摘  要： 提出了基于本體的語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)模型，通過解析構建的農(nóng)業(yè)領域本體，從本體語義路徑的深度廣度方面計算概念間相關度，并將計算的結果擴充語義知識庫。在農(nóng)業(yè)領域模型中關聯(lián)發(fā)現(xiàn)算法的應用與傳統(tǒng)的方法相比，結果更符合領域相關性。依據(jù)關聯(lián)發(fā)現(xiàn)模型設計了一個茶葉語義檢索系統(tǒng)，實驗驗證了該提出的模型的實用性和可行性。
關鍵詞： 本體；關聯(lián)發(fā)現(xiàn)；語義檢索；相關度；檢索概念

　傳統(tǒng)的檢索大都是基于關鍵字的檢索，這種檢索只是在字面匹配上處理，不能充分表達語義信息，用戶的滿意度不高。針對這些問題，國內(nèi)外一些學者提出采用語義檢索的方法來解決。劉群等人提出對董振東先生創(chuàng)建的《知網(wǎng)》的研究，將每個詞的語義用多維義原表示，從義原相似度的角度出發(fā)解決詞語間相似性和相關性[1]；翟裕忠等人在語義網(wǎng)檢索方面開展了研究工作，開發(fā)了一個面向領域的語義搜索系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用基于圖的查詢機制檢索出與被檢概念相關聯(lián)的語義對象列表[2]；田萱等人設計了一種計算語義相關度的模型，采用權重的思想描述概念間的聯(lián)系程度，通過在不同領域本體中的實驗證明，語義相關度計算在查詢擴展方面有顯著優(yōu)點[3]。國內(nèi)外對語義檢索及語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術的研究已逐步預熱。本文主要研究基于農(nóng)業(yè)本體的語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術，從領域本體的角度出發(fā)，融入關聯(lián)關系發(fā)現(xiàn)算法，實現(xiàn)較普通檢索更合理的語義關聯(lián)檢索。
1 語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術相關理論
1.1 本體
　本體（ontology）源自哲學上的一個概念，關注的是存在的本質(zhì)。斯坦福大學的 Gruber最早給出本體的定義：“本體是大多數(shù)人認同、對概念體系的明確的、形式化的規(guī)范說明”[4]。W3C推薦的OWL語言（Web Ontology Language，Web 本體語言）是用戶可清晰編寫、機器可理解的、用于描述本體的形式化語言。
本文結合斯坦福大學提出的七步法[5]和農(nóng)業(yè)情報部編制的《農(nóng)業(yè)科學敘詞表》，對農(nóng)業(yè)領域本體的構建過程描述如下：
　（1）確定研究領域為農(nóng)業(yè)，根據(jù)《農(nóng)表》中的敘詞及關系描述，抽取類及子類；
　（2）定義類間的等同、等級和相關關系；
　（3）定義類的屬性和屬性類型等；
　（4）采用 OWL 語言描述本體。
1.2 語義相關
　基于本體的概念間的語義關系主要分為3種：父子關系、相等關系和相關關系。對于前2種關系，在構建本體的時候就可以定義；對于第3種關系，根據(jù)關聯(lián)的緊密程度，又分為直接相關和間接相關。直接相關指本體中直接定義了概念間的關系，沒有經(jīng)過任何其他的概念；間接相關指某兩概念在本體中雖然沒有直接定義關系，卻通過其他概念產(chǎn)生了關聯(lián)。如在農(nóng)業(yè)本體中，“茶”和“肥料”是其中定義的相關的兩概念，“茶”和“產(chǎn)量”也是其中定義的相關的兩概念，依據(jù)間接相關，“肥料”和“產(chǎn)量”也是相互關聯(lián)的。
　本文引用語義相關度來衡量概念之間的關聯(lián)度。定義若兩個概念沒有任何關聯(lián)，則其語義相關度為0；反之若兩個概念是完全相關的，則其語義相關度為1；若兩個概念存在一定的聯(lián)系，但聯(lián)系程度是未知的，定義其相關度的取值范圍為（0，1）。
2 基于本體的語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術
　語義檢索的目標在于關聯(lián)發(fā)現(xiàn)，即從語義的角度發(fā)現(xiàn)與檢索概念相關的概念。本文在傳統(tǒng)檢索模型的基礎上，以語義相關度作為概念間相互關系的度量，提出了基于本體的語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)模型。該模型依據(jù)語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)算法發(fā)現(xiàn)相關概念，返回一系列滿足條件的結果。

