面向网络应用描述逻辑探究

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1、面向网络应用描述逻辑探究【摘要】自从互联网问世以来，就极大的改变了人们的生活，丰富了人们获得信息的渠道，增加了信息的传输方式等。毫无疑问，互联网将整个社会推入到了一个全面信息化的社会，是二十世纪人类最伟大的发明之一。现在，人们使用最多的就是网页，而目前的网页，其表达语言为超文本标记语言，此语言在发明之初，是面向人的，这就导致了其内容不能很好的为机器所理解，影响了网页的内容处理。随着互联网的进一步发展，人们从海量信息中获取有效的知识将变得更为困难。语义网通过对网页中的信息增加元数据，以及改善网页结构等，使得网页中的信息更加规范。描述逻辑是语义网的逻辑基础，如果语义网需要

2、对其表达的知识进行推理，则需要运用描述逻辑的推理能力。目前，对于普通表达能力的描述逻辑语言ALC来说，如果不加以优化，很难应用在网络化的环境之中。本文就此展开讨论利用近似化来提高描述逻辑的推理效率。【关键词】描述逻辑；近似化；网络应用【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】2095-3089(2012)12-0122-02网络如今已经成为人们生活不可或缺的一部分，现代生活已经越来越离不开网络。然而，现有的万维网技术，是基于超文本标记语言的。由于html的目标在于相同的信息可以被共享，而这些信息没有元数据标记，格式也不够规范，因此不利于机器处理这些信息

3、。为了让机器更好的处理网络资源，万维网创始人TimBerners-Lee认为下一代网络将是语义网。运用语义网，能够极大的加强知识共享，提高知识处理的自动化程度。而语义网的技术就是描述逻辑。1描述逻辑简介1.1网状结构的知识表示：语义网络和框架表示法比较相似，因此有的研究者把语义网络和框架表示法统成为槽和填充值。不过在语义上，框架表示法更强调事物的内部结构,而语义网更强调事物之间的关系。虽然网状结构的知识表示能够清晰地刻画事物的抽象模型，建立层次分类体系、实现特性继承机制，并且在自然语言处理等应用中取得了很好的效果，但是，由于其缺乏严格的逻辑理论基础，并不适合演绎推理。

4、此时，描述逻辑应运而生。1.2描述逻辑的内容：描述逻辑是知识表示体系族最近才使用的名字，首先，通过定义该领域内的相关概念，表示一个应用领域的知识；然后，使用这些概念指明出现在该领域内的对象和个体的性质。描述逻辑支持出现在很多智能信息处理系统的应用中的推理模式，它也是人们用来构建和理解世界的：概念和个体的分类。2近似化推理的基本思想和方法2.1近似推理的基本思想：近似化推理概念作为一个新的概念，其基本思想如下：在描述逻辑源语言中有个概念C,在描述逻辑目标语言中找出与它最接近的上位或者下位概念D。Groot等［1］对近似方法做了概括，认为近似推理主要可以分为以下三种：(1

5、)语言弱化；(2)知识编译；(3)近似演绎：近似演绎在推理的过程中，通过减弱逻辑结果的正确性来提高推理的速度［3］。本文主要探讨如果利用近似演绎的方法来对描述逻辑的推理过程进行近似化。2.2近似演绎的几种方法：Schaerf等［3］提出的方法有如下好处，良好的语义，良好的计算复杂度，可改良性，两面性，灵活性。文章对ALE做了深入的分析，并对ALC做了讨论，但是文章缺乏实际的测试和分析，Groot等对该方法做了扩展和实现，发现其并不适合当前的大部分本体［1］。Stuckenschmidt［4］提出近似化的方法，通过逐步求精来实现。Hitzler列举了一些一阶谓词逻辑中的

6、近似方法，认为它们并不能很好的应用在语义网中⑸。Horrocks[2]的文章主要是对ABox中，个体之间没有角色关系的一种推理，并不是真正意义上的近似。3描述逻辑推理近似化2.1个体获取的语义计算：个体获取一般有一下两种方法：(1)对于ABox中的个体a,在ABox中增加断言一《C(a),如果导致ABox不一致，那么说明个体a是概念C的一个实例。因此遍历ABox中所有的个体a,就可以得到概念C的所有个体的集合。(2)TBox中的概念被分类得到一个层次。TBox中的每一个概念都有一个个体集合，该概念是该集合中的个体的最具体概念。如果要获取概念C的对应个体，那么通过分类，

7、可以得到概念C的所有子概念CSub,CSub的所有对应的个体的和即概念C对应的个体集合。个体获取的语义计算依赖于方法2,其主要思想是根据描述逻辑的运算符进行计算。3.2个体获取的近似计算：个体获取的第二个方法是通过概念之间包含关系的计算，得到概念在TBox分类层次中的位置，更精确的说，当需要求概念C的个体集合时，需要通过概念之间的包含关系的判断，得到概念C的所有子概念,这些子概念对应的个体集合之和就是概念C对应的个体集合。而在TBox中的这些子概念对应的个体集合，是预先通过最具体概念求得的。由于计算概念包含关系是一个NP问题，因此如何通过近似计算来近