汪圳 祝婷

摘? 要：為提升面向用戶的精細化知識服務質(zhì)量及資源利用效率，提出一種基于模糊Petri網(wǎng)的數(shù)字圖書館標準化知識元集成方法，充分展示內(nèi)容之間的語義關系。首先，引入本體與模糊Petri網(wǎng)技術，對數(shù)字圖書館文獻知識進行獲取和重組，從而構建知識元庫；其次，將本體應用于知識元的語義鏈接，使計算機能夠“理解”知識元的語義并能自動集成；最后，構建知識元模糊Petri網(wǎng)以規(guī)范用戶和系統(tǒng)對概念語義的理解，清晰描述知識元概念之間的語義關系，由此消除人與計算機對語義理解的歧義。文獻集成案例展示語義知識元的集成策略，案例表明該方法可以有效揭示文獻內(nèi)容之間的語義關聯(lián)及文獻之間的關聯(lián)程度。

關鍵詞：模糊Petri網(wǎng)；數(shù)字圖書館；知識元；本體；知識集成

中圖分類號：TP301.1? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）24-0072-06

Research on Semantic Integration of Literature Knowledge Units Based on Fuzzy Petri Nets

WANG Zhen1， ZHU Ting2

（1.Chang'an University Library， Xi'an? 710064， China; 2.Xi'an Technological University Library， Xi'an? 710021， China）

Abstract： To improve the quality of user oriented refined knowledge services and resource utilization efficiency， a standardized Knowledge Units integration method for digital libraries based on fuzzy Petri nets is proposed， fully demonstrating the semantic relationships between contents. Firstly， the ontology and fuzzy Petri net technology are introduced to acquire and reorganize literature knowledge in digital libraries， thereby constructing a knowledge metabase; secondly， applying ontology to semantic linking of Knowledge Units enables computers to “understand” the semantics of Knowledge Units and automatically integrate them; finally， a Knowledge Units fuzzy Petri net is constructed to standardize the understanding of conceptual semantics by users and systems， clearly describing the semantic relationships between Knowledge Units concepts， and thus eliminating ambiguity in semantic understanding between humans and computers. The literature integration case demonstrates the integration strategy of semantic Knowledge Units， and the case demonstrates that this method can effectively reveal the semantic correlation between literature content and the degree of correlation between literatures.

Keywords： fuzzy Petri net; digital library; Knowledge Unit; ontology; knowledge integration

0? 引? 言

文獻資源是學者們在科研過程中必不可少的參考資源，然而數(shù)字圖書館面對海量數(shù)據(jù)的沖擊，檢索系統(tǒng)提供的文獻結構化的信息格式只能展示文獻及其相關屬性值，已不能滿足科研用戶精細化的信息需求。目前文獻的組織方式不能充分挖掘文獻內(nèi)容層面的語義關系，導致用戶通過關聯(lián)關系學習理論或衍生新知識的效率不高。知識元集成的目的是將隱性知識進行顯性化，實現(xiàn)知識元的有序化，衍生新的知識單元。通過提取文獻資源中的知識節(jié)點，并建立文獻之間知識元的語義鏈接，從而為研究人員提供高效的知識服務。

模糊Petri網(wǎng)是在Petri網(wǎng)圖形表達的基礎上增加了模糊數(shù)學的推理機制，不僅能清晰描述元素之間的關系，也可以進行知識的推理、分析及決策等，是一種融合Petri網(wǎng)和知識表達的良好建模工具。相關研究主要應用在安全評估、物理系統(tǒng)分析及故障排查等領域，本文將Petri網(wǎng)應用到知識元語義集成領域，實現(xiàn)文獻之間有價值節(jié)點的語義鏈接的問題，促進跨領域?qū)W科的新知識的衍生學習。

