Ứng dụng web ngữ nghĩa trong tìm kiếm thông tin về luật

Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Đoàn Huỳnh Cẩm Duyên Trang phụ bìa ỨNG DỤNG WEB NGỮ NGHĨA TRONG TÌM KIẾM THƠNG TIN VỀ LUẬT Chun ngành : Cơng nghệ thơng tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS Cao Tuấn Dũng Hà Nội – Năm 2012 Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin “Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật” cơng trình nghiên cứu thực cá nhân, thực sở nghiên cứu lý thuyết hướng dẫn khoa học Tiến sĩ: Cao Tuấn Dũng Tôi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Hà Nội, ngày 24 tháng 03 năm 2012 Tác giả Đoàn Huỳnh Cẩm Duyên LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học viết luận văn này, tơi xin chân thành cảm ơn đến q thầy cô Viện Công nghệ thông tin Truyền Thông, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tận tình dạy bảo thời gian học Tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Tiến Sĩ Cao Tuấn Dũng dành nhiều thời gian nhiệt huyết để hướng dẫn tơi hồn thành luận văn Nhân đây, xin cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Nha Trang thầy cô khoa Công nghệ thông tin tạo điều kiện cho lớp cao học Công nghệ thông tin 2009 Nha Trang học tập thuận lợi Mặc dù cố gắng hoàn thiện luận văn, nhiên chắn cịn nhiều thiếu sót, mong góp ý q báu q thầy bạn Hà Nội, ngày 24 tháng 03 năm 2012 Tác giả Đoàn Huỳnh Cẩm Duyên Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, TỪ VIẾT TẮT STT Thuật ngữ Diễn giải HTML HyperText Markup Language RDF Resource Description Framework XML Extensible Markup Language URI Uniform Resource Identifier Semantic Web Web ngữ nghĩa RDFS RDF schema Individuals Thể Classes Các lớp khái niệm Properties Thuộc tính 10 Reification Tuyên bố gián tiếp 11 Annotation Chú thích Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật DANH MỤC CÁC BẢNG STT Nội dung bảng Trang 1.1 Cú pháp RDF 37 3.1 Bảng tóm tắt từ vựng lớp RDF 49 3.2 Bảng tóm tắt từ vựng thuộc tính RDF 50 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ STT Danh mục hình Trang 1.1 Một đề xuất nguồn gốc Web với CERN 10 1.2 Sơ đồ phát triển tính thơng minh liệu 11 1.3 Kiến trúc web ngữ nghĩa 13 1.4 Bộ ba RDF 15 1.5 Đồ thị RDF gồm hai mệnh đề 16 2.1 Mối quan hệ thành phần ba 25 2.2 Phát biểu RDF đơn giản 26 2.3 Những phát biểu tài nguyên 26 2.4 Các thông tin bổ sung cho John Smith 30 2.5 Minh họa kiểu Plain Literal 34 2.6 Kiểu Typed Literal biểu diễn cho tuổi John Smith 35 2.7 Minh họa kiểu Typed Literal 36 Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật 2.8 Ví dụ phát biểu phát biểu 39 2.9 Các lớp thuộc tính 42 2.10 Lớp phân cấp cho RDFS 43 2.11 Những ràng buộc RDFS 48 4.1 Xác định thuật ngữ 69 4.2 Ví dụ xác định class 70 4.3 Ontology theo cách thứ nhất: đưa thông tin vào annotation 71 4.4 Thành phần luật lao động 74 4.5 Mơ tả phân tích điều luật 75 4.6 Ontology luật lao động biểu diễn Protégé 76 4.7 Màn hình 81 4.8 Màn hình tìm kiếm annotation 82 4.9 Màn hình trả kết qủa tìm kiếm Annotation 82 4.10 Màn hình cho phép tìm kiếm theo chủ đề 83 4.11 Kết tìm kiếm theo chủ đề “Người học nghề” 84 4.12 Màn hình sử dụng câu hỏi để tìm kiếm thơng tin 84 4.13 Màn hình hiển thị kết sau người