邱聃

（北京工業(yè)大學(xué) 軟件學(xué)院，北京　100022）

基于思維導(dǎo)圖的小學(xué)教育語(yǔ)義本體庫(kù)構(gòu)建

邱聃

（北京工業(yè)大學(xué) 軟件學(xué)院，北京100022）

針對(duì)小學(xué)教育領(lǐng)域知識(shí)的特點(diǎn)，以利用小學(xué)教育語(yǔ)義本體創(chuàng)建思維導(dǎo)圖為應(yīng)用目的，本文提出了一種基于思維導(dǎo)圖層次結(jié)構(gòu)的本體庫(kù)創(chuàng)建方法。該方法通過(guò)對(duì)本體的需求分析，應(yīng)用邏輯描述對(duì)本體提供了語(yǔ)義定義；從信息收集、概念選擇、屬性關(guān)系的建立和語(yǔ)義標(biāo)簽的添加等方面描述了本體的創(chuàng)建過(guò)程；最后，利用經(jīng)過(guò)改進(jìn)的滿足標(biāo)簽層次結(jié)構(gòu)屬性的相似度計(jì)算方法來(lái)完成標(biāo)簽比對(duì)過(guò)程，將不同本體關(guān)聯(lián)形成本體庫(kù)。

思維導(dǎo)圖；小學(xué)教育；語(yǔ)義本體；標(biāo)簽；相似度計(jì)算

思維導(dǎo)圖是一種思維工具，呈現(xiàn)的是一個(gè)思維過(guò)程，它的應(yīng)用大體可概括在教學(xué)領(lǐng)域、企業(yè)管理領(lǐng)域、個(gè)人知識(shí)管理領(lǐng)域這3個(gè)方面。思維導(dǎo)圖呈現(xiàn)的思維過(guò)程，是信息組織與共享的關(guān)鍵環(huán)節(jié)［1］，在教學(xué)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)中引入思維導(dǎo)圖輔助，不僅能夠充分發(fā)揮學(xué)生左右腦的作用，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，而且能夠?qū)W生的思維能力，形成適合自己的思維方式。同時(shí)，思維導(dǎo)圖所呈現(xiàn)出的清晰的關(guān)系結(jié)構(gòu)，可以作為語(yǔ)義本體結(jié)構(gòu)層次的參考和依據(jù)。

教育資源的本體化，能為學(xué)習(xí)內(nèi)容構(gòu)造清晰的知識(shí)體系結(jié)構(gòu)，方便學(xué)習(xí)資源的組織管理；為學(xué)習(xí)資源的共享和應(yīng)用協(xié)作提供了保障；為教學(xué)活動(dòng)提供依據(jù)并優(yōu)化其過(guò)程，極大地提高教育資源的重用率。雖然教育資源本體化的應(yīng)用研究已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)，受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，并取得了一定的研究成果，但其發(fā)展特別是在小學(xué)教育領(lǐng)域還是不夠成熟，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）能夠?qū)嵱们覐V泛應(yīng)用的本體庫(kù)較少；2）本體庫(kù)模型的共享性和重用性不夠，且所構(gòu)建的本體庫(kù)多根據(jù)開發(fā)者的主觀經(jīng)驗(yàn)來(lái)構(gòu)建；3）自動(dòng)獲取本體及擴(kuò)展的相關(guān)技術(shù)仍不成熟，領(lǐng)域本體的獲取、組織、處理主要以手工的方式；4）沒(méi)有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化的本體建模方法，缺乏相應(yīng)的本體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

文中首先對(duì)小學(xué)教育本體進(jìn)行了需求分析，介紹了小學(xué)教育本體庫(kù)所需包含的內(nèi)容；其次介紹小學(xué)教育本體的構(gòu)建思路、創(chuàng)建方法，介紹小學(xué)教育本體庫(kù)中小學(xué)教育領(lǐng)域知識(shí)的獲取、概念定義，屬性關(guān)系的建立和語(yǔ)義標(biāo)簽的添加；最后介紹相應(yīng)的擴(kuò)展方法。

