构建本体范文（精选12篇）
构建本体 第1篇
本体来源于希腊单词“to be”[1,2], 最初只是哲学的一个分支, 近十几年来随着本体研究的深入, 本体已经扩展到人工智能、计算机语言、数据库等领域并得到了广泛应用。在计算机范畴, 本体是一种共享知识库的方法, 通过框架系统的描述客观存在的概念以及概念间的相互关系, 定义了某个领域的公共词汇表, 供该领域的研究人员进行共享。到目前为止对于本体还没有统一的定义, 美国斯坦福大学的Gruber对本体的定义得到了广泛的认可[3]:“本体是用来帮助程序和人共享知识的相关概念的规范描述”。领域本体是用于描述特定领域知识的一种专用本体[4,5], 构建领域本体的目的是捕获该领域的相关知识, 确定领域中共同认可的词汇, 提供对领域知识的共同理解, 并以不同的形式化模式给出词汇之间相互关系的定义[6]。
在车间业务活动领域目前并没有形成行业认可的本体模型, 在进行车间业务活动建模时不同的建模人员之间由于表达习惯不同在对同一个概念进行定义与描述时存在语义上的差异, 导致知识很难进行共享并且不容易被计算机理解[7,8]。为了消除车间业务活动领域中的术语以及概念在语义上的歧义, 便于领域知识的获取、存储与共享, 本文建立了车间业务活动领域本体, 主要用于车间业务活动建模。
1 车间业务活动领域知识模型
车间在进行业务活动时涉及到一系列与业务活动相关的数据、状态、处理过程等信息, 这些信息是对业务活动客观事实的反映与描述, 对其进行分析与组织后可转换为业务活动领域知识。本文采用概念、特征和规则的三层结构对车间业务活动领域知识进行划分。概念层面的知识描述了车间业务活动领域中的术语、活动的属性、操作等;特征层面的知识描述了业务活动的状态、活动执行过程、活动的输入/输出等;规则层面的知识是对业务活动执行过程中的执行顺序、业务规则等的定义与描述。综上所述, 车间业务活动领域知识包括以下几个方面: (1) 车间业务活动领域的相关概念和术语。 (2) 业务活动的属性、操作、执行过程、输入/输出等特征。 (3) 业务活动执行顺序、业务规则等规则性知识。 (4) 业务活动的概念、术语、特征等之间的相互关系。
按照上面几个要素对车间业务活动领域知识进行分析得到图1中的元模型。
在图1元模型基础上对车间业务活动领域进行综合分析后可对其进行如图2中的划分:产品定义知识、计划管理知识、生产派工知识、动态调度知识、质量管理知识、现场管理知识、制造资源管理知识、生产监控知识与统计知识。
(1) 产品定义知识包括产品数据与技术要求等。产品定义是车间安排产品生产的基础和依据, 包括产品型号、名称、材料牌号、图号、尺寸要求、公差、表面粗糙度等。
(2) 计划管理知识包括任务接收、月计划管理、批次计划管理、详细作业计划管理等。计划管理是连接企业生产计划与车间计划的桥梁, 负责接收企业生产计划并进行分解, 生成可指导生产的车间月计划、批次计划与详细作业计划, 同时为绩效考核、节点控制等提供依据。
(3) 生产派工知识包括派工单生成与下发与派工修改。生产派工在车间计划生成后将计划下发到车间现场进行生产, 派工方式包括派工到设备、派工到人员等, 同时当计划发生变化后, 负责对派工结果进行修改。
(4) 动态调度知识包括外协管理、批次拆分与合并、任务挂起与终止等。动态调度对生产现场异常情况的处理, 保证生产顺利进行, 包括异常处理规则、任务临时更改规则、设备更换规则等。
(5) 质量管理知识包括检验信息管理、不合格品处理等。质量管理负责采集产品生产过程中的质量信息, 包括首检、三检、终检等, 还包括对不合格品判定标准与处理方式, 包括让步接收、返修、报废等。
(6) 现场管理知识包括现场数据采集、中转区管理。现场管理是对生产过程中的领活、完工等数据进行采集, 并对产品临时中转区进行管理, 是工时统计、绩效考核、生产监控等的重要数据来源。
(7) 制造资源管理知识包括工艺管理、图纸管理、设备管理、人员管理、工装管理等。制造资源管理对制造过程中需要用到的资源进行管理, 包括这些资源的数量、状态、位置等, 保证资源的可用性以确保生产过程顺利进行。
(8) 生产监控知识包括任务监控、设备监控、人员监控等。生产监控是车间管理层获得现场生产情况的重要手段, 在对现场管理中采集到的生产数据进行分析与汇总后以图表等形式展现给管理人员。
(9) 统计知识是对车间生产情况、成本、质量信息等的汇总, 包括年度、季度、月度生产统计、质量信息统计、成本统计、能耗统计等以及在统计过程中用到的规则与算法等。
2 车间业务活动领域本体元模型
车间业务活动领域本体是对车间业务活动领域知识的建模与描述, 可以作为业务领域知识的获取与存储工具。本文以活动为粒度对车间业务活动本体进行划分, 对车间生产及管理过程中涉及的活动以及活动进行的过程进行分析后从概念类、属性、关系、属性约束四个方面建立了图3中的本体元模型, 在元模型中:
(1) 概念类是对车间业务活动领域中类的定义, 定义了领域中的术语概念。概念类包括活动、事件、资源、规则。活动是领域本体的基本粒度, 是对车间为了完成某个特定目标而进行的业务活动的定义;在业务活动实现过程中需要进行一系列操作, 事件提供对这些操作的定义;资源是对活动与事件完成过程中涉及到的实体的定义, 例如零件、图纸、工艺等;在完成活动与事件的过程中需要遵守相应的业务规则与约束, 规则提供对这些业务规则与约束的定义。
(2) 属性表示车间业务活动领域中概念类的属性集合, 是对概念属性与特征的定义与描述。属性主要包括以下几个方面: (1) 概念的固有属性或内在属性; (2) 概念的外部属性如名称、描述等; (3) 概念的组成部分。
(3) 关系表示概念类之间、概念类与属性之间的关系, 包括part-of, instance-of, attribute-of, kindof四种基本关系, part-of表示概念类之间整体与部分的关系, 例如活动由事件组成, 两者间的关系即为part-of;instance-of表示概念实例与概念类之间的关系;attribute-of表示一个概念是另外一个概念的属性, 例如活动名称、活动描述与活动之间的关系就是attribute-of;kind-of表示概念间的继承关系。在实际本体建模中可不局限于这四种关系, 根据实际情况可以定义新的关系以满足实际情况需要。
(4) 属性约束表示在车间业务活动领域中属性的约束条件, 例如属性的取值范围、取值类型、个数等。
3 车间业务活动领域本体构建
根据车间业务活动知识的分析与建立的业务活动领域本体元模型, 本文在采集到的车间业务活动领域知识基础上建立了车间业务活动领域本体。车间业务活动领域本体的建立过程如图4所示。
本体建立过程分为以下五个步骤:
(1) 获取领域知识。基于已有领域本体与领域知识, 在领域专家的参与下获取车间业务活动领域的知识, 对已有领域本体与知识的重用能够提高知识获取的效率, 减少知识获取工作量。
(2) 确定术语。在收集得到的领域知识基础上, 对领域中的概念进行列举, 并将概念的性质和属性定义为术语。术语的获取是车间业务活动领域本体构建的关键环节之一。
(3) 确定本体中的类以及类之间的关系。确定本体中的类的过程即为领域中的术语给出明确的定义的过程, 本体中类与类之间的关系即术语间的相互关系, 关系可分为概念类之间的关系与概念类与属性间的关系两种。
(4) 确定类的特征或属性。对类的属性进行定义, 从各方面对类的组成结构进行描述, 并确定属性的取值范围、取值类型以及个数等。
(5) 建立本体。采用Protégé作为工具建立车间业务活动领域本体。在Protégé的图形用户界面中可以可视化地进行属性和实例的创建、修改和维护等操作;同时Protégé还提供了可扩展的API接口, 外部应用程序可以方便地与本体知识库相连;可以使用包括RDF、OIL、DAML、DAML+OIL和OWL等语言构建本体, 并支持数据库存储。OWL为定义概念、表达概念的属性及其相互关系提供了统一的语言基础, 因此采用OWL进行本体描述。
4 结束语
在车间业务活动领域目前并没有形成行业认可的本体模型, 导致车间业务活动领域中的术语以及概念在语义上存在歧义。为解决此问题, 本文构建了车间业务活动领域本体, 主要用于车间业务活动建模。首先采用概念、特征和规则的三层结构对车间业务活动领域知识进行划分, 通过对车间业务活动领域知识进行分析得到车间业务活动领域知识元模型;在元模型基础上对车间业务活动领域进行综合分析后, 对车间业务活动领域知识进行划分;从概念类、属性、关系、属性约束四个方面建立了车间业务活动领域本体元模型;最后根据车间业务活动知识的分析与建立的业务活动领域本体元模型, 构建了车间业务活动领域本体, 论述了本体建立过程。
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数字图书馆信息资源本体论的构建 第2篇
【内容提要】在借鉴国外信息处理领域本体论的理论研究和实践应用最新成果的基础上，根据数字图书馆信息资源管理的不同层次，从宏观上建立数字图书馆信息资源本体论的3个层次结构，并从微观上为每一层次提出可操作的方法体系。
【摘要题】信息资源建设
.
【关键词】本体论/数字图书馆/层次结构/信息资源
随着信息技术的发展和数字化时代的到来，数字图书馆应运而生。数字图书馆的核心是数字化信息资源的组织与管理，而目前已有的信息处理方法在对信息客体进行深层描述时存在一定的缺陷。本体论(ontology)从信息客体或信息对象出发，通过建立信息客体之间的概念联系和等级关系，将对信息客体的揭示深入到知识内涵的层次并实现对信息客体内在联系的推理。由于本体论为信息资源组织引入了新的方法和思想，它无疑会对数字图书馆建设产生积极的`作用。
1 本体论的概念
本体论原本是哲学中的一个概念，是指从人类行为中抽象出来的现实本质。但信息处理领域中的本体论与哲学领域中的内涵不同，国外一些学者已从多种角度对其进行了描述，如：“本体论是一种概念化的关系明确的模式”;“本体论是解释概念潜在的含义的逻辑关系”;“本体论是可以在人和机器间进行交流的某一领域共同的概念表达”;“本体论是可以共享和再利用的概念化模式”。而Borst则将本体论定义为“共用概念的正规明确的具体的概念化模式”，其“概念化”指的是通过标识某一现象的相关概念而建立的这一现象的抽象模型，“明确”指的是所用的概念的类型和用法的限制有明确的定义，“正规”指的是本体论的实例可以实现机读，“共用”指的是本体论所捕捉的知识带有一般性，而不是某些个体所独有的。
从本体论这些定义可以看出，本体论这一信息处理模式在保持原有核心特征的基础上，本身在逐步发展和完善。简而言之，本体论是一个概念的集合，这些概念包括等级结构、概念间的关系、每个概念所具有的属性及进一步限制的定理。当使用本体论表示数字文献资源时，是在描述一个事物的两个方面：一是资源外在形式――题名、作者、出版者、文件格式、知识产权等，另一方面是资源内容――文献的主题。两个方面都可以使用本体论来建立等级关系的知识模型，在等级结构的知识模型中可以定义信息客体、信息客体的内容和相关的属性与关系。
2 文本文献本体论的构建
为数字图书馆信息资源构建本体论不是单一的一个层次，而是在传统图书馆的基础上，针对数字图书馆信息资源管理的不同发展阶段，形成一个多层次的体系，其中的第一层就是为文本文献构建本体论。
2.1 可行性分析
文本文献资源是传统图书馆馆藏的主体，随着图书馆数字化进程的深入，对揭示大量文本文献内在关系的需求更为紧迫，因而为文本文献构建本体论成为数字图书馆信息资源本体论构建的第一步。
构建本体论的核心是建立概念的等级结构及定义概念属性，从而利用逻辑推理来推导概念之间的关系。对于文本文献来说，构建本体论的实质就是建立文献之间的等级结构，并定义文献之间的关系。与其它类型的信息资源相比，文本文献本身就有较为规范和概念明确的特点，所以为文本文献信息建立等级结构和定义属性较为便利。因为文本文献的等级关系在MARC上有较好的体现，所以在MARC数据的基础上构建本体论具有较强的可行性和实用性，由此文本文献本体论的构建包括
领域本体的构建方法研究 第3篇
关键词：本体 领域本体 本体构建 软件缺陷
中图分类号： B016文献标识码： Ａ 文章编号： 1003-69３８（２０11）０1－0016-04
Research on Construction Methods of Domain Ontology
Zhang Wenxiu （Department of Audit, Nanjing Audit University, Nanjing, Jiangsu, 211815）
Zhu Qinghua （National Center for Information Resource Management, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu, 210093）
Abstract： The construction of domain ontology is a complicated system project. On the basis of researches on ontology and domain ontology at home and abroad, it compares the typical ontology construction methods. And, it proposes a comprehensive ontology construction method. Moreover, it uses the method and constructs software defect domain ontology.
