Chương 1. Mô hình bản thể học: Trình bày các khái niệm chính trong đề tài, nhắc lại các khái niệm cơ bản về Semantic Web và Bản thể học. Chƣơng này sẽ giải đáp các LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2 câu hỏi nhƣ Semantic Web là gì, lợi ích của nó, thành phần của Semantic Web. Đi sâu nghiên cứu về Ontology, cấu trúc của nó, cách thức xây dựng Ontology.
Suy diễn trên mô hình bản thể học: Trong chƣơng này chúng tôi trình bày các nội dung xây dựng các tập luật để suy diễn trên mô hình ontology với các ngôn ngữ RuleML, SWRL và SPARQL. Cấu trúc và sự hỗ trợ của máy suy diễn Jena Framework. Ví dụ về việc suy diễn trên mô hình bản thể học cụ thể. Phát triển ứng dụng thử nghiệm: Xây dựng một hệ thống Semantic Web trong đó bao gồm việc xây dựng mô hình bản thể học (ontology model), Suy diễn trên mô hình bản thể học này bằng cách xây dựng các tập luật suy diễn cho mỗi chức năng của hệ thống.
Cuối cùng là việc tổng kết những kết quả đạt đƣợc và những mặt hạn chế của đề tài, đồng thời phát triển hệ thống trong tƣơng lai. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 3 CHƢƠNG 1. MÔ HÌNH BẢN THỂ HỌC Sau chương này sẽ trả lời được các câu hỏi sau: - Bản thể học là gì, mô hình bản thể học là gì? - Công nghệ Semantic Web là gì? - Phương pháp xây dựng bản thể học? - Ngôn ngữ OWL xây dựng bản thể học, và công cụ hỗ trợ xây dựng bản thể học như thế nào? 1. Giới thiệu Ngày nay, hầu nhƣ các thông tin cần thiết trong mọi mặt của đời sống xã hội nhƣ y tế, giáo dục, kinh tế, chính trị, pháp luật,… có thể dễ dàng tìm thấy trên môi trƣờng mạng Internet.
Ngƣời sử dụng Web có thể tìm ra thông tin này bằng cách chỉ ra địa chỉ URL và theo các liên kết để tìm ra các tài nguyên mong đợi. Với nhu cầu thông tin ngày càng lớn của con ngƣời, khả năng đáp ứng thông tin càng trở lên bức thiết. Kỹ thuật Web hiện nay vẫn tạo khó khăn trong việc rút trích, bảo trì và phát triển thông tin. Máy tính chỉ đƣợc dùng nhƣ một thiết bị gửi và trả thông tin.
Chúng không thể truy xuất những khả năng thực sự cần thiết, do đó chúng chỉ hỗ trợ ở mức giới hạn nào đó trong việc truy xuất và xử lý thông tin. Kết quả là ngƣời sử dụng phải phải gánh trên vai trách nhiệm không những truy cập và xử lý thông tin mà còn rút trích và thông dịch mọi thông tin. Để khắc phục những yếu điểm của Web hiện tại khái niệm “Semantic Web” đã ra đời. Semantic Web là sự mở rộng của Web hiện tại mà trong đó thông tin đƣợc xử lý một cách tự động bằng máy tính, làm cho con ngƣời và máy tính có thể hợp tác với nhau.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 4 Hình 1-1: Cấu trúc của Semantic Web [1] Công nghệ “Semantic Web” gắn liền với nó là sự ra đời và phát triển của bản thể học (Ontology) ở đó ngƣời ta mô tả dữ liệu coi đó là tài nguyên và ý tƣởng là gắn mỗi tài nguyên này với một mô tả gọi chung là URI, qua đó mà định nghĩa ra các siêu dữ liệu RDF (Resource Description Framework), sau đó cho phép truy vấn và suy diễn (inference), chính điều này đã tạo ra tính ngữ nghĩa, thông minh đáp ứng nhu cầu cần thiết mà thế hệ web mới yêu cầu. Việc xây dựng ra bản thể học về một lĩnh vực chuyên môn của cuộc sống yêu cầu phải thực sự đơn giản, cô đọng, nhƣng cũng phải đầy đủ. Mục tiêu là mô tả rõ ràng nhất tri thức lĩnh vực, giúp ngƣời dùng dùng khai thác thông tin một cách dễ dàng và hiệu quả nhất. Suy diễn trên mô hình bản thể học là thao tác giúp ta khai thác hiệu quả và quan trọng nhất cho công việc này, bởi vì nếu không có nó thì bản thể học chỉ có chức năng nhƣ kho chứa mà thôi.
