畢 琳 張 瑩 紀姍姍

（1.中科院國家科學圖書館 北京 100190）（2.長春理工大學 吉林長春 130022）（3.中國科學院大學 北京 100049）（4.中科院長春光學精密機械與物理研究所 吉林長春 130033）

網絡技術的應用為人們提供了極其方便的信息服務，改變了人們獲取信息的途徑和方式，也改變了很多人的生活方式。但是隨著信息數量的增長，網絡信息的有效組織和語義理解已成為亟待解決的問題。本體技術是解決上述問題的有效途徑，本體可將所有信息的元數據進行統(tǒng)一的表示，實現網絡信息的語義化表達。但是本體的建模與開發(fā)本身是一項系統(tǒng)性較強、投入量較大的工程。通過重用已有的本體，能夠減少系統(tǒng)的開銷，避免重復建設。重用的思想和理論，在軟件開發(fā)領域已經比較成熟，但是對于本體這種特殊知識表示形式的重用，還屬于比較前沿和新興的研究內容。

本文通過使用NeOn Toolkit工具，以從網絡獲取到的本體實例為分析對象，實現自動化的本體重用，并利用SPARQL對重用后的本體實現語義推理，最后分析目前針對大規(guī)模本體重用存在的問題。

1 NeOn Toolkit介紹

2006年，由14個歐盟機構參與、受歐盟第六框架計劃資助的NeOn（Networked Ontologies）項目開始研究如何有效利用本體實現分布式大規(guī)模語義應用，并發(fā)展了本體工具和相應方法。NeOn Toolkit是NeOn項目開發(fā)的基于Java的開源本體編輯工具，NeOn Toolkit平臺及其豐富的插件可以幫助本體開發(fā)人員和本領域專家完成各種各樣的本體工程活動，包括注釋和文檔、人機交互、模塊化和定制、本體調試、本體動力學、本體評估、本體匹配、本體論規(guī)范、推理及重用等。目前最新版本是2011年12月推出的 NeOn Toolkit-2.5.2。

在NeOn Toolkit中，對OWL語言描述的本體，從概念（Classes），對象屬性（Object Properties），數據屬性（Bata Properties）， 注 釋 （Annotation Properties）， 數 據 類 型（atatypes）五個方面加以描述（見圖 1）。

圖1 NeOn Toolkit平臺對本體的描述

本文主要以Location和Building本體為例，結合本體管理的實際需求，利用NeOn Toolkit平臺豐富的功能，實現本體重用與本體推理。利用NeOn Toolkit實現地理位置本體的管理，比利用關系數據庫存儲地理信息有著明顯的優(yōu)勢：NeOn Toolkit支持簡單的邏輯推理，還支持復雜的知識表達，因此，它更接近人類的知識表達；而數據庫數據實例和列名定義是相互獨立的，數據結構建模較為單一，無法全面表示實例之間復雜的隱性關系。

2 本體重用簡介

在人工智能界，最早給出Ontology定義的是Neches等人，他認為“本體定義了組成主題領域的詞匯表的基本術語及其關系，以及結合這些術語和關系來定義詞匯表外延的規(guī)則”。但其中最著名并被引用得最為廣泛的定義是由T.Gruber提出的“本體是概念化的明確的規(guī)范說明”。本體的作用就是對客觀世界進行抽象的描述，并實現概念層次的統(tǒng)一性。本體和本體工程吸引了來自不同領域的學者和研究人員，已經逐步成為信息領域的一個研究熱點。

從零開始構建本體是一項需要大量投入的工程，隨著信息技術的發(fā)展，本體在自然語言理解、知識表示與獲取、數據集成和信息檢索等多個方向上得到了廣泛的應用，越來越多的人研究本體，網絡當中的本體數量與日俱增，本體重用就是根據不同實際需求，利用這些已有的本體，構成新的本體的過程。通過以后本體的重用，能夠減少系統(tǒng)的開銷避免重復建設。本體重用的思想和理論是近年發(fā)展起來的，屬于比較前沿和新興的研究內容。國內外在該領域的研究集中在：本體模塊化、本體上下文、本體演化、本體緩存與語義緩存等方面。本文則主要是利用NeOn Toolkit平臺，實現本體重用的實踐過程。

3 利用NeOn Toolkit實現本體重用

本文實現本體重用的過程，選擇了ASTRA項目當中產出的Location和Building兩個本體作為源本體。由Ioannis Zaharakis擔任項目經理的ASTRA項目旨在通過建立泛在認知系統(tǒng)框架，用以支持對人類社會關系的建模。該框架包括指導并支持社會交流的泛在認知系統(tǒng)設計和評價的理論，以及支持該系統(tǒng)應用的工具和服務。其中Location和Building兩個本體在系統(tǒng)中用以定位人類社會活動的位置。本文通過對這兩個已有本體的重用，闡述利用NeOn Toolkit平臺本體重用的過程，并對重用后產生的目標本體，進行邏輯推理及查詢。本文采用的方法適用于各種OWL格式所描述的本體數據。

