基于Jena 的應急預案名稱本體構(gòu)建及其推理

金保華，趙家明

（鄭州輕工業(yè)學院 計算機與通信工程學院，河南 鄭州450002）

隨著各類突發(fā)事件的頻繁發(fā)生，應急預案作為應急保障的第一篇，能夠為有關領導在應對和處置突發(fā)事件時提供及時有效地參考，重要性不言而喻。同時，在海量的數(shù)據(jù)與大量的應急預案信息面前，如何快速準確地查找到相關預案，并迅速作出科學合理的部署，是當下應急工作急需解決的事情[1]。而傳統(tǒng)的應急預案檢索方式，主要是通過搜索關鍵字或是依賴數(shù)據(jù)庫提供的SQL查詢語句來對相關的預案進行查詢，這些方法效率低下、要求檢索者對應急預案較為熟知，并且查詢結(jié)果往往返回大量無關信息。

隨著語義網(wǎng)技術的發(fā)展，作為語義Web基石的本體，也越來越多的受到人們的關注，深深扎根到各個應用領域里[2]。由于本體能夠?qū)Ω拍钸M行抽象并進行精確地描述，適合用其構(gòu)建一個共享的和共同的領域理論，用公認的術語集和這些術語之間的關系來反映該領域內(nèi)的知識和知識結(jié)構(gòu)，幫助人們和計算機之間實現(xiàn)準確的語義交流。為此，文中首先引入Jena的相關知識，設計并提出一個應急預案名稱本體模型，使用Jena編輯器創(chuàng)建了該本體，最后給予推理實現(xiàn)。

1 Jena簡介

Jena最早來源于SIRPAC API的工作，是一個開源的基于java框架的本體語言開發(fā)工具包，由美國HP公司的Brian Me Bride研發(fā)，為當下的語義網(wǎng)應用系統(tǒng)的研究提供了支撐，支持使用任意的本體描述語言構(gòu)建本體，提供相關的推理機制，和完整的本體解析、存儲、推理和查詢函數(shù)和調(diào)用接口[3]。Jena接口能夠查找和操作本體模型中的陳述（statement），由于其在數(shù)據(jù)庫支持方面的可靠性和持續(xù)穩(wěn)定性[4]，它一直是各類應用系統(tǒng)在開發(fā)過程中的首選。其中的Reasoner和Ontology子系統(tǒng)，組成了Jena的基本核心架構(gòu)。Jena具體結(jié)構(gòu)框架如下:

1)以RDF/XML、三元組形式讀寫RDF；資源描述框架(RDF)是描述資源的一項標準 (在技術上是W3C的推薦標準)，Jena文檔中有一部分詳細介紹了RDF和Jena RDF API，其內(nèi)容包括對Jena RDF包的介紹、RDF模型的創(chuàng)建、讀寫、查詢等操作，以及RDF容器等的討論。

2)RDFS，OWL，DAML+OIL 等本體的操作；Jena框架包含一個本體子系統(tǒng)（Ontology Subsystem），它提供的API允許處理基于RDF的本體數(shù)據(jù)，也就是說，它支持OWL，DAML+OIL和RDFS。本體API與推理子系統(tǒng)結(jié)合可以從特定本體中提取信息，Jena 2還提供文檔管理器（OntDocumentManager）以支持對導入本體的文檔管理。

3)利用數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)；Jena 2允許將數(shù)據(jù)存儲到硬盤中，或者是OWL文件，或者是關系數(shù)據(jù)庫中。文中處理的本體就是OWL文件讀入的。

4)查詢模型；Jena 2提供了ARQ查詢引擎，它實現(xiàn)SPARQL查詢語言和RDQL，從而支持對模型的查詢。另外，查詢引擎與關系數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)，這使得查詢存儲在關系數(shù)據(jù)庫中的本體時能夠達到更高的效率。

5)基于規(guī)則的推理；Jena 2支持基于規(guī)則的簡單推理，其推理機制支持將推理器(inference reasoners)導入Jena，創(chuàng)建模型時將推理器與模型關聯(lián)以實現(xiàn)推理。

