语义网本体
不精确性语义网本体：语义、模型与表示
指 出不精确 性概 念 实际上 就是模 糊粗 糙概念 ，而 不精 确性 偏序 关 系并 不实 际存 在 ，由此推 证 出不精 确性语 义 网本体 的集合 表达 式模型 即模 糊粗 糙概念 偏序 集 。给 出 了该模 型 的两种 实用 性表 示形 式：模 糊粗糙 概念 表和模 糊粗 糙概念 格 ，后者具 有
ｏ ｔ ｅｉ ｒ ｃ ｓ ａ ｔ ｌ ｒ ｅ ｉ ｇｒ ｌｔｏ ｃｕ ｌ ．Ａ ｔ ｘ ｒ ｓ ｉ ｎｍｏ ｅ ｆ ｍｐ ｅ ｉｅ ｅ ｎ ｉ ｂ ｏ ｔ ｌ ｇ ｅ ｉ ｅ ，ａ ｄｉ ｉ ａ ｔ ａ ｌ ｆｈ ｍｐ ｅ ｉｅｐ ｒｉ ｄ ｒ ａｉ ｎａ ｔ ａ ｌ ａｏ ｎ ｅ ｙ ｓ ｐ ｅ ｓｏ ｄ ｌ ｉ ｒ ｃｓ ｍａ ｔ ｗｅ ｎ ｏ ｏ ｙ ｉ ｄ ｒｖ ｄ ｎ ｃ ｌ ｅｅ ｏ ｓ ｃ ｓ ｔｓ ｕ ｙ ａｆ ｚ ｙｒ ｕ ｈ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｉ ｇｓ ｔ Ｔｈ ｓｍｏ ｅ ｏ ｌ ｅｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄａ ｐ ｓ ｆ ｐ ｌ ｄ ｆ ｒ ： ｔ ｅｆ ｚ ｏ ｇ ｏ ｃ ｐ ｓ ｚ ｏ ｇ ｏ ｃ ｐ ｒ ａ ｄ ｒｎ ｅ ． ｕ ｐｔ ｏ ｉ ｄ ｌ ｕ ｄ ｂ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ｓ ｗｏ ｔ ｅ ｐ ｉ ｏ ｍｓ ｈ ｕ ｚ ｒ ｕ ｈ ｃ ｎ ｅ ｔ ｉｔ ｃ ｔ ｙ ｏ ａ ｅ ｙ ｌ
约 简 性 和 惟 一 性 的 良好 性 质 ， 此 可 编 写 简 洁 规 范 的 Ｏ 据 ＷＬ文 档 ， 而 支 持 语 义 网的 实 际 运 行 。 从
关键 词： 义 网本 体； 不精 确性 ；模 糊性 ；粗 糙性 ；概 念格 语 中 图法分 类号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３１ ２ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号： ００７２ （０ １ ０．１３０ １０ —０ ４ ２ １） ３１０ ．５
基于语义网的本体整合技术研究
实现智能网络发展的目 标． 在此模式支持下 ， 人类语
言能够得 到快速 处理 ， 从 而实 现人 类 与计 算 机之 间
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３— ０ ９— ０ ７
汤 敏 丽
（ 凯 里 学 院教 务 处 ， 贵州 凯里 ５ ５ ６ ０ １ １ ）
摘
要： 当前 网络环 境暴 露 出诸 多 问题 ， 如 网络 智 能化程 度低 、 网络 信 息资 源使 用效 率低 ， 从 而难
以 满足 用户对 查询 信 息的最 佳 需求． 为解 决这 些 问题 ， 从 领 域本 体 设 计 着 手 ， 对 基 于语 义 网对 本
对 某些 概念 进行 形式 化 处理 ， 能够 实现 个体 与 团体 之 间的转化 ， 但 需 要 通 过 ４层 含 义 来 实 现 ． 本 体 能
够利 用概 念模 型进 行抽 象词 汇 的构建 ， 这 能够 发挥 它 的共享 功 能 ， 但 本 体 只 是 客 观展 现 问题 的实 质 ，
作者简介 ： 汤敏丽（ １ ９ ８ ２ 一 ）， 女， 贵州凯里 人， 凯里学 院教务处讲师 ， 研究方 向： 数据库 、 网络
