TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ CÔNG CỤ PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG

Trong tình hình hiện nay tri thức rất quan trọng đối với mọi người, bài toán hiện nay đối với các nhà khoa học máy tính là làm thế nào để biểu diễn tri thức vào máy tính một cách hiệu qu

Trang 1

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG



BIỂU DIỄN TRI THỨC

VÀ ỨNG DỤNG

ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ

CÔNG CỤ PHÁT TRIỂN

ỨNG DỤNG

Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn

Học viên thực hiện: Lương Trí Quân

MSHV: CH1101125

TP HCM, năm 2012

Trang 2

Lương Trí Quân – Lớp Cao Học CNTT K6 Trang 2

MỤC LỤC

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG 1

LỜI MỞ ĐẦU 4

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIỂU DIỄN TRI THỨC 5

I CÁC LOẠI TRI THỨC: 5

II MỘT SỐ KỸ THUẬT BIỂU DIỄN TRI THỨC PHỔ BIẾN 5

1 Bộ 3 đối tượng - thuộc tính - giá trị 5

2 Các luật dẫn 6

3 Mạng ngữ nghĩa 6

4 Frame 6

5 Logic 6

CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ ONTOLOGY 7

I TỔNG QUAN VỀ ONTOLOGY 7

II ĐẶC ĐIỂM ONTOLOGY 8

III VÒNG ĐỜI CỦA ONTOLOGY 9

IV YÊU CẦU KHI XÂY DỰNG ONTOLOGY 9

V CÁC THÀNH PHẦN CỦA ONTOLOGY 10

VI QUY TRÌNH XÂY DỰNG ONTOLOGY 11

VII WEB NGỮ NGHĨA 13

1 Web ngữ nghĩa là gì? 13

2 Kiến trúc web ngữ nghĩa 14

Trang 3

3 Nội dung web ngữ nghĩa 17

VIII MỘT SỐ HẠN CHẾ CỦA RDF/RDFS 18

IX TÌM HIỂU NGÔN NGỮ OWL 19

1 Khái niệm OWL 19

2 Các phiên bản của OWL: 20

3 Mối liên hệ giữa các ngôn ngữ con của OWL 21

4 Cấu trúc của OWL 21

a Namespace 21

b Ontology headers 21

c Các phần tử cơ bản 22

d Định nghĩa thuộc tính đơn giản 24

e Các đặc tính của một thuộc tính 24

X CÔNG CỤ HỖ TRỢ ONTOLOGY 27

1 Công cụ PROTÉGÉ và bộ lập luận RACER 27

2 Pellet OWL Reasoner 29

a Giới thiệu về Pellet 29

b Các tính năng của Pellet 29

c Kiến trúc Pellet 31

3 Eclipse Plugin Framework 32

a Eclipse Plugin 32

b AST Parser 34

Trang 4

LỜI MỞ ĐẦU

Ngày nay, với sự phát triển như vũ bão của công nghệ thông tin, tin học đã len lõi vào mọi lĩnh vực của cuộc sống, hỗ trợ một cách tích cực các hoạt động của con người Trong tình hình hiện nay tri thức rất quan trọng đối với mọi người, bài toán hiện nay đối với các nhà khoa học máy tính là làm thế nào để biểu diễn tri thức vào máy tính một cách hiệu quả và tối ưu nhất mà không đánh mất đi tính đúng đắn của tri thức đồng thời internet đã và đang là nguồn kiến thức vô tận mang lại nhiều lợi ích cho con người Sự phát triển mạnh mẽ của nó kéo theo việc những kiến thức trong ngành công nghệ thông tin tăng lên nhanh chóng làm cho việc tra cứu kiến thức cần thiết trở nên khó khăn hơn Với các công cụ tìm kiếm hiện nay như Google, Yahoo… chỉ giúp người dùng tìm được những tài liệu có chứa từ khóa Từ đây người dùng phải tốn thời gian và công sức vào từng tài liệu để tìm được đúng thông tin mình cần mà có khi không tìm thấy hoặc tìm thấy thông tin sai lệch Vấn đề đặt ra là làm sao để có được một công cụ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, hiểu được và trả lời câu hỏi của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách thân thiện Đặc biệt có thể tìm kiếm bằng tiếng Việt, nhu cầu mà hầu như rất ít công cụ hỗ trợ và kết quả còn hạn chế

Do đó, Ontology là một giải pháp biểu diễn tri thức và chia sẻ thông tin mà cả

hệ thống và con người có thể hiểu được Ontology chứa những đặc tả rõ ràng các khái niệm về một lĩnh vực và quan hệ giữa các khái niệm đó Nó được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, công nghệ Web ngữ nghĩa (Semantic Web), các hệ thống kỹ thuật, kỹ thuật phần mềm, sinh tin học và kiến trúc thông tin như là một hình thức biểu diễn tri thức về thế giới hoặc một số lĩnh vực cụ thể

Bài thu hoạch này, trình bày tóm tắt lại các phương pháp biểu diễn tri thức theo lối truyền thống đồng thời tập trung vào việc tìm hiểu ontology, web ngữ nghĩa (Semantic Web) và các công cụ hỗ trợ phát triển ontology đây là một phương pháp tiếp cận mới để biểu diễn tri thức