dùng đặt câu hỏi 85 4.14 Màn hình truy vấn SPARQL 86 Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hiện tại, với nước có đến 65% dân số độ tuổi lao động lao động với trình độ hạn chế Việt Nam, việc tăng cường hỗ trợ cho người lao động luật pháp việc vô cần thiết Bộ luật lao động Việt Nam ban hành nhằm bảo vệ quyền làm việc lợi ích hợp pháp người lao động Tuy nhiên, thực tế đa phần người lao động Việt Nam, đặc biệt lao động phổ thông chưa tiếp cận với Luật Khi có việc khơng mong muốn xảy ra, người lao động thường phải làm khơng có hiểu biết rõ quyền lợi nghĩa vụ Xuất phát từ thực tế đó, em nhận thấy việc nghiên cứu để xây dựng cơng cụ tìm kiếm nội dung luật lao động việc cần thiết để giúp người quan tâm nói chung người lao động nói riêng có hiểu biết tốt luật lao động Tuy nhiên, với cách xây dựng cơng cụ tìm kiếm theo từ khóa nay, việc tiếp cận với luật với nhiều chương điều phức tạp thật khó khăn với người sử dụng Vì vậy, cần có phương pháp tiếp cận tốt để giúp người quan tâm đến luật dễ dàng tìm kiếm thơng tin Trên giới, có nhiền nghiên cứu báo toán ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật, Việt Nam, việc ứng dụng Web ngữ nghĩa lĩnh vực luật pháp Vì thế, hướng dẫn cán hướng dẫn khoa học Tiến sĩ Cao Tuấn Dũng, em chọn tìm hiểu Web ngữ nghĩa, công nghệ phát triển để làm sở thực công cụ hỗ trợ tìm kiếm thơng tin Luật pháp nói chung Bộ luật lao động nói riêng Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Theo đánh giá em, đề tài tương đối khó với nhiều vấn đề kỹ thuật Trong phạm vi điều kiện khả em, mục đích, đối tượng phạm vi nghiên cứu xác định sau: - Nghiên cứu tổng quan chung Web ngữ nghĩa - Nghiên cứu ontology: • Các ngơn ngữ biểu diễn ontology RDF/RDFS, OWL • Tìm hiểu cơng cụ soạn thảo ontology: Protégé • Nghiên cứu cơng nghệ, kỹ thuật - Nghiên cứu ngôn ngữ truy vấn SPARQL - Nghiên cứu cách thức tạo, sử dụng luật suy diễn cho OWL - Nghiên cứu thư viện hỗ trợ quản lý ontology với ngôn ngữ java: Jena - Tạo ontology luật lao động sử dụng ontology để cài đặt ứng dụng tìm kiếm thơng tin Luật Cấu trúc luận văn Phần nội dung luận văn chia thành chương, đó: Chương - Tổng quan: Giới thiệu Tổng quan Semantic Web Chương - Ontology Semantic Web: Giới thiệu ontology quy trình thiết kế ontology để chứa liệu ngữ nghĩa Chương – SPARQL – Ngôn ngữ truy vấn cho RDF: Chương giới thiệu ngôn ngữ SPARQL, cách sử dụng cú pháp SPARQL để truy vấn liệu từ ontology Chương – Áp dụng Semantic web tìm kiếm thông tin luật lao động: Giới thiệu cách thức em nghiên cứu xây dựng ontology Luật lao động, từ xây dựng phần mềm tìm kiếm thơng tin Luật lao động Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật PHẦN NỘI DUNG Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thông tin Luật Chương I – TỔNG QUAN 1.1 Nguồn gốc mục tiêu web ngữ nghĩa World Wide Web (gọi tắt Web) trở thành kho tàng thông tin khổng lồ nhân loại môi trường chuyển tải thông tin thiếu thời đại công nghệ thông tin ngày Sự phổ biến bùng nổ thông tin Web đặt thách thức làm để khai thác thông tin Web cách hiệu quả, mà cụ thể để máy tính trợ giúp xử lý tự động chúng Muốn vậy, trước hết máy tính phải hiểu thông tin tài liệu Web, hệ Web thông tin biểu diễn dạng