從敘詞表到本體的轉(zhuǎn)換研究

米　佳

〔摘 要〕本文對敘詞表向本體的轉(zhuǎn)換做了綜合性的討論，并提出了一種基于概念的敘詞表轉(zhuǎn)換方法，從而實現(xiàn)敘詞表的RDF/OWL描述。

〔關(guān)鍵詞〕敘詞表；本體；RDF；OWL

〔中圖分類號〕G254.1 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2009)01-0038-04

Study on the Conversion from Thesaurus to Ontology

Mi Jia

(Library，Heibei University，Baoding 071002，China)

〔Abstract〕Thesauri provides a hierarchically structured set of terms about which a community has reached consensus.After discussing thesaurus，ontology and the relationship between them，this article put forward a concept-based method for converting existing thesauri and related resources from their native format to RDF(S) and OWL.

〔Key words〕thesaurus；ontology；RDF；OWL

1 敘詞表和本體

1.1 敘詞表簡介

敘詞表是指在特定的領(lǐng)域中專業(yè)詞匯的受控集合，這些詞匯之間具有層次、關(guān)聯(lián)以及相關(guān)關(guān)系。根據(jù)國家標準GB13190-91，敘詞表的定義為：“將文獻、標引人員或用戶的自然語言轉(zhuǎn)換成規(guī)范化語言的一種術(shù)語控制工具；它是概括各門或某一學(xué)科領(lǐng)域并由語義相關(guān)、族性相關(guān)的術(shù)語組成的可以不斷補充的規(guī)范化的詞表”。敘詞表也稱為主題詞表，可用于檢索時的后控制和標引時的自動或輔助選擇索引詞，對提高查全率和查準率、實現(xiàn)多語種檢索和智能化概念檢索起到很大的作用^[1]。

由于敘詞表適合于學(xué)科和專業(yè)性質(zhì)較強的文獻組織，因此許多典型的敘詞表都是面向某個學(xué)科或?qū)I(yè)的。各學(xué)科領(lǐng)域基本都有本專業(yè)的敘詞表，如《美國國會圖書館標題表》(LCSH)，《醫(yī)學(xué)主題詞表》(MeSH)，《藝術(shù)和建筑敘詞表》(AAT)以及我國的《漢語主題詞表》等。在這些敘詞表的基礎(chǔ)上目前已經(jīng)建立了很多的手工檢索工具，并進一步發(fā)展成數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)，如三大索引以及各種專業(yè)的數(shù)據(jù)庫等。

1.2 敘詞表的結(jié)構(gòu)

追本溯源，很多(但不是全部)敘詞表的結(jié)構(gòu)來源于ISO2788以及ANSI/NISO Z39.19標準。敘詞表的術(shù)語由敘詞和非敘詞組成，敘詞是在文獻標引與檢索中用以表達文獻的主題而規(guī)范化的詞，可以用于索引，非敘詞是敘詞的同義詞或準同義詞，在敘詞表中規(guī)定不能用于檢索和標引，只起指引作用。敘詞的最高上位詞稱為族首詞(Top Term)，族首詞揭示了其下方的所有下位概念，外延范圍最大。ISO2788和ISO5964定義了被稱為“用、代、屬、分、參”等5種標準關(guān)系。敘詞(也稱作描述符)通過代(Use for)與非敘詞相聯(lián)系。USE用是這種關(guān)系的逆關(guān)系。敘詞間的關(guān)系有3種：上位、下位以及相關(guān)。上位、下位分別對應(yīng)屬、分關(guān)系，指概念內(nèi)涵相同、外延范圍大小不同詞匯之間的關(guān)系，參(相關(guān)關(guān)系)對應(yīng)敘詞之間屬、分以外的相互關(guān)系，是敘詞概念內(nèi)涵之間語義聯(lián)系的詞間關(guān)系。此外范圍定義(Scope Note)用于限制敘詞范圍。圖1表示的是敘詞間的基本關(guān)系，表1列出了敘詞的語義參照系統(tǒng)。

