基于本体论的知识检索研究

ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｑ ｕｅ ｒ ｉ ｅ ｓ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ：ｏ ｎｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ；ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎｔ ；ｉ ｎ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ｌ ａ
“ 理解 ”语 义 ，而 不是单 纯地进行 关键 词匹配 ，本体 规 范了领域 内词语 的语义 ，从 而避免 了出现 了一词 多
义 或 多 个 词 语 表 达 一 个 语 义 带来 的 困难 。
大量毫不相关 的信 息 ，同时又丢失 重要的信息 ，降低
了检索 系统 的查全率 和查准率 ．而 引人本体则可 以很
・
研 究 与开 发 ・
农 业 网 络信 息
ＡＧＲ『 ｃＵＬ ： ｔ Ｅ ＮＥ ＴＷＯＲＫ 丑 嘲｝ ＭＡ 『 ０ Ⅳ ｌ
２ ０ １ ３年 第 ５期
基 于本体 的智能化信 息检 索研究
周 琦
（ 重庆 医科 大学 图 书馆 ，重 庆 ４ ０ ０ ０ １ ６ ）
摘
要 ：对 当前 互联 网的搜 索引擎 中无 法准 确 ，高 效地返 回用户 所需 的数 据信 息 等缺 点进 行分 析 。提 出一个 基 于本体 的
在 当前 信息与知识 日益膨胀并 爆炸性增长 的形势 下 ，信息检索作为信息社会 中人们获取信 息的主要手
段 ，越 来 越 为 人 们 倚 重 ，然 而 词 语 具 有 语 法 ，语 义 、
式 化 和 共 享 。概 念 模 型 是 指 通 过抽 象 出客 观 世 界 中 一
些现象 的相关概念而得 到的模型 ；明确是指所 用的概 念及使用这些概念 的约束都 有明确的定义 ；形 式化是

基于模式识别的知识发现
利用机器学习、深度学习等技术，自动识别 和提取蒙医药学数据中的模式和规律。
基于关联规则挖掘的知识发现
通过挖掘蒙医药学数据中的关联规则，发现 隐藏在数据中的有用信息。
基于本体的语义检索与推理
基于本体的语义检索
利用本体技术，将蒙医药学知识进行语 义建模，实现基于语义的检索和查询。
研究成果与贡献
蒙医药学知识库的构建为蒙医药学知识的存储、检索和应用提供了便利，提高了蒙医药学知识的利用 效率和共享范围。
通过本体技术的应用，实现了蒙医药学知识的语义化和智能化，为蒙医药学知识的发现和挖掘提供了新 的途径。
蒙医药学知识库的构建与知识发现为蒙医药学的研究、教学和实践提供了全面的知识支持，促进了蒙医 药学的发展和创新。
结果比较与讨论
结果比较
将基于领域本体的方法与其他传统方法进行了比较，结果显示基于领域本体的方法在蒙医药学知识库的构建和知 识发现方面具有更高的准确率和效率。
结果讨论
针对实验结果，对基于领域本体的方法在蒙医药学知识库构建和知识发现中的应用前景进行了讨论，提出了一些 改进和优化的建议。
05
结论与展望
VS
基于本体的推理
通过推理机制，根据已知蒙医药学知识进 行推理，得出新的有价值的结论和知识。
蒙医药学知识的关联规则挖掘
基于关联规则的疾病诊断