1　小學(xué)教育語(yǔ)義本體需求分析

從思維導(dǎo)圖的基本圖形來(lái)看，它的層次結(jié)構(gòu)可以看作是個(gè)從中心向四周發(fā)散的“樹狀”結(jié)構(gòu)：有一個(gè)中心結(jié)點(diǎn)，四周包圍著發(fā)散的子結(jié)點(diǎn)，中心結(jié)點(diǎn)和子結(jié)點(diǎn)是繼承關(guān)系、包含關(guān)系，整體與部分關(guān)系或?qū)傩躁P(guān)系，子結(jié)點(diǎn)之間是并列的關(guān)系。這種“樹狀”的結(jié)構(gòu)，基本上滿足本體的原始層次結(jié)構(gòu)定義。文中對(duì)于小學(xué)教育語(yǔ)義本體的定義就是基于思維導(dǎo)圖的層次結(jié)構(gòu)，同時(shí)附加上了標(biāo)簽的概念。這種形式有利于加強(qiáng)本體與本體之間的聯(lián)系，形成本體庫(kù)。

1.1本體的需求分析

一個(gè)知識(shí)點(diǎn)通常包括概念、概念的性質(zhì)、概念之間的關(guān)系、概念之間的一般規(guī)律等。因此，對(duì)小學(xué)教育本體的研究就需要根據(jù)概念之間的類屬關(guān)系顯式地建立概念之間的聯(lián)系，明確定義概念所具有的屬性、屬性的取值約束、處理過(guò)程、概念之間的關(guān)系等；使得看來(lái)一目了然的概念和概念之間的關(guān)系都形式化地加以描述，使概念之間的各種規(guī)律、聯(lián)系和假設(shè)都顯式地描述出來(lái)，通過(guò)研究確立概念之間的本質(zhì)聯(lián)系和隸屬關(guān)系，建立小學(xué)教育領(lǐng)域概念的完整結(jié)構(gòu)，這有利于全面地獲取、分析及利用知識(shí)。

本文中，我們將小學(xué)教育本體定義為一個(gè)五元組｛N，F(xiàn)，A，R，T｝。其中N是教育本體的名字；F是N的父本體名，A是本體的屬性集合，R是本體網(wǎng)絡(luò)，由本體間的基本關(guān)系組成；T是附加到該本體的標(biāo)簽集合。

1.2本體的需求獲取

本文在構(gòu)建小學(xué)教育本體時(shí)，借鑒了教育主題詞表的分類體系，從小學(xué)教育本體的自身需求出發(fā)設(shè)計(jì)本體的結(jié)構(gòu)，將小學(xué)教育本體分為教育活動(dòng)、教育學(xué)科、教育體系結(jié)構(gòu)3個(gè)大類。對(duì)大類概念再進(jìn)行二級(jí)劃分，例如，教育活動(dòng)可分為教育管理活動(dòng)、教學(xué)活動(dòng)等；教育學(xué)科再分為語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)、思想品德等分支學(xué)科；教育體系結(jié)構(gòu)分為各類教育、各級(jí)教育等。以此類推，可以繼續(xù)逐級(jí)對(duì)概念進(jìn)行細(xì)分，從而形成了小學(xué)教育本體的概念層次。小學(xué)教育本體的概念層次如圖1所示。

圖1　小學(xué)教育本體結(jié)構(gòu)Fig.1　Primary education ontology structure

2　小學(xué)教育本體庫(kù)的創(chuàng)建

從現(xiàn)有信息源獲取領(lǐng)域知識(shí)、以自動(dòng)方式構(gòu)建或擴(kuò)充本體，即所謂的本體學(xué)習(xí)［2］。

機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)是本體學(xué)習(xí)使用的主要自動(dòng)化手段，通過(guò)這些手段對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從中收集獲取領(lǐng)域知識(shí)。對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，主要采取將結(jié)構(gòu)化所使用的模型映射到本體結(jié)構(gòu)上的手段［3］；對(duì)于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)及自然語(yǔ)言分析來(lái)獲取隱含的領(lǐng)域知識(shí)。

