OWL语言

OWL语言（精选五篇）

OWL语言 篇1

面对信息的海洋,如何组织、管理和维护海量信息并为用户提供有效的服务已经成为一个重要而迫切的研究课题。语义Web是使Web上的信息具有计算机可理解的语义,满足因特网上异构和分部信息的有效访问和智能检索。

整个语义Web体系结构中,其核心层为XML、RDF、Ontology,这3层用于表示Web信息的语义。XML作为一种资源描述语言,由于其良好的可扩展性和灵活性适合于表示各种信息,已被认为未来Web上数据交换的标准。但仅有XML是不够的,网络资源有很多元数据,因此W3C推出了RDF专门用来描述元数据。然而,XML和RDF语义表达能力不足,毫无推理能力,因此引入了本体描述语言。目前,足够成熟的本体描述语言是W3C推出的OWL。

1 描述逻辑

描述逻辑(Description Logic,DL)是一种知识表示和描述的机制。它主要是对人们所关心的某个域(客观世界的一个子集)中的事物以及事物之间的关系进行描述。其具体做法是使用严格的带有语义的逻辑描述来定义与待描述的域相关的概念,称为“术语”,再利用这些术语定义域中各事物及它们之间的联系,称为“断言”或者“定理”。通过这些描述,人们可以更好地了解客观存在本身的性质以及它们的关系。

目前的描述逻辑系统通常由以下几个部分构成:描述知识所使用的逻辑语言(Description Language),此语言所定义的术语集合(称为Terminology Box,TBox),由术语所给出的断言集合(Assertion Box,A-Box),以及针对它们的一套推理规则(Reasoning rules)。

2 OWL

OWL的语义都是基于描述逻辑的,按本体的表示和推理能力划分OWL由3个子语言构成OWL Lite、OWL DL和OWL Full。OWL Lite适用于只需要一个概念层级分类和简单属性约束的要求。OWL DL支持既需要丰富的表达能力又需要较强推理功能的情况,OWL DL包含OWL语言中所有的语言约束用以保证推理的计算完整性和可判定性。OWL Full对RDF作出最大程度的支持允许本体在预定的RDF和OWL词汇表以外增加词汇,但不提供上述计算保障。OWL抽象句法与描述逻辑之对照见表1所示。OWL的本体有公理和事实组成,这正对应着描述逻辑的知识库。

在对OWL的逻辑语义分析中OWL DL的逻辑语义非常典型,它包含OWL中几乎所有的语言特征。OWL DL的描述风格与DL中的SHOIN(D)非常接近。SHOIN(D)源于DL中的SH簇,后者通过添加逆向角色和基数限制对描述逻辑进行扩展。OWL DL语言的表达能力由类和属性的构造算子和各种公理支持。DL语法非常紧凑下面是一段表示传递属性P的OWL文法。

OWL与描述逻辑的特征是对应的,OWL几乎完全忠实于描述逻辑,为在OWL的基础上作推理提供了可能性。表3总结了OWL所支持的公理,这些公理可以用来断言类或属性的包含或相等、类不相交性,资源的相等或不相等以及属性的不同属性。

OWL的关键特征是sub Class Of和equivalent Class公理可以应用于任意的类表达式,极大地提高了标准的基于框架语言的表达能力。

可以看出OWL DL类构造算子和公理与描述逻辑都有一定的对应关系。正是因为OWL DL和描述逻辑能力上的等价关系,用OWL DL建立的本体就能够完全适应描述逻辑的推理机制,使在研究本体的时候可以采用描述逻辑的推理机实现概念的冲突检测,发现隐藏在深层次的知识等一系列的运算。

本体论被引入计算机科学原本就是要解决人们对信息资源缺乏共同认识的问题,当然人们对事物有了一个共同的认识,那么相互利用和重复利用就变得容易实现了,所以采用基于语义Web本体论的OWL DL语言描述知识就能解决知识之间重复利用的问题。OWL DL之所以具有方便共享的特点,主要原因是OWL在XML的基础上进行了语义的描述,这样才能使对知识体有共同的认识,从而可以方便的重复利用所建立的本体知识库。

3 本体中的推理

在进行本体设计时,通常存在较多的约束条件,这些约束有比较复杂的关系制约,因此需要一套引擎可进行语意的推理,将OWL本体中存在的关系解读出来。这种推理主要是结合RDF和OWL的解释器和描述逻辑推理。若仅仅有解释器,只能解译其语法架构,但对于属性关系间是否发生冲突是无法判定的,所以需要解释器和描述逻辑推理的结合运作。这样可以由目前具有的知识推出本体隐含但未被建立的知识。

