Tìm hiểu web ngữ nghĩa và xây dựng ontology tìm kiếm thông tin trên thư viện số

TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH VIỆN KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN HÙNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tên đồ án: TÌM HIỂU WEB NGỮ NGHĨA VÀ XÂY DỰNG ONTOLOGY TÌM KIẾM THƠNG TIN TRÊN THƢ VIỆN SỐ Nghệ An, 5/2017 TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH VIỆN KĨ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ ──────── * ──────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THƠNG TIN TÌM HIỂU WEB NGỮ NGHĨA VÀ XÂY DỰNG ONTOLOGY TÌM KIẾM THƠNG TIN TRÊN THƢ VIỆN SỐ Sinh viên thực hiện: Nguyễn Văn Hùng Lớp 53K2-CNTT Giáo viên hƣớng dẫn: TS Cao Thanh Sơn Nghệ An, 5/2017 LỜI CẢM ƠN Lời cho em xin phép đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Cao Thanh Sơn, Viện Kỹ Thuật Công Nghệ, Trƣờng Đại học Vinh Thầy tận tình hƣớng dẫn, dìu dắt, giúp đỡ em thời gian thực đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn thầy cô Trƣờng Đại học Vinh, đặc biệt thầy cô khoa Công nghệ thông tin Các thầy cô bảo, dạy dỗ em kể từ ngày bƣớc vào trƣờng đại học tốt nghiệp Mình xin chân thành cảm ơn đến bạn lớp đồng hành nhƣ giúp đỡ cách hay cách khác để hồn thành đồ án tốt nghiệp Lời cuối em xin đƣợc cảm ơn gia đình, bạn bè bên cạnh động viên tạo điều kiện cho em suốt năm học vừa qua Nghệ An, ngày 10 tháng năm 2017 Sinh viên thực Nguyễn Văn Hùng Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ SEMANTIC WEB 1.1 Khái niệm Semantic Web 1.2 Đặc điểm Semantic Web 1.3 Kiến trúc Semantic Web 10 1.3.1 Lớp URI (Uniform Resource Identifier) 11 1.3.2 Lớp Unicode 12 1.3.3 Lớp XML (Extensible Markup Language) 13 1.3.4 Lớp RDF (Resource Description Framework) 13 1.3.5 Lớp RDF-S (RDF Schema) 14 1.3.6 Lớp SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) 15 1.3.7 Lớp OWL (Web Ontology Language) 15 1.3.8 Lớp RIF (Rule Interchange Format) 16 1.3.9 Lớp Unifying Logic 16 1.3.10 LớpProof 17 1.3.11 Lớp Trust 17 1.4 Một số ứng dụng dựa Semantic Web 17 1.4.1 Quản lý tri thức 17 1.4.2 Thƣơng mại điện tử 19 1.4.3 Bussiness to Consumer (B2C) 19 1.4.4 Bussiness to Bussiness (B2B) 20 1.4.5 Mạng xã hội 21 1.4.6 Ứng dụng tìm kiếm 21 CHƢƠNG SƠ LƢỢC VỀ ONTOLOGY 23 2.1 Tổng quan Ontology 23 2.1.1 Khái niệm[3] 23 2.1.2 Các thành phần Ontology 24 2.1.3 Vai trò Ontology 26 2.1.4 Phân loại Ontology 27 2.1.5 Các ngôn ngữ Ontology 28 2.1.6 Xây dựng Ontology 33 2.2 Ngôn ngữ truy vấn SPARQL[1] 36 Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số 2.2.1 Giới thiệu 36 2.2.2 Cú pháp truy vấn 37 CHƢƠNG ỨNG DỤNG WEB NGỮ NGHĨA VÀ XÂY DỰNG ONTOLOGY TÌM KIẾM TRÊN THƢ VIỆN ĐIỆN TỬ SỐ 38 3.1 Khái niệm thƣ viện điện tử số 38 3.1.1 Thƣ viện điện tử gì? 38 3.1.2 Đặc điểm thành phần thƣ viện điện tử 38 3.1.3 Lợi ích thƣ viện điện tử 39 3.2 Xây dựng ontology cho thƣ viện điện tử số phần mềm Protégé 40 3.2.1 Tổng quan phần mềm Protégé 40 3.2.2 Cài đặt Protégé 42 3.2.3 Một số công cụ, chức năng, thành phần Protégé 44 3.2.4 Menu File 44 3.2.5 Menu Edit 45 3.3 Xây dựng ontology tìm kiếm thƣ viện điện tử số 46 3.3.1 