W3CHINA.ORG讨论区--有些迷茫，关于本体在语义检索中的用途

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作者：瞿裕忠，胡伟，程龚

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backby

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	第11楼

恩，那我把问题再缩小一下，我们提供的就是语义检索，要求是：
用户输入：我想2月3号去北京旅游
期望输出：到达北京的车次、2月3日左右的北京天气、北京的著名景点这三个信息
注意：输出里面给出的仅仅是网页信息，而不用帮助用户订火车票等

那么，我想知道的是，我们如何根据用户的这个输入“我想2月3号去北京旅游”，来获得相应的输出？？
这个再具体些就是说：
1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
2、想完成这个推理，我们要自己写一个推理程序，这个程序用jena可以满足要求吗？
3、如果jena能满足要求，那么谁能给出一个大概的完成这个推理扩展的程序段吗？
以上问题希望大家能多多帮忙，回答几个都可以，现在我正迷茫着呢。。。。。

2006/5/10 8:21:00

MerryZhang

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	第12楼

Backby提出的是十分好的几个问题，我只能根据我现有的知识来回答，可能不是很对，希望能够和大家多多探讨。
Q1:
1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
A: 对于Travel本身就需要构建一个Travel Domain本体。里面会描述所有与旅游相关的概念，属性。车次，天气，景点等应该不是Property，而是概念，而它们之间又是相关的。
Q2: 想完成这个推理，我们要自己写一个推理程序，这个程序用jena可以满足要求吗？
A: 如果你的本体是应用OWL来描述的，Jena应该可以满足要求，不过你自己可能需要写一些代码来实现推理。
Q3: 如果jena能满足要求，那么谁能给出一个大概的完成这个推理扩展的程序段吗？
目前不知道有没有人已经在这个方面作了工作。不过，你可以考虑先熟悉一下Jena。
另外一个建议：可以结合Semantic Search这个方面的研究，看看有没有什么启发。
----------------------------------------------
那一段我们曾心贴着心，我想我更有权力关心你，可能你已走进别人风景，多希望也有星光的投影．努力为你改变，却变不了预留的伏笔．以为在你身边那也算永远
仿佛还是昨天，可是昨天已非常遥远，但闭上双眼我还看得见．

2006/5/10 9:37:00

backby

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	第13楼

以下是引用MerryZhang在2006-5-10 9:37:00的发言：
Backby提出的是十分好的几个问题，我只能根据我现有的知识来回答，可能不是很对，希望能够和大家多多探讨。
Q1:
1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
A: 对于Travel本身就需要构建一个Travel Domain本体。里面会描述所有与旅游相关的概念，属性。车次，天气，景点等应该不是Property，而是概念，而它们之间又是相关的。

呵呵，感谢回答，现在就剩下最后这个疑问了
我想对于我提到的这个旅游的例子，如果想整体解决的话应该主要工作在本体的构建上：
首先要有Travel.owl，那么问题出来了，大体有两个问题：
1、我们肯定是把“旅游”、“火车”、“天气”、“景点”作为概念，那么在推理过程中把输入：“旅游” 映射到“火车”、“天气”、“景点”的过程主要依靠的我想应该是property吧？
也就是说为了能够推理出我们想要的那些结果，就应该在构建Tracel.owl的时候就加上
“byVehicle"、”inWeatherCondition"、“hasTravelTarget”这些属性来联系到“火车”、“天气”、“景点”这些概念，不知是否如此？
2、在构建本体的过程中，是把“火车”、“天气”、“景点”作为概念放到Travel.owl里面好呢？还是构建出独立的“火车.owl”、“天气.owl”、“景点.owl”来？
注意：在这里我想说的是如果用第一种方法，肯定建立的本体不能完全定义“火车”、“天气”、“景点”的所有方面，而用第二种方法中，我们可以定义完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，虽然其中的一些东西可能在我们这个例子当中用不到，但是却可以复用这些完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，不知该作何取舍？

