Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Mục Lục SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 1/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng ời Cảm Ơn Thông qua môn học này, em xin gởi lời cám ơn chân thành đến thầy Đỗ Văn Nhơn, thầy đã giới thiệu môn học vô cùng thú vị, giới thiệu tiếp cận kiến thức mới về việc biểu diễn tri thức cho máy và suy luận của chương trình cũng như cách tiếp cận lập trình. Những tài liệu thầy giới thiệu, những ý tưởng mở để tìm hiểu thêm kiến thức môn học, những câu hỏi yêu cầu suy nghĩ và điểm nhấn mạnh của thầy thực sự giúp ích em trong việc nghiên cứu thêm. Thông qua bài tiểu luận này, em mong được xem như hệ thống hoá kiến thức và một số điểm tìm hiểu vấn đề trong môn học Biểu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng, cũng như cách tiếp cận Ontology vào thực tế. Tuy nhiên, do một số hạn chế về thời gian, cho nên bài báo cáo chắc chắn còn nhiều thiếu sót. Rất mong được sự hướng dẫn và giúp đỡ của các thầy và các bạn. Một lần nữa xin cảm ơn thầy hướng dẫn chúng em tận tình trong môn học Biểu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng vừa qua. Xin cảm ơn ! SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 2/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Lời Mở Đầu Ngày nay, khoa học máy tính và công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và thâm nhập vào hầu hết mọi lĩnh vực hoạt động của con người. Nhu cầu về các hệ thống thông minh đã trở thành một nhu cầu thiết yếu. Đó là lý do ra đời Trí tuệ nhân tạo, một lĩnh vực của khoa học máy tính chuyên nghiên cứu, phát triển các hệ thống ngày càng thông minh hơn. Trong đó, biểu diễn tri thức và xây dựng các hệ giải là một phần cơ bản quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Trong một vài năm gần đây, việc áp dụng ontology như một hình thức biểu diễn tri thức trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau đã có những bước tiến quan trọng. Ontology mô tả không chỉ khái niệm và thuộc tính mà còn cung cấp các quan hệ cũng như các tiên đề phục vụ cho việc suy luận. Ontology có rất nhiều lợi thế như cho phép thêm ngữ nghĩa vào dữ liệu, quản lý và cập nhật tri thức, tích hợp dữ liệu cũng như tái sử dụng các thành phần dễ dàng hơn. Nhờ đó, ontology là mô tả chính thức của một số bộ từ vựng chuyên môn. Công dụng quan trọng nhất của ontology là biểu diễn tri thức. Ontology đã được sử dụng thành công trong các hệ thống chuyên gia, mạng ngữ nghĩa… Do hình thức lý thuyết là logic mô tả, ontology có lợi thế cả về diễn đạt ngữ nghĩa lẫn cơ chế suy luận. Trong đề tài này tìm hiểu các biểu diễn tri thức thông qua mô hình KIF, cách tiếp cận mô hình KIF, so sánh với mô hình COKB-ON, áp dụng mô hình KIF vào biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên. Thêm vào đó, thông qua việc sử dụng các lib của open source để demo chương trình. Thông qua báo cáo bài thu hoạch và tìm hiểu thêm ontology cũng như mô hình KIF, em mong muốn mang các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo đến gần hơn với người sử dụng. Do thời gian thực hiện đề tài có hạn, nên cũng không tránh khỏi những sai xót, em rất mong được sự đóng góp ý kiến quý báo của các Thầy, Cô và các bạn. SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 3/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng I. Tổng Quan Về Biểu Diễn Tri Thức Và Ontology Ngày nay, những chương trình ứng dụng thông thường, những ứng dụng truy xuất database dần dần không đáp ứng hết tất cả các yêu cầu và bài toán đặt ra của con người. Và việc biểu diễn tri thức và lập luận trong việc xử lý thông tin tự động trong các hệ thống thông minh ra đời là yêu cầu tất