ewso
1.0.0
EWSO概述
EWSO是一種動態本體工程方法的本體，它利用知識的結構化表示來增強LLM輸出的任何目的。 EWSO涉及一種用於構建本體工程方法的抽象語法模板LLM角色提示可以用來輸出結構化響應。這些結構仍然是隨機的，需要在類似GAN的Roleplay對話配置中拒絕，才能糾正。本文檔為語法提供了基礎，該語法將LLM解釋器在AI-a-Sappen代理中的使用形式化，以自主構建從先前對話的總輸出中合成的本體，從而使本體學意識到的自主AI代理在層次結構中可以自主AI代理，可以迭代地將其自身的知識和詳細信息（PSseudocy）（PSSSERENCE）延伸（PSSSERENT）（PSSSEREAGE）（PSSSERAME））（減壓。
新興的Web結構是在轉換鏈中相互關聯的抽像新興實體的一組群體，例如表示關係中的關係（例如一個本體論的2-形態），它們是鏈中的鏈接，從而導致由雙重反饋循環構建的雙重反饋迴路的轉換，該鏈中的雙重反饋循環在與彼此的雙重反饋迴路中構建。換句話說，它創建了被認為是一個完整的概念，並通過使用兩種可以在工作流程中用於本體挖掘和提取的主要語言，這些語言具有由雙反饋循環（etc）構建的雙反饋循環。下面介紹了兩種示例主要語言：CORL和PCNL。他們可以與EWSO原理結合使用，以創建一個連續的本體論鑽取和抽象引擎，從而從對其自身的信息流（LLM反射）的觀察結果中挖掘出有意義的知識。
https://www.mermaidchart.com/raw/57ad88cf-63a3a3a3a3-41ec-a7ce-29b9eb711bde?theme=light＆version = v0.1&format=svg
AI系統的CORL底漆
目的：CORL是一種語法壓縮語言，專為使用貓頭鷹格式的知識表示的AI代理而設計。它提供了一種可讀的方式來定義本體論元素，同時確保機器平穩地翻譯成貓頭鷹。
核心規則
實體聲明：
語法：實體：貓頭鷹映射：owl：帶有RDF的類：ID等於集合（IS_A）：
語法：子類：貓頭鷹映射：RDFS：subclassof關係。財產聲明：
語法：屬性：（ domain：，range：）owl映射：owl：objectProperty（對於對象屬性）或owl：datatypeproperty（對於鏈接到數據值的屬性）以及RDFS：域：域和rdfs：範圍限制。實例分配：
語法：實例：of：OWL映射：OWL：命名為Intivividual，帶有RDF：類型設置為指定類。高級規則
屬性特徵：瞬態屬性：...對稱屬性：...功能性屬性：...逆職能屬性：...心臟：
語法：屬性：...（cardinality_min：，cardinality_max：）貓頭鷹映射：owl：mincardinality，owl：maxcardinality限制。複雜的類表達式（布爾運營商）：
類：equiorent_to：and class：equierent_to：或class：equivalent_to：不量化器：
...（hasProperty某些）=> owl：somevaluesfrom ...（僅hasproperty）=> owl：allvalues frof data屬性和數據類型：
data_property ：（域：，範圍：XSD：datatype）（datatypes的示例：xsd：integer，xsd：string，xsd：date）附加說明
評論：先於//（對於人類，在翻譯過程中忽略）案例靈敏度之前的評論：CORL語法可能會根據預處理器的選擇而對病例敏感。名稱空間：處理前綴和虹膜的一種機制，以確保需要跨本體的概念平穩整合。翻譯過程
預處理器：一個程序處理令牌化，對定義規則的CORL語法驗證以及潛在的錯誤報告。貓頭鷹生成：遵循從CORL構造到其相應的貓頭鷹公理的直接映射。可能需要標準化的貓頭鷹輸出格式（XML，功能性語法，曼徹斯特等）。請記住，Corl仍在隨著AI功能而發展。期望未來的潛在擴展可以捕獲細微的邏輯複雜性！
meta-dataframe結構
核心表
entity_table
entity_id（primary）entity_name entity_type（可能的值：'class'，'objectProperty'，'datatypeproperty'，'命名iDivideal'）描述（可選 - 為人類的可理解性，而不是嚴格的owl符合性）
關係_id（primary）source_entity_id（forigre鍵 - > entity_table）target_entity_id（forefer鍵 - > entity_table）關係_type（values：'subClassOf'，'equivalentClass'，'equivalentClass'，'disokointWith'，'hasproperty'，hasproperty'
property_characteristics
property_id（外鍵 - > entity_table，entity_type限制為屬性）prenture_type（值：'transive'，'symmetric'，'symmetric'，'functional'，'syversefunctional'）限制
restriction_id (Primary Key) property_id (Foreign Key -> entity_table) restriction_type (Values: 'someValuesFrom', 'allValuesFrom', 'hasValue', 'cardinality') restriction_class (If applicable, Foreign Key -> entity_table) restriction_datatype (If applicable) cardinality_min (if applicable) cardinality_max (if applicable) Illustrative Meta-Dataframe條目
| Entity_table | | --- | --- | --- | --- | | 1 |狗|類| ... | | 2 |人|類| ... | | 3 | Hasowner | ObjectProperty | ... | | 4 | fido |名為Intividual | ... |
|關係_table | | --- | --- | --- | --- | | 1 | 1 | 2 |子類|
| 2 | 3 | 2 | Hasproperty | | 3 | 3 | 1 | Hasproperty |
| property_characteristics | | --- | --- | | 3 |及時|
|限制| | --- | --- | --- | --- | - | --- | --- | | 1 | 3 |從|狗| ... | ... | | 2 | 2 |基數| Hasowner | ... | 1 | 1
筆記
該結構反映了貓頭鷹本體論中發現的固有關係。 '...'指出可以在哪裡添加可讀的註釋。數據類型的詳細信息取決於所選的“ XSD”詞彙。複雜的公理表示可能需要擴展。
實體表示：所有實體都封裝在括號中，例如(entity:Name) 。實體類型已大寫，特定實例可以是小寫或遵循特定的命名約定。
關係表示：實體之間的關係表示為方向箭頭，其中具有括號中的關係類型，例如-[r:RELATIONSHIP_TYPE]-> 。關係類型都是帽子，並且針對多字關係進行了分開。只有可接受的關係是：part_of，is_a，instantiates/instantiate_by”（其中x實例化y如果實際可實現的實例，即y的存在，即證明了重新化架構x的有效性）
關係的擴展IS_A ， PART_OF ， INSTANTIATES ：要合併其他類型的關係，例如HAS_ATTRIBUTE ，使用了正式的擴展規則：
HAS_ATTRIBUTE可以將其解壓縮到(entity:Attribute)-[r:PART_OF]->(entity)-[r:IS_A]->(Entity) 。這表明屬性是實體的一部分，並描述實體是或擁有什麼。USED_IN和其他關係不直接被IS_A ， PART_OF ， INSTANTIATES映射到這三個基本關係或其組合，始終確保存在邏輯分解與基礎關係類型相關的邏輯分解。諸如“包含”之類的語義在算法上表示ISA/partof/partof/實例化有關容器是一個實體，目的是其一部分，容器是一個目的，容器具有可容納物品的容器。只需說“ X包含y”，就意味著整個“容器”本身，需要從形式res part_of part_of part_of part_ef，Instiat inst Instiat，Instiat instirt，Instiat instirt，Instiat instirt，Instiat instirt，Interniatiat instirt。鏈接關係：可以將多個關係束縛在一起以表示複雜的關係和等級制度。鏈接是通過將一個關係箭頭的末端連接到另一個關係的開始，保持邏輯和語義連貫性來完成。