對(duì)于小學(xué)教育語(yǔ)義本體的構(gòu)建，較便捷的方式是使用教育主題詞表、教育辭典以及小學(xué)教育領(lǐng)域的語(yǔ)料集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，來(lái)獲取本體構(gòu)建所需要的知識(shí)，然后用手工方式構(gòu)建小學(xué)教育本體。具體的構(gòu)建流程如圖2所示。

2.1小學(xué)教育領(lǐng)域知識(shí)的收集與獲取

圖2　小學(xué)教育語(yǔ)義本體庫(kù)構(gòu)建流程Fig.2　Flow chart of construct primary education semantic ontology

小學(xué)教育領(lǐng)域所涉及的知識(shí)雖然淺顯易懂，但是知識(shí)內(nèi)容豐富，涉及面廣。構(gòu)建小學(xué)教育本體前需要搜集有關(guān)小學(xué)教育領(lǐng)域的知識(shí)。教育主題詞表的部分概念以及詞間分面分類關(guān)系是本文研究的一些依據(jù)；小學(xué)教育學(xué)方面的基礎(chǔ)知識(shí)是重要補(bǔ)充；小學(xué)教育領(lǐng)域的權(quán)威專家的隱性知識(shí)是小學(xué)教育本體概念群選取和關(guān)系圈定的關(guān)鍵。另外，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)本體所用的相關(guān)文檔和現(xiàn)有的規(guī)章制度、網(wǎng)絡(luò)中使用的小學(xué)教育專業(yè)文獻(xiàn)、小學(xué)的課本書籍都是小學(xué)教育領(lǐng)域知識(shí)收集與獲取的對(duì)象。

2.2選擇概念

這一步驟的主要任務(wù)是選擇小學(xué)教育領(lǐng)域的基本詞匯術(shù)語(yǔ)，準(zhǔn)確定義詞匯的概念。在核心概念的基礎(chǔ)上自上而下進(jìn)行擴(kuò)展，形成合理完整的概念層次。選擇小學(xué)教育詞匯和定義層次時(shí)，通常需要借鑒已有的主題詞表、專業(yè)詞典、字典、小學(xué)教育專業(yè)書籍、術(shù)語(yǔ)等。已有的專業(yè)敘詞表的詞匯分類及定義比較標(biāo)準(zhǔn)，其中所包含的豐富的領(lǐng)域概念和一定的語(yǔ)義關(guān)系在表達(dá)概念結(jié)構(gòu)上與本體有著緊密聯(lián)系［4］，可以作為有效的參考。此外，還可以通過(guò)中文分詞切分，得到原始概念。例如，對(duì)于平行四邊形的一種定義：對(duì)角線互相平分的四邊形是平行四邊形，通過(guò)中文分詞切分可得到如下字符串：“對(duì)角線/互相平分/的/四邊形/是/平行四邊形”；其中，“的”、“是”這種停用詞舍去，保留“對(duì)角線”、“互相平分”、“四邊形”、“平行四邊形”四個(gè)短語(yǔ)，亦即原始概念。

2.3建立屬性關(guān)系

屬性和關(guān)系是構(gòu)建小學(xué)教育本體的基礎(chǔ)［5］。在這一步驟中，需對(duì)所選概念詞匯按照上文提到基本關(guān)系進(jìn)行規(guī)范化定義，明確概念之間的關(guān)系，這些邏輯關(guān)系縱橫交錯(cuò)，從而形成一個(gè)立體的、直觀的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)。在對(duì)小學(xué)教育領(lǐng)域進(jìn)行分類時(shí)，從教育知識(shí)全局內(nèi)采用繼承關(guān)系，盡可能地減少冗余。例如，“對(duì)角線”、“互相平分”、“四邊形”、“平行四邊形”這四個(gè)概念，它們之間的關(guān)系如表1所示。

通過(guò)這些屬性關(guān)系，可以簡(jiǎn)單明了地構(gòu)建出四邊形下的平行四邊形的部分本體關(guān)系。

2.4語(yǔ)義標(biāo)簽的添加

本文使用標(biāo)簽這一富含語(yǔ)義的信息來(lái)表示本體之間的相似度，需要利用這些信息形成基于本體層次的標(biāo)簽相似度計(jì)算方法。

表1　概念間關(guān)系舉例Tab.1　Example of the relationship between the concepts

在下文中，在不出現(xiàn)歧義的情況下我們把上位本體產(chǎn)生的標(biāo)簽統(tǒng)稱為標(biāo)簽，即用上位本體的標(biāo)簽對(duì)下位本體做一個(gè)標(biāo)注。例如，在圖3中f是a的上位本體，a是f的下位本體，那么f對(duì)a做了一個(gè)標(biāo)注。

圖3以立體圖形為例，展示了本體和標(biāo)簽的多層次結(jié)構(gòu)。

圖3　標(biāo)簽層次結(jié)構(gòu)Fig.3　Hierarchical structure of tags

由于標(biāo)簽的層次性和本體的多標(biāo)簽性，在利用標(biāo)簽層次結(jié)構(gòu)度量?jī)蓚€(gè)本體之間的相似性還應(yīng)滿足一些性質(zhì)，在本文中，我們用sim來(lái)表示相似性。

性質(zhì)1：擴(kuò)張性。如果兩個(gè)本體只共享一個(gè)標(biāo)簽，那么這個(gè)標(biāo)簽所標(biāo)注的本體越多，兩個(gè)本體的相似性越低。直觀地舉例來(lái)說(shuō)，在圖3中的a和b只共享標(biāo)簽f，b和e只共享標(biāo)簽g，其中有3個(gè)項(xiàng)目被標(biāo)注了f，但是有4個(gè)項(xiàng)目被標(biāo)注了標(biāo)簽g，因此可以有這個(gè)結(jié)論：sim（a，b）＞sim（b，e）。

性質(zhì)2：距離性。兩個(gè)本體的共同標(biāo)簽如果離他們很近，那么這兩個(gè)本體的相似性就比公共標(biāo)簽離得遠(yuǎn)的相似性要大。如圖3所示，本體a和b的共同標(biāo)簽f是本體b和c的共同標(biāo)簽h的子孫節(jié)點(diǎn)，那么可得sim（a，b）＞sim（b，c）。

性質(zhì)3：結(jié)合性。如果兩個(gè)本體擁有多個(gè)共同標(biāo)簽，那么這兩個(gè)本體的相似性比擁有單個(gè)共同標(biāo)簽的相似性要大，比在每個(gè)共同標(biāo)簽下的相似性之和要小。如圖3所示，本體b 和c有共同標(biāo)簽g和h，因此max sim（b，c|T）≤sim（b，c）≤∑Tsim（b，c|T），這里的T指的是共同的標(biāo)簽集合｛g，h｝。標(biāo)簽可以視作本體中某些屬性的簡(jiǎn)要描述，擁有共同標(biāo)簽，就說(shuō)明兩個(gè)本體之間有某些屬性是相同的，而擁有越多共同標(biāo)簽說(shuō)明兩個(gè)本體之間的相同屬性越多，因此有用多個(gè)共同標(biāo)簽的本體比擁有單個(gè)標(biāo)簽的本體要更為相似。但是，每個(gè)標(biāo)簽所在的屬性可能重復(fù)，實(shí)際相似程度比計(jì)算單個(gè)標(biāo)簽的相似度之和要小。

