基于本体的高校知识分析和推理

袁小艳

摘 要： 以高校知识为研究和应用背景，研究基于本体理论的高校知识本体结构化表示和描述，并采用protege 4.0建立了高校知识本体。同时从高校知识中提取出基本公理、类内公理和类间公理，建立公理库，并采用protege的PAL推理引擎对高校知识进行一致性分析和推理。解决了高校知识语义层次上的信息共享和交互的问题，为高校知识的管理提供语义支撑。

关键词： 高校知识； 本体； 公理； 知识一致性； 知识推理

中图分类号： TN911?34； TP302 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）14?0028?04

Analysis and reasoning of knowledge based on ontology of colleges and universities

YUAN Xiao?yan

（College of Computer， Sichuan University of Arts and Science， Dazhou 635002， China）

Abstract： With knowledge of colleges and universities as the research and application background， the university knowledge ontology structuring representation and description based on the theory of the ontology are studied. Protege4.0 is adopted to establish the university knowledge ontology. The axiom library was established by extracting the basic axioms， class axiom and axioms between classes from university knowledge. The PAL inference engine of Protege is used to do consistency analysis and reasoning of university knowledge. The information sharing and interaction in the semantic level of knowledge in colleges and universities was realized. It provided a semantic support for knowledge management of colleges and universities.

Keywords： university knowledge； ontology； axiom； knowledge consistency； knowledge reasoning

高校是国家知识储备的一支精锐力量，高校知识资源的优劣决定着高校教育发展的好坏。由于高校知识的类型多元化、各种交叉学科使得各种知识分散、无序，如何获取高校知识并进行分析和推理，已经成为高校知识工程中一项很重要的工作。

本体是一种概念模型建模工具，用于描述知识，它需要定义类、属性、关系、公理和实例等元素，给信息、知识赋予了语义，具有很好的概念层次，并支持知识的一致性检查和逻辑推理。本文基于形式本体的理论建立了高校知识本体及其描述，用Protege本体构建工具来协助构建本体，以此为基础建立公理体系，利用公理对高校知识进行一致性检查和知识推理，这将对高校知识工程领域提高智能基础。

1 高校知识本体

高校知识本体从知识工程的角度来说，指的是高校知识本体结构以及对高校知识各种概念的知识本体描述，它包含了高校所有相关知识，且知识必须与高校知识领域相符合，刻画出所有高校知识的概念、属性、关系和公理。

1.1 本体结构化表示

高校知识本体模型O={N，AN，RN，A，T A}。其中：N表示高校知识概念的集合，N={学生，教师，教学，科研，…}；AN表示N中所有概念的属性的集合，AN={AN（学生），AN（教师），AN（教学），… }；RN表示N中概念间的关系的集合，RN={superclass，subclass，学习，讲授，…}；A表示RN中所有关系的属性的集合，A={A（superclass），A（subclass），A（讲授），…}；T A表示高校知识本体的公理集，T A={讲授（x，y），被讲授（y，x），…}。

高校知识本体有6种建模元语：类（categories）、概念（notions）、关系（relationships）、函数（gammas）、公理（justices）和实例（examples），基本语义关系有5种：继承的关系（is?a）、所属的关系（kind?of）、相似的关系（resemble?of）和属性关系（attribute?of）、实例间的关系（instance?of）。

1.2 本体描述

本文采用W3C推荐的资源描述框架RDF/RDFS来描述高校知识本体。RDF是一个类似于实体关系模型的基本数据模型，利用主语、谓词、宾语（三元组）来表示资源[1]。高校知识本体的三元组如图1所示。

图1 高校知识本体三元组表示

OWL 语言和 RDF Schema 一起提供一种正式的描述机制对 RDF 模型进行描述，不仅可以表述资源的层次结构，还有资源的属性特征。高校知识本体的一个教师及部分属性如图2所示[1]。

图2 教师及部分属性

OWL语义对图2的描述如下：

1.3 本体实现

本文采用本体的开发工具Protege 4.0建立本体库，Protege 4.0应用程序把本体结构以树形的层次结构显示，用户可以通过点击相应的项目来增加或编辑类、子类、属性和实例等，使用户在不需要了解具体的本体表示语言的情况下就可以在概念层次上设计领域模型[2]。高校知识本体模型如图3所示。