從上面的介紹可以看出，敘詞表結(jié)構(gòu)簡單，具有很高的靈活性、可擴展性(分面組配)和集成性(分類主題一體化)，因此成為主題詞表的發(fā)展主流，并成為圖書情報領(lǐng)域非常重要的一種傳統(tǒng)的信息資源管理的知識組織工具。但是敘詞表中知識點的分布是線性、一維的，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下就顯得過于單調(diào)，無論從概念的語義及關(guān)系描述上來說，還是從推理功能上來說，都不能滿足未來語義網(wǎng)環(huán)境下對網(wǎng)絡(luò)信息資源的語義要求，這就需要引入本體的概念。

1.3 本體概述

本體(ontology)的概念起源于哲學(xué)，用于描述客觀現(xiàn)實的抽象本質(zhì)。后來此概念被人工智能界引入并賦予了新的內(nèi)容。本體最流行的定義是1998年德國的Studer總結(jié)前人說法提出的：“本體是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明”。這個定義包含4層含義：概念模型、明確、形式化和共享。

Perez等人用分類法組織了本體并歸納出5個基本的建模元語：類或概念、關(guān)系、函數(shù)、公理和實例^[2]。從語義上講本體中基本的關(guān)系共有4種：part-of、kind-of、instance-of和attribute-of。

在圖書情報領(lǐng)域，本體概念等同于人工智能領(lǐng)域，它強調(diào)相關(guān)領(lǐng)域的本質(zhì)概念，同時強調(diào)這些概念之間的關(guān)聯(lián)。本體可以有效地表達知識和知識之間的關(guān)系，基于本體的知識庫系統(tǒng)可以建立有效的知識表達體系，揭示知識之間的內(nèi)在關(guān)系。

1.4 本體描述語言

本體描述語言是用來描述本體的，它讓用戶可以為領(lǐng)域模型編寫清晰、形式化的概念描述。本體可以用自然語言描述，也可以用框架、語義網(wǎng)絡(luò)或邏輯語言描述和表示。據(jù)統(tǒng)計，主要的本體表示語言有28種，常見的也有10余種^[3]。目前，W3C推薦的與本體語言相關(guān)的標準有3個：XML、RDF/RDFS、OWL。

1.4.1 XML

XML(eXxtensible Markup Language，可擴展標記語言)是一系列由W3C組織批準并推薦的相關(guān)協(xié)議的集合。它涵蓋了從網(wǎng)絡(luò)底層的數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)的處理、交換和消息的傳遞等各個層次的Web應(yīng)用。XML基于純文本，具有自描述能力，能夠自我解釋數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，有良好的可擴展性，并且實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容與表現(xiàn)格式相分離，因而成為新一代的數(shù)據(jù)交換格式^[4]。

XML文檔通過DTD和XML Schema 2種方式將文檔的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)分開定義。利用DTD或XML Schema與本體相關(guān)聯(lián)，然后再利用XML文檔結(jié)構(gòu)與XML內(nèi)容之間的關(guān)系將XML內(nèi)容與本體相關(guān)聯(lián)，從而提供對數(shù)據(jù)內(nèi)容的語義描述。

但是用DTD表示本體存在一些局限性，如DTD難以表示繼承，kind-of、instance-of等關(guān)系也難以用DTD表示，因此在DTD和XML Schema的基礎(chǔ)之上，W3C提出了采用RDFS來描述簡單的本體。

1.4.2 RDF/RDFS

RDF(Resource Description Framework，資源描述框架)為基于元數(shù)據(jù)的語義表示提供了基礎(chǔ)。為了描述機器可處理的數(shù)據(jù)的語義，RDF定義了一個基本的數(shù)據(jù)模型，其包含3種對象類型^[6]：