Key words：ontology；domain ontology； construction method； software defect
ＣＬＣ number： B016Document code： AArticle ID： 1003-6938（20１1）01-0016-04
1 引言
本体（Ontology）起源于哲学，是对世界上客观存在物的系统描述。近年来，人们将本体的概念引入人工智能、知识工程和图书情报领域，用以解决信息提取、知识概念表示和知识组织体系方面的有关问题。利用本体思想从不同角度对信息集合进行标引，表示信息内容与知识组织体系之间的链接关系，可以将本体与信息系统进行链接，从而使用户在使用信息的过程中更加便捷地浏览和理解相关概念和资源，还可以利用本体中的语义关系及推理规则集合进行推理，从而实现基于本体的智能分析和知识组织，并通过智能分析来预测知识增长点。同时，由于本体描述信息的语义，并采用一定的编码语言让计算机可以读懂，更加有利于实现智能检索和查询。可以说，本体是机器自动推理和智能化高级信息服务的基础。［1 ］
本体构建是一项复杂的系统工程，需要领域专家和知识工作人员以及系统分析人员等各方人员按照一定的方法、采用适当的工具协作完成。由于目前本体构建大都针对某一特定问题域，因此，领域本体的构建也代表了本体构建的思想和方法。
2 本体与领域本体研究现状
由于应用领域的不同，对本体研究的侧重点也有所不同。涉及特定学科领域的本体，被称为领域本体（Domain Ontology）。领域本体的目标是捕获相关的领域知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的概念，并从不同层次的形式化模型上给出这些概念和概念之间相互关系的明确定义，提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等。
近两年来，在语义网描述语义的触动下，越来越多的描述各种各样领域的本体产生了。例如，Plinius ontology是关于陶瓷物质化学成分的本体，而Chemical-Elements（化学元素）是关于化学元素周期表的本体。［2 ］国外著名的知识本体还有WordNet、SENSUS、CYC、SUMO等。我国近几年也出现了如知网、国共合作历史领域本体等。对特定领域的本体研究和开发目前已涉及的领域包括企业本体、医学概念本体、经济学本体、花卉学本体、酶催化生物学本体、陶瓷材料机械属性本体等。
随着领域本体渐渐成为研究热点，构建和进化领域本体已经成为研究的核心和关键。从构建方式上看，现在的本体构建大多是手工构造的。目前，大量的个人和学术团体正专注于本体自动构建工具的研究。本体工具主要有本体的编辑管理工具、本体解析工具和推理机。［3 ］最常见的两个本体编辑工具是Protégé和KAON，本体解析工具是Jena，推理机是Racer。尽管手工构造也有一些规范的方法和可用的工具，［4 ］然而，构建本体的工作还基本停留在人工或半人工阶段，国内外为数不少的本体构建工具和方法体系还没有一个完全成熟的，因此仍难以进行大范围的本体构建。而且，已有的领域本体研究主要是对本体的编制与构建进行尝试与实验，较少研究相应的编制规范与标准。目前，需要领域专家参与是本体构建方法中的瓶颈，如何通过知识挖掘手段自动获取本体是当前，也是今后一段时期的重要研究领域。
领域本体的应用研究也有广泛的内容。如：中国科学院致力于研究形式化本体在领域知识的复用和共享中的基础和作用、基于专业领域知识复用的虚拟领域本体的构建。［5 ］此外，由于本体明确地表达概念及其之间的关系，并且具有推理能力，因此，利用本体可以实现自动推理和智能化高级信息服务。在情报学领域，梁战平提出在本体信息环境下进行信息获取和智能分析的情报学研究模式。［6 ］基于本体的信息研究与分析将成为一个新方向。
从整体来看，本体研究目前仍处于理论研究日趋成熟、应用研究相对滞后的阶段。单纯从技术角度描述本体的较多，理论联系实践并在实际系统中应用的领域本体则比较少。［7 ］
3 领域本体构建方法
本体的构建是对概念本身以及概念与概念之间的关系进行形式化描述，多是面向特定领域。出于对不同学科领域和具体工程的不同考虑，领域本体构建的过程各不相同。现行的本体构建方法都不是经权威标准化机构认证的方法。
比较成功的本体构建项目大多借鉴软件工程方法，产生了一系列诸如面向对象思想（基于UML）、原型化思想等的本体构建方法，并从系统需求分析出发，明确需求、规范文档、实时评价等方面规范领域本体的构建，［8 ］再根据项目自身的特点和专家经验进行。
3.1 本体构建方法的比较
当前典型的本体构建方法都是从具体的本体构建项目中总结获得的，最早的本体构建方法总结出现在1995年，是根据企业本体（Enterprise Ontology）以及TOVE项目本体的实际开发过程获得的经验总结。此后，陆续出现了一些新的本体构建方法，如METHONTOLOGY、骨架法、KACTUS工程法、SENSUS法、IDEF-5方法、七步法等。这些方法都由一个总体流程和各步的操作规则构成。
本研究通过文献调查法分析七种本体构建方法的基本步骤（见表1），选取生命周期、所采用的相关技术、方法的细节、方法的特点以及本体的应用领域这几个方面进行比较（见表2）。［9 ］
通过表1、表2的比较分析可以看出，七种本体构建方法中比较完整、成熟的是七步法和METHONTOLOGY法，而IDEF5法、SENSUS法、TOVE法、骨架法和KACTUS法则一般。尽管如此，每种方法体系都有它的特点和与适用的领域，即使是不成熟的方法也有它的优点。
除了上述七种典型的本体构建方法外，还有很多本体研究学者在本体实际开发中提出了适合本专业领域需求的本体构建方法，例如Staab等提出的On-To-Knowledge法。［10 ］此外，我国学者（如李景［11 ］、董慧［12 ］、刘柏嵩［13 ］等）在借鉴国外本体构建方法的基础上，根据中文本体构建的实际情况，也提出了一些有影响的本体构建方法。
总的来说，由于不同领域的概念具有不同特点，本体构建的理论和方法目前尚无统一的标准，因而难以在不同领域本体的构建中保持一致。对于任何专业领域，都不存在某一种唯一适合的途径或模式，可能存在好几种方法都可行。最佳的办法依赖于领域本体的构建者所采用的应用软件以及可以预见的扩展功能。
3.2 领域本体构建方法的创新
在选择本体构建方法时应根据实际情况采用最适当的方法，或者综合多种方法的优点，对现有构建方法进行提升和优化，从而提出更适合特定领域的构建方法或者更具有广泛适用性的构建方法。本研究没有简单地选用某一种方法，而是基于以上对七种典型本体构建方法的比较研究，选择以斯坦福大学医学院所提出的成熟度较高的“七步法”的思路为基础，同时综合Methontology法、IDEF5法具有评价与优化的优点。具体说来，本研究对“七步法”进行了如下修改：
（1）将第五步——定义类的属性和第六步定义属性的分面（Facets）合并。因为一个属性可能由多个“分面”组成，一个属性的“分面”，就是属性取值的类型（Value Type）、容许的取值（Allowed Values）、取值个数（Cardinality，集的势、基数）和有关属性取值的其他特征。在定义类的属性时也需要定义属性的分面，只有把属性的各个分面都定义了才能认为属性定义好了。
（2）将第七步——创建实例在领域本构建过程中省略。实例体现在特定领域的具体应用中，在领域本体的一般构建过程中可省略创建实例这一步骤，而是将创建实例放到领域本体的实际应用中，使本体的构建方法更具一般性。
（3）本体构建过程中应该对所初步构建起来的本体及时进行总结与评价，发现不足，进行改进。因此，借鉴了Methontology法和IDEF5法等具有的本体评价这一步骤。而且，考虑到本体构建及完善应该是一个不断循环往复、螺旋式上升的过程，因而，提出了由六大步骤组成一个循环的领域本体构建方法，可称之为“循环法”（见图1）。
4 软件缺陷领域本体构建
本研究采用图1所示的循环法领域本体构建流程构建软件缺陷信息管理领域本体，以验证该方法的可行性和科学性。具体步骤如下：
4.1 本体的需求分析
正如同七步法中第一步的要求，本体构建首先必须确定构建目标、范围和场景等。
本研究所面向的领域是软件缺陷信息管理，其领域本体的构建目标是建立面向应用的领域本体，使缺陷信息更趋结构化，以便于获取知识，更便于进行多种多样的信息分析以实施管理。
构建的范围是软件缺陷信息管理中涉及到的缺陷信息及缺陷管理流程。
场景有两个：①软件组织中测试工程师、质量工程师、软件工程师和项目经理共同参与的软件缺陷管理过程；②软件组织的中高层管理者为了管理和决策而希望得到经过分析处理的缺陷信息。也就是说，本研究是针对软件缺陷信息管理中所涉及到的缺陷信息以及软件缺陷管理流程，提取出一套核心概念集及其属性，并确定它们之间的相互关系，建立可以应用的本体，再进行基于本体的软件缺陷信息分析。
4.2 考查可复用本体
本体最大的特点之一是共享和重用，考查复用现有本体的可能性是保证本体的这一特性得以实现的一个重要方式，通过复用现有本体也可以提高本体构建的效率。本体同时还具有开放性，可以随时更新，也是复用现有本体的体系结构基础。
国内外对本体的研究还处于实验阶段，比较缺乏成熟、实用的领域本体。现有的领域本体主要是企业本体、 医学概念本体、经济学本体等，而对于软件缺陷信息管理这个领域目前还没有发现与之相似、可以重用的本体。
4.3 建立领域核心概念集
这一步是要确定软件缺陷信息管理领域本体所涉及的概念，这就要列出所有领域内的重要术语，收集所有有用的和潜在有用的领域概念、语义、属性、实例等，再经过整理、提炼，从而建立概念汇总表。建立领域核心概念集之前，应首先通过收集领域信息充分了解领域知识，信息来源可以包括领域专家、专业书籍、网络等。在建立领域核心概念集时，可以借鉴已有本体的结构和体系，从软件缺陷管理领域中分解、提取、去重、归并所涉及到的主要概念，并力求概念集的完整性，从而建立概念汇总表。