2 高校知识公理库

在建立了高校知识本体和知识库后，就要对知识进行检查和推理，但仅仅依靠现有的本体是无法实现的，这就必须建立一个公理库，根据公理库对现有的知识进行检查和推理。公理的实质是描述了不同概念所对应的客观对象间的真实关系，公理本身也是知识，而且应该是更高层次的知识。一个本体建得好不好，很大程度上取决于它的公理库建得如何，因为公理主要是保证了知识之间以及知识库与本体之间的一致性，另外，还可以利用公理对知识进行推理和利用公理实现知识之间的联通[3]。

图3 高校知识本体模型

高校知识本体的公理分为基本公理、类内公理和类间公理。基本公理是前面提及的基本语义关系的公理。类内公理约束类中的属性槽和关系槽，或者这些槽之间的关系。类间公理约束类之间的关系，或者不同类的槽之间的关系。高校知识公理采用一阶谓词来表示公理，本文的函数和谓词如表1所示。

表1 高校知识公理的函数和谓词

2.1 基本公理

高校知识本体的基本特性有对称性（symmetry）、传递性（transitivity）、逆转性（reversion），基本语义关系的公理如下：

公理1 is?a关系拥有传递性。

公理2 is?a关系没有对称性。

公理3 kind?of关系拥有传递性。

公理4 kind?of关系没有对称性。

公理5 resemble?of关系没有传递性。

公理6 resemble?of关系拥有对称性。

2.2 类内公理

类内公理主要用来对类中的槽进行约束，最终精确语义解释，分为值域公理、语义类型公理、属性关系公理和属性关系内涵公理，部分类内公理如下所示：

公理7 所有教学评价的分数大于0且小于100。

for ?x：TeachingEvaluation [larger（x，PointofEvalluteach，0）

∧less （x， PointofEvalluteach，100）]

公理8 对于所有必修课程x，如果它的前驱课程是y，则y也是一种必修课程。

for ?x：RequiredCourse[precourse（x，y）

?isa（y， RequiredCourse）]

公理9 对于所有选修课程x，如果它的后继课程是y，则y也是一种选修课程。

for ?x：ElectiveCourse[subsequentcourse（x，y）

?isa（y， ElectiveCourse）]

公理10 科研量化分不小于0

for ?x：ResearchQuantita

[larger_or_equal（x，PointofQuantireserch，0）]

公理11 所有教学评价的最大分数都大于它的最小分数。

for ?x： TeachingEvaluation

[larger（x.MaxPoint ，x.MinPoint）]

公理12 对于所有必修课程x，如果它的前驱课程是y，则y先于x开课。

for ?x ： RequiredCourse[precourse（x，y）

?before（y，x）]

公理13 对于所有课程x，若它的不及格人数大于0，则该课程是要补考的。

for ?x：Course[larger（x.NumberofNotpass，0）

?supplementexam_Course（x，yes）]

公理14 对于某课程的所有分数X，若y是x的最高分数，则：如果z是x中的一个分数，且z不是y，那么y大于等于z。

for ?x：PointofCourse[MaxofPoint（x，y）

??z： PointofCourse [isa（z，x） ∧unequal（z，y）?larger_or_equal（y， z）]]

2.3 类间公理

类间公理用来约束类与类之间以及不同类的槽之间的关系，主要分为类之间的公理、不同类与槽之间的公理，部分类间公理如下所示：

公理15 只要是学生（Student）就不可能是教师（Tea），只要是教师就不可能是学生。

[Student?Tea=?]

公理16 实践课程的管理难度高于理论课程的管理难度。

for ?x：Course[Beginwith（x，"practice"）

?higher（manage（x），manage（Adddiff（Cutdiff（x，"practice"），"theory"）））]

公理17 教学团队的成员都是教师。

for ?x：Teachingteam（isa（x，Teacher））

公理18 科研学者要么是校内的学者，要么是校外的学者。

for ?x：Scholars[abbreviate（x，y）

?abbreviate（Addbegin（x，"inschool"），Addbegin（y，"outofschool"））]