Xây dựng lớp thuộc tính 46 3.3.2 Tạo thực thể 48 3.3.3 Tạo truy vấn kiểm tra 50 KẾT LUÂN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Số thứ Từ, thuật ngữ Giải nghĩa tự AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence – tên hội thảo Trí tuệ nhân tạo B2B Bussiness to Bussiness B2C Bussiness to Consumer DERI Digital Enterprise Research Institute DTD Document Type Definition EDI Electronic Data Interchange FOAF Friend Of A Friend FTP File Transfer Protocol HTML HyperText Markup Language 10 IFP Inverse Function Property 11 ISBN International Standard Book Number 12 IWS Institute of Web Science 13 NP Non-deterministic polynomial 14 OWL Web Ontology Language 15 OWL DL Web Ontology Description Logic 16 RDF Resource Description Framework 17 RDF-S Resource Description Framework – Schema 18 RIF Rule Interchange Format 19 SPARQL SPARQL Protocol and RDF Query Language 20 SQL Structured Query Language 21 SWAD-E Semantic Web Advanced Development for Europe – tên dự án việc phát triển nâng cao Semantic Web cho châu Âu 22 UMBC University of Maryland Baltimore County 23 URI Uniform Resource Identifier Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số 24 URL Uniform Resource Locator 25 URN Uniform Resource Name 26 W3C World Wide Web Consortium 27 WordNet Mạng từ vựng 28 WWW World Wide Web 29 XML Extensible Markup Language Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số LỜI NĨI ĐẦU Sự phát triển mạnh mẽ Internet mang lại lợi ích to lớn cho ngƣời Những lợi ích đƣợc thể cách rõ nét kể từ Tim Berners-Lee phát minh World Wide Web năm 1989 Kể từ đến nay, ngƣời sử dụng Internet nhƣ công cụ đắc lực nhiều lĩnh vực ứng dụng khác Mặc dù vậy, bùng nổ thơng tin Web lại khiến cho Web chứa đựng hạn chế mà khó khắc phục đƣợc với liệu phi cấu trúc mà có Trƣớc thực tế đó, ngƣời “cha đẻ” World Wide Web đề xuất mở rộng Web tại, Semantic Web Mặc dù giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm nhƣng Semantic Web hứa hẹn khắc phục đƣợc hạn chế Web mang lại lợi ích tốt cho ngƣời Trong ứng dụng Semantic Web, ứng dụng tìm kiếm đƣợc coi nhƣ ứng dụng điển hình cho khác biệt Semantic Web Web Với việc liệu đƣợc định nghĩa tốt máy tính hiểu xử lý thông tin Web, ứng dụng tìm kiếm thơng tin dựa Semantic Web trả kết cho ngƣời dùng cách xác hơn, mang tính ngữ nghĩa nhiều Trên sở đó, nội dung nghiên cứu đồ án tập trung vào phần sau:  Tìm hiểu Semantic Web, đặc điểm, kiến trúc nhƣ ứng dụng Semantic Web  Tìm hiểu tốn tìm kiếm dựa Semantic Web, khó khăn xây dựng ứng dụng tìm kiếm dựa Semantic Web giải pháp giới áp dụng để giải toán  Áp dụng Semantic để phân tích xây dựng ứng dụng tìm kiếm thơng tin Bố cục đồ án: Đồ án đƣợc chia thành chƣơng bao gồm nội dung nhƣ sau: Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số  Chƣơng 1: Trình bày tổng quan Semantic Web, khái niệm, đặc điểm kiến trúc Semantic Web Chƣơng trình bày số ứng dụng dựa Semantic Web  Chƣơng 2: Sơ lƣợc Ontology Chƣơng đƣa khái niệm, thành phần, vai trò, ngôn ngữ, phân loại, cách xây dựng Ontology  Chƣơng 3: Tìm hiểu phần mềm Protégé xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ SEMANTIC WEB N i dung c a chư ng trình bày vấn ề sau:  Khái niệm Semantic Web  C c ặc iểm c  Tổng quan kiến trúc c a Semantic Web  M t số ứng dụng c ản c a Semantic Web ản c a Semantic Web 1.1 Khái niệm Semantic Web Năm 2001, Tim erners-Lee – ngƣời phát minh World Wide Web - đƣa định nghĩa Semantic Web: “Semantic We m t m r ng c a We t i mà th ng tin c nh nghĩa tốt h n gi p m y t nh ngư i c thể àm việc h p t c v i Với định nghĩa này, ta hiểu từ “semantic” có ngụ ý ý nghĩa liệu Web đƣợc khám phá khơng ngƣời mà máy tính Trong đó, hầu nghĩa Web đƣợc biết đến ngƣời nhờ đọc trang web Cụm từ Semantic Web đại diện cho cách nhìn nhận mà đó, ngƣời nhƣ máy tính đọc, hiểu sử dụng liệu Web để thực mục đích hữu ích cho ngƣời dùng Cách nhìn nhận Tim Berners-Lee Semantic Web có hai phần: thứ Web có tính cộng tác nhiều hơn, thứ hai máy tính hiểu thực Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số thi Web Hình 1.1 (trang tiếp theo) biểu đồ cho cách nhìn nhận ơng Cách nhìn nhận ông liên quan nhiều đến việc lấy trang HTML từ Web server Tuy vậy, biểu đồ có quan hệ nhƣ “describes”, “includes” hay “wrote” quan hệ thu đƣợc Web Tuy World Wide Web Consortium (W3C) đƣa kỹ thuật để nắm bắt quan hệ nhƣ vậy, RDF (Resource Description Framework) Điểm quan trọng hiểu đƣợc hình 1.1 có bổ sung thêm siêu liệu (metadata) so với Web Những siêu liệu bổ sung giúp máy tính xử lý thơng tin Web Nhƣng để tạo đƣợc Web mà máy tính xử lý liệu phải có cách nhìn nhận khác liệu Nếu nhƣ trƣớc ngƣời ta coi liệu thuộc sở hữu ứng dụng khơng có vai trị quan trọng ngày ngƣời ta nhận thấy quan trọng Dữ liệu đƣợc tổ chức “thơng minh” thể đƣợc hiệu Hình 1.2 mơ tả cách nhìn nhận phát triển liệu “thơng minh” Hình 1.1: Cách nhìn nhận ầu tiên c a Tim Berners-Lee Semantic Web Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thông tin thư viện số Ngƣời dùng tin truy cập lúc, nơi Có thể truy nhập vào loại hình dịch vụ theo nhu cầu sử dụng Khác với thƣ viện truyền thống, thƣ viện số cho phép nhiều ngƣời dùng sử dụng nguồn tin thời điểm Làm thay đổi cách sử dụng nhƣ sở hữu thông tin từ in ấn sang số Sự tải thông tin số làm cho sách phát triển, vốn tài liệu thƣ viện số phải thay đổi phù hợp để lọc thông tin.Thƣ viện số làm giảm vai trị trung gian cán thƣ viện Vì vậy, phải có chế phù hợp thay để hỗ trợ ngƣời dùng tin khác nhau, kỹ ngôn ngữ, chuyên môn khác Thƣ viện số cho phép tìm kiếm hiệu quả, nhanh chóng Tuy nhiên, theo cách tiếp cận truyền thống, xem xét thành phần cấu tạo nên thƣ viện điện tử yếu tố nhƣ sau:  Bộ sƣu tập số (Digital collection): Bao gồm đối tƣợng số ( Digital Objects) siêu liệu để hỗ trợ tra cứu định vị tài nguyên số  Hạ tầng kỹ thuật thiết bị tin học; mạng; công cụ hỗ trợ tìm kiếm; phần mềm; định vị tài nguyên; sở liệu …  Đội ngũ cán có khẳ kỹ năng: quản trị thƣ viện điện tử, tổ chức thông tin tri thức số; phổ biến thông tin số; phục vụ dịch vụ tra cứu thông tin số, cung cấp tri thức từ nguồn thơng tin có; số hố, xử lý, lƣu trữ bảo quản thơng tin số; tìm phục vụ thông tin số  Ngƣời sử dụng thƣ viện điện tử: môi trƣờng thông tin điện tử, ngƣời sử dụng không