Các phương pháp tích hợp các Ontology và các quy tắc đối với web ngữ nghĩa

Trong tiến trình phát triển Web ngữ nghĩa, việc tích hợp các lớp khác nhau trong kiến trúc của nó đóng vai trò cốt lõi. Bài viết này đưa ra một cái nhìn khá toàn diện về tổng quan và có sự so sánh, đánh giá các giải pháp như vậy trong việc kết hợp các quy tắc và ontology trong kiến trúc Web ngữ nghĩa.

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số (2017) CÁC PHƢƠNG PHÁP TÍCH HỢP CÁC ONTOLOGY VÀ CÁC QUY TẮC ĐỐI VỚI WEB NGỮ NGHĨA Hoàng Nguyễn Tuấn Minh Phịng Cơng tác học sinh, sinh viên, Trường Đại học Khoa học – Đại học Huế Email: hntminh83@yahoo.com TÓM TẮT Trong tiến trình phát triển Web ngữ nghĩa, việc tích hợp lớp khác kiến trúc đóng vai trị cốt lõi Các quy tắc ontology đóng vai trị quan trọng kiến trúc phân lớp Web ngữ nghĩa, chúng dùng để gán ý nghĩa suy luận liệu web Việc tập trung vào nghiên cứu tích hợp lớp ontology với lớp quy tắc hướng tập trung thu hút nhiều nhà nghiên cứu năm gần Tuy có số đề xuất đưa để giải vấn đề song giải pháp trở ngại khác chưa đạt hiệu mong muốn Bài viết đưa nhìn tồn diện tổng quan có so sánh, đánh giá giải pháp việc kết hợp quy tắc ontology kiến trúc Web ngữ nghĩa a: Lập tr nh logic, ogic m tả, ntology, e ngữ nghĩa MỞ ĐẦU Web c sử dụng ý s ận d liệu Web Trong l p Ontology c a Web ng phát tri n ngôn ng W O (OWL) ã t khuy n nghị c a W3C từ m ă ò p quy t c phát tri [1,2] Việc tập trung vào nghiên cứu l p quy t c tích h p v i l p ontology m tập trung thu hút c a nhiều nhà nghiên cứu nh ă M t số ề xuấ ã c thực hiệ giải quy t vấ ề khơng có m t giả ản trở ngạ c hiệ ốn Trong vi t, xem xét vấ ề kỹ thuậ ản việc tích h p quy t c ontology phân loạ ề xuấ p cận khác cụ th t t ồng thờ ví dụ tiêu bi u +log ì ô ả , so sánh gi a chúng ng phát tri n sau 11 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa CÁC NGHI N C I N AN 2.1 Ontology Thuậ O ã ấ ệ ấ s T ố s M s s s ã ị : Ontology nhánh triết học, liên quan đến t n ản chất vật thực tế Các nhà nghiên cứu khoa h c biệt Trí tuệ nhân tạ ( I) n thuật ng nhằm mụ ỗ tr việc chia sẻ tái sử dụng ki n thức hệ thống AI Cách ti p cậ ã c Neches c ng ề xuất [3] “Một ontology định nghĩa thuật ngữ mối quan hệ ản g m từ vựng chủ đề quy tắc kết hợp thuật ngữ mối quan hệ để định nghĩa mở rộng cho từ vựng” Theo ị t ontology không bao gồm thuật ng ị ờng minh mà cịn có tri thức có th suy diễ c từ V ă 1998 S d c ng ã ị ù “ ntology đặc tả tường minh, mang tính hình thức khái niệm hóa chia Sự khái niệm hóa đề cập đến mơ hình trừu tượng số tượng giới thực cách xác định khái niệm liên quan đến tượng Tường minh có nghĩa khái niệm sử dụng ràng buộc chúng định nghĩa cách rõ ràng Hình thức đề cập đến máy có khả đọc hiểu Ontology Chia phản ánh quan điểm Ontology nắm bắt tri thức chấp nhận c ng đ ng.”Theo W3C m t Ontology cung cấp m t mô tả cho ph n tử sau: l p (hay thực th ) m ự ịnh, quan hệ gi a l p, thu c tính c a l p Chúng ta xem xét ví dụ s s : Hình Ví dụ ontology 12 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế T          Tập 7, Số (2017) : M t Student có th m t UnderGradStudent ho c GraduateStudent; M t GraduateStudent có th