公理19 如果一个教师t参加过一个培训P，而这个培训又用到过知识s，则该人员拥有知识s。

（?P∈Train）（?s∈Knowledge）required for（s，P） ∧

（?t∈Tea）works for（t，P）?has（s，t）

3 高校知识一致性分析

由知识工程师从文本里获取的知识并不总是正确或者不矛盾的，知识来源的不准确或人为的疏忽都有可能导致知识的不一致，因此在高校知识本体建立之后，一个很重要的任务就是对高校知识进行一致性分析。一致性分析主要用来分析知识的正确性、完整性和一致性，一致性检查包含知识完整性检查、值错误检测与知识矛盾检测。

本体编辑器Protege 4.0中的PAL提供对Protege公理语言的支持，如果用来表示知识的框架存在形式化不充分的情况，用户在使用这些框架中的数据时可以进行一定程度的限定[4]。下面采用一些例子说明如何使用PAL对公理重新进行形式化的描述，使其满足PAL的语法要求，形成PAL推理引擎能识别的描述形式，进而对知识进行一致性分析。

例1：使用PAL检查公理11的一致性：

for ?x： TeachingEvaluation

[larger（x.MaxPoint ，x.MinPoint）]

根据PAL的语法可以把这条公理表示为：

（forall？current（or（>（MaxPoint？current）（MinPoint？current）） （=（MaxPoint？current）（MinPoint？current））））

（defrange？current：FRAME 高校知识属性本体）

当知识工程师创建实例的时候，如果最高教学评价分数槽值低于最低教学评价分数槽值，PAL推理引擎将根据上面描述的限定找出不一致的地方。

例2：知识完整性检查

在知识库中有这样的公理：

（forall？course（exists？difficulty（典型难点？course？difficulty）））

（defrange？course：FRAME 课程本体）

（defrange？defficulty：FRAME 难点属性）

当知识工程师添加实例后，如果课程没有难点槽值，PAL推理引擎将根据上面描述的限定找出不一致的地方。

例3：值错误检测

在知识库中有这样的公理：

（forall？course（=>slot?not?null 后继于？course）

（slot?at?class?is?instance?valued后继于课程本体）））

（defrange？course：FRAME 课程本体）

根据该公理，一门课程知识中如果有“后继于”这个槽的描述，那么槽中所填值必然是一门课程，这在填写实例时起到约束作用。

例4：知识矛盾检测

知识工程师在高校知识库中试验性地输入以下错误信息：输入某课程的最大分值是100，最小分值是110，这与下面的公理相矛盾：

（forall？current（or（>（MaxPoint？current）（MinPoint？current）） （=（MaxPoint？current）（MinPoint？current））））

（defrange？current：FRAME 高校知识属性本体）

通过PAL分析，能够检查出刚才输入出错的知识。

4 高校知识推理

高校知识公理库除了可以分析知识的一致性，还可以对知识进行推理。可以从公理库中已知的概念出发，推理出新的概念知识；也可以从概念的已知属性知识出发，推理出未知的属性知识。

例5：假如有以下关于教师A和知识点B的两条知识。

教师A：教师

{拥有知识点：知识点A，知识点B，知识点C，……；

参加培训：培训D，……；

……}

知识点B：知识点

{……

属于课程：课程C；

用于培训：培训E；

……}

知识点F：知识点

{……

属于课程：课程G；

用于培训：培训D；

……}

由图4（a）可看出，已知教师拥有知识点，知识点属于课程，可以推理出教师可以讲授这门课程。可以为教师添加一个属性“可以讲授的课程”，那么这条推理结果就为知识库增加了新的知识，并为教务处提供“教师可以讲授的课程”查询，将教师的查询更加细致和具体化。如例1中教师A拥有知识点B，而知识点B属于课程C，如上所述可以推理出该教师A可以讲授课程C。故属性“可以讲授的课程：课程C”可以作为一条新的属性加入教师A的类中。

图4 类间关系子图

同理，由图4（b）可看出，已知教师参加了培训，培训用到了知识点，则可以推理出教师拥有知识点。那么可以在知识点类中增加一个“属于教师”的属性。对教务处来说，只有提供知识点，就可以查询有哪些教师拥有此知识点。如例5中教师A参加了培训D，培训D用到了知识点F，则教师A拥有知识点F，并且可以在知识点F的属性“属于教师”中添加一条记录为教师A。