bị giới hạn không gian thời gian, truy cập tới nguồn tin thơng qua máy tính có nối mạng (tƣơng tác nên máy tính giao diện interface) Ngƣời dùng tin địi hỏi phải có kỹ - kiến thức chun mơn, kiến thức máy tính, kiến thức thơng tin 3.1.3 Lợi ích thƣ viện điện tử Thƣ viện số sử dụng khắp nơi, lúc,ngƣời dùng tin truy cập tìm kiếm thông tin theo thể quản trị quyền truy cập Thƣ viện số tăng cƣờng khả tìm kiếm thơng tin thơng qua tiện ích phức tạp đa dạng đặc biệt dịch vụ tìm kiếm sở liệu trang Web tìm kiếm Thƣ viện số tăng cƣờng chia sẻ thông tin Nhiều công ty, tổ chức sử dụng tài nguyên thông tin Internet thƣ viện số để chia sẻ thông tin cá nhân cách thông báo, chia sẻ file liệu tài liệu văn bản… thƣ viện số cung cấp dịch vụ với khối lƣợng khồng lồ Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 39 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số Thƣ viện giúp tăng cƣờng sử dụng thông tin, phá vỡ hàng rào thời gian, không gian, ngôn ngữ văn hố, thơng tin đƣợc tạo nhiều nơi giới, nhiều ngôn ngữ, từ nhiều văn hố đƣợc ngƣời dùng tin truy cập dễ dàng Thƣ viện số tăng cƣờng cộng tác, tăng cƣờng trao đổi chu trình giao lƣu thơng tin học, trình mà học giả nhà nghiên cứu sáng tạo, sử dụng truyền bá thông tin Theo OECD (tổ chức phát triển hợp tác kinh tế) xác định khoảng cách số khoảng cách cá nhân, gia đình, doanh nghiệp, địa lý mức độ kinh tế - xã hội khác có liên quan đến hội họ đƣợc tiếp cận đến công nghệ thông tin truyền thông, việc sử dụng Internet sống cho hoạt động khác 3.2 Xây dựng ontology cho thƣ viện số phần mềm Protégé 3.2.1 Tổng quan phần mềm Protégé Protégé phần mềm mã nguồn mở Java tiếng, đƣợc nghiên cứu phát triển từ năm 1988 nhóm nghiên cứu Mark Musen, Đại học Stanford nhằm quản lý thông tin lĩnh vực sinh y học Đây dự án nhận đƣợc quan tâm tài trợ từ nhiều tổ chức, có ộ Quốc Phịng Mỹ Từ đời đến Protégé đƣợc phát triển có nhiều phiên Sau số phiên bản:  Protégé 3.4.7 (hỗ trợ cho OWL 1.0, RDF (S)): Việc thêm phiên UID để nối tiếp tất lớp Protege, OWL, số đầu nối Điều cải thiện khả tƣơng thích phiên khác máy chủ Protege máy khách  Protégé 4.1 (hỗ trợ cho OWL 2.0): có chế cập nhật tự động tính sửa lỗi Đơn giản hợp số mục cơng cụ Ngƣời sử dụng Windows chỉnh sửa Ontology bị thay đổi ứng dụng bên ngồi, sau tải lại Ontology Protégé mà khơng cần phải đóng ứng dụng Protégé Ngƣời dùng nhập thuộc tính đối tƣợng ngƣợc thêm đối tƣợng tiên đề tƣơng đƣơng Cung cấp chế giao diện ngƣời dùng ngƣời dùng có khả để chỉnh sửa kho lƣu trữ Ontology từ bên Protégé  Hiện tại, Protégé có phiên Protégé 4.2 alpha (hỗ trợ cho OWL 2.0) đƣợc phát triển thử nghiệm song song hợp tác CONguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 40 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số ODE (Cooperative Ontologies Programme) đại học Stanford Mục đích đƣợc tung plug-in mới, bao gồm công cụ khác biệt Ontology, tăng cƣờng hỗ trợ giải thích, khả client-server, hỗ trợ cho việc tạo mã, sở liệu back-end Đối với lập trình viên viết OWL ứng dụng, nên dùng phiên 4.x Phiên 4.x sử dụng mà nguồn mở, Java API dựa OWL đƣợc nhiều nhà phát triển phổ biến