类和类之间的关系种类繁多,表现方式也多种多样,以下是总结的类别的常用关系:(1)A1合取关系:表示两个类必须同时满足;(2)B1析取关系:表示两个类中只要满足其中一个就可以了;(3)C1取反:表示某一个类别的补数的关系,例如,概念man取反就是概念woman。从这个例子可以看出,取反的关系运算是基于一个更广泛的集合(这里这个集合是people)而言的,也就是在其父类的基础上取某一类所不包含的;(4)D1部分存在表示部分值属于某个类别;(5)E1全体:表示全部的值是属于某个类别;(6)F1基数约束:分为大于等于基数和小于等于基数两种,分别表示该类别的实例数目必须大于等于或小于等于某个基数,否则不成立。

以上这些关系是通常表示类的时候经常使用的关系,根据对描述逻辑的定义,这些也是描述逻辑基本关系,因此可以用描述逻辑的方式来表达,同时根据描述逻辑和OWL DL语法的对应关系,可以清楚看出采用OWL DL来作为知识的表现方式可以解决类与类之间关系不能充分表现的问题。

4 结束语

OWL是基于Web设计的本体语言,它利用现有的Web标准(XML和RDF),添加了描述逻辑的严格形式化术语。描述逻辑系统的连接可以被作为一种算法和实现技术资源被利用,以及使用已有的描述逻辑系统为OWL应用提供部分推理支持。

语义Web和本体语言的开发还面临着许多挑战。网络本体可能会以极大的基数增加,需要有一个更好的自动处理机制来处理它们。新的推理服务包括查询、解释和非标准推理还需要得到更好的支持。

参考文献

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[5]Horrocks I DAML+OIL:a description logic for the semantic Web IEEE Data Engineering Bulletin,2002(1).

OWL本体存储的分析与应用 篇2

2007年11月26日收到 使用本体(Ontology)来获取某一领域的知识,本体描述该领域的概念,以及这些概念之间的关系。目前有很多种不同的本体语言,它们各有千秋,而W3C(World Wide Web Consortium)目前的最新标准是OWL。OWL让描述各种概念成为可能,与此同时,它还提供了其他很多功能。它具有更丰富的操作符——例如与、或和非;它立足于一个不同的逻辑模型(logical model),该模型能够更好地定义概念,可以从简单概念构造出复杂的概念;不仅如此,该模型还允许使用推理机(reasoner)来检查本体中的陈述(statement)和定义(definition)是否一致,或者判断出哪个概念更适合于哪个概念,从而维护一个正确的本体等等。当允许一个类(Class)拥有多个父类的时候,这一点至关重要。典型的本体一般由一组概念、描述概念特征的属性、概念之间的关系、概念和属性之间的约束来表示静态的领域知识,这在本质上决定了本体可以借助较成熟的关系数据库技术来完成本体存储、查询等工作。

1 本体描述语言

本体主要是面向计算机的,因此,在描述手段上更加强调明确而无歧义。近年来,为了适应Web 的开放性,本体描述语言的发展历经了RDF、RDFS、OIL、DAML-ONT、OIL+DAML、OWL。与传统的基于人工智能的本体描述语言相比,这些语言的共同点都是基于XML 的。虽然在实际中这些语言都体现了本体的基本结构,但是它们在表达能力上仍然有许多差别。由于XML 只是定义了语法的标准,而无法表示清晰的语义,因此产生了各种本体语言。

OWL本质上是一种特殊的RDF.而RDF可以看成是一组三元组,每个三元组由一个主体、一个属性名和一个客体组成。一些带有属性的类通过OWL概要定义,给出对应于其它表示方法的类型和分类。所有的类都是owls:Class的子类,通过owls:subClassOf.类之间可以有继承关系。Owls:Property用于定义类的属性。属性是类的资源。属性通过owl:domain,owl:range等定义语义。Owls:subPropertyOf指定属性间的继承关系。OWL对象的这些特点使之在某些方面类似于面向对象技术。在数据库中存储OWL数据时,可以参考已经用于O0和XML的方法来决定数据表的概要。