MasterStudent ho c PhDStudent; M t Student có th có Scholarship; M t Student có th tham gia Course(s); Work có th giảng dạy m t Course ho c làm Reseach; M t Assistant có th TA (Teaching Assistant) ho c RA(Reseach Assistant); M t Assistant phải làm Work; M t GraduateStudent có th có m t Assistant; M t TA làm việc m t Course m t RA làm việc Reseach 2.2 Quy tắc chƣơng trình logic Web ngữ nghĩa 2.2.1 Cú pháp Cho Φ =( , ) m t b từ vựng ngôn ng bậc v i tập h u hạn khác rỗng tập ký hiệu vị từ không chứa ký hiệu hàm Cho tập bi n M t hạng thức m t bi n từ ho c m t ký hiệu từ Φ M t nguyên tố m t bi u thức có dạng p(t1, t2, , tn) p ký hiệu vị từ n ngôi, n ³ từ Φ t1, t2, , tn hạng thức M t literal l m t nguyên tố p (l d ) c nguyên tố ph ịnh Øp (l literal âm) Phần bù c a l d Øp c a l âm p M t literal phủ định ngầm (viết tắt NAF-literal) m t literal l ho c m t literal ph ịnh m ịnh not l Một quy tắc r bi u thức có dạng : a ¬ b1, b2, , bk, not bk+1, , not bm v i m ³ k ³ (1) a literal b1, , bm literal ho c nguyên tố đẳng thức (bất đẳng thức) có dạng t1=t2 (t1 ¹ t2) v i t1 t2 hạng thức Literal a c g i đầu c a quy t c r phép h i b1, b2, , bk, not bk+1, , not bm thân c a quy t c r b1, b2, , bk (ho c, not bk+1, ,not bm) thân dương (hoặc thân âm) N ời ta dùng H(r) ký hiệu literal a u c a + quy t c, B(r) ký hiệu tập tất literal B (r) È B (r) thân c a quy t B+(r) = { b1, b2, , bk} B-(r) = { bk+1, , bm} N u thân c a quy t c r rỗ ( ờng h p k = m = 0) r m t kiện (Fact), s bỏ ¬ ờng h p M t chương tr nh tắc P (hay đơn giản chương tr nh P) m t tập h p h u hạn quy t c P chương tr nh dương n u m i quy t c c ều không chứa ph ị not” 2.2.2 Ng M t vũ trụ Herbrand c a m ì P, ký hiệu HUP, m t tập h p tất ký hiệu xuất P N u khơng có ký hiệu P HUP = {c} c m t ký hiệu tùy ý Φ N ờng lệ, hạng thức, nguyên tố, literal, quy t ì … n u n u chúng không chứa bi n M t sở Herbrand c a m ì P c ký hiệu HBP tập tất literal nề c xây 13 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa dựng từ ký hiệu vị từ xuất P ký hiệu HUP M t hành c a m t quy t c r Ỵ P nhậ c từ quy t c r cách thay th bi n r m t ký hiệu trong HUP, cách sử dụng m t phép th q cho bi n r loại bỏ tất nguyên tố ẳng thức bấ ẳng thức t1 q =t2 q t1 q ¹ t2 q M t hành c a m t quy t c r quán không chứa nguyên tố ẳng thức ho c bấ ẳng thức Chúng ta ký hiệu ground(P) m t tập h p tất hành quán c a quy t c P M t tập X Í HBP c a literal quán {p, Ø p} X cho m i ngun tố p Ỵ HBP M t diễn dịch I m ì P m t tập quán c a HBP M t mơ hình c a m ì d P m t diễn dịch I Í HBP cho B(r) Í I dẫ n H(r) Í I ối v i m i r Ỵ ground(P) Phép chuyển đổi (hay phép chuyển đổi Gelfond-Lifschitz) c a m n m t diễn dịch I Í HBP (ký hiệu PI) m ì d c từ ground(P) bằ ất quy t c r mà B (r) Ç I = ph ịnh quy t c lại M t tập trả lời c a m ì P m t diễn dịch I c a P Tập h p c a tất tập trả lời c a m ì P I ề ì P liên c nhận n thân Í HBP mà I m t tập trả lời c ký hiệu ans(P) TÍCH HỢP CÁC QUY TẮC VÀ CÁC ONTOLOGY Ph n cung cấp cho m t nhìn tổng quan c a ontology v i mụ tr , chia sẻ sử dụng lại tri thứ c bi u diễn hình thức hệ thố I ũ ph ản quy t ì Web ng Trong nh ă qua l ã ô n m t mứ nhấ ịnh v i khuy n