語義Web與推理系統的應用研究＊

朱創錄

(渭南師范學院 計算機科學系，陜西 渭南 714000)

語義Web發展很重要的目的就是要建立人與機器都可以理解的知識系統，將信息用語義Web本體論的思想來表達可以部分解決機器無法理解人類所描述知識的問題。在語義Web本體論的基礎上建立機器進行自動推理的方法，將所描述的知識進行推理并重新組織加工。目前，具有通用性的推理系統主要是專家系統，在專家系統中所使用的知識呈現多元化，其中包含語義網絡、框架、法則、邏輯等。雖然這些知識的表示方法各有其優點，但在建立推理系統時都存在各種各樣的缺點和不足。傳統的框架表示知識無法表現的交集、合集等概念；語意網絡表示的知識由于表現方式不是結構化，所以帶來了運算不便的問題；法則表示知識通常很難表現類的層次關系，存在知識表現不緊湊的問題；邏輯的方式表示知識存在的問題是無法將類別與實例分開，使得在推理時無法單獨從類別中推導公理性的知識，使推理的效率難以提高[1]。另外，通過傳統的知識表現形式所表達的知識只能應用于特定的應用環境中，很難做到被其他系統重復利用，而語義Web卻完全可以做到這一點，因為語義Web本體論的出發點就是要建立人和機器都可以理解的知識體系。

語義Web本體層能夠解決機器推理存在的知識表示問題，并且基于本體描述的知識可以多次重復利用于相關領域的推理，充分利用所建立的知識庫。本文主要就是依據這兩點來探究關于語義Web本體論應用于傳統的專家系統進行推理時需要解決的問題。

1 語義Web的技術

為了實現語義Web信息服務智能化與自動化的目的，語義Web研究者們開發了許多新技術并提出了一系列的技術標準。從某種程度上講，語義Web的發展就是建立在一定邏輯基礎上的信息表示語言和標準的發展。由于語義Web的知識表示具有創建上的分散性；同時又具有應用上的通用性，所以需要一個統一的框架，這個框架應該能夠滿足這種分散性，以及由這種分散性所帶來的安全性，以滿足知識跨應用、跨領域的可互操作性。Berners Lee在XML2000大會上描述了這個體系結構[2]，如圖 1所示。

在這個層式結構中，上層將下層的語言機制作為本層的支撐語言，如表1所示。通過分析器，從合法有效的下層描述中抽取出本層所能理解的模型，實現更多的語義處理功能。因此，語義Web是向下兼容的，比如，當用RDF/XML表達OWL時，如果只有RDF分析器，雖然僅僅可以部分解釋該本體內的類結構，但能完全解釋該本體內的所有實例。因為這只與RDF(S)語法相關。由于Web的海量信息不可能在短時間內全部建立語義標記，而且語義的標記方法也將不斷發展，將會提供更廣泛的語義支持能力。這種上層兼容下層的方式，為語義Web的發展提供了良好的基礎。

圖1 語義Web的體系結構

表1 語義Web的層次依賴關系

2 基于語義Web的專家推理系統設計

傳統的語義Web推理形式本身雖然具有很多優點(尤其是在描述邏輯推理方面較強)，但其自身也存在相應不足，主要是由描述邏輯本身的不足造成的，因此采用描述邏輯結合SWRL規則來表示知識和規則。本設計中采用的推理方式包括2種：(1)基于描述邏輯的本體推理，應用描述邏輯產生推理的目的是為了使建立的本體有更好的層次結構，同時不產生沖突定義[3]；(2)基于專家系統的推理，主要目的是實現本體與基于本體的規則相結合產生推理。

在語義Web中，目前對于本體的表示多采用OWL DL進行描述，采用OWL DL建立起來的本體完全具有描述邏輯的推理能力[4]，因此可以采用 Tableaux算法推理機對所建立的本體進行推理，發現其隱藏知識，并且發現知識中的矛盾之處，方便對本體進行修改和完善；另外從語義Web引入本體論的目的來看，采用本體論的觀點，可以使人與機器都完全理解人類所建立起來的本體知識，便于知識的共享和再次利用。以OWL DL建立起來的本體具有豐富的表達能力，所以在此基礎上尋找相應的規則表示方法來進行基于專家系統的推理，本文采用的規則表示方法是語義Web規則描述語言SWRL，其優點是SWRL能夠很好地結合OWL DL本體知識。因為SWRL自身的建立就是基于OWL本體之上，在定義規則時，可以充分結合OWL本體中豐富的表達能力達到推理目的。在用OWL DL建立本體基礎上，采用Tableaux算法推理機對所建立的本體進行推理。通常使用RACER等推理機作為本體的推理工具，生成一個新的沒有語義沖突的層次化本體。在此基礎上定義SWRL規則，完成了知識庫和規則的設計。由于現在的專家系統均不能直接處理OWL表示的知識和SWRL定義的規則，所以需要進行相應的格式轉換。本文通過JessTab和XSLT分別對本體知識和SWRL規則進行格式轉換，最后，將轉換后的Jess格式的知識和規則導入到Jess推理引擎進行基于專家系統的推理。根據以上分析，建立一種基于語義Web的推理系統模型，如圖2所示。其中，“推理1”使用RACER，表示具有描述邏輯推理功能的推理機。因為基于Tableaux算法的RACER不僅可以與 Protégé很好地進行描述邏輯的推理，而且可以使用專家系統Jess通常的推理引擎，很方便地進行以OWL DL描述的本體推理。推理系統中的知識庫使用語義Web的本體描述語言OWL DL進行表示；使用語義Web規則語言SWRL進行定義。圖2中，“本體1”表示根據領域知識建立起來的本體；“本體2”經過“推理 1”進行基于描述邏輯的推理后建立的層次化更加良好，并且滿足一致性要求，沒有沖突發生的本體。其中，SWRL規則的定義使用“本體 2”中的 TBox和 ABox，也就 是 “本體 2”的概念、屬性或者實例，在這些OWL DL基本元素的基礎上，根據相應的推理要求結合SWRL語法格式可以產生與本體具有良好結合的SWRL規則。