1? ?相關研究綜述

知識元是相對獨立且具有完備知識表達的基本單元，通過對知識元的準確標引和有效集成，可以挖掘同一或不同學科之間的隱形和顯性的知識關系[1]。知識元標引是實現(xiàn)跨領域知識集成與知識發(fā)現(xiàn)的基礎。溫有奎等首次提出了知識元標引的概念，對文本知識元類型及其標引規(guī)則進行了研究[2]，在此基礎上付蕾設計了一個知識元標引系統(tǒng)，并對該系統(tǒng)進行了設計和實現(xiàn)[3]；蔣玲則進一步將以主題詞為知識元名稱進行標引的標引技術細化到屬性信息進行提取，提出了基于規(guī)則的知識元標引方法[4]?？偨Y知識元標引方法主要有兩類：基于分類的標引和基于主題的標引，前者比如Jiang等研究了基于知識元的中文文本知識標引，提出了知識元標引的步驟[5]；后者比如Luo等設計了基于知識元標引的智能資源學習系統(tǒng)，通過智能學習系統(tǒng)，實現(xiàn)自動知識元標引[6]。

知識元集成是將存在邏輯關聯(lián)的不同的知識元進行鏈接，從而構成以知識元為基本單位的知識網(wǎng)絡[7]；溫有奎等研究了基于語義知識庫的智能推理機的問題答案服務系統(tǒng)[8]；曾建勛探討基于知識元的知識鏈接的4種主要構建方式[9]；姜永常提出了一種基于知識元本體語義鏈接的知識網(wǎng)絡實現(xiàn)流程[10]；陳蘭杰梳理了知識鏈接理論與實踐的三個時期，并指出以知識元鏈接為核心的知識服務模式是發(fā)展的必然趨勢[11]；王靜等以飲食與疾病領域的知識元為研究對象，對兩個領域的知識元之間的語義關系進行了鏈接，從而實現(xiàn)了知識元的語義推理[12]；曾建勛認為知識鏈接將朝著面向科研環(huán)境、個性化推薦鏈接、基于本體的語義關系鏈接等方面發(fā)展[13]?？偨Y知識元集成主要有兩類方法：利用關聯(lián)數(shù)據(jù)等建立知識元之間的導航和應用本體技術進行知識元的集成，前者如溫有奎等探討了利用譜分析對知識元進行提取的算法[14]，高勁松等利用關聯(lián)數(shù)據(jù)的相關技術對抽取的文獻知識元之間的語義進行了鏈接[15]；后者比如Wu等設計了一種基于本體的知識元鏈接的系統(tǒng)[16]。

本文參考的關于模糊Petri網(wǎng)本體建模的相關研究如下：王卓等將本體概念視為各種模型與Petri網(wǎng)模型之間轉(zhuǎn)換的橋梁[17]；相東明等根據(jù)領域本體為Petri網(wǎng)中的所有庫所添加語義標記，使其與已有的語義庫建立聯(lián)系[18]；裘杭萍等提出了一種基于Petri網(wǎng)的OWL-S語義匹配機制[19]；劉如娟等基于本體理論設計了一種基于時間約束Petri網(wǎng)的Web服務時間模型定義方法，該方法不僅擴展已有的Petri網(wǎng)本體，而且增強其描述能力，使其能夠描述服務數(shù)據(jù)及時間信息，并定義了在OWL-S上定義的時間本體與Petri網(wǎng)時間本體間的關系[20]；吳敏敏等提出了一種Petri網(wǎng)和本體的語義Web服務組合方法[21]。

泛在環(huán)境下知識元的標引和集成是并發(fā)的，需要協(xié)同標引手段，模糊Petri網(wǎng)作為動態(tài)系統(tǒng)的有效建模工具，在并發(fā)服務等方面取得了很多研究成果，但缺少在知識元協(xié)同標引和集成過程方面的研究。因此，本文利用模糊Petri網(wǎng)進行數(shù)字圖書館文獻層面知識元的協(xié)同標引，同時將本體應用于知識元的集成過程，使計算機能夠“理解”知識元的語義并能自動集成，以解決知識元集成過程中語義的鏈接，進而揭示文獻內(nèi)容層面的語義關系。

2? 基于模糊Petri網(wǎng)的文獻知識網(wǎng)絡

知識之間存在不同類型和程度的關聯(lián)關系，但傳統(tǒng)的知識描述方式缺乏對知識之間關聯(lián)類型和程度的表達和描述，不能很好地描述知識之間的關聯(lián)關系，模糊Petri網(wǎng)可以通過描述臨近知識之間的關系，形成知識間的語義鏈接，進而組成知識網(wǎng)絡，使計算機能夠“理解”知識間的相互關系并能自動集成。同時，還可以跨越領域、地域等限制，發(fā)現(xiàn)隱藏的知識關系，擴大知識應用范圍，促進創(chuàng)新也啟發(fā)用戶思維。

