语义网主要技术发展分析
语义网概念及技术综述
语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。
一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。
与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。
因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。
二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。
XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。
通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。
2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。
RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。
通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。
3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。
这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。
4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。
OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。
OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。
语义出版的发展及相关概念和技术简析
D O I :10.3969/j.i s s n .1001-5337.2019.2.100 *收稿日期:2018-12-31作者简介:刘景昭,男,1972-,硕士,副编审;研究方向:运筹学㊁编辑学.E -m a i l :j i n gz h a o l i u @126.c o m.语义出版的发展及相关概念和技术简析刘景昭(曲阜师范大学学报编辑部,273165,山东省曲阜市) 摘要:语义出版是数字出版的高级形态,源于语义网.简述了语义出版的提出过程㊁相关概念㊁术语,所涉及与语义出版有关的语义网技术,并对语义出版的应用现状和未来发展作了简单介绍.关键词:语义出版;语义网;语义技术;出版平台中图分类号:G 237 文献标识码:A 文章编号:1001-5337(2019)02-0100-04自2009年,D a v i dS h o t t o n 等[1,2]人首次定义语义出版以来,近10年时间,涉及语义出版的相关研究纷至沓来,其相关研究主要集中在语义出版的概念形式㊁流程步骤㊁功能效用㊁标准规范㊁技术方法等[3],出版中所涉及的相关计算机㊁网络技术等,以及对出现的一些著名增强出版物的相关介绍等,但对语义出版所涉及的这些概念㊁术语㊁支撑技术却少有系统性梳理.本文基于语义出版平台构架的基础上,分层次介绍其所涉及的相关知识,以方便广大一线编辑对语义出版有一个相对完整㊁系统㊁清晰地了解,以适应未来语义出版的挑战.1 语义出版提出的背景语义出版源于语义网,是语义网的应用,我们先了解一下语义网.1.1 语义网简介互联网始于1969年的美国,又称因特网(i n t e r -n e t w o r k ,简称i n t e r n e t),我们现在所使用的WWW 网络(W o r l d W i d e W e b ),中文称 万维网 ㊁ 环球网 ,是1994年由万维网之父㊁英国物理学家蒂姆㊃伯纳斯㊃李(T i m B e r n e r s -L e e )发明的,是一个以互联网为基础的计算机网络.万维网并不等同互联网,万维网只是一基于超文本相互链接而成的全球性系统,且是互联网所能提供的其中服务之一.语义网(S e m a n t i c W e b )也是由蒂姆㊃伯纳斯㊃李在1998年提出的一个概念,并于2001年提出其理论框架,且将其作为下一代互联网的发展趋势[4].