giới, tạo cộng đồng phát triển lớn, mạnh mẽ Đối với ngƣời dùng muốn truy cập vào RDF yêu cầu công cụ cụ thể chƣa đƣợc chuyển đổi, phiên 3.x lựa chọn C c ƣu điểm Protégé:  Hỗ trợ đầy đủ ba phiên ngôn ngữ OWL OWL-Full, OWLLite OWL-DL  Nhờ sử dụng mơ hình hƣớng đối tƣợng ngôn ngữ Java, Protégé tỏ hiệu việc mơ hình lớp, thực thể, quan hệ  Giao diện thiết kế trực quan có tính tƣơng tác cao Ngƣời sử dụng định nghĩa thành phần Ontology trực tiếp từ form  Cho phép biểu diễn trực quan Ontology dƣới dạng sơ đồ  Cho phép xây dựng Ontology từ nhiều nguồn khác  Protégé tự động lƣu tạm Ontology Nếu có lỗi phát sinh trình thao tác Ontology cũ tự động đƣợc phục hồi Ngƣời thiết kế chuyển qua lại hai Ontology chức Revert to a Privious Version Active Current Version  Cung cấp chức tìm kiếm lỗi, kiểm tra tính quán, đầy đủ Ontology Để sử dụng, ngƣời thiết kế chọn chức Run Ontology Test Check Consistency  Cho phép lớp thuộc tính Ontology đƣợc sử dụng Namespace khác mà cần sử dụng URL để tham khảo Để sử dụng, chọn chức Move Resource to Namespace  Hỗ trợ suy luận trực tiếp Ontology dựa Interfeca chuẩn DL Implementation Group (DIG)  Hỗ trợ sinh mã tự động Protégé cho phép chuyển Ontology thành mã nguồn RDF/XML, OWL, DIG, Java, EMF Java Interfaces, Java Shema Class Các mã đƣợc nhúng trực tiếp vào ứng dụng đầu vào cho thao tác Ontology cần Tuy nhiên, Protégé thể số hạn chế nhƣ không cho phép truy vấn phần sở tri thức dẫn tới việc không quản lý hiệu Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 41 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số sở tri thức có kích thƣớc lớn, chƣa hỗ trợ kết nối trực tiếp với số hệ quản trị sở tri thức phổ biến nhƣ Sesame Từ đặc điểm riêng phần mềm, việc lựa chọn phần mềm Protégé lựa chọn phổ biến thực tế 3.2.2 Cài đặt Protégé Sau tải phần mềm nhấp đúp chuột vào để cài đặt Sau hình ảnh bƣớc cài đặt:  Nhấp chuột chọn Next để tiếp tục trình cài đặt ình a: iao diện c c c cài ặt  Chọn đƣờng dẫn để cài đặt phần mềm chọn Next để tiếp tục trình cài Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 42 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số ình : iao diện c c c cài ặt  Tích chọn Use the Java VM installed with this application chƣa có Java VM sau chon Next để tiếp tục ình c: iao diện c c c cài ặt  Nhấn vào Done để kết thúc trình cài đặt Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 43 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số ình d: iao diện c c c cài ặt 3.2.3 Một số công cụ, chức năng, thành phần Protégé Protégé với giao diện đơn giản, với thực đơn bao gồm File, Edit, OWL, Reasoning, Code, Tools, Collaboration, Algernon, Change, Help 3.2.4 Menu File File gồm chức tạo mới, mở, lƣu trữ Hình 3.2: Giao diện menu File Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 44 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số  Để tạo File mới, chọn File -> New, hộp thoại Create New File xuất hiện: ình 3.3: Lựa chọn File m i 3.2.5 Menu Edit Edit bao gồm chức Undo, Redo, Cut, Copy, Paste Hình 3.4: Giao diện menu Edit Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 45 