体整 合技 术进 行深入 研 究 ， 进 而为本体 整合 技 术 的发 展提 供相 关理 论依 据 ．
关键 词 ： 语 义 网； 本 体 整合技 术 ； 本体 整合 设计 ； 本 体映射 技 术 论 文编码 ： Ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３— ９ ３ ２ ９ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ．
语义网中的本体构建与推理研究
语义网中的本体构建与推理研究随着互联网技术的不断发展，人们在网络上获取信息变得越来越容易，然而，这些信息往往是海量的、杂乱无章的，并不便于机器自动处理。
因此，我们需要一种能够理解信息含义的方式，来帮助我们更好地处理这些信息。
这就是语义网的基本思想。
语义网(Semantic Web)的核心是充分地使用信息的语义，通过构建本体(Ontology)、推理等手段来实现Web资源的高效利用和共享。
本体是语义网的基石本体是语义网中的核心概念。
顾名思义，本体就是用于描述实体及其关联关系的模型。
它是对某一领域中实体、概念、属性和关系等的描述，以及这些描述之间的约束、规则等。
本体的目的是消除不同人、不同组织、不同机器对同一概念的不同解释，为不同使用者提供一个一致的、标准的基础。
因此，本体的构建关系到语义网的推广和应用。
本体构建的方法本体构建的方法可以大致分为三大类：手工构建法、半自动化构建和自动化构建。
手工构建是最早出现的一种本体构建方式。
其优点在于可以高度抽象地描述概念，缺点在于速度慢、成本高。
半自动化构建则是在手工构建的基础上，在人工干预的情况下涉及到自动化工具，优点在于缩短了构建时间。
自动化构建是一种基于机器学习的方法，具有时间成本低、可扩展性好等优点。
本体推理的方法本体推理是指通过基于本体知识的逻辑推断，从本体中出发，再结合外部实例数据，推导出新的知识或结论，从而完善和扩展本体的过程。
本体推理的方法可以大致分为逻辑推理和规则推理。
逻辑推理是利用逻辑形式化地表示本体知识，然后进行逻辑推理的过程。
逻辑推理需要对本体进行形式化表示，从而使推理结果是形式化规则所允许的。
规则推理是指利用基于规则或规则表示的推理方法，利用规则的强特定性来完成推理任务。
本体构建和推理的应用完善的本体和推理技术可以帮助我们更好地利用和共享网络信息。
下面分别介绍几个应用。
1. 语义搜索语义搜索可以从网络数据中精确提取用户所需信息。
在语义搜索中，可以利用本体中的概念间关系，由搜索关键词推断出更适合用户需求的结果，从而不必对搜索结果进行手工筛选。
语义网中本体语义相似度算法研究
蚌埠学院 擎稚
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＢ ｎ ｂ ｏｌｇ ｏ ｒａ ｅ ｇ ｕ Ｃ ｌ ｅ ｏ ｅ
Ａｕ ．２０ １ ｇ ２ Ｖｏ ． Ｎｏ ４ １ １， ．
语 义 网 中本 体 语 义 相 似 度算 法研 究
张 会 影
（ 蚌埠学院 计算机科学与技术系 ， 安徽 蚌埠 ２３ ３ ） ３０ ０
Ｋ ｅ ｒ ： ｅ ｎｉ ｂ； ｎ ｏｏ ｙ； ｅ ｎ ｉ ｉ ｌｒｔ ｙ ｗｏ ｄｓ ｓ ｍａ ｔ ｗｅ ｏ ｔｌ ｇ ｓ ｍａ ｔｃ ｓｍｉａ ｙ ｃ ｉ
作， 本体 映射是 最有效 的解决方法 ， 进行本体映射 时， 最重要 的是 计算 来 自不 同本 体的 实体 间的语 义相似度 ， 然后