其核心是:通过给万维网上的文档(如:H T M L )添加能够被计算机所理解的语义,从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介.语义网通过使用标准㊁置标语言和相关的处理工具和技术来扩展万维网的能力,是由比现今成熟的网际搜索工具更加行之有效的㊁更加具有广泛意义的且能自动聚集和搜集信息的文档组成,其最基本的元素就是语义链接.语义网是一种更丰富多彩㊁更个性化的网络,可以给予其高度信任,让其帮助我们过滤掉我们所不喜欢的内容和信息.语义网尽管是一种非常美好的网络,但实现起来却是一项非常浩大复杂的工程,其提出已经20余年了,但至今仍未有成形的语义网出现.可见语义网的构建是多么困难!再而,决定技术发展方向的是用户体验,而不是基本理论.要实现真正意义的实用语义网,还有很多难题亟待解决,甚至有些还暂时看不到解决的希望,当今语义网的研究和开发基本还停留在实验室阶段,成熟的语义网技术商业应用新产品还不多见,但随着语义网体系结构㊁支撑技术和实现方法的不断突破,基于语义网支撑技术的相关应用会不断出现.真正让机器看懂的语义网终会呈现在我们面前.1.2 语义网的基本构架第1层: 字符集 层,包括U n i c o d e 和U R I .在语义网体系结构中,该层是整个语义网的基础标识.第2层:根标记语言层.X M L +N S +x m l s c h e m a .该层负责从语法上表示数据的内容和 第45卷 第2期2019年4月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t yV o l .45 N o .2A p r .2019结构,通过使用标准的语言将网络信息的表现形式㊁数据结构和内容分离.第3层: 资源描述框架 层.R D F+r d f s c h e m a. R D F是一种描述WWW上的信息资源的一种语言,其目标是建立一种供多种元数据标准共存的框架.该框架能充分利用各种元数据的优势,进行基于W e b的数据交换和再利用.第1-3层是基础层,属于顶层设计㊁传输协议㊁数据标准等.图1语义网分层方案(描述框架)第4层: 本体词汇 层. 本体词汇 (O n t o l o g y v o c a b u l a r y),也可理解为用户最熟悉的数据库.该层是在R D F(S)基础上定义的概念及其关系的抽象描述,用于描述应用领域的知识,描述各类资源及资源之间的关系,实现对词汇表的扩展.在这一层,用户不仅可以定义概念而且可以定义概念之间丰富的关系,就象我们建立数据库一样,可以添加㊁修改㊁完善库中的数据,使词汇库不断丰富,以利于数据的精准检索.第5-7层:逻辑(L o g i c)㊁证明(P r o o f)㊁信任(T r u s t). 逻辑 负责提供公理和推理规则,而 逻辑 一旦建立,便可以通过逻辑推理对资源㊁资源之间的关系以及推理结果进行验证,证明其有效性.通过 证明 交换以及数字签名,建立一定的信任关系,从而证明语义网输出的可靠性以及其是否符合用户的要求.1.3语义出版的提出语义出版用数学的语言讲是语义网的一个子集,是基于传统互联网技术和语义网技术,结合自然语言处理㊁本体和信息可视化技术而发展起来的一种新兴出版形态,是新技术领域与出版领域实践的一次有意义的融合,但不是一项新技术[7],它是数字出版的高级形式和发展趋势.基于以上背景和技术,2009年D a v i dS h o t t o n等首先提出,并对其实现方法㊁表现形式㊁功能特征作了一些相应基本介绍. 2语义出版的定义、特征及实现2.1语义出版的定义2009年D a v i dS h o t t o n等[1,2]最初给出的定义是:提升期刊文章的语义,以促进其自动获取为目的,通过构建语义相关的文章之间的链接,提供多种获文章内容数据的可行途径,也使文章之间的数据整合更容易实现.