Trang 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIỂU DIỄN TRI THỨC

I Các loại tri thức:

Dựa vào cách thức con người giải quyết vấn đề , các nhà nghiên cứu đã xây dựng các kỹ thuật để biểu diễn các dạng tri thức khác nhau trên máy tính Mặc dù vậy, không một kỹ thuật riêng lẻ nào có thể giải thích đầy đủ

cơ chế tổ chức tri thức trong các chương trình máy tính Để giải quyết vấn

đề chúng ta chỉ chọn dạng biễu diễn nào thích hợp nhất Sau đây là các dạng biểu diễn tri thức thường gặp

 Tri thức thủ tục: mô tả cách thức giải quyết một vấn đề Loại tri thức

này đưa ra giải pháp để thực hiện một công việc nào đó Các dạng tri thức thủ tục tiêu biểu thường là các luật , chiến lược , lịch trình và thủ tục

 Tri thức khai báo : cho biết một vấn đề được thấy như thế nào Loại tri

thức này bao gồm các phát biểu đơn giản , dưới dạng các khẳng định logic đúng hay sai Tri thức khai báo cũng có thể là một danh sách các khẳng định nhằm mô tả đầy đủ hơn về đối tượng hay một khái niệm, khái niệm nào đó

 Tri thức heuristic: mô tả các “mẹo” để dẫn dắt tiến trình lập luận Tri

thức heuristic còn được gọi là tri thức nông cạn do không bảo đảm hoàn toàn chính xác về kết quả giải quyết vấn đề Các chuyên gia thường dùng các tri thức khoa học như sự kiện, luật,… sau đó chúng chuyển thành các tri thức heuristic để thuận tiện hơn trong việc giải quyết một số bài toán

 Tri thức có cấu trúc: mô tả tri thức theo cấu trúc Loại tri thức này mô

tả mô hình quan hệ hệ thống theo quan điểm của chuyên gia, bao gồm khái niệm , khái niệm con , và các đối tượng, diễn tả chức năng và môi liên

hệ giữa các tri thức dựa theo cấu trúc xác định

II Một số kỹ thuật biểu diễn tri thức phổ biến

1 Bộ 3 đối tượng - thuộc tính - giá trị

Cơ chế tổ chức nhận thức của con người thường được xây dựng dựa trên các sự kiện (fact), xem như các đơn vị cơ bản nhất Một sự kiện là một dạng khai báo tri thức Nó cung cấp một số hiểu biết về một biến cố hay một vấn đề nào đó Một sự kiện có thể được dùng để xác nhận giá trị của một thuộc tính xác định của một vài đối tượng

Ví dụ: mệnh đề “quả bóng màu đỏ” xác nhận giá trị “đỏ” là một thuộc tính màu của đối tượng “quả bóng” Một <O,A,V> là một mệnh đề phức tạp

Nó chia một phát biểu cho trước thành 3 phần riêng biệt: đối tượng, giá trị, thuộc tính Một đối tượng có thể có nhiều thuộc tính với nhiều giá trị khác nhau(đơn trị, hay đa trị)

Trang 6

bộ suy diễn

3 Mạng ngữ nghĩa

Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức dùng đồ thị trong

đó nút biểu diễn đối tượng và cung biểu diễn quan hệ giữa các đối tượng

4 Frame

Một trong những cách biểu diễn tri thức nữa là frame, phát triển dựa trên khái niệm lược đồ Một lược đồ được coi là khối tri thức điển hình về khái niệm hay đối tượng nào đó, và gồm cả giá tri thức thủ tục lẫn tri thức mô

tả Frame là một cấu trúc dữ liệu để thể hiện tri thức đa dạng về khái niệm hay đối tượng nào đó Nó có hình thức như một bảng mẫu Cấu trúc cơ bản của nó có tên là đối tượng được thể hiện trong frame, có các trường thuộc tính của đối tượng Mỗi thuộc tính có một ngăn để nhập dữ liệu riêng Các thuộc tính và giá trị thuộc tính tạo nên danh sách các mệnh đề O-A-V, cho phép thể hiện đầy đủ về đối tượng

5 Logic

Đây là dạng biểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính, với 2 dạng phổ biến là logic mệnh đề và logic vị từ

Trang 7

CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ ONTOLOGY

I Tổng quan về Ontology

Ontology là một khái niệm được bắt nguồn từ triết học và được miêu tả trong (Kivela and Hyvonen,2002) và (Smith and Welty, 2001) nó được nghiên cứu và phát triển bởi các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo để mô tả một cách hình thức một miền lĩnh vực nào đó

Có nhiều khái niệm về ontology đã được đưa ra và một trong những định nghĩa cơ bản được đưa ra bởi Gruber vào năm 1993, theo đó ontology