根 据相似度确定 它们之 间的映射 关系， 因而相似度 结果直接 影响到 映射 的准确 率 ， 对 目前相似度 计算 方法的种 针 种不足 ， 对传 统语 义相似度 算法进行 改进 ， 通过 实验分析表 明 ， 改进后 算法所得 的相似度值 更加合理 ， 高 了查全 提
ＺＨＡＮＧ ｉｙｎ Ｈｕ － ｉｇ
（ ｅ ａ ｍ ｎ ｆ ｏ ｐｔｒ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，ｅ ｇｕＣ ｌ ｇ ， ｅｇｕ ２３ ３ ， ｎ ｕ） Ｄ ｐｒ ｅｔ ｍ ｕｅ ｉｎｅａｄＴ ｃｎｌ ｙ Ｂ ｎｂ ｏｅｅＢ ｎｂ ，３０ ０ Ａ ｈｉ ｔ ｏＣ Ｓ ｏ ｌ
Ａｂｓ ｒ ｃ ： ｔ ｌｇ ｓａ ｘ ｅ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｉｔｎ ｂ，ｔ ｏ ｌｉ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｎ ｏ ｍａｉｎ ｏ ｂ ｈａ ｔ ａ ｔ Ｏｎ ｏｏ ｙ ｉ ｎ ｅ ｔｎｓｏ ｆ ａ ｘｓｉ ｇ ｗｅ ｉｓ ｇ ａ ｓ ｔ ｋ ｈｅ ｉｆ ｒ ｔｏ ｎ ｗｅ ｓ ａ ｃ ｍｐ ｔｒ ｃ ｎ ｎ ｅ ｓａ ｄ ｅ ｎ ｉ ｓ ｏ ｕ ｅ ａ ｕ ｄ ｒｔｎ ｓ ｍａ ｔｃ ．Ｏｎ ｏｏ ｉ ｔ ｅ ｅ ｎ ｉ ｗｅ ｈ ｓ ｌｙ ｄ ｎ ｍｐ ｒａ ｔ ｏ ｅ ｔｌ ｇ ｎ ｈ ｓ ｍａ ｔｃ ｙ ｂ ａ ｐ ａ ｅ ａ ｉ ｏ ｔ ｎ ｒ ｌ ．Ｔｈ ｅ ｓ ｍａ ｔｃ ｅ ｎ ｉ ｗｅ ｂ，ｄ ｓｒｂｕｅ ｉ ｔ ｓ ｍａ ｔｃ ｉｔ ｉ ｔｄ ｎ ｈｅ ｅ ｎ ｉ ｗｅ ａ ｏ ｏ ｄ ｔ ｆｏ ｂ ｌｔ ｆ ａａ ｒ ｍ ｍａ ｙ ｉｆｒ ｎ ｏ ｔ ｌｇ ．Ｆｏ ｎ ｄ ｆｅ ｅ ｔ ｎ ｏｏ ｙ ｒ ｈ ｔｒ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｔｒ ｐｅ ａ ｉｉ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｏ ｔ ｌｇ ｏ ｔｌ ｇ ｐ ｉ ｇ ｉ ｈｅ ｍｏ ｔ ｅｆｃ ｉｅ ｗａ ｔ ｅ ｌ ｅ ｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ｎ ｅ ｏ ｒ ｂ ｌｔ ｂ ｔ ｅ ｈ ｎ ｏｏ ｙ， ｎ ｏｏ ｙ ｍａ ｐ ｎ ｓ ｔ ｓ ｆｅ ｔｖ ｙ ｏ ｄ ａ ｙ ｗｉ ｉ ｅ ｔ ｙ， ｅ ｏ ｔ ｌｇ ｍａ ｐｉ ｔ ｄ ｎ ｉ ｗｈ ｎ ｎ ｏ ｏ ｙ ｈ ｔ ｐ ｎｇ， ｈ ｍｏ ｔ ｍｐ ｒａ ｔ ｉ ｏ ａ ｃ ｌｔ ｔ ｅ ｅ ｎ ｉ ｓｍｉａ ｔ ｆｏ ｔｅ ｓ ｉ ｏｔ ｎ ｓ ｔ ｃ ｌｕ ａｅ ｈ ｓ ｍａ ｔｃ ｉ ｌ ｒ ｙ ｒ ｍ ｉ ｄｉ ｅ ｅ ｔｅ ｔｔｅ ｆ ｏ ｔｌ ｇ ， ｎ ｈ ｎ ｄ ｔｒ ｉ ｅ ｔ ｅ ｍａ ｐ ｎ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ， ｎ ｈ ｉ ｌｒｔ ｅ ｕｌ ｆ ｒ ｎ ｎ ｉｉｓ ｏ ｎ ｏｏ ｆ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｅｅ ｎ ｈ ｐ ｉ ｇ ｂ ｔ ｅ ｈ ｍ ａ ｄ ｔ ｕｓ ｓｍｉａ ｙ ｒ ｓ ｔ ｍ ｉ ｓ ｄ ｒ ｃｌ ｆｅ ｔｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｈｅ ｍａ ｐ ｎ ｆ ｒｃ ｒｅ ｔｓ ｏ ｃ ｍｉ ｇ ｆｓｍｉａ ｔ ａ ｃ ｌ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ，ｈ ｉｅ ｔｙ ａｆ ｃ ｈｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｔ ｐ ｉ ｇ，ｏ ｕ ｒ ｎ ｈ ｒ ｏ ｎ ｓ ｏ ｉ ｌｒ ｙ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｔ ｏ ｔ ｅ ｔ ｉ ｏ ｔａ ｉｉｎ ｌ ｓ ｍａ ｔｃ ｓｍｉ ｒｔ ｌ ｏ ｔ ｍ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｒ Ｔｈ ｏ ｇ ｈ ｘ ｒｍｅ ｔｌ ａ ａｙ ｉ ｈｏ ｒ ｄ ｔ ａ ｅ ｎ ｉ ｉ ｌ ｉ ｙ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｖ ｄ ｉ ｈ ｓｐａ ｅ ． ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｅ ｐｅ ｏ ａ ｉ ｉ ｎ ａ ｎ ｌｓｓ ｓ ｗｓ
语义网简明教程SW5-ONTOLOGY
11
本体的构成(续)
▪ 实际应用中，不一定要严格按照5个元素来构造本体
– 可能缺少某种元素
▪ 概念之间的关系也不仅限于4种关系 – 如词典中描述同义词、近义词的关系
▪ 应根据具体情况来确定
12
有向图表示本体示例
13
Ontoloty与面向对象区别
– 找出基本的术语和术语间的关系及相应的规则 – 给出这些术语和关系的定义
7
5.3 本体的构成
▪ 客观世界的特征：
– 世界存在着对象（Object）; – 对象可以抽闲出类（Class）; – 对象具有属性（Property），属性可以赋值（Value）; – 对象之间存在着不同的关系（Relation）; – 对象可以分解为部分（Part）; – 对象可以具有不同的状态（State）; – 属性和关系随着时间的推移而改变; – 不同的时刻会有不同的事件（Event）发生; – 事件能导致其它的事件发生或改变状态; – 在一定的时间段上存在着过程（Process），对象则参与到过程中。
26
本体在信息检索中的应用
▪ 信息检索
– 全文检索（Text Retrival） – 数据检索（Data Retrival） – 知识检索（Knowledge Retrival）
▪ 基于本体的信息检索
– 建立领域本体：在领域专家的帮助下，建立相关领域的本体。 – 建立检索源 ：收集信息源中的数据，并参照已建立的本体，把收集
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分类法
▪ 分类法是传统图书馆最重要的知识组织工具，广泛用于
– 文献标引 – 图书排架 – 目录组织 – 检索服务
▪ 国际上分类法
语义网信息组织
K
A
公共汽车 A 出租车公司 P
A
型号
A
本体的分类
通用本体：描述最一般化的概念，例如空间、时间、
时间、运动等，独立于特定的问题与领域，作为大 众沟通的工具，可以说是真实世界中的常识。
领域本体：定义或描述特殊领域的相关知识，领域
本体如同专家的专门知识，每一份专业知识都记载 该领域中的事物。
应用本体：使用属性、关系进行定义与描述真实世