(S e m a n t i c p u b l i s h i n g:i te n-h a n c e s t h em e a n i n g o f a p u b l i s h e d j o u r n a l a r t i c l e, f a c i l i t a t e si t s a u t o m a t e d d i s c o v e r y,e n a b l e s i t s l i n k i n g t os e m a n t i c a l l y r e l a t e d a r t i c l e s,p r o v i d e s a c c e s s t o d a t aw i t h i n t h e a r t i c l e i n d a t a b e t w e e n p a-p e r s.)而随着语义出版研究的发展,其定义也在不断被充实,其表述更加完整清晰,现普遍认为较好的定义为[2,5,8,9]:任何能够增强文章语义的出版形式,具有语义化㊁结构化和关联化的特征,能够实现机器自动处理㊁识别㊁集成与整合信息的目的.2.2语义出版的特征语义出版的特征[5,10]:语义出版在出版内容㊁形式和服务上具有以下5个特征:①内容结构化.语义出版通过用元数据描述信息,对文献内容加注语义标签,将文本分解成若干相互关联的,彼此间有明确层次结构的组成部分,以实现文本内容的智能分析和自动化获取.②数据融合化.通过文本加注语义标签,可以将不同来源㊁不同内容描述方式等的数据加以整合,改变大量数据利用方式单一和信息孤岛等缺点.③信息可视化.文章信息通过利用影像㊁动态显示等直观性技术处理,即可视化,使阅读者更加容易理解和记忆.④对象关联化.语义出版借助语义技术实现对象和知识单元间丰富㊁多层次和自动化的相互关联.⑤阅读个性化.语义出版需关注读者与阅读对象之间的关联性,充分考虑读者的阅读习惯和兴趣.另外,可以再加上一个特征,即⑥检索精准便利化.我们知道,对于科研人员人来,阅读文章不仅仅是阅读单篇文章,更多的是通过该篇文章能够检索到其他与相关联的,且关联度高的文章,即精准检索,以利于文献的搜集,提高科研效率.2.3语义出版的实现101第2期刘景昭:语义出版的发展及相关术语和技术简析上面已经提到,语义出版源于语义网,是语义网的子集,因此其实现过程与语义网基本相同,只是其规模和应用范围小,更专业化.图1是语义网分层方案(描述框架)[6],这里我们只简单作一些描述.2.4语义出版的基本构架语义出版的基本构架分为4个层次[5,10]:①数据层(d a t a):是语义出版系统构架的基础.除了用于存储传统的单篇文献,还分解㊁转化和存储大量具有完整知识表达和二次利用潜能的语义单元,如原始数据㊁图片㊁表格㊁摘要㊁关键词㊁结论㊁参考文献等.②业务层(u s i n e s s):即相关的数据库或网络运营商.他们将实现更精细地划分语义单元,并将相关语义单元进行整合,实现各个资源的自动关联.③交互层(i n t e a c t i o n):是语义出版系统的前台展示及用户交互及界面,主要用于指导用户发现㊁阅读和使用站内资源.④用户层(u s e r):主要用于识别用户的需求㊁构建用户兴趣网络和提供个性化服务,从而提高信息的再利用率和绩效.3语义出版的相关技术现在国内期刊多数采用方正排版系统,出版后提供给数据库企业(如C N K I,万方数据等)多是P D F文档和其文本文件,其编辑排版需要专业人员来完成,而且其输出文件不支持X M L格式,文档不可编辑,不利于文本的语义标注和互动访问,也不便于机器理解和获取其中的数据单元,单篇的文章在网络上往往是孤立的,相互之间缺乏必要的联络,对数据的自动化处理难以实现.语义出版的目标就是要实现在线文档资源中的数据㊁信息和知识可以很容易地被发现㊁抽取㊁整合与再利用.因此,要实现语义避出版的这些功能,需要有相关技术作支撑.涉及到语义出版的技术基本都是有关语义网的技术,如自然语言技术㊁互联网技术㊁本体技术㊁元数据㊁信息可视化㊁资源描述语言㊁以及人工智能(A I)等[8,11,14].这些技术都是现代最前沿㊁发展快㊁涉及领域广的技术,基于此,我们可以看出语义出版是一项多么庞大的系统工程,现在的语义出版只能算是初级阶段,远未达到人们的期望,任重而道远.4语义出版应用现状及未来发展方向4.1语义出版的应用现状语义出版自提出后引起了期刊界和许多大型出版商的高度关注,尤其在学术出版领域,在国内外涌现出一批知名语义出版平台,如美国公共科学图书馆(P L o S O n e)[1]㊁爱思唯尔(E l s e v i e r)[12]㊁英国皇家化学会(R S C)[13]等,国内的知网(C N K I)的J o u r n a l3.0[3].