　語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)算法處理步驟如下：
　步驟（1）：輸入檢索概念A；
　步驟（2）：根據(jù)領域?qū)＜叶x的領域知識庫，得出與概念A直接相關的概念BList，及相關度BValueList；
　步驟（3）：以檢索到的概念BList為檢索條件，繼續(xù)查詢知識庫，得到與BList有關的概念CList，及相關度CValueList；
　步驟（4）：根據(jù)間接語義相關度計算方法，得出與檢索概念A有關的間接相關概念CList并計算修正相關度CValueList；
　步驟（5）：查看是否有已知概念或參照概念，若有則輸入已知概念D，若無則跳入步驟（8）；
　步驟（6）：由專家知識庫，計算概念A、D的相關度大小DValue；
　步驟（7）：采用間接相關度計算方法得出在概念D為參照的前提下，與檢索概念A相關的概念DList，并將DList加入CList中，修正其參照后的相關度CValueList；
　步驟（8）：歸一處理BValueList、CValueList與檢索概念A的相關度；
　步驟（9）：由排序函數(shù)將相關概念按照相關度從大到小的順序輸出。
2.3 算法性能與實驗結果比較
　本文根據(jù)1.1節(jié)的方法構建了茶葉領域本體。選取朱禮軍提出的路徑距離計算方法（見式（1），簡稱朱禮軍法）、Rocha提出的方法（見式（2），簡稱Rocha法）進行實驗參照對比。挑選10對概念，分別計算這10對概念的相關度，并將計算結果與傳統(tǒng)的語義相關度計算方法比較，結果如圖2所示。

　通過圖2在茶葉知識庫中三種方法對以“產(chǎn)量”為檢索目標的與其相關的一系列相關概念的對比發(fā)現(xiàn)，朱禮軍法和Rocha法除了圖表中列出的相關概念外，不能檢索出其他的相關概念，而本文方法還能檢索出1.65%的其他概念，因此，本文方法在發(fā)現(xiàn)隱含資源方面，比傳統(tǒng)方法有很大改進。
　觀察圖2數(shù)據(jù)，本文方法與朱禮軍法和Rocha法計算出的茶葉“產(chǎn)量”與“色澤”的相關度存在明顯差異，它們計算出來的這個值均是與“產(chǎn)量”相關的最大值，這是有悖于專家經(jīng)驗的，且它們在綜合計算與“產(chǎn)量”相關的概念時，除了“色澤”（與常理相悖的誤差結果），其他結果均無明顯的差異，沒有關系的權重的分配。在經(jīng)驗知識中，茶葉的“產(chǎn)量”與“水”存在很大關聯(lián)，從數(shù)據(jù)對比顯示說明本文方法計算出的結果不僅符合專家經(jīng)驗，而且各個相關值權重分配清晰明顯。由結果可知，該方法符合領域相關性，計算得出的結果可用于完善領域知識庫。
3 茶葉語義檢索原型系統(tǒng)的實現(xiàn)
3.1系統(tǒng)結構模型設計
　采用MVC（Model View Controller）設計模型的思想，將系統(tǒng)分為三層，分別為模型層、表現(xiàn)層和邏輯層。模型層是數(shù)據(jù)模型，包含本體知識庫和用戶信息庫；表現(xiàn)層包含用戶注冊登錄模塊和檢索結果的展示模塊；運行層包含本體解析模塊、關鍵詞匹配模塊以及語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)模塊。
3.2 系統(tǒng)運行結果
　采用Java語言實現(xiàn)，調(diào)用開源工具包jena，對owl語言描述的本體進行語義計算，檢索系統(tǒng)如下。輸入查詢請求Q：產(chǎn)量，如圖3所示。

　采用排序函數(shù)S（q，o）輸出與檢索概念“產(chǎn)量”相關的概念，如圖4所示。得出的結果是在茶葉領域，與“產(chǎn)量”相關的按照從大到小的順序排列的一些概念及對應的相關度大小。結果表明，該語義檢索系統(tǒng)能夠?qū)⒄Z義檢索融入到語義Web的實際應用系統(tǒng)中，為各自的領域活動進行指導作用。
　本文從本體語義深度及廣度方面，提出了基于本體的語義關聯(lián)發(fā)現(xiàn)模型，并將此模型應用于農(nóng)業(yè)領域檢索，改進了語義相關度計算方法。實驗數(shù)據(jù)表明，新模型得到的結果與傳統(tǒng)的計算相關度的方法得到的結果相比，更符合人們對領域的認識，結果更合理。但是還存在一些不足，如檢索效率的提高和智能問答如何實現(xiàn)等，這些不足有待在后續(xù)工作中得到改進。
參考文獻
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