系，电子分类法的表现形式无法满足其需求。
本体与元数据的互补
元数据方案不具有普遍适用性。无法克服特殊性与一
般性的矛盾，而形式化的知识本体可以提供一种在元 数据方案之间自动映射的机制，通过语义web服务的体 系架构进行实现。
元数据应用难以实现元数据方案本身的进化，而知识
本体可以提供信息系统的其他视图，只需要通过自动 或半自动的手段应用新的元数据方案。
本体
“本体”（Ontology)是一个从哲学中引入的词汇。
目前得到广泛共识的定义是：本体：是共享概念模 型的明确的形式化的规范说明。明确是指所使用的 概念及使用概念的条件都有明确的定义；形式化是 指本体是能被计算机处理的。
本体是对一个领域里的概念及其关系的清晰描述，
是人与人之间、人与计算机之间对领域知识达成共 同理解的桥梁。
与分类法相比，本体的构建不再是传统的关系数据
库或简单的逻辑语言所能完成的。
对ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ本体而言，其概念体系的完善，语义的充实，
对领域知识表达力的增强，很大程度上取决于本体 的描述语言和构建工具。 比起分类法，本体要求更强的知识表达能力。
本体与分类法的比较-形式化
在形式化方面，本体的形式化程度要高于分类法，
语义web中的本体学习OntologyLearningfortheSemanticWeb
2.3 数据的导入和处理技术
文档的收集、导入和处理步骤 使用一个以本体为中心的文档爬虫来搜集网上 的相关文档。 使用自然语言处理技术来进行文档的处理。 使用一个文档包装器将半结构化文档（如领域 字典）转换成本体学习框架可以识别的格式 （如RDF格式）。 将处理过的文档转换为本体学习算法可以识别 的格式。
抽取词条
分类关系的抽取：（1）使用层次聚类技术（2）
使用模式匹配技术（字典）
非分类关系的抽取：使用基于关联规则的挖掘
算法
2.4 本体学习算法
本体维护算法
本体的修剪（发现和删除无关的概念）
(1)基线修剪(2)相对修剪
本体的精练（对本体的精细调整和增量扩展）
主要思想是先找出未知的词条，然后从本体中 找出与其相似的概念并提交给用户，最后由用 户决定该未知词条的意义。
FCA-Merge（第 三步）：从概念格 生成新本体
2.3 数据的导入和处理技术
合并 本体1中的Hotel 本体2中的Hotel 本 体 2中 的 Accommodation
合并 生成新概念或关系
合并
2.3 数据的导入和处理技术
FCA-Merge算法小结
输入：两个本体和一个自然语言文档集 输出：一个合并过的本体。 对输入数据有如下要求： 文档集应该和每个源本体都相关。 文档集应该包含源本体中的所有概念。 文档集应该能够很好的分离概念。
3.本体的评价
精度 学习生成的本体
手工生成的本体
precisionOL =
| CompRef | | Comp|
召回率
recallOL =
| CompRef | | Ref|
Hale Waihona Puke 其中，Ref是参照本体中元素的集合， Comp是比较本体中元素的集合。
语义信息模型定义
语义信息模型定义
语义信息模型定义
语义信息模型是一种描述语言或者说约定，它用语义术语对某个领域
或某个中心问题进行建模或者描述。
它通常用于描述信息或者知识的
含义以及它们如何与其他信息或者知识关联在一起。
该模型将信息或
者知识转换成了计算机可处理的形式，实现了关于信息或者知识的命名、描述、逻辑关系的存储和查询等基本操作。
语义信息模型可以采用不同的形式，包括本体、语义网等。