yếu cho các ứng dụng dạng KBS (Knowledge Base System) , hoặc hệ chuyên gia (Expert System) hoặc các hệ hổ trợ ra quyết định (Decision System Support) ra đời. Trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ ontology xem như ngôn ngữ chính quy cho việc nghiên cứu biểu diễn tri thức và lập luận suy diễn. Chúng cho phép khái quát hóa các kiến thức về các lĩnh vực cụ thể và thường bao gồm các quy tắc lý luận rằng hỗ trợ chế biến của nhận thức đó. Ngôn ngữ Ontology thường ngôn ngữ khai báo, gần như luôn luôn khái quát của ngôn ngữ khung, và thường được dựa trên một trong hai logic lệnh đầu tiên hoặc trên mô tả logic. 1. Khái niệm Biểu Diễn Tri Thức Ontology Ontology là một thuật ngữ mượn từ triết học nhằm chỉ khoa học mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và cách chúng liên kết với nhau. Trong khoa học máy tính, một cách khái quát, Ontology là "một biểu diễn của sự khái niệm hoá chung được chia sẻ" của một miền nhất định. Nó cung cấp một bộ từ vựng chung bao gồm các khái niệm, các thuộc tính quan trọng và các định nghĩa về các khái niệm và các thuộc tính này. Ngoài bộ từ vựng, Ontology còn cung cấp các ràng buộc, đôi khi các ràng buộc này được coi như các giả định cơ sở về ý nghĩa mong muốn của bộ từ vựng, nó được sử dụng trong một miền mà có thể được giao tiếp giữa người và các hệ thống ứng dụng phân tán khác. Theo lúc ban đầu, ontology được định nghĩa như một cấu trúc bao gồm những thành phần sau (bởi Gruber 1993; Fensel 2001): • C – tập các khái niệm (Concept); • I – tập các thể hiện của khái niệm; • R – tập các quan hệ hai ngôi được định nghĩa trên C; • Z – tập các tiên đề, là các công thức logic biểu diễn các ràng buộc toàn vẹn trong tập các thể hiện và khái niệm. Một định nghĩa khác cho mô hình Ontology: Một ontology là một bộ tứ O = (C, P, R, A), trong đó: • C là một tập các khái niệm được định nghĩa trong một miền. Một khái niệm thường được xem như một lớp của ontology. • P là một tập các thuộc tính. Một thuộc tính p ∈ P được định nghĩa như một thể hiện của một quan hệ ba ngôi có dạng p(c, v, f), trong đó c ∈ C SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 4/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng là một khái niệm ontology, v là một giá trị thuộc tính gắn với c và f định nghĩa các mặt giới hạn trên v. Một vài mặt giới hạn bao gồm loại (f t ), lực lượng (f c ) và phạm vi (f r ). Mặt giới hạn f t có thể là bất kỳ kiểu dữ liệu nào được hỗ trợ bởi trình soạn thảo ontology, ví dụ như f t ∈ {boolean, integer, float, string, symbol, instance, class, …}. Mặt giới hạn lực lượng f c định nghĩa cận trên và cận dưới của số lượng giá trị thuộc tính. Mặt giới hạn phạm vi fr chỉ định một phạm vi các giá trị có thể gán cho thuộc tính. • R = {r | r C × C × R t } là một tập các quan hệ ngữ nghĩa hai ngôi được định nghĩa giữa các khái niệm trong C. R t = {một-một, một-nhiều, nhiềunhiều} là tập các kiểu quan hệ. • A là một tập các tiên đề. Mỗi tiên đề là một chân lý hoặc luật suy diễn. Sau đây là một ví dụ kinh điển về mô hình ontology về tập khái niệm và các mối quan hệ của chúng: Hình 1: Mô hình ontology về cái nhà SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 5/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Hình 2: Mô hình ontology về làm bánh pizza Mô tả Logic (Description logics, viết tắt DL) là một họ các ngôn ngữ biểu diễn tri thức có thể sử dụng để biểu diễn tri thức thuật ngữ của một miền ứng dụng theo một cách có cấu trúc và được hiểu rõ một cách hình thức. Mặt khác, cái tên logic mô tả có ý nói đến các mô tả về khái niệm được dùng để mô tả một miền và ngữ nghĩa dựa trên logic (logic-based semantics) thu được qua việc dịch từ logic mệnh đề bậc nhất. Mô tả Logic được thiết kế như là một mở rộng của khung ngữ nghĩa (semantic frame) và lưới ngữ nghĩa (semantic network), vốn không được trang bị một ngữ nghĩa dựa trên logic hình thức. Cú pháp: • Một tập các ký hiệu mệnh đề dùng để ký hiệu các tên khái niệm (concept name) • Một tập các ký hiệu mệnh đề đôi để ký hiệu các tên vai trò (role name); • Một định nghĩa đệ quy để định nghĩa các thuật ngữ khái niệm từ các tên khái niệm và tên vai trò các khởi tạo (constructor). • Trong lôgic mô tả, các tên khái niệm được xem là các khái niệm nguyên tử, các tên vai trò được coi là các vai trò nguyên tử. Nhìn chung, một khái niệm đại diện cho tập các cá thể thuộc về nó, và một vai trò đại diện cho một quan hệ giữa các khái niệm. SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 6/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Cú pháp của một thành viên trong gia đình lôgic mô tả được đặc trưng bởi định nghĩa đệ quy của nó, các định nghĩa đệ quy này định nghĩa các tạo tử có thể được dùng để tạo các thuật ngữ khái niệm. Một số tạo tử thông dụng bao gồm các tạo tử lôgic trong logic bậc nhất như phép giao (intersection) hay tuyển (conjunction) của các khái niệm, phép hợp (union) hay hội (disjunction) của các khái niệm, phép phủ định (negation) hay lấy phần bù (complement) của các khái niệm, hạn chế giá trị (hạn chế với mọi - universal restriction), hạn chế tồn tại (existential resctriction), v.v Các tạo tử khác có thể còn bao gồm các hạn chế đối với các vai trò thường thấy trong các quan hệ nhị phân, ví dụ, tính đảo (inverse), tính bắc cầu (transitivity), chức năng (functionality), v.v Ngữ nghĩa: Ngữ nghĩa của lôgic mô tả được định nghĩa bằng cách giải nghĩa các khái niệm như là các tập hợp gồm các cá thể, và các vai trò như là các tập gồm các cặp cá thể. Các cá thể đó thường được cho là thuộc một miền xác định cho trước. Sau đó, ngữ nghĩa của các khái niệm và vai trò không nguyên tử được định nghĩa theo các khái niệm và vai trò nguyên tử. Điều này được thực hiện bằng một định nghĩa đệ quy tương tự như trong cú pháp. 2. Ứng Dụng Phương Pháp Biểu Diễn Tri Thức với Ontology a. Mạng ngữ nghĩa (Semantic network) Một mạng lưới ngữ nghĩa (còn gọi là frame network) là một mạng lưới đại diện cho mối quan hệ ngữ nghĩa (semantic relationship) giữa các khái niệm (concept). Điều này thường được sử dụng như là một hình thức biểu diễn tri thức. Nó là một đồ thị có hướng hoặc vô hướng bao gồm các đỉnh, mà đại diện cho khái niệm, và các cạnh. SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 7/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Sau này, mạng web ngữ nghĩa (Sematic web) ra đời cũng dựa trên ý tưởng này. Trong đó, các hệ thống có thể giao tiếp với nhau, phân tích và diễn giải ý nghĩa của mọi dữ liệu trên site, rồi tập hợp nội dung liên quan từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ: một công ty du lịch sẽ biết khách hàng của họ có bao nhiêu đứa con, công việc, sở thích riêng để tìm ra điểm nghỉ mát lý tưởng nhất cho cả gia đình. Sau này mạng xã hội web ngữ nghĩa (social sematic web) ra đời, có thể được xem như là một trang web của hệ thống kiến thức tập thể, có thể cung cấp thông tin hữu ích dựa trên sự đóng góp của con người và nhận thông tin tốt hơn khi có nhiều người tham gia. Nó kết hợp công nghệ, chiến lược và phương pháp từ Semantic Web, phần mềm xã hội và Web 2.0. Việc tiếp cận ngữ nghĩa thông qua các Ontology thì mềm dẻo hơn vì người sử dụng có thể lựa chọn bộ từ vựng và các ràng buộc trong các Ontology. Ví dụ, các ứng dụng trong các miền khác nhau có thể sử dụng các Ontology khác nhau. Đặc biệt, các Ontology có thể được sử dụng để