專利名稱：大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)信息處理技術(shù)，特別是涉及一種基于*吐2.0網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
本發(fā)明所涉及的有以下幾個(gè)技術(shù)1.語義^feb的知識庫語義Web已經(jīng)發(fā)展了十余年時(shí)間。知識表示、知識存儲和查詢、知識推理等語義 Web技術(shù)的研究已經(jīng)有了長足的進(jìn)步。但是與傳統(tǒng)的Web相比，語義Web的知識庫規(guī)模還相差甚遠(yuǎn)，能夠?qū)嶋H應(yīng)用的本體知識庫鳳毛麟角，很難滿足語義Web對大規(guī)模知識庫的需求。究其原因，本體的構(gòu)建成本、效率，以及本體的管理難題都是制約語義知識庫發(fā)展的障礙。本體是構(gòu)成知識庫的主體，目前構(gòu)建本體的途徑主要是由領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^手工來制作本體，不但成本高、效率低，而且維護(hù)起來非常困難，也有研究人員通過統(tǒng)計(jì)分析和自然語言處理的方法對已有的Web頁面進(jìn)行標(biāo)注或者抽取來獲取語義知識，但是語義識別準(zhǔn)確率不高，造成了本體質(zhì)量低下。至今人們尚未找到一種能夠持續(xù)、高效、優(yōu)質(zhì)地構(gòu)建本體的途徑。 然而，自底向上的建設(shè)語義Web已經(jīng)獲得越來越多的共識，從簡單地關(guān)聯(lián)大量的開放數(shù)據(jù)集開始，逐漸積累并豐富其語義，從而構(gòu)建帶有語義的Web知識庫的工作已經(jīng)起步并獲得了顯著的進(jìn)展。2.分布式本體研究語義Web的發(fā)展從一開始就是建立在Web2. 0基礎(chǔ)之上的，必將包含海量的語義數(shù)據(jù)。此外，在語義發(fā)展初期，眾多的標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)形成了大量的異構(gòu)語義數(shù)據(jù)源，如何聯(lián)合異構(gòu)語義數(shù)據(jù)源并在海量語義數(shù)據(jù)中進(jìn)行查詢和推理已經(jīng)越來越受到科研人員的重視，然而由于大規(guī)模的語義Web知識庫尚未建立，因此對分布式本體的研究也很難找到著力點(diǎn)。但是，在研究中提出來的一些思想和架構(gòu)依然可以被借鑒，用來解決分布式本體條件下的難題。3.知識庫維護(hù)研究語義知識庫的維護(hù)主要是指對大量異構(gòu)語義數(shù)據(jù)源的管理，以使整個(gè)語義知識庫保持上層語義網(wǎng)應(yīng)用所需的一致性以及推理和查詢的效率。目前圍繞知識庫不一致性處理方面，已經(jīng)產(chǎn)生了各個(gè)研究領(lǐng)域，如不一致性檢測、不一致性推理、不一致性調(diào)試等，在提升推理和查詢效率上，一方面有對本體推理查詢算法的改進(jìn)，如圍繞描述邏輯推理算法 tabular算法的優(yōu)化，對SPARQL查詢機(jī)制的優(yōu)化，另一方面有通過對本體之間數(shù)據(jù)關(guān)系的挖掘，來優(yōu)化知識庫中本體的存儲結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提高推理查詢的效率，如本體合并、本體分割。針對大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)的難題，如何將各種本體維護(hù)算法結(jié)合起來構(gòu)建一個(gè)能夠提供不一致性本體處理，并能動(dòng)態(tài)優(yōu)化知識庫中本體存儲結(jié)構(gòu)的管理接口是本領(lǐng)域所要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
基于上述現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提出一種大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，結(jié)合本體合并算法、本體不一致性處理算法和本體分割算法，將不一致性處理算法與大規(guī)模語義知識庫進(jìn)行了整合，從而實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模語義知識庫的一致性管理。本發(fā)明提出了一種大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括主服務(wù)器、分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器以及存儲采用OffL語言描述的本體知識庫，其特征在于，該系統(tǒng)還包括部署于主服務(wù)器上的全局知識管理系統(tǒng)和部署于該系統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器的局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，所述全局知識管理系統(tǒng)和所述局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)通過知識總線控制器，以一套標(biāo)準(zhǔn)的知識通信指令進(jìn)行交互，其中局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