基于本体和关联数据的知识集成模型研究

第41卷　第1期吉林大学学报(信息科学版)Vol.41　No.12023年1月Journal of Jilin University (Information Science Edition)Jan.2023
文章编号
:1671⁃5896(2023)01⁃0067⁃09基于本体和关联数据的知识集成模型研究
收稿日期:2022⁃02⁃26
基金项目:黑龙江省高等教育教学改革基金资助项目(SJGY20200107)
作者简介:袁满(1965 ),男,吉林农安人,东北石油大学教授,博士生导师,主要从事知识组织㊁认知科学㊁数据科学和标准化
研究,(Tel)86⁃157****9186(E⁃mail)yuanman@㊂
袁　满1,李明轩1,张维罡1,袁靖舒2
(1.东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318;2.中国石油大学(北京)信息科学与工程学院,北京102249)摘要:由于目前各领域集成模型还主要以数据集成㊁信息集成为主,但这些集成模型中缺乏对标准的融合等问题,而本体和关联数据技术不仅能从根本上解决 知识孤岛”现象,且基于该技术还能在模式层将语义进行链接,减少数据的冗余,为知识元提供集成化的知识模型㊂为此首先比对并分析了传统知识组织方法,然后依据本体㊁关联数据知识组织方法,提出并构建了标准驱动的知识集成模型㊂该模型通过复用领域主题词表和国际上相关的事实标准本体中的叙词表实现对领域知识本体的表示㊂最后通过关联数据技术将实体RDF (Resource Description Framework)序列化,并实现与外部知识库中的实体进行链接,发布成统一的㊁集成化的关联数据,为领域提供知识服务㊂为验证所提模型的可行性,以石油领域为背景,复用了石油主题词等标准词汇表并构建了标准化石油领域本体,再将石油领域知识与GeoNames 和DBpedia 百科知识库关联实现了集成,验证了所提模型的合理性与可用性,该标准化的集成模型同样适用于其他领域的知识集成㊂
关键词:知识集成;标准化;本体;关联数据
中图分类号:TP301文献标志码:A
Research on Knowledge Integration Model Based on Ontology and Linked Data
YUAN Man 1,LI Mingxuan 1,ZHANG Weigang 1,YUAN Jingshu 2
(1.School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China;2.School of Information Science and Engineering,China University of Petroleum (Beijing),Beijing 102249,China)
Abstract :At present,the integration models in various fields mainly focus on data integration and information integration,but these integration models lack the integration of standards.Ontology and linked data technology can fundamentally solve the knowledge island”phenomenon,and link semantics at the pattern level,reducing data redundancy,and providing an integrated knowledge model for knowledge elements.Firstly,the traditional knowledge organization methods are compared and analyzed,and then a standard driven knowledge integration model is proposed and constructed according to the knowledge organization methods of ontology and linked data.The model realizes the representation of domain knowledge ontology by re⁃using the domain thesaurus and the vocabularies in the relevant international fact standard ontology.Finally,the RDF (Resource Description Framework)is serialized through the linked data technology,and linked with entities in the external knowledge base to publish unified and integrated linked data to provide knowledge services for the field.In order to verify the feasibility of the proposed model,taking the petroleum field as the background,the standard vocabularies such as petroleum subject words is re⁃used,and the standardized petroleum field ontology is constructed,which integrates the petroleum knowledge in the petroleum field with the knowledge of GeoNames and DBpedia encyclopedia.The rationality and availability of the proposed model are verified.The proposed standardized
integration model is also suitable for the integration of knowledge in other fields.