4.4 建立概念分层结构
知识工作者和领域专家协同工作，梳理概念汇总表中的每个概念，主要采用自底向上的方法，从一个个底层概念的定义开始，一一明确每个概念的含义。分析概念之间可能存在的种种关系，这些关系包括显性关系和隐性关系。最后，采用综合法进行归纳和演绎，确定领域概念之间的关系，并用明确的方式记录出来。
软件缺陷信息管理领域中核心概念集是在IBM的软件缺陷分类［14 ］基础上建立起来的，软件缺陷分类已经体现了概念的分层结构（见图2）。
随着本体构建的推进和发展，还可能会对所建立的概念集中的概念及其关系进行修改、添加和删减。
4.5 定义类和创建属性
概念汇总表经过分层确定其从属结构，定义了类，剩余的概念将会是类的属性。每个属性都有它的属性名，都确定它所描述的类。这一定义类和创建属性的过程就是本体的表示，即采用建模工具和语言定义类和创建属性来建立本体。在众多本体建模工具和语言中选择适当的本体建模工具和语言来表示本体内部概念关系的工具，将已得到的领域概念集和概念之间的相互关系形式化地表现出来。本研究选取Protégé为本体建模工具，采用W3C推荐的OWL作为本体描述语言，所构建的类和属性如图3所示。
4.6 本体的评价与进化
目前还没有一致认可的本体确认和评价的标准，对本体的评估涉及是否满足需求分析阶段所设定的目标，涉及如何正确构建本体，涉及本体及其定义内容的清晰性、一致性、完整性、可扩展性以及灵活性。本体初步构建起来以后，可以据此进行评价和改进。领域本体也是具有生命周期的，在本体初步构建好之后将是长期的本体操作阶段、维护阶段，其间还要持续地进行本体的完善工作，这是因为本体的构建不是一蹴而就的，而是需要不断的改进。
以上是本研究所采用的本体构建流程的六个步骤，其中，作为起始的本体构建初始步骤包括分析本体构建需求与考查可复用本体，建立领域核心概念集、建立概念分层结构、定义类和创建属性是整个流程中的核心步骤，最后是对所构建本体的评价和改进，实现了本体创建和提升的循环过程。
5 结语
领域包含大量的概念和对象，要迅速建立一个全面的领域本体是不现实的。可行的做法是领域专家和知识工作者根据软件工程的原型化方法建立一个原型化的领域本体，然后在使用的过程中逐渐迭代，采用螺旋上升的方式逐步完善已有的本体模型。以上只是领域本体构建的六个主要步骤，之后还有长期的本体完善与操作阶段，其中有大量工作如本体自动优化等有待研究和实践。
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旅游本体的构建研究 第4篇
人们越来越认识到本体是一种知识重用、知识共享和建模的重要工具[1]。在哲学中,Ontology是一种对存在的系统化解释,用于描述事物的本质。在计算机领域中,用小写“o”开头表示本体(ontology),表示一个实体,是对某个领域应用本体的方法分析、建模的结果,也就是对客观世界的某个领域抽象为一组概念及概念与概念之间的关系[2,3]。目前,本体在信息系统、自然语言理解和基于知识系统等方面得到广泛的应用[4]。
旅游是一个集吃、住、行、游、购、娱六大要素的一个综合性产业,一次旅游活动涉及到众多的服务设施和旅游资源,而旅游信息又有着丰富的空间和时间的内涵,再加上旅游过程是一个受人为、自然等多种因素制约的复杂过程。如何组织和安排好各相关的服务设施和旅游资源,协调好各旅游服务产业提供的各项服务,并根据客户的需要进行服务流程的个性化设计,已成为当前困扰旅游产业进一步深入发展,从整体上提高旅游服务质量,提高游客的旅游满意度的难题。这就需要一种有效的、具有智能的、高效的旅游信息系统。要开发这样的信息系统,必然离不开知识理论作为基础。然而,本体作为一种精粹的知识理论,能够帮助解决这些知识表达问题。
OWL(Web Ontology Language)是W3C规范的一种语义Web的本体语言[6],以描述逻辑为基础理论,在语法和语义中都融合了描述逻辑的构建思想。本文将采用Protégé2000作为OWL本体编辑环境来构建旅游领域本体。
1 旅游领域本体的组成
旅游领域本体大致由如下5种元素组成:类(classes)、关系(relationships)、函数(functions)、公理(axioms)和实例(instances)。
类(classes)或概念(conceptions):指任何事物,如工作描述、功能、行为、策略和推理过程。从语义上讲,它表示的是对象的集合,其定义一般采用框架(frame)结构,包括概念的名称、与其它概念之间的关系的集合,以及用自然语言对概念的描述。
关系(relationships):在领域中概念之间的交互作用,形式上定义为n维笛卡儿积的子集:R:C1×C2×…×Cn,如子类关系(subclass-of)。在语义上关系对应于对象元组的集合。
函数(functions):一类特殊的关系。该关系的前n-1个元素可以唯一决定第n个元素,形式化的定义为F:C1×C2×…×Cn-1→Cn。
公理(axioms):代表永真断言,如概念乙属于概念甲的范围。
实例(instances):代表元素。从语义上讲实例表示的就是对象。
2 旅游领域本体的设计
2.1 定义旅游领域本体的类及其继承
定义类的结构是本体设计中的重要步骤,主要有3种开发方法:自顶向下法、自底向上法和混和法。领域本体类结构的设计是采用自顶向下法。自顶向下法是从领域中概括的概念出发,逐步细化,建立子类的过程。本文以云南这个旅游大省为背景,首先旅游涉及吃、住、行、游、购、娱六大要素,再加之云南旅游涉及众多少数民族这一特点。所以,分别建立特色食物、住宿、交通方式、风景名胜、地理位置、特产、娱乐活动、少数民族、民族风情等16个概念类,再分别建立各自的子类,逐步细化,其粒度细化到每一个具体要素。
2.2 定义本体中的类属性和关系
仅有类对很多问题都不能给出回答,因此还需要定义概念和概念间的内部联系。这里所指的联系可分为两种:一种是概念自身的属性,称为“内在属性”,如概念“民族服饰”的颜色这种属性。这一类属性通常连接一个概念和一个值,在OWL中,这种属性被表示为Datatype Property。内在属性具有通用性,也就是说该类对应的所有实例都具有这种属性,并且这种属性通常能向下传递,即如果各类具有一个内在属性,那么它的所有子类都继承了这种属性。这样也就要求在属性建模的过程中,一个属性应该为拥有该属性的最大类所拥有。
另一类属性称为“外在属性”,也有的文献直接称之为“关系”,通常用于连接概念间的实例,如概念“风景名胜”的一个外在属性“位于”连接了概念“地理位置”,表明对于一对分别来自这两个概念的实例来说,可能会存在“位于”这个关系。“外在属性”在OWL语言中用owl:Object Property定义,并可以用rdfs:domain和rdfs:range指明它的定义域和作用域,如:
定义了一个“位于”属性,它的定义域是风景名胜类,作用域是地理位置类,即只有风景名胜类的实例可以有该属性,且该属性的取值只能是是地理位置类的实例。
2.3 定义属性约束
OWL属性拥有可传递、函数和逆关系等特性,还支持对属性取值的基数约束,从而增强了对属性的推理能力[7]。
OWL属性可以声明具有传递性、对称性、函数性等特性,OWL通过声明属性属于特定的属性类来完成这样的声明。下面用P(x,y)表示x是P属性值为y,也可理解为x和y之间存在P关系。
(1)传递属性(Transitive Property):对于任意传递属性P,如果存在P(x,y)和P(y,z),则有P(x,z)。
(2)对称属性(Symmetric Property):对于任意对称属性P,如果存在P(x,y),则有P(y,x)。
(3)函数属性(Functional Property):对于任意函数属性P,如果存在P(x,y)和P(x,z),则有y和z必是同一个个体或文字。可以简单的在属性定义中用rdf:type属性声明属性具有函数特性。
(4)逆属性(Inverse Functional):一个属性A被称为另一个属性B的逆,如果对任意个体x,y间有A关系,当且仅当y,x间有B关系。
OWL DL不允许将一个数据类型属性声明为传递属性、对称属性或反函数属性。由于抽象语法是对应OWL DL的,因此其中数据类型属性只允许声明是函数属性。根据描述逻辑理论,同时有函数性和传递性的属性会造成推理问题不可判定。因此OWL DL对属性特性的使用做出一定的限制,任意一
概念是定义成类还是个体取决于本体的应用。类的结束和个体的开始,决定了最低描述粒度,描述粒度反过来又取决于本体的应用。所以定义个体对将来本体的应用有直接的关系。在本体中引入一个个体,仅需声明它是某个类的成员,可用rdf:type为个体声明多个其所属的类。如
声明了个体“香格里拉”,它是风景名胜类和地理位置类的实例。其中,rdf:type出现多次,说明该个体是多个类的实例。
在OWL DL中,个体和类是分离的集合,即一个资源不能同时是个体和类。
3 结束语
本文以旅游领域本体为例,探讨了本体构建中的概念类的选择、属性与关系的定义、属性约束的确定以及本体实例的创建,完成了构建旅游领域本体知识库的基础工作。
下一步的研究将主要集中在本体推理及其应用方面,实现对旅游领域本体中隐含关系的揭示,以及如何利用构建好的本体对知识的描述和共享挖掘出更多有价值的信息。
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[7]陆建江,张亚非,苗壮,周波.语义网原理与技术[M].北京:科学出版社,2007.