于監(jiān)聽通過總線MULE傳送來的指令并根據(jù)總線返回的控制流指令返回本體處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)語義知識庫動(dòng)態(tài)維護(hù)算法數(shù)據(jù)的存儲與管理，包括本體的合并、分割以及不一致性處理；全局知識管理系統(tǒng)，用于統(tǒng)籌、維護(hù)和應(yīng)用本體知識庫，該系統(tǒng)包括局部服務(wù)器索引，該索引用來記錄位于輔助數(shù)據(jù)服務(wù)器上的局部服務(wù)器的標(biāo)注的信息，然后位于主服務(wù)器上負(fù)責(zé)統(tǒng)籌、維護(hù)和應(yīng)用本體知識庫的全局知識管理系統(tǒng)運(yùn)行核心處理，依據(jù)請求查詢相應(yīng)索引信息，并發(fā)出多播和廣播指令；API解釋器，用于將來自上層的功能API的請求，解釋成基礎(chǔ)的核心查詢指令，支持系統(tǒng)運(yùn)行；全局知識庫管理模塊，運(yùn)行于主服務(wù)器后臺，用于執(zhí)行本體知識庫推理和演化算法，優(yōu)化知識庫結(jié)構(gòu)和存儲，實(shí)現(xiàn)一致本體視圖抽取、本體合并、本體分割、負(fù)載均衡，具體算法如下本體合并算法，首先找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)，然后指定一個(gè)本體A作為基本體，將另一個(gè)本體B導(dǎo)入本體A中，然后在合并本體B中添加關(guān)聯(lián)描述，則得到了所需的合并后的本體結(jié)果；本體不一致性處理算法，對每個(gè)不一致本體，計(jì)算不一致本體的不可滿足概念集； 讀取每一個(gè)不可滿足概念的最小不一致子本體從每個(gè)不一致子本體中抽取一個(gè)三元組， 如果子本體有相交，則抽取相交部分的三元組，組成三元組集合；從原本體中去除這個(gè)三元組集合，使得所有不一致本體一致；得到最大一致子本體；本體分割算法，給定一個(gè)本體，首先將其轉(zhuǎn)化為圖形結(jié)構(gòu)，然后判斷其是否全連通，如果全連通則計(jì)算最小割集，包括割點(diǎn)與割邊；根據(jù)割集分割；如果不是全連通，則計(jì)算極大連通子圖，然后根據(jù)子圖進(jìn)行分割。所述局部服務(wù)器的標(biāo)識信息包括如通信地址、本體列表、局部服務(wù)器狀態(tài)信息。所述找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)的步驟，具體包括基于實(shí)體字符串距離構(gòu)造一個(gè)距離矩陣，通過字符串距離計(jì)算算法，求得每一對實(shí)體之間的距離，距離最近的實(shí)體即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體。所述字符串距離計(jì)算算法采用ontosim中的符串距離計(jì)算算法。所述找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)的步驟，該步驟的具體實(shí)現(xiàn)包括以下步驟通過對外部語義工具的調(diào)用，找到實(shí)體名之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度最小的即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體；
所述外部語義工具為WordNet或Wikipedia。所述通過總線MULE傳送來的指令，該指令文件名必須與ontologyURI —致。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能夠通過平臺及平臺之上的優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模語義知識庫本體的優(yōu)化，從而減少存儲規(guī)模，以及優(yōu)化推理和查詢的效率。


圖1為分布式本體管理體系架構(gòu)圖；圖2為本體合并算法流程圖；圖3為本體不一致性處理算法流程圖；圖4為本體分割算法流程具體實(shí)施例方式首先，本發(fā)明利用了本體合并算法。由于本體數(shù)據(jù)源之間的異構(gòu)以及概念的重疊， 找到本體之間結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)，減少存儲規(guī)模從而優(yōu)化推理和查詢的效率就變得可能，該算法主要通過尋找本體的實(shí)體之間的距離，從而在合并后的本體中添加實(shí)體關(guān)系的描述，進(jìn)而建立本體之間的關(guān)聯(lián)。其次，本發(fā)明利用了本體不一致性處理算法?，F(xiàn)實(shí)開放世界中的知識本身存在不完全性以及知識隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)演化性，因此不一致性的出現(xiàn)不可避免。通過本發(fā)明提出了一種提取最大一致子本體的算法來解決這些問題。在本發(fā)明中的本體是采用基于描述邏輯的語言——OffL描述的。并且，將這個(gè)算法與底層知識庫結(jié)合了起來，從而實(shí)現(xiàn)了分布式環(huán)境下全局知識庫的一致性管理。以及，本發(fā)明還利用了本體分割算法的應(yīng)用。在本體知識庫中，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些大規(guī)模本體，這些本體的出現(xiàn)對知識庫推理和查詢的效率會(huì)有顯著的影響，通過將其分割成一些小規(guī)模本體就可以極大地提高推理和查詢的效率。