2 从OWL本体到关系数据库模式的转换

2.1 OWL本体和关系数据库模式简介

一个OWL 本体由一个词汇表(vocabulary)和一组公理(axiom)组成。OWL 语言有两种语法格式:(a)交换语法(exchange syntax),即RDF/XML语法,将一个OWL 本体表示成RDF三元组的集合,以便在Web上发布和共享本体;(b)抽象语法(abstract syntax),即框架风格的语法,关于一个类或属性的一组信息用一个大的构造子来表示,以便本体用户理解和评价本体。两种语法格式表示的同一个OWL 本体的语义是等价的,仅由其底层的RDF三元组唯一决定。

一个关系数据库模式由一组关系模式组成,其中包含数据库的基表结构和完整性约束两部分.基表结构定义了关系(表)的结构、属性(列)及其数据类型与长度等;完整性约束定义了语义施加在数据上的约束,在此,仅考虑主键/唯一列和外键约束。

2.2 从OWL本体到关系数据库模式的转换

实体-联系(ER)模式到关系数据库模式的转换规则基于它们之间的概念对应,根据已抽象出的ER模式与OWL本体间的概念对应关系,很容易给出OWL本体与关系数据库模式间的对应关系。下面表1和表2分别表示OWL本体与关系数据库模式之间元素的对应关系和OWL本体与关系数据库之间数据类型的对应关系。

3 本体存储模式设计

现以一个动物的OWL本体为实例来分析OWL本体的存储问题。与早期本体描述语言相比,OWL具有更强的描述能力,它引入了更多的本体描述词汇,例如:Class,property,individual,subClassOf,subPropertyOf,equivalentClass,equivalentProperty,differentFrom等。这些词汇扩展了语言的查询及推理能力,但在存储时必须要合理保存本体类、属性及它们之间的关系,同时要注意关系表的维护、查询连接效率及存储空间等问题,因此在设计存储模式时,应在存储空间、访问时间及推理查询时间等方面取得平衡。

3.1 动物本体的关系图

以动物本体为例给出其关系图(图2)。

3.2 本体存储模式设计

(1) OWL 使用URI 来唯一地标识本体中的资源,而URI 是由namespace 和localname 组成的,设计一张表T-resource将资源URI、资源名称记录下来,并添加字段type记录资源的三种不同类型,以方便对本体信息的索引,从而提高查询效率。

(2) 分别设计表T-domain和T-range记录属性的domain和range信息。

(3) OWL 使用subClassOf , subPropertyOf , equivalentClass 和equivalent Property 来描述类(或属性) 之间的基本关系(层次关系和等价关系) 。在OWL本体中经常需要查询这些关系,所以将这些信息分别组织在单独的表T-subclass,T-equclass,T-subprop, T-equprop中,从而提高对相应关系查询的效率。

(4) 将不经常使用的关系(samelndividualAs,differentFrom,alldifferent等)组成一张表T—specRelation,以保证关系的完整,又提高存储的效率,并使得以后的维护方便(当添加新的关系时,只需添加元组信息,不需要改动表的模式)。

(5) OWL 中将一个类看作是一组实例的集合,实例和类之间的隶属关系是一种重要的关系,因此使用表T-instof 来描述一个实例属于哪个类。关于每个实例的属性值,采用基于三元组的存储思想,将一个实例在一个属性上的取值作为表T-instval的一个元组。因为本体中实例及其属性值的更新是经常发生的,采用这种存储方式可以保持表结构的稳定性,即对实例的更新只需要修改表中的元组。

(6) 设计一张表T—restriction记录对属性的各种约束。为说明属性值的范围在其中特别设置了Value字段,它与restriction字段配合即可比较清楚地表明属性的取值情况。

根据以上设计,就可以很方便的把动物OWL本体中的各元素以及它们之间的关系存储在各表中。

5 结束语

通过动物本体实例的查询实验表明效率较高,说明本体存储的设计是可行的。对OWL本体存储模式做了一定的分析和研究,并且设计出了一种可行的存储模式,但没有讨论如何在该模式上运用一些优化措施,进一步提高查询的效率,这也是未来研究的重点。

参考文献

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基于OWL的上下文感知计算模型 篇3

1 上下文相关介绍

随着科技的发展和生活方式的改变,上下文的概念内涵也在不断演化,研究人员在不同阶段对上下文信息有不同的理解。Gregory D.Abowd和Elizabeth D.Mynatt将“5ws—who,what,where,when,why”作为在普适计算环境中必需上下文信息的最小集合[2]。Schilit则将上下文分类为用户上下文、计算上下文和物理上下文[3]。徐光佑等对上下文信息的内涵进一步扩展,主要包括:计算的上下文、用户的上下文、物理的上下文和上下文的历史[4]。此外还可以根据对象的不同分为用户上下文和环境上下文。

普适计算中关于上下文的定义很多,比较普遍采用的一个定义是:上下文是用来表征实体状态或情形的任何信息,实体可以是人、位置以及与用户应用之间交互的有关对象(包括用户和应用本身)。

从上述定义可以得出,上下文指的是环境以及构成环境的各实体的状态。上下文的种类和数量是非常丰富的,其感知的方式也千差万别,如风速、温度等可以通过传感器直接感知,网络连接状态和带宽可以从操作系统提供的接口获得。除了这些能直接获取的上下文之外,也有些上下文很难直接感知,如用户关系、用户当前的活动等,这些上下文通常需要通过直接感知到的相关上下文推演后得出。

2 上下文计算模型

上下文感知计算包括主动上下文感知(Active Context)和被动上下文感知(Passive Context)。主动上下文是与系统行为密切相关,并且直接决定系统行为是否改变;被动上下文是与系统相关,但是不能直接改变其行为的上下文。主动上下文使得系统主动适应变化,被动上下文则呈现给用户,由用户决定下一步做什么。

2.1 上下文感知计算

上下文感知计算是指计算系统自动的对上下文、上下文变化以及上下文历史进行感知应用,并据此做出决策和自动提供相应的响应或操作服务。上下文感知计算是从支持主动感知和应用上下文的目标出发研究普适计算,牵涉从硬件到交互和应用的各个层次;上下文感知计算的研究牵涉到如何在普适系统软件中提供相应的支持;上下文感知计算和系统软件的典型问题将在智能空间中得到充分体现,同时它们也是智能空间系统的一个组成部分。

简单地说,上下文感知计算系统是指系统能发现并有效利用用户位置、时间、环境参数、邻近的设备和人员,用户活动等上下文信息,并用于计算的一种计算模式。这主要是以下几方面原因:

1)上下文的种类丰富,数量众多。上下文包括物理实体的上下文和虚拟实体的上下文,当前上下文和历史上下文。其感知方式也有区别,而有些上下文甚至很难直接感知。上下文之间的差异性和多样性也带来上下文处理的困难。

2)上下文构成了上下文感知计算的基础。上下文感知计算主要是围绕上下文进行的,包括上下文的感知、上下文的过滤、融合、推断和演化,上下文的有效利用等。其中,又以上下文的感知为前提,以上下文的有效利用为归宿。

3)上下文感知计算最根本的目的是应用优化上下文辅助性能。上下文的运用显然不能脱离应用的本来目的。

2.2 一种上下文计算模型的分析

本文根据上下文感知计算提供框架的体系结构,结合目前的几种结构模型,设计了一种上下文感知计算系统结构模型。如图1所示。

1)上下文感知与采集层:上下文在人与人、人与机器的交互过程中扮演着重要的角色,从而大大提高交互的效率和准确率。在普适计算无处不在的环境下,传感器和感知模块可以提供这些上下文信息,从而为上下文感知应用的开发提供便利。但这些无处不在的传感器和感知模块所感知的信息是原始的上下文,它们没有经过精度处理。由于原始上下文信息是模糊的等问题,加上采集到的上下文信息都是低层的和初步的,这样给上层应用处理带来了困难和不便,因此在此基础上必须进行上下文的提炼。

2)上下文演化层:上下文感知计算的一个核心过程是上下文演化。经过上下文演化后,低层模糊的原始上下文信息演化成有价值的上层信息。这是对上下文信息进行去伪存精、取其所长的过程。上下文的过滤、推理、融合和存储构成了上下文演化的主要内容,其目标是通过对原始上下文进行过滤、推演和融合等得到各应用所需的上层上下文信息。上下文演化的另一个目标是转换成统一的上下文信息数据结构以支持上下文互操作,并允许上下文以统一格式自由传输。

3)智能执行体层:智能执行是感知计算优越性的重要体现。系统借助智能执行可以“聪明地”自动执行决策和行动,避免用户的注意力转移,减少用户的输入,使用户获得增强的用户体验。智能执行主要包括对感知触发、互操作、自适应策略、自配置和自组织技术等的支持。在某些情况下还可利用感知的环境上下文自行对系统进行配置或对结构进行组织,在普适计算一人多机环境下这显得非常重要。

