Suy diễn trên mô hình bản thể học và ứng dụng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN UY SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2016 Phụ lục2: MẪU TRANG PHỤ BÌA LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN UY SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu Mạng máy tính LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐÌNH THANH HÀ NỘI - 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Suy diễn mơ hình thể học ứng dụng” thực dƣới hƣớng dẫn TS Lê Đình Thanh Tất nội dung tham khảo có trích dẫn rõ ràng, trung thực Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan Hà nội, ngày 23 tháng 11 năm 2016 Ngƣời cam đoan Nguyễn Văn Uy ii LỜI CẢM ƠN Lời xin chân thành cảm ơn thầy cô Khoa Công nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, thầy cô giảng dạy, dẫn truyền đạt cho kiến thức quý báu suốt thời gian học tập nghiên cứu trƣờng Tôi xin bày tỏ cảm ơn đặc biệt tới thầy TS Lê Đình Thanh định hƣớng cho lựa chọn đề tài, đƣa nhận xét quý giá trực tiếp hƣớng dẫn tơi suốt q trình nghiên cứu hồn thành luận văn tốt nghiệp Tơi xin chân trọng cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên, hƣởng ứng, giúp đỡ nhiệt tình đến tơi trình học tập nghiên cứu Hà nội, ngày 23 tháng 11 năm 2016 Ngƣời thực Nguyễn Văn Uy iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 BẢN THỂ HỌC 1.3 CÁC THÀNH PHẦN CỦA BẢN THỂ HỌC 1.4 PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG BẢN THỂ HỌC 1.5 THỂ HIỆN BẢN THỂ HỌC BẰNG OWL 10 1.5.1 Khái quát 10 1.5.2 Các thành phần tài liệu OWL 11 1.5.3 Ví dụ 21 1.6 CÔNG CỤ HỖ TRỢ PHÁT TRIỂN BẢN THỂ HỌC 27 CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC .28 2.1 QUY TẮC SUY DIỄN 28 2.2 NGÔN NGỮ BIỂU DIỄN QUY TẮC SUY DIỄN 29 2.2.1 RuleML 29 2.2.2 SWRL 31 2.2.3 SPARQL 37 2.3 JENA FRAMEWORK 51 2.4 MỘT SỐ VÍ DỤ SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 53 2.4.1 Suy diễn lớp (Classes Inferences) 56 2.4.2 Suy diễn thể (Intence Inferences) 56 2.5 SỰ PHÂN PHỐI TRÊN NHỮNG QUY TẮC 57 CHƢƠNG PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM 63 3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 63 3.2 GIẢI PHÁP THỰC HIỆN 63 3.3 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 65 3.3.1 Xây dựng thể học (Ontology) 65 3.3.2 Suy diễn phát triển hệ thống 69 3.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ỨNG DỤNG 74 KẾT LUẬN 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 Tên thuật ngữ API BGP DAML GGP IRI OWL Ontology RDF RDFS SQL URI WWW XML RuleML SWRL SPARQL Class Property Individuals HTML v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MINH HỌA Hình 1-1: Cấu trúc Semantic Web [1] Hình 1-2: Chia sẻ thể học cho ứng dụng [2] Hình 1-3:Một mơ hình thể học [3] Hình 1-5: Class subClasses Ontology African wildlife 22 Hình 2-1: Cấu trúc máy suy diễn Jena 52 Hình 2-2: Hình ảnh minh họa lớp thể học 54 Hình 2-3: Những thuộc tính đối tƣợng (Object property) 55 Hình 2-4: Mơ tả cá thể 55 Hình 2-5: mơ tả phân phối lớp (class) ontology 60 Hình 2-6: Phân cấp lớp individuals 61 Hình 3-1: Project Application_Theis Application_SemanticWeb 64 Hình 3-1-1: Cấu trúc mơ hình giao tiếp ngƣời dùng