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số 3.3 Xây dựng ontology tìm kiếm thƣ viện số Trong phần ta sử dụng công cụ Protégé để xây dựng Ontology tổ chức biểu diễn nội dung sở liệu truyền thống cách có ngữ nghĩa 3.3.1 Xây dựng lớp thuộc tính Mơ hình lớp Ontology đƣợc mơ tả hình sau: Hình 3.4.1 Mơ hình l p Ontology Trong đó:  Lớp InformationResource: lớp chứa tất thƣ mục tài nguyên thƣ viện, có thuộc tính: hasAuthor, hasDate, hasLanguage, hasNote, hasPlace, hasSubject, hasTitle Các lớp lớp InformationResource: o Thesis: lớp luận án báo cáo o Article: lớp loại tài liệu tƣơng đối ngắn o Book: lớp đại diện cho loại sách o Magazine: Lớp đại diện cho loại tạp chí o Paper: Lớp đại diện cho loại báo  Lớp Place: chứa thông tin địa điểm, vị trí tổ chức hay tài nguyên, chứa lớp City với thuộc tính hasCity Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 46 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số  Lớp ContactInformation: lớp chứa thông tin liên hệ tổ chức hay cá thể, thông tin liên lạc nhà sản xuất, gồm thuộc tính hasEmail, hasPhoneNumber, isContactInformationOf  Lớp Subject: Lớp chứa thông tin chủ đề mà tài liệu đề cập, gồm thuộc tính hasSubjectName, isSubjectOf  Lớp Language: Lớp chứa thơng tin ngôn ngữ tài liệu, gồm thuộc tính hasLanguageName, isLanguageOf  Lớp Author: Lớp chứa thơng tin tác giả tài liệu, gồm thuộc tính,hasContactInformation,hasFirstName,hasLastName,isAuthorOf Các lớp đƣợc xây dựng Protégé: ình 3.4 Xây dựng c c p Protégé Các thuộc tính dạng object property (mối quan hệ lớp):  hasSubject: chủ đề tài liệu Domain: InformationResource Range: Subject  isSubjectOf (đối xứng với hasSubject): chủ đề tài liệu Domain: Subject Range: InformationResource  hasPlace: vị trí xuất tài liệu Domain: InformationResource Range: Place  isPlaceOf (đối xứng với hasPlace): vị trí xuất tài liệu Domain: Place Range: InformationResource  hasLanguage: ngôn ngữ tài liệu Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 47 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số Domain: InformationResource Range: Language  isLanguageOf (đối xứng với hasLanguage): ngôn ngữ tài liệu Domain: Language Range: InformationResource  hasContactInformation: thông tin liên lạc tác giả Domain: Author Range: ContactInformation  isContactInformationOf (đối xứng với hasContactInformation): thông tin liên lạc Domain: ContactInformation Range: Author  hasAuthor: Tác giả tài liệu Domain: InformationResource Range: Author  isAuthorOf (đối xứng với hasAuthor): tác giả Domain: Author Range: ContactInformation Các thuộc tính đƣợc xây dựng Protégé: Với thuộc tính trên, ta có sơ đồ mối quan hệ lớp: ình 3.4.3 S mối quan hệ c c p 3.3.2 Tạo thực thể Tiếp theo ta tạo thực thể cho lớp để làm rõ lớp thuộc tính tạo Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 48 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số  Tạo bốn thực thể cho lớp Author có tên là: Nguyen_Hung, Nguyen_Luan, Hoang_Huu_Phuc, Nguyen_Van_An Hình 3.4.5: T o thực thể cho p Author  Tạo thực thể cho lớp City thuộc lớp lớp Place Hình 3.4.6: T o thực thể l p Place  Tƣơng tự ta tạo