基于知识表示语言本体的通用语义导入、导出和翻译

基于知识表示语言本体的通用语义导入、导出和翻译杰里米·贝纳德引用此版本：杰里米·贝纳德。基于知识表示语言本体的通用语义导入、导出和翻译。理论与形式语言[cs.FL]。留尼汪大学，2017年。法语。NNT：2017LARE0021。电话：01761397HAL ID：电话：01761397https://theses.hal.science/tel-01761397提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire1 /154留尼汪大学科学、技术和健康博士论文以科学博士来自留尼汪提及：信息学提交和支持者杰里米·贝纳德基于语义本体的通用语义导入、导出和翻译知识表示的语言论文指导：菲利普·马丁支持日期：2017年陪审团：报告员：娜达·马塔教授特鲁瓦技术大学南乐丹教授尼斯大学技术学院主任：菲利普·马丁H.D.R.高级讲师留尼汪大学主席：南乐丹检查员：朱丽叶·迪比·巴塞洛缪教授农业巴黎科技拉卢·托马斯普洛斯H.D.R.研究员INRA蒙彼利埃阿尼尔·卡萨姆-切奈全球技术控股2 /154摘要知识表示语言（LRC）是允许以逻辑形式表示和共享信息的语言。有许多LRC。每个LRC都有一个抽象的结构模型，并且可以有多个符号。这些模型和符号旨在满足不同的建模或可计算性需求，以及不同的偏好。当前的管理或翻译LRC的工具仅适用于少数LRC，并且不允许或很少允许其最终用户调整这些LRC的模型和符号。本论文有助于解决这些实际问题和最初的研究问题："RC的导入函数和导出函数是否可以通用地指定，如果可以，如何指定它们的资源？"本论文是一个更大的项目的一部分，该项目的总体目标是促进与软件组件及其表示相关的知识的共享和重用。本文所采用的方法是基于一个名为KRLO的LRC本体，因此是这些LRC的形式化表示。KRLO有三个重要的和原始的特性，这篇论文有助于：i）它以统一的方式表示来自不同家族的LRC模型，ii）它包括LRC符号的本体，iii）它指定了用于在各种LRC中导入和导出RC的通用函数。这篇论文帮助改进了KRLO的第一个版本（KRLO_2014），并产生了第二个版本。KRLO_2014包含建模不准确性，使其难以或不切实际地利用。这篇论文还对"Structure_map"的规范和操作做出了贡献，这是一个允许使用循环以模块化和可参数化的方式编写任何其他函数的函数。它的使用允许在软件组件的本体中创建和组织功能。为了实现基于KRLO的通用导出函数，我开发了SRS（基于结构_映射的请求求解器），这是一个解析RC上的路径表达式的解析器。SRS解释所有函数。因此，SRS为该基元（struct_map）的使用和KRLO的使用提供了实验验证。SRS和KRLO可以直接或间接地被GTH（全球技术控股公司）使用，GTH是本论文的合作伙伴公司。关键词：表示语言、形式知识、本体、互操作性、翻译、导出、语义、语法。摘要知识表示语言（KRL）是能够以逻辑形式表示和共享信息的语言。有很多KRL。每个KRL都有一个抽象的结构模型，并且可以有多个符号。这些模型和符号旨在满足不同的建模或计算需求，以及不同的偏好。当前管理或翻译知识表示（KR）的工具只允许使用一个或几个KRL，并且不允许或几乎不允许其最终用户适应这些KRL的模型和符号。本论文有助于解决这些实际问题和最初的研究问题："KR导入函数和KR导出函数能否以通用方式指定，如果是，如何指定它们的资源？"本论文是一个大型项目的一部分，其总体目标是促进i）与软件组件相关的知识的共享和再利用，以及ii）知识演示。本文所采用的方法是基于一个名为KRLO的KRL本体，从而基于这些KRL的形式化表示。KRLO有三个重要的和原始的特征，这篇论文有助于：i）它以统一的方式表示不同家族的KRL模型，ii）它包括KRL符号的本体，iii）它指定了在各种KRL中导入和导出KR的通用函数。本论文为KRLO第一版（KRLO_2014）的改进和第二版的创建做出了贡献。KRLO_2014包含建模不准确性，使其难以使用或不方便。本论文还对"Structure_map"的规范化和操作化做出了贡献，该函数允许以模块化和可配置的方式编写使用循环的任何其他函数。它的使用使得在软件组件的本体中创建和组织这些函数成为可能。为了简单地实现基于KRLO的通用导出函数，我开发了SRS（基于结构_映射的请求求解器），这是一个支持使用KR路径表达式的KR检索工具。