“là quá trình chi tiết hóa các mức khái niệm; hay nói cách khác ontology bao gồm các khái niệm trong một mô hình miền lĩnh vực nào đó mà các khái niệm đó được mô tả một cách chi tiết” [Gruber,1993] Sau đó vào năm 1997, Borst đã đưa ra định nghĩa ontology “là sự chi tiết hóa một cách hình thức các khái niệm có thể chia sẻ với nhau, quan hệ với nhau”[Borst,1997]

Dựa trên hai định nghĩa này, ta có định nghĩa tổng quát về ontology như sau: “Ontology là một tập các khái niệm và quan hệ giữa các khái niệm được định nghĩa cho một lĩnh vực nào đó nhằm vào việc biểu diễn và trao đổi thông tin để con người và máy tính có thể hiểu được”

Tổ chức W3C đã đề ra một ngôn ngữ ontology trên Web (OWL: Web Ontology Language) để xây dựng Sematic Web dựa trên nền tảng của ontology.Mỗi Ontology định nghĩa một bộ từ vựng mang tính phổ biến và thông thường cho một lĩnh vực nào đó Bộ từ vựng này sẽ giúp các nhà nghiên cứu chia sẻ thông tin với nhau, nó cho phép các nhà nghiên cứu chia

sẻ thông tin trong một/nhiều lĩnh vực Nó bao gồm các định nghĩa về các khái niệm căn bản trong một lĩnh vực và các mối liên hệ giữa chúng mà máy tính có thể hiểu được Ontology là tập từ vựng để mô hình hóa thế giới bên ngoài, nó đưa ra các khái niệm cơ bản và định nghĩa quan hệ giữa các khái niệm đó trong một miền lĩnh vực Đồng thời ontology còn cung cấp các ràng buộc, là các giả định cơ sở về ý nghĩa mong muốn của bộ từ vựng Ontology được xây dựng nhằm các mục đích sau:

 Chia sẻ hiểu biết chung về cấu trúc thông tin giữa con người và phần mềm agent

 Sử dụng lại tri thức về một miền lĩnh vực đã được xây dựng từ trước

 Để làm cho các giả thuyết về lĩnh vực được tường minh

 Để tách biệt tri thức lĩnh vực (domain knowledge) ra khỏi tri thức thao tác(operational knowledge )

 Để phân tích lĩnh vực tri thức

Trang 8

Trong hình trên ta thấy các ứng dụng khác nhau, muốn trao đổi thông tin với nhau thì cần phải có một tri thức chung, vì vậy các ứng dụng này đểu sử dụng một ontology để có thể chia sẻ tri thức cho nhau

Ontology được sử dụng rộng rãi trong công nghệ tri thức, trí tuệ nhân tạo, và khoa học máy tính trong các ứng dụng liên quan đến quản lý tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thương mại điện tử, tích hợp thông tin, tìm kiếm thông tin, thiết kế cơ sở dữ liệu…

II Đặc điểm Ontology

 Ontology được chuẩn hóa: các thuật ngữ trong Ontology được định

nghĩa rõ ràng về ngữ nghĩa

 Ontology cung cấp khả năng đọc hiểu cho con người: chúng có thể

được phát triển, chia sẻ, hiểu bởi không chỉ các chương trình máy tính

mà còn bởi các người dùng, các chuyên gia và người thiết kế ontology

về lĩnh vực đó

 Ontology là sự toàn diện: Chúng được thiết kế với mục đích bao trùm

tất cả khái niệm,

 Ontology có thể chia sẽ: thông thường một ontology bao gồm rất

nhiều khái niệm do đó việc xây dựng ontology sẽ mất rất nhiều thời gian nếu không sử dụng lại các ontology sẵn có Việc chia sẻ các ontology giúp dễ dàng kết hợp các ontology được phát triển riêng rẽ, sử dụng chúng để cho phép giao tiếp giữa các hệ thống thông tin cần chia

sẽ t

Trang 9

III Vòng đời của Ontology

sau [Paul, 2004]

Từ các tài liệu chuyên môn (chủ yếu tồn tại dưới dạng văn bản), các lớp, các quan hệ giữa các lớp và thuộc tính của các lớp được định nghĩa, cấu trúc hóa và biểu diễn trong Ontology Các lớp mới được thêm vào phải được định vị vị trí của lớp trong Ontology đã xây dựng trước, và xác thực tính hợp

lệ của các thông tin mới trích rút được Trong quá trình tìm kiếm, khai thác ontology, các tri thức mới được suy diễn từ CSTT sinh ra thông tin có ích mới, phục vụ nhu cầu của hệ thống khai thác Nhờ đó, ontology được nâng cấp dần dần

IV Yêu cầu khi xây dựng ontology

Ngôn ngữ ontology cho phép người sử dụng viết rõ ràng, các khái niệm hình thức của mô hình miền Các yêu cầu chính:

 Cấu trúc rõ ràng: đây là điều kiện cần cho máy có thể xử lý thông tin

 Ngữ nghĩa hình thức miêu tả ý nghĩa tri thức một cách chính xác: Ý

nghĩa của ngữ nghĩa hình thức tồn tại trong một thời gian dài trong miền toán logic Việc sử dụng ngữ nghĩa hình thức cho phép con người suy diễn tri thức Với tri thức trong ontology chúng ta có thể suy diễn về:

 Thành viên của lớp: Nếu x là một thể hiện của lớp C và C là lớp con

của lớp D thì chúng ta có x là thể hiện của lớp D

 Các lớp tương đương: Nếu lớp A tương đương với lớp B và lớp B

tương đương với lớp C, thì lớp A cũng tương đương với lớp C

 Tính nhất quán: Giả sử chúng ta khai báo x là thể hiện của lớp A và A

là lớp con của B∩ C, A là lớp con của lớp D, Lớp B và lớp D không có

Trang 10

quan hệ với nhau (disjoint) Thì chúng ta không nhất quán bởi vì A nên

là rỗng nhưng lại có thể hiện là x Đây là một dấu hiệu của một lỗi trong ontology

 Phân loại : nếu chúng ta khai báo các cặp thuộc tính giá trị đã biết là

điều kiện đủ cho thành viên trong một lớp A, thì nếu một cá thể x thỏa mãn các điều kiện, chúng ta có thể kết luận x phải là một thể hiện của

A

Ngữ nghĩa là điều kiện tiên quyết cho việc hỗ trợ suy diễn: Hỗ trợ suy diễn rất quan trọng bởi vì nó cho phép kiểm tra tính nhất quán của ontology và tri thức, kiểm tra các quan hệ thừa giữa các lớp, tự động phân loại các thể hiện trong lớp Ngữ nghĩa hình thức và hỗ trợ suy diễn thường được cung cấp bởi việc ánh xạ một ngôn ngữ ontology đến hình thức logic và sử dụng suy diễn tự động bởi các hình thức luôn tồn tại OWL được ánh xạ logic miêu tả

và sử dụng các suy diễn đang tồn tại như FaCT và RACER Các logic mô tả

là tập con của logic vị từ nhằm hỗ trợ suy diễn hiệu quả

V Các thành phần của ontology

Ontology được sử dụng như là một biểu mẫu trình bày tri thức về thế giới hay một phần của nó Ontology thường miêu tả:

 Cá thể: Các đối tượng cơ bản, nền tảng.

 Lớp: Các tập hợp, hay kiểu của các đối tượng.

 Thuộc tính: Thuộc tính, tính năng, đặc điểm, tính cách, hay các thông

số mà các đối tượng có và có thể đem ra chia sẻ

 Mối liên hệ: cách mà các đối tượng có thể liên hệ tới một đối tượng

đối tượng trừu tượng như con số và từ

 Lớp (Classes) - Khái niệm

nhiều lớp hoặc được gộp vào lớp khác Một lớp gộp vào lớp khác được

Trang 11

 Thuộc tính (Properties)

Các đối tượng trong ontology có thể được mô tả thông qua việc khai báo các thuộc tính của chúng Mỗi một thuộc tính đều có tên và giá trị của thuộc tính đó Các thuộc tính được sử dụng để lưu trữ các thông tin mà đối tượng có thể có

Ví dụ: đối với một cá nhân có thể có các thuộc tính: Họ_tên, ngày_sinh, quê_quán, số_cmnd…Giá trị của một thuộc tính có thể có các kiểu dữ liệu phức tạp

 Mối quan hệ (Relation)

Quan hệ giữa các đối tượng trong một ontology cho biết các đối tượng liên

hệ với đối tượng khác như thế nào Sức mạnh của ontology nằm ở khả năng diễn đạt quan hệ Tập hợp các quan hệ cùng nhau mô tả ngữ nghĩa của domain Tập các dạng quan hệ được sử dụng và cây phân loại thứ bậc của chúng thể hiện sức mạnh diễn đạt của ngôn ngữ dùng để biểu diễn ontology Ontology thường phân biệt các nhóm quan hệ khác nhau Vd:

Quan hệ giữa các lớpQuan hệ giữa các thực thểQuan hệ giữa một thực thể và một lớpQuan hệ giữa một đối tượng đơn và một tập hợpQuan hệ giữa các tập hợp

VI Quy trình xây dựng Ontology

Trong những năm gần đây, một loạt các phương pháp luận khác nhau được thiết kế để trợ giúp cho việc tiến hành phát triển các nhiệm vụ được báo cáo trong tài liệu trí tuệ nhân tạo Các phương pháp truyền thống gồm Cyc (Lenat & Guha 1990), Uschold và King (Uschold $ King 1995), Gruninger và Fox (Gruninger $ Fox 1995), Kactus (Kactus 1996),và Methontology (Fernandez-Lopez, Gomes-Perez & Juritso 1997) Các phương pháp luận cung cấp các chỉ dẫn chung và có cấu trúc Nếu làm theo có thể tăng quy trình phát triển và cải tiến chất lượng cho kết quả cuối cùng Theo như đánh giá phương pháp luận

“Methontology” là phương pháp luận thiết kế ontology phổ biến nhất (được hỗ trợ môi trường WebODE)

Quy trình phát triển Ontology là một quy trình gồm nhiều bước, tuy nhiên vẫn chưa có một phương pháp chuẩn hóa nào để phát triển các ontology Quy trình phát triển gồm 7 bước do Stanford Center for Biomedical Informatics Research đưa ra (đây là nhóm phát triển phần mềm Protégé để trình diễn và soạn thảo Ontology)

Bước 1: Xác định lĩnh vực và phạm vi của Ontology

Trong giai đoạn này cần xác định mục đích của việc xây dựng ontology

là gì? Phục vụ đối tượng nào? Ontology sắp xây dựng cần có đặc điểm gì, liên

Trang 12

quan đến lĩnh vực, phạm vi nào Quá trình khai thác, quản lý và bảo trì ontology được thực hiện ra sao?