thƣc thể cho lớp lại Lƣu ý thực thể lớp tham chiếu tới thực thể lớp thông qua thuộc tính, ví dụ thực thể lớp ook Programming_Csharp có thuộc tính hasAuthor hai thực thể Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 49 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số Nguyen_Hung Nguyen_Van_An, nghĩa sách Programming_Csharp có tác giả Nguyen_Hung Nguyen_Van_An ình 3.4.7: T o c c thực thể cho c c p i  Sau tạo thực thể ví dụ, ta có sơ đồ Ontology nhƣ sau: ình 3.4.8: S Ontolog 3.3.3 Tạo c c truy vấn kiểm tra Ta tạo truy vấn để kiểm tra Ontology vừa tạo Ví dụ ta muốn tìm tất thơng tin Nguyen_Hung Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 50 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số ình 3.4.3: iển th kết tìm kiếm Onto ogy Kết tìm kiếm đƣợc là: Nguyen_Hung tác giả sách Progrmming_Java Programming_Csharp, có thơng tin liên hệ( ContactInformaton) Nha_Trang Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 51 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số KẾT LUÂN Semantic Web hƣớng cho nghiên cứu phát triển Với lớn mạnh khả lƣu trữ thông tin ngữ nghĩa, semantic web trở thành hệ web cho tƣơng lai, hệ web mà chờ đợi Kết đ đạt đƣợc:  Nghiên cứu đƣợc nhiều tài liệu hay có giá trị lĩnh vực nêu  Tìm hiểu đƣợc cách xây dựng mơ hình Ontology  Tìm hiểu sử dụng đƣợc phần mềm Protégé xây dựng mơ hình Ontology  Xây dựng đƣợc Ontology lĩnh vực tìm kiếm thơng tin giảng viên khoa CNTT  Tìm hiểu dùng ngơn ngữ SPARQL để truy vấn ngôn ngữ xây dựng Ontology (OWL) Hạn chế:  Chƣa khai thác đƣợc hết phần mềm Protégé để xây dựng hồn chỉnh Ontology  Chƣa tìm hiểu ứng dụng đƣợc ngôn ngữ SWRL rule để xây dựng thêm ngữ nghĩa cho Ontology Hƣớng ph t triển:  Hoàn thiện Ontology xây dựng phát triển mức mở rộng  Xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin liên quan đến trƣờng Đại học Vinh  Tìm hiểu cách kết nối Ontology ngơn ngữ xây dựng Web để đƣa Ontology vào Web Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 52 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hoàn Nguyễn Tuấn Minh, Hồng Hữu Hạnh, Các ngơn ngữ truy vấn RDF: Đ nh gi tổng quan So s nh c c ặc tính ngơn ngữ, Tạp chí khoa học - Đại học Huế, 2011 [2] Nguyễn Minh Hiệp Sử dụng Greenstone để xây dựng sƣu tập thƣ viện số// Tạp chí thƣ viện Việt Nam, 2007 [3] Trang Web  https://vi.wikipedia.org/wiki/  https://www.youtube.com/  http://congnghegi.com/tim-hieu-ve-ontology-p2-41-1570.html  http://www.academia.edu/11881333/Semantic_web Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 53 ... Hùng – Lớp 53K2 37 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số CHƢƠNG ỨNG DỤNG WEB NGỮ NGHĨA VÀ XÂY DỰNG ONTOLOGY TÌM KIẾM THƠNG TIN TRÊN THƢ VIỆN SỐ N i dung c a chư... – Lớp 53K2 45 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số 3.3 Xây dựng ontology tìm kiếm thƣ viện số Trong phần ta sử dụng công cụ Protégé để xây dựng Ontology tổ chức... với vai trị quan trọng tìm kiếm thơng tin đặc biệt tìm Nguyễn Văn Hùng – Lớp 53K2 21 Tìm hiểu Web ngữ nghĩa xây dựng Ontology tìm kiếm thơng tin thư viện số kiếm thơng tin Web ngƣời ta ln coi toán