với hệ thống 65 Hình 3-2: Hình ảnh mơ hình thể học ontology_caytrong.owl .66 Hình 3-3: Mơ tả phân cấp lớp ontology 67 Hình 3-4: Individual Mùa vụ thuộc tính mơ tả cho 68 Hình 3-5: Individual trồng thuộc tính mơ tả cho .68 Hình 3-6: Các thuộc tính đối tƣợng 68 Hình 3-7: Thuộc tính Data Property 69 Hình 3-8: Chức gợi ý trồng theo tiêu chí ngƣời làm vƣờn 70 Hình 3-9: Suy diễn chức yếu tố ánh sáng ƣa thích loại trồng 71 Hình 3-10: Suy diễn chức đƣa dễ gieo, trồng 72 Hình 3-11: Suy luận khó gieo trồng 73 Hình 3-12: Suy diễn trồng phù hợp với mùa xuân 74 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1-1: Các kiểu liệu OWL 20 Bảng 3-1: Những thể (individuals) ontology 66 MỞ ĐẦU Ngày nay, hầu nhƣ thông tin cần thiết mặt đời sống xã hội nhƣ y tế, giáo dục, kinh tế, trị, pháp luật,… dễ dàng tìm thấy mơi trƣờng mạng Internet Ngƣời sử dụng Web tìm thông tin cách địa URL theo liên kết để tìm tài nguyên mong đợi Với nhu cầu thông tin ngày lớn ngƣời, khả đáp ứng thông tin trở lên thiết Kỹ thuật Web tạo khó khăn việc rút trích, bảo trì phát triển thơng tin Máy tính đƣợc dùng nhƣ thiết bị gửi trả thông tin Chúng truy xuất khả thực cần thiết, chúng hỗ trợ mức giới hạn việc truy xuất xử lý thông tin Kết ngƣời sử dụng phải phải gánh vai trách nhiệm truy cập xử lý thơng tin mà cịn rút trích thơng dịch thông tin Để khắc phục yếu điểm Web khái niệm “Semantic Web” đời Semantic Web mở rộng Web mà thơng tin đƣợc xử lý cách tự động máy tính, làm cho ngƣời máy tính hợp tác với Mơ hình thể học lĩnh vực chun mơn cấu trúc liệu đƣợc xây dựng cách đơn giản, cô đọng, nhƣng phải đầy đủ Mục tiêu mô tả rõ ràng tri thức lĩnh vực chun mơn Suy diễn mơ hình thể học thao tác giúp ta khai thác hiệu thể học này, khơng thực q trình suy diễn thể học có chức nhƣ kho chứa mà thơi Suy diễn quy tắc suy kiến thức mới, kiến thức tiềm ẩn cần thiết dựa kiện đƣợc biết đến trƣớc mang lại hiệu to lớn cho hệ Web ngữ nghĩa Luận văn nghiên cứu suy diễn mơ hình thể học cách xây dựng tập quy tắc suy diễn, qua củng cố thêm mơ tả mơ hình thể học lĩnh vực, cuối việc xây dựng ứng dụng sử dụng nghiên cứu cho lý thuyết này, với tên: “Chƣơng trình hỗ trợ cho ngƣời làm vƣờn” Ngoài phần mở đầu kết luận, nội dung luận văn đƣợc chia làm chƣơng, đó: Chương Mơ hình thể học: Trình bày khái niệm đề tài, nhắc lại khái niệm Semantic Web Bản thể học Chƣơng giải đáp câu hỏi nhƣ Semantic Web gì, lợi ích nó, thành phần Semantic Web Đi sâu nghiên cứu Ontology, cấu trúc nó, cách thức xây dựng Ontology Chương Suy diễn mơ hình thể học: Trong chƣơng chúng tơi trình bày nội dung xây dựng tập luật để suy diễn mơ hình ontology với ngơn ngữ RuleML, SWRL SPARQL Cấu trúc hỗ trợ máy suy diễn Jena Framework Ví dụ việc suy diễn mơ hình thể học cụ thể Chương Phát triển ứng dụng thử nghiệm: Xây dựng hệ thống Semantic Web bao gồm việc xây dựng mơ hình thể học (ontology model), Suy diễn mơ hình thể học cách xây dựng tập luật suy diễn cho chức hệ thống Cuối việc tổng kết kết đạt đƣợc mặt hạn chế đề tài, đồng thời phát triển hệ thống tƣơng lai 64 Hình 3-1: Project Application_Theis Application_SemanticWeb Sử dụng Jena Framework đóng vai trị máy suy luận, với giao diện hoạt động ngƣời dùng hệ thống nhƣ hình sau: 65 Hình 3-1-1: Cấu trúc mơ hình giao tiếp người dùng với hệ thống 3.3 Xây dựng ứng dụng 3.3.1 Xây dựng thể học (Ontology) Dƣới hình ảnh thu gọn thể học: 66 Hình 3-2: Hình ảnh mơ hình thể học ontology_caytrong.owl Bảng loại trồng mùa vụ (những thể – individuals ) ontology bao gồm: Loại trồng mùa vụ Cay_cho_cu Cay_cho_qua Cay_gia_vi Cay_thao_duoc Hoa Ngu_coc Rau Mua_vu Bảng 3-1: Những thể (individuals) ontology Những lớp (Classes) Ontology đƣợc thể phân cấp nhƣ sau: 67 Hình 3-3: Mơ tả phân cấp lớp ontology Trong ý mơ tả lớp cây_gia_vi lớp cây_thảo_dƣợc Các Individuals thuộc tính đặc biệt loại trồng mùa vụ đƣợc thể nhƣ hình sau: 68 Hình 3-4: Individual Mùa vụ thuộc tính mơ tả cho Hình 3-5: Individual trồng thuộc tính mơ tả cho Các thuộc tính Object Property Data Property bao gồm: - coThanhvien: có thành viên, dùng để mơ tả loại trồng có trồng - laThanhvienCua: thành viên của, dùng để mô tả trồng cụ thể thuộc loại trồng - tieptheo: tiếp theo, dùng để mô tả mùa vụ sau mùa vụ, ví dụ tieptheo Mua_xuan Mua_ha,… Hình 3-6: Các thuộc tính đối tượng Các thuộc tính Data Property bao gồm: Các thuộc tính mùa vụ: 69 - anhsang: mô tả ánh sáng mùa vụ - cap_do_gio: mô tả cấp độ gió mùa vụ - do_am: mơ tả độ ẩm trung bình mùa vụ - nhiet_do: mơ tả nhiệt độ trung bình mùa vụ Các thuộc tính trồng: - anh_sang_ua_thich: mơ tả ánh sáng trung bình mà trồng ƣa thích - do_am_ua_thich: mơ tả độ ẩm trung bình mà trồng ƣa thích - kha_nang_chiu_gio: mơ tả khả chịu gió trồng - nhiet_do_ua_thich: mơ tả nhiệt độ ƣa thích trồng - suc_de_khang: mô tả sức đề kháng trồng - thoi_gian_sinh_truong: mô tả thời gian sinh trƣởng trồng Dƣới hình ảnh cho thuộc tính Data Property: Hình 3-7: Thuộc tính Data Property 3.3.2 Suy diễn phát triển hệ thống Để suy diễn chức hệ thống ta xây dựng tập luật suy diễn, tập luật suy diễn đƣợc xây dựng nhằm mục đích truy vấn suy luận mơ hình thể học nhằm đƣa kết phù hợp với yêu cầu Một luật suy diễn bao gồm nhiều luật Ở ta sử dụng ngơn ngữ truy vấn SPARQL (đã đƣợc giới thiệu chƣơng trƣớc) Hình ảnh giao diện hệ thống, thực chức gợi ý trồng mà ngƣời dùng muốn trồng theo tiêu chí phù hợp 70 Hình 3-8: Chức gợi ý trồng theo tiêu chí người làm vườn Những đặc tính quan trọng trồng lƣợng ánh sáng ƣa thích, điều đƣợc suy diễn với quy tắc ngữ nghĩa sau: String queryString = "PREFIX garden: " + "SELECT ?x ?z " + " WHERE { + "?x garden:sun_preference ?z " + "}"; 71 Hình 3-9: Suy diễn chức yếu tố ánh sáng ưa thích lo ại tr ồng Những dễ trồng mà có Sức đề kháng tốt thời gian thu hoạch ngắn Điều đƣợc suy diễn nhờ luật sau: String queryString = "PREFIX garden: " + "SELECT ?x ?z " + "WHERE {" + "{?x garden:hardiness_zone ?z " + " ?x garden:hardiness_zone \"" + "Tot" + "\" " + " ?x garden:harvest_duration \"" + "it_hon_3" + "\" " + "}" + + + + + "UNION" "{?x garden:hardiness_zone ?z " " ?x garden:hardiness_zone \"" + "Tot" + "\" " " ?x garden:harvest_duration \"" + "it_hon_6" + "\" " "}" + "}"; 72 Hình 3-10: Suy diễn chức đưa dễ gieo, tr ồng Những khó gieo trồng có Sức đề kháng thời gian thu hoạch dài Điều đƣợc suy diễn nhờ luật sau: String queryString = "PREFIX garden: " + "SELECT ?x ?z " + "WHERE {" + "{?x