2006/5/10 15:23:00

amybear

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	第14楼

五楼楼主是否能给我也发一份，正在开题中，谢谢了
amybear1982@163.com

2006/5/11 8:29:00

MerryZhang

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	第15楼

呵呵，感谢回答，现在就剩下最后这个疑问了
我想对于我提到的这个旅游的例子，如果想整体解决的话应该主要工作在本体的构建上：
首先要有Travel.owl，那么问题出来了，大体有两个问题：
1、我们肯定是把“旅游”、“火车”、“天气”、“景点”作为概念，那么在推理过程中把输入：“旅游” 映射到“火车”、“天气”、“景点”的过程主要依靠的我想应该是property吧？
也就是说为了能够推理出我们想要的那些结果，就应该在构建Tracel.owl的时候就加上
“byVehicle"、”inWeatherCondition"、“hasTravelTarget”这些属性来联系到“火车”、“天气”、“景点”这些概念，不知是否如此？
2、在构建本体的过程中，是把“火车”、“天气”、“景点”作为概念放到Travel.owl里面好呢？还是构建出独立的“火车.owl”、“天气.owl”、“景点.owl”来？
注意：在这里我想说的是如果用第一种方法，肯定建立的本体不能完全定义“火车”、“天气”、“景点”的所有方面，而用第二种方法中，我们可以定义完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，虽然其中的一些东西可能在我们这个例子当中用不到，但是却可以复用这些完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，不知该作何取舍？

如果要复用的话，当然是第二种办法好了。只要将不同的OWL通过OWL:import联系起来就行了。而且还可以随时添加一些一开始没有定义的概念和关系。
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那一段我们曾心贴着心，我想我更有权力关心你，可能你已走进别人风景，多希望也有星光的投影．努力为你改变，却变不了预留的伏笔．以为在你身边那也算永远
仿佛还是昨天，可是昨天已非常遥远，但闭上双眼我还看得见．

2006/5/11 10:33:00

jiachong

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	第16楼

以下是引用backby在2006-5-10 15:23:00的发言：
[quote]以下是引用MerryZhang在2006-5-10 9:37:00的发言：
Backby提出的是十分好的几个问题，我只能根据我现有的知识来回答，可能不是很对，希望能够和大家多多探讨。
  Q1:
  1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
  A: 对于Travel本身就需要构建一个Travel Domain本体。里面会描述所有与旅游相关的概念，属性。车次，天气，景点等应该不是Property，而是概念，而它们之间又是相关的。

[/quote]
呵呵，感谢回答，现在就剩下最后这个疑问了
我想对于我提到的这个旅游的例子，如果想整体解决的话应该主要工作在本体的构建上：
首先要有Travel.owl，那么问题出来了，大体有两个问题：
1、我们肯定是把“旅游”、“火车”、“天气”、“景点”作为概念，那么在推理过程中把输入：“旅游” 映射到“火车”、“天气”、“景点”的过程主要依靠的我想应该是property吧？
也就是说为了能够推理出我们想要的那些结果，就应该在构建Tracel.owl的时候就加上
“byVehicle"、”inWeatherCondition"、“hasTravelTarget”这些属性来联系到“火车”、“天气”、“景点”这些概念，不知是否如此？
2、在构建本体的过程中，是把“火车”、“天气”、“景点”作为概念放到Travel.owl里面好呢？还是构建出独立的“火车.owl”、“天气.owl”、“景点.owl”来？
注意：在这里我想说的是如果用第一种方法，肯定建立的本体不能完全定义“火车”、“天气”、“景点”的所有方面，而用第二种方法中，我们可以定义完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，虽然其中的一些东西可能在我们这个例子当中用不到，但是却可以复用这些完整的“火车”、“天气”、“景点”本体，不知该作何取舍？

用本体的层次来解决，上层本体（旅游）包括旅游中所关心的列车基本信息，这些基本信息在下层本体（列车）中再通过概念泛化和聚集进一步阐述，记得以前看过有偏普适计算中基于本体的环境建模的文章，上层本体就是建模location,device等高层概念，具体的家用电器领域再详细定义家用电器领域的device的详细知识

2006/5/11 12:22:00

jiachong

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	第17楼

以下是引用MerryZhang在2006-5-10 9:37:00的发言：
Backby提出的是十分好的几个问题，我只能根据我现有的知识来回答，可能不是很对，希望能够和大家多多探讨。
Q1:
1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
A: 对于Travel本身就需要构建一个Travel Domain本体。里面会描述所有与旅游相关的概念，属性。车次，天气，景点等应该不是Property，而是概念，而它们之间又是相关的。
Q2: 想完成这个推理，我们要自己写一个推理程序，这个程序用jena可以满足要求吗？
A: 如果你的本体是应用OWL来描述的，Jena应该可以满足要求，不过你自己可能需要写一些代码来实现推理。
Q3: 如果jena能满足要求，那么谁能给出一个大概的完成这个推理扩展的程序段吗？
目前不知道有没有人已经在这个方面作了工作。不过，你可以考虑先熟悉一下Jena。
另外一个建议：可以结合Semantic Search这个方面的研究，看看有没有什么启发。

