们现有的智能系统，尽管能够处理大量数据，却常常显得“死板”、“缺乏理解力”，难以真正实现通用人工智能的宏大目标。 《学习表达性本体》正是聚焦于如何克服这一限制，通过引入和发展一系列更强大的本体构建和推理机制，来赋予知识更丰富的表达能力。 本书的核心内容与价值 本书将带领读者踏上一段探索表达性本体的深度旅程，从理论的基石到实践的应用，层层递进，全面而系统地展现这一前沿领域的魅力。 第一部分：表达性本体的理论基础与建模范式 超越描述逻辑： 我们将回顾描述逻辑在知识表示上的贡献，并深入分析其在表达复杂语义时的局限性。在此基础上，本书将重点介绍和讨论那些能够突破这些局限性的扩展和新范式，例如： 模态逻辑（Modal Logics）： 探讨如何利用模态逻辑来表达可能性、必然性、时间、信念、义务等概念，从而让本体能够描述不确定性和主观性。 非单调逻辑（Non-monotonic Logics）： 介绍如何构建能够处理可废弃规则和例外情况的本体，这对于模拟现实世界中常见的“常识性”推理至关重要。 情感本体（Affective Ontologies）： 探索如何为情感、情绪、态度等主观体验建模，使智能系统能够感知、理解甚至模拟人类的情感状态。 意图本体（Intent Ontologies）： 揭示如何捕捉用户或系统的深层意图和目标，从而实现更具目的性和人本化的智能交互。 因果本体（Causal Ontologies）： 深入研究如何形式化地表示因果关系，区分因果与相关，这对于构建具有预测和解释能力的智能系统至关重要。 时态本体（Temporal Ontologies）： 探讨如何精细地建模时间，包括事件的发生、持续、顺序以及时间间隔，为理解动态过程提供坚实基础。 新的建模语言与表示方法： 除了理论上的概念，本书还将介绍和评析一系列在表达性本体领域涌现出的新的建模语言和表示方法，它们是如何在形式上实现对更丰富语义的捕捉的。 表达性本体的评估标准： 如何判断一个本体是否“表达性”？本书将探讨评估表达性本体的维度和标准，包括其表达能力、推理能力、可解释性以及与人类认知模式的契合度。 第二部分：表达性本体的学习与构建技术 从数据到表达性本体： 自动或半自动地从海量、异构的数据中学习表达性本体，是实现大规模应用的关键。本书将深入探讨： 基于机器学习的本体学习： 介绍如何利用自然语言处理（NLP）、文本挖掘、模式识别等技术，从非结构化文本、结构化数据中抽取概念、关系，并进一步识别和构建更具表达性的语义结构。 众包与协作式本体构建： 探讨如何利用众包平台和协作工具，汇聚人类的智慧，共同构建和完善表达性本体，尤其是在涉及主观性、文化敏感性等领域。 融合多源异构本体： 面对现实世界中存在的不同来源、不同表达方式的本体，如何进行有效的融合，形成一个更全面、更具表达力的统一知识库。 本体的演化与更新： 知识是动态变化的，本体也需要不断演化以适应新的信息和理解。本书将讨论本体的更新策略、版本控制以及如何处理本体的冲突和不一致性。 本体质量保证与验证： 如何确保所构建的本体是准确、完整、一致且具有实际应用价值的？本书将介绍相关的质量评估方法和验证技术。 第三部分：表达性本体的应用与实践 赋能下一代人工智能： 表达性本体的应用前景广阔，能够深刻地改变我们与人工智能的互动方式。本书将重点探讨其在以下领域的应用： 智能问答系统： 使问答系统能够理解更复杂、更细微的问题，提供更具洞察力和个性化的答案。 自然语言理解与生成： 提升机器对自然语言的深层理解能力，并能够生成更自然、更富有情感和意图的文本。 个性化推荐与搜索： 深入理解用户的兴趣、意图和偏好，提供更精准、更符合情境的推荐和搜索结果。 情感计算与人机交互： 使机器能够更好地感知、理解和响应人类的情感，实现更自然、更富有同理心的人机交互。 知识发现与洞察： 通过对表达性本体的推理，从海量数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和深层联系，为决策提供支持。 领域知识工程： 在医疗、金融、法律、教育等专业领域，构建高度表达性的本体，提升专业知识的利用效率和智能化水平。 案例研究与最佳实践： 本书将通过详实的案例研究，展示表达性本体如何在实际应用中发挥其独特价值，并总结出在不同场景下的最佳实践经验。 本书的读者对象 《学习表达性本体》适合广泛的读者群体，包括但不限于： 计算机科学家与研究人员： 对知识表示、人工智能、语义网、机器学习等领域有深入研究或兴趣的学者。 人工智能工程师与开发者： 希望构建更智能、更具理解力的人工智能系统，提升应用性能和用户体验的从业者。 信息科学家与数据分析师： 致力于从复杂数据中提取价值，构建更具洞察力的知识体系的专业人士。 哲学与认知科学的探索者： 对知识本质、人类认知过程以及机器智能的未来感兴趣的思考者。 对本体论和知识工程感兴趣的初学者： 希望系统学习和理解本体论的最新发展，特别是其在表达性方面的进展的读者。 结语 《学习表达性本体》并非一本止步于理论的学术著作，它更是一扇通往未来智能世界的大门。通过掌握本书所介绍的理念和技术，你将能够构建出更强大、更灵活、更具“理解力”的知识系统，为解决当今世界面临的复杂挑战，以及迎接人工智能的下一个黄金时代，贡献你的智慧和力量。这是一次关于知识表达的革命，一次关于智能边界的拓展，一次关于人类与机器共融未来的探索。让我们一同进入表达性本体的奇妙世界，解锁知识的无限可能。

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