在這里，分兩步進(jìn)行來(lái)建立標(biāo)簽的層次結(jié)構(gòu)。

第一步，以進(jìn)行了部分標(biāo)注的本體標(biāo)簽為基礎(chǔ)，對(duì)標(biāo)簽近鄰進(jìn)行擴(kuò)展。其基本思想是：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則［6］，把擁有共同標(biāo)簽的本體視作為關(guān)聯(lián)本體，并為其標(biāo)注關(guān)聯(lián)本體的標(biāo)簽。這一步的標(biāo)簽標(biāo)注需采用一定的置信度。

第二步，主要是對(duì)進(jìn)行第一步后仍沒(méi)有標(biāo)注的本體進(jìn)行標(biāo)簽擴(kuò)展，標(biāo)注依據(jù)為本體之間的相似度。它的基本思想是采用余弦距離計(jì)算本體之間的相似度，利用前N個(gè)最近鄰本體的標(biāo)簽對(duì)未標(biāo)注本體的標(biāo)簽進(jìn)行擴(kuò)展。

3　本體庫(kù)擴(kuò)展方法

本體庫(kù)在構(gòu)建期間或構(gòu)建完成之后，會(huì)有較大的補(bǔ)充和完善的空間?？焖僭黾拥男略~匯與術(shù)語(yǔ)，以及隨著對(duì)語(yǔ)義相關(guān)技術(shù)的不斷探索，小學(xué)教育領(lǐng)域本體涉及的本體類型不斷地細(xì)分?jǐn)U展，都要求我們?cè)跇?gòu)建語(yǔ)義本體的時(shí)候，要隨時(shí)對(duì)本體庫(kù)進(jìn)行擴(kuò)展。

3.1關(guān)鍵詞抽取

構(gòu)成新語(yǔ)料的文本詞匯非常多，如果不加區(qū)分把所有的詞匯都作為關(guān)鍵詞，則表示文本的向量空間維數(shù)就非常大，這樣不僅會(huì)對(duì)運(yùn)算效率有影響，而且還使得關(guān)鍵特征被淹沒(méi)在非關(guān)鍵詞中。因此，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)這種方法來(lái)獲取類別的關(guān)鍵詞，以增加區(qū)分度，同時(shí)達(dá)到降維的目的。

關(guān)鍵詞的提取，可以借助詞頻統(tǒng)計(jì)的方法獲得［7］。首先，選取符合主題特征的文本作為語(yǔ)料，從中隨機(jī)選取一部分為訓(xùn)練樣本集，其余作為測(cè)試樣本集；然后對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行中文分詞，并對(duì)訓(xùn)練樣本中的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。對(duì)于絕大多數(shù)文本來(lái)說(shuō)，其中都可能出現(xiàn)停用詞，它會(huì)對(duì)文本自動(dòng)分類產(chǎn)生“噪音”影響。所以，需要在預(yù)處理階段對(duì)停用詞進(jìn)行過(guò)濾處理。對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)并去除停用詞后，就可以用TF.IDF方法計(jì)算詞匯的權(quán)重。最后，按照TF.IDF的計(jì)算結(jié)果對(duì)詞頻進(jìn)行排序，選取權(quán)重值比較高的部分詞匯作為關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞的選取數(shù)量先預(yù)設(shè)初始值，然后用測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)反復(fù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果選取最佳值。

3.2標(biāo)簽比對(duì)

把通過(guò)關(guān)鍵詞抽取形成的語(yǔ)料集，經(jīng)過(guò)知識(shí)獲取、概念選擇、建立屬性關(guān)系、語(yǔ)義標(biāo)簽的添加之后，行成了一個(gè)新的本體。這時(shí)，本體往本體庫(kù)中的添加就需要通過(guò)標(biāo)簽的比對(duì)來(lái)完成。