Bước 2: Xem xét việc sử dụng lại các ontology có sẵn

Cấu trúc của một Ontology bao gồm 3 tầng: tầng trừu tượng (Abstract), tầng miền xác định (Domain) và tầng mở rộng (Extension) Trong đó tầng trừu tượng có tính tái sử dụng rất cao, tầng miền xác định có thể tái sử dụng trong một lĩnh vực nhất định Cộng đồng Ontology cũng đang lớn mạnh và có rất nhiều Ontology đã được tạo ra, với tâm huyết của nhiều chuyên gia Do đó trước khi bắt đầu xây dựng ontology, cần xét đến khả năng sử dụng lại các ontology đã có Nếu có thể sử dụng lại một phần các ontology đã có, chi phí bỏ

ra cho quá trình xây dựng ontology sẽ giảm đi rất nhiều

Bước 3: Liệt kê các thuật ngữ quan trọng

Ontology được xây dựng trên cơ sở các khái niệm trong một lĩnh vực cụ thể, vì vậy khi xây dựng ontology cần bắt đầu từ các thuật ngữ chuyên ngành

để xây dựng thành các lớp trong ontology tương ứng Tất nhiên không phải thuật ngữ nào cũng đưa vào ontology, vì chưa chắc đã định vị được cho thuật ngữ đó Do đó cần phải liệt kê các thuật ngữ, để xác định ngữ nghĩa cho các thuật ngữ đó, cũng như cân nhắc về phạm vi của ontology Việc liệt kê các thuật ngữ còn cho thấy được phần nào tổng quan về các khái niệm trong lĩnh vực đó, giúp cho các bước tiếp theo được thuận lợi

Bước 4: Xác định các lớp và phân cấp của các lớp

Công việc xác định các lớp không chỉ đơn giản là tiến hành tìm hiểu về ngữ nghĩa của các thuật ngữ đã có để có được các mô tả cho thuật ngữ đó, mà còn phải định vị cho các lớp mới, loại bỏ ra khỏi ontology nếu nằm ngoài phạm

vi của ontology hay hợp nhất với các lớp đã có nếu có nhiều thuật ngữ có ngữ nghĩa như nhau (đồng nghĩa, hay đa ngôn ngữ) Ngoài ra không phải thuật ngữ nào cũng mang tính chất như một lớp

Một công việc cần phải tiến hành song song với việc xác định các lớp là xác định phân cấp của các lớp đó Việc này giúp định vị các lớp dễ dàng hơn

Có một số phương pháp tiếp cận trong việc xác định phân cấp của các lớp:

 Phương pháp từ trên xuống (top-down): bắt đầu với định nghĩa của

các lớp tổng quát nhất trong lĩnh vực và sau đó chuyên biệt hóa các khái niệm đó Ví dụ: Trong Ontology về quản lý nhân sự, ta bắt đầu với lớp Người, sau đó chuyên biệt hóa lớp Người đó bằng cách tạo ra các lớp con của lớp Người như : Kỹ sư, Công nhân, Bác sỹ,… Lớp Kỹ sư cũng có thể chuyên biệt hóa bằng cách tạo ra các lớp con như Kỹ sư CNTT, Kỹ sư điện, Kỹ sư cơ khí, …

 Phương pháp từ dưới lên (bottom-up): bắt đầu với định nghĩa của các

lớp cụ thể nhất, như các lá trong cây phân cấp Sau đó gộp các lớp đó lại thành các khái tổng quát hơn Ví dụ: ta bắt đầu với việc định nghĩa các lớp

Trang 13

như: nhân viên lễ tân, nhân viên vệ sinh, nhân viên kỹ thuật Sau đó tạo ra một lớp chung hơn cho các lớp đó là lớp nhân viên

 Phương pháp kết hợp: kết hợp giữa phương pháp từ trên xuống và từ

dưới lên: bắt đầu từ định nghĩa các lớp dễ thấy trước và sau đó tổng quát hóa và chuyên biệt hóa các lớp đó một cách thích hợp Ví dụ ta bắt đầu với lớp nhân viên trước, là thuật ngữ hay gặp nhất trong quản lý nhân sự Sau đó chúng ta có thể chuyên biệt hóa thành các lớp con: nhân viên lễ tân, nhân viên vệ sinh,… hoặc tổng quát hóa lên thành lớp Người