通过挖掘蒙医药学数据中的关联规则，发现疾病与症状之间的关联 ，辅助医生进行快速、准确的疾病诊断。
基于关联规则的药物推荐
利用关联规则挖掘技术，发现药物与疗效之间的关联，为患者提供 个性化的药物推荐方案。
01
知识源确定
从蒙医药学相关的书籍、论文、 病例报告等文本资源中确定知识 来源。

维普资讯
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个十 进 制的小 数 点 来表 示。 一个 主 题 可 能 会 出 现 在一 个 以上 的 学科， 退是 因为 分 类观 点 的 不 阎 ， 同一 个 概 念 可 能出 现 在 分类 法 的 数个 位薏 。以。衣 服 ’ 为例 ， 服装 对 于心理 的 影响是 位于 心理 学 学科， 分类号 是 １５９ ； 是 服装 的 穿 着 习惯 则 是 属于 个 人 外 观 ５ ．５ 但 与 习惯 的主 题 ， 分类号 是 ３ １ ９。
分 ｌ 主题 ， 类别 （ 能是 主 类 、 科 或 主题 ） 会设 定 特定 ０个 每个 可 学 都 范围的 阿拉 伯 数字 来 表 示 。下 面 说 明 杜 威 十进 分 类 法 的 分 类方
法 ： 威十 进分 类法 的第 一层 有 １ 类 ． 兰位 数 字 的第 一 个 数 杜 ０大 以 字代 表 主类 。由 ０ ０至 ９０的每 ～个 号 码代 表一 个大 的学 科 ， ０ ０ 其 中 ００包含 最普 遍 性 的 知识 或没 有 限 制 而 且 比较 困 难 归类 的类 ０ 目， 如新 闻 、 科盒 书 、 百 图书 馆学等 杜 威十进 分类 法的 第 二层有 １０类 ， ０ 以三 位数 字的 第 二个 数
在 信 息时 代 ， 论 是 求 学还 是 工作 ， 至 日常 生活 都需 要 信 无 甚
息与 知识 的协 助来 解决 问题 。虽 然 目 前 的图 书 馆 检 索 系统 已经 可 以让使 用者 从 Ｗｅ 接 口输 入 关键词检 索 书本 或期 刊 ， 是 所 使 ｂ 但 用 的检索 算法 是直 接采 用字符 串 比较 的方 式 进 行搜 寻 ， 以这 种 算 法所 检索 的结 果其 精确 度相 当低 。 不相 关 的 资 半量 却 相 当多 。这 斗 是因 为 字 符 串 比 较 是 根 据 字 形 （ ｏｄ ｅ ｍａ 而 非 字 义 （ ｏｄ ｗ ｒ ｍ ） ｗｒ

Ｃｈｅ ｇ Ｈｕ ｄ ｏ ｎ ａａ
【 ｕ ｅＵｎｖｒｉ ｆ ｏｉｅＷｕ ａ ３０ ４ Ｃ ｉａ Ｈ ｂ ｉ ｉｅｓｙｏ Ｐ ｌ ， ｈｎ４ ０ ３ ， ｈｎ ） ｔ ｃ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｗ ｉ ｅｅ ｒｃ ｍｅ ｔ ｆ ｈ ｆ ｒ ｔ ｎ ｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ｎ ｍｏ ｅ ｓ ｃｅｙ ａ ｄｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｆｉｆ ｒ ａｉ ｎ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｎ ｉｈ ｎ ｅｉ ｏ ｍａｉ ｅ ｏ ｒｅ ｄ ｍ ｏ ｉｔ ｎ ｈ ｈ ｏ ｔ ｎ ｏ ｉ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｏ ｏ ｎ ｍ ｔ ｏ