đặc tả ý nghĩa của các tài nguyên Web (thông qua các chú thích) bằng cách xác nhận các tài nguyên như các trường hợp cụ thể của một số khái niệm quan trọng và hay hoặc khẳng định các tài nguyên có quan hệ với các tài nguyên khác thông qua một số thuộc tính quan trọng đã định nghĩa trong các Ontology. b. Hệ nền tảng tri thức (Knowledge based systems) Hệ nền tảng tri thức dựa trên các công cụ trí tuệ nhân tạo làm việc trong một lĩnh vực hẹp để cung cấp các quyết định thông minh với sự suy luận. Kiến thức được mua lại và được đại diện bằng cách sử dụng luật biểu diễn tri thức quy định, khung và các kịch bản. Những lợi thế cơ bản được cung cấp bởi hệ thống như vậy là tài liệu hướng dẫn kiến thức, hỗ trợ quyết định thông minh, tự học, lý luận và giải thích. Hệ nền tảng tri thức là những hệ thống dựa trên các phương pháp và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và là thành phần cốt lõi của hệ chuyên gia vào việc ra quyết định khuôn khổ giới hạn nào đó. c. Hệ chuyên gia (Expert system) Với năng biểu diễn tri thức và cơ chế suy luận dựa trên logic mô tả, ontology là mô hình tuyệt vời cho các hệ chuyên gia. So với phương pháp biểu diễn bằng luật sinh vốn chỉ hỗ trợ quan hệ nếu… thì…, ontology cho phép biểu diễn tri thức của chuyên gia một cách đa dạng và phong phú hơn qua nhiều loại quan hệ khác nhau mà người dùng có thể tự định nghĩa. Dựa trên lý thuyết trí tuệ nhân tạo, một hệ chuyên gia là một hệ thống máy tính mô phỏng các khả năng ra quyết định của một chuyên gia về con người. Hệ chuyên gia được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách lý luận về kiến thức, giống như một chuyên gia, và không theo thủ tục như lập trình thông thường. Các hệ thống chuyên gia đầu tiên được tạo ra trong những năm 1970 và sau đó tăng lên nhanh chóng trong những năm 1980. Hệ chuyên gia là những hình thức đầu tiên của AI phần mềm thành công. SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 8/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Một hệ thống chuyên gia có một cấu trúc độc đáo, khác nhau từ các chương trình truyền thống. Nó được chia thành hai phần, một cố định, độc lập của hệ thống chuyên gia: động cơ suy luận, và một biến: cơ sở tri thức. Để chạy một hệ chuyên gia, sẽ suy luận các kiến thức cơ bản giống như một con người. Trong những năm 80, chương trình giao diện để giao tiếp với người sử dụng. Sau này là chương trình trò chuyện với người sử dụng, cụ thể siri của Apple. d. Hệ hỗ trợ quyết định (Decision Support System - DSS) Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là hệ thống thông tin hỗ trợ kinh doanh, hoạt động tổ chức ra quyết định. DSS phục vụ việc quản lý, hoạt động, và mức độ quy hoạch của một tổ chức và giúp đỡ để đưa ra quyết định, có thể thay đổi nhanh chóng và không dễ dàng xác định trước. Hệ hỗ trợ quyết định có thể là một cách trọn vẹn trên máy vi tính, con người hoặc kết hợp cả hai. DSS bao gồm các hệ thống dựa trên tri thức. Một DSS được thiết kế là hệ thống tương tác nhằm mục đích giúp các nhà hoạch định chính sách các thông tin hữu ích từ sự kết hợp của dữ liệu thô, tài liệu, và kiến thức cá nhân, hoặc mô hình kinh doanh để xác định và giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định. Ví dụ ứng dụng hỗ trợ quyết định có thể thu thập và trình bày bao gồm: hàng tồn kho của các tài sản thông tin (bao gồm cả nguồn dữ liệu di sản và quan hệ, hình khối, kho dữ liệu, và các siêu thị dữ liệu), so sánh số liệu bán hàng từ một thời kỳ và tiếp theo, dự kiến con số doanh thu dựa trên giả định doanh số bán sản phẩm. d. Các lợi ích và ứng dụng khác của Ontology - Ontology là hệ biểu diễn ngữ nghĩa nên cung cấp khả năng hiểu tri thức