基于语义的相关信息分析当然要以Property为脉络，但问题是应该沿着怎样的路径去分析，并不是所有的关系路径扩展开去都是用户所关心的
那么是否要针对特定问题规定特定的思维路径呢，比如指定哪些属性是可行的扩展思维路径，但这样又失去了一般性
感觉前面提到的基于信息熵和语义距离的一些研究似乎有一定合理性

2006/5/11 12:29:00

jiachong

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	第18楼

以下是引用river_hh在2006-5-8 15:27:00的发言：
我不做语义检索，但看过这方面的文章，稍微说一下（不一定正确），不知道能不能有点帮助。
我的理解是Semantic Search至少有4方面的工作：
1. Semantic Association [1]，即在一组具有语义标记的文档中，确定X和Y之间的语义关系，简单地说，给定两个概念或实例，在本体所表达的图中找到连接它们的路径；
2. Semantic Ranking [2]，即根据用户的context，确定查询结果与用户的相关度；文献[2]利用本体中属性（Property）和信息熵方法进行相关度的计算；
3. Query Routing [3,4]，特别是在P2P，即根据查询的关键字和各个Peer的语义信息，计算概念在本体中的距离或相似度（similarity），确定需要访问的结点和路径等；
4. Query Expansion [5,6]，通常查询时用户给出一两个关键字，根据本体提供的语义信息扩展查询等；
参考文献：
1. p-Queries: Enabling Querying for Semantic Associations on the Semantic Web, WWW2003
2. SemRank: Ranking Complex Relationship Search Results on the Semantic Web，WWW2005
3. Peer Selection in Peer-to-Peer Networks with Semantic Topologies (ICSNW'04)
4. Bibster - A Semantics-Based Bibliographic Peer-to-Peer System (JWS'05)
5. A Standard Framework for Personalization via Ontology-Based Query Expansion，
6. Ontology-based Information Visualisation: Towards Semantic Web Applications (VSW'05)

我们现在的课题与这个也有些关系，能不能把相关文章也发给我一份，谢谢
cspengxin@hotmail.com，同时也是MSN，希望有机会和你探讨

2006/5/11 12:31:00

superc_7

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	第19楼

以下是引用backby在2006-5-10 8:21:00的发言：
恩，那我把问题再缩小一下，我们提供的就是语义检索，要求是：
用户输入：我想2月3号去北京旅游
期望输出：到达北京的车次、2月3日左右的北京天气、北京的著名景点这三个信息
注意：输出里面给出的仅仅是网页信息，而不用帮助用户订火车票等

那么，我想知道的是，我们如何根据用户的这个输入“我想2月3号去北京旅游”，来获得相应的输出？？
这个再具体些就是说：
1、我们基于用户的输入可以获得用户的输入关键字：“旅游”、“北京”、“2月3号” ，现在只拿出来“旅游”来说，我想知道怎么样利用本体的什么特质才可以将这个关键字在本体中推理扩展成：车次、天气、景点？（通过我们给本体加property吗？那么这个property将会是什么样的？）
2、想完成这个推理，我们要自己写一个推理程序，这个程序用jena可以满足要求吗？
3、如果jena能满足要求，那么谁能给出一个大概的完成这个推理扩展的程序段吗？
以上问题希望大家能多多帮忙，回答几个都可以，现在我正迷茫着呢。。。。。

感觉第1点还是非常困难啊
如何将用户输入的任意的自然语言转化成结构化的提问
抽取几个关键词之后，他们的组合的意义可能有很多种
关键词越少可能性越大，觉得在这个过程中考虑一下人机交互可能效果会更好一点

2006/5/11 15:57:00

MerryZhang

  威望：4
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	第20楼

以下是引用superc_7在2006-5-11 15:57:00的发言：
感觉第1点还是非常困难啊
如何将用户输入的任意的自然语言转化成结构化的提问
抽取几个关键词之后，他们的组合的意义可能有很多种
关键词越少可能性越大，觉得在这个过程中考虑一下人机交互可能效果会更好一点

感觉如何将用户输入的任意自然语言转化为结构化的信息，是比较困难的，尤其是面对不同的语言时，可能英语会相对来说简单一下，那么其他的语言呢？不过可以从自然语言中提出一些Key Words应该是不难得。例如：I will go to Beijing to travel.
你所指的组合意义是指？能举个具体的例子吗？这个时候如果人工干预过多的话，就体现不出Semantic Web的优越性了。
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那一段我们曾心贴着心，我想我更有权力关心你，可能你已走进别人风景，多希望也有星光的投影．努力为你改变，却变不了预留的伏笔．以为在你身边那也算永远
仿佛还是昨天，可是昨天已非常遥远，但闭上双眼我还看得见．

2006/5/11 16:55:00

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