Bước 5: Xác định các thuộc tính

Để xác định thuộc tính cho các lớp, ta quay trở lại danh sách các thuật ngữ đã liệt kê được Hầu hết các thuật ngữ còn lại (sau khi đã xác định lớp) là thuộc tính của các lớp đó Với mỗi thuộc tính tìm được, ta phải xác định xem nó

mô tả cho lớp nào Các thuộc tính đó sẽ trở thành thuộc tính của các lớp xác định Ví dụ lớp Người có các thuộc tính sau: Họ, Tên, Ngày sinh, Giới tính, Nghề nghiệp, Địa chỉ, Điện thoại,…

Bước 6: Xác định ràng buộc của các thuộc tính

Các thuộc tính có thể có nhiều khía cạnh khác nhau: như kiểu giá trị, các giá trị cho phép, số các thuộc tính (lực lượng), và các đặc trưng khác mà giá trị của thuộc tính có thể nhận Ví dụ: “Năm sinh” của một “nhân viên” chỉ có duy nhất và là số nguyên, có thể nhận giá trị từ 1948 đến 1990 Cần phải xác định các ràng buộc cho một thuộc tính càng chặt chẽ càng tốt, để tránh trường hợp nhập dữ liệu sai, dẫn đến đổ vỡ của các ứng dụng sử dụng Ontology này

mở rộng của Web hiện tại mà trong đó thông tin được định nghĩa rõ ràng sao cho con người và máy tính có thể cùng làm việc với nhau một cách hiệu quả hơn Mục tiêu của Web có ngữ nghĩa là để phát triển các chuẩn chung và công nghệ cho phép máy tính có thể hiểu được nhiều hơn thông tin trên Web, sao cho chúng có thể hỗ trợ tốt hơn việc khám phá thông tin, tích hợp dữ liệu, và tự động hóa các công việc

Trang 14

2 Kiến trúc web ngữ nghĩa

Web ngữ nghĩa được xây dựng trên nền hệ thống web hiện tại Web ngữ nghĩa được coi là sự mở rộng của Web hiện tại có bổ sung thêm ngữ nghĩa vào dữ liệu trên web Hình sau đây chỉ ra sơ đồ kiến trúc của Web ngữ nghĩa

Kiến trúc của web ngữ nghĩa

Từ sơ đồ kiến trúc của Web ngữ nghĩa, ta thấy có bảy tầng kiến trúc Trong

đó, với hệ thống Web hiện tại (World Wide Web) là đang ở tầng thứ hai

 Unicode

Chỉ đơn thuần là một bảng mã chuẩn chung có đủ các ký tự để thống nhất

sự giao tiếp trên tất cả các quốc gia, đáp ứng tính nhất quán toàn cầu của web

 URI (Uniform Resource Identifier)

Một URI (Uniform Resource Identifier) là một kí hiệu nhận dạng Web đơn giản Cụ thể, nó là một xâu ngắn cho phép nhận dạng tài nguyên Web như: với các xâu bắt đầu với "http:" hoặc "ftp:" mà chúng ta thường thấy trên World Wide Web Bất kỳ một người nào cũng có thể tạo một URI, và sở hữu chúng và chúng là một công nghệ cơ sở để xây dựng một hệ thống Web toàn cầu Hệ thống World Wide Web được xây dựng trên chúng và bất kỳ cái gì mà có một URI thì được coi là "trên Web"

URL (Uniform Resource Locator) là một dạng đặc biệt của URI, cụ thể nó là một địa chỉ trên mạng

URIref (URI reference) là một URI cùng với một phần nhận dạng tuỳ ý ở cuối Ví dụ, ta có một URIref : "http://www.example.org/Books#Ontology" bao gồm một URI: "http://www.example.org/Books" và một phần nhận dạng

"Ontology" được cách nhau bởi kí hiệu #

Theo như quy ước, các không gian tên là những tài nguyên mà tạo ra các đa tài nguyên, thường là những URI được kết thúc bởi kí hiệu # Ví dụ:

"http://www.example.org/Books#" là một không gian tên Các tài nguyên không có URIref thì được gọi là các nút trắng; một nút trắng chỉ ra sự tồn tại

Trang 15

của tài nguyên không có sự đề cập rõ ràng về tham chiếu URIref của tài nguyên

 RDF (Resource Description Framework)

Khung mô tả tài nguyên RDF được W3C giới thiệu để cung cấp một cú pháp chuẩn để tạo, thay đổi và sử dụng các chú thích trong Web ngữ nghĩa Một mệnh đề RDF là một bộ ba có dạng: [chủđề thuộctính đốitượng] Trong

đó, chủ đề là tài nguyên mà được mô tả bằng thuộc tính và đối tượng Thuộc tính thể hiện mối quan hệ giữa chủ đề và đối tượng Còn đối tượng ở đây có thể là một tài nguyên hoặc một giá trị Ba thành phần trên trong RDF đều là các URI

Bộ ba RDF

Ví dụ : về mệnh đề RDF

Giả sử biểu diễn mệnh đề "The libary lends books”, ta có chủ đề là "The libary", thuộc tính là " lends ", đối tượng là " books " và các thông tin này có các URI tương ứng là "Http:/www.libary.org/ontology/