SRS解释所有函数。SRS为该基元（Structure_map）的使用和KRLO的使用提供了实验验证。SRS和KRLO可由本论文的合作伙伴GTH（全球技术控股公司）直接或间接使用。关键词：表示语言、形式知识、本体、互操作性、翻译、导出、语义、语法。3 /154谢谢你首先，我要感谢Anil Cassam-Chenaï（GTH集团的负责人，该集团包括GTH、logiCells和Logicells商业解决方案公司）、GTH公司、Philippe Martin、留尼汪大学和ANRT给我机会在CIFRE完成这篇论文。我特别感谢Anil Cassam-Chenaï在我的论文期间为我提供的技术支持，以及他为CIFRE（从2013年持续到2016年）的结束提供的财政支持。我还要感谢GTH集团的所有其他员工，他们直接或间接地帮助了我开发SRS：Imran Sidat、UlrichFrancomme、Julien Boyer、Sébastien Fontaine、Mickaël Francomme。最后，我要特别感谢Philippe Martin的耐心和建议。4 /1541. 引言71.1. 序言71.2. 本论文所涉及的全球项目71.2.1. 目标71.2.2. 目前实现前两个目标的71.2.3. 为本论文所涉及的总体项目提出的方法类型81.3. 导入、导出和翻译LRC8的新方法1.3.1. 本论文的背景和兴趣81.3.2. 当前LRC91.3.3. 目标101.3.4. 研究问题111.3.5. 本文提出的方法111.4. 出版物121.5. 演示文稿注释13第1部分：最新技术142. 本文使用的重要概念152.1. 定义152.2. 共享20的建模和/或编程任务的难度知识的2.2.1. 使用LRC20创建概念模型2.2.2. 通过LRC可执行文件212.2.3. 通过非LRC212.2.3.1. 用于创建可执行模型的语言是22语言其结构可通过工具或语言操作的2.2.3.2. 用于创建可执行模型的语言是25语言。编程2.3. 同象性的细节和例子262.4. 惯例和翻译273. 导入、导出和翻译LRC313.1. 知识进口313.1.1. 通过词典-语法分析器323.1.2. 通过交互式编程343.1.3. 通过向语言353.1.4. 使用元语言导入数据363.1.5. 使用抽象LRC363.2. 知识出口393.3. 翻译413.3.1. 直接翻译规范433.3.2. 使用中心语言463.3.3. 通过"语系"进行翻译3.3.4. 利用现有语言503.3.4.1. W3C50提出的翻译规则3.3.4.2. OMG50语言本体3.3.4.3. 带拉丁语和DOL51的HETS3.4. 报告55第2部分：已完成的工作574. KRLO，LRC584.1. 上下文584.1.1. 关键的基本思想584.1.1.1. 描述工具的本体论585. 本论文786. 使用KRLO1015 /1547. 结论7.1. 本论文7.2. 研究问题的解决方案7.3. 前景7.3.1. 科学观点7.3.2. GTH的前景6 /1541211211221231231237 /154参考文献词典附件附录1：一些浏览和操作数据附录2：一些通过Structure_map表示的LAS框架函数附录3：BW_Notation附录4：RichGraph第1241281321321361421458 /1541. 简介1.1. 序言本报告提供了两个版本的词汇表的主要概念有用的论文。这两个版本的内容相同，但顺序不同。第2.1节显示了按主题排序的版本，"词汇表"部分从2012年12月到2015年11月底，这篇论文是在CIFRE（研究培训工业公约）框架内与工业合作伙伴GTH集团（全球技术控股）进行的。该集团包括以下三家公司。GTH（全球技术控股公司）是一家混合控股公司，即（i）持有其他法团的股份以组成一个集团，及（ii）维持自己的业务的法团。在这种情况下，GTH保留了研发活动&，其主要产品是RichGraph，这是一种用于表示图形的数据结构，如第5.1.1节所述。logiCells是一家软件公司，开发名为logiCells应用服务器（LAS）的语义集成[ERP：企业资源规划]软件包。logiCells网站可通过以下地址访问：http://www.logicells.com/。