3.1 實驗環(huán)境配置

首先，在計算機當中配置Java運行環(huán)境。

然后，分析用于重用的本體資源。在本文中選用的位置本體Location.owl將地理位置信息概況為以下幾個關鍵 概 念 ：Continent、Federation、Country、Province、City、Quarter、 Building 、Room、Place，并且輔以屬性、關系、實例等相關信息的描述（對于Location.owl的關鍵概念之間上位superlocation_of、下位sublocation_of以及繼承isa關系描述見圖2）。

圖2 Location.owl關鍵概念之間的關系

對于Location.owl中的building概念，可以為其添加更為豐富的語義關系，所以選用Buliding.owl本體，將Location.owl和Buliding.owl整合為一個新的目標本體（對于Buliding.owl的關鍵概念之間的關系描述見圖3）。

圖3 Buliding.owl關鍵概念之間關系

3.2 本體重用過程

調用 NeOn Toolkit，將 Location.owl和 Buliding.owl作為源本體輸入本體整合程序（整合操作見圖4，整合后產出的目標本體層次結構及上下位關系見圖5）。目標本體對原來Location本體中的building信息進行了擴展，所以對地理位置信息的描述更加精確，在包含了Buliding.owl中信息之外，同時對上位、下位及繼承關系都做了重新調整。

圖4 Location.owl和Buliding.owl整合操作

圖5 目標本體層次結構圖

對于目標本體，為了測試其是否保證了推理邏輯合理性，可以使用NeOn Toolkit的推理測試功能。NeOn Toolkit平臺支持標準本體查詢語言SPARQL（Simple Protocol and RDF Query Language）， 允 許 用 戶 通 過SPARQL語法查詢本體。SPARQL是為RDF開發(fā)的一種查詢語言和數據獲取協(xié)議，它是為W3C所開發(fā)的RDF數據模型所定義，但是可以用于任何可以用RDF來表示的信息資源。

根據目標本體關鍵概念、屬性及實例關系，設計以下的推理測試用例：

（1）為目標本體中的關鍵概念Person添加實例A和B（添加方法見圖 6）。

圖6 對目標本體添加實例

（2）A和B的辦公地址實例分別為 （添加方法同圖6）：A （Room：301；Building：Star；）；B （Building：Star；City：Beijing）。其中，Room 與 Building存在sublocation_of關系，Building和City存在sublocation_of關系。

采用SPARQL對目標進行查詢，代碼如下：

輸出推理查詢的結果如下：

從以上結果中可以得出：在City概念實例Beijing的人有A和B。

由于A的聲明中并無城市描述，推理機通過對目標本體的推理，實現了關于A所在城市的推測。重用后的本體符合簡單推理規(guī)則，由于篇幅有限，對于目標本體的推理測試僅舉一例。然而對于對大規(guī)模本體重用來說，由于關鍵概念之間的關系錯綜復雜，這就為對目標本體推理規(guī)則的設計帶來了困難?，F在在本體重用這一領域，還沒有完整的關于推理測試的形式化的表示和操作方法。可見，對于大規(guī)模本體重用，推理規(guī)則的設計仍有待進一步研究。

4 結語

隨著網絡信息的急劇增長，對網絡信息的有效管理成為人工智能及網絡信息技術等領域的研究熱點。本體作為客觀世界概念化的明確的規(guī)范說明，是解決信息組織及語義表達問題的有效途徑，但從零開始構建本體的工程量非常巨大，所以對已有本體的重用是提高本體利用效率的有效方法。本文以ASTRA項目當中產出的Location.owl和Building.owl兩個本體作為源本體，通過使用NeOn Toolkit平臺，實現自動化的本體重用，并利用SPARQL對重用后的本體實現語義推理，實驗結果證明利用本文方法實現本體重用方法有效。但是，對大規(guī)模的本體重用的研究還不十分成熟，尤其是對于重用后的本體推理問題的研究，缺乏深入的探討，以及完備的測試方法。

［1］Welcome to the NeOn Project ［EB/OL］.［2010-02-24］.http：//www.neon-project.org/nw/Welcome_to_the_NeOn_Project.

［2］Gruber T R.A Translation Approach to Portable OntologySpecifications ［J］.Knowledge Acquisition，1993， （5）：199-220.

［3］毛郁欣.面向大規(guī)模本體重用的子本體模型研究［D］.杭州：浙江大學，2008.

［4］ASTRA Platform and End User tools code now available［EB/OL］.［2009-12-14］http：//www.astra-project.net

［5］SparQL［EB/OL］.［2012-05-28］.http：//baike.baidu.com/view/661304.htm.