信息检索从基于关 键词 的层次提高到基于概念的层 次， 从而提高系统的查准率与查全率 ； 另一方面还可
以对概念 的相关性进行推理 ， 挖掘 出用户的真正需
求所在 ， 从而实现智能化 的信息检索。
・
ｌ５ ・ １
程华 道 ： 本体 论在 网络信 息检 索 中的应 用研 究
ｎ ｅ ｓｏ ｅ ｄ ｆｐｅ ｐｌ．ｔｃ ｌｅ ｅ ｏ ａ ｉｎｒ ｔｉｖａ ｃ ｎｏｏ ． ｏ ｅｔｙｔ ｒ ｄ ｅａ １ ｉ ｓｏｆ ｄ ｎｃ ｄ ｉｅ ｓａ ｄｍ ｅ ｏ ｅ ｉ ｈａｌｎｇ ｓｉ ｒ ｔｏ ｅｒｅ ｌｅ ｈ ｌｇｙ Ｐｅ ｐｌ ｏｉ ｏ ｕｃ ｌ ｋｎｄ ａ ｖａ ｅ ｄ ａ ｎ ． ｎｆ ｍ ｔ ｒ ｎｔ ｔｏｄ ｏｔ ｅｆｅｄｏｆ ｎ ｏ ａｉｎ ｅ ｉｖ ｌｔ ｏ ｏｅｉｓｔ ｏ ｙａ ｄｔｃ ｏｏｇ ｄ ｅ －ｏ ｔ ｄｃ ｎ ｅ Ｔｈｕ ， ｎ ｏ ｏ ｙ－ ｓ ｈ ｓｔ ｈ ｌ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｒ ｔ ｅ ａ， ｏｐｒ ｍ ｔ ｔ ｉ ｍ ｒ ｈｅ ｒ ｎ ｅ ｈ ｌ ｙｏｆ ｅ ｐ ｒ ｏ ｅ ｈａ ｇ ． ｎ ｓ ｏ ｔ ｌ ｇ ｂａ － ｅ ｎ ｅｌｇ ｎ ｎｆｒ ａｉ ｅｒｅ ｌ ｅ ｄｏ ｓ ａ ｃ ａ ｒ ｄ ａｌ ｃ ｍ ｅａｈ ｐｏ ． ｄ ｉｔ ｌｉｅ ｔｉ ｏ ｍ ｔ ｒ ｔｉｖａ ｌ ｆｒ ｅ ｒｈ ｈ ｓｇ ａ ｕ ｌｙｂｅ ｏ ｏｔ ｏｎ ｉ ｆ ｅ ｓ ｔ

此它的定义也在不断的发展变化中。目前 ， 人丁智能领域的本体定义 多本体都有 电子版本 ，而且可 以输入到个人使用的本体开发系统 已得到 比较普遍的认同：本体是共享概念模型的明确的形式化规范 中。即便一种知识表达系统不能直接 以某种特殊 的格式来工作 ， “ 将 说明（ 。它包含 ４层含义 ： 概念模型 、 显性化 、 形式化和共享口 。 抽象而得到的模型， 它表示的含义独立于具体的环境状态 。该抽象 本体南一种格式转换为另一种格式并不困难 。在 ｗｅ 上可以找到 ｈ “ 概念模型” 是指通过对客观世界 中一 些现象体将用于何处 ， 本题中的信息必须回答 哪一
第二 步 ， 查 复用 现有 本 体 的 可能性 。如 果 自己的 系统 需 要 和 考
、
本 体 的概 念
谁 本体的概念起源于哲学领域 。 在哲学上 ， 本体论泛指对客观世界 类 的 问题 ， 将使 用 和 维护 本 体等 等 。
人 们 最关 心 的 话题 之 一 。常 听 到有 人 抱怨 ， 用 现有 检 索 工具 来 查 利 三、 本体 的 构 建方 法 目前 得到 大家 认可 的方 法大 致有 ： ｓｈｌ 和 Ｋ ｎ 的“ 架法 ” Ｕ ｃｏｄ ｏｇ 骨 、
ｇ ｏ 评 （ Ｏ Ｅ、 Ｔ Ｏ Ｔ ＬＧ 询某一信息 ， 得到的结果是一堆信息垃圾 ， 很少有他们想要的东西， Ｇ ｕ ｉ ｅ 和 Ｆｘ的 “ 估 法 ” 又 称 Ｔ Ｖ ）ＭＥ Ｈ Ｎ Ｏ Ｏ Ｙ 方 ｒｎｎ ｒ Ｋ Ｃ Ｕ 方法、Ｅ Ｓ Ｓ Ｓ Ｎ Ｕ 方法和七步法同 中七步法是由斯坦福 。其 原因在于 目前 的信息检索工具主要是基于关键词或内容分类 目录 法 、 Ａ Ｔ Ｓ
