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オントロジーのさまざまなユーザーによって主張されたステートメントに、客観的な確実性をどのように割り当てますか？

たとえば、ユーザーAが「ボブの帽子は青い」と主張し、ユーザーBは「ボブの帽子は赤い」と主張するとします。次のことをどのように判断しますか。

  1. ユーザーAとユーザーBは、Bobという名前の異なる人物を指しており、正しい場合とそうでない場合があります。
  2. 両方のユーザーが同じ人物を参照していますが、ユーザーAは正しく、ユーザーBは間違っています（またはその逆）。
  3. 両方のユーザーが同じ人物を参照していますが、ユーザーAは正しく、ユーザーBは嘘をついています（またはその逆）。
  4. 両方のユーザーが同じ人物を参照しており、どちらの使用法も間違っているか嘘をついています。

私が見る主な難しさは、オントロジーが直接データを取得する方法がないことです（たとえば、ボブに帽子の色を尋ねることができません）。

これを解決するための完全に客観的な方法はおそらくないでしょう。採用できるヒューリスティックはありますか？この問題には正式な名前がありますか？

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私はこの分野の専門家ではありませんが、オントロジーとセマンティックWebの不確実性に少し取り組んできました。もちろん、この問題へのアプローチはセマンティックWebとは関係ありませんが、私の知識はそこで終わります。

私があなたの質問に関連していると感じる2つの問題は、アイデンティティの危機とURIの危機です。上記のステートメントの正式な表現は、 RDF（Resource Description Framework）で発行できます。

「ボブの帽子は青/赤です」というステートメントをトリプルに変換すると、次のようになります。

事実1：

  • X isAPerson
  • X hasName "Bob"
  • XはH1を所有しています
  • H1isAハット
  • H1hasColorブルー

事実2：

  • Y isAPerson
  • Y hasName "Bob"
  • YはH2を持っています
  • H2isAハット
  • H2 hasColor Red

ここでの問題は、X、Y、H1、およびH2がリソースであり、同じである場合とそうでない場合があることです。したがって、あなたの例では、XとYが同じ人物であるか、異なる人物であるかは不明であり、詳細情報がないとわかりません。（帽子についても同じことが言えます。）

ただし、ユーザーAとBがそれらのことを述べたばかりであり、「実際の」事実ではないため、問題はより複雑です。RDFはこのための具体化の方法を提供しますが、これをここに完全に書き留めることはしません。長すぎるでしょう。基本的に行うことは、上記のすべてのステートメントに「UserAstatesThat（...）」を追加することです。

あなたがこれをすべて持っているなら、あなたは推論を始めることができます。大学ではかつてこのようなものにRACERを使用していましたが、それは古いバージョンであり、現在のバージョンには慣れていません。

もちろん、たとえばLISPでも、RDFなしでそのようなことを行うことができます。

お役に立てば幸いです。

于 2010-07-26T14:52:37.450 に答える
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このようなことを情報融合と呼んでいるのを聞いたことがありますが、これはデータ融合の考え方を反映しています。よくわかりませんが、会議があるようです。

ここで、客観的な情報と主観的な情報を区別するという別の難しさも追加します。ユーザーAが「ボブはナイスガイ」と言い、ユーザーBが「ボブはナイスガイではない」と言った場合、一見反対の発言を主張している間は、どちらも正しい可能性があります。

于 2010-07-26T14:42:57.940 に答える
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ステップ1：いくつかの仮定をします。そうでなければ、あなたは何にも基づいて何もありません。考えられる仮定は、「ボブの帽子が赤い場合、ユーザーAが彼の帽子が赤いと言うのは90％です」です。

ステップ2：関連する数学を適用します。条件付き確率をその逆数に関連付けるには（つまり、私が提案した仮定に基づいてAが言ったことを知って、ボブの帽子が赤い確率を尋ねる）、ベイズの定理を使用します。

于 2010-07-26T14:50:58.967 に答える