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本文探讨了本体解释的多面性及其在实践中的应用，同时分析了准等价概念权衡（QuEC）在本体设计中的重要决策过程。从实用主义角度出发，研究了不同形式的本体解释及其对用户目标的支持，并深入讨论了在概念相似情况下的合并与分离策略。结合实际案例和未来发展趋势，提出了一套综合处理本体解释与概念权衡的方法论，为提升本体的可理解性、一致性和可重用性提供了理论支持和实践指导。

本文探讨了以人类为中心的本体评估与领域本体实用解释的研究现状与发展方向。介绍了HERO流程和参考架构在提升本体评估效率中的作用，以及原型平台实现和评估结果。同时分析了领域本体复用面临的挑战，提出了从实用主义角度出发支持本体可解释性的系统功能，并展望了未来改进方向，包括更多设计-评估循环、大型本体研究及标准化方法的应用。

本文探讨了以人类为中心的本体评估所面临的挑战，提出HERO流程模型和基于微内核的参考架构，旨在降低评估过程中的工作量并提高效率。通过案例研究，验证了该流程模型的组织能力和平台的可行性，并实现了评估活动的自动化，工作量减少了30%至88%。

本文探讨了语义元数据模型和以人为中心的本体评估在数据管理与智能系统中的重要性。首先介绍了基于FAIR原则的核心语义模型dmo-core，它通过整合现有词汇表实现对表格数据集及其结构的丰富描述，并支持跨领域的可扩展性。随后讨论了本体质量保障的必要性，重点在于需要人类参与的本体评估以发现自动方法无法识别的问题。为此提出了HERO过程和支持平台架构，提供从准备到改进的完整流程，有效减少手动工作量并提高本体质量。文章展示了这些技术在提升数据FAIR性和支持智能应用方面的潜力。

本文探讨了知识图谱中的反效应规则挖掘方法以及FAIR核心语义元数据模型在表格数据管理中的应用。反效应规则（CER）为处理措施在不同子群体上的因果关系提供了更细致的分析视角，解决了传统差分因果规则（DCR）在解释不同层效果时的局限性。实验表明，CER能够发现局部效应并提供有意义的因果解释。另一方面，FAIR核心语义元数据模型通过结构化描述表格数据的语义和内部关系，提升了数据的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性，尤其帮助非领域专家更好地理解和使用数据。文章最后展望了这两个方向的结合潜力及未来优化空间。

本文介绍了EBOCA本体框架，其在生物医学概念关联建模中的应用，以及知识图谱中反效应规则挖掘的意义与挑战。EBOCA通过整合生物医学数据及其证据和出处信息，为药物研发和疾病研究提供了支持；而反效应规则挖掘则为知识图谱中的因果关系解释提供了新方法。

本文介绍了EBOCA本体的设计与实现，旨在解决生物医学领域数据异构性和知识提取困难的问题。EBOCA通过两个模块（EBOCA SEM-DISNET和EBOCA Evidences）对生物医学概念及其关联进行语义建模，并提供相关证据、来源和元数据信息。文章详细描述了EBOCA的开发方法、本体结构、评估过程以及其在药物再利用假设生成和疾病研究中的应用价值。

本博文介绍了一项关于阈值运算符（以Tooth表达式为代表）与标准析取范式（DNF）公式可解释性的用户研究。通过分类和检查任务，评估了不同逻辑表示形式在准确性、响应时间、自信程度和理解程度方面的差异。研究结果显示，尽管DNF和Tooth在准确率上无显著差异，但Tooth表达式在响应速度和主观易理解性方面更具优势，尤其适用于不熟悉逻辑公式的用户群体。此外，研究还发现简单的DNF格式（如DNF1和DNF2）比复杂的DNF3表现更好。博文最后提出了未来的研究方向，包括自然语言翻译实验和与决策树的比较研究，旨在进一步

本博文探讨了基于符号知识的可解释人工智能（XAI）方法，重点评估了Tooth运算符与析取范式（DNF）在可解释性方面的差异。通过用户实验，从准确性、响应时间、信心和感知可理解性等指标对比分析了两种表示形式的表现，并研究了任务类型、用户背景及DNF公式大小对可解释性的影响。研究表明，Tooth表达式在处理复杂任务和面向不熟悉逻辑的用户时具有显著优势，为未来构建更具可解释性的AI系统提供了理论依据和实践指导。