2.1? 文獻知識標準化處理

數(shù)字圖書館的知識資源數(shù)據(jù)庫來源主要包括學術論文、專著、課題報告等，要實現(xiàn)對這些知識資源的知識元抽取，首先需要制定內(nèi)容分解規(guī)則來識別和分解數(shù)據(jù)庫資源的主題內(nèi)容，一般分為三步：

1）判斷知識資源類型及領域，分解歸類到不同的資源庫。

2）依據(jù)語法結構和內(nèi)容表現(xiàn)形式，將每條知識中包含的語句分解為簡單的主謂賓結構，再進一步轉(zhuǎn)換成“對象—屬性”的表現(xiàn)形式。

3）隱藏冗余語句，建立剩余語句之間的知識關系，突出主題內(nèi)容。

經(jīng)過處理后的知識被重新組織排列成具有標準術語的句式，然后就可以根據(jù)知識元分類，經(jīng)過人工識別篩選，生成基于知識元的知識庫，數(shù)字圖書館文獻知識元標準收取過程如圖1所示。

主題內(nèi)容識別與分解過程中常常會產(chǎn)生無法識別的內(nèi)容，一般情況下需要人工進行識別描述，并形成新的內(nèi)容分解規(guī)則，擴充到內(nèi)容分解規(guī)則中。

2.2? 文獻知識的本體描述

知識元缺乏面向語義的表達和描述，不能很好地支持語義集成，因此可以將本體（Ontology）應用于知識元的語義鏈接，使計算機能夠“理解”知識元的語義并能自動集成。本體早在20世紀60年代就被計算機領域使用，卻一直缺少對本體統(tǒng)一的看法，從1993年到1997年，經(jīng)過Gruber、Borst等人給出本體定義的基礎上，Studer等人認為本體是“共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明”[22]。這個普遍公認的定義指出本體描述的是專業(yè)領域內(nèi)的概念與概念之間的相互關系，從而構成一個學科領域內(nèi)部概念的詞表以及概念間清晰的層次關系。

本體的目標是規(guī)范用戶和計算機對概念語義的理解，表達清晰的概念層次和語義關系，建立孤立知識概念間的語義聯(lián)系，通過推理關系得到概念間蘊含的聯(lián)系，由此消除人—計算機對語義理解的歧義。

P?erez等人對本體進行諸多研究，提出本體的五元組邏輯結構[23]，本文結合此研究，定義知識元本體模型Knowledge= ：{C，RC， I， XR， XRD }，其中，C表示知識元的初始標識，RC表示知識元存在的領域，I表示知識元本體內(nèi)包含的內(nèi)容。

知識元的初始標識（C）即本體的唯一標識代碼，便于存儲和提取。

知識元的存在領域（RC）依據(jù)《中圖法》對本體的類別進行劃分，即5大部類、22個大類，它們的標識符和類名如下：A：馬克思主義、列寧主義、毛澤東思想；B：哲學；C：社會科學總論；D：政治、法律；E：軍事；F：經(jīng)濟；G：文化、科學、教育、體育；H：語言、文字；I：文學；J：藝術；K：歷史、地理；N：自然科學總論；O：數(shù)理科學和化學；P：天文學、地球科學；Q：生物科學；R：醫(yī)藥、衛(wèi)生；S：農(nóng)業(yè)科學；T：工業(yè)技術；U：交通運輸；V：航空、航天；X：環(huán)境科學；Z：綜合類。

知識元內(nèi)包含的內(nèi)容（I）即知識元的定義或模型等具體解釋性內(nèi)容。

知識元與其他知識元間的關系類型（XR）是知識元間比較顯性的關系（如part-of：部分與整體的關系、kind-of：繼承關系、instance-of：實例和整體的關系、attribute-of：屬性關系）的描述。