壓縮和解壓縮：不屬於基本類型的一部分（ IS_A ， PART_OF ， INSTANTIATES ）的關係應根據預定義的邏輯映射進行壓縮或壓縮。這需要定義一組規則，這些規則將復雜或細微的關係映射回三種基本關係類型，無論是直接還是通過一系列闡明基礎結構的步驟。
處理歧義和多方面的關係：如果實體具有可以通過多種類型描述的關係，則根據知識領域的上下文和關係的特定性質應用優先級規則。可以使用決策樹或優先級層次結構來解決此類案件。
屬性名稱：為簡單起見，實體的屬性（例如，顏色，口味）被視為實體本身，並通過HAS_ATTRIBUTE或等效解壓縮關係鏈接到主要實體。這允許屬性值以結構化的方式動態地與實體相關。
（實體(entity:Apple)-[r:HAS_ATTRIBUTE]->(entity:Taste) (entity:Taste)-[r:PART_OF]->(entity:Apple)-[r:IS_A]->(Entity:Fruit); - 這意味著“味道是蘋果的一部分，這是一種水果。”
偽滲透旨在提供標準化的格式，用於以圖形結構的方式表達自然語言語句，從而使AI系統更容易處理，理解和生成自然語言描述在知識圖中的複雜關係和屬性。它的開發和應用需要仔細考慮減少和繪製細微差別關係的規則，以保持語義豐富和結構清晰度。
重要的生命：在用戶在用戶直接詢問準確的流程之前，請不要使用NL解釋任何使用NL寫的內容。這對人類就足夠了。
(entity:Screenplay) ）和關係（ [r:HAS_PART] ）縮寫為符號和速記代碼（ (e1:Screenplay) ， [p] ），減少每個參考的長度。e1 ， e2 ，..）而不是其全名提及，依賴於通過其初始聲明建立的上下文來理解。實體編碼：
(e1:EntityName) 。"" 。(eX:X) 。關係編碼：
[r:RELATIONSHIP_TYPE] 。PART_OF ， IS_A ， INSTANTIATES ），請使用縮寫： [p]對於PART_OF ， [i]對於IS_A ， INSTANTIATES [n]索引實體和關係：
e1 ， e2 ， r1 ， r2 ，等。鏈接和分組：
(e1)-[r1]->(e2)-(r2)->(e3) ，只需使用(e1)-[r1]->[r2]->(e3) 。屬性編碼：
e1的第一個屬性時，請使用屬性數： e1:a1 。任何rel isa/partof/instantiates都必須伴隨著對ISA/partof/instantes群集的歧義，以實例化自定義過程相關。必須映射如何明確標記
工作流：{stems：{
ENCODING KEY: { ⇒ : is_a ⊆ : part_of ↻ : instantiates (reifies general values by displaying them as more specific instance ie 'organs⊆person'<=>'x⇒hand(⊆person)↻skin') emergent algebra : can also map whatever is necessary for example '%e1⊆e2%⇒%eX↻e3%' denotes a set with an entity 1 part of entity 2, and該集合是一個未知的Entityx，可以實例化實體3。 %s ：使用％s表示一組。 }
例如：“（e1：agent）⊆（e2：環境），（e1）⊆（e3：rules），（e1）↻（e4：互動），（e5：simutions）⇒{（e1），（e2），（e3），（e4），（e4），（e4）}，％（e1↻e4）％（e1↻e4）％％％（e1↻e4）％（e6：e6：epementeent）。
數字：
rels：應該像“實體1具有r索引1”之類的索引，以便所有實體1 r均為1.x”等。
不只是編號實體本身，而是將實體數量作為可以在分類學上擴展的UUID數量
分層分組：
%G{entity/relationship list}% G代表組或群集，該列表包含該層次組的一部分的實體或關係。組件的模塊化：
