本文探讨了本体论中公理与规则在知识工程和人工智能中的核心作用。公理作为知识模型的逻辑基石，通过OWL等语言定义概念本质和静态约束；规则则作为动态推理引擎，通过SWRL等语言扩展知识。在大规模知识图谱应用中，二者面临可扩展性、数据噪声等挑战。前沿趋势指向神经符号AI的融合，通过知识注入、混合架构和可微逻辑等技术，将符号推理与深度学习结合，为自动化推理开辟新路径。尽管存在技术挑战，这种融合预示着更强大

本文探讨了本体论中公理与规则在知识工程和人工智能中的核心作用。公理作为知识模型的逻辑基石，通过OWL等语言定义概念本质和静态约束；规则则作为动态推理引擎，通过SWRL等语言扩展知识。在大规模知识图谱应用中，二者面临可扩展性、数据噪声等挑战。前沿趋势指向神经符号AI的融合，通过知识注入、混合架构和可微逻辑等技术，将符号推理与深度学习结合，为自动化推理开辟新路径。尽管存在技术挑战，这种融合预示着更强大

神经符号AI：融合感知与推理的新范式 神经符号AI通过整合神经网络的感知能力与符号系统的推理能力，正在推动AI技术的革新。在医疗领域，IBM的MedBrain5.0系统结合医学影像特征与临床指南，将早期癌症误诊率降至0.3%；上海交大的BEAM-1机器人则在复杂环境中实现了98.5%的任务成功率。自动驾驶领域，Waymo的ChauffeurNet系统通过神经符号融合，显著提升了决策可解释性。 核心

人工智能领域长期以来存在符号主义和连接主义两大流派。符号主义以逻辑推理和知识表示为核心，具有明确的可解释性和推理能力，但在处理复杂感知任务和大规模数据时面临挑战；连接主义则以神经网络为代表，擅长模式识别和学习，但缺乏透明性和逻辑推理能力，且存在 "黑箱" 问题。神经符号人工智能 (Neuro-Symbolic AI) 作为一种新兴的 AI 范式，旨在融合这两种方法的优势，实现感知与推理的统一，为构

人工智能领域长期以来存在符号主义和连接主义两大流派。符号主义以逻辑推理和知识表示为核心，具有明确的可解释性和推理能力，但在处理复杂感知任务和大规模数据时面临挑战；连接主义则以神经网络为代表，擅长模式识别和学习，但缺乏透明性和逻辑推理能力，且存在 "黑箱" 问题。神经符号人工智能 (Neuro-Symbolic AI) 作为一种新兴的 AI 范式，旨在融合这两种方法的优势，实现感知与推理的统一，为构

摘要：本报告探讨了本体论中公理与规则在智能系统中的核心作用。公理界定概念本质属性，规则实现逻辑推理。截至2025年，技术工具已成熟，应用重点转向知识图谱和神经符号AI两大领域：在知识图谱中，公理与规则保障数据质量但面临性能瓶颈；在神经符号AI中，它们为机器学习提供逻辑约束和可解释性框架。报告分析了理论基础、技术实现、应用挑战及融合前景，指出未来发展趋势是优化大规模知识推理和深度集成神经符号系统，以

摘要：随着自然语言处理（NLP）技术向语义理解深化，基于Transformer的深度学习模型（如BERT、GPT）虽表现卓越，但其黑箱特性、逻辑缺失及数据依赖问题日益凸显。为此，学界探索将公理化体系（Axiomatic Systems）引入语义分析，通过神经-符号混合架构（Neuro-Symbolic AI）增强模型的逻辑推理能力与可解释性。公理模型通过形式化逻辑（如一阶谓词）、依存句法分析和知识

摘要：本文系统梳理系统科学中结构、功能与层级的核心概念，构建"组分-框架-层级-功能-环境"五维分析框架。研究指出结构是功能的基础，功能是结构与环境互动的涌现，层级则是系统复杂性演化的关键机制。该框架被应用于AI系统分析，揭示大语言模型与知识图谱融合的内在机理，展现系统科学在理解智能系统中的独特价值。研究强调系统思维对把握复杂性的重要性，为多领域复杂系统分析提供理论工具和概念地

本文旨在深入探讨语义学领域的核心争议：是否存在一种跨越语言与文化的统一语义真理（Unified Semantic Truth）。报告首先剖析了以形式逻辑为基础的形式语义学与以具身经验为核心的认知语言学之间的理论分野，指出了二者在“意义”本质上的根本分歧。随后，报告整合了最新的语言学、计算语言学及认知神经科学研究，特别是2024至2025年间的进展，以评估“语义普遍性”的实证依据。研究发现，尽管绝对

摘要：本报告探讨神经语言学与自然语言处理（NLP）的交叉融合，分析脑科学如何为NLP的深层分析技术提供生物学约束。研究聚焦词义相似度、语义角色标注、深层语义分析、情感分析和隐喻分析五大领域，揭示大脑神经机制与计算模型的联系。神经启发式模型在多项任务中表现优异，如CoNLL-2009语义角色标注任务F1分数达87.6%，优于传统方法。研究还指出当前融合面临的挑战（如数据粒度不匹配、计算复杂性）及未来