4)应用程序接口(API):应用程序接口负责提供程序开发接口,以方便开发者充分利用框架的功能并快速构建感知应用。应当注意的是,应用程序接口不仅包含框架所能提供的服务也包含应用开发所应遵循的规范。

3 OWL语言对上下文计算模型的描述

3.1 OWL语言介绍

OWL(web ontology language)是一种以描述逻辑为理论基础构建的本体表示语言系统,它继承了RDF(resource description framework)的基本事实陈述方式以及RDF Schema的类和属性分层结构,并在此基础上进行扩展,加入了许多新词汇,克服了RDF/RDFS对概念和属性之间关系描述能力弱的问题,所以OWL语言系统的特点是语义表达能力丰富、语义表述性能力精确和有效的可计算性,能够让使用者在相关领域内对概念进行正规的、显式的描述,并进行合理一致的推理。

采用本体的方式进行上下文感知系统的描述,是实现的一个关键技术。OWL本体语言满足了用于知识共享和上下文推理的本体建模,不同的系统个体必须共享一个公共的上下文信息表示。另外,对于复杂上下文信息,由于其来源不相同,所以需要将这些不同的信息来源进行综合,以便推理和认证。本体以及基于本体的推理和查询引擎的使用,使上下文感知计算系统具有丰富的表达能力和强大的推理能力。

3.2 应用OWL语言建模描述

对于各种上下文,它们的特性不同所以有各种不同的表达和模型。键—值模型是最简单的上下文信息模型,它使用了一种简单的(键,值)的二元对来表达上下文信息,例如(地点,教室)。这种模型非常简单,易于管理,但缺乏效率,也不方便信息的共享。其他还有标记表示描述模型、图形表示模型、面向对象模型和基于本体的模型。本文以智能教室为例,采用基于本体的模型形式对上下文进行建模。

1)上下文信息的建模与表示:在本体论范畴模型中,包括本体论个体,属性和类别。个体的二元关系性质,即联系着个体的两个属性。主要有两种类型的属性,对象属性和数据类型属性。对象属性链接个人对个人,数据类型属性链接个人和XML架构数据类型的值或者rdf字。如一个对象属性hasActivity。

类被解释为包含个体的集合。他们使用正规的语法来描述,这也是类成员的要求。类可组织成父类-子等关系。例如,类IndoorCampus是类Place的一个子类的表示方式如下。

下面给出一个具体的例子来说明如何使用OWL来表示上下文模型。该模型描述了一个位置的上下文信息。

在上例中,Class是一个类,定义了因共有某些属性而同属一组的一些个体,这里是指某个位置;rdfs:SubClassOf给出了一个或多个关于“一个类是另一类的子类”的陈述,用来创建一个类层次结构;cardinality基数是用于方便地表示属性适用一个类时同时具有约束,例如,类Place的属性resource(位置)只能有一个值;rdf:Property表示类的属性,用来表述个体之间或者从个体到数值的关系。

2)上下文推理的方法:上下文推理对每一个上下文感知系统来说都是至关重要的,上下文感知系统的功能取决于对上下文推理的支持,在早期的系统中,典型的上下文推理通过使用面向对象语言程序实现,但他们对于知识的表示缺乏力度。当使用这些语言进行上下文推理时,逻辑推理的非说明性表示往往会使代码修改和错误检查很难进行。为了解决这些问题,我们利用类的关系、属性特征和属性限制,使用基于本体的推理方式。

基于上下文推理引擎的本体推理方式可以用如下几种预测逻辑进行表示。

subClassOf代表的是类之间的垂直关系,假如有类A,B和C,如果A是B的子类,B是C的子类,那么A是C的子类。用OWL语言表示上下文推理如下:

inverseOf每个实体属性都有其相对称的属性。如果某个属性连接着个体X和个体Y,那么相对称的属性将连接和个体Y和个体X。下例中,属性hasPresence和它相对称的属性presentIn,如果ClassRoom201中包含zheng,我们可以推断出zheng正在ClassRoom201。

基于规则的推理。

规则推理是根据已有的各种不同的上下文信息推理出新的上下文信息。这个规则包括了应用布尔变量表示的各种上下文信息,如果这个规则成立,那么就定义一个信息的上下文信息。例如,某人正在使用一个计算实体,而这个计算实体在某个确定的地点,那么就能够推理出来此人也在这个地点。如下例所示:

4 总结

上下文感知计算模型较多,但是也有一些问题存在,比如对复杂的数据和复杂的环境不能有效地处理;处理不完备的、意义不确定的、动态的信息时,解决机制尚不够有效等。本文使用了语义Web的标准本体语言OWL(Web Ontolgoy Lnagugae)作为建模工具,结合本文提出的分层结构和OWL语言的优点对上下文计算的建模和推理进行分析。

参考文献

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OWL语言 篇4

少数民族节日是民族发展过程中创造并传承下来的精神财富,有着丰富的内涵和鲜明的民族特色,但随着我国经济的快速发展,再加上国际化程度地深入,我国少数民族节日面临着传承中断的困境,挽救少数民族文化刻不容缓。传统的媒体表达形式通常是数字化及信息可视化,想要完整反映其错综复杂的知识关系相对困难。本体将知识之间的概念、属性及其相互关系进行规范化的描述,将领域知识结构清晰化,适用于知识关系的表达。少数民族节日是非物质文化遗产之一,资源收集便捷,知识关系丰富,在少数民族节日领域方面建立知识分类体系和领域本体以及后续的语义检索研究是可行的。

在当前民族文化遗产研究领域,国外研究较为成熟,采用本体推理和聚类技术实现了文化遗产的自动描述和智能推理发现方法。国内基于该模型的本体研究也出现了一些成果,实现了以端午节为例的本体构建、基于地理本体的文物信息模型构建等。但总的来说国内研究还处于起步阶段,多是采取本体重用,原创性成果较少。

2 本体的相关概念

当前计算机领域最受大众认可的本体定义为“共享概念模型的明确的形式化规范说明”,该定义包含了本体的四层含义,分别为概念化、明确、形式化、共享[1]。本体主要的知识表示元素有:类或概念、属性、关系、函数、公理和实例[2]。

构建本体的方法主要有骨架法、TOVE法、IDEF5法、七步法等[3],其中七步法是由美国斯坦福大学医学院开发的,主要应用于领域本体的构建,将上述几种方法与IEEE标准比较后,本文选择较为成熟的七步法进行本体的构建,图1为七步法构建本体的基本流程。

在数据描述方面,本文采用CIDOC CRM作为数据描述的基础,它构造了一个“文化遗产信息本体”的概念,定义和规范了文化遗产文档中明确的概念与关系,将文化遗产领域定义为90个实体和148个属性,包含了文化遗产领域的历史、人文、时间、人物等信息,将与事件相关的实体按照其属性关系连接起来[4]。CIDOC CRM是一个通用的语义框架,并且具有可扩展性,依照民族节日的特点选取合适的实体和属性,参考该语义框架可以准确地构建本体,因此该参考模型更适合本文在民族节日领域本体构建研究。

目前,常用的本体描述语言有:RDF(资源描述框架)、RDFS(资源描述框架模型)、OIL(本体接口层)、OWL(Web本体语言)、SHOE(简单HTML本体扩展)等,其中OWL是W3C推荐的本体描述语言的最新标准。OWL在RDF等基础上添加大量的描述逻辑语义元语来描述和构建各种本体,具有较为完整的形式化逻辑描述和推理功能[5]。

3 民族节日本体构建

3.1 知识采集和提炼

由于各民族节日繁多且知识复杂,为提高本体的准确率,将该本体的范围确定为傣族的泼水节相关知识。为搜集泼水节相关的知识素材,先后在“中国民族网”、“中国非物质文化遗产网”等少数民族文化相关网站查询资料,在以后的工作中还会继续收集和完善相关信息。然后对采集到的名词进行分析整理,在整理过程中,剔除记载不明确、说法不一致和存在歧义的名词,同时标注同义词,以确保在后续工作中能够将名词准确分类和描述。

3.2 民族节日领域本体的描述

民族节日领域本体采用OWL语言对提炼出来的概念和关系进行形式化描述,本体构建工具我们采用本体编辑器Protégé,它基于Java环境开发、具有灵活的插件接口、允许多重集成、具有可扩展性,而且其交互性的图形化界面使用户更容易学习使用[6]。民族节日领域本体利用Protégé4.3编写完成,完成后的本体以OWL格式保存。

