我们介绍了基于框架的本体设计渠道（Frodo），这是一种自动从能力问题起草本体论的新方法和工具。能力问题表示为自然语言，是代表许多敏捷本体工程方法（例如极端设计（XD）或SAMOD）中需求的常见解决方案。Frodo在弗雷德（Fred）的顶部建造。实际上，它利用框架语义来绘制弗雷德（Fred）从能力问题中产生的RDF围绕域相关的边界，从而起草了域本体。我们进行了一项基于用户的研究，用于评估Frodo，以支持工程师的本体设计任务。研究表明，Frodo在这方面有效，由此产生的本体学草案是定性的。

了解大型本体仍然是一个问题，并且对许多本体工程任务产生了影响。我们描述了一种用于从域本体识别和提取概念组件的新方法，用于理解和比较它们。该方法分别应用于文化遗产和会议域中的两组本体论。通过手动检测和与本体对齐评估计划的数据集和工具性能相关评估结果。

现实世界的语义或基于知识的系统，例如在生物医学领域，可能会变得大而复杂。因此，对此类系统知识库中故障的本地化和修复的工具支持对于它们的实际成功至关重要。相应地，近年来提出了许多知识库调试方法，尤其是基于本体的系统。基于查询的调试是一种相似的交互式方法，它通过向知识工程师提出一系列问题来定位观察到的问题的真正原因。存在这种方法的具体实现，例如本体论编辑器的OntodeBug插件prof \'eg \'e。为了验证新提出的方法比现有方法有利，研究人员通常依靠基于模拟的比较。但是，这种评估方法有一定的局限性，并且通常无法完全告知我们方法的真实性。因此，我们进行了不同的用户研究，以评估基于查询的本体调试的实际价值。研究的一个主要见解是，所考虑的交互方法确实比基于测试案例的替代算法调试更有效。我们还观察到，用户经常在此过程中犯错误，这突出了对用户需要回答的查询的仔细设计的重要性。

近年来，数据科学已经显着发展。数据分析和采矿过程成为可用数据集的所有行业的常规。已收集，策划，存储和用于提取知识的大量数据存储库。这变得司空见惯。随后，我们直接从数据或通过给定域中的专家提取大量知识。现在的挑战是如何利用以前因高效决策过程而闻名的所有这些知识。直到最近，通过多年的研究获得的许多知识都存储在静态知识库或本体中，而从数据挖掘研究中获得的更多样化和动态知识并没有集中和始终如一地管理。在这项研究中，我们提出了一个称为基于本体的知识图的新型模型，以代表和存储农作物耕作中数据挖掘的结果（知识），以建立，维护和丰富知识发现过程。提出的模型包括六个主要集合：概念，属性，关系，转换，实例和状态。该模型是动态的，可以随时促进知识的访问，更新和开发。本文还提出了用于处理这种基于知识模型的体系结构。系统体系结构包括知识建模，提取，评估，发布和开发。该系统已被实施并用于农业管理和监测。事实证明，它非常有效，并且有望扩展到其他领域。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

我们最近开始一个项目，为来自背景知识的后推推，以促进深入自然语言理解的制定更有效和有效的方式。单词的含义被认为是它增加了持续情况的实体，预测，预设和潜在推论。随着单词组成，情况下的最小模型演变为限制和直接推理。此时我们开发了我们的计算架构并在真实文本上实现了它。我们的重点是证明了我们设计的可行性。

Semantic Web Rule Language (SWRL) combines OWL (Web Ontology Language) ontologies with Horn Logic rules of the Rule Markup Language (RuleML) family. Being supported by ontology editors, rule engines and ontology reasoners, it has become a very popular choice for developing rule-based applications on top of ontologies. However, SWRL is probably not go-ing to become a WWW Consortium standard, prohibiting industrial acceptance. On the other hand, SPIN (SPARQL Inferencing Notation) has become a de-facto industry standard to rep-resent SPARQL rules and constraints on Semantic Web models, building on the widespread acceptance of SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language). In this paper, we ar-gue that the life of existing SWRL rule-based ontology applications can be prolonged by con-verting them to SPIN. To this end, we have developed the SWRL2SPIN tool in Prolog that transforms SWRL rules into SPIN rules, considering the object-orientation of SPIN, i.e. linking rules to the appropriate ontology classes and optimizing them, as derived by analysing the rule conditions.