文獻(xiàn)［8］中提出了能近乎滿足2.4中提出的3種性質(zhì)的計(jì)算方法，這種計(jì)算方法基于一種本體的概念相似度計(jì)算方法［9］。這種本體的概念相似度計(jì)算方法公式如下，假設(shè)節(jié)點(diǎn)c在本體中的父節(jié)點(diǎn)是p，那么節(jié)點(diǎn)c和節(jié)點(diǎn)p之間的距離計(jì)

其中，d（p）表示節(jié)點(diǎn)p在層次結(jié)構(gòu)中的深度，E（p）表示子節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)，E表示整個(gè)層次結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的平均子鏈接數(shù)，T（c，p）表示連接類型，參數(shù)α，β控制節(jié)點(diǎn)深度和節(jié)點(diǎn)的局部密度對(duì)邊權(quán)值的影響。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的信息熵計(jì)算公式為IC（c）=-logP（c），其中P（c）指的是節(jié)點(diǎn)c及其所有子節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的概率。

文獻(xiàn)［8］提出將本體c1和c2的相似度通過(guò)共同標(biāo)簽的最短距離的倒數(shù)來(lái)表示，即sim（c1，c2）=1/minpdt（c1，p，c2）。相似度的取值范圍在［0，1］之間。

在本文中，標(biāo)簽的比對(duì)通過(guò)計(jì)算標(biāo)簽的相似度來(lái)完成。當(dāng)兩個(gè)標(biāo)簽的相似度大于0.7時(shí)，我們認(rèn)為這兩個(gè)標(biāo)簽相似，進(jìn)而這兩個(gè)標(biāo)簽所在的本體相似。在實(shí)際情況中，一個(gè)本體包含多個(gè)標(biāo)簽，所以我們需要對(duì)所有標(biāo)簽進(jìn)行相似度計(jì)算，然后將所得的值再進(jìn)行方差運(yùn)算來(lái)判斷。算為：

4　結(jié)束語(yǔ)

本體的構(gòu)建和完善是一個(gè)反復(fù)迭代的過(guò)程，一個(gè)成熟易用的建模和擴(kuò)展方法能對(duì)本體庫(kù)的構(gòu)建起到指導(dǎo)作用，文中在分析小學(xué)教育領(lǐng)域知識(shí)特點(diǎn)基礎(chǔ)上，以思維導(dǎo)圖的層次結(jié)構(gòu)為模型，依據(jù)和參考現(xiàn)有的本體構(gòu)建方法，同時(shí)借助《教育主題詞表》的一些概念關(guān)系，提出構(gòu)建小學(xué)教育語(yǔ)義本體庫(kù)的方法。該方法能夠?qū)⑿W(xué)教育領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)概念詞匯及相互關(guān)系以本體庫(kù)的形式展現(xiàn)出來(lái)。當(dāng)然，任何一個(gè)本體庫(kù)構(gòu)建成功之后，都會(huì)有較大的補(bǔ)充和完善的空間?？傊?，對(duì)小學(xué)教育本體庫(kù)的建設(shè)是一項(xiàng)巨大而繁瑣的任務(wù)，有效的構(gòu)建方法和擴(kuò)展規(guī)則也有待進(jìn)一步研究完善。

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Construct primary education semantic ontology library based mind mapping

QIU Dan
（School of Software Engineering，Beijing University of Technology，Beijing 100022，China）

Researches conducted for Mind mapping application in primary education semantic ontology，while considering unique characteristics of primary education，paper proposed a solution based on cluster structure derived from mind mapping. The method provided a logical description of the ontologies to precisely define semantics by analyzing requirement；The process of constructing ontology is described from information collection，concept selection，establishment of attribute relationship and adjunction of semantic tags；Finally，similarity calculation method that improved and meet the hierarchical structure of tags were completed the process of tag comparison and adapted to associate different ontologies to form ontology library.

mind mapping；primary education；semantic；ontology；tag；similarity

TN709

A

1674－6236（2016）03-0053-04

2015-03-26稿件編號(hào)：201503366

邱 聃（1986—），男，浙江臨安人，碩士研究生。研究方向：軟件工程。