第 三步 ， 出本体中的重要术语 ， 列 给出明确的定义以及它们的
模 型类似于一个字典或术语 表， 一般 由领域 内的一组概念 、 公理和 属性和性质。 我们必须明白我们将要讨论 的所有术语以及它们 的属 关系组成。 显性化 ” “ 是指所使用的概念及使用这些概念的约束都有 性， 这为我们准确向用户阐述我们想 表达的内容是 十分有益 的。 明确的定义和说明。 形式化” “ 是指本体所包 含的内容应该被计算机

一
、
引 言
的框 架 规 划 为 ： 户 首 先 提 交 提 问 词 ， 统 接 收 到 后 定 义 为 预 处 理 的 概 用 系
数字图书馆是社会信息基础结构 中信 息资源管理 ， 存储和传输 的基 本组 织 形式 ， 托 网 络 为 信 息 需 求 者 提 供 快 捷 高效 的 数 字 化信 息 服 务 。 依 数 字 图 书馆 系 统 中包 含 了大量 不 同类 型 的信 息 ， 面对 如 此 纷 繁 复 杂 的 信 息 海 洋 ， 何 借 用数 字 图 书 馆这 一 公 共 平 台使 得 用 户 通 过 相 对 便 捷 的 和 如 个 性 化 的信 息 检 索渠 道 来 获得 所 需 的 信 息 服 务 ， 成 为 如 今 数 字 图 书 馆 就 中的信息检索首要面临的问题之一。 １ 字 图书 馆信 息检 索 中存 在 的 问题 ．数 目前在数字 图书馆 中的信息检 索分为 三类 ， 全文检 索 （ ｅｔ ｅ ｉ ． Ｔ ｘ ｒｔｅ ｒｖ ａ）数据检索（ ａ ｅｒｖ１ 和知识检索 （ ｎｗｅｇ ｅｒ ｖ１ 。全文检 １， Ｄ ｔ ｒｔｅａ） ａ ｉ Ｋ ｏ ｌ ｅｒｔｅａ） ｄ ｉ 索和数据检索 ， 虽然简单 ， ； 快捷 可是无法发掘信息之 间存在的内在联系 ， 使得检索结果不能准确的反映用户真 实需求 。同时， 在很大程度上仅仅 依靠简单 的关键词来表达用户的检索 内容 ， 是无法真实 反映用 户想要检 索的内容 ， 所以， 存在 “ 于表达 ” 难 困难 。又因为地域 ， 间等 因素 的不 时 同， “ 导致 ～词 多 义 ” 或者 “ 多词 一 义 ” 最 终 导 致 “ 汇 孤 岛 ” 题 。 大 多 ， 词 问
该模型中的知识层 次分为 ３层 ， 并且都用领域本体 来表示 。第一层 是用户查询 ， 第二层是问题求解知识 ， 推理引擎用 问题求解知识来决定用 户查询的语义 ， 并用与之相应的启发策略来规范用户 的查询。问题求解 知 识是 要 在 领 域 专 家 的指 导 下 建立 ， 三 层 是 对 特 定 护 具 的 抽 取 知 识 过 第 程 。领 域 本 体 是该 模 型 的 核 心 ， 因为 它 给 出 了领 域 内 对 象 和 对 象 之 间 的

，
．
） 表示概念 和 的相关度 ，值域为【，］ Ｏ１；
．
为 可调节参 数 ；ｄｓ ｉ为整 数 ，关于取值 采用以下策略 ：
（） 果 Ｐ， ｃ，则 ｄ ＝０， （ ，ｃ ＝１ １如 ｃ＝Ｔ ｉ ｓ ｒ） ； （） 果 Ｐ ，则 ｄ ２如 ｒ≠ ＝ ∑ Ｗ ，而 如 果 ｄ ＝ｏ ， 则 ｉ ｏ ｓ
构 化 ；（） 本体 进行 评 估 。 ３对
Ｓｅ３ 对 Ｕ进行语义关联规 则处 理 ，使用领域知识词典 ｔｐ 进行 同义词 扩展 ， ） 。 ＝Ｖ ，得到集合 Ｖ ＝ ，１ ， ≤ｎ ， 。 Ｉ≤ｉ Ｊ １ 存在着集 合 Ｖ＝｛ｆ ， ’ ≤ｉ ，（ ， ≥ ，而 函数 ｖ， ∈Ｖ， ， ｌ １ ≤ ｇｕ Ｖ ｝ ）