3.2.1 XML命名空间声明描述

标准本体的开头是一组XML命名空间声明。这为傣族泼水节领域本体提供了无歧义的解释标识符的方法,提高了本体表示方法的可读性。民族节日本体的命名空间描述如下:

3.2.2 类的定义及描述

一般一个类的体系结构划分方法有自顶向下和自底向上两种,前者顶端为该领域的最大概念,然后往下再将概念细化进行逐一定义和描述;后者由该领域最底层的细小概念开始,将这些底端的类进行组织归纳,最终形成顶端概念[7]。本文采用自顶向下法,将民族节日划分为传统、宗教、祭祀和历法四个大类。

上述大类划分的部分OWL代码如下:

基于CIDOC CRM概念模型中对类、实体和属性的定义,以泼水节为例,在分类时考虑到其类型、时间、人物、地点等多方面因素,将泼水节类分为了5个二级类,分别为类型、行为主体、时间、地点和物品,13个三级类,分别为祭祀、集体、文艺、竞技、麦日、恼日、叭网吗、民族、人物、国内、国外、用品和食品,基于该分类体系,所有采集提炼出的关于泼水节的信息都有所归属。

3.2.3 类之间关系的确定及描述

针对泼水节例子的特点,在所构建的领域本体中使用了五种关系分别为:

(1)继承关系

继承关系表示概念之间的包含与被包含的关系,如“泼水节”是“民族节日”的子关系,相反,“民族节日”就是“泼水节”的父关系。即“泼水节”继承于“民族节日”。

基于OWL语言对继承关系的部分描述代码如下:

(2)兄弟关系

兄弟关系表示概念之间的平行关系,如泼水节类型中的“祭祀活动”和“文艺活动”,二者均属于活动类型的二级类,它们之间是平行的,即二者为兄弟关系。

(3)对应关系

对应关系表示知识概念与资源概念之间的相互对应关系,如“放高升”知识概念与“高升”资源概念的关系,“高升”应用于“放高升”,所以二者之间为对应关系。

(4)相关关系

相关关系表示概念之间由于某个特定主题而关联的关系,如“放高升”和“划龙

舟”均是在泼水节的“麦日”期间举行的活动,所以二者的关系为相关关系。

(5)同义关系

同义关系表示一个概念有多种不同的表示方式,不同的方式可以表示同一个概念。如“毫诺索”和“年糕”,就是同一种概念的不同表示,所以二者之间是同义关系。本例中出现的同义关系较少。

3.2.4 属性的定义及描述

在OWL描述语言中,有对象和数据两种类型属性,对象属性主要描述类的关系,数据类型属性主要定义实体的属性。民族节日本体共建立了5种对象属性,即继承、兄弟、对应、相关和同义关系,以及9种数据类型属性,分别是:名称、别名、类型、时间、人物、范围、地域、食品、用品。这种数据类型属性的定义为后续语义检索工作奠定了基础。

基于OWL语言对属性定义的部分描述代码如下:

3.2.5 泼水节本体实例的构建

在上述工作完成之后,我们可以完成傣族泼水节本体实例的构建,利用Protégé基于OWL描述语言可以得到泼水节本体实例的基本结构如图2所示,与国内以端午节为例的本体构建、基于地理本体的文物信息模型构建等研究成果相比,本文仅就泼水节实例本文结合CIDOC CRM模型提出四个大类、5个二级类和13个三级类,所提出的分类体系更为详细,层次更加清晰,知识表示更为准确。至此泼水节本体实例的构建基本结束,在后续研究中可对其进行扩充。

参考文献

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[2]李兵.基于领域本体的专利语义检索研究[D].北京:北京理工大学,2015.

[3]张文秀,朱庆华.领域本体的构建方法研究[J].图书与情报,2011(1).

[4]Surhone L M,Tennoe M T,Henssonow S F.CIDOCC o n c e p t u a l R e f e r e n c e M o d e l[J].A r c h i v e 2Official,2010,40(5).

[5]董洋溢,李伟华,陈世亮.中文领域知识半自动化OWL本体构建方法研究[J].计算机应用与软件,2016(5).

[6]李庆赛.旅游领域本体构建研究[D].郑州:郑州大学,2015.