知識元與其他知識元間的關聯(lián)程度（XRD）不僅可以描述知識元間的緊密程度，還可以進一步體現(xiàn)知識元間的隱性關系（即相同、相似、相關、無關）。關聯(lián)程度采用五元組進行表示：XRD=（RC，P，O，I，KT）；其中，RC為知識元存在領域，P為知識元的語義來源，O為知識元描述對象，I為知識元內(nèi)容，T為知識元應用情景。假設第j種要素對知識元i的影響程度為dji，則知識元i的向量模型為：

采用余弦相似度計算知識元i與知識元j間的關聯(lián)程度：

當相似度值d大于某閾值時認為這兩種知識元是相同的，介于某兩個閾值之間表示兩種知識元是相似的，小于模擬閾值且大于0時兩種知識元有關系，等于0時知識元是無關的。閾值的選取根據(jù)不同情況可采用專家評分的方法確定閾值。

2.3? 基于模糊Petri網(wǎng)的知識網(wǎng)構建

Petri網(wǎng)最早由物理學家卡爾· A ·佩特里應用在描述并發(fā)現(xiàn)象上。Petri網(wǎng)中不存在“全局時間”概念，描述的是專業(yè)領域內(nèi)的事件與事件之間的相互關系，只要條件成熟，節(jié)點所包含的事件就可以發(fā)生，從而構成一個學科領域內(nèi)部知識點間清晰的層次關系。

模糊Petri網(wǎng)是由Petri網(wǎng)與模糊數(shù)學相結合，對并行問題進行模糊處理的建模工具，主要要素包括庫所節(jié)點、變遷節(jié)點、連接強度以及負實數(shù)變遷啟動閾值等。其構建流程如圖2所示。

模糊Petri網(wǎng)主要由節(jié)點（庫所、變遷、引用）、特征信息和弧組成，每條知識有唯一的初始標識，經(jīng)過加工處理后會被賦予其他更規(guī)范的不同標識；節(jié)點分為庫所節(jié)點、變遷節(jié)點和引用節(jié)點，庫所和變遷兩節(jié)點之間的關系通過弧連接，弧的強度超過特征信息中的閾值時，變遷節(jié)點啟動；引用節(jié)點包括引用庫所和引用變遷，是對另外不同網(wǎng)絡中知識的引入，可以實現(xiàn)不同模糊Petri網(wǎng)之間的關聯(lián)，擴大知識鏈接面。

構建模糊Petri網(wǎng)的目標是規(guī)范用戶和系統(tǒng)對概念語義的理解，表達清晰的概念層次和語義關系，建立孤立知識概念間的語義聯(lián)系，由此消除人—計算機對語義理解的歧義。

本文采用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法對知識庫內(nèi)知識元之間的關聯(lián)性進行統(tǒng)計，推理出知識元間的模糊關聯(lián)規(guī)則，構建基于模糊Petri網(wǎng)的知識關聯(lián)關系，主要分為兩步：

1）對每條知識內(nèi)部的知識元進行梳理，確定知識內(nèi)部知識元間基于模糊Petri網(wǎng)的關聯(lián)關系，如圖3所示。

知識元k1和k2在條件達到各自變遷節(jié)點啟動的閾值v1、v2后啟動變遷節(jié)點，與一個或多個知識元ki產(chǎn)生關聯(lián)，wi為關聯(lián)系數(shù)；以此類推，經(jīng)過多個知識元間的規(guī)則轉(zhuǎn)換后最終與知識元kn產(chǎn)生關系。當條件不能達到啟動閾值時，vi = 0，則有：

當vi ≠ 0時，知識元ki與知識元kn之間存在的關聯(lián)程度lin = vi×wn；

若vi = 0，lin = lij×…×ljn；

結合式（2），和知識元km有關聯(lián)的知識元kn與知識元ki的關聯(lián)程度lin表示為：lin = lim×dmn；

?。?/p>

2）以知識內(nèi)部的每條知識元作為節(jié)點，在知識庫內(nèi)尋找與之有關聯(lián)的知識元及其所在的知識內(nèi)容，并根據(jù)知識元之間的關聯(lián)關系形成知識間的關聯(lián)關系，如圖4所示。