garden:hardiness_zone ?z " + " ?x garden:hardiness_zone \"" + "Yeu" + "\" " + " ?x garden:harvest_duration \"" + "it_hon_24" + "\" " + "}" + + + + + + "UNION" "{?x garden:hardiness_zone ?z " " ?x garden:hardiness_zone \"" + "Yeu" + "\" " " ?x garden:harvest_duration \"" + "it_hon_12" + "\" " "}" "}"; 73 Hình 3-11: Suy luận khó gieo trồng Những trồng mà phù hợp với mùa vụ cụ thể đƣợc suy diễn nhờ vào luật suy diễn sau: String queryString = "PREFIX caytrong: " +"SELECT ?x ?as ?da ?gio ?nd ?sdk ?tgst " +"WHERE {" + "?x caytrong:anh_sang_ua_thich ?as " + "?x caytrong:do_am_ua_thich ?da " + "?x caytrong:kha_nang_chiu_gio ?gio " + "?x caytrong:nhiet_do_ua_thich ?nd " + "?x caytrong:suc_de_khang ?sdk " + "?x caytrong:thoi_gian_sinh_truong ?tgst " + "}"; Sau lọc theo luật mùa vụ phù hợp: String queryString = "PREFIX muavu: " + "SELECT ?mua ?as ?cdgio ?da ?nd " + "WHERE {" + "?mua muavu:anh_sang ?as " + "?mua muavu:cap_do_gio ?cdgio " + "?mua muavu:do_am ?da " + "?mua muavu:nhiet_do ?nd " + "} "; Ví dụ với mùa xuân ta so sánh thuộc tính trồng thuộc tính mua vụ: if (anh_sang_ut_new.equals(as_mx) && do_am_ut_new.equals(da_mx) && nhiet_do_ut_new.equals(nd_mx) && kn_chiu_gio_new.equals(cd_gio_mx)) { 74 / hiển thị kết System.out.print(i + ", " + mua + " -> "); System.out.print(caytrong_new + " -> "); System.out.print(as + " |"); System.out.print(da + " |"); System.out.print(gio + " |"); System.out.print(nd + " |"); System.out.print(sdk + " |"); System.out.println(tgst); } Và kết nhận đƣợc là: Hình 3-12: Suy diễn trồng phù hợp với mùa xuân 3.4 Đánh giá kết ứng dụng Ứng dụng Semantic Web đƣợc xây dựng gồm hai thành phần là: Xây dựng Ontology lĩnh vực trồng đặc tính nó, việc xây dựng nhiều tập luật suy diễn mơ hình ontology Việc xây dựng Ontology mô tả đầy đủ, chi tiết nội dung yếu tố quan trọng trồng – đặc tính quan trọng trồng, đặc tính mùa vụ riêng biệt Những điều lý giải số trồng lại trồng mùa vụ này, số trồng khác lại trồng mùa vụ khác Việc xây dựng ứng dụng Semantic Web có sử dụng việc suy diễn mơ hình thể học trồng hiệu Mặt mạnh ứng dụng loại khả khai thác chức cần thiết hiệu thông minh, mềm dẻo nhờ vào việc xây dựng nhiều tập luật suy diễn cách dễ dàng Hệ thống trợ giúp cho ngƣời dùng khai thác chức giao diện Web Internet dễ dàng cách đƣờng dẫn URL nơi, nên dễ dàng hiệu 75 KẾT LUẬN Với nhu cầu thông tin ngày lớn ngƣời, khả đáp ứng thông tin trở lên thiết Kỹ thuật Web tạo khó khăn việc rút trích, bảo trì phát triển thơng tin Máy tính đƣợc dùng nhƣ thiết bị gửi trả thông tin Chúng truy xuất khả thực cần thiết, chúng hỗ trợ mức giới hạn việc truy xuất xử lý thông tin Kết ngƣời sử dụng phải phải gánh vai trách nhiệm truy cập xử lý thông tin mà cịn rút trích thơng dịch thơng tin Để khắc phục yếu điểm Web khái niệm “Semantic Web” đời Semantic Web mở rộng Web mà thông tin đƣợc xử lý cách tự động máy tính, làm cho ngƣời máy tính hợp tác với Suy diễn mơ hình thể học thao tác giúp ta khai thác hiệu thể học, khơng thực trình suy diễn thể học có chức nhƣ kho chứa mà thơi Suy diễn quy tắc suy kiến thức mới, kiến thức tiềm ẩn cần thiết dựa kiện đƣợc biết đến trƣớc mang lại hiệu to lớn cho hệ Web ngữ nghĩa Những điều