Jena的上述部件在解決語義Web的搜索中各司其職，發(fā)揮了重要作用。OWL/RDF/XML格式文本作為信息元數(shù)據(jù)的原始存儲和標引格式，能夠通過RDF/XML解析器和Jena的相關應用程序接口，轉(zhuǎn)化成可以存儲在電腦內(nèi)存中的模型，另外Jena提供了將內(nèi)存中的本體模型轉(zhuǎn)存到諸如Mysql或 Oracle 等關系數(shù)據(jù)庫中的接口，Model、Resource、Query 等接口可以用于訪問和維護數(shù)據(jù)庫里的本體數(shù)據(jù)，并能通過Jena API及時的調(diào)用，持久化的方法有益于數(shù)據(jù)量較大的本體模型的存儲；加載到內(nèi)存中的本體模型在連接了推理機子系統(tǒng)和本體子系統(tǒng)后，可使用本體工廠中創(chuàng)建具有語義推理能力的InfModel或者OntModel，然后直接用于信息查詢；通過RDQL對本體進行查詢，返回的結(jié)果通過相應的處理便能呈現(xiàn)出來并能與檢索者實施交互[5]。使用Jena不僅能幫助設計、實現(xiàn)和驗證具體的應用系統(tǒng)，還有助于加深對Ontology等研究對象的理解和認識。

2 基于Jena的本體構(gòu)建

2.1 構(gòu)建本體模型圖

Ontology最早是一個哲學上的概念，Ontology的目標是捕獲相關領域的知識，提供對該領域知識的共同理解，確定該領域內(nèi)共同認可的詞匯，并從不同層次的形式化模式上給出這些詞匯(術語)和詞匯間相互關系的明確定義[6]。

在知識工程和信息科學等領域，本體論現(xiàn)已頻繁應用在數(shù)據(jù)庫異構(gòu)、語義異構(gòu)、信息抽取與檢索中[7]。構(gòu)建一個相關領域的本體，是實現(xiàn)知識共享的關鍵。應急預案都是經(jīng)過規(guī)范化和官方化的與突發(fā)事件有關的文本。通過對預案庫中的應急預案名稱進行分析可知，預案名稱主要是由“制定預案的部門”、“該部門所屬的行政區(qū)劃”和 “預案對應的事件類別”這三部分構(gòu)成。因此，構(gòu)建構(gòu)建一個應急預案名稱本體的核心思想，就是將檢索者在使用系統(tǒng)進行搜索時輸入的檢索語句映射到者三部分上去，從而在檢索者對應急預案名稱不熟悉、不改變語義表達傾向的情況下，能夠準確、有效地進行預案檢索。

通過對預案名稱的有關概念進行抽象，此文構(gòu)建了一個應急預案名稱本體，如圖1所示。

在上述本體中，用橢圓表示“類”或“實例”，用方框表示“屬性”，用箭頭表示兩者之間的聯(lián)系，其中箭頭尾的“類”是箭頭所指“類”的“子類”。

2.2 用描述語言owl表述本體

圖1 應急預案名稱本體圖Fig.1 Title of the emergency plan ontology graph

本體語言是對本體模型進行顯示的形式化描述。一個好的本體語言要求語法簡單規(guī)范、表達能力強、并能進行高效的推理。OWL(Web Ontology Language)是W3C推薦的Web Ontology的表示語言，基于描述邏輯，它通過提供更多具有形式語義的詞匯，在Web內(nèi)容的機器可理解性方面要強于XML,RDF和RDF Schema(RDF-S）等所能達到的程度[8]。OWL包含3個依次增強的子語言:OWL Lite,OWL DL和OWLFuII。OWL的語義構(gòu)詞有類、個體、屬性、屬性特性、屬性約束、Ontology映射以及復雜類，支持類的并、交和補運算[9]。OWL可以說是RDFS的一個擴展，并能完全向下兼容RDF、XML，是當下應用最廣的本體建模原語。在如下的本體表述中，首先定義 “屬性”的命名空間為”http://purl.org/vocab/relationship/”， 定義 “資源/類/實例” 的命名空間為”http://EmergencePlans/”； Jena 自動生成標號“j.0:”和“j.1:”(為了表述方便，此文所有關于三元組的描述都省略了命名空間）。