各個(gè)算法的功能如下一、本體合并算法。對任意給定的兩個(gè)OffL本體，找到他們的實(shí)體(類、屬性、實(shí)例)之間的關(guān)聯(lián)(子類或者等價(jià))。二、本體不一致性處理算法。對任意給定的一個(gè)不一致本體，返回一個(gè)臨時(shí)的最大一致子本體。三、本體分割算法。對任意一個(gè)規(guī)則的OffL本體，返回它的最小割集。算法演示平臺綜合了以上三種算法，從而可以更加方便地對這些算法進(jìn)行測試， 此外在這個(gè)平臺的基礎(chǔ)上以及對大規(guī)模語義知識庫的整體設(shè)計(jì)上，將不一致性處理算法整合到知識庫的管理接口中來，實(shí)現(xiàn)了對大規(guī)模語義知識庫的一致性管理。以下通過具體實(shí)施方式
的描述，進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案1.大規(guī)模語義知識庫設(shè)計(jì)我們將這個(gè)大規(guī)模語義知識庫設(shè)計(jì)成由一個(gè)主服務(wù)器控制多個(gè)輔助數(shù)據(jù)服務(wù)器的模式。如圖1所示，該分布式本體管理體系架構(gòu)以知識總線控制器為邊界，分為兩個(gè)部分。上面的是全局知識管理系統(tǒng)，下面的是位于分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器上的局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。這兩個(gè)部分通過知識總線控制器和一套標(biāo)準(zhǔn)的知識通信指令進(jìn)行交互，最終完成知識庫的管理工作。局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)位于輔助數(shù)據(jù)服務(wù)器上，負(fù)責(zé)監(jiān)聽總線傳來的指令，并返回所需數(shù)據(jù)，維護(hù)局部數(shù)據(jù)的存儲與管理。全局知識管理系統(tǒng)則位于主服務(wù)器上，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌、維護(hù)和應(yīng)用本體知識庫的功能。首先該系統(tǒng)需要一個(gè)局部服務(wù)器索引用來記錄局部服務(wù)器的信息，如通信地址、本體列表、局部服務(wù)器狀態(tài)等信息。然后查詢運(yùn)行核心程序需要查詢該索引信息，并發(fā)出多播和廣播指令。API解釋器相當(dāng)于一個(gè)適配器，將上層五花八門的API 請求，解釋成基礎(chǔ)的核心查詢指令，以此來支持系統(tǒng)運(yùn)行。全局知識庫管理器則是一個(gè)特殊的程序，它不停地運(yùn)行于主服務(wù)器后臺，并執(zhí)行本體知識庫推理和演化算法，不斷地優(yōu)化知識庫結(jié)構(gòu)和存儲，其作用應(yīng)該包括一致本體視圖抽取、本體合并、本體分割、負(fù)載均衡等。2.本體合并算法如圖2所示，為本體合并算法流程，使用Jena進(jìn)行本體的合并時(shí)，首先找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)，然后指定一個(gè)本體A作為基本體，將另一個(gè)本體B導(dǎo)入本體A中， 然后在合并本體B中添加關(guān)聯(lián)描述，則得到了所需的合并后的本體結(jié)果。合并后的本體可能會(huì)存在不一致性anconsistency)的情況，這時(shí)可以采用Jena或者Pellet進(jìn)行一致性驗(yàn)證。例如，在本體B中添加完關(guān)聯(lián)描述以后就可以調(diào)用Jena或者Pellet的推理器接口 (Reasoner)，進(jìn)行一致性驗(yàn)證了。如果不一致，則可通過再次調(diào)用Jena或者Pellet的推理器接口(Reas0ner)檢驗(yàn)是哪些概念導(dǎo)致了本體不一致性的出現(xiàn)。本體合并算法的核心以及主要計(jì)算量集中在尋找本體之間的實(shí)體關(guān)聯(lián)。尋找關(guān)聯(lián)的原則主要有兩類基于實(shí)體字符串距離，借助外部語義工具(如WordNetJikipedia)?；诘谝活愒瓌t的方法主要是構(gòu)造一個(gè)距離矩陣，通過計(jì)算字符串相似度算法，求得每一對實(shí)體名之間的距離，距離最近的實(shí)體即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體。在ontosim中，作者提供了多種計(jì)算字符串距離的算法，這些算法可以很方便的與Alignment API結(jié)合。借助該API的幫助，我們可以比較各種算法的結(jié)果，并且與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行比較等功能。在本發(fā)明中，為了簡化上述字符串距離算法，假定如果字符串相等，則距離為0，否則為1。基于第二種原則的方法則是通過對外部語義工具的調(diào)用，找到實(shí)體名之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度最小的即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體。