劉冬瑞 潘越 郭繼光

【摘 要】 針對(duì)軍事預(yù)警情報(bào)具有多元、復(fù)雜、無序和異構(gòu)等挑戰(zhàn)，使用本體技術(shù)對(duì)其進(jìn)行描述，并且結(jié)合LDA主題建模技術(shù)提出一種構(gòu)建本體映射依據(jù)的方法。使用10個(gè)預(yù)警情報(bào)本體進(jìn)行分析，結(jié)果表明，該方法能夠?yàn)楸倔w映射提供依據(jù)，為自動(dòng)化構(gòu)建本體映射提供支撐。

【Abstract】Aiming at the challenges of military early warning information， such as multivariate， complex， disordered and heterogeneous， etc.， the ontology technology is used to describe it， and combined with LDA subject modeling technology， a method of constructing ontology mapping basis is proposed. The analysis with 10 early warning information ontologies shows that this method can provide basis for ontology mapping and support for automatic construction of ontology mapping.

【關(guān)鍵詞】預(yù)警情報(bào);本體;LDA;映射

【Keywords】 early warning information; ontology; LDA; mapping

【中圖分類號(hào)】TP391.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2019）04-0190-04

1 引言

軍事預(yù)警情報(bào)在戰(zhàn)爭(zhēng)中扮演著重要的角色。傳統(tǒng)戰(zhàn)爭(zhēng)過程中，首先圍繞情報(bào)的爭(zhēng)奪拉開戰(zhàn)爭(zhēng)序幕[1]。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)的高度普及，軍事預(yù)警信息承載形式也發(fā)生了變革[2]。收集到的預(yù)警情報(bào)數(shù)據(jù)具有多元、復(fù)雜、無序和異構(gòu)等挑戰(zhàn)，為軍事預(yù)警情報(bào)準(zhǔn)確定位及服務(wù)帶來巨大挑戰(zhàn)，是情報(bào)工作者必須解決的問題。使用本體技術(shù)能夠更加規(guī)范、完整地將情報(bào)內(nèi)容描述出來，增強(qiáng)情報(bào)的透明度和共享性。

由于本體可以描述數(shù)據(jù)語(yǔ)義，所以在網(wǎng)絡(luò)或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的任何數(shù)據(jù)都可以用本體來表示，使不同用戶可以進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)交互，有效解決了預(yù)警情報(bào)信息共享和復(fù)用效率低的問題。本體映射是解決異構(gòu)本體之間互操作的有效方法[3，4]，是本體研究領(lǐng)域中的基礎(chǔ)性研究。

本文針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)警情報(bào)信息，使用本體技術(shù)描述預(yù)警情報(bào)的特征，為決定作戰(zhàn)決策提供輔助。并且結(jié)合LDA主題建模技術(shù)，建立本體之間的映射依據(jù)，提供自動(dòng)化本體映射的有利依據(jù)，為研究本體構(gòu)建策略提供參考。

2 預(yù)警情報(bào)需求

20世紀(jì)90年代以來，以信息化為核心的軍事預(yù)警變革蓬勃發(fā)展，信息化武器裝備大量出現(xiàn)和廣泛運(yùn)用，信息作戰(zhàn)正成為一種全新的作戰(zhàn)樣式，信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的核心之一就是情報(bào)戰(zhàn)。隨著現(xiàn)代技術(shù)在情報(bào)領(lǐng)域的運(yùn)用，軍事預(yù)警情報(bào)呈現(xiàn)出情報(bào)范圍廣泛、數(shù)據(jù)量大、保密性強(qiáng)、成為戰(zhàn)爭(zhēng)前沿等特性，增加了軍事預(yù)警情報(bào)搜集和使用的難度，針對(duì)這些特性研究者進(jìn)行了相關(guān)研究，包括實(shí)現(xiàn)了基于Web軍事預(yù)警情報(bào)挖掘模型[5]、提出一種基于云計(jì)算架構(gòu)的四層軍事預(yù)警情報(bào)融合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模型[6]、建立了基于本體的情報(bào)元數(shù)據(jù)模型等。

3 構(gòu)建本體映射關(guān)系探索

使用本體技術(shù)能夠有效解決情報(bào)信息共享和復(fù)用效率低的問題，但由于本體本身具有分散性，不同用戶可以構(gòu)建不同本體，而導(dǎo)致在同一個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量冗余的本體，出現(xiàn)本體異構(gòu)問題。異構(gòu)的本體之間不能進(jìn)行互操作，用戶之間也不能進(jìn)行相互理解。本體映射能夠很好地解決本體異構(gòu)的問題，為本體之間的互操作提供支撐。