构建本体 第5篇
现代本体论视界中的马克思哲学-兼论物质本体论
能否从本体论的角度理解和把握马克思哲学，取决于如何理解本体论。本体论又有传统和现代之别，传统本体论和现代本体论有狭义与广义之分。马克思认为实践就是存在的.终极形式、价值的终极基础和认识的终极根源，马克思哲学作为广义的现代本体论是实践本体论。作 者：黄赞梅 作者单位：南昌大学文学院,江西,南昌,330047刊 名：南昌大学学报(人文社会科学版) PKU英文刊名：JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITY (HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCES)年，卷(期)：33(4)分类号：B016关键词：本体论 实践本体论 马克思哲学 物质本体论
构建本体 第6篇
[关键词]领域本体；本体构建；结构化方法；原型化方法
[中图分类号]TP311
[文献标识码]A
（文章编号）1008—0821（2012）08—0037—04
目前流行的领域本体构建方法有：英国Edinbunrgh大学AI应用研究所的Enterprise项目组开发的“骨架法”，该方法使用middle—out开发方式提供与商业和企业有关的术语及其定义的集合；加拿大Toronto大学企业集成实验室开发了TOVE项目本体，通过该本体来建立指定知识的逻辑模型；Bernaras等人开发的欧洲Eaprit KACTUS项目中由应用来控制本体的开发，每个应用都有相应的知识本体，这些本体即能复用其他的本体，又能集成到项目以后的本体应用中；西班牙Madrid理工大学AI实验室开发的，Methontology法构建知识级本体；美国Southern California大学信息科学研究所开发的Sensus法，主要通过自然语言处理，提取和合并不同电子知识源的信息而得到该领域本体的内容。
本文借鉴了上述传统领域本体构建方法中的基本思想，并在构建框架中融合了软件工程开发方法中的结构化开发方法和原型化开发方法。
1 传统领域本体构建方法分析
1.1 共同点分析
纵观上述“骨架法”、“评估法”、“Bernaras”、“Methonotology”及“Sensus”方法构建领域本体过程中的思路，它们之间存在以下共同点：
（1）许多本体构建方法都以一个具体任务为起点，这样易于知识的获取和本体功能的描述。
（2）本体构建大致可划分为阶段法（如骨架法）和演化法（如Methontology法）。
（3）在构建过程中可分为“非形式化描述本体”和用正规描述语言“形式化描述本体”前后两个阶段。
（4）希望通过累积的方法构建本体，即先构建一个基础本体，然后做进一步开发。
（5）对于由同一个基础本体构建出的领域本体，由于高层概念的共享，本体系统之间具有互操作能力。
1.2 缺陷分析
IEEE 1074—1995标准是软件开发生命周期过程的标准，其中包括模型阶段、项目管理阶段、软件开发阶段与集成阶段4个开发阶段，其中软件开发阶段的具体步骤如下：
（1）开发前期：主要进行可行性研究等活动；
（2）开发阶段：主要进行需求分析、设计和实现等活动；
（3）开发后期：主要进行软件的安装、试运行、操作和维护等活动。
与IEEE 1074—1995标准对比而言，目前领域本体构建还远远没有成为一种工程性活动，还具有如下缺陷：
（1）没有一种方法是完全成熟的，不论是Bemaras法、Sensus法、骨架法、评估法，还是Methontology法。
（2）缺乏工程化的本体通用构造方法和标准。由于每个研发团队处于不同的学科领域，虽然总结出各个领域不同的开发方法和体系结构，但是各个本体开发方法都不尽统一，缺乏通用的标准。
本文在领域本体构建过程中扬弃上述5种领域本体构建方法中的优缺点，而且借鉴了软件工程开发的基本标准。
2 基于软件工程开发的领域本体构建
2.1 构建框架
本文在领域本体框架构建的形式上采用结构化方法中分段式模式，将整个领域本体构建过程分为领域本体规划阶段、领域本体分析阶段、领域本体设计阶段、领域本体实施阶段及领域本体运行阶段，每个阶段都有自己独立的目标及主要任务，前一阶段任务的完成是后一阶段任务开始的前提和基础，后一阶段任务通常是对前一阶段提出的解决问题方法的进一步具体化，即该过程是按照软件工程开发的生命周期流程来逐步解决问题的。在领域本体分析阶段，根据领域本体规划阶段提出的具体要求和目标，采用原型化方法不断地对分析结果进行修改和完善。其构建框架如图1所示。
2.2 构建框架分析
2.2.1 领域本体规划阶段
（1）确定领域本体的用途和范围
确定领域本体范围的方式之一是设计并填写本体的性能调查表，以下从需求的角度对本体支持的性能调查表进行简单的分类：
①需求细化。需求细化过程必须满足何种标准？会产生多余的需求吗？需求是客户的清晰表述吗？
②需求追溯能力。需求还能分解吗？需求的来源是什么？谁记录需求？需求在特定的设计团队中适用吗？
③需求满足。需求能够满足吗？两个或多个需求间相互冲突吗？更高抽象级别的需求怎样满足评估？
④文档生成。需求属于哪类文档？哪些是与需求文档中的段落相符的需求？不属于客户报告的需求有哪些（商业机密）？
⑤升级。这是需求的最新版本吗？需求的旧版本有哪些？为什么还要改变需求？变化对需求文档的一致性和完整性有影响吗？
（2）考虑复用现有领域本体
一些本体已经初具规模，可以在网上找到相应的本体库及相关资料，在具体开发之前，有必要在这些本体中寻找系统可以重用的本体，这样可以省去元本体和顶层本体的建立，而把本体建立的目标重点放在领域本体的建立上。
2.2.2领域本体分析阶段
（1）定义类和类层次
类描述了领域的概念而非单词。在类和类层次的定义过程中，需要依据以下8个原则：
①确保类层次的正确性
恰当使用is—a和kind-of等类间关系，is-a关系指类A是类B的子类，前提是B的每个实例也是A的实例。类的子类表示概念是kind-of父类表示的概念；层次关系间具有传递性，并应区分直接子类和间接子类的关系；避免类层次的循环，确保类层次随着领域发展而进化。
②分析类层次中的兄弟关系
在类层次中，兄弟关系是同一类的直接子类，并在同一抽象级别上。关于直接子类的个数并没有明确规定，但父类一般只有2-12个直接子类，过多或过少不都合适。
③多重继承关系
一个类可以是几个类的子类，则子类的实例是其所有父类的实例，子类将继承所有父类的属性和关系约束。
④引入新类的时机
当类的子类有其父类不具有的新属性，或有已定义的新属性值，或覆盖父类属性的约束，此时可以引入一个新类。新类可以没有任何新的属性，没有必要为了一个额外的限定条件来创建新类。
⑤新类或特性值
如果有不同属性值的概念变成其他类中不同属性的约束，则应该生成新类，以便加以区别；类的单个实例不应经常改变，当使用概念的外在（非固有）属性来区别类时，这些类的实例将需从一个类移动到另一类。
⑥类或实例
判断类结束和单个实例开始依赖于知识表示中最低的粒度级，而粒度级又由本体应用来确定；如果概念已经形成自然的层次，则应表述为类，单个实例是最特殊的概念表述，实例没有层次性。
⑦限定范围
确保不包括类具有的所有特性，仅在本体中表述类最突出的特性，不增添所有类（术语）间全部的关系。
⑧不相关子类
很多系统明确指定某些子类不相交，如果类没有任何共同的实例，则它们不相交。
（2）定义类的属性及其约束
类的属性是描述类和实例的特性，也是类间区分的特性。通常有四种对象特性能变成本体中的属性：
①固有的特性，如圆柱的半径和高度。
②外在的属性，如螺旋的设计者。
③局部，若对象是结构化的，物理和抽象的部分。
④与其他个体间的关系。
不同的约束可以用来描述属性的值类型、值范围、值基准，及值的其他特征。下面从5个方面来描述属性普通的约束：
①属性基数。基数定义属性有多少值。有些系统定义单一和多个基数，而有些系统用最小和最大基数来描述属性值的个数。有些属性设置最大基数为O，目的是为了表示特定子类的属性不能有任何值。
②属性值类型。通常属性值类型可分为字符串型（String）、“浮点或整数”数值型（Float或Integer Number）、“是或否”布尔型（Yes或No Boolean）、枚举型或符号型（Enumerated或Symbol）、实例型（Instance）。
③属性的领域和范围
属性应能描述其领域中所有的类，属性应能填充其范围内所有类的实例，同时不应指定属性的范围是本体中最通用的类。
④逆属性
属性值可能会依赖于另一属性值，称为逆关系，在两个方向保存此数据是冗余的，通常使用逆属性，可以自动填充另一逆关系的值。
⑤默认值
如果类的多数实例的特定属性值是相同的，则可把该值定义成默认值。当类的每个新实例包含这个属性值时，系统自动填充默认值，还能把此值改成约束允许的其他值。
（3）生成实例
定义类的单个实例首先需要选择类，接着生成这些类的单个实例，最后填充属性值。
为了使生成的类、类间层次关系、类属性及约束、类实例等更符合构建目标和用途，并为了保障在较短时间内适合用户的需求，在领域专家的指导下，采用原型化软件工程开发方法对该阶段产生的成果不断修改和完善。
2.2.3 领域本体设计阶段
（1）领域本体的形式化表示
一般用语义模型表示领域本体。Perez等人用分类法组织领域本体，归纳出5个基本建模元语：
①类（Classes）或概念（Concepts）
从语义上讲，它表示的是对象的集合，其定义一般采用框架（Frame）结构，包括概念的名称、与其他概念之间的关系集合、以及用自然语言对概念的描述。
②关系（Relatiom）
在领域中概念之间的交互作用，形式上定义为n维笛卡尔积的子集，即：R=C1×C2×……×Cn
③函数（Functions）
一类特殊的关系。该关系的前n-1个元素可以惟一决定第n个元素。形式化定义为F：C1×C2×……×Cn-1→Cn。
④公理（Axioms）
代表永真断言，如概念乙属于概念甲的范围。
⑤实例（Instances）
代表元素，从语义上讲实例表示的就是对象。
另外，从语义上讲基本的关系有4种：整体与部分关系（Part—Whole）、分类关系（Is—A）、实例与概念关系（Instance—Concept）和属性关系（Attribute-of）。但在实际建模过程中，概念之间的关系不限于上述4类关系，可以根据领域的具体情况定义相应的关系。
（2）领域本体的形式化描述语言
领域本体可用自然语言、框架、语义网络或逻辑语言等来描述。但对计算机来说，形式化描述语言做为一种可供计算机处理的概念模型，应具备以下条件：
①应该具有较强的表示能力，同时也应兼顾推理能力，以满足智能检索中进一步实现推理的需求。
②应该具有较强的内在逻辑系统支持。
③应该具备一致的描述概念和表示数据的能力。
④应该尽可能与W3C已有标准兼容，从而保证其持续发展需求。
⑤应该具备XML语法特性，最好是基于语义Web。
⑥所表示的领域知识是形式化的，即机器可读和可理解的。
目前已经开发了6种本体语言，有些是直接基于XML语言的语法，如简单HTML本体扩展（Simple Html OntologyExtension，SHOE）、本体标记语言（Ontology Markup Language，OML）和基于XML的本体交换语言（XML—based Ontology Exchange Language，XOL）；另外有2种本体语言是建立于RDF（S）之上，以便改善RDF（S）的特征：本体交互语言（Ontology Interchange Language，OIL）和DARPA主体标记语言+本体推理层（DARAP Agent Markup Language with Ontology Inference Layer，DAML+OIL）。最近，以OIL和DAML+OIL语言为起点，已开发出语义网所用的Web本体语言（Web Ontology Language，OWL）。各个本体语言之间的层次化关系如图2所示：
（3）领域本体的文档化构建和存储
构建领域本体文档，可对后续领域本体修改和进化奠定基础。1个OWL文档由以下4个部分组成：
①本体首部：包含了文档的元数据，如导入数据、版本数据及与其他OWL文档的兼容数据。
②类的定义：通过（owl：Class）标签定义类，使用（rdfs：subClassOf）来继承1个或多个类，由此建立类的层次关系。类的语义用类的描述来表达。OWL区分了6种类的描述：1个类标识，1个详细的列举，1个属性的限定，2个或多个类描述的交，2个或多个类描述的并，1个类描述的补。