BBS（logiCells Business Solutions）是一家为LAS开发业务模块的软件公司从2015年12月到2017年6月，这篇论文由GTH集团在CIR（税收抵免/研究）的帮助下资助最初的主题"协作构建本体以评估或索引服务或创建完全可由其用户配置的程序"比菲利普·马丁和我预期的要复杂得多。CSE同意最初的论文主题是有限的。论文题目是然而，本论文最初主题所限制的项目并没有被放弃。一方面，本项目将在论文完成后继续进行，如第1.2节所述。在下面。另一方面，我能够重用我在Structure_map上的工作--一个表示和组织任何其他使用循环的函数的函数--来设计和实现一个高度可参数化的查询解析器。第5节。在本论文中开发的查询解析器本论文的当前主题在第1.3节中介绍。以下。1.2. 本论文所1.2.1. 目标1.促进对与程序结构和编写程序的语言有关的知识的研究和利用- 即，知识表示语言（LRC）或编程语言-而不限制该知识的表达性。这就是本论文在整个项目框架内的位置。2.使搜索语义索引的软件组件变得容易，其标准比这些组件的结构更复杂。这些标准可以是软件质量的标准，例如可扩展性或易用性。3.促进本体的协作构建，i）由代理在不丢失信息和不就所采用的术语达成共识的情况下进行，以及ii）通过服务器之间的知识交换来创建1.2.2. 前两个目标为了便于搜索与程序相关的知识，目前使用的主要技术如下。1.单词之间的词汇比较，就像大多数搜索引擎对文档或文档的一部分所做的那样一些引擎，如Google，使用一些表达率非常低的知识表示（RC），这以牺牲结果的准确性（和完整性）为代价来确保良好的性能。9 /1542.使用存储目的、签名和调用计算机服务过程的方式的目录（如在VBA或UDDI中）。这些目录通常用非LRC语言描述，这使得比较（并因此搜索）以这种方式索引的服务变得不容易。1.2.3. 为本论文所涉及本项目（和本文）中使用的方法是系统地使用本体。需要以下本体一种本体- FLO（形式语言本体）-表示和组织形式语言（LRC和编程语言）及其组件，其中包括基本逻辑组件（例如谓词和量化器）。第四节。KRLO，A Ontology of LRC "介绍了我参与的LRC的KRLO本体。代理可以使用FLO来比较语言元素，例如，以便翻译它们FLO有两个子部分：抽象模型本体和具体模型本体组织核心软件组件的本体。代理可以使用该本体来搜索、组装和配置这些软件组件。此外，通过FLO，可以将这些组件转换为各种语言，包括LRC。当转换为LRC时，转换的结果是由声明性形式规范定义的输入组件的一般化。与此本体相关的工作可能会引起模型驱动工程社区和知识表示社区的兴趣。因此，它们可以在FOIS（信息系统形式本体）或ICSE（国际软件工程会议）上发表用于评估软件组件或服务的标准本体。代理可以使用此本体根据复杂的标准来比较软件组件。例如，可以利用该本体来比较组件的某些软件质量属性。因此，可以评估组件的重用难易程度或某些安全相关元素，例如服务的机密性级别。与此本体相关的作品也可以在FOIS或ICSE上发表。为了促进构建这些本体的协作，[Martin，2009c]和[Martin，2010d]描述了以下协议。允许多个用户协作创建单个本体的编辑协议。此协议保持数据库的一致性和良好的组织，而不限制每个用户希望输入的内容。一种协议，允许通过在BC服务器之间复制信息和查询，从多个知识库服务器创建单个1.3. LRC导入、导出和翻译的新方法1.3.1. 本文的背景和兴趣LRC允许在知识库（BC）中以逻辑形式（RC）表示信息。RC可以由推理引擎或BC管理系统来操作。因此，RC使查找知识和解决问题变得容易。W3C已经普及了使用和互连"Web上的RC"的兴趣。语义网是通过W3C推广的LRC编写的一组RC。LRC具有抽象模型。抽象模型在这里指的是一种抽象的数据类型，而不是模型理论的模型。例如，RDF是由W3C设计的模型，而Common Logics（CL）[CL，2007]是由ANSI设计的模型。抽象模型是一种结构抽象模型，类似于模型指导工程（MDI）[MDE]中使用的模型或元模型。抽象模型遵循逻辑，例如，一阶逻辑或SHOIN（D）描述逻辑。抽象模型可以用不同的表示法来表示，例如，Terse RDF三重语言（Turtle）或基于XML的表示法。符号也称为具体模型、具体语法或正式表示。在本文中，有许多LRC。一个单一的LRC不适合任何类型的建模或知识开发，也不适合任何人或工具。