Suy diễn với các quy tắc có thể suy ra kiến thức mới, kiến thức tiềm ẩn cần thiết dựa trên những sự kiện đƣợc biết đến trƣớc đó đã mang lại những sự hiệu quả to lớn cho thế hệ Web ngữ nghĩa. Bản thể học Bản thể học (ontology) là tập từ vựng để mô hình hóa thế giới bên ngoài [11]. Nó đƣa ra các khái niệm cơ bản và định nghĩa quan hệ giữa các khái niệm đó trong một miền lĩnh vực. Đồng thời ontology còn cung cấp các ràng buộc, là các giả định cơ sở về ý nghĩa mong muốn của bộ từ vựng.
Ontology đƣợc xây dựng nhằm các mục đích sau: - Chia sẻ hiểu biết chung về cấu trúc thông tin giữa con ngƣời và phần mềm agent - Sử dụng lại tri thức về một miền lĩnh vực đã đƣợc xây dựng từ trƣớc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 5 Hình 1-2: Chia sẻ bản thể học cho các ứng dụng [2]. Trong hình trên ta thấy các ứng dụng khác nhau, muốn trao đổi thông tin với nhau thì cần phải có một tri thức chung, vì vậy các ứng dụng này đểu sử dụng một ontology để có thể chia sẻ tri thức cho nhau. Ontology đƣợc sử dụng rộng rãi trong công nghệ tri thức, trí tuệ nhân tạo, và khoa học máy tính trong các ứng dụng liên quan đến quản lý tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thƣơng mại điện tử, tích hợp thông tin, tìm kiếm thông tin, thiết kế cơ sở dữ liệu… Một hình ảnh về mô hình Ontology: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 6 Hình 1-3:Một mô hình bản thể học [3]. Ngôn ngữ ontology cho phép ngƣời sử dụng viết rõ ràng, các khái niệm hình thức của mô hình miền.
Các yêu cầu chính: - Cấu trúc rõ ràng: Đây là điều kiện cần cho máy có thể xử lý thông tin - Ngữ nghĩa hình thức miêu tả ý nghĩa tri thức một cách chính xác:Ý nghĩa của ngữ nghĩa hình thức tồn tại trong một thời gian dài trong miền toán logic. Việc sử dụng ngữ nghĩa hình thức cho phép con ngƣời suy diễn tri thức. Với tri thức trong ontology chúng ta có thể suy diễn về: + Thành viên của lớp: Nếu x là một thể hiện của lớp C và C là lớp con của lớp D thì chúng ta suy ra x là thể hiện của lớp D. + Các lớp tương đương: Nếu lớp A tƣơng đƣơng với lớp B và lớp B tƣơng đƣơng với lớp C, thì lớp A cũng tƣơng đƣơng với lớp C.
+ Tinh nhất quán: Giả sử chúng ta khai báo x là thể hiện của lớp A và A là lớp con của B ∩ C, A là lớp con của lớp D, Lớp B và lớp D không có quan hệ với nhau (disjoint). Thì chúng ta không nhất quán bởi vì A nên là rỗng nhƣng lại có thể hiện là x. Đây là một dấu hiệu của một lỗi trong ontology. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 + Phân loại: Nếu chúng ta khai báo các cặp thuộc tính giá trị đã biết là điều kiện đủ cho thành viên trong một lớp A, thì nếu một cá thể x thỏa mãn các điều kiện, chúng ta có thể kết luận x phải là một thể hiện của A.