例如，BLOOMS系統(tǒng)利用了 Wikipedia的分類系統(tǒng)(category hierarchy)，對每對即將合并的類名，調(diào)用Wikipedia的服務(wù)(Webservice) 得到它所屬的種類(category)，遞歸得到一個(gè)高度為4的樹，比較這些樹之間的重合度，得到類之間的關(guān)系是相等、子類還是無關(guān)。此外，在Alignment API中，利用WordNet的合并算法可以很方便地找到兩個(gè)概念之間的語義距離。這兩種原則在實(shí)際中都取得了比較好的效果。3.本體不一致性處理算法本發(fā)明考慮的本體是采用OWL語言描述的本體，而OWL語言遵循的邏輯基礎(chǔ)是描述邏輯的子集。在邏輯中，矛盾可以推導(dǎo)出一切，因而一個(gè)不一致本體是不能直接用來推理的。但現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，因?yàn)橹R的不完全性以及隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)演化性，使得知識的不一致性不可避免。因而我們需要尋找一種方法來解決在不一致環(huán)境下的本體推理。一種常用的方法就是構(gòu)造不一致本體的臨時(shí)最大一致子本體。如圖3所示，為計(jì)算最小不一致子本體的算法流程。簡單說來，對每個(gè)不一致本體，第一步，計(jì)算不一致本體的不可滿足概念集；第二步，讀取每一個(gè)不可滿足概念的最小不一致子本體從每個(gè)不一致子本體中抽取一個(gè)三元組(如果子本體有相交，則抽取相交部分的三元組)，組成三元組集合；從原本體中去除這個(gè)三元組集合，使得所有不一致本體一致，即得到了最大一致子本體；例如，定位本體0的最小子集0’，使得0’不能滿足概念C。換句話講，概念C在本體0的任意一個(gè)最大真子集中得到滿足，且在最小子集0’中不能滿足。本算法將可用于確定抽取一致本體的規(guī)模的上限。4.本體分割算法現(xiàn)實(shí)Web環(huán)境中存在各種規(guī)模的本體數(shù)據(jù)，特別是一些專業(yè)組織開放的本體。如果要將這些大規(guī)模本體添加到一個(gè)本體知識庫中，必須將其分割成小本體，以有利于知識庫的存儲和推理的效率。如果將類看作節(jié)點(diǎn)，類之間的關(guān)系(子類、互斥等)看作邊，則其存儲結(jié)構(gòu)就是一張圖。在實(shí)現(xiàn)本體分割算法的時(shí)候，可以將該視圖看作無向圖，并借鑒圖論中求割點(diǎn)(關(guān)節(jié)點(diǎn))的算法進(jìn)行分割。這里的圖是指一種復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系是任意的。其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如樹、線性表等)都有明確的條件限制，而圖形結(jié)構(gòu)中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)元素間均可相關(guān)聯(lián)。如圖4所示，為本體分割算法流程。給定一個(gè)本體的視圖，首先將其轉(zhuǎn)化為圖形結(jié)構(gòu)，然后判斷其是否全連通，如果全連通則計(jì)算最小割集(包括割點(diǎn)與割邊)，根據(jù)割集分割；如果不是全連通，則計(jì)算極大連通子圖，然后根據(jù)子圖進(jìn)行分割。該本體分割算法的主要過程就是求關(guān)節(jié)點(diǎn)。求關(guān)節(jié)點(diǎn)的過程就是一次深度優(yōu)先遍歷的過程，該算法的時(shí)間復(fù)雜度為0(n+e)(其中η為節(jié)點(diǎn)數(shù)，e為邊數(shù))。該算法僅僅針對本體結(jié)構(gòu)上的劃分；若再結(jié)合本體的語義等信息的考慮，本發(fā)明另外提出了一個(gè)模塊化本體的表示和推理的框架，這種模塊化表示可以看做本體分割的進(jìn)一步深化，本發(fā)明的本體模塊化具有以下三個(gè)特征松耦合性(loose coupling)、自包含性(self-containment)與完整性(integrity)。
權(quán)利要求
1.一種大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括主服務(wù)器、分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器以及存儲采用OffL語言描述的本體知識庫，其特征在于，該系統(tǒng)還包括部署于主服務(wù)器上的全局知識管理系統(tǒng)和部署于該系統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器的局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，所述全局知識管理系統(tǒng)和所述局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)通過知識總線控制器，以一套標(biāo)準(zhǔn)的知識通信指令進(jìn)行交互，其中局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于監(jiān)聽通過總線MULE傳送來的指令并根據(jù)總線返回的控制流指令返回本體處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)語義知識庫動(dòng)態(tài)維護(hù)算法數(shù)據(jù)的存儲與管理，包括本體的合并、分割以及不一致性處理；全局知識管理系統(tǒng)，用于統(tǒng)籌、維護(hù)和應(yīng)用本體知識庫，該系統(tǒng)包括