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    一種基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型

    2015-10-09 12:29:56劉藝等
    軟件導(dǎo)刊 2015年9期
    關(guān)鍵詞:信息檢索云計算本體

    劉藝等

    摘 要:針對基于云計算平臺的移動教學(xué)系統(tǒng)中存在的語義信息表達(dá)不足導(dǎo)致檢索結(jié)果不理想的問題,提出一種基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型,該模型包括檢索信息分詞、語義擴(kuò)展和語義檢索3大模塊。基于該模型采用七步法,利用Protégé本體構(gòu)建工具構(gòu)建移動學(xué)習(xí)資源本體;利用集成開發(fā)工具Eclipse和Xcode開發(fā)基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索系統(tǒng),該系統(tǒng)包括基于iPad的客戶端程序和后臺服務(wù);通過平臺使用驗證模型的可行性。

    關(guān)鍵詞:移動學(xué)習(xí)資源;云計算;語義檢索;信息檢索;本體;本體構(gòu)建

    DOIDOI:10.11907/rjdk.151511

    中圖分類號:TP301

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號文章編號:16727800(2015)009002503

    作者簡介作者簡介:劉藝(1982-),男,山東淄博人,河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院圖書館助理研究員,研究方向為計算機(jī)應(yīng)用。

    0 引言

    近年來,隨著無線通信技術(shù)、移動計算技術(shù)和移動終端的發(fā)展,一種新學(xué)習(xí)方式——移動學(xué)習(xí)應(yīng)運而生。移動學(xué)習(xí)是移動技術(shù)與數(shù)字化技術(shù)(eLearning)相結(jié)合而產(chǎn)生的一種新興數(shù)字化學(xué)習(xí)形式[ 1 ]。移動學(xué)習(xí)能滿足人們隨時隨地自主學(xué)習(xí)的需求,必將成為未來學(xué)習(xí)的新模式,移動學(xué)習(xí)資源也將成為決定移動學(xué)習(xí)能否順利開展的關(guān)鍵因素[ 2 ]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動學(xué)習(xí)資源呈現(xiàn)迅猛增長趨勢,移動學(xué)習(xí)資源數(shù)量不僅多,而且結(jié)構(gòu)復(fù)雜,導(dǎo)致學(xué)習(xí)資源檢索困難或檢索結(jié)果冗余信息較多。因此,高效合理組織這些資源是提高移動學(xué)習(xí)資源檢索效率的有效途徑。

    信息檢索方式有傳統(tǒng)信息檢索、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)檢索和語義Web數(shù)據(jù)檢索。其中,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)檢索主要是對文本和Web中的信息進(jìn)行檢索,但檢索條件一般存在語義模糊性,導(dǎo)致檢索結(jié)果不準(zhǔn)確;數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)檢索一般具有明確語義,要求精確獲得滿足條件的數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)庫查詢是結(jié)構(gòu)化查詢,對于網(wǎng)絡(luò)中諸多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其使用范圍并不廣泛;語義Web數(shù)據(jù)檢索是基于知識的、語義的匹配,在提高檢索查準(zhǔn)率和查全率方面都有很好的表現(xiàn),通過對相關(guān)文檔的解析和推理在語義層面實現(xiàn)信息檢索,實現(xiàn)高效率智能化檢索[ 3 ]。語義檢索與傳統(tǒng)檢索的主要區(qū)別體現(xiàn)在前者是對查詢條件進(jìn)行語義層面處理,表現(xiàn)為語義擴(kuò)展,提高查準(zhǔn)率和查全率[ 4 ]。目前,基于本體的語義檢索主要有基于現(xiàn)有本體的語義檢索和基于領(lǐng)域本體的語義檢索兩種方式[ 5 ]。

    本文以改善移動教學(xué)系統(tǒng)中移動學(xué)習(xí)資源檢索有效性為目標(biāo),采用基于領(lǐng)域本體語義檢索的數(shù)據(jù)檢索方式,利用語義網(wǎng)中的關(guān)鍵技術(shù),設(shè)計基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義模型,并開發(fā)基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索系統(tǒng)。

    1 模型框架

    基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型如圖1所示,它由3大模塊組成:分詞、語義擴(kuò)展、語義檢索。

    圖1 基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型

    1.1 分詞

    用戶輸入查詢內(nèi)容通常有以下3種情況:單個單詞、多個單詞和句子。因此, 基于本體的移動學(xué)習(xí)資源模型首先要對用戶輸入的查詢信息進(jìn)行分詞處理。本文采用基于本體的正向最大匹配分詞算法對用戶輸入查詢信息進(jìn)行分詞,該算法核心思想為:首先,從左向右截取用戶查詢信息作為待匹配漢字串;然后,將該漢字與本體庫中的詞條進(jìn)行匹配;最后根據(jù)匹配結(jié)果不同進(jìn)行相應(yīng)處理。算法流程如圖2所示。