具有丰富和简洁符号的表达性LRC对于建模和共享复杂信息是有用的，例如i）某些自然语言句子的内容，或者ii）定义概念或关系类型的本体。在建模阶段，出于互操作性和可读性的原因，可能需要使用具有二阶符号和语法糖的LRC来表示元短语和数字量化器。另一方面，对于操作化阶段，低表达性LRC可能更容易学习，并在解决问题时提供良好的性能。10 /154W3C提供了几个LRC。这些LRC的表达性降低，使得它们的可计算性低于1阶逻辑。对于建模阶段，表达性限制通常是无益的。事实上，由于这些限制，某些知识不能被准确或正确地表示。因此，对于这些知识，这些限制导致产生有偏见的、不正确的或不完整的表示。有偏差、不正确或不完整的RC将很难重复使用。此外，一些只使用简单的模式匹配技术而不是完整的演绎技术的搜索工具可以将所描述的RC转换为不同的LRC使得能够促进这些RC的重用并改进操作它们的系统的互操作性。本文提出了一种将一个LRC中描述的句子翻译成另一个LRC中描述的句子的原创方法。这样的翻译只涉及LRC（它们的语法、语义），因此不涉及句子的内容--即由该句子描述的对象和关系。这样的翻译不能单独用于内容的翻译，例如用于本体对齐。相反，当在不同的LRC中描述要对齐的本体时，可以使用LRC的翻译来促进对齐。很少有研究提出了翻译LRC的方法。这些工作中的一些--例如，[Chalupsky，2000]或[Corcho Gomez-Perez，2007] --提出了指定这些LRC之间翻译的语言。D’autres travaux – par exemple, [Gruber, 1993] ou [Euzénat 在此之前，没有任何工作提出了一个通用的方法来翻译LRC。这种通用方法的设计需要大量的工作，这解释了出版物数量相对较少的原因第1.3.4节详细介绍了本文1.3.2. 当前LRCLRC之间的转换可以分解为三个过程：i）导入，ii）抽象模型元素之间的转换，以及iii）导出。导入和导出的方法基于编程语言，并利用设计为导入到特定抽象模型或导出到特定表示法的函数。例如，EasyRDF是http://www.easyrdf.org/converter上的一个工具，它利用了用PHP编写的几个导出和导入函数。对于每个新表示法，必须编写一个新的导入函数和一个新的导出函数。此外，这些函数对于服务的用户来说几乎是不可配置的，并且只能用于RDF模型。用于在抽象模型之间转换的方法（i）不提供用于导入和导出的解决方案，并且ii) 利用设计用于在特定模型之间转换的转换函数一个通用的翻译工具不会丢失信息，也不会绑定到特定的实现，这将避免使用标准或为语言对开发翻译功能。下面的列表详细说明了i）开发语言对的翻译功能和ii）使用标准所涉及的问题。i.为语言对开发翻译函数所带来的问题一些代理在内部使用适合其需要的语言。这些语言可以是结构描述语言、非标准LRC或标准LRC的特殊版本。例如，Wikibase在内部使用非标准语言（参见https：//www.mediawiki.org/wiki/Wikibase/DataModel）和Yago在内部使用具体化的RDF三元组，并且只在这些具体化上使用时间和空间关系。开发跨语言翻译工具的成本很高。实际上，对于n种语言，有n²个翻译函数需要开发，因此有n²个导入函数和n²个导出函数（参见3.3.1. 直接翻译规范"）。这就是为什么代理通常将自己限制在开发到少数标准的翻译。目前，这些标准被用作关键语言。因此，要指定的翻译的数量仍然很高：2*n，其中n是语言的数量，参见。3.3.2. 使用中心ii.使用标准目前还没有一个LRC标准具备制作一个好的、完整的核心语言的所有素质，也就是说，表示和规范化各种知识。下面的子列表说明了这些标准的两个主要问题。表现力差当前的标准LRC--特别是除了RIF-FLD之外的W3C LRC--对于最一般的情况下的知识表示来说太缺乏表达性。例如，它们的表达性太差，不能用来表示某些自然语言句子的内容没有建模LRC标准不提供建模本体来帮助设计者选择一种表示而不是另一种表示。因此，这些设计者可能不得不做出任意的表示选择，这是模糊性和互操作性问题的来源[Guizzardi等人，2010年]。11 /154标准化组织或研究人员定期提出新标准或标准扩展。例如，OWL 2是OWL的扩展; CL是为了取代KIF而设计的; IKL是CL/CLIF的扩展。目前，很少有工具可以在标准LRC的模型之间进行转换。