語義網介紹及體系結構分析

□張海亮

隨著網絡的迅猛發展，網頁上的信息成指數增長，網頁已經成為最主要的信息交流渠道。由于HTML 本身的局限性而導致網頁上缺乏足夠的語義信息，難以實現WEB 信息的自動化處理，因此WWW、HTTP 和HTML的創始人Tim Berners-Lee 在一般萬維網的基礎上提出了語義網的概念，從而大大改進了人類思維和機器思維之間的差異，提高了機器自動處理網絡上信息的能力。

語義網是對未來網絡的一個設想，現在與WEB 3.0 這一概念結合在一起，是3.0 網絡時代的特征之一。簡單地說，語義網是一種智能網絡，它不但能夠理解詞語和概念，而且還能夠理解它們之間的邏輯關系，可以使交流變得更有效率和價值。語義網和人工智能中的語義網絡是兩個不同的概念，所以它采用的方法與自然語言處理不同。它對現有的WEB 進行了語義擴展，從而使其上面的信息能夠被計算機理解和處理，從功能上看它將是一個能夠“理解”人類信息的智能網絡。

在其體系結構中，第一層是Unicode（統一編碼）和URI，它是整個語義網的基礎。Unicode 是處理資源的編碼，URI 負責標識資源；第二層是XML+名空間+XML 模式，用于表示數據的內容和結構；第三層是RDF 和RDF 模式，用于描述資源及其類型；第四層是本體詞匯，用于描述各種資源之間的聯系；第五層是邏輯，在前面四層的基礎上進行邏輯推理操作；第六層是驗證，根據邏輯陳述進行驗證以得出結論；第七層是信任，在用戶間建立信任關系。其中，第二、三、四層是一個語義網的關鍵層，用于表示WEB 信息的語義，也是現在語義網研究的熱點所在。可擴展標記語言XML 讓每個人都能創建自己的信息標簽，來對網頁或頁面的部分文字進行注釋。資源描述框架RDF的基本結構是對象、屬性和值所組成的三元組，也就相當于一個句子中的主語，動詞和賓語。這些三元組可以用XML 語法來表示。用這種結構描述并由機器處理大量數據，是非常自然的方法。RDF 模式是一個描述RDF 資源的屬性（Property）和類（Class）的詞匯表，提供了關于這些屬性和類的層次結構的語義。

語義到底是指什么？我們可以將語義簡單地看作是數據（符號）所代表的概念的含義，以及這些含義之間的關系，是對數據的抽象或者更高層次的邏輯表示。以關系數據庫為例，數據庫中的數據可以簡單地存儲在一張張表中，例如我們將學生基本信息存入到一張“學生”表中。這時，對于表中的每一列數據所構成的集合，其所隱含的意思就是該列數據所要表達的對應的概念，這個概念往往體現為設計人員對該列數據對應的屬性所給定的名稱，例如“姓名”“性別”等。這些屬性之間的關系就相當于數據對應的概念之間所存在的關系，它們都是學生這個實體的屬性。數據庫表中的屬性和關系都可以看作數據的語義信息。

在了解了什么是語義之后，讓我們來進一步討論語法和語義在數據描述和交換中的作用。對于人類來說，我們可以通過相同的語言進行交互，交互雙方以他們共同遵守的語言組織規律（相當于語法）對所要表達的信息含義（相當于語義）進行組織才能使對方理解。人與人之間信息的傳遞并不需要非常嚴格的語法，即便是對方在語言表達上存在著一定的錯誤，我們仍然可以理解對方想要表達的意思。但對于計算機之間的信息交換來說，語法與語義缺一不可。數據正確的語法表達是保證計算機之間能夠進行信息交換和處理的前提，而數據語義的描述則是數據可被計算機正確理解和推理的基礎。

信息的語法描述是有差異的，我們往往通過必要的數據格式轉化讓目標應用能夠處理，理想的情況應該是所有的信息都采用同樣的語法來描述。XML的出現使得不同類型的數據表示成同一格式成為可能。XML 已經成為WEB 上數據表示和交換的事實標準，是應用之間或者機器之間共享數據的一種有效方式。但是XML 除了給我們提供了一個可以被應用自動化讀取的格式外，并不能進一步促進數據交換的自動化，我們還需要通過專用的程序來對XML 數據進行解釋，以獲取目標應用能夠處理的數據。

XML 存在的問題是XML 不具備語義描述能力，因此萬維網聯盟推薦以RDF 標準來解決XML的語義局限。RDF 提出了一個簡單的模型用來表示任意類型的數據。這個數據類型由節點和節點之間帶有標記的連接弧所組成，節點用來表示WEB 上的資源，弧用來表示這些資源的屬性。因此，這個數據模型可以方便地描述對象以及它們之間關系。

RDF 和XML 是互為補充的。首先，RDF 希望以一種標準化、互操作的方式來規范XML的語義。通過引用RDF，XML的解析過程與解釋過程可以相結合。也就是說，RDF 可以幫助解析器在閱讀XML的同時，獲得XML所要表達的主題和對象，并根據它們的關系進行推理，從而做出基于語義的判斷。XML的使用可以提高WEB 數據基于關鍵詞檢索的精度，而RDF 與XML的結合則可以將WEB 數據的關鍵詞檢索推進到對象檢索。其次，由于RDF 是以一種建模的方式來描述數據語義的，這使得RDF 可以不受具體語法表示的限制。

由于RDF的數據語義描述仍然可能存在語義沖突，所以我們在描述數據語義的時候可以通過引用本體的相關技術，對語義描述結果作進一步的約束，以消除語義沖突。RDF(Schema)在提供了簡單的機器可理解語義模型的同時，為領域化的Ontology 語言提供了建模基礎，并使得基于RDF的應用可以方便地與這些Ontology 語言所生成的Ontology 進行合并。因此，RDF的這一特性使得基于RDF的語義描述結果具備了可以和更多的領域知識進行交互的能力。

[1]Tim Berners-Lee,endler J,Lassila O.The semantic WEB [J].Scientific American,2001,284(5):34-43.

[2]TimBerners-Lee.SemanticWEB-XML 2000-slide”Architecture”[EB/OL].http://www.w3.org/2000/Talks -xml2k -tbl/Overview.html.

[3]Dan Bricley,Guha R V.RDF vocabulary description language 1.0:RDF schema [EB/OL].2003.http://www.w3.org/TR/2003/WDrdf-schema-20030123/.

[4]Asunción Gómez-Pérez,Mariano Ferná-nedz-López,Oscar Corcho.Ontological Engiceering [M].Springer,2003,5-25,230-240.