    圖2 基于本體的正向最大匹配分詞算法流程

    利用偽代碼對基于本體的正向匹配算法的具體描述如下:

    Initialization(查詢信息) //處理用戶信息,最后只包含漢語字符

    S=Left(漢語字符,M) //從左向右選取M個漢字,作為匹配漢字串S,M

    是由本體庫中含有待匹配的漢字串首字符的最長詞條

    的字符數(shù)確定的

    If S=本體中的詞條

    then Print “S” //待匹配漢字串S與領(lǐng)域本體庫中的詞條進(jìn)行匹配,如

    匹配成功,則把漢字串S作為一個詞切分出來,返回結(jié)果

    Else S=S-1 //去掉待匹配漢字S串末端的最后一個漢字

    End If

    1.2 語義擴(kuò)展

    語義擴(kuò)展主要是對查詢的擴(kuò)展,將與原查詢相關(guān)的語詞添加到原查詢,得到比原查詢更長的新查詢,以提高信息檢索查全率和查準(zhǔn)率,彌補(bǔ)用戶查詢信息不足的缺陷。本文采用一種基本的語義查詢擴(kuò)展方法[ 6 ]來實現(xiàn)基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型語義擴(kuò)展。該算法具體步驟如下:

    ①如果有需要擴(kuò)展的查詢詞Word,則執(zhí)行步驟②,否則執(zhí)行④;②給初始查詢設(shè)置權(quán)值;③計算與查詢詞Word相關(guān)的所有實體概念的語義權(quán)值,設(shè)置閾值λ限制Word的擴(kuò)展范圍,執(zhí)行步驟①;④對λ范圍內(nèi)的語義信息一并提取作為擴(kuò)展向量內(nèi)容。其中設(shè)置閾值λ是為了防止語義漂移。

    1.3 語義檢索

    語義檢索的核心思想:首先,對用戶檢索的信息進(jìn)行語義擴(kuò)展后得到新檢索詞集合w′;其次,將w′送入檢索組中進(jìn)行數(shù)據(jù)語義檢索;最后,對檢索到的結(jié)果集進(jìn)行排序,并將排序結(jié)果返回給用戶。本文采用基于標(biāo)簽的LSI算法對結(jié)果集進(jìn)行排序,具體算法過程如下所示:

    (1) 初始化數(shù)組n=max;weight[ n ]=0;

    (2) 利用like簡單匹配算法求檢索結(jié)果與每個用戶關(guān)鍵字的相似度,并更新weight[ i ];

    (3) 根據(jù)公式:

    simtotal=Lw(k)n[]i=1m[]j=1simm(Wi,Kj)

    求出每一個移動學(xué)習(xí)資源與W的總相似度,并記錄;

    (4)對結(jié)果按相似度排序,并返回給用戶。其中simtotal為語義總相似度,Lw(k)為關(guān)鍵詞K的頻度,simm(Wi,Kj)為Wi和Kj的語義相似度。

    2 本體庫構(gòu)建

    2.1 相關(guān)概念

    本體最初是哲學(xué)上的概念,哲學(xué)上定義的本體是“對世界上客觀存在物的系統(tǒng)的描述”,是對“存在”的系統(tǒng)化的解釋或說明。近年來,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,本體已成為人工智能、知識工程、信息檢索與獲取、知識表示等領(lǐng)域的熱門研究課題。在人工智能領(lǐng)域,定義本體為“給出構(gòu)成相關(guān)領(lǐng)域詞匯的基本術(shù)語和關(guān)系,以及利用這些術(shù)語和關(guān)系構(gòu)成這些詞匯外延的規(guī)則的定義”。在信息系統(tǒng)和知識工程領(lǐng)域中,Gruber將本體定義為“是概念模型的明確的規(guī)則說明”;本體也被定義為“是一個為描述某個領(lǐng)域而按層次關(guān)系組織起來的一系列術(shù)語,這些術(shù)語可以作為一個知識庫的骨架”。本體是用于描述或表達(dá)某一領(lǐng)域知識的一組概念或術(shù)語,其可用來組織知識庫較高層次的知識抽象,也可用來描述特定領(lǐng)域的知識[ 7 ]。目前,計算機(jī)領(lǐng)域認(rèn)為本體是共享概念模型的明確形式化規(guī)范說明[ 8 ]。

    元數(shù)據(jù)對知識的組織管理與信息檢索具有重要意義,是描述數(shù)據(jù)及其環(huán)境的數(shù)據(jù)[ 9 ]。元數(shù)據(jù)和本體都是隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展而出現(xiàn)的新方法,對信息檢索和知識組織與管都具有重要意義。