(1)資源：一個資源可以是一個完整或部分的網(wǎng)頁、網(wǎng)頁集合或者不需通過web訪問的任意對象。通常資源用URI(Uniformed Resource Identifier)來命名。URI是RDF的關(guān)鍵技術(shù)之一，它是Web資源的惟一標識，URI通常描述下面的內(nèi)容：訪問資源的方法；資源所在機器；機器上資源的特定名稱。它是更常用的統(tǒng)一資源定位符URL的超集。在RDF中，資源無所不在，資源的屬性是資源，屬性的值可以是資源，甚至于一個陳述也可以是資源，也就是說，所有這些都可以用URI標識，可以再用RDF來描述^[5]。

(2)屬性：屬性用來描述資源的一個特定方面、特征、品質(zhì)及關(guān)系等。

(3)聲明：一個RDF的聲明是一個特定資源和一個被命名的屬性加上這個屬性的取值形成的集合。1個聲明由3個部分組成：主語(一項特定的資源)、謂語(一個被命名的屬性)、賓語(在該資源中該屬性的取值)。

從其核心來看，RDF定義了一個“對象——屬性——取值”三元組作為其基本的建模原語并在其之上引入了一套標準的語法，來描述網(wǎng)絡(luò)上的各種資源。但是，RDF提供的建模原語非?；A(chǔ)，只是提供了一個模型，因此需要對其作進一步擴展。

RDF Schema在RDF基礎(chǔ)上增加了許多語義原語，用來更進一步增加對資源語義上的描述能力，如類、屬性、類和屬性之間的隸屬關(guān)系等^[7]。

RDF Schema機制提供了RDF模型中使用的一個基本類型系統(tǒng)，但是RDFS的表達能力仍然非常有限。針對RDFS在語義表示方面的不足，一些研究人員提出了其它一些不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的本體描述語言，最突出的就是在DAML+OIL上發(fā)展起來的OWL。

1.4.3 OWL

OWL(Web Ontology Language)是一種用于在語義Web上發(fā)布和共享本體的語義置標語言，由W3C的本體工作組開發(fā)，2004年2月10日成為W3C正式推薦標準，作為語義網(wǎng)(Semantic web)的核心技術(shù)之一，OWL是一種能夠用于描述Web文檔和應(yīng)用中固有的類和類之間的關(guān)系的語言。

相對于XML、RDF和RDF Schema，OWL擁有更多的機制來表達語義而又與它們兼容。OWL語言提供3種表達能力依次增強的子語言，即OWL Lite、OWL DL和OWL Full。

OWL Lite是表達能力最弱的子語言，它是OWL DL的一個子集，它通過降低OWL DL中的公理約束，保證了迅速高效的推理。OWL Lite支持集的約束時，它只允許集的值為0或者1，支持的用戶是那些需要一個分類體系和簡單約束功能的人。

OWL DL(Description Logic，描述邏輯)將可判定推理能力和較強表達能力作為首要目標，而忽略了對RDFS的兼容性。OWL DL包括了OWL語言的所有語言成分，但使用時設(shè)置了許多約束，適用于那些需要在推理系統(tǒng)上進行最大程度表達的用戶，這里的推理系統(tǒng)能夠保證計算完全性和可判定性。

OWL Full包含OWL的全部語言成分并取消了OWL DL中的限制，它將RDFS擴展為一個完備的本體語言，支持那些不需要計算性保證但需要最強表達能力和完全自由的RDFS用戶。在OWL Full中，一個類能同時作為對象的集合，它本身也可以作為一個對象，也就是說可以被同時表達為許多個RDF。由于OWL Full取消了基數(shù)限制中對可傳遞性質(zhì)的約束，它允許在一個本體在預(yù)定義的(RDF、OWL)詞匯表上增詞匯，因此不能保證可判定推理，任何推理軟件都不可能支持OWL Full的每個功能。

OWL Full是對RDFS的擴展，而OWL Lite和OWL Full可以看成是一個約束化的RDF的擴展。所有的OWL文檔(Lite，DL，F(xiàn)ull)都是一個RDF文檔； 只有一部分RDF文檔是一個合法的OW LLite和OWLDL文檔。在表達含義和語義方面，OWL比RDF(S)有更多的表達手段。因此在Web上表達機器可理解內(nèi)容的能力也比RDF(S)強一些^[8-9]。