在构建新的应用程序时，我们越来越多地面对从多个来源重用和集成预先存在的知识，例如本体，模式，任何类型的数据。然而，事实上，这一事先知识几乎不可能重复使用。这种困难是高成本的原因，通过进一步的缺点，结果应用程序将再次难以重复使用。它是一个负环，这一直始终加强本身。 itelos是一种通用方法，旨在尽可能最大限度地减少这种环路的效果。 itelos基于应用程序的数据级别和架构级别的直观应独立开发，从而允许在先前知识的重用中进行最大的灵活性，但是在需要满足的整体指导下，正式化为能力查询。通过对所有要求（包括重用的要求）来实现这种直觉，作为一种先验定义目的的一部分，然后用于驱动中间开发过程，其中应用程序模式和数据连续对齐。

Commonsense knowledge-graphs (CKGs) are important resources towards building machines that can 'reason' on text or environmental inputs and make inferences beyond perception. While current CKGs encode world knowledge for a large number of concepts and have been effectively utilized for incorporating commonsense in neural models, they primarily encode declarative or single-condition inferential knowledge and assume all conceptual beliefs to have the same likelihood. Further, these CKGs utilize a limited set of relations shared across concepts and lack a coherent knowledge organization structure resulting in redundancies as well as sparsity across the larger knowledge graph. Consequently, today's CKGs, while useful for a first level of reasoning, do not adequately capture deeper human-level commonsense inferences which can be more nuanced and influenced by multiple contextual or situational factors. Accordingly, in this work, we study how commonsense knowledge can be better represented by -- (i) utilizing a probabilistic logic representation scheme to model composite inferential knowledge and represent conceptual beliefs with varying likelihoods, and (ii) incorporating a hierarchical conceptual ontology to identify salient concept-relevant relations and organize beliefs at different conceptual levels. Our resulting knowledge representation framework can encode a wider variety of world knowledge and represent beliefs flexibly using grounded concepts as well as free-text phrases. As a result, the framework can be utilized as both a traditional free-text knowledge graph and a grounded logic-based inference system more suitable for neuro-symbolic applications. We describe how we extend the PrimeNet knowledge base with our framework through crowd-sourcing and expert-annotation, and demonstrate its application for more interpretable passage-based semantic parsing and question answering.

知识表示和推理有悠久的历史，即研究如何通过机器对知识进行形式化，解释和语义分析。在自动化车辆领域，最近的进步表明，能够将相关知识形式化和利用相关知识作为处理交通界固有且复杂的环境的关键推动者。本文证明了本体论是a）对自动车辆环境中与关键相关的因素进行建模和形式化的强大工具。为此，我们利用著名的6层模型来创建环境环境的形式表示。在此表示形式中，本体论将域知识模型为逻辑公理，从而促进交通场景和场景中的关键因素的存在。为了执行自动分析，将联合描述逻辑和规则推理器与A-Priori谓词增强结合使用。我们详细介绍了模块化方法，提出了公开可用的实施，并通过大规模的无人机数据集评估了该方法的城市交通情况。

外部知识（A.K.A.侧面信息）在零拍摄学习（ZSL）中起着关键作用，该角色旨在预测从未出现在训练数据中的看不见的类。已被广泛调查了几种外部知识，例如文本和属性，但他们独自受到不完整的语义。因此，一些最近的研究提出了由于其高度富有效力和代表知识的兼容性而使用知识图表（千克）。但是，ZSL社区仍然缺乏用于学习和比较不同外部知识设置和基于不同的KG的ZSL方法的标准基准。在本文中，我们提出了六个资源，涵盖了三个任务，即零拍摄图像分类（ZS-IMGC），零拍摄关系提取（ZS-RE）和零拍KG完成（ZS-KGC）。每个资源都有一个正常的zsl基准标记和包含从文本到属性的kg的kg，从关系知识到逻辑表达式。我们已清楚地介绍了这些资源，包括其建设，统计数据格式和使用情况W.r.t.不同的ZSL方法。更重要的是，我们进行了一项全面的基准研究，具有两个通用和最先进的方法，两种特定方法和一种可解释方法。我们讨论并比较了不同的ZSL范式W.R.T.不同的外部知识设置，并发现我们的资源具有开发更高级ZSL方法的巨大潜力，并为应用KGS进行增强机学习的更多解决方案。所有资源都可以在https://github.com/china-uk-zsl/resources_for_kzsl上获得。

本文提出了一种基于答案设置编程（ASP）的方法，用于代表自然语言文本生成的知识。文本中的知识是使用Neo Davidsonian的形式主义建模的，然后将其表示为答案集计划。相关的致辞知识另外导入Wordnet等资源，并在ASP中表示。然后可以使用所产生的知识库来在ASP系统的帮助下执行推理。这种方法可以促进许多自然语言任务，如自动问题应答，文本摘要和自动化问题。基于ASP的技术表示，例如默认推理，分层知识组织，默认值等的首选项，用于模拟完成这些任务所需的致辞推理方法。在本文中，我们描述了我们开发的CaspR系统，以自动解决在给出英语文本时回答自然语言问题的任务。 CASPR可以被视为一个系统，通过“了解”文本并已在队列数据集上进行了测试，具有有希望的结果。

