本体和知识图谱之间的区别是什么 (本体和知识图谱的关系)

文章编号:36863 资讯动态 2024-11-30 知识图谱

双语原文链接: What’s The Difference Between an Ontology and a KnowLEDge Graph?


随着语义应用程序成为业界越来越热门的话题,客户经常来EK询问有关本体和知识图谱的问题。具体来说,他们想知道两者之间的区别。本体和知识图谱是一回事吗?它们有何不同?两者之间是什么关系?

在这篇博客中,我将引导您了解本体和知识知识图谱,讲述它们之间的区别以及它们如何组织大量数据和信息。

什么是本体?

本体是语义数据模型,用于定义domain中事物的类型以及可用于描述它们的属性。本体是广义的数据模型,这意味着它们仅对具有某些属性的事物的一般类型进行建模,而并不包含有关我们domain中具体个体的信息。例如,本体论不能描述您的狗,斑点和它的所有个体特征,主要描述狗的一般概念,尝试描述大多数狗可能具有的特征。这样做可以使我们在将来用本体来描述其他狗。

本体有三个主要组成部分,通常描述如下:

例如,假设我们有以下关于书籍、作者和出版商的信息:

本体和知识图谱之间的区别是?

首先,我们要标识类(数据中事物的唯一类型)。这个示例数据似乎捕获了关于书籍的信息,因此它是类的一个很好的候选项。具体来说,示例数据捕获了关于书籍的某些类型的内容,比如作家和出版商。再深入一点,我们可以看到我们的数据还捕获了关于出版商和作者的信息,比如他们的位置。这给我们留下了这个例子中的四个类:

下一步,我们需要标识关系和属性(为了简单,我们可以将关系和实体属性都视为属性)。使用我们在之前定义的类,我们可以查看数据并开始列出我们看到的每个类的所有属性。例如,在书籍类中,一些属性可能是:

需要注意的是,这些属性可能适用于任何给定的书籍,但它们不一定适用于每一本书。例如,很多书都没有续集。这在我们的本体中很好,因为我们只是想确保我们捕获了可能适用于许多(但不一定是所有)书籍的属性。

虽然上面的属性列表很容易阅读,但是重写这些属性以更清楚地定义我们的类和属性会有所帮助。例如,“书籍有作者”可以写成:

书→有作者→作者

尽管你可以包括更多的属性,这取决于你的用例,对于这个博客,我已经定义了以下属性:

记住,我们的本体是一个通用的数据模型,这意味着我们不想在本体中包含关于特定书籍的信息。相反,我们希望创建一个可重用的框架,将来我们可以用它来描述其他书籍。

当我们结合类和关系时,我们能够以图的形式查看本体:

本体和知识图谱之间的区别是?

什么是知识图谱?

使用本体作为一个框架,我们可以添加关于个别书籍、作者、出版商和位置的真实数据来创建一个知识图谱。利用上面表中的信息和本体,我们可以创建每个本体关系的特定实例。比如,如果我们的本体中有这样的关系“书籍→有作者→作者”,这个关系的单个实例如下:

本体和知识图谱之间的区别是?

如果我们把我们拥有的关于《杀死一只知更鸟》这本书的所有信息加进去,我们可以看到知识图谱的开端:

本体和知识图谱之间的区别是?

如果我们对所有的数据都这么做,我们最终会得到一个使用本体对数据进行编码的图。通过使用知识图谱,我们可以将数据看作一个关系网络,而不是作为单独的表格在我们无法理解的数据点间绘制新的连接。具体来说,使用SPARQL,我们可以查询数据和使用推理功能(让知识图谱建立之前没有定义的连接)。

本体和知识图谱之间的区别是?

那么本体和知识图谱有什么不同呢?

正如你在上面例子中所看的,当你将本体(我们的数据模型)应用到一组单独的数据点(书籍、作者和出版商数据)时,那么就是创建了一个知识图谱。换句话说:

本体+数据=知识图谱


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