    七步法[ 10 ]是斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院開發(fā),主要用于領(lǐng)域本體構(gòu)建。該方法的具體實現(xiàn)過程:第一步,確定知識本體的專業(yè)領(lǐng)域和范疇;第二步,考查復(fù)用現(xiàn)有知識本體的可能性;第三步,列出知識本體中的重要術(shù)語;第四步,定義類和類等級體系;第五步,定義類屬性;第六步,定義屬性約束;第七步,創(chuàng)建實例。

    教育資源建設(shè)規(guī)范(CELTS)是為資源開發(fā)者提供一致的標(biāo)準(zhǔn),為實現(xiàn)資源廣泛共享和保證學(xué)習(xí)者或教育者高效利用資源、統(tǒng)一開發(fā)者行為習(xí)慣而提供的支持?!督逃Y源建設(shè)技術(shù)規(guī)范》[ 11 ]的基本結(jié)構(gòu)包括網(wǎng)絡(luò)課程、常見問題解答、資源目錄索引、文獻(xiàn)材料、案例、課件、試卷、試題、媒體素材等,并且包含LOM的必需元數(shù)據(jù)。

    2.2 移動學(xué)習(xí)資源本體庫構(gòu)建方法

    本文采用本體構(gòu)建方法中的七步法并結(jié)合移動學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù),按照CELTS規(guī)范開發(fā)移動學(xué)習(xí)資源本體庫。參照CELTS標(biāo)準(zhǔn),采用本體構(gòu)建方法中七步法開發(fā)元數(shù)據(jù)與移動學(xué)習(xí)資源本體庫流程如圖3所示。

    圖3 參照CELTS及七步法進(jìn)行本體構(gòu)建流程

    2.3 移動學(xué)習(xí)資源本體構(gòu)建

    根據(jù)上節(jié)構(gòu)建移動學(xué)習(xí)資源本體步驟:第一步,選取CELTSC規(guī)范的學(xué)習(xí)對象元數(shù)據(jù)作為構(gòu)建本體的元數(shù)據(jù)方案;第二步,采用基于關(guān)聯(lián)知識點屬性來和知識點本體進(jìn)行映射,以實現(xiàn)基于本體的移動學(xué)習(xí)資源管理和檢索;第三步,從元數(shù)據(jù)中提取術(shù)語列表:軟件類、視頻類、文本類、課件類、媒體素材類、網(wǎng)絡(luò)課程類、標(biāo)題、創(chuàng)建者、語種、標(biāo)識符、貢獻(xiàn)者、姓名、聯(lián)系方式、關(guān)聯(lián)關(guān)系、資源位置等;第四步,定義類和類的層次;在第五步和第六步中,根據(jù)學(xué)習(xí)對象元數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)元素對類的屬性和屬性約束同時進(jìn)行定義;第七步,生成實例。

    3 系統(tǒng)實現(xiàn)

    系統(tǒng)服務(wù)器端使用Eclipse作為開發(fā)平臺,構(gòu)建基于C/S架構(gòu)和MVC框架移動學(xué)習(xí)管理平臺,本系統(tǒng)平臺目前支持的移動終端有iPad、iPhone。系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)如圖4所示?;诒倔w的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型在該系統(tǒng)中作為服務(wù)器端移動學(xué)習(xí)資源管理的一部分,也是整個系統(tǒng)的核心部分,直接影響學(xué)習(xí)者使用該系統(tǒng)的效率及學(xué)習(xí)興趣。在實際運用中,該系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者帶來了便利。

    4 結(jié)語

    本文通過分析移動教學(xué)平臺系統(tǒng)中存在的移動學(xué)習(xí)資源信息檢索效率低問題,結(jié)合現(xiàn)有本體相關(guān)技術(shù)和基于本體語義檢索方面的研究成果,提出了一種基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索模型,并將該模型運用到移動教學(xué)平臺系統(tǒng)中。通過大量學(xué)習(xí)者使用該平臺,收集和總結(jié)學(xué)習(xí)者使用后的感想,結(jié)果表明該模型運用效果較為理想。該模型是解決移動教學(xué)系統(tǒng)中移動學(xué)習(xí)資源語義檢索的一種有效方式,能幫助學(xué)習(xí)者準(zhǔn)確搜索到符合需求的學(xué)習(xí)資源。

    圖4 基于本體的移動學(xué)習(xí)資源語義檢索原型體系結(jié)構(gòu)

    參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn):

    [ 1 ] 郭紹青,黃建軍,袁慶飛.國外移動學(xué)習(xí)應(yīng)用發(fā)展綜述[ J ].電化教育研究,2011(5):105109.

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    [ 5 ] 張德政,莊洪波.基于領(lǐng)域本體網(wǎng)絡(luò)模型的知識獲取技術(shù)[ J ].計算機(jī)工程,2007,33(7):190191.

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    責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:孫 娟)

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