尽管在生物医学领域中大量吸收了语义技术，但对于已发表的本体论中的共同建模实践知之甚少。猫头鹰本体通常仅以一组公理的粗糙形式出版，使底层设计不透明。但是，原则和系统的本体论发展生命周期可能反映在本体论的新句法结构的规律性中。为了发展对这种新兴结构的理解，我们提议反向工程学本体，采用语法指导的方法来识别和分析公理和公理集的规律性。我们根据猫头鹰公理和班级框架的句法建模趋势和常见实践来调查生物规模。我们的发现表明，生物医学本体仅共享简单的句法结构，在这些结构中，猫头鹰构造者没有以复杂的方式深入嵌套或组合。尽管这种简单的结构通常在给定的本体论中说明了大量的公理，但许多本体论还包含非平凡数量的更复杂的句法结构，这些结构在整体上并不常见。

This volume contains revised versions of the papers selected for the third volume of the Online Handbook of Argumentation for AI (OHAAI). Previously, formal theories of argument and argument interaction have been proposed and studied, and this has led to the more recent study of computational models of argument. Argumentation, as a field within artificial intelligence (AI), is highly relevant for researchers interested in symbolic representations of knowledge and defeasible reasoning. The purpose of this handbook is to provide an open access and curated anthology for the argumentation research community. OHAAI is designed to serve as a research hub to keep track of the latest and upcoming PhD-driven research on the theory and application of argumentation in all areas related to AI.

生物数据和知识库越来越依赖语义Web技术以及使用知识图表进行数据集成，检索和联合查询。我们提出了一种用于自动学习生物测定的解决方案。我们的解决方案使自动化学的问题与分类与聚类并置，其中两种方法在方法复杂度频谱的相对端。在特征上建模我们的问题，我们发现聚类解决方案显着优于最先进的神经网络的最先进的分类方法。这种新颖的贡献基于两个因素：1）在数据优于具有复杂语义建模的替代方法之后密切建模的学习目标;2）自动学习生物测定达到近83％的高性能F1，这对我们的知识是首次报告的任务标准化评估提供了强大的基准模型。

这项工作考虑了建设和使用正式知识库（模型）的挑战，该基础（型号）将ATT＆CK，CAPEC，CWE，CWE，CWE，CWE安全枚举。拟议的模型可用于学习攻击技术，攻击模式，缺点和漏洞之间的关系，以便尤其是威胁建模的各种威胁景观。该模型是作为OWL和RDF格式的自由可用数据集的本体。本体的使用是基于结构和图形的方法，以集成安全枚举的方法。在这项工作中，我们考虑使用基于知识库和本体驱动威胁建模框架的ATT＆CK的数据组件的威胁建模方法。此外，制定了一些评估，如何使用威胁建模的本体论方法以及这可能面临的挑战。

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

在这项工作中，我们在文化象征主义的背景下填补了语义网络中的差距。建立早期的工作，我们介绍了模拟本体，这是一种模拟象征意义的背景知识，通过组合从Simulacra的权威理论和Jean Baudrillard的象征性和符号中所采取的符号结构和内容的象征性理论和象征性的象征性和内容来制定象征意义的背景知识。史蒂文古老的旧版典型的字典。我们通过将其转换为在我们的本体模式中来重新设计已经存在于异质资源中以产生溢流的象征性，这是完全致力于文化象征主义的第一个知识图。提出了在知识图上运行的第一个实验，以显示对象征主义定量研究的潜力。

事件模式是结构化知识来源，定义了典型的真实情景（例如，去机场）。我们基于新颖的脚本感应系统和允许非专家“程序”复杂事件结构的精心设计的界面，提出了一个框架的架构库的高效循环构造框架。与此工作相关联我们释放了一个模式库：232的机器可读资源，详细的事件模式，其中每个项目都描述了其相关子事件结构（方案中发生的事情）的不同典型方案，参与者（谁扮演在场景中的角色），每个参与者的细粒度打字，以及它们之间的隐含关系约束。我们制作我们的模式库和在线提供的架构界面。

轨道碎片问题为机构间和国际合作呈对碎片预防，缓解，修复和改善空间情境意识（SSA）的互利目标的机会。实现这些目标需要共享轨道碎片和其他SSA数据。对此，我介绍了轨道碎片域的本体论架构，采取了创建轨道碎片本体（ODO）的步骤。该本体系统的目的是（i）代表一般轨道碎片和SSA域知识，（ii）结构，以及标准化所需的，轨道数据和术语，（iii）促进语义互操作性和数据共享。这样做，我希望（iv）有助于解决轨道性碎片问题，改善和平的全球SSA，并确保未来几代人的安全空间旅行。