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语义网的功能特性及应用前景_王祥瑞

来源:个人技术集锦
第28卷 第6期2008年 12月农业与技术Agriculture&TechnologyVol.28 No.6

Dec.2008

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语义网的功能特性及应用前景

王祥瑞 郭丰敏

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(1.吉林建筑工程学院计算机科学与工程学院,吉林长春 130021;2.吉林交通职业技术学院,吉林长春 130012)

[摘 要]

在发明万维网10年之后,伯纳斯·李提出了下一代万维网———“语义网”的理念。语义网是目前万维网的一个延伸,

是一种能理解人类语言的智能网络,它不但能够理解人类的语言,而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松。语义网中的信息含义定义得更好、更利于计算机等使用者之间的协同合作。

[关键词]

万维网;语义网(SemanticWeb);智能评估

  中图分类号:TP309文献标识码:C

0 引 言

20世纪80年代,TimBerners-Lee将超文本技术应用于计算机网络,促成了互联网(WWW,

WorldWideWeb)的诞生。互联网业已成为人们获得信息、取得服务的重要渠道之一。但是,目前大多数页面的设计多为自然语言、图片、声音等方式,这适应于人类自身的阅读需求,却不便于机器自动处理,机器只能读取数据库、程序和传感器输出等。媒介所固有的不确定性引起数据格式的多样性,而无法被计算机理解。到目前为止,Web大多数开发成为人们阅读文档的媒体,而在提供可自动处理的数据和信息方面,则发展较慢。而今,TimBerners-Lee及他所领导的W3C(WorldWideWebConsortium)正致力于开发一种能理解人类语言的智能网络—语义网。

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2 语义网的理念依据

人类的知识,建立在两个基石之上:语义学

和数学。在数学方面,“电脑”已远远超越了“人脑”;提高计算机理解语言逻辑的能力,已经成为下一阶段的重点。语义网是人工智能领域和Web技术相互结合的产物。人工智能领域中的知识工程研究从孤立的知识库系统逐渐发展到基于Intra-net,Extranet的信息系统集成,最后扩展到整个Internet,在这个研究过程中,逐渐加深了对知识表示和推理的认识,并总结出了一些新的描述和推理方法。另一方面,万维网经过十几年的发展,积累的海量数据需要一种新的、机器可以自动完成的方式来处理和管理。因此,当两个领域的积累都比较成熟,而且有了需求,就必然会走向结合

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语义网建立的基础,是知识的概念化和形式

1 何谓“语义网”

所谓“语义”就是文本的含义。语义网就是能够根据语义进行判断的网络。语义网是互联网研究者对下一代互联网的称谓,通过扩展现有互联网,在信息中加入表示其含义的内容,使计算机可以自动与人协同工作

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化以及相应的推理,并且它和人工智能有着深厚的渊源关系。因此,许多分析都需要从人工智能领域的角度来考察。语义万维网也是以知识的概念化表示为基础展开的。语义万维网中的知识,就是一系列对资源的建模及描述。资源,是一个非常广泛的概念,它可以是网站、网页、甚至网页的某一个部分的内容。这种描述采用某种形式的符号和表达式对Web上的与该资源相关的其它资源,以及这些资源之间的关系进行刻画。但是,和传统的人工智能系统不同,语义万维网的知识表示的特殊性在于,它本身要符合Web的分散性和通用性。知识的表示本身可能是由众多的独立团体或个人,以各种各样的方式来提供,而这些。语义网力图将“理

解信息的含义是人类的专利”这一局面成为历史,使得计算机在一定程度上也同样可以做到,从而有助于信息共享、再利用,并使网络能够提供动态的、个性化的、主动的服务

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知识却又要求能够被各种各样的应用实现共同理解,并且在一定的逻辑规则的指导下进行推理。所以语义Web上的知识具有创建上的分散性,同时又具有应用上的通用性。

的标记符号和规则是不一样的,因此“置标语言”必须是灵活的、可扩展的,以便给使用者提供自定义功能,叫“可扩展的置标语言”,即XML。使用XML语言打上标记的那些词语或数据,计算机就可以读懂,名为“智能代理”的软件不仅能识别这些标记、理解它们的涵义,而且还能理出它们之间的逻辑关系,从而对文档中的数据进行深度的处理,准确、精细、快速地查找到人们需要的网页,这些词语也能被各种不同的计算机应用程序进行自动处理,帮助人们解决许多工作和生活中的难题。

3 语义网的功能特性

3.1 智能检索的能力

语义网的主要开发任务是使数据更加便于电脑进行处理和查找。其最终目标是让用户变成全能的上帝,对因特网上的海量资源达到几乎无所不知的程度,计算机可以在这些资源中找到你所需要的信息,从而将万维网中一个个现存的信息孤岛,发展成一个巨大的数据库。语义网将使人类从搜索相关网页的繁重劳动中解放出来。因为网中的计算机能利用自己的智能软件,在搜索数以万计的网页时,通过“智能代理”从中筛选出相关的有用信息,为互联网上杂乱而庞大的信息设计一种架构,使它们易于查找和利用。3.2 智能评估的能力