圖2 總體設計

將該推理系統分為3個步驟進行設計：

(1)采用OWL進行領域本體的設計以及在領域本體基礎上的SWRL規則設計。

本體的建立可以結合應用，根據具體的本體論工程模型進行本體的設計，通常使用的工具是 Protégé。Protégé是一個開放的開發環境，可提供多種插件進行功能的擴充。建立SWRL規則時要充分考慮并且結合已經設計好的本體進行相關規則的設計，避免出現規則沖突。建立 SWRL規則仍然可以使用 Protégé，只需在Protégé下 增 加 SWRLTab的 插 件 ，OWL 本 體 建 立 與SWRL規則建立在同一開發環境下的好處是在制定規則時可以自動調用本體中的知識，避免人工寫入時可能發生的錯誤。領域本體建立后，通過將本體知識導入到描述邏輯推理機上進行推理，可以對本體進行分類整理，發現其中的隱含知識，建立一套基于語義Web本體論的知識庫和規則。OWL DL知識庫具有描述邏輯的特性，可以更好地表現知識、進行推理。SWRL規則可以充分地結合本體進行規則設計，使得在設計規則的時候更方便。

(2)將OWL知識和SWRL規則轉化為推理引擎可以接受的格式。

現在的專家系統通常不接受OWL和SWRL表示的規則，因此需要進行格式的轉化。本體知識庫格式的轉換，首先將本體導入到描述邏輯的推理機，通過描述邏輯的推理機將本體進行推理。因為ObjectTypeProperty屬性實例是對象關系的實例，通常需要推理機首先將其客體連接到具體的DataTypeProperty，這樣就可以在推理機中形成具體的三元組，將三元組導入格式轉換程序進行格式轉化，轉換后的格式推理引擎可以接受。因為SWRL文件本身就是XML文件，并且具有固定的語法格式規范(通過Schema定義)。所以可以通過 XSLT的方式來進行格式的轉化，從而使推理引擎可以接受規則。

(3)專家系統的推理。

將知識和規則導入到專家系統的推理引擎，進行模式匹配運算。最終將運算的結果通過專家系統的API和用戶應用程序進行交互。推理引擎的選擇種類很多，可以根據具體情況進行選擇。

語義Web的知識表達形式性，是在傳統的描述邏輯基礎上建立起來的，因此繼承了描述邏輯的一些優點。但由于受描述邏輯的限制，也存在一些描述邏輯的自身邏輯缺陷，本文使用OWL DL結合SWRL可以對相關推理進行必要的擴充，從而形成一個較完整的推理系統。語義Web作為一項新的信息表達形式，在目前的研究中出現了許多分支，表達方式出發點是更好地進行信息描述，使人與機器都可以理解信息。而針對目前Web的信息量十分龐大的情況，語義Web的重點是要解決機器對語義理解的問題。目前的語義Web在描述現實世界的靜態事物上已經表現得很好了，這主要取決于基于描述邏輯本體理論的應用，正是這種應用推動了機器對所描述事物的理解。

該推理系統主要基于OWL本體和SWRL規則。本體的建立只是在描述邏輯的基礎上建立了一個知識庫，雖然這種知識庫改進了傳統知識表示方法的一些缺點和不足，但這種知識庫并不能充分表達推理層面上的復雜規則，這主要是由于描述邏輯的缺陷所造成的(例如對于通常的條件判斷，描述邏輯是無法表達的)，這同樣體現在本體中。所以，在定義一些限制規則的時候，往往無法完全地應用本體表示。為了能夠充分地表達這些規則，采用SWRL作為規則的表現形式，因為SWRL規則的建立是在所建立的本體基礎之上的，所以SWRL作為規則的表現形式可以充分與本體知識庫結合。當需要對本體所建立的知識進行某種推理的時候，可以根據本體建立SWRL法則，實現本體的描述和規則的分離。因為本體是作為一般意義上的定義，采用本體建立的知識庫在應用時并不需要進行大的修改，只要增加所需要部分的知識信息，并且在此基礎上設計相應的SWRL推理規則就可以完成推理服務，提高本體知識的利用率。另外，基于OWL的知識本身采用XML的形式，從而為知識庫的共享和重復使用帶來了極大的便利。

[1]VAN K R W，VISSER P R S，BENCH C T J M，et al.A principled approach to developing legal knowledge sys-tems[J].International Journal of Human-Computer Studies，1999，51(6)：1127-1154.

[2]朱創錄.基于語義Web的自動推理研究[D].西安：西北大學，2006.

[3]HORROCKS I， PETER F， SCHNEIDER P， et al.From SHIQ and RDF to OWL：The making of a Web ontology language[J].Web Semantics， 2003，1(1)：7-26.

[4]鄧志鴻，唐世渭.Ontology研究綜述[J].北京大學學報(自然科學版)，2002，38(5)：124-127.