③属性的定义：OWL存在2种类型的属性，即对象属性（Object Property）和数据类型属性（Datatype Property）。对象属性是用来表述2个类实例之间的关系，而数据类型属性则描述类的实例、RDF Literals，以及XML Schema数据类型之间的关系。属性之间还能够定义子属性关系以及为属性声明额外的特征（传递属性和逆属性）。如能够定义father是parent的子属性，定义anceator为传递属性，定义child为parent的逆属性。
④个体（实例）的定义：一个个体是一个特定类的实例，并与其属性相联系。
2.2.4 领域本体实施和运行阶段
（1）领域本体评价
这里采用Gruber在1995年提出的5条准则：
①清晰性。所定义的术语应尽量客观，避免受社会背景和客观环境的影响；给出的定义应尽可能完整。
②一致性。即本体中定义的公理应该是逻辑一致的，概念和概念间关系在逻辑上也应该是一致的。
③可扩展性。本体应该能够保证添加新的通用或专用术语，而不需要修改原有的定义，即能支持在已有的概念基础上定义新术语。
④编码偏好程度最小。概念应该在知识层次上说明，而不应该依赖于特定的符号层次的编码，因为不同的系统可能采用不同的表示风格。
⑤最小本体承诺。一般地，本体承诺只要满足特定的知识共享需求即可，这可以通过定义约束最弱的公理及只定义交流所需的基本词汇来保证。
（2）领域本体试运行
可针对某一应用目标，可利用初始生成的领域本体在特定的应用范围内进行试运行，来验证初始领域本体是否能够满足领域范围应用的需求，特别是要检验其一致性、完整性和可扩展性。经过试运行，若符合要求则转向（4）；若不符合要求则要重新经过本体分析阶段，然后转向（3）与（4）。
（3）领域本体文档的修改
针对试运行的结果，可在OWL文档的基础上做一些标注性的修改。
（4）领域本体应用
对于修改后的领域本体，可正式投入实际运行应用过程。
3 总结和展望
农业本体构建方法研究 第7篇
在如今网络环境下,信息不断增加,但是在浩如烟海的信息中,要查找到符合自己意愿的信息知识却变得越来越困难,因而人们往往仍处于“信息饥渴”之中。如何解决这个问题?欧洲知识管理研究权威人士之一Tom Davenport指出,如果不使用一种共同的语言,人们就不能共享知识。要有效进行知识共享和服务,首先就要解决知识描述、表达和组织等方面的问题[1]。基于本体论的知识生产和共享服务机制成为了研究的热点。
1 本体论和农业本体
本体论 (Ontology)原是一个哲学名词,派生于希腊语中的“onto”和“logia”,即“存在的理论”。本体论是研究存在的一门学科,能回答诸如“什么是存在”,“有什么性质可以解释存在性”,“这些性质怎样解释不同的存在”等问题[2] 。事实上,本体机制是科学家为客观地解释对象的语义及它们之间的关系而建立的,反映了人们对语义的共识[3]。在信息系统领域应用和发展了本体论的思想。
目前,对本体(ontology)的定义没做出统一的定义,不同的学者对本体的定义不一样。其中,一个熟为人知、被广泛接受的是Tom Gruber的定义:“An ontology is a specification of a conceptualization” [4],也即本体是一个精确的概念化规范,本体描述的是概念及其关系。Perez等用分类法组织分析已有本体,归纳出5个基本的建模元语,即一个完整的本体应该具有5个部分[5], 即本体可形式化定义为一个五元组:O=(C,R,F,A,I)。其中,O即本体,C表示类(classes)或概念(concepts),R代表关系(relations),F代表函数(functions),A代表公理(axioms),I为实例(instances)。
总之,本体论是一种科学思想,是利用计算机模型和语言来进行领域知识表示和组织,结合信息技术进行知识共享、管理和服务的方法论。本体是通过领域专家的积极参与和通力协作而构建的领域概念体系、公理和领域关系体系的集合,以计算机能理解的语言和形式描述、表示和组织知识,促进知识重用、知识共享和知识服务。而农业本体是通过农业和其他领域(如农产品加工、经济管理等领域)专家的积极参与和通力协作而构建的以机器能理解的形式化语言表示和组织的农业知识和模型。农业本体在今天的网络时代用于管理海量信息和知识系统变得越来越重要[6]。
2 农业本体构建的原则
不同本体应用于不同领域,目前还没有一套本体构建的标准方法和规则,在以往的研究中影响较大的是Gruber在1995年提出的5个原则[7]:明确性和客观性、完整性、一致性、最大单向可扩展性、最少约束原则。对于农业本体的构建,还应遵循以下4个原则:标准化建设原则、最大可重用性原则、领域专家参与和协作原则以及“评建相结合”的原则。
1)标准化原则:
包括尽最大可能地使用标准化术语和标准化设备,采用标准化技术、标准化构建过程等。标准化建设有利于提高本体的共享性、能够有效防止和避免“信息孤岛”产生。
2)最大可重用性原则:
在农业本体构建之中,可在进行概念分类的基础上,采用多层次与继承机制,尽量减少和避免重复定义、重复建设。
3)领域专家参与和协作原则:
农业本体的构建要用到精深的农业领域知识,有些问题还涉及其他相关领域(如农产品加工、农村经济和管理领域等);农业和其他相关领域专家的积极参与和通力协作是不可或缺的。
4)“评建结合”原则:
农业本体构建工程浩大,是农业领域知识的形式和数字编码化过程,既需要领域专家的积极参与和通力协作,也离不开IT人员的辛勤工作,“评建结合”有利于促进相关人员的合作,有利于加快本体构建工作的进展,有利于促进农业领域知识与IT知识完美结合。因此,所构建的本体需要不断接受评估和提高。
3 农业本体构建方法和流程
3.1 目前主要的本体构建方法综述
目前,常用的构建方法有:TOVE法、METHONTOLOGY法、骨架法、KACTUS工程法、SENSUS法、DEFS法及七步法等[8]。文献[8]～文献[10]分别对这些方法进行了比较研究。从以上对各种方法的分析,可得到以下启示:
1)目前还没有一套完善的工程方法,很大程度上依赖于具体的项目;
2)本体的构建应以具体的项目和实际任务作为起点,以便于进行本体功能的描述和知识的获取;
3)可参考现有软件开发标准,结合项目和实际任务的需求,探索和完善构建本体的标准方法论。
3.2 构建农业本体的一般流程和方法
软件生命周期方法学中阶段的划分和各阶段任务的确定的思路和方法对本体的构建有着十分重要的借鉴意义。据此,得出农业本体构建的一般流程,包括农业以及相关领域定义、需求分析、制定计划、实施构建、评估与确认、进化与维护等步骤和阶段。其中,实施构建又包括顶级本体构建、下级本体构建、评估和本体集成等步骤,如图1所示。
从总体形式上看,该流程图类似于软件周期模型中的瀑布模型;然而在实施本体构建的过程中十分注意遵循上文中提出的“评建结合”原则,这是瀑布模型所不具备的,它采用原型法思想,吸收了瀑布模型和迭代模型二者的优点,而有效克服了其不足之处。以下结合该流程图,阐述农业本体构建的方法。
1)农业及相关领域术语界定。
在农业本体构建前期,首要的任务是要充分理解农业及其相关领域知识,因此就必须对相关知识进行获取、分析和界定。具体途径和方式包括:调查、咨询、媒介和定期或不定期召开领域专家与知识工程师碰面会,也可以通过网上调查、网络会议等电子化手段促进知识工程师与领域专家交流与协作,还可以通过设计一定的系统便于专家表达知识,如文献[11],提出了基于涟波下降规则的设计知识服务模型,实现了经验设计知识的获取。
在这一步,首先应收集领域术语和概念,然后具体分析这些术语和概念间的关系。这里以水稻本体建模为例进行论述。众所周知,水稻知识十分丰富。在有关专家的指导下,笔者查看了有关水稻方面的多方面资料和相关网页,特别是中国水稻信息网(http://www.hlj857.com)和黑龙江八五七农场水稻知识库(http://www.chinariceinfo.com),收集到了包括水稻生 长环境、水稻生理生态、光合作用、呼吸作用、水稻栽 培、水稻遗传育种、水稻加工、水稻植保、田间管理、农田水利、产品营销、品种分类、引种原则、品种选用、种子质量、原种生产和种子储藏等方面的知识、技术和有关术语,甚至还包括国家的有关政策等,如图2所示。
收集到这些术语和概念后,还应分析它们之间存在的关系。在水稻领域专家的进一步指导和帮助下,综合文献[12]～文献[13]提出的有关本体构建和实现的观点和方法,分析它们间的关系,建立起这些术语概念之间的等级层次关系,确定了顶层类名分别为:生理生态、品种、水稻栽培管理、产品加工、农田水利、政策相关,得到如图3所示的概念等级模型。
详尽收集和具体分析领域术语,认真界定好领域及相关领域知识和术语后,下一步的工作是进行需求分析和构建工作安排。
2)需求分析。
与软件开发类似,在构建本体前必须首先进行需求分析。至少要能明确回答这些问题:本体的目标用户是谁?这些用户有何特征和特别需求?所建本体应该提供哪些应用功能?选用何种本体描述语言和工具?本体构建的时间方面的要求有哪些?为了便于交流和评估,为今后构建本体提供参考,也可以借鉴软件工程中的做法,以文档的形式撰写《需求分析规格说明书》。
3)制定计划。
做好需求分析后,要针对上述《需求分析规格说明书》中的各项要求,根据现有资源和资本进一步制定本体构建的目标、方法,以及为实现目标而进行任务分配、时间进度安排和各种活动(如阶段工作汇报和评估、集体学习、讨论等)安排。
4)实施构建。
这一阶段包括顶级本体的构建、下级本体的构建、评估和本体集成4部分。在实施本体的构建阶段,要真正实行分工和合作。在领域专家和知识工程师的协作下,用精确的术语表达出领域的重点概念及其关系;针对农业本体而言,要特别注意术语的精确表述,不能过于口语化,也不能过于艰深难懂。先构建好顶级本体,确保顶级本体获得所有领域专家的认可后,再按所属具体学科分支进行分工构建下级本体。下级本体构建后,先进行小组评估。目前,一般从本体的正确性、完整性、一致性、有效性和可扩展性等方面来衡量。若不符合要求,就要重新构建本体,或者返回去重新定义领域知识、重新做需求分析。因此,在构建本体的过程中要严格遵循“构建与评估相结合”原则。
构建本体的一个重要工作是把这些用精确术语描述的概念及其关系进行形式化,选用本体描述语言来进行编码,也就是让计算机能理解这些术语。典型的本体描述语言有RDF和RDF(S),OLL,DAML,OWL,KIF,SHOE,XOL,Cycl及Ontolingua等[14]。除了选用一种本体描述语言标引本体外,为了提高开发效率,还可以利用一些本体编辑工具辅助开发。目前,常用的本体构建工具有Ontolingua,Ontosaurus,WebOnto,Proétge,OntoEdit等。在构建农业本体时,选择OWL作为本体描述语言,选择Proétgé作为本体构建工具。编码结束后,要把编码实现过程和结果以文档的形式保存下来,为本体共享提供规范性文档。
5)本体的集成。
本体具有共享和重用性,在构建本体时除了自己定义外,也可通过调研发现和集成现成的本体,加以重用,这样可以减少许多的工作量。本体集成涉及到的关键技术是本体的映射技术。
6)评估与确认。
类似于软件工程,农业本体构建好后也需评估和确认。具体方式可以是专家根据本体的正确性、完整性、一致性、有效性和可扩展性进行定性评价或者是打分定量评价;可以是及时评价或者是历史评价,用实践来评估本体的构建质量。其实,本体的构建是应该是一个反复迭代的过程,本体的初始版本建立后,还要反复地将其应用到实际系统中或与领域专家交流,来评价和排错,直至满意。这个反复迭代的过程将贯穿于本体的整个生命周期。
7)进化与维护。
农业领域知识博大精深,它本身也会逐步发展;而且其领域边界是模糊的,与其他的领域存在着交叉。基于上述两个原因,农业本体也需要进行不断进化,对农业本体进行改善性维护,使其能容纳新的知识,以便适应科学发展和人们应用的新需要。
根据上述方法,作为例子,根据对水稻栽培中病虫害防治知识概念的分析,可构建水稻栽培病虫害防治任务本体,如图4所示。
4 结论
首先回顾和介绍了本体论的相关概念,然后将本体论的思想和方法应用于农业领域研究,指出现有本体构建方法的不足之处,并提出构建农业本体的基本流程、模型和方法,研究了农业本体构建的关键技术。同时,水稻本体构建为例进行了说明和实现。
领域本体构建方法研究 第8篇