nghị c W3C RDF OWL G ứ ã n việc tích h p l p l quy t c v i mụ s : ỗ t p p  Nhìn từ m lập trình logic, có th sử dụ cung cấp ịnh cá th ố ng từ nguồ chia sẻ tái sử dụng  Nhìn từ m ontology, ngơn ng quy t c giố ì khả ă c phục nh ng trở ngại hệ hình thức ontology dựa logic mơ tả khả ă d ễ ạt mối quan hệ i vị từ nhiều ngơi, ràng bu c tồn vẹn ờng h p ngoại lệ khác M t số cò ă vấ ề phát sinh tích h p quy t giải quy t vấ ề song giải pháp ạt hiệu ốn Ti p theo, s xem xét hai ti p cận việc ù 14 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số (2017) 3.1 Các vấn đề tích hợp quy tắc ontology 3.1.1 CWA so v i OWA Logic bậc nhấ ạn c a logic mô tả áp dụng giả thiết giới mở (OW ) "nếu mệnh đề suy từ g biểu diễn hệ thống, khơng thể suy sai." S h p lý xem xét Web ng ệ thố ậy áp dụng OWA lên Trái lại, giả thiết giới đóng (CWA) [Reiter, 1978] giả ịnh "những kh ng biết đến giả định sai." Đ ều không thực h p lý cu c sống thực Trong lập trình logic, CWA liên quan ch t ch n phủ định thất bại (NAF) mà nhậ c not p từ thất bại việc nhận p Đ thấy rõ khác gi a OWA CWA xem xét ví dụ sau : Ví dụ : wine (X ) ← whiteWine (X ) nonWhite(X) ← not whiteWine(X) wine(myDrink ) Theo không sẵn có whiteWine(myDrink), ì t luận nonWhite(myDrink), m t bi u diễ ự theo logic mô tả s không chứng minh cho k t luậ ự: Ví dụ 2: WhiteWine ⊑ Wine ¬WhiteWine ⊑ NonWhite myDrink ∈ Wine Nguyên nhân cho cách xử lý OW ô ô ảm bảo m t hai myDrink ∈ WhiteWine ho c myDrink ∈ ¬ WhiteWine d t luận có th ti p tụ c thực hiện.M dù CW c áp dụng Web ng ontology dựa logic mô tả ẫn c n thi t nhiều ứng dụng tích h p thơng tin 3.1.2 Ph ịnh mạnh so v i ph truyền thống Đô ồng ph ịnh mạnh v i ph ịnh truyền thống mạ c sử dụng ASP thực t ản truyền thống c a Ví dụ s cho thấy khác này: ine(X) ← Ví dụ 3: hite ine(X) ịnh WhiteWine ⊑ Wine myDrink ∈ ¬Wine −Wine(myDrink) T sở tri thức logic mơ tả, s k t luận myDrink∈ ¬ WhiteWine d kiện -WhiteWine(myDrink) không th c chứng minh thi t lập trình logic Tuy nhiên, thêm m t quy t c WhiteWine(X)∨-WhiteWine(X) ví dụ s giúp lấ c d kiện 3.1.3 UNA vs non-UNA ASP hay h ất ngơn ng lập trình dựa logic hoạ 15 ng Giả thi t Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa tên (UNA), mà ản có th nói hàm liên quan số ngôn ng ố ng miền c a diễn dịch m t song ánh Giả ịnh không h p lệ logic mô tả tổng quán Các hàm ràng bu c số ố ng miền có th ơ ũ n ánh Ví dụ ì ả sau khơng có mơ hình nào: Ví dụ : ← friend f (tweety, X), friend f (tweety, Y), X ≠ Y friendOf (tweety, joe ) friendOf (tweety, pluto) Trong bi u diễn logic mô tả ứng : weety ∈ ≤ 1friend f friendOf (tweety, joe ) friendOf (tweety, pluto) có m ì joe = pluto Sự khác biệt giả ị ản không c xem xét ch c ch n s gây vấ ề ý ng tích h p c a hai hệ thống 3.1.4 Khả ă quy ịnh Chúng ta muố m t tích h p có thu c tính khả ă ịnh cho phép khả ă u diễn nhiều tố Lý ởng nhất, muốn có m t hệ thống mà hệ thố ố g ng bi u diễn nhiều tốt theo ràng bu c c a m t số l phức tạp c a tính tốn Vấ ề phát sinh việc k t h p hai hệ thống logic mô tả lập trình dựa logic xem xét thực t hai hệ thống s cố g ti p cận giải quy t vấ ề khả ă ị c từ khác nhau: Khả ă ị SP c từ thực t c dựa khơng có ký