người đọc hiểu Các chuyên gia dự đoán, bề web (surface web) chứa khoảng đến tỷ trang tài liệu khi, phần sâu web chứa đến 550 tỷ trang tài liệu Có khoảng 200.000 website có tầng thông tin sâu, khoảng 1/2 số thông tin nằm sở liệu có chủ đề riêng biệt Khoảng 95% thông tin website có tầng thơng tin sâu cho phép đa số người dùng khai thác miễn phí Nhưng nay, hầu hết cơng cụ tìm kiếm tài liệu web coi tìm kiếm hiệu chủ yếu tìm kiếm bề web Trong tầng sâu web chứa khối lượng thơng tin khổng lồ thường có giá trị cho nhà nghiên cứu, học giả hay đơn người thích tìm hiểu Bên cạnh đó, trang web có đường liên kết với trang web khác nên việc tìm kiếm trở nên khó khăn Ngồi ra, thơng tin tìm kiếm không theo chủ đề mà vấn đề tìm thoả theo từ khố đơn thuần, kết tìm kiếm phải người chọn lại theo chủ đề mong muốn Chính vấn đề thúc đẩy đời ý tưởng Web ngữ nghĩa (Semantic Web), hệ Web, mà cha đẻ World Wide Web Tim Berners-Lee đề xuất vào năm 1998 Web ngữ nghĩa mở rộng Web mà thơng tin định nghĩa rõ ràng cho người máy tính làm việc với cách hiệu Mục tiêu Web có ngữ nghĩa để Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật phát triển chuẩn chung cơng nghệ cho phép máy tính hiểu nhiều thông tin Web, cho chúng hỗ trợ tốt việc khám phá thơng tin, tích hợp liệu, tự động hóa công việc 1.2 Khái niệm Semantic Web Tim Berners-Lee đưa hai vấn đề web ngữ nghĩa, tạo cho Web mơi trường cộng tác tốt vấn đề thứ hai máy hiểu xử lý tự động thơng tin Web Hình 1.1 biểu diễn nhìn chất nguồn gốc Web Tim Berners-Lee Cái nhìn phức tạp phức tạp nhiều so với việc lọc trang HTML từ dịch vụ Web Nhưng hình này, có mối quan hệ thông tin như: "includes", "describes", "rote", mối quan hệ tài nguyên mà web khơng có Và quan hệ đưa vào web ngữ nghĩa cần thiết, để máy hiểu xử lý thơng tin tự động web Các quan hệ gọi siêu liệu Cơng nghệ để có siêu liệu công nghệ RDF (Resource Description Framework) Hình 1.1- Một đề xuất nguồn gốc Web với CERN Trang 10 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Ví dụ, với yêu cầu “hiển thị nội dung điều luật nói người lao động”, ta cần viết code truy vấn sau: Model model = ModelFactory.createDefaultModel(); model.read(in, ""); String prolog = "PREFIX rdf: PREFIX owl: PREFIX xsd: PREFIX rdfs: " ; String queryString = prolog + "PREFIX onto: SELECT ?dl ?content WHERE { ?dl rdf:type onto:dieu ?dl onto:noi_ve onto:"+cauhoi+" ?dl onto:co_noi_dung ?content }"; Query query = QueryFactory.create(queryString) ; QueryExecution qexec = QueryExecutionFactory.create(queryString, model) ; Kết hiển thị cách xác nội dung tất điều luật có nói “người lao động” 4.3 Thiết kế phần mềm mô ứng dụng tìm kiếm thơng tin Bộ luật lao động Trong điều kiện thời gian lực em có hạn, em tạo phần mềm nhỏ, mơ ứng dụng tìm kiếm thơng tin Bộ Luật lao động Trang 80 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Web ngữ nghĩa Phần mềm viết ngơn ngữ Java, có sử dụng cơng cụ Protégé Jena q trình viết Sau đây, xin giới thiệu giao diện số chức chương trình Màn hình giao diện chính, cho phép người sử dụng lựa chọn phương thức tìm kiếm Hình 4.7 – Màn hình Trên hình chính, người sử dụng có bốn chọn lựa tìm kiếm: - Tìm kiếm dựa vào comment: tức em sử dụng liệu có chứa nội dung