面向數據庫的本體抽取與支持工具的研究.pdf

1、本體作為一種能在語義和知識層次上描述概念的建模工具，可有效地解決知識工程中知識共享和重用兩大重點問題。近幾年本體已經成為人工智能領域的研究熱點，主要研究本體表示、本體構建、本體集成、本體應用等。 為了重用和共享已有知識系統(tǒng)中的知識，首先需要獲取針對已有知識系統(tǒng)的本體。目前本體大都由領域專家手工編輯生成，存在工程復雜、過分依賴專家、構建速度慢等缺點。為了克服以上缺點，本文在構建本體時利用了已有知識系統(tǒng)中的關系數據庫資源，對基于關系

2、數據庫的本體抽取方法進行研究。 本文首先提出基于關系數據庫的本體抽取方案，包括關系數據庫資源提取、本體概念生成、概念之間關系標注和與已有本體進行集成四個過程。其中主要對概念生成過程進行研究，提出先從數據庫資源生成階段實體，再將階段實體映射成本體概念的新構想。其中對階段實體進行了形式化定義與描述，并對階段實體生成方法及概念生成方法進行研究與討論。 本文還對本體集成方法進行一定研究。本體集成過程為先利用聚類算法來找出相似概念