互联网技术高速发展的今天,网络信息急剧膨胀,用户在浩瀚的互联网中获取需要的数据,主要还是依靠传统的搜索引擎,然而通用搜索引擎也存在很多弊端和局限:搜索引擎根据用户提供的关键字返回一条条链接,而这些链接包含大量用户并不需要的网页,并且通过关键字搜索的技术难以支持根据语义信息进行的查询;通用搜索引擎力求搜索面更加广泛,而服务器资源有限,这两者之间矛盾将日益凸显;信息形式不断丰富,传统搜索引擎对图片、音频、视频等多媒体形式还不能很好的发现和支持。
信息技术朝着智能化发展,因此信息和数据的表示不能像以往那样仅仅停留在语法层面,更应该聚焦在语义层面。本体是一种概念模型建模工具,是语义网络的核心技术,它能在语义和知识层面上描述信息和数据,为解决上述问题提供了一种良好途径,已经在很多领域得到广泛应用,引起了国内外很多研究人员的关注。在基于本体的应用中,最基础和核心的工作是构建领域本体。然而本体构建是一项基础却不简单的工作,目前很多领域本体的构建普遍面临几大困难:缺乏领域内专家的支持,基本都是靠计算机人员根据自身理解建立本体概念和属性,很难达到共同认可的知识水平;本体构建基本上以人工处理为主,这样的构建效率难以适应目前信息爆炸的互联网时代;构建出来的本体得不到重用,基本上一个本体的构建都是从头开始,不能很好地利用已有本体。因此,如何高效的构建本体是本体研究中一个迫切需要解决的难题。
2 本体简介
本体(ontology)最早是一个哲学概念,意思是对本质和存在的一个系统的描述[1]。而本体在人工智能界有其新的定义,对本体的理解也在逐步发展并趋于成熟。在文献[2]中提到本体的定义有以下几种:
(1)1991 年,Neches等人,将本体(ontology)定义为“给出构成相关领域词汇的基本术语和关系,以及利用这些术语和关系构成的规定这些词汇外延的规则的定义”。这是本体在AI领域中的第一个定义。
(2)1993 年,Gruber,将本体(ontology)定义为“概念模型的明确的规范说明”。这是关于本体的一个最为流行的定义。
(3)1997年,Borst,将本体(ontology)定义为“共享概念模型的形式化规范说明”。这是在Gruber定义的基础上给出的另一种定义。
(4)1998年,Studer,将本体(ontology)定义为“共享概念模型的明确的形式化规范说明”。这是Studer等人对(2)(3)两个定义进行了深入的研究,提出的本体的新定义。
在这些定义中,Studer提出的定义是最为著名和引用最为广泛的,这个定义指出了本体的4 层含义:共享、概念模型、明确和形式化[3],其具体含义如图1所示:
目前领域本体的构建方法各有不同,但是无论如何构建本体是一项非常繁重的工作,尽管出现了一些自动、半自动的手段,在构建效率上取得了一定的进步,但是要实现全自动构建本体是非常困难的,因此,如何快速构建本体成为一个热点研究问题。针对以上不足,本文提出利用爬虫技术和基于Word-Net重用的领域本体构建方法。该方法利用爬虫技术把一系列含有共同主题的网页都关联到一个文档或一个文档集中,有选择的从互联网上获取到领域内相关信息。以Word Net为源本体,分析领域内术语结构和语义关系,从Word Net中抽取出相关领域的本体,得到一个领域子本体,重用Word Net的结构,并从中获取领域知识,从而半自动地快速构建特定领域的本体。
3 网络爬虫技术
网络爬虫意思是Spider,另外Crawler,robots也有此意。网络爬虫是从互联网上自动抓取网页的程序,在本体系统运行,不断向互联网服务器发送读取网页的请求。根据特定目标或主题,事先把重要的链接加入队列,然后遍历这些链接,读取这些网页的内容,并从这些网页中提取出新的网页链接,把这些新提取的链接加入遍历队列,不断重复这个过程直到满足一定停止条件。一个爬虫过程中可概括为下面几个步骤:
(1) 对抓取目标或主题进行描述,确定目标;
(2) 根据已完成的主题描述进行分析和过滤,确定要保留的网页和数据;
(3) 根据特定算法预测下一步要访问的网页链接;
(4) 对链接队列进行先后排序,优先爬取相关度较高的链接。
在设计爬虫时要考虑很多方面,最重要的是怎样从众多链接中选择下载重要的网页,而不是下载全部网页,因此在队列中排列链接的优先级十分重要,在这方面国内外研究人员已经做了很多工作,最著名的是Page Rank算法和HITS算法,Page R-ank算法已经成功应用于Google搜索引擎中,这两个算法都是基于链接分析的方法,缺乏语义层面上的分析,因此利用本体技术,结合网页链接和语义层面的爬虫搜索技术仍有很大的提高空间。
4 Word Net
Word Net是由Princeton大学(普林斯顿大学)的认知科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立的一种基于认知语言学的英语词典。Word Net不像普通的英语字典那样,仅仅依照字母的顺序将单词排列并解释其词义,而是构建了一个语义网络,这是与传统词典的一个最明显的区别。在这个语义网络中,一个个的名词、动词、形容词、副词按照其语义被分成不同的词组,这些词组具有相同含义,一定程度上就是同义词集合,被称作synset,每一个synset都有自己的注释和定义,用来代表概念(concept)。不同的synsets之间的关系也有注释和分析,表达上下位、同义反义、整体与部分、继承等不同语义关系,经过这样的过程,原本抽象的概念变得具体而且可以通过词汇意义加以操作,概念节点之间建立起具有语义关系的复杂语义网络。所以说Word Net是刻画本体的一个字典。
领域术语词典中的内容都是标准化的术语,可看作是领域专家对领域知识的一个浓缩,我们选取现有的领域术语词典作为领域术语集,并以之为依据从源本体中抽取特定领域的子本体。这样不仅节省大量的时间和精力,更重要的是不需要领域专家的过多支持,就可以获得高精度和标准化的领域知识。
在抽取过程中有很多问题需要注意,比如从源本体中删除领域无关的概念时,若直接删除,则该概念原来的下位概念和上位概念就失去了联系,这使得抽取出的子本体中出现过多孤立的节点。这个问题可以利用Word Net中的传递性关系解决。
综上所述,本体构建方法仍有很多提高的空间,利用爬虫技术获取相关网页知识,重用已有的标准化本体中的部分知识,是提高本体构建效率的可行之法。
摘要：构建本体是一项重要而十分繁重的工作。为了提高构建领域本体的效率,该文提出利用爬虫技术从互联网中自动获取相关领域知识,重用WordNet的结构并从中获取领域知识,半自动构建领域本体。
C程序本体构建的研究 第9篇
关键词：C程序,本体,构建方法,构建准则
随着计算机的普及和教学的不断改革, 二者的结合已经成为流行趋势。在教学系统的制成过程中, 由于领域本体的数量少, 造成知识继承和共享达不到当前当前实现语义共享的需求。因此, 严格遵守本体的构建法则, 按照本体的构建方法, 解决教学资源质量低, 共享能力弱的现象迫在眉睫。
1 本体构建
1.1 本体论述
本体, 指的是概念化的明确的规范说明, 能够以一种明确的、形式化的方式来表示领域知识, 促进知识共享;本体用来表示特定领域内部不同主体之间进行交流的一种语义基础。目前, 本体作为一种概念模型建模工具, 在知识工程、信息处理等领域均被广泛应用。随着科技的完善, 本体会进一步修正和扩展。
1.2 本体的主要构建模式
1.2.1 自动模式
自动模式是指在大量的领域数据的基础上, 完全不利用人工, 只运用数据挖掘、人工智能等方法, 完成本体的构建。特点是实施难度较大、准确性不高。
1.2.2半自动模式
半自动模式介于自动模式和人工模式之间, 除了领域专家的协助以外, 还需要大量领域数据, 共同完成本体构建;特点是可行性较好。
1.2.3人工模式
人工模式是完全由领域专家借助工具, 无数据基础, 而完成本体的构建;主要特点是代价较大, 灵活性不足。
1.2本体的主要构建方法
1.2.1 IDEF-5法
IDEF-5是在结构化的一种方法, 有利于本体的扩展和维护。它通过图表语言和细化说明语言两种语言形式来获取某个领域的本体, 通过过程流图和对象状态移动网图两种图表来获取、管理和显示过程。
1.2.2 骨架法
骨架法作为开发本体的指导方针, 建立在企业本体基础之上, 是商业企业间术语和定义的集合。
1.2.3 Methontology方法
Methontology方法结合了骨架法和GOMEZ-PEREZ方法, 被广泛应用于人工智能图书馆的建设。
1.2.4 循环获取法
循环获取法是一种类似环状的结构。
2 C程序本体构建
2.1 C程序本体构建的准则
2.1.1 一致性
为了保证最后推理结果的正确性, 本体的语义骨架模型的定义与逻辑要保持一致。
2.1.2 关系的界定
本体中属性也是一种关系, 概念通过属性映射到除学习资源以外的其他概念, 则把这类属性称为关系。
2.1.3 明确性
要不仅要准确表达课程自身的特性, 而且还要在在其应用环境下互不发生干扰, 保持自身的完整性和独立性。
2.1.4 颗粒度
颗粒度与教学步骤相辅相成, 粒度小会造成重组的困难, 因此要保持合适的颗粒度, 就要使知识点与教学步骤相对应, 在构建过程中, 减少粒度与重用的不协调。
2.1.5 可扩展性
为了保证与现有知识相匹配, 紧跟脚步, 及时更新, 因此要求本体的创建要反复修改、逐步完善, 因此要求本体的创建要可以扩展和进化。
2.2 C程序本体构建
2.2.1 确定本体的顶级概念集T
许多的核心概念都是在教学过程中提出, 在学习过程中逐渐总结, 因此, 核心概念集T为:T={C程序设计, C语言概述, C语言语句, 数据, 输入、输出、表达式, 三种基本结构, 数组, 函数, 指针, 编译预处理, 结构体、共用体, 文件等。
2.2.2 建立概念层次结构关系
建立本体的顶级概念后, 然后就要对其进行扩展, 建立树状模型, 具有一条明确的主线, 然后结构向树一样, 自上向下不断地分支, 体现的概念与概念之间的父子结构关系。把C程序作为根节点, C语言概述、C语言语句为下一层次。
2.2.3 定义概念的属性P1和P2
通常采用静态属性P1和动态属性P2来充实概念层次结构的骨架。P1为静态属性, 通常指运算符号、优先级、结合性、等等静态描述表达式的知识点, P2为动态属性, 表达式为:P2 (C语言语句) ={一般形式, 流程图, 执行过程}。
2.2.4 定义概念间的关系R
本体除了概念层次结构的关系外, 还有两个概念间的关系。本体本身提供的概念间的语义关系是一种内部关系, 不具有一定的学习意义, 为方便知识的重组与个性化学习, 给所有概念定义前导知识与后继知识两个关系, 通过本体的概念间的关联, 将知识在横向上组织起来。
3 结论
随着社会的进步和电脑的普及, C程序的用途越来越多, 无论是小游戏还是各种应用软件, 都被广泛的应用。因此, C程序的本体构建越来越被重视。本体的构建模式主要包括人工模式、半自动模式、自动模式三种, 构建方法, 包括IDEF-5法、七步法、TOVE法、KACTUS工程法等七种。其中C程序本体的构建方法主要采用骨架法。在C程序本体构建的工程中, 为了使领域本体的数量增多, 实验教学系统高质量、高共享, 要严格按照本体的五大构建准则, 明确构建步骤, 使C程序本体构建的更加明确、完整, 具有好的知识继承和共享。
参考文献
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软件测试信息领域本体构建研究 第10篇
软件测试是保障软件质量的有效手段, 其过程实质上是测试知识共享和重用的过程。因此, 对软件测试信息的有效收集、表示和存储, 不仅能为重复测试提供方便, 也可以为评估软件质量提供参考。近年来, 作为知识表示工具的本体论 (Ontology) 由于其具备良好的概念层次结构和逻辑推理能力, 使其在信息检索等多个领域得到了广泛应用。因此, 为软件测试信息建立领域本体, 可以为信息的表示、存储和共享提供知识管理框架, 也可以为软件的复用者提供参考。
1 本体和构建方法
本体论源于哲学上的概念, 广泛认可的定义是Studer等人在前人基础上提出:本体是共享概念模型、明确形式化的规范说明[1,2], 包含概念模型、明确性、形式化和共享性4个含义[3]。本体的建模元语有类 (classes或concepts) 、关系 (retations) 、函数 (functions) 、公理 (axioms) 和实例 (instance) [4]。概念并非单纯意义上的概念, 可以是任务、功能、行为、策略、推理过程等。关系表示概念之间的关联关系, 可形式化表示为R:C1×C2×…×Cn表示概念类C1, C2, …, Cn之间存在n元关系R。函数是一种特殊的关系。公理用于表示永真式。实例是某概念类的基本元素, 即某概念类所指的具体对象。