此外，没有一个工具可以使用所有的通用符号。例如，即使Easyrdf下图显示了多个LRC无法相互转换。图1.1. LRC之间的一些现有翻译传说M_Model/N_notation表示抽象模型为M且符号为N的LRC上面LRC之间的缩进表示子类型关系。例如，OWL2_Full/W3C_表示法是OWL2_Full/Non_JSON-LD_表示法的推广。箭头表示通过不同工具可能进行的翻译。表示可以通过Easyrdf进行翻译。表示可以通过HETS（异质工具集）进行翻译[Mossakowski等人，2006年]。表示可以通过JSON-LD_playground进行翻译。表示可以通过OWL API进行翻译[Horridge Bechhofer，2011]。与Easyrdf、HETS和JSON-LD_playground不同，OWL API不是一个翻译工具，而是一个提供导入和导出工具的API。有几个工具使用此API，例如OWL语法转换器或[Baget et al.，2015年]。表示可以通过以下提供的导入和导出工具进行翻译 CoGui [Baget等人，2010年]。RDFS-是RDF（S）的子模型，没有类或名称属性。两个LRC之间没有箭头表示我不知道有1.3.3. 目标本论文的总体目标是促进涉及多个LRC的知识共享和利用，例如，当这些语言具有不同的表达性和符号时。促进这种共享和利用可以促进几种类型的用例。以下三个案例引起了我们的注意。1.实现利用多个LRC的工具。2.最终用户对LRC和RC表示功能或参数的调整。3.根据标准或最佳实践对LRC进行比较和评估。12 /154涉及多个LRC的知识共享和利用需要LRC之间的转换，因此还需要指定用于导入、导出或转换抽象模型的函数。目前没有任何翻译工具或此类工具的组合能够从任何LRC进行翻译。实际上，通过当前的方法（参见第三章。"导入、导出和转换LRC的经典方法"），i）导入器和导出器特定于特定的LRC，以及ii）处理器需要用于每个模型对的处理规范，并且对于这些规范中的每一个，程序员或用户必须指定许多规则。为了促进LRC之间的转换，本文提出的解决方案是通过通用函数指定几种类型的通用抽象模型元素（EA）之间的导入、导出和转换。为了指定这样的函数及其输入和输出，本文建议使用一个以一致的方式表示LRC的本体。第1.3.5节提供了关于本文提出的方法的更多细节。第3点（"根据标准或最佳实践对LRC进行比较和评估"）要求LRC的同质本体。RC结构的评估还需要一个工具，该工具可以解析RC，并且i）对这些RC的AE执行命令，或者ii）导出这些AE，即，在给定的目标LRC中的结构。最后一种情况也可以使用我们的工具，它允许使用另一个推理引擎来验证与标准或最佳实践相关的RC的结构。例如，这可能有助于选择RC资源或检查学生在生育管理方面的技能。Philippe Martin和我对与RC结构相关的一些最佳实践进行了总结和扩展[Martin Bénard，2017a]1.3.4. 研究问题1.如何指定导入函数及其输入，使其通用（即，可用于n个适当定义的LRC）？2.如何指定导出函数及其输入（类型定义，或者这些定义的替代方法，规则或函数）以使该函数通用？3.如何指定这些函数和/或它们的输入，以便它们足以在LRC之间进行转换？它还涉及确定LRC的抽象模型元素之间的（通用）转换子函数是否有用，或者输入的精确定义是否足够。这些问题的解决使得可以使用任何LRC，其具有与如果它是具有来自/到相对于该标准定义的其它LRC的转换器的标准相同的优点。如下一节所述，在我们的方法中，LRC在本体中以特定的方式定义，该方式允许在所有这些LRC之间进行转换（无论它们的表达能力如何，如果需要，通过扩展它们的模型）。因此，标准问题不再是轻松共享（扩展）知识的障碍。1.3.5. 本文提出的方法本文提出的方法完全基于LRC本体KRLO。如下图所示，该方法位于三个大型社区的交叉点。本文介绍了KRLO及其在LRC翻译中的应用。事实上，除了LRC和LRC元素之外，KRLO还具有允许指定通用导入和导出函数的特殊性。目前，KRLO声明性地指定了i）两个用于将抽象模型元素导出为文本表示法的函数，以及ii）两个导入函数。其中一个导入函数是声明性的，另一个是在Javascript中实现的。这些导入功能将在2017年进行测试。13 /154图1.2.