概念化是将原始想法或现象进行结构化和组织，形成抽象概念的过程，使人工智能（AI）系统能够更好地理解、建模和操作。该过程涉及对领域内关键实体、关系和属性的识别、定义和形式化，从而促进一致的认知或计算模型的构建。与分类或单纯数据抽取等技术不同，概念化能够生成丰富且可复用的语义表示。
应用场景与使用示例
概念化广泛用于语义网本体构建、知识库开发以及复杂领域（如医疗、金融、工业）的建模。例如，在语音助手中，概念化帮助将自然语言指令映射为具体的计算机操作。在计算机视觉中，它将检测到的对象转化为可操作的高层概念，便于推理。
主要软件工具、库和框架
常用的概念化工具包括 Protégé（用于 OWL 本体编辑）、WebProtégé、TopBraid Composer，以及 Apache Jena（Java）、Owlready2（Python）等框架。这些工具支持在自动化或协作系统中高效创建、管理和利用概念。
最新进展与趋势
近期发展聚焦于通过机器学习实现部分概念化自动化，尤其是从非结构化文本或大型知识图谱中提取概念。与大型语言模型（LLM）的集成也推动了动态和进化式的概念化，适应快速变化的应用领域。