2 敘詞表向本體的轉(zhuǎn)換

2.1 敘詞表和本體的聯(lián)系與區(qū)別

通過上面對敘詞表和本體的介紹可以看出，本體和敘詞表有著很多的共同點：

敘詞表與本體兩者的目的相同，都是試圖通過詞匯概念來描述某一領(lǐng)域的復(fù)雜知識關(guān)系，從而簡化不同用戶知識共享的方法；兩者都包含人工語言，依靠概念系統(tǒng)規(guī)則表示高度復(fù)雜的知識；都涉及使用某一專業(yè)領(lǐng)域的大范圍的概念系統(tǒng)，以及術(shù)語間的語義關(guān)系；都使用上下位等級關(guān)系來表示知識的分類體系；都可以用于信息編目和信息組織；都可以用于手工和機器的標引與檢索；都是先進行構(gòu)建，然后作為一種標準規(guī)范，被相關(guān)部門利用；都需要進行維護和修訂工作^[10]。

因此有研究者認為：敘詞表在本質(zhì)上是一種知識組織體系，具有層次結(jié)構(gòu)和分類等級，所以敘詞表本身是輕量級本體。

但是，敘詞表和本體之間的區(qū)別也很明顯，主要體現(xiàn)在：

(1)敘詞表中的術(shù)語均是規(guī)范的科學(xué)語言，而本體中的概念、術(shù)語可以用自然語言和半自然語言來表達。

(2)大多數(shù)敘詞表只有有限的對外界知識的表達性，無相應(yīng)的軟件實現(xiàn)功能；而本體維護工具則提供了強有力的知識表示語言，并可對知識進行核對，對新知識進行推理，可以表達豐富的概念屬性，可與用戶進行良好的人機交互。

(3)敘詞表中知識點的分布是線性的、一維的，而本體中概念的分布是網(wǎng)狀的、多維的。敘詞表著重描述“詞匯”之間的關(guān)系，而本體則側(cè)重于描述“概念”或“對象”之間的關(guān)系。

(4)本體和敘詞表隨著學(xué)科領(lǐng)域的更新和發(fā)展都可以進行更新。但是本體作為一個開放集成的體系，它的底層知識庫與概念集可以隨時進行修正和更新，而敘詞表的更新速度和更新的頻率比較緩慢。

(5)敘詞表中只包含“用、代、屬、分、參”這樣的簡單的語義關(guān)系；而本體中概念間的關(guān)系，則被描述得更為廣泛、深入、細致和全面。這是兩者的最主要區(qū)別。

(6)敘詞表是一個詞匯庫(語料庫)但不是知識庫，它只有概念和概念間的關(guān)系，缺乏形式本體所要求的函數(shù)、公理和實例。而本體不僅僅是概念集、語料庫，還可以構(gòu)建知識庫。

(7)敘詞表的學(xué)科分類體系相對穩(wěn)定，結(jié)構(gòu)保守而單一。而本體系統(tǒng)的集成性和開放性則保證了它的知識庫和概念集的更新。

此外，從用戶角度看，敘詞表主要面向人的使用，由領(lǐng)域?qū)＜掖_定使用人群。而本體主要為知識代理間的知識共享的開發(fā)，可同時用于人和機器。

本體和敘詞表相比，盡管二者存在一些區(qū)別，但是這些區(qū)別主要體現(xiàn)在表達上的深入程度，二者不存在本質(zhì)上的區(qū)別。本體具有敘詞表所無可比擬的優(yōu)越性，與基于詞表的查詢方式相比，本體是一個自備知識底層的、完備的知識組織體系，具有智能查詢、機器翻譯、預(yù)測知識增長點等卓越的功能。敘詞表中有完整的術(shù)語和格式化的、簡單的語義關(guān)系，可以為本領(lǐng)域本體中概念的創(chuàng)建和屬性、實例以及關(guān)系的創(chuàng)建提供線索和指導(dǎo)。將敘詞表中有的知識體系轉(zhuǎn)化到本體中，既是對已有知識的科學(xué)利用，也保持了科學(xué)的延續(xù)和繼承性，是敘詞表的發(fā)展方向之一。