为了便于对本体的有效分类, Guarino提出以详细程度、领域依赖程度作为本体划分的基础[4]。根据领域依赖度, 可划分为顶级、领域、任务和应用本体4类。其中领域本体 (Domain Ontology) 描述的是特定领域 (如测试、图书、航空航天) 中概念及概念之间的关系。
建立本体的依据标准最具影响力的是Gruber在1995年提出的5条规则[5]:明确性和客观性、安全性、一致性、可扩展性和最小本体承诺。领域本体概念提出以来, 目前比较有名的构建方法有:IDEF5方法、Uschold和King的“骨架法”、Gruninger和Fox的“评估法” (又称TOVE) 、Bernaras方法和METHONTOLOGY方法等。本文通过参考Gruber提出的本体构造原则以及斯坦福大学的Natalya F.Noy和Deborah L.McGuinness提出的建议[11], 领域本体构建过程如下: (1) 确定本体的领域与范围; (2) 考虑对已存在的本体的重用; (3) 列举领域中重要的术语、概念; (4) 定义类和类层次; (5) 定义类的属性; (6) 创建实例; (7) 本体的检验评价。
目前, 本体的构建工具之一Protégé是可扩展、可跨平台的和能支持概念层次、属性及原则和约束定义的, 为本体的一致性检测和组织概念提供自动分类。利用Protégé建立的本体知识库能很方便地与外界系统实现知识共享和互操作。另外, Protégé能扩展OWL插件成为当下优秀的OWL本体构造工具, 其中OWL (Web Ontology Language) 是W3C[6]最新推荐的Ontology描述语言。目前, Protégé已有很多的版本, 本文中用到的是Protégé3.1.1[7], 带有Protégé-OWL插件和OWL Wizards插件。它适合用于构造一个OWL本体, 同时结合推理机Racer[6]能够对构建的本体进行推理。
2 基于SWEBOK的软件测试知识域
1983年IEEE指出软件测试的定义是[8]:“使用手动或者自动的手段执行或测试特定系统的过程, 测试目的是验证系统是否满足预期的需求, 或者验证预期结果和实际结果间的差别。G.J.Maryer则定义软件测试是为了发现错误而运行的程序, 目的是为了查找程序的错误, 而非证明程序的正确性[9]。软件工程知识体系 (Software Engineering Body of Knowledge, SWEBOK) 把整个体系分解为10个知识域 (Knowledge Area) [10]。其中, 软件测试知识域包括5个子域[11], 如图1所示。
由图1可以看出软件测试的5个子域依次是:软件测试基础、测试级别、测试技术、测试相关的度量和测试过程。
通过对测试领域分析, 可知测试信息主要包括: (1) 测试对象的信息; (2) 伴随着软件测试产生的测试计划、测试用例、缺陷报告以及其它相关文档信息; (3) 测试过程运用的测试技术、方法、经验等相关知识。
3 STIDO构建与实现
3.1 STIDO核心概念确定
建立软件测试信息领域本体 (Software Testing Information Domain Ontology, STIDO) 的过程, 就是利用本体思想与OWL语言组织和描述“软件测试信息”的过程。首先, 利用本体建立软件测试领域知识概念模型, 有3种常用方法[14]:自顶向下 (top-down) 方法、自底向上 (bottom-up) 方法和核心扩展 (middle-out) 方法。本文采用核心扩展的方法建立本体概念模型, 首先需要确定核心概念集, 包括:“测试对象”、“测试用例”、“测试计划”“测试设计”、“测试报告”、“测试方法”、“测试人员”等。其中, 核心概念集合作为概念模型的顶级概念集, 必须满足没有二义性并且能覆盖整个测试领域知识的要求。
3.2 定义类和类的层次结构
确立核心概念集后, 对这组具有本体雏形的核心概念进行扩展, 建立本体概念模型如图2所示。
这个过程是一个自顶向下的过程, 即根据事先定义好的上一层抽象父类, 分别逐步细化说明其下一级子类。在此过程有两个问题需要考虑和解决: (1) 概念间关系的选择和层次结构组织; (2) 概念层次结构可用性和表达精确性的平衡。
在本体中, 类是共有某些属性而属于同组的个体集合。通常将每个知识点设为一个单独类, 根据知识层次来规定上层知识点作为父类, 相反下层知识点作为子类。最高层的类表示最抽象的实体概念, 每个子类继承了父类的抽象特征, 是比其父类更具体、范围更小的实体概念。可见, 类是具备独立存在性、层次性的对象概念, 其实例称为个体 (Individual) , 判断两个类层次关系的方法是:评估它们的实例是否相同。
3.3 定义概念、术语和属性
概念层次结构是本体的框架, 需要通过概念的属性和关系进行充实和扩展。概念的两种属性是描述自身信息与结构的数值属性和描述概念间关系的对象属性。对概念、属性和关系明确定义的工作实质是定义实例, 具体工作有:取值类型、允许取值的范围及属性的基数等, 如图3所示。
此阶段注意的两个问题: (1) 面向对象类继承特性的应用。本体模型具有面向对象的特点, 可充分利用类继承对属性定义。子类的公共属性在父类定义, 并继承父概念的全部属性后再定义特有属性。因此, 消除了属性冗余, 增强了模型的描述能力; (2) 关系分解。用OWL描述二元关系只能通过“主体-谓词-客体”三元组的方式。在测试领域中有的关系不是二元而是多元的。多元关系表明概念的属性中还具有属性, 即带属性的属性。
4 结语
本文通过研究本体技术及构建方法, 完成了基于本体的软件测试信息领域本体的建立。通过使用Protégé软件中OWL插件的推理功能, 检测了STIDO发现其概念的一致性和包含性, 其实例不存在冲突问题。STIDO的建立不是一蹴而就的, 而是一个反复完善的过程, 并且有待于用更多的实践来验证其价值, 对今后软件测试的检索十分有益。笔者的下一步工作是对STIDO不断完善, 在其基础上实现测试信息的有效存取、共享和复用。
摘要：为了对软件测试领域的信息进行有效管理, 对软件测试领域进行了深入分析;引入本体技术并总结了领域本体的构建方法, 探索了测试信息领域本体构建方法;为软件测试建立测试信息领域本体, 实现信息的有效表示、存储和共享。
关键词：软件测试,领域本体,本体构建,信息共享
参考文献
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构建本体 第11篇
关键词：就业信息服务；语义Web；本体
中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 08-0000-01
College Graduates Employment Information Service System Ontology Construction Research Based on Semantic Web
Cui Xinhui,He Zhiqiang
(Hebei Finance University,Baoding071051,China)
Abstract:This paper describes the current lack of employment information service platform，pointed out the benefit of applying semantic Web technology to the employment information platform,and analyses the overall framework of semantic web for employment information platform.It introduces the resource ontology function,development process and related operations.
Keywords:Employment Information Service;Semantic Web;Ontology
一、本体模型的基本概念
本体为知识库的建立提供一个基本的结构和一套概念及术语来描述某一领域，并且获取该领域的本质概念结构，这些都是通过本体分析完成的。然后，知识库就可以运用这些术语来表达现实或者虚拟世界中的正确知识，本体分析就是明确知识的结构。知识处理较为可行的方案是Berners Lee提出的语义Web结构。
在高校就业信息系统中，由于该系统要为人才的供需双方提供服务，因此一方面系统要存储并发布毕业生的有关信息，以方便用人单位的检索；另一方面要存储并发布企业招聘信息，方便学生查询。因此，在高校就业信息系统中需要为毕业生和用人单位创建本体。
二、语义网就业信息服务平台框架
就业信息服务的核心内容是存储各种人才的供需信息，并提供良好的资源访问和信息检索方式，方便企业用户或毕业生进行信息查看和检索；同时还要便于用户对资源的管理，系统能够根据用人单位的用人热点给毕业生以提示，或根据毕业生的特点推荐用人单位等。就业信息服务平台的规划如下：
毕业生通过注册可以将信息发布到就业信息服务平台中，在后台数据库中保存，企业也可以将企业信息和招聘信息发布到平台中。注册用户经过登录后即可维护自身相关的信息资源，企业用户可通过企业入口登录，管理企业信息，如企业所属行业、企业性质、员工构成、人才需求等相关信息；学生用户登录后可维护自身相关信息如所学专业、取得的行业资格、特长、对职位的期望等等。管理员主要进行系统的整体维护和用户的管理等基础维护性工作。企业和学生可以在资源本体的基础上，实现高效率的信息交互和检索。
三、本体的构建
（一）基本思路
资源本体是语义Web建设的关键，是各类资源重用和共享的桥梁，构建就业信息资源本体主要需要考虑如下问题：
1.将资源自身的信息以元数据表示。元数据是关于数据的数据，目的是提供数据的含义，元数据可包括资源名称、类别、存储位置、内容等，元数据通常用XML和RDF进行描述。
2.建立资源本体词汇表。它定义了领域知识的特定术语及其关系，在本体词汇表中，必须明确指明各术语的概念，确定术语之间的约束关系和映射关系，反映出资源的结构和它们之间的联系。
（二）本体概念设计
1.决定高校毕业生就业本体的服务领域及其使用范围。该本体本校高校毕业生就业问题所涉及的相关内容，成熟后可以此为基础再扩展到省内高校就业信息系统。该本体需要解决毕业生对就业的需求、用人单位对毕业生的需求，本体有哪些类、那些属性，以及供需双方的信息如何匹配的问题。
2.确定高校就业本体词汇。高校毕业生就业本体的建设在包含对人才关键观测点的同时符合相关教育部相关规范。所采用的词汇以毕业生就业所需的基本资料为基础，再结合用人单位及相关领域的需求。系统设计的毕业生就业本体中主要的类别有学生（student）、用人单位（enterprise）、高校（university）、学生所在院系（department）、专业（speciality）、企业主管部门（Authorities）、地址（address）、单位（unit）、企业单位招聘信息（employinfo）等。
3.定义领域类别及决定类别、子类别的阶层关系。系统的本体间类别的关系比较简单，类别student、speciality、address、department为毕业生就业中一般类别；另外Authorities、university、comprise为unit的子类别。
（三）创建毕业生就业本体
根据前述对建立应用领域的本体论方法和概念设计的讨论，建立高校就业领域本体，再将现实世界的内容作为实例加入到高校就业系统本体论中。该本体以RDF/XML描述逻辑为基础，利用Protege3.2应用程序作为本体的设计和开发工具，建立毕业生就业本体。其中，有关毕业生的部分本体描述过程如下：首先定义命名空间，然后对基本概念进行定义定义属性，具体代码省略。
四、本体的操作
在创建完本体之后，系统要根据本体进行信息资源的组织与查询，我们选用Jena作为本体操作的工具，它提供了丰富的API能帮助我们对本体进行创建、读写和检索等操作，具体代码省略。
五、总结
将语义web应用到就业信息服务中，能够弥补现有平台资源分散、检索结果不精确的不足，能够在现有的基础上有效的提高人才供需双方的沟通透明度。在本文的基础上我们已经完成了本体模型的构建，接下来将在现有就业信息服务平台的基础上逐步探索实施。在我们开展的小范围实验过程中发现这种方法是有很大的发展空间的，在未来必将改变就业信息系统的应用状况。