Ｋ Ｂ：｛ Ｉ ≤ｋ≤， ＝｛ ａ ＶＨ ａａ Ｉ ≤ｉ ， ， 茌 ， １ ｚ ， ∑ ，， ，１ ， ≤ ａ， ａ， ａ ∈Ｋ 】 Ｊ Ａ】 。 基金 项 目：国家文化 遗产保 护科 技 “ 十二五 ”基金 资助重 大项 目
（ ０ ０ ２ ６ ２ １０ ０ ）
２ 语义扩展搜索
中圈分类号：Ｔ３１３ Ｐ１１ ・
种 基 于本体 的知 识库语 义扩展搜 索方法
万 静 ，王文 聪 ，易军凯
（ 北京化工大 学信息科学与技术学院 ，北京 １０ ２ ） ０ ０ ９
摘
要： 为使 知识 库的信息搜索突破传统基于 关键 字查询的局 限，提出一种基于本体 的知识库语义 扩展搜 索方法。将本体和语义扩展 引入
法 主要是把原始查询 映射到概念 ，利用一定技术提取查询语 义 及其语义关联 ， 得到 比原查询更长 的新查询 以检索文档 【。 ４ Ｊ 查询 扩展的方法主要包括全 局分析 、局部分析、局部上下文 分析 以及基于用户 日志 的查询扩展 等。全 局分析 对整个文献

２ ２ １ 相 似 度 相 关 度 定 义 ．．
ｔｂｔＯ ） 其他关 系。为每 一种 关系 附上 一定 的权 值 ， 值视 ｒ ｕｅ ｆ ， ｉ 数 关系疏密程度而变化 ， 值越 大表示概 念之间相关度 越高 ， 同 数 如 义关系为 １ 。这样 ， 领域本体可 以近 似的看成一棵 树 ， 如图 ２所 示 。每个节点是一个概念 ， 每条边代表概念之间的关系。
法采用词形匹配而非词义匹配、 以及 “ 词汇孤岛”等问题 上
使传统信 息检索机制缺乏必要 的智 能性 ， 而语义 检索 正 是突
破 了机械式 匹配局限于表 面形 式 的缺陷 ， 从词 语所表 达的语 义
层次上来认识 和处理用户的检索请求 。 本文以泌尿外科本体作为基础 ， 通过分析病人病情与泌尿外 科本体之间的关系 ， 研究泌尿外科概念体 系的语义相似度 ， 相关度 及基于泌尿外科本体的语义推理 。 并在此基础上 ， 研究基于泌尿外 科的领域本体的辅助诊断系统模型及其相关的关键技术的实现。
李学明 付大超
（ 重庆大学计算机学院 重庆 ４０ ３ ） ０ ００
摘
要
以本体论作为指导理论 ，通过研 究泌尿 外科辅助诊 断系统模 型 ， 泌尿 外科领域本体 的基础上研 究语义相似度 、 在 语义 相
关度的计算方法， 并提出 新的相关度计算方法。该方法可以 定量地分析 领域本体中的 概念间 相关度。并通过建立泌尿外科本体， 实
体 。但 目 前还没 有 一个 大规 模 的、 可共 享 、 可复 用 的医学 知 识 库 ｊ 。在智能检 索方 面 ， 目前 的搜索 引擎基本 都采用 基于关 键 字 匹配 的全 文检索技术 ， 基于关 键字的语法 匹配和全文 检索 是
技术 ， 主要借助 目录 、索引和关键词等方法来 实现 ， 虽然具 有简 单 、快捷和容易实现等技术 优点 ， 但是在 “ 忠实表达”、检索算

关键词 ： 本 体 论 远 程 教 育 知识 检 索 数 据 结 构 中图分类号 ： Ｇ ６ ４ ２ 文献标识码 ： Ｃ ＤＯＩ ： １ ０ ３ ９ ６ ９ ￣ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ８ １ ８ １ ２ ０ １ ４ 叭 ０ １ ９