2.2 敘詞表向本體的轉(zhuǎn)換項目

自語義網(wǎng)提出之后，國內(nèi)外很多學(xué)術(shù)團體相繼開展了利用現(xiàn)有的敘詞表建立本體的嘗試，比較著名的項目有：

(1)聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)利用RDFS將Agrovoc敘詞表轉(zhuǎn)換為農(nóng)業(yè)本體；

(2)阿姆斯特丹大學(xué)的Wielinga等將藝術(shù)和建筑敘詞表(AAT)轉(zhuǎn)換為本體；

(3)加州環(huán)境資源評估系統(tǒng)(CERES)和國家生物信息基礎(chǔ)工程(NBII)聯(lián)合開發(fā)的基于RDF格式集成的有關(guān)環(huán)境的敘詞表和敘詞網(wǎng)絡(luò)工具。

從敘詞表到本體的轉(zhuǎn)換方法，總結(jié)起來有以下幾種^[11]：

(1)用XML Schema構(gòu)建敘詞標記語言，如澳大利亞的M.Lee等所開發(fā)的敘詞標記語言(TML)，構(gòu)建了敘詞描述本體的框架。

(2)用RDF Schema表示敘詞內(nèi)容和關(guān)系，大多數(shù)敘詞表采用的是這種方式轉(zhuǎn)換，典型的是類似AAT的分面形式的敘詞表，可以將敘詞表某個子集作為本體某一類屬性的值直接引入。

(3)用DAML+OIL、OWL表示敘詞關(guān)系。

從XML Schema、RDF Schema到本體描述語言O(shè)WL，語言的表述能力不斷增加。XML Schema語義描述能力過于單薄，OWL語言具有很強的描述能力，但是描述起來過于復(fù)雜，成本過高。RDF Schema雖然在表達能力和邏輯嚴格性方面不如OWL語言，但是用來描述敘詞關(guān)系也可以勝任，因而應(yīng)用于大多數(shù)敘詞表的轉(zhuǎn)換。

3 一種基于概念的本體轉(zhuǎn)換方法

根據(jù)現(xiàn)有的ISO標準，敘詞表到本體的轉(zhuǎn)換是基于術(shù)語的，也就是說術(shù)語之間直接相聯(lián)。本文提出一種基于概念的轉(zhuǎn)換方法，根據(jù)此方法，術(shù)語只同它所表示的概念相關(guān)聯(lián)?；诟拍畹霓D(zhuǎn)換方法更為清晰且易于維護。本方法分為3個步驟：敘詞表分析，語法轉(zhuǎn)換，語義轉(zhuǎn)換。

3.1 敘詞表分析

敘詞表分析包含以下內(nèi)容^[12]：

(1)明確原始文檔的含義，如果感覺含義模糊，應(yīng)聯(lián)系敘詞表的原作者以確認；

(2)分析敘詞表的模型作為轉(zhuǎn)換的背景知識；

(3)分析概念模型和數(shù)字模型之間的關(guān)系。

3.2 語法轉(zhuǎn)換

本步的重點是語法的轉(zhuǎn)換。通過這一步轉(zhuǎn)換，可以將原始的文本格式、關(guān)系數(shù)據(jù)庫或者XML的表示形式轉(zhuǎn)化為RDF(S)。

3.2.1 在保持結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進行語法翻譯

從源格式到RDF格式的翻譯要保持結(jié)構(gòu)不變，源格式中所有的語義相關(guān)的元素都被翻譯成RDF。

在翻譯過程中，要注意以下幾點：

(1)翻譯過程中應(yīng)當使用RDF(S)的基礎(chǔ)構(gòu)件。只使用定義類、子類、屬性(不包括域和范圍)的構(gòu)件，使用可讀的rdfs：labels用于類和屬性名以及XML的數(shù)據(jù)類型。這是定義概念模型RDF表示的基本部分。其余的RDF(S)和OWL的構(gòu)件在語義轉(zhuǎn)換中用到。