语义出版应用技术在出版业中的应用越来越广泛,国际许多大型出版企业已将语义出版技术作为其创新战略和商业实践的一部分[7].国内如知网㊁万方数据等也在加快研究语义出版技术,并已取得相当多成果.尽管语义出版推出已有时日,但是服务应用上大多还是采用以前检索的老方法,其效率并不象语义出版提出时所预想的那样高,科研人员在应用上依然是在海量数据中筛选㊁甄别,并未真正从查阅资料中解脱出来,所消耗的时间和精力并未有效减少.因此,语义出版在研究和创新实施上,在研究用户需求上,还需加强,应不断推出适合广大科研人员的语义出版服务新产品,从而为科研人员在不同科研生命周期和需求上提供精准㊁合适的服务.4.2语义出版的未来发展状况语义出版发展至今越来越受到社会,特别是科技界的重视,其知识获取的优势也越来越明显.科技出版语义化的理想状态是基于庞大的语义网基础设施,利用R D F㊁OW L㊁S P A R Q L等技术与协议使科学论文和数据相关联,并引入相关领域本体,支持科研人员采用基于语义相关的非线性阅读方式[8].因此,未来发展还需提高其核心技术,如实体与本体概念的自动识别,这主要是文本挖掘和自然语义处理技术;其次,还要完善相关标准和网络协议;再次,对语义标注㊁可视化等都需要做大量㊁细致研究和开发工作.总之,语义出版现在只是初始阶段,其发展之路还相当长,需要不断完善㊁改进㊁补充,使之成为我们真正获取知识的助手和平台.参考文献:[1]D a v i dS h o t t o n.S e m a n t i cP u b l i s h i n g:t h e c o m i n g r e v o l a-t i o n i n s c i e n t i f i c j o u r n a l p u b l i s h i n g[J].L e a r n e dP u b i s h-i n g,2009,22(2):85-94.[2]D a v i dS h o t t o n,K a t i eP o t w i n,G r a h a m K l y n e,e ta l.A d v e n t u r e s i nS e m a n t i cP u b l i s h i n g:E x e m p l a rS e m a n-t i c E n h a n c 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u b l i s h i n gp l a t f o r m 301第2期 刘景昭:语义出版的发展及相关术语和技术简析。
语义网技术在智能搜索中的应用
语义网技术在智能搜索中的应用随着互联网的不断发展，搜索引擎逐渐成为人们获取信息的首选方式。
然而，传统的关键字搜索方式已经不能完全满足人们的需求。
在大量的信息中，用户往往需要花费大量的时间和精力筛选出自己需要的信息，而且结果可能不够准确，对于一些模糊的概念和语境理解不够灵活。
而随着语义网技术的不断发展，智能搜索已经逐渐成为了现实。
本文将探讨语义网技术在智能搜索中的应用以及其未来的发展趋势。
一、语义网技术的概述语义网技术是一种可以为机器理解人类言语的方式。
通过充分利用互联网上的资源，并合理归纳、推理、推论，从而让计算机能够像人一样理解语言，完成任务。
语义网技术的出现，旨在与传统的人机交互体系相比，提供更加智能、高效、准确且自动化的信息检索和处理功能。
语义网技术的核心思想是为每个信息资源赋予语义标签，即让计算机能够根据资源的内在含义及与其他资源之间的关系来理解其所承载的信息。
这种以语义为基础的搜索，可以让计算机更好地进行推理，从而为用户提供更深入、更准确的信息。
二、语义网技术在搜索中的应用1.语义分析与定制化搜索语义分析是指根据用户在搜索时输入的关键词，针对各种信息资源进行语群分析、情感分析等多维度分析，找寻与用户意图最契合的信息。
除此之外，基于语义分析的搜索还支持用户自定义标签的添加和编辑，以更好地适应用户的个性化需求。
2.自然语言交互与智能问答语义网技术可以实现智能问答和自然语言交互，使得搜索引擎能够主动与用户交互，以推荐或挖掘更有价值的信息。
通过语义分析，搜索引擎可以识别问题的来源，了解问题背景及用户的意图，快速验证码问题，并给出精确的回答。