mà luận văn làm đƣợc là: luận văn nghiên cứu suy diễn mơ hình thể học cách xây dựng tập quy tắc suy diễn, qua củng cố thêm mơ tả mơ hình thể học lĩnh vực, cuối việc xây dựng ứng dụng sử dụng nghiên cứu cho lý thuyết này, tạm đặt tên: “Chƣơng trình hỗ trợ cho ngƣời làm vƣờn” Trong việc nghiên cứu lý thuyết làm rõ số công nghệ nhƣ: - Nghiên cứu tìm hiểu cơng nghệ Semantic Web - Nghiên cứu thành phần cấu thành mơ hình thể học, từ chủ động xây dựng thể học - Nghiên cứu ngôn ngữ mô tả liệu OWL (Ontology Web Language) - Nghiên cứu phƣơng pháp suy luận mơ hình thể học Xây dựng quy tắc suy diễn, truy vấn khai thác thông tin thể học - Nghiên cứu Framework Jena, việc hỗ trợ máy suy luận (Inference engine) Việc xây dựng ứng dụng mô tả bao gồm cơng việc nhƣ sau: 76 - Xây dựng hồn chỉnh thể học đặt tên là: ontology_caytrong.owl; làm rõ đƣợc chất tri thức trồng thuộc tính mùa vụ loại trồng - Phân tích thành phần chức trồng, đặc tính mùa vụ trồng - Xây dựng số tập luật suy diễn nhằm mục đích suy diễn chức mong muốn hệ thống nhƣ: đƣa trồng phù hợp với mùa vụ: mùa xuân, mùa hạ, mùa thu, mùa đơng; khai thác đặc tính loại trồng; khai thác đặc tính mùa vụ; Tìm trồng theo tiêu chí ngƣời trồng cây,… Luận văn đạt đƣợc số kết mong muốn, thấy đƣợc ƣu việt hệ Semantic Web – hệ Web 3.0, ngôn ngữ truy vấn, khả suy diễn mà sinh thông tin dựa ontology, giúp cải thiện đáng kể khả khai thác thông tin mơi trƣờng web Vì thực thể học(ontology) gắn liền với lĩnh vực cụ thể thực tiễn chun mơn, thực hệ chun gia, việc xây dựng đủ tốt để đáp ứng cho ứng dụng việc đòi hỏi nhiều công sức nghiên cứu chuyên ngành Những mặt hạn chế luận văn: - Xây dựng thể học lĩnh vực chƣa hoàn chỉnh, chƣa đủ tốt để phục vụ ứng dụng - Xây dựng tập luật để hỗ trợ suy diễn chƣa hiệu việc sinh thơng tin mới, thơng tin hữu ích Cơng việc nghiên cứu tiếp theo: Tìm hiểu lĩnh vực chun mơn, sâu ứng dụng thực tiễn qua xây dựng lên thể học lĩnh vực Sau xây dựng suy diễn nó, phục vụ mục đích sống nhƣ: y tế, giáo dục, kinh doanh, môi trƣờng,… 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [27] Hoàn Nguyễn Tuấn Minh, Hoàng Hữu Hạnh (2011) Tạp chí khoa học - Đại học Huế Các ngôn ngữ truy vấn RDF: Đánh giá tổng quan So sánh đặc tính ngơn ngữ [29] Vũ Bội Hằng (2005), Phát quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân – kết từ văn bản, Luận văn cao học, Trƣờng Đại học Công nghệ Tiếng Anh: [1] https://www.w3.org/2000/Talks/1206-xml2k-tbl/slide10-0.html [2] Vagan Terziyan (2010) AI Department, Kharkov National University of Radioelectronics /MIT Department, University of Jyvaskyla Advanced It from multiagents to Semantic Web http://www.cs.jyu.fi/ai/Advanced_IT-2010.pdf [3] Christian Bizer, Freie Universität Berlin, Germany Tom Heath, Talis Information Ltd, United Kingdom Tim Berners-Lee, Massachusetts Institute of Technology, USA Special Issue on Linked Data, International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS) http://linkeddata.org/docs/ijswis-special-issue [4] D Lenat and R Guha (1990) Building Large Knowledge Based Systems: Representation and Inference in the Cyc Project Addison-Wesley Publishing http://www.jimdavies.org/summaries/lenat1990-1.html [5] Jean Vincent Fonou-Dombeu and Magda Huisman (2011) Semantic-Driven e Government: Application of Uschold and King Ontology Building Methodology for Semantic Ontology Models Development [6] Fox, M.S and Gruninger, M (1994) Ontologies for enterprise integration, Proceedings of the Second International Conference on Cooperative Information Systems, pages 82-89 [7] http://owl.man.ac.uk/2003/why/latest/ [8] Seongwook Youn, Dennis McLeod (2006) University of Southern California, Los Angeles, USA Dennis McLeod University of Southern California, Los Angeles, USA Ontology Development Tools for Ontology – based Knowledge Management [9] SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML W3C Member Submission 21 May 2004 http://www.w3.org/Submission/SWRL/ [10] Matthew Horridge (2011) A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Protégé4 and CO-ODE Tools Edition 1.3 The University Of Manchester 78 [20] Jena - A Semantic Web Framework for Java Project homepage http://jena.sourceforge.net [21] Dave Beckett, R.V Guha (2004), RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema, W3C Recommendation 10 February 2004, http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ [22] Frank Manola, Eric Miller(2004), RDF Primer, W3C Recommendation 10 February2004, http://www.w3.org/TR/rdf-primer/ [23] Harold Boley, Said Tabet, and Gerd Wagner Design Rationale of RuleML(2001): A Markup Language for Semantic Web Rules In Proc Semantic Web Working Symposium (SWWS‟01) Stanford University, July/August 2001 [24] OWL 2: Proflles, http://www.w3.org/TR/owl2-profiles (2009) [25] G Meditskos, N Bassiliades (2009), Rule-based OWL Reasoning Systems: Implementations, Strengths and Weaknesses, Handbook of Research on Emerging Rule Based Languages and Technologies: Open Solutions and Approaches, IGI Global, ISBN Number 978-1-60566-402-6, 2009 [26] G Meditskos, N Bassiliades(2008), Combining a DL Reasoner and a Rule Engine for Improving Entailment-Based OWL Reasoning, in: 7th International Semantic Web Conference (ISWC 2008), Karlsruhe, Germany, 2008 Website: [11] http://www.w3.org/People/Berners-Lee/Weaving/Overview.html [12] http://www.semanticweb.org [13] https://jena.apache.org/index.html [14] https://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ [15] http://dior.ics.muni.cz/~makub/owl/ [16] https://docs.marklogic.com/guide/semantics/inferencing [17] http://owl.man.ac.uk/2003/why/latest/ [18] http://webprotege.stanford.edu/#List:coll=Home; [19] http://protegewiki.stanford.edu/wiki/Protege_Ontology_Library ... CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC Sau chương trả lời câu hỏi sau: - Suy diễn thể học với quy tắc suy diễn nào? - Các ngôn ngữ biểu diễn quy tắc suy diễn mơ hình thể học? - Máy suy diễn hỗ... dụ việc suy diễn mơ hình thể học cụ thể Chương Phát triển ứng dụng thử nghiệm: Xây dựng hệ thống Semantic Web bao gồm việc xây dựng mơ hình thể học (ontology model), Suy diễn mơ hình thể học cách... 1.6 CÔNG CỤ HỖ TRỢ PHÁT TRIỂN BẢN THỂ HỌC 27 CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC .28 2.1 QUY TẮC SUY DIỄN 28 2.2 NGÔN NGỮ BIỂU DIỄN QUY TẮC SUY DIỄN 29 2.2.1 RuleML