李 慧， 萬 靜， 任雪原

（1.北京化工大學 信息科學與技術學院，北京 100029；2.66061部隊 北京 102300）

知識庫是近年來流行的有效的知識管理工具之一，為了實現(xiàn)知識的共享與交流，許多行業(yè)已經(jīng)開始建立領域知識庫。本體（Ontology）[1]作為知識和概念描述的重要工具，可以清晰描述領域知識庫中的概念及其關系，實現(xiàn)領域知識的共享和重用，也有利于領域知識庫的管理和維護。基于本體構建的領域知識庫成了目前知識庫的重要研究方向。

1 本體論

本體概念最早源于哲學領域，后來被引入信息科學中。在計算機領域里，斯坦福大學的Gruber于1993年給出了定義“本體是概念化的明確的規(guī)范說明[2]”，用概念化的形式結構＜D，R＞來表示本體，其中 D 是領域（Domain），R 是 D 中相關的關系集合，該定義能夠很好地表現(xiàn)出本體的本質特性。

通俗地講，本體就是用來描述某個領域范圍內(nèi)的概念以及概念之間的聯(lián)系，使得這些概念和聯(lián)系在共享的范圍內(nèi)有著明確唯一的定義。普遍認為，本體包含4層含義：形式化（formal），明確（explicit），概念模型（conceptualization）和共享（share）。“形式化”指本體是“具有機器可讀性”（即能被計算機處理）；“明確”指所使用的概念及這些概念的約束和限制條件都預先有明確的定義和說明；“概念模型”，又稱概念化，指通過抽象出客觀世界中某些現(xiàn)象的相關概念而得到的模型；“共享”指“本體中體現(xiàn)的是共同認可的知識，反映的是相關領域中公認的概念集[3]”，即本體是群體接受的共識而非只有部分人接受的。

從結構上講，本體既可以表示為簡單的樹狀結構，也可以表示為復雜的網(wǎng)狀結構。不同結構的本體如圖1所示[4]。

圖1 不同結構的本體Fig.1 Ontology with different structures

2 本體與知識庫

知識庫（Knowledge Base）[5]是知識工程中結構化，易利用，易操作，全面有組織的知識集群，是針對某一或某些領域問題求解的需要，采用某種（或若干種）知識表示方式在計算機存儲器中組織、存儲、使用和管理互相聯(lián)系的知識片集合。

本體是概念層次上對概念化的清楚描述，可以為知識的構建提供一個基本的結構，本體可以將領域知識的概念和相互之間的關系進行較為精確的定義，從而解決機器理解問題。本體可以作為知識和概念描述的工具，以明確一致的方式表達概念的內(nèi)涵，描述領域知識庫中的概念及其關系，實現(xiàn)領域知識的共享和重用，也有利于領域知識庫的管理和維護。

知識本體可以用一個三元組定義[6]：

KO=＜KA，Re，Rule＞

上面的三元組中各符號的代表的具體含義解釋如下：

1）KO（Knowledge Ontology），表示知識本體；

2）KA（Knowledge Atom）為知識原子，表示整個知識模型中的最小表示單元?？梢允穷?、公理及基本的操作關系等，也就是：

KA={bi|1≤i≤n，bi∈Q}

bi表示知識論域Q中的知識原子；

3）Re（Relation）表示知識原子之間、由知識原子構成的知識實體之間存在的相互聯(lián)系作用的集合，即：

Re={Rij（bi，bj）∨Rkl（mk，ml）|1≤i，j，k，l≤n}

其中，m表示由知識原子構成的知識實體，即m={Σbibj∨∏bibj|1≤i， j≤n；bi，bj∈Q}，Rij表示知識原子之間的關系，bi，bj，Rkl（mk，ml）表示知識實體之間的關系。

3 博物館本體構建

3.1 本體構建方法

本體構建方法的研究和使用對本體的構建非常重要，沒有好的指導方法，不利于本體的規(guī)范建設，很難在不同領域本體的構建中保持一致。到目前為止，本體構建方法仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，構造本體的過程各不相同?，F(xiàn)有的本體建模方法主要有IDEF-5法、TOVE法、骨架法、METHNOTOLOGY和“七步法”[7]。

通過對幾種建模方法的比較后發(fā)現(xiàn)，斯坦福大學醫(yī)學院開發(fā)的“七步法”擁有相對成熟健全的技術，側重于本體的構建過程，構建過程適用性強，尤其適合領域本體建立，而本課題研究的正是博物館領域本體，分析比較之后選用“七步法”作為本課題本體構建基本方法。

建模工具方面，本文將采用Protégé作為本體的建模工具，設計博物館領域本體。它是目前使用最為廣泛的本體論編輯器之一，功能強大，并包括大量的插件并擁有豐富的操作符集合。以下為使用“七步法”建立博物館本體的過程：