- Định nghĩa các lớp tài nguyên

Http:/www.libary.org/ontology/#libary

Http:/www.libary.org/ ontology/#books Http:/www.libary.org/ontology/#lends

Trang 16

- Định nghĩa các quan hệ giữa các lớp

- Định nghĩa các loại thuộc tính mà các lớp trên có

- Định nghĩa các mối quan hệ giữa các thuộc tính

 Ontology Vocabulary

Bộ từ vựng ontology được xây dựng trên cơ sở tầng RDF và RDFS, cung cấp biểu diễn ngữ nghĩa mềm dẻo cho tài nguyên web và có khả năng hỗ trợ lập luận Để xây dựng được các bộ từ vựng này, người ta đã sử dụng các ngôn ngữ ontology để biểu diễn chúng như: RDFS, OIL, DAML, DAML+OIL, OWL, Các ngôn ngữ này cung cấp khả năng biểu diễn và

hỗ trợ lập luận khác nhau và chúng dựa trên nền tảng là các ngôn ngữ logic mô tả tương ứng khác nhau

 Tầng Logic

Việc biểu diễn các tài nguyên dưới dạng các bộ từ vựng ontology có mục đích là để máy có thể lập luận được Mà cơ sở lập luận chủ yếu dựa vào logic Chính vì vậy mà các ontology được ánh xạ sang logic, cụ thể là

logic mô tả để có thể hỗ trợ lập luận Vì logic mô tả có biểu diễn ngữ

nghĩa hình thức (đặc trưng của lý thuyết mô hình), và cung cấp các dịch

vụ lập luận, là cơ sở để hỗ trợ máy có thể lập luận và hiểu tài nguyên

 Tầng Proof

Tầng này đưa ra các luật để suy luận Cụ thể từ các thông tin đã có ta có

thể suy ra các thông tin mới Ví dụ: A là cha của B, A là em trai C thì khi

đó ta có thông tin mới là C là bác của B Để có được các suy luận này thì

cơ sở là FOL (First-Order-Logic) Và tầng này hiện nay các nhà nghiên cứu đang xây dựng các ngôn ngữ luật cho nó như: SWRL, RuleML

 Tầng Trust

Đảm bảo tính tin cậy của các ứng dụng trên Web ngữ nghĩa Ví dụ: có

một người bảo x là xanh, một người khác lại nói x không xanh, như thế

Web ngữ nghĩa là không đáng tin cậy? Câu trả lời ở đây được xem xét trong các ngữ cảnh Mỗi ứng dụng trên web ngữ nghĩa sẽ có một ngữ cảnh cụ thể, chính vì thế các mệnh đề trên có thể nằm trong các ngữ cảnh khác nhau khi đó ngữ nghĩa tương ứng khác nhau nên các mệnh đề

đó vẫn đúng, đáng tin cậy trong ngữ cảnh của nó Để có được sự chứng minh về độ tin cậy thì các lập luận được áp dụng là không đơn điệu và có các cơ chế kiểm tra chứng minh kết hợp với công nghệ chữ ký điện tử để

Trang 17

xác nhận độ tin cậy Các ngôn ngữ chứng minh là ngôn ngữ cho ta chứng minh một mệnh đề là đúng hay sai

3 Nội dung web ngữ nghĩa

Để xây dựng hệ thống Web ngữ nghĩa thay thế cho World Wide Web hiện tại, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực và tập trung nghiên cứu với ba hướng chính sau:

- Chuẩn hoá các ngôn ngữ biểu diễn dữ liệu (XML) và siêu dữ liệu (RDF) trên Web

- Chuẩn hoá các ngôn ngữ biểu diễn Ontology cho Web có ngữ nghĩa

- Phát triển nâng cao Web có ngữ nghĩa (Semantic Web Advanced Development - SWAD)

 Chuẩn hoá các ngôn ngữ biểu diễn dữ liệu (XML) và các siêu dữ liệu (RDF) trên Web

Như chúng ta đã biết, World Wide Web đã rất thành công bởi ngôn ngữ XML XML đã làm cho công nghệ Web phát triển mạnh mẽ như hiện nay

Và Web ngữ nghĩa được phát triển trên nền Web hiện tại, trên nền XML, chúng ta có thể thấy rất rõ ngay trong sơ đồ kiến trúc của Web ngữ nghĩa Web ngữ nghĩa được bổ sung các chú thích ngữ nghĩa cho các tài nguyên Web, và W3C đã giới thiệu RDF là chuẩn cú pháp để tạo, thay đổi và sử dụng chú thích trong Web ngữ nghĩa Do vậy việc xây dựng ngôn ngữ chuẩn cho XML và RDF là thiết yếu để biểu diễn dữ liệu cho Web ngữ nghĩa Trong quá trình này, đã có một số cú pháp được đưa ra

để biểu diễn RDF như: Notation 3 (hay N3), XML/RDF, hay đồ thị các mệnh đề của RDF như đã trình bày ở trên Các cú pháp này hỗ trợ biểu diễn dữ liệu cho máy có thể hiểu được