我的工作在三个主要社区的由于本文提出的方法是完全基于本体的，因此与任何其他非基于本体的方法相比，它提供了更大的通用性和灵活性。然而，这样的替代方法可以保证更好的性能，例如在执行速度方面。在程序中，使用本体而不是数据结构类似于使用变量而不是常量。例如，通过给变量赋值，开发人员可以参数化函数，从而重用代码，这在只使用常量的程序中是不可能的。本文提出的方法基于以下假设：将一个句子从一个LRC翻译到另一个LRC不需要与该句子的内容相关的任何参数。因此，本文提出的方法不是为本体的翻译或对齐而设计的。本文提出的方法已经过出口的实验评估：通过转换工具http://kr-translation.logicells.net/通过5.2节中介绍的查询解析器声明性地解析6.1.1.3节中介绍的导出函数。本文提出的方法的主要优点是允许用户在没有编程任务的情况下指定对现有LRC或新LRC的扩展。当上面列出的工具更快时，它们可以用于将KRLO或其他本体（无论大小）转换为其他LRC。对于这样的KRLO翻译，足以利用任何知识库的元素是推理引擎、LRC的解释器和查询解析器。我在这篇论文中遇到的困难是i）找出KRLO_2014的问题，ii）实现SRS，iii）找出导入函数的原理。1.4. 出版物本论文报告中的工作已部分发表在以下文章1.马丁·贝纳德博士（2017年b）。创建和使用各种知识表示模型和符号。ECKM 2017会议记录，第18届欧洲知识管理会议，2017年9月7-8日，西班牙巴塞罗那。2.马丁·贝纳德博士（2016b）。关于通过表示语言本体导入、翻译和导出知识的顶级想法。ACM语义学论文集2016（doi：10.1145/2993318.2993324;第89-92），德国莱比锡，2016年9月12日至17日。14 /1543.贝纳德·马丁博士（2015）通过知识表示语言本体的本体来改进一般知识共享。第23章第一次见面364-387：22页），CCIS 553：Springer-Verlag讲座笔记系列"计算机和信息科学通信"（CCIS）的书籍。书名：《知识发现、知识工程和知识管理》。本书的这一章是我们的"KEOD+Kdir 2014年最佳论文奖"文章的延伸，文章列在下面（选择率：12.9%--287篇提交中有37篇论文）。4.马丁·贝纳德博士（2014）。用于指定和解析知识表示结构和符号的本体。KEOD 2014会议记录（第六届知识工程和本体开发国际会议，意大利罗马，2014年10月21-24日，ISBN：978-989-758-049-9），第96-107（-> "全文"）。入选"Kdir 2014年最佳论文奖"。KEOD和Kdir（知识发现和信息检索国际会议）是联合会议。2014年KEOD"全文"的入选率：18%（78份提交材料）。此外，在这篇论文的框架内，我也是以下文章的合著者。本文中描述的功能或规则将集成到KRLO中。1.马丁·贝纳德博士（2017a）。对关系类型进行分类或生成，并组织本体设计模式KAM 2017会议论文集，第23届IEEE知识获取和管理会议，2017年9月3-6日，捷克共和国布拉格。2.马丁·贝纳德博士（2016a）。从概念类型派生二元关系类型。ICCS 2016年补充会议记录，第2016年7月5日至7日，法国安纳西，第22届概念结构国际会议，9-121.5. 演示文稿注释在本备忘录中，关系的类型和要点将以斜体显示。结构关系将用引号括起来。在第一次出现时，对词典的引用将具有不同的字体，例如下一个单词：reference。为了便于阅读，这些参考文献的其他出现，而不仅仅是第一次，通常也会以这种字体书写。超链接带下划线。为清楚起见，有些章节标题没有出现在目录中，这些章节的编号后面有一个括号，而不是15 /154第1部分：最新技术16 /1542. 本论文本章介绍在导入、导出和翻译知识表示（RC）时需要考虑的不同类型的知识表示（RC），即在设计知识库（BC）的概念或可执行模型以共享知识或使用BC创建软件时使用的不同类型的RC第2.1节。"定义"提供了报告中使用的重要术语的词汇表;该词汇表的另一个版本--按字母顺序排列--在报告末尾的参考文献之后提供。第2.2节。知识共享的建模和/或编程任务的难度"介绍了用于创建概念或可执行BC模型的不同方法。准确的RC更容易使用，因此也更容易翻译。对于RC精度有限的方法，可以使用同象似语言（参见在下面的词典中定义同象性）可以在某种程度上促进这些RC的利用。第2.3节。