语义网研究的主要目的,就是扩展当前的WWW,使得网络中尽可能多的信息都是具有语义的,是计算机能够理解和处理的,便于人和计算机之间的交互与合作。其研究重点就是如何把信息表示为计算机能够理解和处理的形式,即带有语义。语义网,好比是数据库智能化、协调好的巨型大脑,可以解决各种难题。对“语义网”的解释,就是使机器做到人类才能做的事情。所要解决的问题是使机器获得对储存在网络空间的数据进行智能评估的能力,能够进行语义分析的搜索代理,可以从多种来源收集机器可读的数据,对它们进行处理并推理出新的事实

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4 语义网的应用前景

语义Web的构想将在基于语义的智能信息检索及数字图书馆、基于Agent的分布式计算、WebService和企业数据管理方面带来变革。4.1 基于语义的智能信息检索

面对海量信息,智能信息检索一直是科研人员的一项重要课题。传统的Web信息表示方法使信息减缩面临种种窘境。因此,改进信息检索的重要方法之一就是整理和重新规范Web上的信息。语义Wed技术则可以较好的处理这些问题。随着大量的各种形式的数字化多媒体数据被加入互联网,基于语义的查询能够利用多媒体资源的高级特征,从而使各种多媒体数据资源得到有效利用

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4.2 基于语义的数字图书馆

随着大量的形式多样的数字化多媒体数据被加入互联网,传统的基于内容的多媒体数据检索技术已经不能满足人们对网上的多媒体数据的有效利用,而基于语义的查询能够利用多媒体资源的高级特征,从而使各种多媒体数据资源得到有效利用。基于语义的数字图书馆将成为语义Web中的一个重要资源。

4.3 基于Agent的分布式计算

语义Web将用本体来描述各种网上资源,因此,网络中的知识将用一种结构化、逻辑化、语义化的方式来表示。这将改变代理对网上资源进行搜索、获取和利用的方式。一方面,语义Web是一个分布式知识基的网络,代理可以在本体的指导下对网上知识进行读取和推理;另一方面,语义Web是由本体描述的Web-services的集合,

。语义网力

图使计算机在一定程度上也同样可以像人类一样理解信息的含义,从而有助于信息的共享和再利用,并使网络能够提供动态的、个性化的服务。例如:它可以让计算机辨认和识别“head”这个单词的意思是“头脑”还是“领导”。3.3 智能鉴别的能力

语义网为实现让计算机能够自动识别和处理网上信息,更容易判断信息的真假,从而达到实用的目标,首先需要制订标准,该标准允许用户给网络内容添加元数据,即解释详尽的“标记”,这就需要采用所谓“置标语言”。不同的应用领域Vol.28 No.6农业与技术  2008年12月·174 ·

这就便于各种代理间形成动态的媒介,从而便于处理

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发布的信息或企业的内部文档进行标注。Ontoweb就是这样一个项目,它的目标在于激励和支持语义Web技术从学术界向工业界的转化,同时也向工业界证实语义Web在知识管理、电子商务以及企业信息集成方面具有的潜在价值。

语义网的研究只是人类探索如何有效利用信息过程中的一次变革,它作为一种智能网络技术能最终理解人类的语言,它的实现必将促进现代人类对知识的高效使用,人们使用电脑工作将和与自己的同事一起工作同样轻松。

参考文献

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[8]白同强,刘磊.语义Web的研究与展望[J].吉林大学学报,2004,

22(2)

。当代理具有了智能性和灵活性,传统的

Client Server计算模式将可能被一种基于代理的分布式计算模式所取代,使得人们可以通过各种智能Agent程序,实现诸如自动预定机票等智能应用系统。4.4 WebService

WebService是一系列标准和正在发展中的标准。它们由W3C设计和指定,用来促进跨平台的程序对程序通信。当前Web正在从一个文本、图片、音频、视频的信息提供者向服务提供者转变。这种转变体现了“网络就是计算机,软件就是服务”的思想。目前产业界推动的WebService通过Web向外界提供了如何调用自身功能 服务的说明。语义Web技术可以提高用户对Web-services进行定位、选择、运用、组合和监控的自动化程度,同时这种描述能够被Agent自动处理,实现对WebService之间的交互4.5 企业数据管理

企业间的数据交换和知识管理一直是基于Web的电子商务和ERP系统的重要组成部分,现在很多项目都围绕着企业Web知识管理展开,这些项目潜在的假设就是:企业提供的外部信息结构可以转化为一个巨大的知识库。这种转化的重要基础就是利用基于Ontology的元数据来对企业

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作者简介:王祥瑞(1973-),女,讲师,硕士,从事计算机应用研究。

(上接第165页)4.3 使用MATLAB软件进行实例仿真

不但使整个系统界面友好、软件易于理解、可移植性强,而且提高了程序的执行效率。

参考文献

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安交通大学出版社,1996

[5]李学鹏,金玉生等.基于数学形态学的输电线路精确故障定位[J].现代电力,2006,23(1)

4 小 结

4.1 采用小波变换作为时频分析工具

能够对故障暂态信息进行有效地分析,能够较为准确地确定出故障行波的奇异点,从而确定行波到达测量端的时刻。

4.2 采用实际电力系统的电缆故障模型进行仿真

证实了基于小波的电缆在线故障测距方法的可行性。仿真分析表明,该方法不受故障位置、故障类型以及过渡电阻的影响,具有较高的测距精度。

作者简介:王喜庄(1978-),男,唐山中冶置业房地产开发公司工程师,北方工业大学工程硕士在修。

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