cho máy tính, tạo điều kiện xây dựng các hệ thống xử lý tự động. SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 9/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng - Ontology có khả năng tích hợp. Điều này cho phép những Ontology về các miền thông tin khác nhau có thể tích hợp, trộn lẫn, ánh xạ với nhau, tạo sự liên giao tiếp giữa các ứng dụng khác nhau. - Ontology có thể dùng lại. Điều này giúp cho việc xây dựng Ontology mới được giảm nhẹ công sức, đồng thời tạo ra khả năng mở rộng dịch vụ của các ứng dụng một cách dễ dàng nhất là dịch vụ Web (Web services) - Ontology có thể được chia sẻ bởi nhiều ứng dụng, không phụ thuộc nền hệ điều hành. Một ứng dụng trên hệ Unix có thể hoàn toàn sử dụng dữ liệu trong Ontology được xây dựng bởi ứng dụng trên hệ Windows. - Ontology có thể giải quyết vấn đề đa ngôn ngữ. Các ứng dụng có thể xử lý dữ liệu được viết bởi các ngôn ngữ khác nhau (ví dụ tiếng Anh và tiếng Pháp) một cách giống nhau với một Ontology ánh xạ các thuộc tính của các ngôn ngữ này đến cùng một ngữ nghĩa. Ví dụ của ứng dụng này là trong tìm kiếm đồng thời trên nhiều ngôn ngữ. - Ontology biểu diễn ngôn ngữ dựa trên logic. Mọi thứ được phát biểu chính xác, rõ ràng trên ngôn ngữ tự nhiên nào đều biểu diễn được logic. Nhiều thứ khó có thể nắm được ý nghĩa 1 cách rõ ràng thì khó có thể biểu diễn trên logic (như tình yêu, thơ ca ). Tuy nhiên, bất cứ thứ gì có thực hiện trên máy tính bằng ngôn ngữ lập trình đều có thể biểu diễn logic. Các ontology thường dùng biểu diễn các khái niệm bằng các ngôn ngữ dựa trên logic. - Ontology biểu diễn theo ngữ nghĩa con người nên người dùng hoàn toàn hiểu được và có thể soạn thảo, tinh lọc, tùy biến Ontology theo ý muốn. Điều này giúp tạo ra các ứng dụng thông minh, mang tính tùy biến cao, là hướng phát triển của tương lai. Các ứng dụng Ontology có thể biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên - Conceptual Graphs (CGs): được John F. Sowa (Sowa 1976) sử dụng để biểu diễn mô hình của ngôn ngữ tự nhiên vào ngôn ngữ được trình bày như logic mà con người có thể đọc dễ dàng. - Knowledge Interchange Format (KIF): thiết kế nhằm phân tách cú pháp và tập ký tự trao đổi trong các hệ máy tính và có thể áp dựng biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên. Các biểu diễn CGs và KIF đều có thể chuyển đổi lẫn nhau và ngược lại. CGs dễ cho người đọc và biểu diễn nhiều thứ hơn nhưng khó cho máy tính thực hiện, còn KIF thì ngược lại. Vì vậy các ontology thường dùng kết hợp giữa 2 cách trên. Ví dụ: Để biểu diễn câu “John đi đến Boston bằng xe bus” SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 10/38 [...]... niệm và sự kiện SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 23/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Như bảng so sánh trên, ta thấy mô hình KIF là mô hình cơ bản so với COKB-ON, chính vì vậy KIF có nhiều hạn chế so với mô hình COKB-ON nhưng cũng cơ bản biểu diễn tri thức có giới hạn cho một số lĩnh vực SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 24/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình. .. Trang 22/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng (exists (?y) (and (person ?y) (mother ?x ?y))))) Two people are siblings if and only if they are brother or sister (forall (?x ?y) (=> (and (person ?x) (person ?y)) ( (sibling ?x ?y) (or (brother ?x ?y) (sister ?x ?y))))) III So sánh mô hình KIF với mô hình COKB-ON Sau đây là bảng so sánh mô hình KIF và COKB-ON cơ bản: KIF Thành... và được thỏa Trang 20/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Tính đầy đủ (completeness): Một hệ thống suy diễn I có sự tương thích ngữ nghĩa mạnh mẽ với L KIF nếu và