本体匹配

本体对齐，或本体匹配，是确定本体中概念之间对应关系的过程。一组对应关系也被称为对齐。在计算机科学、认知科学或哲学中，这个短语的含义略有不同。

对于计算机科学家来说，概念被表达为数据的标签。从历史上看，对本体对齐的需求是出于整合异质数据库的需要，这些数据库是独立开发的，因此各自都有自己的数据词汇。在涉及许多提供自己本体的行为者的语义网背景下，本体匹配已经在帮助异质资源互操作方面占据了关键地位。本体匹配工具可以找到在语义上等同的数据类别，例如卡车和货车。这些类不一定在逻辑上是相同的。根据Euzenat和Shvaiko（2007）的说法，相似性有三个主要维度：句法、外部和语义。巧合的是，它们大致对应于认知科学家在下文中确定的维度。一些工具和框架已经被开发出来用于本体的对齐，有些是受到认知科学的启发，有些是独立开发的。本体对齐工具通常被开发来操作数据库模式、XML模式、分类法、形式语言、实体关系模型、字典和其他标签框架。在匹配之前，它们通常被转换为图的表示。自从语义网出现后，这种图可以在资源描述框架系列语言中用<主语、谓语、宾语>形式的三要素表示，如Notation3语法所示。在这种情况下，对齐本体有时被称为本体匹配。最近，本体匹配的问题已经通过尝试首先计算匹配和（基于匹配的）自动映射的方式得到解决。像DSSim、X-SOM或COMA++这样的系统目前获得了非常高的精度和召回率。本体对准评估倡议的目的是评估、比较和改进不同的方法。

给定两个本体是值的集合，我们可以定义不同类型的（本体间）关系。这种关系将被称为，所有的，排列组合，并且可以在不同的维度中进行分类。相似性与逻辑性：这是匹配（预测本体术语的相似性）和映射（逻辑公理，通常表达本体术语之间的逻辑等价或包含）之间的区别。原子与复杂：我们考虑的排列是一对一的，还是可以在类似查询的表述中涉及更多术语（例如。同质性vs异质性：配对是否对同一类型的术语进行预测（例如，类只与类相关，个体与个体相关，等等），或者我们允许关系的异质性？

配对类型：与配对相关的语义。它可以是subsumption、equivalence、disjointness、part-of或任何用户指定的关系。Subsumption、atomic、homogeneous排列是获得更丰富排列的基石，在每个描述逻辑中都有明确的语义。现在我们来更正式地介绍本体匹配和映射。原子同质匹配是一种带有相似度的对齐方式{displaystylesin[0,1]}，描述两个本体的相似性。描述了输入本体的两个术语的相似度{displaystylet_{j}}是同质本体术语。是同质化的本体术语。

对于对本体对准感兴趣的认知科学家来说，概念是语义网络中的节点，它们驻扎在大脑中，作为c。