如何爲本體中不同用戶聲明的語句賦予客觀確定性？審覈本體論中的二手知識
例如，考慮用戶A聲稱「Bob的帽子是藍色的」，而用戶B聲稱「Bob的帽子是紅色的」。你如何確定是否：
我看到的主要困難是本體沒有任何獲取第一手數據的方式（例如，它不能問問鮑勃他的帽子是什麼顏色）。
我意識到可能沒有完全客觀的方式來解決這個問題。有沒有可以採用的啓發式方法？這個問題有一個正式的名字嗎？
我不是這方面的專家，但是我在本體和語義網上有一些不確定因素。當然，這個問題的解決方案與語義網無關，但我的知識就此結束。
我覺得與您的問題有關的兩個問題是Identity Crisis和URI crisis。以上陳述的正式表述可以在RDF（資源描述框架）中發佈。
如果我轉換statementss 「鮑勃的帽子是藍色/紅色」 到三倍，這將是：
事實1：
事實2：
問題這裏是X，Y，H1和H2是資源，它們可能相同也可能不同。因此，在你的例子中，X和Y是否是同一個人或不同的人是未知的，如果沒有進一步的信息你就不知道。 （同樣適用於帽子。）
然而，這個問題比較複雜，因爲用戶A和B剛纔所說的那些東西，所以他們沒有「真正」的事實。 RDF提供的Reification這種方法，但我不能完全記下來這裏，這將是太長了。你基本上會做的是在上面提到的每條語句中添加一個「UserA statesThat（...）」。
如果你有這一切，你就可以開始推理。在大學裏，我們曾經使用RACER對於這種東西，但是這是一個老版本，我不熟悉當前的一個。
當然，你可以做到這一點的東西，而RDF爲好，例如，在LISP。
希望它有幫助。
我聽說過這種東西被稱爲信息融合，反映了data fusion的想法。我不太瞭解它，但似乎有conferences on the subject。
我還在這裏增加了另一個難點，即區分客觀信息和主觀信息。如果用戶A說'鮑勃是一個好人'，而用戶B說'鮑勃不是一個好人'，那麼他們都可以是正確的，同時斷言看似反對的言論。
第1步：做一些假設。否則，你什麼都沒有根據。一個可能的假設是：「如果鮑勃的帽子是紅色的，則用戶A會說他的帽子是紅色的90％。」
第2步：應用相關數學。爲了將條件概率與其倒數聯繫起來（即根據我提出的假設，要求知道鮑勃帽子是紅色的概率，知道A說的是什麼），請使用Bayes Theorem。
+1使用物化。 在之前的工作中，我們曾經使用物化來提供誰，什麼，什麼時候和爲什麼一個斷言，以幫助找出四個含糊之處。在這種情況下，我們會提供關心Bob的最終用戶來決定用戶A還是B更可信。人們也可以使用這個具體化來記錄用戶C對每個斷言的信心。 – Thien 2010-07-26 19:50:04