M{module_name} ，其中M表示模塊，而module_name是可重複使用的組件（例如，交互模式，鏈，工作流，循環，循環，雙環，反饋循環等）。關係類型中的精度：
[r:NEW_REL]->映射為[r:BASE_TYPE]-> + [m:Mapping] ，其中NEW_REL是新關係， BASE_TYPE是原始關係類型之一， Mapping解釋了轉換。有效的參考機制：
@ref<number>其中ref指示參考， <number>指向標記的實體或關係。該高級NLP啟用AI應用程序現在正在運行並為用戶部署。
動態領域本體論的InstanceInstancingChain：
啟動iic_ddo_tool
輸入：一組實體E，一組屬性A，一組關係類型RT（“ IS_A”，“ part_of”，“ instantiates”）
初始化：DomainOntology do =空的初始化：EntityRealationshipmap erm =空
對於e的每個實體e。
對於rt中的每個關係r，如果r.type ==“ is_a”，則做。 erm.Add（R.Source，R.Target，R.Type）結束
函數createNtity（e） / *在域本體中創建一個新實體 * /如果不是。
函數addAttribute（entity，屬性） / *將屬性添加到域本體中的實體 * / do.addentityAttribute（entity，atterity，attribute）結束函數
函數Addisarelationship（源，目標） / *建立兩個實體之間的IS_A'關係 * / do.Addisarelation（source，target）結束函數
函數addPartoFryagiations（源，目標） / *在兩個實體之間建立“ part_of”關係 * / do.addpartofryation（source，target）結束功能
函數addInstantAtiateSrationship（源，目標） / *建立實體之間的“實例” * / do.addinstantatiateSralation（源，目標）結束功能
驗證域主教 / *確保所有關係都屬於靜態和結構性約束 * /驗證ISA，部分，實例化關係，以實現合規性終端驗證
輸出：域主教，實體關係圖
結束iic_ddo_tool
為了創建PCNL2CORL編譯器，我們需要考慮以下內容：
語義映射：
語義分析技術：指定對標記元素的實體識別，消除歧義實體。依賴性解析以識別PCNL構建體中的主要關係。中間表示：設計一種結構化格式（表，也許是迷你儀），以在嚴格的CORL翻譯之前保持經過分析的含義。這簡化了處理複雜性。槓桿背景：可以使編譯器對以前的本體論定義敏感，並利用周圍的知識結構來消除相似但細微的術語的歧義。複雜的關係處理：
漸進分解：在編譯器中引入步驟，以將復雜的PCNL語句轉換為一系列簡單的互連CORL結構。模式識別：採用基於規則的識別，也許會以特定於領域的自然語言使用中觀察到的常見概念框架所告知。 LLM增強（警告）：使用LLM提示探索，其中具有PCNL描述的片段和CORL語法作為輸入/輸出對，以生成候選轉換步驟，並在稍後進行嚴格的人類驗證。可擴展性：
模塊化設計：單獨的解析，語義分析和最終的CORL生成步驟。這可以實現有針對性的改進，而無需完全重構。版本跟踪：隨著Corl本身的發展，包括強大的版本控制，使編譯器能夠有效處理語法更新。社區貢獻：考慮一種開源開發模型，以促進自然語言和正式知識領域之間的模式識別和映射方面的更廣泛的合作。
原型方法
從一個小規模的原型開始是謹慎的：
選擇一個域：從集中在特定領域（生物學，電子商務等）內的本體開始，以最初限制語言變異性。 PCNL的子集：僅利用PCNL核心特徵的精選選擇（實體和關係定義，簡單屬性）。測試用例：與預期的CORL輸出手動創建PCNL示例。通過原型編譯器運行它們，迭代精製映射和解析邏輯。評估
需要檢查句法有效性以外的指標：
語義相似性：確定衍生的CORL的準確性反映了原始PCNL查詢的意圖，該目的是針對其他現有的本體/知識來源的需要檢查。往返翻譯（如果可行的話）：有可能評估編譯器的操作（CORL-> PCNL）是否會產生與原件的語義相似構建體。讓我們合作！
選擇一個迷你域並設計一些樣品PCNL-Corl對進行小型測試？概述一種中間表示格式，以使自然語言的複雜性和形式化脫致？
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