１ 引 言
角色概念表， 学生通过查找角色概 念 表 中关键字就可 以搜索出相关 知识点 内容。事件概 念表是对角色概念表的扩充 ， 它主要包含角色 概念的行为、 过程 、 事件。通过将事件概 念表和角色概 念表的关联 ，
２ 本体论概述
由于篇幅关系， 在本论文中不一一列出。分析知识概 念的过程就是 本体建模 的过程 ， 经过这一系列步骤之后 ， 我们就可以将每个知识 点概念分离 出来 ， 将属于各个知识点 的学习资源挂靠上去 ， 然后分
析出知识点之间的联系， 构造出知识点关联表， 最后通过概念匹配
捌算法将检索实现 。通过上述步骤的实现 ， 就可以将《 数据结构》 课 程中线性结构部份内容构造出一个简单 的基于本体论知识检索系
（ １ ２ ） ： ２ ０ １
《 数据结构》 是计算机专业学科 中一门较为重要 的课程， 在这门 课程的远程教学过程中， 主要采用视频教学结合网络 中的课件 、 材 料和在线讨论等方式 亍 教学， 虽然基本可以满足学生的学习要求 ， 但是这 门课程中存在大量 的专业术语和概 念， 很多学生在学习过程
学生在查找的时候可以更加全面地了解一个知识点 ， 得到更 多的相 关 内容 。除了这两个概 念 表之外还有派生概 念 表和属性概念表 ， 它 们 的主要功能都是对知识点材料的扩充和反映知识点之间的关联 ，
９ ０ 年代初期， 随着信息和网络技术 的发展 ， 电子商务引入了教 育体 系中， 教育呈现多元化特征 。教学形式不再拘泥于课堂教学 ，

１清晰性（ｌｉ ） ． Ｃａ ｔ ｒｙ 本体 必 须 有 效 的 说 明所 定 义 术 语 的 意 思 定义 应 该 是客 观
就造 成 了其 查 询 结 果 产 生 了大 量 毫 不 相 关 的信 息 ．同 时 又 可 能 丢失重要的信息． 降低 了 检索 系统 的 查 全 率 和 查 准 率 ， 引 入 本 而 体 则 可 以很 好 地 解决 这 个 问 题 。 本体 论 是描 述概 念 和概 念 之 间 关 系 的概 念 模 型．通 过 概 念 之 间 的关 系 来 描 述 概 念 的 语 义 ．作 为 一 种 有 效 表 现 概 念 层 次 结 构 和 语 义 的模 型． 能 满 足 用 户 在 语 义 上 和知 识 上 的 需 求 ． 而 它 因 在 信 息 检 索 里 得 到 了 广 泛 的 应 用 ． 以大 大提 高 检 索 系 统 的查 可
全 率 和 查 准率
的 ， 背 景 独立 的。 当 定 义可 以用 逻 辑 公 理 表 达 时 。 于 它应 该 是 形 式 化 的 。 义应 该 尽 可 能 的 完 整 ． 定 义应 该 用 自然语 言 加 以说 定 所
明。 ２ 一 致 性 （ ｏ ｅｅ ｃ ） ， Ｃ ｈ ｒ ｅ ｎ
本 体 应 该 是 一 致 的 。 就是 说 ． 也 它应 该 支 持 与其 它定 义相 一
致 的推 理 。它 所 定 义 的 公理 以及 用 自然 语 言 进 行 说 明的 文 档 应 该 具 有 一 致性 ３ 可扩 展 性 （ ｘｅ ｄｂｌｙ ． Ｅ ｔ ｉ ｉｔ） ｎ ｉ 本 体 应 该 为可 预 料 到 的 任务 提 供 概 念 基 础 它 应 该 可 以 支 持 在 已 有 的概 念 基 础 上定 义 新 的术 语 ． 满 足 特殊 的需 要 ， 以 而无