tự hàm, mà k thừa thứ tự có th c ki m tra sử dụng mơ hình ki m tra tập h u hạn c sở Herbrand c ì Nói cách khác, khả ă ụ thu c vào h u hạn c a miền Ngay ng P (sử dụng SLDNF), xem xét hàm ngôn ng k t h p v ệ quy trái-phải có th k t ũ khả ă ị c Trái lại, ng logic mơ tả trì khả ă ịnh cách hạn ch cấu trúc cung cấ k t thúc m t tập h p cụ th c a logic bậc Nhiệm vụ lý luận quy ịnh thành viên c a l p, x p g p, tính thỏ ã … cịn lại thực t có m t số h u hạn cấu trúc cho phép hệ thống thuật ng 3.2 Các phƣơng pháp tích hợp quy tắc ontology Có hai tích h p ch t ch ng nguyên t c c a hai ổ bi n k t h p quy t c ontology phố bi n p linh hoạt ng [5] Bây s phân tích ệ n chúng 16 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số (2017) 3.2.1 Tích h p ch t ch ng Trong này, quy t c gi i thiệu trực ti p l p ontology, tức tên khái niệm vai trị có th c sử dụ ị từ quy t c Cách ti p cậ ậy có th dễ dàng dẫ n khả ă ị c, ví dụ CARIN SWRL M DPL ề xuất Grosof (2003) bảo tồn khả ă ịnh hạn ch cú pháp c d ạn ch khả ă u diễn SWRL DLP có th é t số ng l n cho cách ti p cậ phù h p, chẳng hạn n -log, quy t c DL-safe, r-hybrid KBs, +log Nh ng cách ti p cậ trì khả ă t ịnh mở r ng khả ă d ễ ò ỏi ràng bu ều kiện an toàn c a bi n quy t c.[5] Hình Tích h p ch t ch 3.2.2 Tích h p linh hoạt ng T (OWL/RDF) ò ực khác Trong quy t c tập trung vào cơng việc lý luận OWL/RDF nhằ ă ục a chúng vai trị ngơn ng mơ tả Hai thành ph n không bị bu c ràng bu c cú pháp nào, miễn bên riêng chúng có khả ă ịnh, s p v i thông qua m t "giao diện an tồn" Nhìn từ m l p quy t c, ontology phục vụ t nguồn thông tin mở r ng v i m t ng c lập có th c cập nhật ho c truy vấn thông qua m t vị từ c biệt Cách ti p cậ ậ ì ả [Eiter c ng 2005 2007 Ł s z 2005, Eiter c ng sự, 2008] công cụ thực thi quy t c TRIPLE [SINTEK Decker, 2002] chúng g i b suy luận logic mơ tả bên ngồi.P thu hút quan tâm l n c a nhà nghiên cứu nh ă i dung c a báo cáo s tập trung vào vấ ề c a việc tích h p cách ti p cậ ì ả [6] Hình Tích h p linh hoạt 3.3 Các đại diện tiêu biểu phƣơng pháp đánh giá 3.3.1 Tích h p linh hoạt ng :C ì logic mơ tả C ì ả mở r ì ập trả lời (ASP) v i truy vấn sở tri thức logic mô tả thông qua nguyên tử logic mơ tả [8,9] có th ều cho phép truy vấ n m sở tri thức logic mô tả theo nh ng cách khác Bằ ậ sở tri thức logic mô tả ì c k t h d i ki m soát c a nhà thi t k tri thức 17 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa Trong c t thực t k t h p có c tách biệt rõ ràng gi a công cụ logic mô tả m t b xử lý ASP Hai bên có th chuy n giao ki n thức hai chiều thơng qua ngun tử logic mơ tả ị t giao diệ Ý ản c a nguyên tử logic mô tả nhằm cung cấp m ệ t truy vấ sở tri thức mô tả từ ì P, cách khai thác truy vấn gốc c a công cụ tri thức mô tả Trong ì ũ n thức có th chuy n từ P n Chi ti t truy vấn Q có th m t th khái niệm/vai trị C(X)/R(X,Y), ho c m t bao hàm C D Khi gửi m t truy vấn, m t nguyên tử logic mô tả cho phép sử ổi ph n mở r ng (ABox) c a , cách thêm khẳ ịnh tích cực ( ) hay tiêu cực (⩁) c tính tốn bằ ì P Các ngun tử logic mô tả ã c sử ổi chứng minh Q Ví dụ ngun tử logic mơ tả DL[Wine] ("ChiantiClassico") u c u xem thỏa Wine ("ChiantiClassico") khơng; m