86吉林大学学报(信息科学版)第41卷Key words:knowledge integration;standardization;ontology;linked data
0　引　言
近年来,人工智能从原本的计算和感知智能阶段发展到以理解㊁解释和推理为核心使命的认知智能阶段[1]㊂知识作为人类认知的核心要素逐渐从粗粒度知识元概念向细粒度知识元概念进行转化㊂知识共享也成为各个领域迫切需求,特别随着AI(Artificial Intelligence)在各领域的广泛而深入的应用,集成化知识是实现AI应用的唯一选择㊂然而,由于领域数据种类繁多冗余,数据存在异构以及模型不统一等问题,使知识集成近些年没有本质性的进展,所以知识集成问题依然是困扰企业数据共享的一个重要因素㊂在数字信息管理与应用中,知识组织体系作为用户信息需求与知识资源之间的桥梁,可帮助用户快速发现所需的资源[2]㊂尽管在国内近几年出现了一些通用领域的中文百科知识图谱,如zhishi.me,但是依然缺少像国外DBpedia这类大型百科知识库㊂由于很多领域的数据通常是以结构化或半结构化的数据为主,并且碎片化数据较多;对领域知识单一线性的组织,无法体现该领域多元性的特征,极大限制了知识的传播以及新知识的产生㊂近些年,在知识组织以及知识管理的深入研究下,知识集成向本体㊁知识图谱㊁语义网㊁关联数据等细粒度组织方式快速发展,领域知识间由原本简单的数据链接转变成知识间的语义互联㊂特别是本体和关联数据技术为知识集成模型的构建提供了新的可能㊂出于此背景,笔者提出一种基于本体和关联数据的知识集成模型,包括标准化领域本体的设计到关联数据集的构建与发布,将DBpedia等国际大型百科知识库进行知识关联,进而设计一个具有语义关系㊁集成知识的领域百科知识库,为领域知识提供有序组织及可视化㊂最后以石油领域为例,将石油领域内的知识进行互联,验证了该模型的可用性及合理性㊂
1　知识组织与集成研究现状
1.1　知识组织概述
Bliss等[3]最早提出知识组织的概念,并提出了以图书分类为核心的知识组织思想㊂短短几年后,知识组织在众多领域中都取得了较大突破㊂特别是在图书情报领域,出现了现如今常见的知识组织类型 元数据㊁本体㊁知识地图和语义网络㊂
元数据其最根本的定义是 关于数据的数据[4]”㊂元数据组织方法主要是对所给定的资源给予特定的描述㊁定位㊁检索㊂在元数据中,元素项包含隶属关系和相关关系,而这两个语义关系简单㊁粗糙,且只能适用于标准化的语法结构,缺少灵活性㊂
本体组织方法可以将某一系列事物抽象成一个整体,再对整体进行属性描述㊂本体能表达概念之间的不同的语义关系,解决语义异构的问题,但由于自身的局限性,本体无法将概念与实体直接关联,这是本体与元数据知识组织方法的主要区别[5]㊂
主题地图可以有效解决语义异构和互操作问题[6],并能定位某一知识概念或者资源所在的位置㊂概念地图最早用于教育学领域,是用于组织和表征知识的工具,是一种促进意义学习的教学技术[7]㊂其本质是一种思维导图,不具有定位和导航的功能㊂主题地图和概念地图描述知识概念类型单一,只能针对某一领域的知识概念或者主题范围进行描述,而知识地图涉及的领域更广,描述的知识结构范围更大㊂
语义网最早是由万维网创始人蒂姆㊃伯纳斯⁃李(Tim Berners⁃Lee)于1998年提出的概念[8],其核心技术是(Resource Description Framework)和URI(Uniform Resource Identifier)㊂之后又提出了 关联数据”的概念,通过该技术将数据发布到网络,实现共享㊂需要注意的是,该技术只是一套网络数据发布的准则,针对在不同的学科领域,还要对该领域设计出具体的关联数据模型,以及找到合适关联数据集等㊂
将上述知识组织方法依据 能否解决语义异构”㊁ 能否支持开放获取”㊁ 能否关联资源”的能力进行比较,如表1所示㊂
表1　知识组织方法比较
方法融合可以最大程度解决知识集成的问题㊂由于本体自身特性可以帮助关联数据最大程度上解决语义异
构的问题,而关联数据凭借自身可以关联资源与开发获取的特点,将本体实例化的数据进行集成与共享㊂
