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您如何为本体中不同用户断言的陈述分配客观确定性？

例如，考虑用户 A 断言“鲍勃的帽子是蓝色的”，而用户 B 断言“鲍勃的帽子是红色的”。您将如何确定：

  1. 用户 A 和用户 B 指的是名为 Bob 的不同人，可能正确也可能不正确。
  2. 两个用户指的是同一个人，但用户 A 是对的，而用户 B 是错误的（反之亦然）。
  3. 两个用户都指的是同一个人，但用户 A 是对的，而用户 B 是在撒谎（反之亦然）。
  4. 两个用户都指的是同一个人，两种用法要么是错误的，要么是在撒谎。

我看到的主要困难是本体没有任何方法获得第一手数据（例如它不能问鲍勃他的帽子是什么颜色的）。

我意识到可能没有完全客观的方法来解决这个问题。有没有可以使用的启发式方法？这个问题有正式名称吗？

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3 回答 3

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我不是这个领域的专家，但我在本体论和语义网的不确定性方面做了一些工作。当然，解决这个问题的方法与语义网无关，但我的知识到此为止。

我觉得与您的问题有关的两个问题是身份危机和URI 危机。上述陈述的正式表示可以在RDF（资源描述框架）中发布。

如果我将语句“鲍勃的帽子是蓝色/红色”转换为三元组，这将是：

事实1：

  • X 是一个人
  • X hasName "鲍勃"
  • X拥有H1
  • H1 是一顶帽子
  • H1有颜色蓝色

事实2：

  • Y是一个人
  • Y hasName "鲍勃"
  • Y拥有H2
  • H2是一顶帽子
  • H2有颜色红色

这里的问题是 X、Y、H1 和 H2 是资源，它们可能相同也可能不同。因此，在您的示例中，不知道 X 和 Y 是同一个人还是不同的人，如果没有进一步的信息，您将无法知道。（帽子也一样。）

但是，问题更复杂，因为用户 A 和 B 只是陈述了那些事情，所以它们不是“真实的”事实。RDF为此提供了具体化的方法，这里就不完整写了，太长了。您基本上要做的是在上述每个语句中添加一个“UserA statesThat (...)”。

如果你有这一切，你就可以开始推理了。在大学里，我们曾经用RACER 来做这种东西，但那是一个旧版本，我不熟悉现在的版本。

当然，你也可以在没有 RDF 的情况下做这些事情，例如，在 LISP 中。

希望它有所帮助。

于 2010-07-26T14:52:37.450 回答
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我听说这种东西被称为信息融合，反映了数据融合的思想。我对此了解不多，但似乎有关于这个主题的会议。

我还要在这里添加另一个困难，即区分客观信息和主观信息。如果用户 A 说“Bob 是个好人”，而用户 B 说“Bob 不是个好人”，那么他们在断言看似相反的陈述时都可能是对的。

于 2010-07-26T14:42:57.940 回答
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第一步：做一些假设。否则，你没有任何依据。一个可能的假设是，“如果鲍勃的帽子是红色的，那么有 90% 的用户 A 会说他的帽子是红色的。”

第 2 步：应用相关数学。要将条件概率与其倒数联系起来（即根据我提出的假设，在知道 A 所说的情况下询问鲍勃的帽子是红色的概率），请使用贝叶斯定理。

于 2010-07-26T14:50:58.967 回答