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Ontology企业本体：比知识图谱更高效的企业知识组织方式
第二步：从小切口开始选一个规则最密集的场景（如供应商准入、合规检查、物料分类）先建一个最小本体模型（10-20个概念）验证推理效果后再横向扩展第三步：工具选型需要支持OWL/SHACL等本体语言标准优先选择带推理引擎的平台或数据库避免自研推理引擎
44610编辑于 2026-04-29AI时代本体驱动下的低代码平台演进之路
五、语义适配层：打通低代码与本体生态的关键工程 要实现上述演进，最关键的技术工程是构建语义适配转换层，使低代码平台的私有元模型能够与业界主流本体建模标准（OWL、RDF、BPMN、SHACL等）进行双向映射 各家平台只需针对主流开放标准（OWL/RDF、BPMN、SHACL）构建自己的适配实现，标准本身已经存在，适配质量和覆盖深度成为差异化竞争力。
35710编辑于 2026-05-08真正让 Palantir 封神的核心
Palantir的AIP平台通过以下技术架构实现了突破： 知识表示层：使用形式化的本体语言(如OWL、SHACL)描述领域知识，建立可机器处理的概念体系。
1.3K21编辑于 2026-02-02- 来自专栏arXiv每日学术速递
人工智能学术速递[12.23]
Science, KU Leuven, Leuven, Belgium, DSI, Hasselt University, Hasselt, Belgium 摘要：在RDF图的约束语言（如ShEx和SHACL 利用SHACL，我们在本文中提出了一种新的形状用法，即使用一组形状从RDF图中提取一个子图，即所谓的形状片段。我们提出的机制适合于链接数据片段的框架。 在本文中，（i）基于最近提出的SHACL形式化，我们正式定义了我们的抽取机制；（ii）我们建立正确性属性，将形状片段与数据库查询的来源概念联系起来；（iii）我们将形状片段与SPARQL查询进行比较；（ 摘要：In constraint languages for RDF graphs, such as ShEx and SHACL, constraints on nodes and their properties Using SHACL, we propose in this paper a novel use of shapes, by which a set of shapes is used to extract
80820编辑于 2021-12-27 基于本体模型作为数字主线底座：构建产品全生命周期的动态推理能力
规则（Rules / Constraints）用形式化语言（如SWRL、SHACL）表达业务逻辑，例如“如果某批材料的硬度值低于X，则该材料不能用于安全关键部件”。
22710编辑于 2026-05-13本体论建模-Protégé 开源本体（Ontology）编辑器-构建本体模型和知识图谱
方案三：实际工程落地：使用 SPARQL 规则（或者 SHACL） 因为 OWL 自身的限制，在真实业务落地时，处理此类“由于多笔收款累加达到阈值触发状态流转”的场景，更主流的做法是在三元组图数据库（如
2.9K21编辑于 2026-03-09- 来自专栏出海数据合规
基于策略驱动的可插拔隐私计算框架 (PDPPC)：数据平面性能优化
系统将ODRL的信息模型架构、允许的词汇表（Vocabulary）以及SHACL形状约束作为上下文输入给GPT-4等模型，确保生成的策略在语法和语义上都是合规的。
38010编辑于 2026-01-25 - 来自专栏用户2133719的专栏
知识图谱入门（二）
对于 RDF 图来说，目前其有两种形状语言：「Shape Expressions」（ShEx）和 「SHACL」（Shapes Constraint Language），具体的应用在这里不做赘述。
3.8K52发布于 2020-09-14 - 来自专栏NLP/KG
知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg）
图模型 内置支持 不支持 CSV 操作 查询代数 SPARQL 代数 无 查询语言 SPARQL Cypher、Gremlin、PGQL、G-CORE 约束 约束语言 RDF Shapes 约束语言 (SHACL
13.3K11编辑于 2024-01-20 AI时代本体驱动下的EA企业架构-必须完成一次范式级的重构
本体的公理（Axioms）和约束（SHACL Shapes）是形式化的，可以被推理引擎验证。 第四，数据的来龙去脉断裂。
22610编辑于 2026-05-08- 来自专栏arXiv每日学术速递
人工智能学术速递[7.13]
在RDF表示中，这个错误可以通过SHACL或ShEx等形状语言来解决，这些语言允许检查图对于一组域约束是否有效。 借鉴SHACL的语法和语义定义，我们设计了一种用于属性图的形状语言ProGS，它允许在属性图上构造形状约束，包括属性图的特定结构，如带有标识的边和节点和边的键值注释。 我们定义了ProGS的形式化语义，研究了根据ProGS形状集验证属性图的复杂性，并与SHACL的相应结果进行了比较，实现了一个利用应答集编程的原型验证器。 In RDF representations, this error can be addressed by shape languages such as SHACL or ShEx, which allow of validating property graphs against sets of ProGS shapes, compare with corresponding results for SHACL
2.3K20发布于 2021-07-27
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