điều luật annotation ontology - Tìm kiếm dựa theo chủ đề: Em sử dụng liệu ngữ nghĩa suy diễn, cho phép người sử dụng tìm kiếm thông tin theo chủ đề gợi ý sẵn - Tìm kiếm dựa theo câu hỏi: Em sử dụng liệu ngữ nghĩa suy diễn, cho phép người sử dụng tìm kiếm thơng tin theo câu hỏi đặt - Tìm kiếm SPARQL: Cho phép người sử dụng sử dụng ngơn ngữ truy vấn SPARQL để tìm kiếm thông tin ontology, với lựa chọn này, yêu cầu người sử dụng phải có hiểu biết ontology luật lao động Nếu người sử dụng chọn lựa chọn đầu tiên, hình tìm kiếm dựa vào annotation ra: Trang 81 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Hình 4.8 – Màn hình tìm kiếm annotation Giả sử, người dùng đặt câu hỏi “Người lao động có quyền gì?”, kết trả sau: Hình 4.9- Màn hình trả kết qủa tìm kiếm Annotation Trường hợp thứ hai, người dùng chọn lựa chọn tìm kiếm theo chủ đề, hình cho phép tìm kiếm thơng tin theo chủ đề Trang 82 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Hình 4.10 – Màn hình cho phép tìm kiếm theo chủ đề Trong chức này, người dùng lựa chọn chủ đề em gợi ý sẵn : “Người lao động, Người sử dụng lao động, Người học nghề, Nghĩa vụ người sử dụng lao động, Nghĩa vụ người lao động, Quyền người sử dụng lao động, Quyền người lao động, Các điều cấm, Hợp đồng lao động, Chấm dứt hợp đồng lao động, Tiền lương,Thời làm việc, thời nghỉ ngơi, Nội quy lao động, Kỷ luật lao động” để tìm kiếm thơng tin liên quan Giả sử, người sử dụng chọn chủ đề “Người học nghề”, kết tìm kiếm trả sau: Trang 83 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Hình 4.11 – Kết tìm kiếm theo chủ đề “Người học nghề” Trường hợp thứ ba, người sử dụng chọn phương thức đặt câu hỏi để tìm kiếm thơng tin dựa liệu ngữ nghĩa, hình thứ ba Hình 4.12 – Màn hình sử dụng câu hỏi để tìm kiếm thơng tin Trang 84 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Trong hình này, người sử dụng tự đặt câu hỏi liên quan đến Bộ luật lao động Nếu thông tin tìm thấy, kết hiển thị Ví dụ, người sử dụng đặt câu hỏi “Nghĩa vụ người sử dụng lao động gì?”, kết trả sau: Hình 4.13 – Màn hình hiển thị kết sau người dùng đặt câu hỏi Và cuối cùng, người dùng chọn lựa phương án tìm kiếm SPARQL, trước hết phải chắn thân người sử dụng thật nắm bắt ontology luật lao động để đưa truy vấn xác Màn hình sau Trang 85 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Hình 4.14 – Màn hình truy vấn SPARQL Và người sử dụng nhập vào truy vấn để “hiển thị tất điều luật nói sách tiền lương”, kết sau Trang 86 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Hình 4.15 – Kết trả truy vấn SPARQL Tổng kết chương: Trong chương bốn, em trình bày phương pháp để thực từ thao tác đọc ghi nhận thuật ngữ, đến tạo ontology Luật lao động dựa theo em tìm hiểu nghiên cứu để hoàn thành phần mềm mang tính chất demo sử dụng Web ngữ nghĩa để tìm kiếm thông tin Bộ luật lao động Trang 87 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật PHẦN KẾT LUẬN Trang 88 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Kết đạt Sau hoàn thành luận văn này, em thu số kết sau: 1.1 Về mặt lý thuyết - Nắm bắt cơng nghệ Web ngữ nghĩa, vai trị lĩnh vực thực tế cách tạo ứng dụng Web ngữ nghĩa - Nắm bắt cách sử dụng công cụ Protégé - Ban đầu nắm cách