1）確定本體的領域和范圍 這個環(huán)節(jié)當中，需要搞清楚如下問題：本體的功能和作用；本體覆蓋的專業(yè)領域和范疇；要建立什么樣的領域本體；本體的目標用戶是誰；選擇哪種本體描述語言。

2）考慮現(xiàn)有本體的復用 考慮有沒有前人已經(jīng)構建好的本題庫，有的話可以節(jié)省開發(fā)成本，縮短開發(fā)時間。在本課題中，沒有現(xiàn)有的本體資源可用，所以此過程暫不考慮。

3）列舉領域中的概念術語 創(chuàng)建領域本體時，需要大量的領域知識，還需要眾多領域專家參與，從而很好的把握目標領域的知識框架。這個步驟當中，要通過對領域知識的分析，盡量全面地列舉出系統(tǒng)中需要解釋的或者陳述的所有概念（包括類、屬性和實例）。本文中博物館知識庫中的概念定義來源于以下幾個方面：針對本體的目標研究領域知識的各種專業(yè)文獻，國家現(xiàn)行的相關的各種標準和規(guī)范，如博物館藏品信息指標體系規(guī)范等。

4）確定類和類層次 類是本體中基本的單元，代表了具有共性的一類對象，是一種上下層次結構的組織形式。子類可以繼承父類的特性，表達比父類更具體的概念。例如博物館本體中，“博物館”是本體的最高層次類，而博物館學、博物館藏品、博物館管理以及中外各國博物館等是其子類，他們會繼承博物館所有的特性。

定義類和類層次的方法是：從概念集當中選取具有獨立存在性的對象概念術語（不是描述這些對象性質的概念），作為本體類中類層次結構中的節(jié)點。通過判斷某一個類的具體實例是否是另外類的實例，來判斷兩個類的層次關系。如中國古代紡織品是古器物的子類，中國古代紡織品的全部實例都是古器物的實例。

5）定義類的屬性 屬性用來描述類和實例的特性，描繪了概念間的內(nèi)部結構。僅僅依靠類和類層次不能提供足夠的信息來確定本體的領域和范圍，因此在定義類及其層次之后，就應該描述概念的內(nèi)部結構，即類的屬性，例如本文中的屬性名稱、描述、關鍵字、參考書目、地點、備注等。對于列表中的每個屬性，應該確定其具體描述哪個類，要特別注意類繼承特性。

6）定義屬性的分面 一個屬性可能由多個“分面”組成[8]，一個屬性的分面，就是屬性取值的類型、容許的取值、取值的個數(shù)等。添加完類的屬性之后，為類的屬性添加約束條件。屬性約束條件是用來描述屬性的值類型 （Number、String和Boolean等）、允許值范圍等。

7）生成實例 定義類的實例需要：首先確定一個類，接著創(chuàng)建類的單個實例，最后添加實例的屬性值。以類“建博物館學”的一個實例“博物館類型”舉例，添加它的屬性值：名稱，簡介，參考書目，關鍵字等的內(nèi)容。本體構建項目當中，實例表現(xiàn)很重要，因而實例化是開發(fā)過程中最為繁瑣，工作量最大的部分。

本文中，以“博物館”和“文物”2個大類為基本節(jié)點，建立本體知識庫。圖2為博物館本體圖的一部分，沒有包括實例部分和屬性部分。

3.2 本體形式化及存儲

本體語言用于為領域模型編寫清晰的、形式化的概念描述。通過本體語言，用戶可以方便的創(chuàng)建本體。通常，本體語言提供了概念、概念之間的關聯(lián)、概念的實例等基本建模元素。 目前有很多本體描述語言：SHOE、XOL、OML 、RDF[9]、RDF Scheme、OIL、DAML、DAML+OIL 和 OWL[10]。 這些語言是按不同標準分類的。

圖2 博物館本體圖片段Fig.2 Segment diagram of museum Ontology

OWL（WebOntologyLanguage）是W3C最新推出的Ontology的描述語言的標準，是建立在RDF（S）的基礎上，結合了DAML+OIL的應用經(jīng)驗而發(fā)展起來的。OWL具有很強的知識表達能力和表達語義的機制，能清晰地表達詞表中各詞條的含義及其之間的關系，還添加了更豐富的用于描述類型和屬性的詞語，因此選擇OWL作為本體描述語言。下面為OWL語言表示博物館本體的部分：

＜owl：Ontology rdf：about=""/＞

//類

＜owl：Class rdf：about="# 博物館學"＞

＜rdfs：subClassOf＞

＜owl：Class rdf：ID="博物館"/＞

＜/rdfs：subClassOf＞

＜/owl：Class＞

//DatatypeProperty數(shù)據(jù)屬性

＜owl：DatatypeProperty rdf：ID="關鍵字"＞

＜rdfs：domain rdf：resource="# 博物館學"/＞

＜/owl：DatatypeProperty＞

＜owl：DatatypeProperty rdf：ID="名稱"＞

＜rdfs：domain rdf：resource="# 博物館學"/＞

＜/owl：DatatypeProperty＞

//實例

＜博物館學 rdf：ID="博物館類型"＞

＜ 關 鍵 字 rdf：datatype="http：//www.w3.org/2001/XMLS chema#string"

