Ontology 知識本體 - 叡揚資訊

該工作小組成立的目的在於發展標準的上層知識本體，此將促進資料的互通性、資訊搜尋和檢索、自動推理和自然語言處理技術。

然而，特殊領域具體的概念並不被包括在SUMO中，但 ... 首頁 叡揚e論壇 EIS40 Ontology─知識本體 論壇文章Ontology─知識本體 下一篇-跳脫人月神話的魔咒 　　什麼是Ontology知識本體？簡單的說，Ontology即一種概念的定義（AnOntologyisaspecificationofaconceptualization.-byTomGruber）。

當我們在網站上看到這麼一段內容：書名：如何打籃球作者：M.J.出版社：NBA出版社上述的描述，對於一般的人而言並無困難，但是對電腦或應用程式而言，看到的可能就是底下的內容：書＆nbsp;名：如何打籃球
作＆nbsp;者：M.J.
出版社：NBA出版社
電腦或應用程式必須先分析這一段文字的描述後，才能讀出書名是什麼？作者是誰？更糟的是，若是內容篇幅再稍微增加，那麼應用程式就必須為不同的網頁撰寫不同的程式才能分析。

倘若網頁的內容是以底下的方式來表示時，則應用程式就能很快地分析出所要的訊息，且更方便於資訊的交換及收集。

      　　   　　M.J.   　　NBA出版社   　　只是有一點須多加留意，萬一某個網頁使用的是而非來代表作者時，就會導致應用程式在分析上的障礙。

Ontology就是要定義一個專業領域內的辭彙，並且描述這些詞彙間的關係。

比如說：是一個人，不是一種食物；必須有書名、ISBN等屬性等。

Ontology類似於字典或者術語表，不同的是，它能讓電腦處理更多內容的細節和其結構。

它包括將人們有興趣的領域正規化為一套概念、關係和定理（axiom）。

SUMO（SuggestedUpperMergedOntology，建議上層共用知識本體，網址：http://www.ontologyportal.org/）被限制在meta的概念、一般、抽象或哲學，因此，能夠被使用在一個涵蓋範圍廣闊的領域或區域裡。

而SUMO是由IEEE標準上層知識本體工作小組所提出。

該工作小組成立的目的在於發展標準的上層知識本體，此將促進資料的互通性、資訊搜尋和檢索、自動推理和自然語言處理技術。

然而，特殊領域具體的概念並不被包括在SUMO中，但仍確可提供特殊領域（例如：醫藥、財政、專案…等）的Ontology知識本體結構的建立。

提出任務與方法本體兩概念 在知識庫（KnowledgeRepository）的模型中，領域知識和問題求解方法被明確地劃分到領域層和推理層，這將有利於兩種類型的重用（re-use）：一是，對特定領域的描述可以被不同的問題求解方法所重用；二是，問題求解方法通過定義新的領域視圖可以被不同的領域所重用。

但光是將不同層次的知識區分開仍稍嫌不足，要實現系統重用的可行性，還需要一種有效的機制讓各層次彼此間可靈活配置，將相互獨立的層次緊密地聯繫在一起，共同組成一個完整的系統。

Ontology就是新型知識庫工作機制的核心，對結構層次的明確劃分使知識庫的可維護性大幅提高，並讓知識重用成為可能。

為了實現知識庫各層次間可靈活的配置，而提出“任務”和“方法本體”兩個概念，它們分別描述了特定的任務和問題的求解方法。

這兩個概念在實質上是從推理和問題求解角度刻畫領域知識的視圖，有助於解決所謂的“交互問題”，即領域知識不能以其使用方式無關的形式表示。

任務和方法本體概念通過“假設”將領域知識和問題求解方法之間的“交互問題”明確地表示出來，充當了層次間的黏合劑，從而解決了知識庫系統的重用與元件化開發中的關鍵問題。

將Ontology套入知識管理中，知識的搜索、積累、共用的效率將大大提高，其真正的意義在於，透過Ontology的運用，讓『知識共用』和『知識重用』成為可能。

例如，不同地區的人由於習慣、文化的差異對同一個辭彙會有多種不同的理解方式，導致在交流的過程中出現一系列理解上的誤解，嚴重者，甚至有可能交流完全中斷。

但科學家運用純科學的術語進行交流時，誤解情況出現的機率將大為降低，原因在於，科學者已經定義了該種術語的確切含義，而這含義是被本領域中的所有研究人員普遍接受和認可的，這就是一種共識。

由此可見，Ontology為各領域提供了另一種統一的交流語言，同時建立起本領域內的基本知識框架。

有了Ontology，知識系統之間的交換將變得更加方便，因為它本身就相當於交換過程的一個標準。

透過Ontology實現知識協同工作  　　人們在使用知識搜索時，經常面臨大量無用資訊的困擾，不得不利用人工方式進行分辨。

即使將所掌握的知識分門別類並進行系統化時，也不能保證將其分類合適的位置。

在知識管理中，知識工作者可以Ontology來建立某個領域的術語體系，並針對該領域知識進行分類和知識建模。

因此，Ontology能幫助知識工作者從根本上解決前述的問題。

在統一定義指引下，知識搜索工具能夠自動判斷哪些是目標資訊，哪些是雜訊或干擾資訊。

知識工作人員可以將知識歸入到最適當的類別中，也可以透過查詢Ontology更深入理解所獲得知識的內涵，實現協同工作。

  Ontology─知識本體 目錄 封面故事 知識管理-知識經濟環境的現象 內頁 微利時代敏捷至上 Ontology─知識本體 跳脫人月神話的魔咒 誠泰銀行─建置「授信書類管理系統」 ITIL─資訊技術基礎架構庫 快速導入的總指揮—資訊策略發展規劃 勞退新制對企業的衝擊與因應之道 知識類型文化與知識管理之研究（下） Google的崛起與擴張 日本大型資訊軟體公司推動知識分享　提昇銷售績效 利用法律知識管理平台導入員工協助方案（EAPs） BT建置「動態批次作業管理系統─CONTROL-M」 快速擁有知識管理系統立即創造企業價值 政府單位的顧客關係管理─建立單一申訴服務窗口 RADAR讓您跟上勞退新制的腳步 打造一個顧客與業者共榮的軟體市場 企業知識搜尋系統進化論─從彈性整合與強化管理談起 新一代醫務管理課題─醫院推行平衡計分卡制度 CMMI─專為軟體量身訂做的流程改善制度 數位行政時代的政府組織改造