首先，為“禽流感”類創(chuàng)建一個實例“H7N9”用于下文的推理。先用本體工廠創(chuàng)建本體模型，同時設定使用的推理規(guī)則為“OWL_MEM_RULE_INF”。

OntModel ontModel=ModelFactory.createOntologyModel(OntModelSpec.OWL_MEM_RULE_INF);

創(chuàng)建本體類“禽流感”，

OntClass ont=ontModel.createClass(familyUri+"禽流感");

在本體類“禽流感”下創(chuàng)建實例“H7N9”，在Jena中可使用如下語句，

Resource shili=ontModel.createIndividual(familyUri+"H7N9",ont);

或是先創(chuàng)建實例“H7N9”，

Resource shili=ontModel.createResource (familyUri+"H7N9");

再描述該實例的類型為“禽流感”，

shili.addProperty(RDF.type,ont);

Jena在控制臺生成的owl本體為：

在上述本體模型圖中，“隸屬于河南省的市”被定義為枚舉類，枚舉類同時也是一個集合類，其定義是由列舉該類所有成員完成的。此類有一個屬性“belongsOfsheng”，值是“河南省”，即表示“隸屬于河南省的市”的所有成員所隸屬的省份為“河南省”；此外還定義了該類是“市”類的子類。運用owl語言規(guī)則，使用Jena在內(nèi)存中建立上述布爾類的部代碼如下：

RDFList collection=ontModel.createList(new RDFNode[]{“鄭州市”,… ,“開封市”});

EnumeratedClass shi=ontModel.createEnumeratedClass(familyUri+"隸屬于河南省的市",collection);

生成的部分owl表述如下：

..............

3 基于Jena的本體推理

3.1 Jena推理機的參數(shù)配置

對于構(gòu)建的本體，可用推理機檢測其一致性并得到額外的隱含信息[10]，Jena內(nèi)含了一個通用規(guī)則推理機，該推理機支持RDFS和owl的公理推理和基于自定義規(guī)則的推理，推理機可根據(jù)內(nèi)含的前向鏈、后向鏈和混合規(guī)則的觸發(fā)機制，對推理進行解釋的方式來完成推理。將已生成的本體模型與綁定了公理和規(guī)則的推理機進行聯(lián)合，并在此基礎上創(chuàng)建一個信息模型本體，就可以從本體所描述的實例和類中推出額外的信息。其中，混合式規(guī)則采用非迭代算法，性能較好。

首先設置自定義推理規(guī)則由外部文件讀入 （該文件放置于Java項目工程的根目錄下），并創(chuàng)建一個通用規(guī)則推理機，與自定義規(guī)則進行綁定，

List

GenericRuleReasoner reasoner=new GenericRuleReasoner(rules);

使用傳遞推理機，以實現(xiàn) “rdfs:subPropertyOf”和“rdfs:subPropertyOf”屬性的傳遞性和自反性，并設置可以將推理路徑記錄到日志中，以便在控制臺輸出證明步驟，

reasoner.setOWLTranslation(true);reasoner.setDerivationLogging(true);

使用混合規(guī)則引擎觸發(fā)機制，將內(nèi)存中的本體模型與推理機進行聯(lián)合，

Resource configuration=ontModel.createResource();configuration.addProperty(ReasonerVocabulary.PROPrule-Mode,"hybrid");

InfModel inf=ModelFactory.createInfModel(reasoner,ontModel);

