李躍新，張 瑞，洪宗祥

（1.湖北大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430062；2.商丘師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，河南 商丘 476000）

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是奎廉（J.R.Quillian）于1968年在他的博士論文中作為人類(lèi)聯(lián)想記憶的一個(gè)顯式心理學(xué)模型最先提出的[1]。隨后在他設(shè)計(jì)的可教式語(yǔ)言理解器TLC（Teacher Language Comprehended）中用作知識(shí)表示，1972年西蒙將其用于自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)。目前，人工智能和知識(shí)工程許多領(lǐng)域廣泛地應(yīng)用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，這種知識(shí)表示方法表達(dá)能力強(qiáng)并且靈活多變。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)和使用的工具，多是基于本體的知識(shí)體系的， 如 Sesame、Jena、3store、SquishQL 等幾種存儲(chǔ)管理系統(tǒng)。 JENA語(yǔ)言，是以RDF（Resource Description Framework）API為核心的，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義網(wǎng)的一種方便的語(yǔ)言[2]。JENA支持RDF的創(chuàng)建、操作和查詢(xún)等多項(xiàng)功，也支持很多不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。SquishQL語(yǔ)言從名字就可以看出與SQL語(yǔ)言有聯(lián)系。這是一種基于SQL的RDF查詢(xún)語(yǔ)言，使用比較簡(jiǎn)便，并且有兩種約束類(lèi)，可以用來(lái)表達(dá)模式和過(guò)濾，可以直接將Web作為數(shù)據(jù)庫(kù)使用[3]。從定義上來(lái)看，本體是一種基于理論的知識(shí)體系，在理論研究中被廣泛用來(lái)描述領(lǐng)域知識(shí)[4]。所以應(yīng)以本體理論為依據(jù)，根據(jù)實(shí)際的需要，制定規(guī)劃相應(yīng)的知識(shí)管理方案和策略[5]。作者正在研究本體論表示領(lǐng)域的知識(shí)體系，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示領(lǐng)域的具體知識(shí)。

文中以關(guān)系數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，并借助于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理能力以及良好的可靠性，介紹語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示方法，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)支持下的存儲(chǔ)、使用和維護(hù)的技術(shù)方法并討論和分析這種技術(shù)下的存取效率。

1 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的定義

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)主要是將概念及其語(yǔ)義關(guān)系用圖的方式來(lái)表示一種知識(shí)結(jié)構(gòu)。單純從圖論的來(lái)看，它其實(shí)就是一個(gè)“有方向的圖”。下圖是一個(gè)最簡(jiǎn)單的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，用三元組來(lái)表示：

圖1 基本語(yǔ)義網(wǎng)元的圖表示Fig.1 Basic semantic elements

其中node1、node2表示知識(shí)領(lǐng)域中的事物、概念和事件等，arc表示事物、概念和事件等之間的聯(lián)系。可用如圖1所示方法表示。node i用矩型圖表示，arc用有向直線(xiàn)表示。主要的聯(lián)系有：

1）隸屬關(guān)系——is a；

2）聚集關(guān)系——a part of；

3）分類(lèi)關(guān)系——a kind of；

4）推論關(guān)系——derived from；

5）活動(dòng)或行為關(guān)系——action or take part in；

6）時(shí)間、空間等關(guān)系——before、after、behind、in、at。

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是多結(jié)點(diǎn)的有向圖表示領(lǐng)域完整的知識(shí)系統(tǒng)。其定義如下：

其中V表示知識(shí)系統(tǒng)中的結(jié)點(diǎn)集合，E表示結(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系集合。

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的不確定性表示，這里需要從3個(gè)方面進(jìn)行：

1）語(yǔ)義聯(lián)系的不確定性；

2）結(jié)點(diǎn)的不確定性；

3）語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不確定性。

文中考慮語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的不確定性，為此提出二元組：

其中，G為（2）式表示的有向圖，V是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)的集合：V=（v1，v2，…，vn）。

若 E（vi，vj）存在，E 為 G 中的邊集合，定義

μi是 E（vi，vj）的隸屬度，表示結(jié)點(diǎn)（vi，vj）聯(lián)系的模糊度、重要度等；F是V×V上的一個(gè)模糊關(guān)系。

2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系模型及數(shù)據(jù)模型

二元關(guān)系模型可描述語(yǔ)義網(wǎng)中的有向邊的起始節(jié)點(diǎn)和終止節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系：