本体是一
个规范的、共同使用的元数据集合，描述特定领域的概念、术语和它
们之间的关系。
它描述了世界的各个方面，用于在不同应用和组织间
进行信息交换和知识共享。
语义网是一种互联的、链式的数据结构，
可以将信息资源和知识链接起来，形成一个全球性的信息共享平台。
语义信息模型的定义具有以下特点：
1. 明确且精准：语义信息模型通过使用标准化语义的概念、术语和关
系来建模和描述知识，具有精确的定义和明确的含义。
2. 强调关联：语义信息模型将重点放在信息或知识之间的关联性方面，而非单纯的以文本或关键字的形式呈现信息。
3. 通用性：语义信息模型可适用于各种领域，能够跨越不同的行业和
组织，以实现语义互操作性。
4. 与传统方法的区别：语义信息模型通过使用元数据、本体和语义网
等技术，与传统的文本搜索和关键字检索等方法不同。
总之，语义信息模型是一种描述语言，在知识共享、搜索引擎、企业本体实现等领域有着广泛的应用。
使用语义信息模型可以更好地将知识、信息、数据连接起来，从而提高数据的利用价值和效率。
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Part2：创建本体
本次所创建的本体是一个植物(plant)本体，所用的工具是Protege4.3。
首先根据植物的分类来建立本体的Schema层，按照不同的分类方式可以有不同的分类例如可以分为花（flower）、草(grass)和树(tree)三类。
花又可以分为蔷薇科（Rosaceae ）、十字花科（cruciferae）、百合科（liliaceae）。
草又可以分为草坪草（turfgrass）、孔雀草（maidenhair）、千日草（One thousand days grass）。
树又可以分为乔木（arbor）、灌木(shrub)。
所建的Schema层如下图1所示。
图1 植物本体的Schema层构建图
2、添加属性，属性包括对象属性和数据属性。
所添加的对象属性有：颜色、枯萎季节、茂盛季节开花时间、开花时长，其定义域均设置为Plant。
添加的数据属性有：根茎的长度。
具体的添加如下图2所示。
（1）对象属性添加图（2）数据属性添加图
图2 植物本体的属性构建图
3、添加相应的实例。
为百合科添加实例：百合花（greenish lily flower
）为乔木添加实例：雪松和杨树，为草坪草添加实例：马蹄金草（The horseshoe golden grass ）具体的实例图如下图3所示。
图3 具体实例添加图
4、定义公理，例如可以对其定义灌木为丛生状态比较矮小。
则需要添加对象属性丛生状态（Cluster_State）和子属性主要丛生状态(Main_Cluster_State)，然后添加分类：Type，包括short and small和tall。
对草坪草定义为：主要丛生状态是short and small。
对乔木添加定义：主要丛生状态是tall。
在Plant类下面添加叶子(leaf)，然后添加对象属性is_part_of，给leaf定义为：叶子是树叶的一部分。
对草坪草的具体的定义效果如下图4所示。
图4 草坪草定义效果图
5、进行推理。
在Tree类下面添加松树（ pine ），然后对其进行定义，定义为：松树（ pine ）的丛生状态是高大的（tall）。
然后进行推理，通过推理可以得出松树会自动归类到乔木下面。
推理效果图如下图5所示。
（1）推理前
（2）推理后
图5 推理效果图
简单的植物本体创建完成，整体效果图如下图6所示。
图6 植物本体整体效果图。