3.语义搜索与推荐系统通过语义搜索技术，搜索引擎可以较高地从网络中检索到具有相关性的文档，从而帮助用户快速、准确地找到所需的信息。
随着搜索引擎逐渐发展成为个性化的推荐引擎，语义搜索技术也在这个过程中发挥了重要作用。
通过不断精细化用户的兴趣和需求，推荐引擎不断优化推荐策略和推荐效果，进一步提高了搜索引擎的使用价值。
语义网关键技术概述
语义网关键技术概述李 洁， 丁 颖(中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221008)摘 要：语义网是对 WWW 的延伸，其目标是使得 Web 上的信息具有计算机可以理解的语义，并为人们提供各种智能服务。
在介绍语义网概念及其体系结构的基础上，对 3 大关键技术：XML 、RDF 、Ontology 作一简要的概述，讨论了其要解决的主要问 题。
在把握当前研究现状的基础上，明确今后主要的研究方向与重点问题。
关键词：语义网; 可扩展标识语言; 资源描述框架; 本体; 描述语言 中图法分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1000-7024 (2007) 08-1831-03Survey of sematic web key techniquesLI Jie, DING Ying(College of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, China )Abstract ：The semantic web is an extension of WWW. Its goal is making computer understand an d process data on the web an d providin g various intelligent services. On the basis of introducin g the concept and system structure of semantic web, three key techniques: XML, RDF, Ontology is summarized and main problems to be solved is discussed. And the later research direction and key problems based on the current research actuality is specified.Key words ：semantic web; XML; RDF; ontology; description language表 1 解析 Tim Berners-Lee 的语义网结构0 引 言随着互联网的飞速发展和广泛应用，其缺陷也逐渐暴露 出来，如搜索引擎智能程度低，搜索出来的结果往往不是用户 真正需要的，网页功能单调等等。
语义网技术的发展与应用
语义网技术的发展与应用随着互联网的普及与数据的爆炸式增长，我们越来越需要一种更加高效、准确、智能的方式来处理和利用数据。
而语义网技术就是能够满足这种需求的一种新型数据处理技术。
本文将从语义网技术的定义、发展历程以及其应用前景三个方面来展开论述。
一、语义网技术的定义语义网技术，即语义网（Semantic Web），是一种基于网络的、带有语义的数据处理技术。
它能让机器理解文字和语言，并对其进行推理和应用，从而赋予数据更多的深层次的含义和价值。
语义网技术的核心是对于不同类型的信息进行统一整合、归纳和处理，以达到复杂、多样性数据间的自动化共享和交流。
二、语义网技术的发展历程语义网技术的历史可以追溯到英国人蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）在1989年提出“万维网”（World Wide Web）的想法。
他最初创意是为了方便科学研究者之间的信息交流，而在此基础上，李提出了语义网的概念，即将现有的万维网变成一个更加智能化的平台，以减少数据匮乏、信息无效的情况。
20世纪90年代，随着万维网上的信息爆炸式增长，语义网技术逐渐得到了人们的重视。
在2001年，万维网联盟（W3C）发布了语义网指导方针，正式确立了语义网技术的标准化。