 Chuẩn hoá các ngôn ngữ biểu diễn Ontology cho Web có ngữ nghĩa

Ontology đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp tài nguyên có thể truy nhập để xử lý tự động bằng cách cung cấp bộ từ vựng cho việc đánh dấu ngữ nghĩa của Web ngữ nghĩa Để biểu diễn Ontology cho phát triển Web

có ngữ nghĩa cần thiết đưa ra một ngôn ngữ chuẩn cho sự biểu diễn mềm dẻo, linh hoạt và đa dạng của tài nguyên Web Trong quá trình chuẩn hoá ngôn ngữ biểu diễn Ontology, một số ngôn ngữ được đề xuất với các khả năng biểu diễn tăng dần như: RDFS, DAML+OIL, OWL, và tiếp tục được mở rộng trong tương lai Các ngôn ngữ này có khả năng biểu diễn tăng dần nhưng tương ứng là khả năng quyết định giảm dần (độ phức tạp tăng dần) Và các ngôn ngữ biểu diễn Ontology được xây dựng phải cân bằng được khả năng biểu diễn và độ phức tạp tính toán Các ngôn ngữ này được xây dựng trên nền các chuẩn XML, RDF, và thường sử dụng cơ sở logic là logic mô tả để biểu diễn ngữ nghĩa và hỗ trợ lập luận

Trang 18

 Phát triển nâng cao Web ngữ nghĩa (Semantic Web Advanced Development - SWAD)

Các công việc chuẩn hoá các ngôn ngữ biểu diễn dữ liệu XML, siêu dữ liệu RDF hay ngôn ngữ biểu diễn Ontology là các công việc nền tảng, cơ

sở tạo ra chuẩn chung cơ sở để phát triển hệ thống và các ứng dụng trên Web ngữ nghĩa Việc đưa các chuẩn đó thành các thể hiện, các sản phẩm của hệ thống Web ngữ nghĩa là công việc của SWAD SWAD thực hiện nghiên cứu và đưa ra các thể hiện của Web ngữ nghĩa trên công nghệ cơ sở và nó cũng bổ sung, hoàn thiện các công nghệ cơ sở này Nó chỉ ra các công nghệ Web ngữ nghĩa được sử dụng như thế nào? Mục tiêu cụ thể của SWAD là sử dụng các công nghệ, kỹ thuật và các công cụ hiện có của Web ngữ nghĩa để tạo ra các chương trình vượt xa hơn tầm hiện có, phát triển các thể hiện thực tiễn và cung cấp các công cụ và các chuẩn mới cho Web ngữ nghĩa Để phát triển SWAD hiện tại đã có một

số dự án của các tổ chức thực hiện nghiên cứu và phát triển như: Europe, SWAD-DAML, SWAD-Simile, SWAD-Oxygen Hiện tại, ở Việt Nam, một dự án cấp Nhà nước đang nghiên cứu thực hiện trích rút tự động thông tin từ các trang Web về tin tức để xây dựng các ontology cho lĩnh vực này nhằm "tiếp nhận" công nghệ Web ngữ nghĩa khi có hệ thống mạng mới này

SWAD-VIII Một số hạn chế của RDF/RDFS

RDF và RDFS cho phép biểu diễn một vài tri thức ontology Mô hình cơ bản của RDF/RDFS liên quan đến tổ chức bộ từ vựng trong việc phân cấp: các quan hệ lớp con, thuộc tính con, các ràng buộc domain và range, các thể hiện của lớp Tuy nhiên một số các đặc điểm bị thiếu như sau:

 Tách rời các lớp: Thỉnh thoảng chúng ta muốn chỉ ra các lớp tách rời

nhau Ví dụ lớp Male và lớp Female là tách rời, nhưng trong RDFS chúng ta chỉ có thể để ở quan hệ lớp con, ví dụ: Female là lớp con của lớp Person

 Phạm vi giá trị của thuộc tính: rdfs:range định nghĩa dải giá trị của

thuộc tính áp dụng cho tất cả các lớp Vì vậy trong RDF Schema chúng ta không thể khai báo các ràng buộc với dải giá trị chỉ áp dụng với một vài lớp nhất định Ví dụ, trong RDFS chúng ta không thể định nghĩa bò chỉ ăn cỏ, trong khi các loài động vật khác cũng có thể ăn cỏ

 Kết hợp các lớp với nhau: Đôi khi chúng ta muốn xây dụng một lớp

mới được tạo ra từ việc kết hợp các lớp khác sử dụng hợp hoặc giao hoặc bù Ví dụ chúng ta có thể định nghĩa lớp Person bằng việc hợp hai lớp phân biệt là Male và Female RDF Schema không cho phép chúng ta định nghĩa như vậy

 Các ràng buộc về lực lƣợng: Chúng ta muốn các ràng buộc bao

nhiêu giá trị thuộc tính phân biệt có thể có hoặc bắt buộc Ví dụ: Chúng ta thích nói rằng một người có đúng hai cha mẹ, hoặc một

Định dạng
Số trang	36
Dung lượng	1 MB