OWL语言 篇5

语义Web服务的主流框架OWL-S为Web服务的异构性提供了很好的解决方案, 语义Web的应用为我们实现高效率的检索, 异构系统的互操作等带了契机, 利用本体技术可以实现信息资源的知识表达, OWL-S具有强大的语义表达能力[1,2]。在设计和实现一个语义Web服务的过程中, 使用了OWL-S的语义标记来描述Web Services, 并编写相应的Java程序来实现自动的Web Services执行、组合和交互。另外, 通过试用各种已出现的相关开发工具, 建立了一套可行的开发环境

2 语义We b和OWL-S服务架构

Web Services以服务为目标, 语义Web以计算机可理解性和可处理性为目标, 如果能够综合这两方面研究的优点[4], 以服务为导向, 进行带有语义的服务描述和推理的研究, 最后构建一种带语义的服务环境, 则能够很好地为用户提供丰富完善的服务。

根据定义, Web服务是一个软件系统, 旨在支持网络环境下机器之间的互操作, 包含一个机器可处理格式的接口。目前的Web服务技术通过提供一套严格的服务描述的语法层次, 它在没有人工干预的情况下无法适应不断变化的环境。为了保证在异构环境下的良好合作需求, 服务描述不得不增加一些额外信息。语义正好适应这一需要, 其被视为一种处理异构问题的可能解决方案。

OWL-S (Web Ontology Language for Services) , 是用OWL语言描述的Web Services的本体[5,6]。它也是一种具有显式语义的无歧义的机器可理解的标记语言 (Markup Language) , 用来描述Web Services的属性和功能。OWL-S的早期版本叫做DAML-S (DARPA Agent Markup Language for Services, 基于DAML+OIL) [8]。

3 OWL-S S e rvice s实例构建

假定一个旅行代理服务网站提供基于语义标记的飞机票预订和宾馆客房预订服务。当客户提出旅行请求后, 旅行代理服务就查询各航空公司的服务信息和各宾馆的服务信息, 然后确定最符合客户要求的服务提供者, 并完成飞机票预订和宾馆客房预订任务。

该旅行代理服务的基本框架如图1所示。其语义框架由Web Services的语义标记、用户约束的语义标记和Web代理程序组成。Web代理程序向合适的Web Services传送请求, 然后把结果返回给用户 (代理程序) 。

图1顶端的Web服务本体和Web过程本体即是语义Web服务标记语言OWL-S, 用来描述系统中的Web服务。OWL-S共由4个Web服务本体文件组成:Process.owl、Service.owl、Profile.owl和Grounding.owl。

其中, 用户约束和偏好的语义标记是用户申请服务时提供的信息, 经用户代理程序转换为语义形式, 供代理程序读取和使用。

知识库是由领域本体和Web Services提供者发布的OWL-S文档组成, 其内容是由专门的智能主体在网络上收集而来, 并进行了分析整合。智能主体结合知识库通过推理可实现Web服务的自动发现、自动执行以及服务的自动组合。

结束语

语义Web服务是Web Services的一个重要研究方向。它通过利用语义信息来实现服务的自动发现、调用和组合。本文结合实例, 围绕服务本体语言OWL-S, 对语义Web服务的实现机制进行了深入的探讨, 并通过OWL-S API实现了对OWL-S服务实例的调用执行, 为进一步开发基于语义Web服务的Web应用提供了可能。

摘要：由于Web服务可处于分布式环境中、在异构平台上进行交互以及高度的集成性等优点, Web服务技术引起了越来越多人的关注, 而语义Web服务一直是该领域的研究热点。针对语义Web服务, 重点分析了自动Web服务发现、自动Web服务执行和自动Web服务组合等技术的实现机制, 并分析了有关OWL-S的应用实例。

关键词：语义Web,Web服务,OWL-S,OWL-S API

参考文献

[1]语义Web服务自动组合演示系统.http://222.128.0.2/863/produc-tion/prod.jsp?id=24.

[2]顾宁, 刘家茂, 柴晓路等.Web Services原理与研发实践[M].北京:机械工业出版社, 2006, 3, 13.

[3]UDDI Technical White Paper.http://uddi.org/pubs/uddi-tech-wp.pdf.

[4]Web Services Description Language (WSDL) 1.1.http://www.w3.org/TR/wsdl.

[5]OWL Web Ontology Language Overview.http://www.w3.org/TR/owl-features/.

[6]宋炜, 张铭.语义网简明教程[M].北京:高等教育出版社, 2004:135-137.

[7]http://www.daml.org/services/owl-s/1.0/BravoAirProcess.owl.