+ Ngữ nghĩa là điều kiện tiên quyết cho việc hỗ trợ suy diễn: Hỗ trợ suy diễn rất quan trọng bởi vì nó cho phép kiểm tra tính nhất quán của ontology và tri thức, kiểm tra các quan hệ thừa giữa các lớp, tự động phân loại các thể hiện trong lớp. Ngữ nghĩa hình thức và hỗ trợ suy diễn thƣờng đƣợc cung cấp bởi việc ánh xạ một ngôn ngữ ontology đến hình thức logic và sử dụng suy diễn tự động bởi các hình thức luôn tồn tại. OWL đƣợc ánh xạ logic miêu tả và sử dụng các suy diễn đang tồn tại nhƣ FaCT và RACER. Các logic mô tả là tập con của logic vị từ nhằm hỗ trợ suy diễn hiệu quả.
Các thành phần của bản thể học Ontology đƣợc sử dụng nhƣ là một biểu mẫu trình bày tri thức về thế giới hay một phần của nó. Ontology thƣờng miêu tả: - Cá thể (Individual): Các đối tƣợng cơ bản của Ontology, nền tảng; Các cá thể trong một Ontology có thể bao gồm các đối tƣợng rời rạc nhƣ: tên của một ngƣời, tên một cái cây, một chiếc xe ô tô,… - Lớp (Class): Các tập hợp, hay kiểu của các đối tƣợng. Lớp là những nhóm, bộ hoặc một tập hợp các đối tƣợng. Một lớp có thể gộp nhiều lớp hoặc đƣợc gộp vào lớp khác.
Một lớp gộp vào lớp khác đƣợc gọi là lớp con (subclass) của lớp gộp. Điều quan trọng của quan hệ xếp gộp là tính kế thừa. - Thuộc tính (Property): Đó là các tính năng, đặc điểm, tính cách, hay các thông số mà các đối tƣợng có và có thể đem ra chia sẻ. - Mối liên hệ (Relationships): Cách mà các đối tƣợng có thể liên hệ tới một đối tƣợng khác.
Tập hợp các quan hệ cùng nhau mô tả ngữ nghĩa của lĩnh vực (domain). Tập các dạng quan hệ đƣợc sử dụng và cây phân loại thứ bậc của chúng thể hiện sức mạnh diễn đạt của ngôn ngữ dùng để biểu diễn ontology. Ontology thƣờng phân biệt các nhóm quan hệ khác nhau. Ví dụ: + Quan hệ giữa các lớp + Quan hệ giữa các thực thể + Quan hệ giữa một thực thể và một lớp + Quan hệ giữa một đối tƣợng đơn và một tập hợp + Quan hệ giữa các tập hợp LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 Bộ từ vựng Ontology đƣợc xây dựng trên cơ sở tầng RDF, RDFS, cung cấp khả năng biểu diễn ngữ nghĩa mềm dẻo cho tài nguyên Web và có khả năng hỗ trợ lập luận.
Phƣơng pháp xây dựng bản thể học Trong những năm gần đây, một loạt các phƣơng pháp luận khác nhau đƣợc thiết kế để trợ giúp cho việc tiến hành phát triển các nhiệm vụ đƣợc báo cáo trong tài liệu trí tuệ nhân tạo. Các phƣơng pháp truyền thống gồm Cyc (Lenat & Guha 1990) [4], Uschold và King (Uschold $ King 1995) [5], Gruninger và Fox (Gruninger $ Fox 1994) [6],… Các phƣơng pháp luận cung cấp các chỉ dẫn chung và có cấu trúc. Nếu làm theo có thể tăng quy trình phát triển và cải tiến chất lƣợng cho kết quả cuối cùng. Theo nhƣ đánh giá phƣơng pháp luận “Methontology” là phƣơng pháp luận thiết kế ontology phổ biến nhất (đƣợc hỗ trợ môi trƣờng WebODE).
Quy trình phát triển Ontology là một quy trình gồm nhiều bƣớc, tuy nhiên vẫn chƣa có một phƣơng pháp chuẩn hóa nào để phát triển các ontology.