此后，每年W3C都会发布新的语义网推荐规范，不断完善和拓展语义网的功能和应用范畴。
三、语义网技术的应用前景语义网技术的应用前景非常广泛，可以用于企业管理、电子商务、智能家居、医疗健康、金融投资、灾害预警等多个领域。
以下是具体的几个应用实例：1.企业管理：语义网技术可以建立起一个完整、集成的企业数据体系，实现对企业内部数据和知识的有效管理与共享。
2.电子商务：语义网技术可以将产品和服务的信息进行语义化，方便消费者搜索和比较，提高电子商务的效率。
3.智能家居：语义网技术可以将家居设备和服务进行互联化，实现智能化的管理和控制，提升家庭生活质量和安全性。
4.医疗健康：语义网技术可以整合医学知识和患者数据，实现个性化的医疗服务和健康管理。
语义网技术在物联网中的应用与发展前景
语义网技术在物联网中的应用与发展前景摘要：物联网的快速发展为人们的生活带来了极大的便利和改变。
然而，由于物联网中的设备和传感器产生的数据庞大且多样化，如何有效地管理和利用这些数据成为一项巨大的挑战。
语义网技术作为一种用于描述和管理数据的方法，可以通过提供语义信息帮助解决这一挑战。
本文将探讨语义网技术在物联网中的应用，并展望其未来的发展前景。
1. 物联网简介物联网即“物联网”，是由无线传感器、嵌入式系统、云计算等技术组成的一种网络，通过物理世界和信息世界的融合，实现对物体的感知、交互和远程控制。
物联网的核心是数据交换和互联互通，通过物联网技术，各种智能设备可以实现互联互通，形成一个高度智能化的网络。
2. 物联网中的数据管理挑战物联网中的设备和传感器产生的数据庞大且多样化，如何有效地管理和利用这些数据成为一项重要的任务。
目前，物联网中数据管理存在以下挑战：a. 数据量大：物联网中的设备和传感器产生的数据量非常巨大，传统的数据库管理系统无法满足对这些数据的处理需求。
b. 数据多样：物联网中的数据具有多样性，涵盖了不同领域和不同类型的数据，如传感器数据、图像数据、文本数据等。
c. 数据带有语义：物联网中的数据并不仅仅是原始数据，还包含了丰富的语义信息，如数据的含义、关系等。
d. 数据的集成和共享：物联网中数据来自不同的设备和传感器，如何将这些异构的数据进行集成和共享是一个难题。
3. 语义网技术简介语义网技术是一种用于描述和管理数据的方法，它强调语义信息的添加和利用。
语义网技术的核心是RDF（Resource Description Framework），它是一种用于表示资源和资源之间关系的标准语言。
通过RDF，可以对数据进行语义建模和描述，并以图形的形式来表示数据和关系。
4. 语义网技术在物联网中的应用语义网技术在物联网中有很多应用，以下是几个典型的例子：a. 数据整合和集成：语义网技术可以帮助解决物联网中数据异构的问题，通过对数据进行语义建模和描述，可以将来自不同设备和传感器的数据进行整合和集成，为用户提供统一的视图和接口。
基于语义网络的智能搜索引擎技术研究
基于语义网络的智能搜索引擎技术研究随着信息时代的来临，信息量的爆炸性增长和信息化程度的提高，互联网已成为人类获取信息的主要途径。
但是，互联网上存在大量的信息，其不规则性、冗余性、不确定性、模糊性等特点使得搜索引擎的精度和效率存在着很大的提升空间。
为了解决这一问题，基于语义网络的智能搜索引擎技术正逐渐兴起。
一、基于语义网络的智能搜索引擎技术概述基于语义网络的智能搜索引擎技术是一种新型的搜索引擎技术。
它通过对互联网上的信息进行结构化处理、自然语言处理、语义分析和智能推理等技术手段，构建出一个具有智能的搜索引擎。
它能够自动理解用户查询意图，从而能够实现精准的搜索结果展示和推荐。
二、基于语义网络的智能搜索引擎技术的特点1. 对自然语言的处理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够处理自然语言，能够自动识别用户的查询意图，并从海量的信息中提取出相关的信息，大大提高了搜索引擎的准确性。
2. 对信息的结构化处理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够对海量的信息进行结构化处理，使得信息之间的关系更加清晰明了，使得搜索引擎能够更好地处理和检索相关信息。
3. 对语义的分析和推理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够对搜索结果进行精准的语义分析和推理，从而给出更符合用户需求的搜索结果。