t nguyên tử logic mô tả v i m t bi n DL[Wine](X) ã ất cá th c bi nx | = Wine(x) thỏa |= Nguyên tử DL[RedWine my_red; Wine](X) thêm tất khẳng RedWine(c) vào , my_red (c) thỏ ì P, DL[RedWine ⩁ my_white; hasColor] (X, "Red") thêm tất khẳng ¬RedWine(c) vào my_white(c) thỏa P Cụ th ơ ì ô ả [8,9] m t c p ( , P) P gồm quy ¬ t c r có dạng a1, a2, , al b1, b2, , bk, not bk+1, , not bm với l ³ k ³ m ³ a1, a2, , al literal Chúng ta g i a1, a2, , al đầu r phép h i b1, b2, , bk, not bk+1, , not bm thân c a quy t c r b1, b2, , bk (ho c, not bk+1, ,not bm ) thân dương (hoặc thân âm) N ời ta dùng H(r) ký hiệ u c a quy t c, B(r) ký + + hiệu tập tất literal B (r) È B (r) thân c a quy t B (r) = { b1, b2, , bk} B (r) = { bk+1, , bnm} M t quy t ô u (l=0) m t ràng buộc toàn vẹn Một quy tắc r ph u có m t literal (l=1) m t quy tắc nh thường N u thân c a quy t c r rỗng (trong ờng h p n = m = ) r m t kiện (Fact), s bỏ ¬ ờng h p Tập câu trả lời c a m ì ô ả ( , P) ịnh thông qua tảng tất quy t c P v i m t tập h p C, C có chứa P số bổ sung từ M t mơ hình m t tập quán c a literal M c xây dựng từ vị từ P C M t nguyên tử logic mô tả DL[; Q](c) M, n u n u M |= Q(c) L ý ằng M phụ thu c vào M; ều cho phép m t dòng tri thức chạy từ P n M t mơ hình M c g i m t tập câu trả lời M mạnh c a ( , P), n u mơ hình nhỏ c a sP C ì quy ị NEXP P v i ô ả quy ị c; Cụ th (D) [8.9] c, v ều kiệ phức tạp NEXP- 18 v i logic mơ tả (D)và TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế 3.3.2 Tích h p ch t ch ng quy t tóm t : Tập 7, Số (2017) +log +log phiên m i ph n mở r ng c a logic mô tả v i + - log, r- r sở tri thức lai Các ng a +log có th c s : a, Có phân biệt gi a vị từ quy t c vị từ truyền thống b, miền vô hạ c cố ịnh y u tố e c a có th c truy cập tất các diễn dịch v i số phân biệt ce ứng m t m t; miề c g i giả thiết tên chuẩn (UNA Standard Names Assumption) c, Mơ hình (cịn c g i mơ hình NM) c a = < ,P> có dạng M m t mơ hình c a vị từ truyền thống, M mơ hình c a vị từ quy t c, sau xóa nguyên tử truyền thống c thỏa P d, Ngơn ng khơng có ph ịnh mạnh ph ịnh y quy t ị từ truyền thống có th xuất ph ký hiệ ũ ô c xem xét c gi i hạn vị từ u c a quy t c; nh ng e, Đ ảm bảo tính quy ịnh, ngơn ng logic mơ tả an tồn y u (weak DL-safety) c sử dụng: bi n X m t quy t c r phải xuất m t số nguyên tử d c a r nguyên tử phải có m t vị từ quy t c n u X xuất m t nguyên tử v i vị từ truyền thống ph u c a r L ý ằng ngơn ng logic an tồn y u cho phép truy cập cá th không tên nguyên tử truyền thống Ví dụ cho = < , P> = {author isAuthorOf, author(turing)} P bao gồm quy t c an toàn y u: scientist(X) isAuthorOf(X,Y), not likes(X, astrology); Ở isAuthorOf m t vị từ truyền thống scientist likes vị từ quy t c Bi n Y không xuất nguyên tử v i m t vị từ nguyên t ũ truy cập cá th không tên Ta có = < ,P> NM scientist (turing), m c dù Y có th c th có th ổi từ diễn dị n diễn dịch khác Các quy t ự th ì ả s : scientist(X) isAuthorOf](X,Y), not likes(X, astrology); ều khơng dẫ n scientist (turing) T ì ả c vi t lại scientist(X) isAuthorOf](X,Y), not likes(X, astrology) mang lại câu trả lời mong muốn; cách sử dụng cú pháp mở r ề xuất [6, 7], ngun