＞博物館類型＜/關鍵字＞

＜名稱 rdf：datatype="http：//www.w3.org/2001/XMLSchema#string"

＞博物館類型＜/名稱＞

＜/博物館學＞

……

＜/rdf：RDF＞

用OWL表示本體之后，可通過Jena工具包將OWL語言表達的博物館本體存儲到關系數(shù)據(jù)庫中，博物館知識庫系統(tǒng)管理平臺通過數(shù)據(jù)庫訪問本體數(shù)據(jù)。

4 博物館知識庫系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

本文創(chuàng)建的知識庫系統(tǒng)采用目前廣泛使用的基于B/S的3層體系結構，博物館知識庫系統(tǒng)體系架構如圖3所示，包括以下部分。

1）表示層 本層的功能是提供友好的GUI界面，實現(xiàn)用戶和系統(tǒng)的交互，用戶通過瀏覽器訪問知識庫系統(tǒng)，系統(tǒng)接受用戶的操作請求，然后將其提交到服務器，由業(yè)務邏輯層的相關組件去處理請求，處理完畢返回的結果顯示給用戶。

2）業(yè)務邏輯層 對應邏輯架構中的知識管理層，本層是整個系統(tǒng)的核心。包括了對領域知識的維護、檢索、管理等方面，提供了對知識管理的各方面的支持與邏輯實現(xiàn)。

3）數(shù)據(jù)層 用于存放知識庫系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)，包括知識資源的數(shù)據(jù)和其他一些系統(tǒng)相關的數(shù)據(jù)（例如日志、用戶信息等）。這些數(shù)據(jù)通過上面的業(yè)務邏輯層提供的訪問操作接口進行操作，對用戶的應用是透明的不可見的，這一層可以使用關系數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。

圖3 博物館知識庫系統(tǒng)體系架構Fig.3 Architecture diagram of museum knowledge base system

知識庫系統(tǒng)分為2個模塊：1）前臺展示模塊，用戶可以查詢知識、瀏覽條目和添加知識；2）后臺管理系統(tǒng)，包括知識庫結構管理、條目瀏覽與管理、用戶操作審核、模板管理、和用戶管理。系統(tǒng)模塊結構如圖4所示。

圖4 博物館知識庫系統(tǒng)模塊Fig.4 Block diagram of museum knowledge base system

普通用戶和本體管理人員可以訪問博物館知識庫系統(tǒng)，瀏覽查詢知識條目，以及修改知識庫結構和實例。由于文章篇幅的原因，這里就不具體介紹系統(tǒng)的建立和使用過程。

5 結束語

將本體技術應用到博物館知識庫的構建中，用以解決博物館知識的整合和共享，也使得相關知識的檢索更加便捷。通過本體以及本體構建方法等理論的研究，利用Protégé工具構建了博物館領域本體，并用OWL語言表述本體。最后，設計了3層架構體系的博物館知識庫，并實現(xiàn)了B/S結構的知識庫系統(tǒng)。

[1]鄧志鴻，唐世渭，張銘，等.Ontology研究綜述[J].北京大學學報：自然科學版，2002，38（5）：730-738.DENG Zhi-hong， TANG Shi-wei， ZHANG Ming， et al.Overview ofOntology[J].ActaScientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis，2002，38 （5）：730-738.

[2]GRUBER T R.A translation approach to portable Ontology specifications[J].Knowledge Acquisition，1993（5）:199-220.

[3]STUDER R，Benjamin R，F(xiàn)ensel D.Knowledge engineering:principles and methods[J].Data and Knowledge Engineering，1998，25（1-2）:161-197.

[4]何克清.本體元建模理論與方法及其研究[M].北京：科學出版社，2006.

[5]孫旭升.基于本體論的知識庫系統(tǒng)應用研究[D].遼寧：大連交通大學，2007.

[6]于鑫剛，李萬龍.基于本體的知識庫模型研究[J].計算機工程與科學，2008，30（6）：134-136.YU Xin-gang，LI Wan-long.A study of the knowledge base model based on ontology[J].Computer Engineering&Science，2008，30（6）：134-136.

[7]USCHOLD M，KING M，MORALEE S.The enterprise Ontology[J].The Knowledge Engineering Review，1998，13（1）:31-89.

[8]Gomez-Perez A，Manzano-Macho D.An overview of methods and tools for ontology learning from texts[J].The Knowledge Engineering Review，2004，19（3）:187-212.

[9]Semantic Web.Resource Description Framework （RDF）[EB/OL].（2004-02-10） [2011-04-07].http://www.w3.org/RDF/.

[10]Semantic Web.Web Ontology Language （OWL） [EB/OL].（2007-09-06）[2011-04-02].http://www.w3.org/2004/OWL/.