Ontology─知識本體
什麼是Ontology知識本體？簡單的說，Ontology即一種概念的定義（An Ontology is a specification of a conceptualization.-by Tom Gruber）。
當我們在網站上看到這麼一段內容：
書 名：如何打籃球
作 者：M. J.
出版社：NBA出版社
上述的描述，對於一般的人而言並無困難，但是對電腦或應用程式而言，看到的可能就是底下的內容：
書＆nbsp;名：<span style=”font-weight: bold;”>如何打籃球</span><br>
<span style=”color:red;”>作＆nbsp;者：M. J.</span><br>
出版社：NBA出版社<br>
電腦或應用程式必須先分析這一段文字的描述後，才能讀出書名是什麼？作者是誰？更糟的是，若是內容篇幅再稍微增加，那麼應用程式就必須為不同的網頁撰寫不同的程式才能分析。倘若網頁的內容是以底下的方式來表示時，則應用程式就能很快地分析出所要的訊息，且更方便於資訊的交換及收集。
<book>
<title>如何打籃球</title>
<author>M.J.</author>
<publish>NBA出版社</ publish>
</book>
只是有一點須多加留意，萬一某個網頁使用的是<writer>而非<author>來代表作者時，就會導致應用程式在分析上的障礙。Ontology就是要定義一個專業領域內的辭彙，並且描述這些詞彙間的關係。比如說：<author>是一個人，不是一種食物；<book>必須有書名、ISBN等屬性等。
Ontology類似於字典或者術語表，不同的是，它能讓電腦處理更多內容的細節和其結構。它包括將人們有興趣的領域正規化為一套概念、關係和定理（axiom）。
SUMO（Suggested Upper Merged Ontology，建議上層共用知識本體，網址：http://www.ontologyportal.org/）被限制在meta的概念、一般、抽象或哲學，因此，能夠被使用在一個涵蓋範圍廣闊的領域或區域裡。而SUMO是由IEEE標準上層知識本體工作小組所提出。該工作小組成立的目的在於發展標準的上層知識本體，此將促進資料的互通性、資訊搜尋和檢索、自動推理和自然語言處理技術。然而，特殊領域具體的概念並不被包括在SUMO中，但仍確可提供特殊領域（例如：醫藥、財政、專案…等）的Ontology知識本體結構的建立。
提出任務與方法本體兩概念
在知識庫（Knowledge Repository）的模型中，領域知識和問題求解方法被明確地劃分到領域層和推理層，這將有利於兩種類型的重用（re-use）：一是，對特定領域的描述可以被不同的問題求解方法所重用；二是，問題求解方法通過定義新的領域視圖可以被不同的領域所重用。但光是將不同層次的知識區分開仍稍嫌不足，要實現系統重用的可行性，還需要一種有效的機制讓各層次彼此間可靈活配置，將相互獨立的層次緊密地聯繫在一起，共同組成一個完整的系統。Ontology就是新型知識庫工作機制的核心，對結構層次的明確劃分使知識庫的可維護性大幅提高，並讓知識重用成為可能。
為了實現知識庫各層次間可靈活的配置，而提出“任務”和“方法本體”兩個概念，它們分別描述了特定的任務和問題的求解方法。這兩個概念在實質上是從推理和問題求解角度刻畫領域知識的視圖，有助於解決所謂的“交互問題”，即領域知識不能以其使用方式無關的形式表示。
任務和方法本體概念通過“假設”將領域知識和問題求解方法之間的“交互問題”明確地表示出來，充當了層次間的黏合劑，從而解決了知識庫系統的重用與元件化開發中的關鍵問題。
將Ontology套入知識管理中，知識的搜索、積累、共用的效率將大大提高，其真正的意義在於，透過Ontology的運用，讓『知識共用』和『知識重用』成為可能。例如，不同地區的人由於習慣、文化的差異對同一個辭彙會有多種不同的理解方式，導致在交流的過程中出現一系列理解上的誤解，嚴重者，甚至有可能交流完全中斷。但科學家運用純科學的術語進行交流時，誤解情況出現的機率將大為降低，原因在於，科學者已經定義了該種術語的確切含義，而這含義是被本領域中的所有研究人員普遍接受和認可的，這就是一種共識。由此可見，Ontology為各領域提供了另一種統一的交流語言，同時建立起本領域內的基本知識框架。有了Ontology，知識系統之間的交換將變得更加方便，因為它本身就相當於交換過程的一個標準。
透過Ontology實現知識協同工作
人們在使用知識搜索時，經常面臨大量無用資訊的困擾，不得不利用人工方式進行分辨。即使將所掌握的知識分門別類並進行系統化時，也不能保證將其分類合適的位置。在知識管理中，知識工作者可以Ontology來建立某個領域的術語體系，並針對該領域知識進行分類和知識建模。因此，Ontology能幫助知識工作者從根本上解決前述的問題。在統一定義指引下，知識搜索工具能夠自動判斷哪些是目標資訊，哪些是雜訊或干擾資訊。知識工作人員可以將知識歸入到最適當的類別中，也可以透過查詢Ontology更深入理解所獲得知識的內涵，實現協同工作。