1.2　知识集成相关工作随着语义网的发展,很多学者将本体和关联数据的理论及技术应用于许多研究领域,特别是在本体构建㊁信息整合㊁资源组织等方面都开展了许多的研究[9]㊂侯西龙等[10]构建了非遗领域本体模型,将RDF 作为数据模型,利用关联数据技术将实体进行URI(Uniform Resource Identifier)描述,进而实现了非遗领域知识集成㊁开放和共享㊂徐晨飞等[11]通过对方志物产史料内的概念㊁属性进行抽象后,构建出方志物产本体模型,并通过关联数据技术将数据转化成RDF 后,进行实体关联㊁存储与发布,共享了方志物产的信息,为后续发现更多的隐性知识奠定了基础㊂鲜国建[12]根据农业科学叙词表㊁科技文献,构建农业科技语义关联数据集并设计出原型系统,实现了在农业领域,通过关联数据将知识进行整合㊂吕叶欣等[13]通过元数据描述㊁本体设计㊁关联数据技术对单元信息内外部进行描述,提出基于本体和关联数据的单元信息知识组织框架㊂周建慧等[14]通过将本体映射㊁联结匹配㊁规则合并的方法将多领域本体进行集成㊂文献[15]提出概念层,语言层,知识层,表示层的分层集成的模型,将概念进行统一的数字编码后,将数据在不同表示层上进行集成㊂Rodzi 等[16]基于本体提出了一个知识集成框架,该框架由知识审计㊁知识转换㊁知识集成和知识传播4部分组成,最后将其应用于马来西亚洪水治理㊂Mountasser 等[17]提出了一种基于本体匹配和概率逻辑评估策略的语义集成框架㊂该框架采用优化机制和并行计算模式,有效地解决了大数据的选择和占用问题㊂Pilar 等[18]提出了一个基于本体的框架,该框架通过数据源映射和预处理㊁数据模型生成㊁数据存储和数据挖掘集成异构数据㊂
综上所述,本体和关联数据技术的应用已经深入到许多领域㊂国内外学者和研究机构越来越重视语义网㊁本体和关联数据技术的研究,并建立了W3C(World Wide Web Consortium)等多个语义网国际标准㊂与此同时,国外对数据的开放程度很高㊂例如,链接开放数据(LOD:Linked Open Data)[19]项目是以链接数据的形式发布,从而实现各个领域的知识整合㊂目前,我国学者已经开始认识到标准化的重要性,并提出了将标准本体融合的方法[20],但还没有通用的㊁标准的本体建模方法,并仍需参考国外标准本体模型进行扩展,且缺乏强大的影响力的成果㊂同时,随着W3C 组织一系列技术标准的制定,一些本体模型已经实现了国际通用的标准本体,国内学者也不同程度地解决了语义鸿沟㊂
2　知识集成模型理论研究笔者在借鉴国内外相关本体模型的基础上,从知识关联和知识组织的角度,通过对多个本体的集成优化㊁重用和组合,提出一套知识集成框架,如图1所示㊂该模型主要分为6层,分别是概念抽取层㊁本体设计层㊁数据转换层㊁实体关联层㊁数据发布层和数据服务层㊂该框架核心主要是通过对领域知识内的概念抽取后,通过复用领域主题词表和国际上的相关的标准本体中的词汇表实现对领域知识进行标准化;然后通过构建好的标准本体将数据库内的实体进行RDF 化;再通过与外部知识库进行实体关联扩充本地知识库的语义;最后通过发布工具将数据进行可视化为用户提供知识服务㊂该框架采用本体与关联数据技术规范性描述领域知识,可以提高知识元之间的关联性㊁共享性和传播性,为我国领域知识集成㊁数字图书馆建设㊁人文学科发展提供了一系列的数据开放服务,对隐性知识挖掘和知识传播提供了帮助㊂
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图1　知识集成模型
Fig.1　Knowledge integration model 2.1　领域本体构建随着语义网的广泛应用,在受到用户需求的推动下,叙词表概念在语义关系上快速发展㊂本体作为一种新的知识组织方法,在语义标注和信息检索中展现出强大的价值,其核心与叙词表类似,也是对概念进行互操作㊂但本体在叙词表的基础上,又扩展了新的语义关系,如属性关系㊁同一关系和继承关系等㊂概念抽取层和本体设计层是该模型的底层设计㊂首先对领域的知识结构进行初步粗粒度划分,将具体业务分为几个板块;然后将每个板块的具体的要素进行细粒度划分,将术语抽取成核心的概念或元数据;再将非标准的 概念”通过该行业领域的标准(如主题词表)㊁非标准的 属性”通过开放的知识组织模型(如FOAF:Friend⁃of⁃a⁃Friend)㊁标准词汇表(如Relationship)进行标准化设计;最后通过本体构建软件构建出标准化领域本体模型㊂通过该模型可以统一规范领域内的术语和关系,完整且准确地描述知识元之间的关联关系㊂