本文探讨了如何在知识图谱中超越传统的因果关系表示，引入新的事件关系类型RLINK，并基于FARO本体对现有数据集进行重新标注。研究涵盖了数据集改进、手动标注流程、事件关系检测方法以及构建事件知识图谱的未来方向。通过引入新的技术和方法，如OntoED事件检测和常识知识结合，旨在提升知识发现、决策系统可解释性和文本生成质量。

本博客探讨了健康演化信息知识图谱与事件关系表示的研究进展与应用前景。在健康演化信息知识图谱部分，研究提出了融合自动知识组件与人工专家参与的知识获取方法，验证了其可持续性，并填补了健康状况演变与恢复时间相关的知识空白。事件关系表示方面，研究设计了FARO本体，构建了支持多种关系类型的数据集，推动了事件关系的层次化结构表示与推理。博客进一步分析了这些研究成果在医疗决策、智能系统等领域的应用潜力，并展望了未来在知识图谱优化、复杂关系研究和数据集扩充等方面的发展方向。

本文介绍了一种构建健康状况演变信息知识图谱的方法，包括从NHS England和MAYO Clinic收集数据并进行预处理，利用机器学习技术提取健康演变声明（HES），并通过SNOMED CT分类法进行知识补全。研究还结合了人工参与以提高准确性，并评估了方法的有效性。最终构建的知识图谱为医疗决策提供了结构化、可推理的健康演变信息。

本博客探讨了提升语言模型常识推理能力以及构建健康状况演变知识图谱的方法与实验结果。研究引入了可供性的概念，发现其在提升模型准确性方面效果显著，优于传统百科定义知识。同时，博客提出了一种基于知识获取技术的四步方法论，旨在从权威公共来源提取健康状况演变陈述（HES），并结合SNOMED CT分类法与专家参与，构建高质量的健康知识图谱。实验结果表明，该方法在自动提取和推导HES方面具有可行性与可持续性，为智能健康支持系统提供了重要基础。

本文探讨了两个重要研究方向：数据链接与模型的常识推理能力。在数据链接方面，介绍了VoID+扩展，通过引入SPARQL-CONSTRUCT语法改进传统OWL限制的不足，并通过实际用例验证其有效性。在常识推理方面，提出将ConceptNet知识中的可供性注入BERT模型，在PIQA数据集上评估后表明该方法能显著提升模型的物理常识理解能力。文章还展望了未来在数据链接描述优化和知识注入方法上的进一步研究方向。

本文探讨了在数据集成和关联数据领域中对链接的创建、操作与评估进行有效文档化的解决方案，重点介绍了 VoID+ 本体。作为 VoID 的扩展，VoID+ 提供了资源选择、链接集制定、透镜操作及验证等功能，能够全面记录链接生成过程中的关键信息。通过 Golden Agents 项目中的偶发诗歌用例展示了其实际应用，结合 Lenticular Lens 工具实现了链接发现，并利用 Stardog 进行存储和查询。文章还分析了 VoID+ 的优势与挑战，并展望了其未来发展方向。

本博文探讨了知识图谱嵌入学习在推荐任务中的新策略，包括基于目标关系的优化训练方法和面向语义的评估指标Sem@K的应用。研究显示，结合随机负采样（S-RNS）的专业化策略能有效提升模型性能并保留语义轮廓。此外，博文还介绍了语义网中链接创建与操作的文档化问题，并提出基于VoID+的方法来记录链接生命周期，以支持数据集成和可靠重用。最后展望了未来研究方向，如引入GNNs进行模型扩展、多类型知识图谱处理以及增强评估指标的理论保证。

本文探讨了知识图谱嵌入（KGE）学习在推荐场景中的应用，提出了一种新的专业化训练策略，并引入了Sem@K这一面向语义的评估指标。实验结果表明，通过预训练结合类型约束负采样（S - TCNS）或随机负采样（S - RNS），可以显著提升模型在Hits@K和Sem@K上的表现，同时分析了不同数据集和模型结构对策略选择的影响。