xây dựng ontology dùng để biểu diễn thơng tin có ngữ nghĩa lĩnh vực cụ thể - Hiểu việc áp dụng Ontology liệu ngữ nghĩa vào việc xây dựng cơng cụ tìm kiếm 1.2 Về mặt chương trình - Bước đầu xây dựng Ontology Luật lao động - Xây dựng chương trình mơ cơng cụ tìm kiếm thơng tin Bộ luật lao động theo chức khác Đánh giá kết 1.1 Về mặt lý thuyết Với thân em, Web ngữ nghĩa công nghệ liên quan đến nhiều vấn đề kỹ thuật phức tạp Việc xây dựng công cụ tìm kiếm khơng mới, hướng tiếp cận ngữ nghĩa chưa có nhiều cơng trình nghiên cứu Qua thời gian làm luận văn, em nâng cao khả nghiên cứu, khả đọc tham khảo tài liệu Tuy nhiên, khó khăn thân khả kỹ thuật em có hạn, nên chưa thể có nghiên cứu thật sâu cơng nghệ Web ngữ nghĩa, chưa có đóng góp mặt lý thuyết 1.2 Về mặt chương trình Em xây dựng chương trình demo tìm kiếm thơng tin Bộ luật lao động Việc phát triển ứng dụng này, giúp đỡ người lao động, đặc biệt Trang 89 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật người lao động phổ thông tiếp cận nhanh chóng với Bộ luật lao động để hiểu rõ quyền lợi trách nhiệm Trong điều kiện thời gian có hạn, em chưa có điều kiện đánh giá cách kỹ lưỡng, em xin đưa số ưu điểm nhược điểm ứng dụng sau: • Ưu điểm: Ứng dụng em sử dụng mơ hình lưu trữ liệu có ngữ nghĩa, nên việc tìm kiếm xác Với mơ hình lưu trữ liệu thứ nhất, sử dụng annotation để lưu trữ, thích hợp với việc tìm kiếm thơng tin mang tính chất khái niệm, định nghĩa Cịn việc tìm kiếm mang tính phức tạp hơn, mơ hình lưu trữ liệu thứ hai, sử dụng instance biểu diễn chức sau hợp lý • Nhược điểm: Ontology xây dựng chưa thật đầy đủ, nên số nội dung ngữ nghĩa chưa biểu diễn Hơn việc xây dựng ontology cần phải có nhiều yếu tố hỗ trợ, cần phải có chuyên gia yếu tố quan trọng Ngoài ra, em chưa sử dụng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích, tất thuật ngữ liệt kê thủ cơng • So sánh giải pháp Hiện tại, Việt Nam có số cơng cụ tìm kiếm Luật, cơng cụ sử dụng hình thức tìm kiếm từ khóa Ở đây, thời gian có hạn, em xin đưa cơng cụ tìm kiếm Luật có: website www.luatvietnan.vn Việc so sánh quy mơ chức chương trình cơng cụ với phần mềm demo em khập khiễng Vì thực tế, phần mềm em phục vụ cho việc nghiên cứu cơng nghệ mới, cịn sản phẩm website thương mại Nhưng em xin đánh giá so sánh chức tìm kiếm nội dung Với website www.luatvietnam.vn, người sử dụng nhập nội dung tìm kiếm “người lao động” tìm loại văn “Luật” Trang 90 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Thì kết là: Trang 91 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật Theo em đánh giá, kết tìm kiếm theo từ khóa Cơng cụ liệt kê tất văn luật có “người” “lao” “động” Với kết này, người sử dụng thời gian để lọc kết thật cần tìm Với ứng dụng em, việc tìm theo chủ đề theo nội dung cần tìm đưa người sử dụng đến kết nội dung điều Bộ luật Kết tránh thời gian lọc liệu tìm kiếm cho người sử dụng Hướng phát triển Như trình bày, chương trình demo dừng lại chức giao diện chưa đẹp mắt, em tin tưởng kết luận văn tiền đề để em phát triển phầm mềm cơng cụ tìm kiếm thông tin Luật mức cao hơn, hỗ trợ nhiều chức để thật ứng dụng thực tế Trang 92 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh [1] Diego BERRUETA, Jose Emilio LABRA and Luis POLO, Searching over Public Administration Legal Documents Using Ontologies, Department of Computer Science, University of Oviedo [2]C.Biagioli, E.Francesconi, A.Passerini, S.Montemagni, C.Soria, Automatic semantics extraction in law documents, http://www.ittig.cnr.it [3]David E Goldschmidt and Mukkai Krishnamoorthy (2005), Architecting a Search Engine for the Semantic Web, Rensselaer Polytechnic Institute, USA [4] D Fensel, S Decker, M Erdmann, H.