三、基于语义网络的智能搜索引擎技术的研究进展随着科技的不断发展，基于语义网络的智能搜索引擎技术也在不断地进行着研究和发展。
目前，这一领域的研究主要集中在以下几个方面：1. 语义网技术的应用。
利用语义网技术，将知识库转化成一张又一张的知识图谱。
基于语义网络的智能搜索引擎技术可以在此基础上进行一些深层次的知识推理和知识分析。
2. 自然语言处理技术的应用。
随着自然语言处理技术的不断发展，基于语义网络的智能搜索引擎技术也将继续不断地发展和完善。
未来，也许可以实现真正的人机交互，实现电脑自动理解人类语言的能力。
3. 普适计算技术的应用。
普适计算技术主要利用传感器等设备，对用户进行不间断、无缝的计算、通信和信息获取等服务。
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1.语义网技术概述新兴的语义网(Semantic Web)技术能实现各种数据资源的互联互通和全球共享，支持机器推理、知识发现和智能问答等智能方法，为实现中医药领域的智能系统提供了理想的基础设施。
语义网对万维网(World Wide Web)的架构进行了系统性的扩展，使其支持结构性数据的发表、共享和关联，从而提升万维网的有序性和智能性。
语义网将是一个机器可理解、人与机器共享的智能信息空间。
近年来，人们已开始利用语义网技术，在万维网上发表开放性的数据集，逐渐形成了一个相互连通的巨型数据集，被称为“关联数据”(Linked Data)。
其核心特征是通过语义链接(Semantic Link)将数据集互联起来。
语义链接能明确表达不同领域的概念之间的关联关系，辅助用户对各种数据进行便捷的浏览和分析，在不同的数据集之间进行连贯的跳转。
关联数据将催生出能在互联网上进行浏览、编辑和互动的机器，它们被称为“智能代理”(IntelligentAgent )。
智能代理将在人类主人的指令下，代表主人在语义网上活动，辅助主人解决各种问题。
它们能够根据主人预设的命令、偏好和约束，搜寻相关的信息资源，揭示各种事物之间错综复杂的关系，发现有意义的模式和规则。
近年来基础科学的进展，尤其是描述逻辑和推理等领域的突破，使得在万维网上实现智能代理成为可能。
语义网和智能代理将在机器推理、智能问答、信息抽取和知识发现等智能应用中发挥核心作用。
2.中医药智能系统的应用背景循证医学的理念是在医疗保健的决策中，以有意识、明确、严谨的方式使用现有的最佳证据，循证保健服务的成功倚重于最佳证据的可及性。
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中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｉ１ ． ６ ／．ｓ．０５ ８９ ． ｌ．９０ ６ ｏ －０３ ９ｊｓ １０ — ０ ５２ １ ．３ ９ ｉｎ Ｏ ０
一
１ 语 义 网简介 随着 Ｉｔｍｅ 的发 展 ， ｎｅ ｔ 越来 越 多的 信息 出现在 网 络上 。 人们发 现 以现有 的万维 网结构 ， 大量 的信 息都 处于 未被 组织 的状 态 ，这给检 索 和利 用带来 了极 大 的 障碍 。于是 ， 一种 新 的网络 结构 的构 思诞 生 了 ， 这
语 义 网是 由 Ｂ ｒｅｓＬ ｅ于 ２ ｏ ｅｎｒ— ｅ Ｏ ｏ年 首 次 提 出
的【 同时， ” 。 他也提出了 语义网的７ 层架构模型［ 见 ２ （
图 １。 ）在模 型 中 ， 他提 出 了以 Ｘ ＭＬ为标识 语 言、 Ｄ Ｒ Ｆ 为 描述框 架 、 ｎｏ ｇ 为 词汇规 范 的语 义 网结构 。 Ｏ ｔｌ ｙ ｏ
２１ ０ １年 ９月
刘一宁 ： 义网主要技术发展分析 语
第 ９期 （ １７期 ） 总 ６
就是语义网。 语义这一概念来 自于语言学 ， 语言学中 将语言的功能分为了语法、 语义和语用。 而语义的含 义 就是语 言 本身 所蕴 含 的意义 。如 果 网络 的组织结 构 能够 很好 表 明其文 本 的含义 ，那 么对 于信 息 的检 索和利用都能带来极大的便利 。
１１ 语 义 网起 源 与发展 ．