tử logic mơ tả có th c th hiệ DL[father(X, Y)] (X) +log quy ị c n u phép h p truy vấn nối ti p quy 19 ị c Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa 3.3.3 Đ M t số ă c tóm t t bảng sau: Bảng Bả (T ý ề ng s s : C: ă K: K ô CN: Đ Tiêu chí ị P ệ ị Miền vũ trụ cho P Vũ ụ H d P Ký ệ C d ấ ũ ụH d P Vị ì ẳ ệ Tri thức tích hợp: từ lý thuyết ậc đến quy tắc Mỗ ô ì T Tri thức tích hợp: từ quy tắc đến lý thuyết ậc Mỗ ì T T ị ì ì ả ô ả +log +log ờng h p.) nl Chƣơng trình logic mơ tả C +log K K C C CN CN CN C CN K C K N K C CN C K CN H ịnh hình thức có từ vự ối v i tên vị từ truyền thống vị từ quy t L ý ằ ă ả pháp tích h p ng ạt, m c dù có th t dấu hiệu cho thấy mứ c a kh p nối gi a ng ập trình truyền thống lập trình logic Nhóm thứ hai c a bả ịnh lựa ch c thực hiệ n tậ ũ ụ ối v i lập trình logic P c a m sở tri thức Sự lựa ch n khác gi a dùng m t miền tùy ý ( SWRL chẳng hạn) ho c áp dụng m t k t h p ký tự (có th chồ é ì ả) M t ký tự ậ ị miền khác c a tậ ũ ụ a chúng Trong thi t lập sau này, ời ta lấy ũ ụ H d miền cho P T ũ ă nhóm thứ ì logic mơ tả +log có tên (UNA) ũ ụ Herbrand Trong thực t , +log ứng UNA toàn b tri thức c suy diễn ời ta áp dụng giả ịnh tên chuẩn L ý +log khơng cam k t Herbrand giải thích c a số ph ịnh L n ontology (lý thuy t bậc nhất) n quy t c, phân biệ c cho dù a literal v i vị ng truyền thống m t quy t c phụ thu c vào việc mơ hình xây dựng trên m t mơ hình c a ph n bậc m sở tri thức lai, ho c k thừa từ nhiều mơ hình +log làm việc mơ hình nhất, ì logic mơ tả suy luận từ nhiề ì ; ì logoc mơ tả, thông tin từ lý thuy t bậc c lấy từ quy t c m t truy vấ c chứng minh từ thi t lập c a mơ hình c a ph n bậc 20 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số (2017) Đối v c lại (từ quy t c vào ph n bậc nhất) ơ ì c hi ỗi mơ hình c a ph n quy t c ràng bu c mơ hình c a ph n bậc ậy mơ hình s é ất vị từ truyền thống có m t mứ l K thừa dự ơ ản c n thêm k t luận tích cực vị từ truyền thống mà chúng có th c rút từ mơ hình c ì n ph n bậc L ý ằ ều có th làm cho m t khác biệt, n u có th có y u tố diễn dịch mà không th c truy cập thơng qua hạng thức Ở ỉ có ì logic mơ tả c hình thành theo ngun t c thứ hai, thông qua thi t bị c biệt nguyên tử logic mô tả dl-atom, chúng thêm k t luận vị từ cổ n vào ontology Là m t tham số cuố ù C ì logic mơ tả quy logic mơ tả ản quy ị DL-safety y u quan tr ng, xem xét n tính quy ị cv ều kiện ki m tra tính thỏa ối v c ph n quy t c DL-safe +log ũ ịnh sở KẾT LUẬN Các framework suy diễn tiên ti n cho ứng dụng web có ng n phải giải quy t vấ ề v i quy t c ontology m t cách thống p mà hiệ ô c hỗ tr tốt Trong vi t này, ã xét m t số hệ hình thức dựa quy t làm việc v sở ontology Chúng làm việc cấ khác q trình tích h p, từ ì thấ n m t mứ cao, lúc t ng ự ệc tích h p c a quy t c ontology Ngoài ki n thứ ả n ontology quy t c, tơi ã ì vấ ề kỹ thuậ ản việc tích h p quy t ti p cận khác cụ th ơ ồng thờ dụ tiêu bi u +log logic mô tả ù s s ng phát tri n sau ì TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T Berners-Lee (1999), Weaving the Web, Harper, San Francisco, CA [2] T Berners-Lee, J Hendler, O Lassila (2001), The Semantic Web, Scientific