(2)使用XML的數(shù)據(jù)類型支持，比如xsd：date以及xsd：integer，不要使用自定義的XML Schema數(shù)據(jù)類型。

(3)盡量保持原始的實體名，這樣轉(zhuǎn)換更加清晰，而且易于追蹤。類或者屬性的含義可以通過增加rdfs：comment來詳細說明。最好包括源文檔的定義，如果源文檔可以在線閱讀，通過rdfs：SeeAlso或者rdfs：isDefinedBy之類的陳述就可以鏈接到原始的文檔或定義。

(4)將三元或多元關(guān)系翻譯為帶有空節(jié)點的結(jié)構(gòu)。三元或多元關(guān)系不能直接翻譯成RDF屬性，如果關(guān)系的參數(shù)互相獨立，則建立這樣一個結(jié)構(gòu)：它包含鏈接源實體到空節(jié)點(代表關(guān)系)的屬性(與源關(guān)系同名)，關(guān)系的變量鏈接到一個空節(jié)點上，每個變量附有一個附加的屬性。

(5)不要翻譯無關(guān)語義的順序信息。

(6)要避免冗余信息。如果資源的惟一標示符(UI)已經(jīng)在rdf：ID里面記錄過，那么就不要包含同樣記錄惟一標示符的屬性了，這樣就保持了結(jié)構(gòu)的清晰和易維護性。

(7)避免直接翻譯。在對原始資源進行翻譯的過程中(也就是說無法找到原始文檔)一定要小心，如果翻譯錯誤會導(dǎo)致不一致或不精確的轉(zhuǎn)換。盡量使用現(xiàn)有的敘詞Schema(如SKOS)而不是建立一個新Schema(比如敘詞元模型)，SKOS已經(jīng)定義了“概念”、“上位”這些定義，這比先建立一個Schema然后映射成SKOS要簡單。

3.2.2 對語法進行詳細描述，也就是詳細解釋源文件信息的深層含義

例如，藝術(shù)和建筑敘詞表(AAT)雖然使用節(jié)點標簽(在AAT中稱為指導(dǎo)詞)，但是在AAT的源數(shù)據(jù)中，這些詞同普通詞匯的區(qū)別不過是加了個尖括號，因此可以為這一信息建立形如rdfs：subClassOf的類用來詳細說明，并將此類分配給所有帶尖括號的詞匯。

3.3 語義轉(zhuǎn)換

在語義轉(zhuǎn)換過程中，需要使用更多的RDFS和OWL構(gòu)件進行語義說明。如，上位詞屬性轉(zhuǎn)換為owl：TransitiveProperty，相關(guān)詞轉(zhuǎn)換為owl：SymmetricProperty。可以將某些屬性定義為專門詞匯或者RDFS的預(yù)定義屬性，如rdfs：label和rdfs：comment。例如，如果nameof這個屬性很明確地指示了資源的標簽，那么就可以將此屬性定義為rdfs：label的子屬性，RDFS工具可以將nameof翻譯成想要的格式。

通過語義轉(zhuǎn)換，此時敘詞表就已經(jīng)轉(zhuǎn)化成了可在網(wǎng)上發(fā)布的RDF/OWL格式。

4 結(jié) 語

敘詞表和本體的形式相近，功能基本相同，都是用來描述特定學(xué)科知識都可以用作特定學(xué)科信息(知識)的組織工具，都包含對概念及概念屬性和概念之間關(guān)系的語義描述。利用敘詞表構(gòu)建本體是本體建設(shè)的重要方法。但是在敘詞表向本體的轉(zhuǎn)換過程中，還存在一些問題，如敘詞表轉(zhuǎn)換質(zhì)量的保證，多語種敘詞表的轉(zhuǎn)換，不符合ISO或ANSI標準的敘詞表映射方式等，都需要進一步研究解決。

參考文獻

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