-P Schnurr, R tuder, A Witt (2000),Lessons learned from applying AI tothe Web, Journal of Cooperative Information Systems [5] John Hebeler, Matthew Fisher, Ryan Blace, Andrew Perez-Lopez (2009), Semantic Web Programming, WILEY, Canada [6] Berner-Lee, Tim (1998), Semantic Web Road map, URI: http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic [7] Claudia Soria, Roberto Bartolini, Alessandro Lenci, Simonetta Montemagni, Vito Pirrelli, Automatic extraction of semantics in law documents, University of Pisa, Department of Linguistics, Via S Maria 36, 56100 Pisa, Italy [8] David Trastour, Claudio Bartolini, Chris Preist (2003), Semantic Web Support for the Business-to-Business E-Commerce Pre-Contractual Lifecycle, HP Laboratories Bristol [9](2004), OWL, Ontology Web Language, W3C Recommendation, URI: http://www.x3.org/2004/OWL/ [10] http://sparql.org [11] http://semanticweb.org/wiki/Main_Page [12] http://protege.stanford.edu/doc/users.html [13] http://razor.occams.info/code/semweb/ Tiếng Việt [14] Cao Tuấn Dũng (2011), Bài III-Ngôn ngữ biểu diễn Ontology Trang 93 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật MỤC LỤC Trang phụ bìa DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Cấu trúc luận văn PHẦN NỘI DUNG Chương I – TỔNG QUAN 1.1 Nguồn gốc mục tiêu web ngữ nghĩa 1.2 Khái niệm Semantic Web 10 1.3 Kiến trúc Semantic Web 13 1.4 Xây dựng Semantic Web 18 Chương II – ONTOLOGY VÀ SEMANTIC WEB 20 2.1 Khái niệm Ontology 20 2.2 Các thành phần Ontology 22 2.3 Ngôn ngữ biểu diễn Ontology 23 2.4 RDF Schema 39 2.5 Ngôn ngữ OWL 50 Chương III – SPARQL- NGÔN NGỮ TRUY VẤN CHO RDF 53 3.1 Giới thiệu 53 3.2 Viết truy vấn đơn giản 53 3.3 Truy vấn với RDF Literal 57 Tập lời giải kết 60 2.3.1 3.4.8Những câu hỏi “yes hay no” 66 Tổng kết chương: 66 Chương IV: ÁP DỤNG SEMANTIC WEB TRONG TÌM KIẾM THƠNG TIN LUẬT LAO ĐỘNG 67 4.1 Xây dựng liệu ngữ nghĩa Bộ luật lao động 67 4.2 Khai thác sử dụng Ontology Luật lao động cho việc tra cứu thông tin 78 4.3 Thiết kế phần mềm mơ ứng dụng tìm kiếm thơng tin Bộ luật lao động 80 PHẦN KẾT LUẬN 88 Kết đạt 89 Đánh giá kết 89 Hướng phát triển 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO 93 Trang 94 ... từ xây dựng phần mềm tìm kiếm thơng tin Luật lao động Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật PHẦN NỘI DUNG Trang Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thông tin Luật Chương I – TỔNG QUAN.. .Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin ? ?Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật? ?? cơng trình... 32 Ứng dụng Web ngữ nghĩa tìm kiếm thơng tin Luật số ngữ nghĩa tích hợp liên quan Tương tự, số ngôn ngữ văn tự nhiên mơ tả ngữ nghĩa dc:creator mà tìm thấy web khơng đưa ngữ nghĩa bên mà ứng dụng