在该集成模型中,利用本体具有如下优势:1)本体凭借本身是数据结构的特点和构成数据的骨架,对数据起到规范和标准的作用;2)本体本身也是个共享概念库,能为使用者提供稳定的概念接口,并且二者是独立的,使用者使用的概念不会影响本体的结构;3)本体凭借其描述能力,能将同名异义和异名同义的问题有效解决,还能揭示概念之间的语义关系,将来自不同信息源之间的信息交换,为不同领域之间的知识重用以及共享提供了可能㊂
2.2　关联数据集构建
构建关联数据集可分为数据建模㊁实体命名㊁实体RDF 化㊁实体关联化和实体发布[20]㊂关联数据集按照构建好的本体模型对领域内的实体可手动或自动将其进行RDF 化㊂为了更加丰富语义信息,通过与开放的外部知识数据集建立实体关联,建立丰富的领域百科知识库,选择合适的关联数据发布软件将其进行发布㊂2.2.1　实体转换关联数据的本质是RDF 资源描述框架,RDF 通过 实体”㊁ 属性”㊁ 属性值”对事物进行三元组描述㊂而实体转换也叫实体RDF 化,通过对每个实体对象采用W3C 制定的标准化RDF 描述语言依照本体模型进行结构化㊁规范化的描述㊂实体RDF 化具体分为两种:一种是通过手动的描述;另一种是通过工具自动转化㊂
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2.2.2　实体关联外部链接机制,能将跨领域㊁跨类型的知识对象链接成一个整体的知识链接网络[21]㊂在实体RDF 化
后,通过RDF 链接描述实体与实体间的语义关系,同时与外部开放的数据集或知识库建立关联,进而构建领域更广泛㊁业务更全面的关联数据网络[22]㊂目前许多开放的知识库如 DBPedia”,都可以与其进行实体关联㊂通过将内部数据与外部百科数据集建立实体关联,能更加丰富本地的领域知识库,更好地实现跨领域㊁跨学科的知识发现与挖掘㊂
2.2.3　存储与发布目前已有很多针对不同类型数据存储的数据库,而关联数据的存储方式有使用Open Link Virtuoso 数据库存储和Triplestore 数据库存储等[23]㊂关联数据实现共享的条件是将其发布,发布方式也有多种方法,如基于RDF 数据库㊁基于RDF /XML 文件㊁基于关系型数据等㊂常见的发布工具有Drupal㊁Pubby㊁D2RQ 等㊂3　知识集成模型在石油领域的应用石油领域知识概念庞大,内容种类丰富,如何将重叠㊁冗余和零散的知识通过某种知识组织方法进行表示始终是学者们亟待研究的问题㊂在国内,关联数据研究逐渐呈现出从理论研究到实际应用发展的趋势[24]㊂邓小亚[25]通过业务领域的划分,将油气勘探划分为8个业务域,提出基于多层次的业务流程的石油领域本体的方法[26]㊂郑雪芸[27]将关联数据技术应用于石油领域中,构建了石油领域语义描述框架,并将石油术语进行发布㊂虽然本体模型已应用于石油领域中,但目前为止还未形成标准化本体模型㊂多数研究只能将简单的知识进行链接,而未考虑到石油领域中知识本质的内在联系与外部联系,孤立了每个知识元的内容,极大限制了知识的关联性与传播性㊂笔者依据前述设计的知识集成模型,采用基于本体和关联数据技术构建标准化石油领域本体模型,为石油领域知识描述与知识集成提供了标准的知识表示框架㊂
3.1　石油领域知识模型设计
在分析石油领域知识基本结构后,笔者设计了标准化石油领域本体模型,如图2所示㊂该模型复用FOAF㊁GeoNames 等本体模型和DCE(Dublin Core Element)元数据标准的部分词汇,再将PIDX(Petroleum Industry Data eXchange)组织发布的石油领域主题词表相结合,最后构建完整的标准化石油领域本体模型㊂该模型有petro:WorkoverType㊁vivo:Equipment㊁foaf:Person㊁foaf:Organization㊁petro:
PetroleumProject㊁petro:Well㊁geo:Location 七大核心类㊂石油领域本体模型规范了该领域知识概念和基本术语,并且清晰地描述了知识概念之间的语义关系
㊂图2　石油领域本体模型