Start_Node（NodeID，NodeName，NodeArcIndex）

End_Node（NodeID，NodeName，ArcAttribute， Membership）

Start_Node關(guān)系描述了語(yǔ)義網(wǎng)中有向邊的起始節(jié)點(diǎn)，其屬性分別為NodeID節(jié)點(diǎn)ID，NodeName節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)。End_Node為有向邊的末端節(jié)點(diǎn)，其屬性分別為NodeID有向邊末端節(jié)點(diǎn)ID，ArcAttribute節(jié)點(diǎn)的關(guān)系，Membership關(guān)系的隸屬度。用數(shù)學(xué)語(yǔ)言抽象兩個(gè)關(guān)系構(gòu)成一個(gè)二維矩陣，Start_Node為行元素，End_Node為列元素，ArcAttribute為元素的值（Membership也可是元素的值，這時(shí)元素的值將是一個(gè)二元組）。

有如下所述的關(guān)于小明和小麗的事實(shí)[6]：

小明和小麗是XX小學(xué)6年級(jí)學(xué)生，他倆是興園小區(qū)的鄰居。小明養(yǎng)有一只小狗，名叫“笨笨”，小明的媽媽每天下午7點(diǎn)鐘在小區(qū)內(nèi)遛狗，她可以看到小區(qū)內(nèi)有很多中老年人在鍛煉身體。

上述事實(shí)可抽象出的概念有（含時(shí)間概念）：小明、小麗、XX小學(xué)、6年級(jí)、鄰居、狗、笨笨、小明的媽媽、中老年人、興園小區(qū)、下午、7點(diǎn)等，可抽象出的事件或活動(dòng)：飼養(yǎng)、遛狗、鍛煉身體等。因此關(guān)于小明和小麗的事實(shí)可用如圖3所示的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)描述。

圖2 關(guān)于小明和小麗事實(shí)語(yǔ)義網(wǎng)表示Fig.2 Bob and Mary's facts are described with the semantic network

關(guān)于小明和小麗事實(shí)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系表可依照Start_Node和End_Node關(guān)系建立如圖3所示的數(shù)據(jù)表，其中End_Node_Table最多有n個(gè)，由于結(jié)點(diǎn)的關(guān)系為確定關(guān)系，屬性Membership省略 。

圖3 小明和小麗事實(shí)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系表Fig.3 Bob and Mary’s facts are described with the database relationship table

現(xiàn)在分析一下基于關(guān)系模型的語(yǔ)義網(wǎng)知識(shí)表示的空間資源耗費(fèi)情況。設(shè)知識(shí)領(lǐng)域的語(yǔ)義網(wǎng)表示的圖G=（V，E）中，V的結(jié)點(diǎn)數(shù)為n，Start_Node_Table表記錄的個(gè)數(shù)最大為 n，最壞的情況下每個(gè)結(jié)點(diǎn)i有指向所有結(jié)點(diǎn)的有向邊，End_Node_Tablei表的個(gè)數(shù)i為n，而表中的記錄個(gè)數(shù)也是n，因此知識(shí)領(lǐng)域的語(yǔ)義網(wǎng)表示的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)時(shí)最壞情況下的記錄數(shù)為：S（n）=O（n2）。 可以看出雖然 S（n）為多項(xiàng)式，但還是比較大的，因此如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)提高知識(shí)使用效率將是后續(xù)研究的重點(diǎn)。

3 結(jié)束語(yǔ)

文中提出了給予關(guān)系模型的語(yǔ)義網(wǎng)的知識(shí)表示，并用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)表表示了一段的事實(shí)，可以看出這種方法很好的解決了用二維關(guān)系表表示多維非結(jié)構(gòu)性知識(shí)的問(wèn)題。因論文的篇幅有限，文中沒(méi)有涉及如何查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)（如何使用知識(shí)），即利用事實(shí)推理得到與事實(shí)相關(guān)的事實(shí)以及如何得到隱含在事實(shí)中的事實(shí)。另外由于語(yǔ)義網(wǎng)表示知識(shí)本身也有缺陷，如表示知識(shí)的方法不統(tǒng)一、表示一個(gè)完整的、規(guī)模較大的知識(shí)體系比較困難[7-8]。這些問(wèn)題正在進(jìn)行深入的研究，研究的結(jié)果將發(fā)表在另外的論文中。

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