3.1 軍事領(lǐng)域中本體的應(yīng)用價(jià)值

目前本體理論在軍事情報(bào)領(lǐng)域當(dāng)中已經(jīng)有了相關(guān)的研究，如信息檢索、知識(shí)管理、信息服務(wù)等方面。基于本體的元數(shù)據(jù)思想引入軍事情報(bào)描述中，建立了用于描述軍事情報(bào)資源的元數(shù)據(jù)模型，能夠更加清楚地反映軍事情報(bào)資源所涵蓋的信息，提出了基于本體的情報(bào)需求滿足度計(jì)算方法，解決了海量軍事情報(bào)排序問題，提出基于軍事訓(xùn)練本體的向量空間模型構(gòu)建方法，使用文檔相似度作為參考標(biāo)準(zhǔn)，解決了語(yǔ)義相關(guān)問題。

以上研究將本體技術(shù)應(yīng)用于軍事情報(bào)領(lǐng)域，在一定程度上提升了情報(bào)共享和信息檢索的效率。但本體自身帶有分散的特性，很多具有相似屬性的數(shù)據(jù)可能來自多個(gè)不同本體。由于本體的創(chuàng)建和建模方法不同，即使對(duì)同一領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)的建模，不同專家開發(fā)的本體也很可能存在差異，導(dǎo)致本體異構(gòu)問題，限制了本體之間的互操作。本體映射可以有效解決本體異構(gòu)的問題，從根本上解放本體互操作的限制，從而進(jìn)一步提升本體應(yīng)用價(jià)值。

3.2 本體映射方法

本體異構(gòu)問題已經(jīng)成為語(yǔ)義網(wǎng)所面臨的重要問題之一，而本體映射能夠較好地解決本體異構(gòu)問題。國(guó)內(nèi)外對(duì)本體映射較為統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)是：“假設(shè)O1和O2兩個(gè)本體，用一種方式來映射本體O1中的每一個(gè)概念，使其能在本體O2中找到相應(yīng)的類或概念，反之亦然”。

近年來，本體映射技術(shù)已經(jīng)成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)，許多國(guó)內(nèi)外研究者開發(fā)出了不同的本體映射方法。例如：基于Schema的本體映射方法、基于上層本體的映射方法、基于語(yǔ)義相似度的本體映射方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的本體映射方法、組合映射方法等。

本文首先使用LDA主題模型提取本體文本的主題，將文本主題詞作為本體的文本概念，通過比較不同文本概念的相似度，為確認(rèn)本體之間的映射關(guān)系提供依據(jù)。

3.3 LDA簡(jiǎn)介

最早在2003年，David M.Blei等人提出LDA主題模型。該模型的目標(biāo)是識(shí)別文檔中的主題詞集，根據(jù)詞集對(duì)文檔進(jìn)行分類。目前LDA已經(jīng)廣泛應(yīng)用于文檔分類、人臉識(shí)別、信息演化分析等方面。本文結(jié)合LDA和本體技術(shù)，構(gòu)建語(yǔ)境情報(bào)領(lǐng)域內(nèi)容本體映射關(guān)系，為數(shù)據(jù)共享提供支撐。

3.4 使用LDA提取本體的文本特征

本文對(duì)本體映射依據(jù)進(jìn)行研究，主要分為3個(gè)步驟：

①根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)為本體添加描述性綜述文檔作為本體文本特征;

②抽取文本特征的主題信息，作為本體映射依據(jù);

③構(gòu)建本體映射依據(jù)的映射關(guān)系。

在構(gòu)建本體過程中，依靠專家經(jīng)驗(yàn)，為每一個(gè)本體添加描述，作為本體的文本特征。在不解讀本體概念關(guān)系前，提供本體摘要性描述，該過程依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)。

4 基于文本特征構(gòu)建本體映射依據(jù)

本文目標(biāo)給本體映射提供依據(jù)，為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)構(gòu)建本體映射關(guān)系提供支撐。所謂本體映射，是根據(jù)兩個(gè)本體O1、O2之中不同概念的相似度進(jìn)行比較，認(rèn)為概念相似度較大的本體屬于同一本體庫(kù)。給出本體O1和O2的映射過程：

①map：O1→O2;