《同象性的精确性和例子》对同象性的概念提出了一个更完整的定义（比词典中提出的定义）。通过一个例子，她还说明了同象性语言和非同象性语言之间的区别。第2.4节。Conventions et exemples de translations "介绍了本报告中使用的两种主要符号，并通过一个例子说明了LRC之间翻译的困难。2.1. 定义：本论文中使用的术语来源于研究团体在知识表示、基于模型的方法和形式语言分析中使用的术语。所提供的定义来自[Barwise Perry，1983]、[Sowa，1984]、CommonKADs [Breuker van de Velde，1994]以及与RDF、OWL和RIF相关的W3C文档。这些定义对于本文的目的是足够的。大多数是为了避免现有技术中的重复。这个词汇表有助于减轻这篇论文的介绍，使它更清楚。一个人所能想到的一切都是一个东西。一个事物可以有一个描述（cf.描述内容、描述工具、描述容器）。情境：在空间和时间的真实或想象区域中发生的任何事情实体：不是一种情况的东西，可以参与一种情况。引用：标识符、变量或函数。术语：值（例如，布尔值或字符等原子值，或集合等结构化值）或引用。短语[（陈述式或非陈述式）句子]：描述事物的术语和子短语的组合描述[（宣告性）句子，例如，（逻辑）陈述]：描述世界的陈述性短语，与规定可以输入的内容（例如输入数据库）的短语相对。T项的定义：普遍量化T的句子，但与观察不同的是，定义既不真也不假，它只是通过必要和/或充分条件来定义一个项。基元：没有定义的术语。关系专业化：关系子类型或实例。元短语：至少有一个对象是短语的短语。例如，"语境化元短语：一个元短语，它指定条件，使它的一个或多个对象短语为真。句子的上下文：所有直接或间接将其置于上下文中的元短语语义学：一种意义，即一种意义。结构关系：在i）面向对象语言的对象/元素中表示"父/子"（通常隐含）或"属性"关系（例如，Java）、文档描述（例如，XML）或数据库，或ii）数据结构，如关联表或"记录"。与LRC中的语义关系不同，结构关系不是一阶实体：它们不能被引用，它们没有类型（因此没有可自动利用的显式语义），因此不能通过子类型关系来组织。17 /154使用语义关系（定义见下文）而不是结构关系具有本页所述的优点：www.w3.org/DesignIssues/RDF-XML.html。因此，W3C建议在语义Web中使用RDF而不是XML。描述数据结构的语言：用于编写术语和这些术语之间的结构关系的语言。XML是一种用于描述数据结构的语言。知识表示（知识表示）：在逻辑中有解释的句子，因此可以由逻辑推理机解释。知识表示语言（LRC）：一种用于编写知识表示的语言（RC）。描述语言：LRC或描述数据结构的语言可执行LRC：根据定义，所有LRC都具有已知的语义。因此，可以构建推理引擎来解释这些LRC。在本文中，我们将可执行LRC称为决策问题的复杂度小于或等于可以用OWL 2-DL（SHOIN（D）逻辑）表示的问题的LRC。这包括OWL-DL和逻辑编程语言（参见下面的定义），例如，Prolog、Datalog、RIF-BLD。一种语言，通过它可以描述任何过程或程序，而不描述其控制流。数据结构：数据之间的一组结构关系。例如，数组是一种数据结构。“Type” de structure de données 例如，在XML中，数据结构的"类型"可以在DTD中描述;在面向对象的语言中，类是数据结构的"类型"。“Instance” de structure de données "实例"的结构关系与"类型"的结构关系同名。例如，在Java中，过程或功能描述：对数据结构和对这些数据结构的处理（功能或过程）的一组描述。如果使用命令式语言程序：一个过程的dafp--例如，通过Java语言--与一个过程的声明性描述相反，例如，通过培养皿或规则。在所有情况下，这些过程描述都是短语的集合，其中至少有一个元素是过程。函数描述是用函数范例编写的过程dafp，通常通过函数式编程语言，例如Haskell。编程语言：允许编写程序的语言。逻辑编程语言：一种允许用逻辑表达式编写程序的语言，然后可以通过证明搜索算法执行该程序。Prolog是逻辑编程语言的一个例子。信息对象、资源：对事物的短语或引用。如果可以通过URI引用，则该内容可以是"Web资源"。词汇形式对象：在声明或使用它的文件中词汇上唯一的信息对象。URI是一个词汇形式化的对象，因为它是Web范围内唯一的术语。