局部服務(wù)器索引，該索引用來記錄位于輔助數(shù)據(jù)服務(wù)器上的局部服務(wù)器的標(biāo)注的信息，然后位于主服務(wù)器上負(fù)責(zé)統(tǒng)籌、維護(hù)和應(yīng)用本體知識庫的全局知識管理系統(tǒng)運(yùn)行核心處理，依據(jù)請求查詢相應(yīng)索引信息，并發(fā)出多播和廣播指令；API解釋器，用于將來自上層的功能API的請求，解釋成基礎(chǔ)的核心查詢指令，支持系統(tǒng)運(yùn)行；全局知識庫管理模塊，運(yùn)行于主服務(wù)器后臺，用于執(zhí)行本體知識庫推理和演化算法，優(yōu)化知識庫結(jié)構(gòu)和存儲，實(shí)現(xiàn)一致本體視圖抽取、本體合并、本體分割、負(fù)載均衡，具體算法如下本體合并算法，首先找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)，然后指定一個(gè)本體A作為基本體，將另一個(gè)本體B導(dǎo)入本體A中，然后在合并本體B中添加關(guān)聯(lián)描述，則得到了所需的合并后的本體結(jié)果；本體不一致性處理算法，對每個(gè)不一致本體，計(jì)算不一致本體的不可滿足概念集；讀取每一個(gè)不可滿足概念的最小不一致子本體從每個(gè)不一致子本體中抽取一個(gè)三元組，如果子本體有相交，則抽取相交部分的三元組，組成三元組集合；從原本體中去除這個(gè)三元組集合，使得所有不一致本體一致；得到最大一致子本體；本體分割算法，給定一個(gè)本體，首先將其轉(zhuǎn)化為圖形結(jié)構(gòu)，然后判斷其是否全連通，如果全連通則計(jì)算最小割集，包括割點(diǎn)與割邊；根據(jù)割集分割；如果不是全連通，則計(jì)算極大連通子圖，然后根據(jù)子圖進(jìn)行分割。
2.如權(quán)利要求1所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述局部服務(wù)器的標(biāo)識信息包括如通信地址、本體列表、局部服務(wù)器狀態(tài)信息。
3.如權(quán)利要求1所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)的步驟，具體包括基于實(shí)體字符串距離構(gòu)造一個(gè)距離矩陣，通過字符串距離計(jì)算算法，求得每一對實(shí)體之間的距離，距離最近的實(shí)體即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體。
4.如權(quán)利要求3所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述字符串距離計(jì)算算法采用ontosim中的符串距離計(jì)算算法。
5.如權(quán)利要求1所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述找到兩個(gè)輸入本體之間實(shí)體的關(guān)聯(lián)的步驟，該步驟的具體實(shí)現(xiàn)包括以下步驟通過對外部語義工具的調(diào)用，找到實(shí)體名之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度最小的即認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)的實(shí)體；
6.如權(quán)利要求1所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述外部語義工具為 WordNet 或 Wikipedia。
7.如權(quán)利要求1所述的大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述通過總線MULE傳送來的指令，該指令文件名必須與ontologyURI —致。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種大規(guī)模語義知識庫的動(dòng)態(tài)維護(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括主服務(wù)器、分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器以及存儲采用OWL語言描述的本體知識庫，其特征在于，該系統(tǒng)還包括部署于主服務(wù)器上的全局知識管理系統(tǒng)和部署于該系統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)服務(wù)器的局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，所述全局知識管理系統(tǒng)和所述局部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)通過知識總線控制器，以一套標(biāo)準(zhǔn)的知識通信指令進(jìn)行交互，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明大規(guī)模語義知識庫本體的優(yōu)化，從而減少存儲規(guī)模，以及優(yōu)化推理和查詢的效率。
文檔編號G06F17/30GK102402599SQ20111036604
公開日2012年4月4日 申請日期2011年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月17日
發(fā)明者馮志勇, 賈彪, 饒國政 申請人:天津大學(xué)