容 。语 义 网与万 维 网最 大 的一 点 区别 在 于 描述文 本 的重 点不 同 ： 维 网更加 关注 文本 内容 的呈 现 ， 万 其所 采 用 的 Ｈ ＭＬ描述语 言 着重描 述 的是文 本 的显示 格 Ｔ 式 ：而语 义 网更加关 注 的是 文本 的语义 ，其采 用 的 Ｏ ｔｌｇ 技术 将 文本 的元 素 以概念 、关 系和 实例 的 ｎｏｏ ｙ 形 式进 行表 示 ， 而 达到 理 解 文本 的 目的 ， 从 同时 ， 语 义 网用 于描 述 的 Ｘ ＭＬ语 言也 着重 描述 概念 、 系 与 关 实 例之 间的 联系 。因 此 ， 这样 的架 构之 下 ， 义 网 在 语 便 能够很 容 易的对其 表示 的文 本进行 理解 。 语 义 网的第 二个 特点 是方便 查 找 。现有 的万 维 网储存 了海量的信息，如何有效地查找这些信息成
１ 语 义 网的特 点 ． ２
语义网作为新一代互联网的模型 ，在继承现代 万维 网 的基 础上 ， 也发 展 出了很 多 自己的特点 。 语 义 网的 第 一 个 特 点 就 是 能够 理 解 文 本 的 内
收 稿 日期 ：０ １ ０ － ０ ２ １— ３ ３ 作 者 简 介 ： 一 宁 （９７ ） 男 ， 士 ， 究方 向为 信 息抽 取 。 刘 １８， ， 硕 － 研
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了万维网难以解决的问题。 即便是搜索引擎 ， 也只是 通过 蜘蛛 程序 抓取 网页 然后再 进行 信息 加 工 。这 样 不仅需要消耗巨大的资源，而且对于检索结果的查 全率 和查 准率 都无 法做 到很好 的保 证 。而 语义 网用 于描述的 Ｘ ＭＬ语 言 本 身 就是 对 文 本 的 内容 进行 描 述 的语 言 ．这也 就意 味着语 义 网在描 述文 本 内容 的 时候 就 已经 完成 了部 分标 引工作 ，这 为检 索 工作提 供 了很 多 的便利 。同时语 义 网是一个 可 以理 解文 本 内容 的网络 ， 就使得 在语 义 网上进 行检 索 ， 这 不但 可 以使 用基 于文 本 匹配 的检索 ．也可 以使 用 基于 内容 的检 索 。 这样 就能 大大提 高检 索的查 全率和 查准 率 。 ２ 语 义 网的主 要技术 简介 语 义 网的模 型结 构 由 ７层 组成 。其 中最 下层 的 为 Ｕｉｄ ｎｃ ｅ和 Ｕ Ｉ即用于 书写语义 网的代码 和用 于 ｏ Ｒ， 存放 的 唯一 地址 。 中间的 ３层 依次 为 Ｘ ｌ、 Ｄ ｂＬ Ｒ Ｆ和 Ｏ ｔｏｙ Ｘ ｌ ｎｏ ｇ。 ｂＬ ｌ 层 包 括 ３个 部 分 ，分 别 为 用 于 书 写 整 个 语 义 网 的 Ｘ ｌ 言 、与 之 对应 的命 名 空 间 Ｎ ｂＬ语 Ｓ以及 Ｘ ＭＬ规 范 。Ｒ Ｆ Ｄ 层则是位于 Ｘ Ｌ Ｍ 层之上 ， 用于统一基于不 同规 则生 成 的信 息 。Ｏ ｔｏｙ 则 是从 本 体角 度 对 ｎ ｏｇ层 ｌ 语 义 网进行 规范 化 。这 ３层 为语 义 网最 为核 心 的部 分， 也是语义网技术最为集中的部分【。 ３ ］ 最 上面 的 ３层 分别 是 Ｌ＃ （ 辑 ） 、ｒｏ（ ｏ ｃ逻 层 Ｐｏｆ证 据 ） 和 Ｔｕｔ信 任 ） 。逻 辑层 是语 义 网 自我学 习 层 ｒｓ（ 层 的部 分 ；证据 层 和信任 层都 是对数 据 完整 性进 行保
２ １ 年 ９月 Ｏ１
情报探索
第 ９ （ １７ ） 期 总 ６期
语义网主要技术发展分析
刘 一 宁
（ 国科 学技 术信 息研 究所 北京 １０ ８ ） 中 ０ ０ ７
摘 要 ： 述语 义 网起 源 、 展 及特 点 ， 绍 其 主要 技 术 ＯｎｏｏｙＸＭ Ｌ Ｒ 阐 发 介 ｔｌｇ 、 、 ＤＤ的发 展 ， 最后 分析 语 义 网的 前景 。 关 键 词 ： 义 网 ＸＭＬ ＩＤＤ Ｏｎｏｏ ｙ 语 Ｌ ｔ ｇ ｌ
随后 ，大量 的研 究人员 开始 着手 这 一领域 的研
图 １
Hale Waihona Puke 语 义 网 结构 究 。其后 最大 的发 展就 是将 自然 语 言处理 等人 工智 能领 域 的技术 移植到语 义 网的构 建之 上 。 同时 ， 基于
Ｘ Ｌ Ｒ Ｆ Ｏ ｔｏｙ Ｍ 、 Ｄ 和 ｎ ｌ 等领域的不断研究发展 ， ｏｇ 语义 网正 一 步一 步 由一 个 概 念 名 词 向实 体 网络 进 行转 变。