②如果Sim（C1，C2）>ε，則map（C1）=C2，其中ε是設(shè)定的閾值，C1∈O1，C2∈O2。

概念C1和C2的相似度sim<（C1，C2）如果高于閾值ε時(shí)，則建立O1和O2之間的映射關(guān)系，將異構(gòu)本體不同概念建立映射關(guān)系的過程轉(zhuǎn)化為概念語(yǔ)義相似度計(jì)算。如果本體庫(kù)中存在大量本體，構(gòu)建本體映射關(guān)系以前，首先要確定相似的本體集合。

為了提高映射的整體效率，對(duì)于待映射的本體概念，首先直接比對(duì)本體的文本主題詞集，如果相似度大于閾值ε，繼續(xù)建立映射關(guān)系，否則沒有映射關(guān)系，閾值ε根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)給出，公式（1）表示如下：

simtopics=0? ? ? ? ? ? ? ? ? simtopics<εsim（C1，C2）? ? ? simtopics>ε? ?（1）

使用Jaccard相似度模型計(jì)算不同本體中不同主題詞集Ct1與Ct2的相似度，如公式（2）所示：

針對(duì)多本體之間構(gòu)建映射關(guān)系問題，設(shè)計(jì)了適用于本體文本映射的算法，如算法1所示。算法思想：在所有本體Os中，本體Oi之間的文本特征Ct進(jìn)行相似度比較，若相似度大于閾值ε，則對(duì)本體間的文本概念建立映射關(guān)系，繼續(xù)建立其余概念映射關(guān)系。

算法1：

For each Oi∈Os do

For each Ct∈Oi do

Ct.next =

End for

End for

For each Oi∈Os do

For each Ct∈Oi do

If

Ct.next.append（Ct.findNext（Oi+1））

End if

End for

End for

通過以上方法，能夠確認(rèn)本體之間的映射依據(jù)。在映射依據(jù)的基礎(chǔ)之上，對(duì)本體之間繼續(xù)構(gòu)建映射關(guān)系，提升多本體之間建立映射關(guān)系的效率。

5 試驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文選擇10個(gè)有關(guān)預(yù)警情報(bào)特征的本體進(jìn)行試驗(yàn)。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)為每個(gè)本體添加綜述性文檔特征，試驗(yàn)數(shù)據(jù)描述如表1所示，其中每個(gè)文檔特征用一篇綜述性文章進(jìn)行表示。依照本體的構(gòu)建過程，本體3與本體4非常類似。

5.2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

使用Mallet主題建模工具提取每個(gè)本體文本特征的主題，設(shè)置主題個(gè)數(shù)為20。例如提取本體7文檔特征的主題如下：model space vector training military ontology based construct revelance semantic representation text index problem solve VSM show results experimental reduction。

依照主題之間的相似度作為本體映射的依據(jù)，選擇了本體1、3、5、7、9的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示，如圖1所示，其中橫軸表示10個(gè)本體，縱軸表示本體間文本概念相似度。明顯發(fā)現(xiàn)其中本體3和本體4的文本主題相似度達(dá)到50%，而其余本體之間的文本主題相似度均低于25%。說明本體3和本體4具有映射依據(jù)，很有可能是異構(gòu)的本體，應(yīng)該對(duì)其進(jìn)行本體映射處理。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，影響構(gòu)建映射依據(jù)有效性的原因可能有以下幾個(gè)方面：①根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)為本體添加文本概念，能夠在解析本提前對(duì)其進(jìn)行描述，為后期本體映射提供依據(jù)。但該文本概念還沒有固定的形式，依賴于專家的決策，直接影響到本體的映射依據(jù)。②LDA提取到的主題，能夠?qū)ξ谋靖拍钸M(jìn)行較為準(zhǔn)確的描述。但字符數(shù)較多的文本概念無法用20個(gè)主題進(jìn)行準(zhǔn)確表現(xiàn)，因此LDA提取的主題個(gè)數(shù)應(yīng)該隨著文本概念長(zhǎng)度的變化而變化，可以進(jìn)一步提升映射依據(jù)的準(zhǔn)確性。

6 結(jié)語(yǔ)

本文在軍事預(yù)警情報(bào)領(lǐng)域當(dāng)中，使用本體相關(guān)技術(shù)，提升軍事情報(bào)的共享和復(fù)用性。首先根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)為每一個(gè)本體添加文本概念，接著使用LDA技術(shù)提取文本概念的主題，最后通過比較主題之間的相似度，為本體映射提供依據(jù)。試驗(yàn)選取了10個(gè)預(yù)警情報(bào)領(lǐng)域的本體，經(jīng)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)本文所提方法能夠在多個(gè)本體映射之間，提供本體映射依據(jù)，為本體之間自動(dòng)構(gòu)建映射關(guān)系提供支撐。

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