基于嵌入模型的OWL知识图谱自动化建模系统

本文档探讨了一种新颖的嵌入式方法——"OWL Learner"，用于从RDF数据自动抽取OWL本体中的谓词逻辑表达式（OWL axioms）。该系统将本体构建过程转化为机器学习中的分类问题，从而可以利用现成的工具来学习OWL语义。方法主要分为三个模块：嵌入、采样和训练与学习。 首先，"嵌入"模块是核心，它利用深度学习或图神经网络技术，将复杂的数据结构和关系转换为低维向量空间中的可理解表示。这种转换使得抽象的概念能够在连续的空间中被捕捉和理解，便于后续处理和推理。 其次，"采样"模块负责处理大规模数据集，如DBpedia和YAGO等，通过有效的抽样策略，选择最具代表性的实例进行学习，以提高学习效率并避免过拟合。 最后，"训练与学习"模块利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树或者深度学习模型，对抽取的特征进行训练，以生成高质量且表达能力强的OWL axioms。这些axioms涵盖了实体间的各种类型关系，包括类的继承、属性的定义以及对象的约束等。 作者们通过对DBpedia和YAGO等大型本体库的实验验证了这种方法的有效性和效率。实验结果显示，OWL Learner能够自动且高效地从原始数据中学习出精确、丰富的OWL知识，显著提升了本体构建的自动化水平。这种方法对于减少专家知识依赖、加快本体构建速度以及推动知识图谱的发展具有重要意义。 总结来说，本文的研究工作将机器学习的智能分析技术与本体工程相结合，提供了一种创新的工具和技术框架，为构建复杂的OWL本体提供了新的可能性，同时也为未来的知识自动化处理开辟了新的途径。