chỉ nếu có tồn tại một phép mapping như vậy cho mỗi câu và module , nếu mãn bởi tất cả mô hình của T thì I quyết dịnh module có thể thỏa có thể thỏa mãn với  Sự tương thích cú pháp của ngôn ngữ KIF: Những mệnh đề. .. class như sau: - File config.properties: chứa thông tin các biểu diễn tri thức ngôn ngữ tự nhiên bằng mô hình KIF SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 25/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng - Class Main.java chịu trách nhiệm parse các statement và query trong file config.properties, sau đó sử dụng lib jtp suy diễn để trả lời những câu hỏi suy luận tương ứng Cụ thể dùng... e.printStackTrace(); } return result; } } SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 35/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Kết Luận Thông qua việc tìm hiểu môn học này, em có cơ hội tìm hiểu cách biểu diễn tri thức vào máy tính dựa trên cơ sở trí tuệ nhân tạo Đặc biệt hiểu về mô hình Ontology mà một ví dụ cụ thể là mô hình KIF trong việc biểu diễn tri thức ngôn ngữ tự nhiên đơn giản Do thời gian... thỏa mãn (satisfaction function) SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 17/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng LI : ngôn ngữ suy luận LKIF : ngôn ngữ First-Order KIF λe : cú pháp mapping λe: LI  LKIF từ biểu thức trong LI thành câu trong LKIF λi : cú pháp mapping λi: LKIF LI từ biểu thức trong LKIF thành câu trong L I On : các chuỗi có chiều dài n các thành viên O* : tất... Ngọc Huy (CH1101091) Trang 11/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng II Mô Hình KIF 1 Giới thiệu KIF (Knowledge Interchange Format) là một ngôn ngữ chính thức cho việc trao đổi kiến thức giữa các chương trình máy tính khác nhau (computer-oriented language) (được viết bởi các lập trình viên khác nhau, ở những thời điểm khác nhau, ngôn ngữ khác nhau…) KIF có ý định như ngôn ngữ chính... trữ và phục hồi được trong nhiều lĩnh vực, nó cũng là một ngôn ngữ lập trình có thể đọc được và do đó tạo điều kiện cho việc phát triển độc lập của các chương trình thao tác tri thức Chính vì mô hình KIF có các thành phần như sau: - Mô hình với thành phần khái niệm và thành phần quan hệ - Ngôn ngữ đặc tả Nên mô hình KIF cũng chính là một dạng khái niệm Ontology 2 Tính năng và đặc điểm mô hình KIF Các... điện) Mục đích khác nhau của một ngôn ngữ đại diện khai báo KIF là việc bao SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 13/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng gồm các đối tượng cơ bản nhất định này, ta lấy ví dụ khái niệm toán học: - Tất cả các số thực - Tất cả các số phức - Tất cả các danh sách hữu hạn của tập đối tượng - Tất cả các tập của các đối tượng  Chức năng (Functions):... Cú pháp của câu dạng qualified bao gồm các phép toán forall , hoặc exist cho các biến và các câu ::= ({forall|exists}(*) ) SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 16/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng  KIF Module: KIF Module là một tập các sentences KIF module không phải thể hiện thứ tự các sentence nên thứ tự không quan trọng Các biểu . Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Mục Lục SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 1/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng ời Cảm. niệm và các mối quan hệ của chúng: Hình 1: Mô hình ontology về cái nhà SV: Nguyễn Võ Ngọc Huy (CH1101091) Trang 5/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng Hình 2: Mô hình ontology. Trang 4/38 Bài Thu Hoạch Chuyên Đề - Mô Hình KIF Ontology Và Ứng Dụng là một khái niệm ontology, v là một giá trị thu c tính gắn với c và f định nghĩa các mặt giới hạn trên v. Một vài mặt giới