Fig.2　Ontology model of petroleum field 3.2　石油领域关联数据集的构建与发布对数据语义的转化㊁知识结构化的存储需要关联数据技术得以实现㊂构建石油领域关联数据集主要有如下4步:1)结合石油领域项目,明确知识对象;2)对石油领域内的实体进行抽取,确定实体内的数据属性和对象属性,构建标准化石油领域本体模型;3)依据石油领域本体将实体进行RDF 语言描述,为石油领域内部和外部开放知识库和数据集创建实体链接;4)根据需求选择关联数据的发布工具,为人机提供数据访问的接口㊂
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3.2.1　R2R 映射笔者主要通过D2RQ 工具将结构化的数据遵循石油领域本体模型进行映射,生成RDF 数据㊂对
本体或知识图谱,知识模型中包含了类㊁类的属性㊁类之间的关系及相关的规则[28],将关系型数据通过D2RQ 转化成RDF 数据要遵照石油领域本体模型中定义好的类和属性㊂以上述所抽象的5个类为例,将RDB(Relational Database)数据进行RDF 数据映射,如图3所示㊂图3　类及属性的映射框架
Fig.3　Mapping framework of classes and properties 3.2.2　实体关联在知识互联的环境下,凭借关联数据开放互联性和规范性的特点,能提高石油领域知识的覆盖广度和丰富程度,为石油领域知识的传播与开放提供了坚实的基础㊂选择GeoNames 和DBpedia 开放数据集进行实体关联㊂尽可能与DBpedia 百科知识库相关联,获得石油项目对应的词条;将Geonames 与石油项目具体的位置进行关联,获得油田的地理位置信息㊂通过OWL(Web Ontology Language)中的owl:sameAs 属性将本地内部数据库中的实体与开放数据集进行实体关联㊂以大庆油田为例,通过DBpedia 进行实体关联如表2所示㊂
表2　大庆油田与DBpedia 匹配Tab.2　Matching between daqing oilfield and DBpedia PREFIX rdfs:〈 /2000/01/rdf⁃schema#〉res rdfs:label ?title.PREFIX dbo:〈 /ontology /〉title bif:contains 大庆油田”.
PREFIX foaf:〈 /foaf /0.1/〉res foaf:isPrimaryTopicOf?wikipedia.SELECT ?res ?title ?wikipedia ?abstract FROM 〈〉res dbo:abstract ?abstract.filter (lang (?abstract )= zh”)WHERE }3.2.3　关联数据发布与可视化上述构建的石油领域RDF 数据只有通过关联数据的发布才能实现数据共享㊂可视化通过D2RQ
自带的工具,将上述部分关联数据形成知识库进行可视化,为后续用户提供使用,如图4所示㊂
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图4　关联数据可视化
Fig.4　Linked data visualization 笔者构建的石油领域知识库以关联数据的形式开放,通过互联网提供石油领域数据的接口,在石油领域专家和油田公司的支持下,石油领域知识库会得到更好的维护与更新㊂通过上述知识集成模型构建的知识库,为企业和社会提供知识的共享与重用,促进数据共享以及知识的创新型应用㊂4　结　语
21世纪以来,人们对知识的渴望日益强烈,并向精细化发展,不再满足于一本书㊁一篇文章㊁一段视频等检索结果,而是寻求其中更深度相关的片段,推动知识组织技术的研究与实践应用[29]㊂本体和关联数据技术的发展,改变了原有的领域知识的表示方式,为领域知识集成提供了新方法㊂笔者结合语义网新技术提出一种标准化的知识集成框架,并以石油领域为例对知识进行梳理与加工后,明确了石油领域内知识要素以及语义关系,设计出标准化石油领域本体模型,构建石油领域关联数据集㊂证明了该模型对领域知识集成的可行性,并通过关联数据相关技术提高了不同学科与领域之间的互联性㊁共享性㊁开放性,对后续学科间隐性知识的挖掘有着重要的意义㊂
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