知識i和知識j內(nèi)部存在相同的或者可以產(chǎn)生關系的知識元，將之通過關聯(lián)規(guī)則產(chǎn)生聯(lián)系，最終形成知識i和知識j之間的關聯(lián)關系。

為了實現(xiàn)不同領域間的知識關聯(lián)，我們選取知識i中的知識元與知識j中的知識元關聯(lián)程度最大的值作為知識i與知識j的關聯(lián)程度值：

可以根據(jù)知識之間的關聯(lián)程度值來發(fā)現(xiàn)不同領域有關聯(lián)的知識內(nèi)容，從而實現(xiàn)知識的融合。

3? 基于模糊Petri網(wǎng)的文獻知識元集成實例

本文選取兩篇文獻作為實例進行知識集成說明，由于篇幅問題，只選取主要步驟的重要部分進行展示。

3.1? 知識資源標準化處理

論文依據(jù)《中圖法》對知識資源的類型及領域進行劃分，再根據(jù)論文內(nèi)容提取主要內(nèi)容及所包含的知識元，如表1所示。

3.2? 知識元交互關系及相關知識元整理

確定知識資源《基于用戶情境的高校圖書館書目協(xié)同過濾推薦研究》中的知識元間的語義交互關系。如圖5所示。

并根據(jù)式（1）（2）搜索并計算與知識資源《基于用戶情境的高校圖書館書目協(xié)同過濾推薦研究》中知識元相似的知識元，部分結果如表2所示。

3.3? 基于模糊Petri網(wǎng)的知識網(wǎng)構建及關聯(lián)程度分析

本文主要目的是鏈接不同學科領域間知識內(nèi)容的語義，進而擴展需求者思維，隨機篩選一篇相關示例文獻《貝葉斯更新下基于情景樹的動態(tài)訂貨策略研究》，與示例文獻進行對比分析。

將處理過后的知識文獻按照知識元關聯(lián)規(guī)則用模糊Petri網(wǎng)表示出來，如圖6所示。

根據(jù)式（3），文獻《貝葉斯更新下基于情景樹的動態(tài)訂貨策略研究》中知識元與文獻《基于用戶情境的高校圖書館書目協(xié)同過濾推薦研究》中的知識元——書目推薦的關聯(lián)程度計算結果如表3所示。

對比文獻與書目推薦的關聯(lián)程度l = max{0.367，0.294，0.406，0.337} = 0.406。

根據(jù)式（4），文獻《貝葉斯更新下基于情景樹的動態(tài)訂貨策略研究》與文獻《基于用戶情境的高校圖書館書目協(xié)同過濾推薦研究》的相關程度L = max{l1，8，l1，9，l3，7} = max{0.906，0.752，0.910} = 0.910。，即兩篇文獻存在一定的關聯(lián)性。

兩篇文獻中，都需要通過用戶需求來推理情境，所需要的理論方法有一定的相似性；同時，貝葉斯定理在兩篇文獻中都有應用，知識需求者可以根據(jù)這種關聯(lián)關系學習理論或衍生跨領域的新知識。

4? 結? 論

通過模糊Petri網(wǎng)模型將文獻資源在知識元層面進行了語義關聯(lián)，可以為用戶提供文獻內(nèi)容層面知識的產(chǎn)生和發(fā)展脈絡，通過建立知識元之間的語義關聯(lián)，清晰了解獨立知識元的發(fā)展軌跡和現(xiàn)狀，為用戶提供文獻內(nèi)容全景式的知識網(wǎng)體系；知識元語義集成過程，消除了學科領域界限，可視化展示跨領域的知識內(nèi)容層面的語義聯(lián)系及文獻之間的關聯(lián)程度，為跨學科演進新知識提供理論層面的推理機制。

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作者簡介：汪圳（1992—），男，漢族，山東臨清人，

館員，碩士，研究方向：數(shù)字圖書館技術及應用；祝婷（1990—），女，漢族，陜西咸陽人，助理館員，碩士，研究方向：個性化推薦。

收稿日期：2023-05-06

基金項目：2023年度長安大學中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目（300102503601）；陜西省科學技術情報學會項目（2022KTF-06）