3.2 語義公理推理

由本體關系圖可知，“禽流感”是“動物”和“人”的一個子類，“動物”和“人”是“疫情疫病及防疫”的子類，“疫情疫病及防疫”是“公共衛(wèi)生”的子類，“公共衛(wèi)生”又是“突發(fā)事件”的子類，就這樣層層迭代。由于owl公理中定義了語義屬性“子類”（rdfs:subClassOf） 具有傳遞性 （Owl:TransitiveProperty）， 這樣“H7N9”作為“禽流感”類的一個實例，按照本體語義的類屬關系，隱含了如下事實：即“H7N9”是“禽流感”、“動物”、“人”、“疫情疫病及防疫”、“公共衛(wèi)生”和“突發(fā)事件”的實例。給出如下查詢語句：{“H7N9”RDF.type?x}，程序?qū)⑼ㄟ^對 x變量的值進行回答來返回查詢結(jié)果。推理程序的控制臺輸出如下：

圖2 “H7N9”所屬類的推導結(jié)果Fig.2 Derivation results of the"H7N9"belongs of class

3.3 基于規(guī)則的推理

先定義一個枚舉類“隸屬于鄭州市的縣或區(qū)”，該類的實例取值集合為{金水區(qū)、二七區(qū)…}；為這個類添加新定義屬性“belongsOfshi”，值為 “鄭州市”；最后定義一個新屬性“part of”。對于地理位置的隸屬關系，一般認為，如果X在Y的管轄下，那么X就是構(gòu)成Y的一部分。下面定義如下規(guī)則，來證明“金水區(qū)是河南省的一部分”這個結(jié)論：

[rule1:(?x belongsOfshi ?y)(?y belongsOfsheng ?z)－＞(?x partOf?z)]

[rule2:(?x type ?y)(?y belongsOfshi ?z)－＞(?x belongsOfshi?z)]

[rule3:(?x type ?y)(?y belongsOfsheng ?z) －＞(?x belongsOfsheng?z)]

由本體定義可知，“金水區(qū)”是“隸屬于鄭州市的縣或區(qū)”一個枚舉實例意味著“金水區(qū)”的類型“隸屬于鄭州市的縣或區(qū)”，而該類的“belongsOfshi”屬性是值是“鄭州市”，應用規(guī)則2可推導出如下陳述三元組：

結(jié)論 1：{“金水區(qū)” “belongsOfshi” “鄭州市”}

同樣，枚舉類的定義隱含了“鄭州市”是“隸屬于河南省的市“類的一個實例，而“隸屬于河南省的市”類的“belongsOfsheng”屬性值是“河南省”，應用規(guī)則2可推導出結(jié)論2：

結(jié)論 2：{“鄭州市” “belongsOfsheng” “河南省”}

結(jié)論1和結(jié)論2同時又可匹配應用到規(guī)則1，推導出結(jié)論3：

結(jié)論 3：{“金水區(qū)” “part of” “河南省”}

Jena推理機可通過羅列出所有的匹配步驟來給出證明，代碼如下：

for(StmtIterator i=inf.listStatements(“金水區(qū)”,“part of”,“河南省”);i.hasNext();){

Statement s=i.nextStatement();

for(Iterator id=inf.getDerivation(s);id.hasNext();){

Derivation deriv=(Derivation)id.next();

deriv.printTrace(out,true);

}

}

控制臺輸出的推理結(jié)果如下。

圖3 自定義規(guī)則集的實例證明Fig.3 Examples of custom rule sets to prove

4 結(jié)束語

上文通過對應急預案庫中的預案名稱進行分析、歸納和抽象，提出了一個應急預案名稱本體圖，在此基礎上使用了語義網(wǎng)研究應用中的強大工具Jena，將該本體類實例化，生成一個在內(nèi)存中運行的本體模型；通過給該本體模型創(chuàng)建相應的實例，配置推理機參數(shù)、編寫推理規(guī)則并綁定推理機，在控制臺上驗證輸出了推理結(jié)果，挖掘出了本體中的隱含信息。

在此基礎上，下一步的工作可將用戶輸入的關鍵詞信息與該本體的實例進行匹配，并推理關聯(lián)，最終得到一個進過語義擴展的關鍵詞集合，再將此關鍵詞集合送入關鍵詞檢索系統(tǒng)，便能實現(xiàn)基于語義的檢索。此文對實現(xiàn)這一目標具有重大的現(xiàn)實意義，并對類似系統(tǒng)的構(gòu)建提供借鑒，且具有一定的通用性。

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