5 结 语

本文从本体论的方面出发，探讨了高校知识的结构化表示和描述方法，构建了一个比较完备的、可共享的、可重用的、可扩充的、实用的高校知识本体。同时还建立了一套公理集合，定义了基本公理、类内公理和类间公理，并用公理检查了知识的一致性和对不明知识的推理，这对高校知识本体和公理的定义有一定的研究意义。由于高校知识是类型多元化、各种交叉学科的交叉信息众多的知识领域，下一步需要对本体不断补充和完善概念、属性和关系集，并添加新的概念；其次，公理库中的公理还不够完善，还要添加更多的公理，以保障知识的完备性和一致性，并进行更多知识的推理。

参考文献

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[17] 袁辉，李延香.基于本体的知识库语义WEB扩展搜索方法研究[J].电子测试，2013（5）：69?71.

……}

由图4（a）可看出，已知教师拥有知识点，知识点属于课程，可以推理出教师可以讲授这门课程。可以为教师添加一个属性“可以讲授的课程”，那么这条推理结果就为知识库增加了新的知识，并为教务处提供“教师可以讲授的课程”查询，将教师的查询更加细致和具体化。如例1中教师A拥有知识点B，而知识点B属于课程C，如上所述可以推理出该教师A可以讲授课程C。故属性“可以讲授的课程：课程C”可以作为一条新的属性加入教师A的类中。

图4 类间关系子图

同理，由图4（b）可看出，已知教师参加了培训，培训用到了知识点，则可以推理出教师拥有知识点。那么可以在知识点类中增加一个“属于教师”的属性。对教务处来说，只有提供知识点，就可以查询有哪些教师拥有此知识点。如例5中教师A参加了培训D，培训D用到了知识点F，则教师A拥有知识点F，并且可以在知识点F的属性“属于教师”中添加一条记录为教师A。

5 结 语

本文从本体论的方面出发，探讨了高校知识的结构化表示和描述方法，构建了一个比较完备的、可共享的、可重用的、可扩充的、实用的高校知识本体。同时还建立了一套公理集合，定义了基本公理、类内公理和类间公理，并用公理检查了知识的一致性和对不明知识的推理，这对高校知识本体和公理的定义有一定的研究意义。由于高校知识是类型多元化、各种交叉学科的交叉信息众多的知识领域，下一步需要对本体不断补充和完善概念、属性和关系集，并添加新的概念；其次，公理库中的公理还不够完善，还要添加更多的公理，以保障知识的完备性和一致性，并进行更多知识的推理。

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……}

由图4（a）可看出，已知教师拥有知识点，知识点属于课程，可以推理出教师可以讲授这门课程。可以为教师添加一个属性“可以讲授的课程”，那么这条推理结果就为知识库增加了新的知识，并为教务处提供“教师可以讲授的课程”查询，将教师的查询更加细致和具体化。如例1中教师A拥有知识点B，而知识点B属于课程C，如上所述可以推理出该教师A可以讲授课程C。故属性“可以讲授的课程：课程C”可以作为一条新的属性加入教师A的类中。

图4 类间关系子图

同理，由图4（b）可看出，已知教师参加了培训，培训用到了知识点，则可以推理出教师拥有知识点。那么可以在知识点类中增加一个“属于教师”的属性。对教务处来说，只有提供知识点，就可以查询有哪些教师拥有此知识点。如例5中教师A参加了培训D，培训D用到了知识点F，则教师A拥有知识点F，并且可以在知识点F的属性“属于教师”中添加一条记录为教师A。

5 结 语

本文从本体论的方面出发，探讨了高校知识的结构化表示和描述方法，构建了一个比较完备的、可共享的、可重用的、可扩充的、实用的高校知识本体。同时还建立了一套公理集合，定义了基本公理、类内公理和类间公理，并用公理检查了知识的一致性和对不明知识的推理，这对高校知识本体和公理的定义有一定的研究意义。由于高校知识是类型多元化、各种交叉学科的交叉信息众多的知识领域，下一步需要对本体不断补充和完善概念、属性和关系集，并添加新的概念；其次，公理库中的公理还不够完善，还要添加更多的公理，以保障知识的完备性和一致性，并进行更多知识的推理。

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