操作语义：用编程语言编写的描述的语义语义形式对象（语义对象）：其来源（如作者）声明其具有唯一意义的对象。为此，它可以使用LRC或为其提供明确的定义。为了具有独特的意义，这个宾语还必须在词汇上是正式的。在本论文的其余部分，我们将把"语义形式对象"缩写为"语义对象"。知识表示是一种语义对象。语义比较：两个事物或对事物的描述在语义上是可比较的，如果其中一个概括了另一个，也就是说，如果一个可以从另一个逻辑上推导出来。有几种工具，例如查询解析引擎，是基于比较两个东西。可以使用诸如定理证明器之类的工具来自动地执行该比较。有两种情况。1.逻辑演绎关系，例如子类型关系，已经在两个事物之间显式地表示。例如，如果两个不同的基元中的一个是另一个的子类型，则它们可以在语义上是可比较的。2.这两个事物都有完全的定义，也就是说，它们是由必要条件和充分条件定义的。如果这些描述在语义上是可比的，那么这两件事也是可比的。18 /154语义精确性：两个事物的定义越精确（因此，除其他外，既不是过度专业化也不是过度概括），它们就越能被比较。因此，描述越精确，检索它们的请求就越精确。例如，"每辆车正好有4个轮子"的定义比"每辆车正好有4个部件"的定义更准确。语义可重用性：事物在语义上的可比性越高，它们在语义上的可重用性就越高。也就是说，它们在语义上可以比较得越多，它们就可以被检索或聚合得越多。因此，可以找到或聚合的东西越多，它们就越能在语义上重用。例如，定义data[data]：一组术语，不是语义对象信息：知识的数据或表示。描述容器：描述的非物理容器，但具有物理介质，如纸张或USB密钥。文件是描述的容器。描述工具：用于描述信息的信息对象。描述性工具包含在描述性容器中。描述内容：对事物描述的内容。描述内容通过描述工具进行描述。模块：与其他信息隔离的一组信息，例如，通过为每个模块使用单独的文件或通过为每个模块提供的AE。语义网：使用W3C推广的LRC的一组RC。隐式表示信息：由非语义对象的信息对象描述的信息。因此，描述可能是模糊的。例如，结构关系具有隐式表示的语义显式表示的信息：由语义对象描述的信息知识库（KB）：知识表示的集合命令：概念模型：不是为一个或多个特定应用程序设计的BC，因此其表达性不受限制以促进这些应用程序。设计模型：为一个或多个特定应用程序（例如，特定推理引擎）做出技术选择的BC。可执行模型：具有特定解释器的特定应用程序的可执行程序或BC。这个解释器通常是一个推理引擎，比如Prolog中的一个，它允许考虑规则的顺序，并使用否定作为失败。LRC要素：构成本LRC一部分的术语或短语。抽象元素（AE）：LRC的一个元素，例如，它可以描述：一个公式，即表示一个事实的句子;抽象术语，例如函数调用或二进制关系类型混凝土元素（CE）：LRC中描述抽象元素的具体表示的元素。例如，抽象模型：AE的集合例如，抽象语法是一种抽象模型具体模型（或符号）：一组CE。例如，具体的语法就是具体的模型CST[具体语法树]：具体的语法树，因此是一组CE。AST[抽象语法树]：抽象语法树，因此是AE的集合ASG[抽象语义图]：一个抽象语义图，因此是一组AE。令牌化（Tokenization）：一种将文本或图形表示作为输入，并将原子EC列表作为输出的过程。解析：将CE列表作为输入，并将CST或AST或ASG（包括一些CE）作为输出的过程。同源象似性：某些语言的一种特性，其中CE的结构反映了AE的结构类型：对一组事物（类型的实例）的引用，并表示其实例共有的某些特征。类型可以是概念类型[concept type]或关系类型[relationtype]。Lambda抽象：通过必要条件和充分条件定义未命名的函数类型19 /154Kappa表达式：通过必要条件和充分条件定义未命名的关系类型。概念-类型-表达式：通过必要和充分条件定义未命名的概念类型。Individu[individual]：不能有实例的实例。一阶逻辑的量化器：存在性量化器（即，“il existe”, c'est à dire “au moins un”) et un quantificateur universel (“quel quesoit” [“for all”], “chaque” [“every”,数字限定符：单个限定符（例如，节点（或表达式）：一个术语，也可以是该术语上的限定词;此外，节点可以是概念节点，如果术语是概念类型或个体;关系节点，如果该