本文探讨了知识图谱嵌入（KGE）和问答（QA）技术在信息提取和推荐系统中的应用，并介绍了相关的新策略和方法。重点包括基于 QuAART 框架的实体识别与类型检测，以及 S-RNS 和 S-TCNS 等专门的负采样训练策略在推荐任务中的应用。通过实验验证，添加少量领域特定数据可以显著提升模型性能，同时提出的训练策略在 Hits@K 和 Sem@K 指标上表现出色。研究为未来结合深度学习和强化学习实现更复杂推荐任务提供了方向。

本文介绍了一种名为QuAART（Question Answering with Additive Restrictive Training）的框架，用于通过问答模型进行实体识别任务。该框架利用问题构建和答案抽取的方式识别文本中的实体，并引入了限制性训练方法以提高准确性。文章详细描述了框架的核心算法、使用的数据集（如FIGER和HAnDS）、实验设置以及相关结果分析。实验表明，即使使用少量训练数据，QuAART也能在实体识别任务中取得良好的效果，展示了其在数据利用效率方面的优势。

本文介绍了两种自然语言处理领域的创新技术：MultiAligNet 和 QuAART。MultiAligNet 基于多语言概念（MCk）实现跨语言的词汇-语义知识编码，能够有效整合不同语言的知识、发现新词汇知识并显著减少单词歧义。QuAART 则利用问答技术，在低资源环境下快速开发端到端的知识提取系统，特别适用于缺乏训练数据的场景。文章详细探讨了它们的技术原理、实验结果、优势分析、应用场景以及未来发展方向，并通过对比表格和流程图展示了两者的完整发展路径。

本文介绍了创新的跨语言词汇语义资源MultiAligNet，其基于k-多语言概念（MCk）模型，通过自动提取方法实现了高质量的多语言对齐和词义消歧。文章详细阐述了MCk的概念及其构建过程、MultiAligNet资源的特点以及其在机器翻译、信息检索和知识图谱构建等领域的应用前景。此外，还提供了资源的评估结果，验证了其在自然语言处理任务中的有效性与潜力。

本文探讨了如何通过本体工程实践促进API开发与跨语言知识桥梁的构建。在API开发方面，OATAPI工具能够基于能力问题和本体序列化自动生成REST API路径及SPARQL查询，并通过评估实验验证其生成结果与手动构建的API路径难以区分。在跨语言知识表示方面，提出了一种基于k-多语言概念（MCk）的新方法，实现了无需词义消歧的词汇语义知识表示与共享。文章总结了相关工作的关键结论，并展望了未来的研究方向，包括OATAPI的功能改进以及MCk方法的应用拓展。

在数字化时代，知识图谱被广泛用于数据整合和生成新见解。然而，应用开发者在消费知识图谱数据时面临诸多挑战。本文提出了一种基于本体工件的API生成方法，通过API设计、规范、实现和验证等活动，为开发者提供更便捷的知识图谱数据访问方式。该方法利用本体开发过程中的资源，如能力问题和本体序列化，解决了生产-消费和技术挑战。同时，介绍了支持该方法的OATAPI工具，并展示了其评估结果和未来发展方向。

本文深入解析了价值网络（ValueNet）本体中整合的基本人类价值观理论（BHV）与道德基础理论（MFT）。两种理论从不同视角出发，旨在为人类价值体系提供跨文化的解释。BHV以环形模型组织价值观，强调行为焦点和态度的对立；而MFT则基于二元对立结构，提出六个先天的道德基础。文章详细介绍了两者的本体类、对象属性及能力问题，并通过参观艺术画廊的实际场景展示了其推理过程。最后探讨了未来的发展方向，包括引入新理论模块、生成语义触发器知识图以及结合预训练模型等，展望了价值网络本体在学术研究和实际应用中的广阔前景。

本文基于第23届知识工程与知识管理国际会议（EKAW 2022）的内容，探讨了道德和社会价值的形式化表示方法。重点介绍了ValueNet这一模块化本体的构建及其在框架语义学基础上的应用。文章还详细解析了两个新引入的本体模块：基础人类价值观理论模块和道德基础理论模块，并通过用例场景分析展示了其实际应用潜力。最后，展望了ValueNet的操作化与维护方向，旨在为社会决策和伦理评估提供知识支持。