American 34–43 [3] R Neches, R Fikes, T W Finin, T R Gruber, R S Patil, T E Senator, and W R Swartout Enabling technology for knowledge sharing AI Magazine, 12(3):36–56, 1991 1.2 [4] I Horrocks, P.F Patel-Schneider (2003), Reducing OWL entailment to description logic satisfiability, in: Proceedings ISWC-2003, in: LNCS, vol 2870, Springer, pp 17–29 21 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa [5] Thomas Eiter, Giovambattista Ianni, Axel Polleres, Roman Schindlauer, Hans Tompits (2006), Reasoning with Rules and Ontologies, Lecture Notes in Computer Science, vol 4126, Springe, pp 93-127 [6] T Eiter, G Ianni, T Krennwallner, and R Schindlauer Exploiting conjunctive queries 
in description logic programs In Proceedings of the 2007 International Workshop on Description Logics (DL2007), pages 259–266, 2007 [7] T Eiter, G Ianni, T Krennwallner, and R Schindlauer Exploiting conjunctive queries in description logic programs Technical Report INFSYS RR-1843-08-02, Institut fur Informationssysteme, Technische Universitat Wien, A-1040 Vienna, Austria, Mar 2008 Extended s f DL’07/IS IM’08 s [8] T Eiter, G Ianni, T Lukasiewicz, R Schindlauer, and H Tompits Combining Answer Set Programming with Description Logics for the Semantic Web Technical Report INFSYS RR- 184307-04, Institut fur Informationssysteme, TU Wien, Mar 2007 To appear in Artificial Intelligence [9] T Eiter, T Lukasiewicz, R Schindlauer, and H Tompits Combining answer set program- ming with description logics for the Semantic Web In Proceedings KR-2004, pages 141–151, 2004 APPROACHES TO INTEGRATING ONTOLOGIES AND RULES IN SEMANTIC WEB Hoang Nguyen Tuan Minh Office for Student Affairs, Hue University College of Sciences Email: hntminh83@yahoo.com ABSTRACT For realizing the Semantic Web vision, the integration of different layers of its architecture is a fundamental issue Rules and ontologies play an important role in ontological layer of the Semantic Web, of which they are used to ascribe meaning and to inference data on the Web Recently, researchers have been interested in the integration of ontology layer and the rule layer for developing it Although there have been some proposals to solve this problem, these solutions still meet the different obstacles and have not achieved the desired effect This article gives a fairly comprehensive overview, provides evaluation and comparision of such solutions in relation to the combination of rules and ontologies in the Semantic Web architecture Keyworks: Description logics, Logic programing, , Ontology, Semantic Web 22 .. .Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa CÁC NGHI N C I N AN 2.1 Ontology Thuậ O ã ấ ệ ấ s T ố s M s s s ã ị : Ontology nhánh triết học, liên quan... nguyên tố, literal, quy t ì … n u n u chúng không chứa bi n M t sở Herbrand c a m ì P c ký hiệu HBP tập tất literal nề c xây 13 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa dựng từ ký... thức logic mô tả theo nh ng cách khác Bằ ậ sở tri thức logic mơ tả ì c k t h d i ki m soát c a nhà thi t k tri thức 17 Các phương pháp tích hợp ontology quy tắc web ngữ nghĩa Trong c t thực t k