参考文献：
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[3]金智勇,李天健,吕何新,叶时平.基于OWL S的高校毕业生就业平台分析[J].计算机应用研究,2007,2
应用本体理论构建联合作战实验室 第12篇
随着我军建设向信息化转型, 实验室作为支撑军事院校完成教学训练和科研任务的主要支柱, 在新军事变革中担当着越来越重要的角色。面对席卷全球的信息化改革浪潮, 作为培养作战指挥人才的教学与科研平台, 军队院校的实验室在培养作战指挥人才方面起着十分重要的作用。信息化战场空间逐步向陆、海、空、天、电多维领域扩展, 作战样式也向多样化方向发展, 这就要求加快新型专业实验室的建设步伐。在这个由单一走向综合的过程中, 一味地寻求多样化建设, 以各自的学科分别建立自己的实验室, 往往会忽视学科实验室之间的内容衔接, 由此产生了许多问题:训练科目比较单一, 各学科实验室种类繁杂, 体系分散, 相对封闭, 互通性、互操作性差, 存在重复建设和矛盾建设的现象等。由于信息化战争的主要特征是在信息共享的基础上, 参战各军兵种在统一的联合指挥下采取相应的行之有效的作战行动, 而目前实验室之间很难实现学科知识的共享, 产生了“各自为战”的局面, 当然也就无法适应信息化战场的要求。
联合作战实验室, 作为学习和研究信息化条件下联合作战的重要平台, 可以较好地解决现阶段存在的主要问题[1]。针对一体化联合作战实验室的构建, 本文引入本体理论, 提出基于本体的联合作战实验室模型。本体可以对问题领域的知识、概念、术语及概念之间的关系进行描述, 从而得到共享、明确、规范化的概念术语及框架, 促进领域问题的知识共享和模型重用。通过从本体知识的角度对联合作战实验室的内容进行划分, 能够有效地表现知识的层次结构和语义关系, 实现了语义层次上相互之间的信息共享和交换, 使得联合实验室的建设更加结构化和合理化, 达到了统一管理、节省资源、结构合理、交流方便的目的。
1 联合作战实验室本体逻辑分析与构造
1.1 本体概念
本体 (Ontology) 一词最早起源于哲学领域, 被定义为“对世界上客观存在物质的系统性描述”, 它描述的是事件、对象、过程之间的关系, 是一个客观存在的现实产物。它通过捕获相关领域的知识, 提供对该领域知识的共同理解, 确定该领域内共同认可的词汇, 并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇和词汇之间相互关系的明确定义, 以便计算机的理解与推理。它揭示了共享概念明确的形式化规范说明, 即反映4层含义:概念模型、明确、形式化和共享。本体的基本形式可以表述为如下的几个要点[2]:
(1) 类 (class) 指的是功能、策略、行为以及推理等事务。从语义角度来说, 类指的是对象集合, 包括概念的名称、对概念的描述以及概念之间的关系。一个类通常对应着现实中的一个实体, 也可以是一些抽象概念。
(2) 实例 (instance) 代表元素, 相当于类的对象。
(3) 函数 (function) 是特殊的关系。其中前 (n-1) 个元素可以决定第n个元素。形式化的表现为E1×E2×…×En-1→En。例如Son_of (m, n) 为一个函数, 表示m是n的孩子。
(4) 公理 (axiom) 代表永真断言, 如“A是B的子集”。
(5) 关系 (relation) 代表概念之间的相互作用, 表现为n维笛卡儿乘积:E1×E2×…×En。实际建模中的关系是可以随具体情况而增加的。一般关系有4种形式, 如表1所示。
1.2 联合作战实验室本体的组成结构
联合作战实验室本体是指在一体化联合作战实验室领域内不同层次和不同应用方向上, 信息概念的详细内涵和层次关系, 并给出概念的语义标识。构建联合作战实验室本体首先要明确联合作战实验室本体的逻辑结构, 不仅要考虑实验室建设中的基本概念, 而且要考虑联合作战实验室本体概念之间的纵向关系、横向关系、属性以及属性约束等内容, 只有完整地表述上述内容, 才能更准确、全面地描述联合作战实验室。
通过分析本体的基本形式, 结合联合作战实验室自身的特点, 提出了联合作战实验室本体的五元组结构:O= (C, R, A, AR, I) 。C表示概念类, 表示一组共享某些相同属性的对象的集合。例如软件平台类, 包括基础平台类、支撑平台类以及应用平台类等。R表示概念之间的语义关系, 包括概念之间的兄弟关系、等价关系等横向关系, 以及父/子关系、整体/部分关系等纵向关系。A表示属性, 属性可分为数值类型属性与对象类型属性。数值类型属性表示个体与数值之间的关系, 例如, “计算机终端”的“台数”属性, 非“保密电话”的“号码”属性等;对象类型属性表示个体与个体之间的关系, 比如 (视频监控, 依赖, 通信系统) 表达中, “依赖”就是对象类型属性, 连接了“视频监控”和“通信系统”两个类。AR表示对属性的限制, 主要是对属性取值的类型、范围等的限定。I表示个体, 也就是类的实例。
1.3 联合作战实验室本体的构建策略
建立本体是一件费时费力的工作, 目前国际上还没有一种通用的适合各领域的本体开发模式, 研究人员往往从不同的应用目的出发构建各自的领域本体。本文运用领域专家和数据挖掘相结合的混合方式, 建立联合作战实验室本体。如图1所示, 创建本体过程为:
1.3.1 本体规划
根据联合作战实验室所涉及领域、任务和内容, 确定该本体应用目标的范围, 并对知识进行收集。一般来说, 目标和应用范围越大, 本体就越复杂。因此在初期阶段应该尽量缩小应用范围, 降低本体复杂度。
1.3.2 本体设计
该阶段需要联合作战实验室领域专家的参与, 分析联合作战实验室本体所有概念的含义及其关系得到共享属性, 并通过数据挖掘获得概念的特征属性。使用消解和融合的方法对共享属性与特征属性冲突的地方进行消解和融合, 消除语义冲突, 确定属性集。本体设计大致分为以下4个部分:
(1) 识别联合作战实验室领域基本构成要素及其属性和关系。对每个分支领域进行分解, 得到基本构成要素, 并识别出其中的概念、属性等, 并用形式化的语言对上述概念和关系进行描述。
(2) 根据识别出的基本要素, 定义相关概念、关系及实例, 并用形式化的语言进行描述。
(3) 采用语义模型表示联合作战实验室本体。
(4) 进行公理描述。将领域内的某些领域知识、常理、规则用形式化语言表达, 可对属性等进行约束。
1.3.3 本体评价
用本体描述语言表达本体后, 还需要对本体进行评价和确认。该本体必须满足清晰性、一致性、完善性和可扩展性的要求。
1.3.4 联合作战实验室本体建立
通过评价的本体加入到本体库中, 并以文档形式保存所建立的联合作战实验室本体, 否则转到本体设计阶段。
2 联合作战实验室本体模型分析
2.1 本体集成策略
目前应用本体技术进行信息集成一般有3种方法[3] (如图2 (a) 、 (b) 、 (c) 所示) :单本体方法、多本体方法和混合方法。
(1) 单本体方法使用一个全局的本体来表示信息的含义。由于使用的是一个全局本体, 涵盖了信息源中的所有内容, 而信息源中的任何一个细小的变化都会导致全局本体发生改变, 需要随时对整个本体进行修复。它的缺点是不灵活, 修复本体时工作量大。
(2) 在混合方法中每个信息源用本地的本体描述。但是为了确保本体间的相互兼容, 它们建立在一个共享的词汇表上。这样, 新的信息源可以很容易地加入本体, 同时, 共享词汇表的使用使得本体间兼容, 避免了多本体方法的异构现象。但混合方法同样存在缺陷:如果信息源中的术语和共享词汇表的术语差异很大, 则本地本体的创建将非常困难。
因此, 根据我军联合作战实验室的特点, 本文提出一种改进的混合方法, 如图2 (d) 所示, 首先在领域专家的指导下设计开发领域上层本体, 构建出全局框架, 然后各作战实验室根据自身特点和优势, 将各自数据源转换成本地本体结构, 并向上层本体嫁接, 并调整形成完整的领域全局本体[4]。也就是说上层本体结构是所有实验室共有结构, 而下层本体结构是各实验室特有结构。
本地本体向上层本体嫁接算法如下:
(1) 从本地本体D中选取类C, 分析C同上层本体P的关系:
(a) 若P中只存在C的上位类C′, 则为C′添加子类C, 将C中和C′相同的属性提取到C′上;同时将C的所有子类添加到P中, 子类的关系和属性保持不变。
(b) 如果P中只存在C的等价类C′, 则为C′添加别名C, 将C中和C′相同的属性提取到C′上, 将C上的关系转移到C′上, 再将C的所有子类添加到P中, 子类的关系和属性保持不变。
(c) 如果P中存在C的上位类C′、下位类C″而不存在等价类, 则将C添加到P中, 位于C′、C″之间, 并与之构成父子类关系, 将C中与C′相同的属性提取到C′上, 将C″中与C相同的属性提取到C′上, 同时将C的所有子类添加到P中, 子类的关系和属性保持不变。
(2) 重复步骤1, 直至所有类都处理完成。
(3) 检查本体是否符合要求, 必要时进行修正。
2.2 联合作战实验室本体结构划分
描述联合作战实验室本体之前, 首先要明确联合作战实验室所包括的基本概念以及概念之间的层次关系。
我们首先从联合作战实验室的种类和内容两方面创建上层公共本体结构。其中种类可以划分为陆军作战实验室、海军作战实验室、空军实验室和二炮实验室。按内容可划分为训练场地、硬件设施、软件平台、通信系统和保障人员。这样, 种类和内容构成了上层本体结构, 各个作战实验室根据自身特点分别建立自己的局部本体, 之后把该本体作为下层本体嫁接到此上层本体上。这种划分方法使得本体结构更加清晰、明确。
由于作战实验室之间存在着差异, 我们无法给出准确的本体结构, 只能依据共享词汇表给出了下层本体的参考结构, 而具体到各个实验室可以依据自身特点对下层本体进行扩充。在实验室种类方面, 可以进一步划分为指挥实验室、作战保障实验室、心理战实验室、情报实验室、战术实验室、战役实验室、蓝军作战实验室、信息作战实验室和其他实验室。而在内容方面, 训练场地可划分为导调室、对抗模拟室和监控室等;硬件设施可划分为计算机终端、投影、广播扩音、视频监控和网络交换及其他;软件平台可分为基础平台层、支持平台层、应用平台层及其他;通信系统可划分为多路通信、数字网和电话网及其他, 同时电话网可进一步分为保密电话和非保密电话, 而多路通信也可进一步划分为电缆、无线电接力、卫星、电台、传真电报及其他 (详见图3) 。
2.3 联合作战实验室本体描述
应用本体描述语言 (OWL) 对联合实验室本体进行描述。在图3中, 每一个概念都是一个类, 类与类之间通过对象类型属性相连接, 同时也可以定义类的数据类型属性以及实例等。
在上述代码中, 定义了“导调室”类, 该类是“训练场地”类的子类, 同时该类也是一个匿名类的子类, 该匿名类有一个“需要”的属性。由于在OWL中不能直接在类中定义属性, 所以需要通过匿名类定义这个属性, 并通过“subClassOf”这种子类关系来继承该匿名类的属性。
除了上述类的定义外, 属性要另外定义, 并对属性定义域和值域进行限定。属性“需要”的OWL描述如下:
在上述代码中, 规定了属性“需要”的定义域取值为“导调室”类, 而值域取值为“电话网”类。这样就把两个不相关的类联系起来了, 好处是可以增加语义的复杂度。
3 结束语
为了弥补当前作战实验室存在的不足, 本文提出使用本体建模元语来明确表示联合作战实验室的概念模型。该方法很好地实现了语义层次上的信息共享, 并且使得联合作战实验室的建设更加结构化和合理化, 为进一步研究联合作战实验室提供了理论基础。
参考文献
[1]刘海江.一体化联合实验室建设构想[J].军队院校实验室工作研究, 2006, 6 (3) :39-41.
[2]A Gomez-Perez.Ontological Engineering:A State of the Art[J].Journal of Expert Update, 1999, 2 (3) :33-43.
[3]Wache H, Vogele T, Visser U.Ontology-Based Integeration of Information:A Survey of Existing Approaches[C]//Proceeding of LICA01 Workshop:Ontolgoies and Information Sharing, Seattle, WA, 2001:108-117.