知识构建的基本原理研究（下） 载体构建原理

　　[摘要]知识构建需要一定的技术支撑。在支撑技术中，语义Web技术能为知识构建提供知识组织管理，网格技术能为知识构建奠定知识集成环境，基于这两种技术优势互补的语义网格可为知识构建提供知识空间优化的语义互联策略和智能整合策略。
　　[关键词]知识构建　技术支撑　语义Web技术　网格技术　语义网格　知识空间　知识网格
　　[分类号]G35
　　
　　知识构建在满足一定的前提条件和遵循必要的基本原则基础上，还需要适当的知识技术支撑。
　　
　　1　知识构建的支撑技术
　　
　　知识技术是用于知识采集、模型化、重用、检索、提供和维护整个知识生命周期的新一代智能信息技术，也是实现以语义网为核心的互联网第三次革命的关键技术。从本质上说，知识技术是对信息进行理解的智能技术，其中本体技术是其核心。现在的知识技术包括语义Web技术、概念本体、网格技术、知识地图技术、基本代理技术等，正在发展的知识技术有虚拟协同和联合、互联网推理服务、多语言实时自然语言处理、泛在计算基础设施和网格计算。知识技术面临着概念本体的建造和管理、内容自动化、提供服务、语境捕获和基本原理、起源和信托(provenanee and trust)、知识维护、社会、文化和组织问题。从研究目标来看，知识技术可用于解决未来知识构建(knowledge architecture，KA)中的知识采集、知识模型化、知识重用、知识检索、知识提供和知识维护这6个挑战。可见，知识技术为KA提供了支撑。
　　下面就其中的网格技术和语义Web技术在KA中的应用进行阐述：
　　
　　1.1　语义Web技术为KA提供知识组织管理
　　语义Web技术致力于开发“以计算机可处理形式表示信息含义的语言”，以在资源之间建立起机器可处理的语义联系。本体的目标则是获取、描述和表示相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇和词汇间相互关系的明确定义。具体来说，语义Web技术对KA具有以下促进作用：
　　1.1.1 为KA提供了新的知识组织工具 语义Web技术的出现，使得知识组织工具不再限于传统的分类法、叙词表，而为KA提供了新的知识组织工具――概念地图(concept map)、语义网络(semantic network)、以本体为核心的语义Web技术和语义网格(semanticgrid)等。其中，概念地图和语义网络可将知识结构化，并发展出语义的描述机制以及着重表现知识关联性；而语义网格通过语义互操作能力来提高信息共享能力。
　　1.1.2 为KA提供了新的知识组织方法 语义Web技术改善了KA对技术的需求，为其提供了新的知识组织方法，使知识表达和知识组织从物理层次的文献单元上升到认知层次的知识单元，从单纯的语法处理(主题法、分类法)转变为语义处理(如专家系统、语义网络表示法)，从语义处理发展到语用处理。而这种基于语义Web技术的KA方法主要体现在利用本体表示语言对信息资源进行标注，具体提供如下基本功能：①为本体构建提供建模元语；②为本体从自然语言的表示格式转化为机器可读的逻辑表达格式提供标引；③为本体在不同系统之间的导入和输出提供标准的机读格式；④形式化语言表示，利用机器可读的形式化表示语言表示本体，可以直接被计算机存储、加工、利用，或在不同的系统间进行互操作。依据本体进行标注后，其语义特征才能为知识组织系统所识别，知识组织系统将自身所获得的语义信息存储在知识库中，并利用知识库中的知识搜索引擎对语义内容进行重构，形成关于某个特定学科领域的全面的知识网络，完全达到对知识语义层面的组织。同时，由于语义Web技术是基于语境产生并不断发展的，该技术使得知识组织系统与用户可以相互理解，为知识的语用服务提供平台。在语法规则、语义表示和语境分析的综合作用下，KA消除了知识组织中的含混性和歧义性，其传递的语义直指语用，更好地为用户提供易于理解、准确无误的语用服务。可见，语义Web技术为KA由理论探讨全面转向实际应用提供了新方法。
　　1.1.3 为KA提供了语义匹配和互操作 语义Web技术不但使KA可对知识库进行语义描述，利用本体技术建立通用模型，实现分布异构知识库的语义互联和语义互操作，解决用户接口和人机交互、知识空间中用户统一模型、个性化服务及用户交流协作；而且对用户需求进行语义描述，以实现用户需求语义上的忠实、无差异表达；还对用户需求与知识库进行语义匹配，实现用户需求与知识库的互理解；优化了KA的知识空间，提高了知识检索的效率。
　　1.1.4 为KA提供了新的知识组织体系 本体和语义Web是对知识组织体系影响最大的理念。本体使知识组织体系从传统的树型结构进化为网状结构，为各类不同知识体系的结构和结合方式提供了理论基础，可极大地促进知识检索和导航功能的更新换代。语义Web通过对信息的解释、交换和处理，来进行网络结构和语言的设计，可使分布于全球的众多独立的数据库融合。
　　综上所述，在语义Web技术的驱动下，知识表达和知识组织从物理层次的文献单元上升到认识层次的知识单元，从单纯的语法处理转变为语义处理，从语用处理发展到“模拟个体知识记忆结构”的考虑语境的语用处理方式，从而使知识组织的理论和实践都发生了巨大的变革，为KA提供了知识组织管理。但是，语义Web技术主要集中解决KA中的知识库之间和知识库与用户之间的语义互联及互操作，尚未对用户之间具有语义关联的需求进行语义匹配及语义整合，也缺乏对知识系统本身的异构性、分布性更多的关注。
　　
　　1.2　网格技术为KA奠定知识集成环境
　　
　　网格技术是构筑在互联网上的推进下一代分布式计算的基础设施，包括大规模信息资源集成问题的解决，即通过对分布异构的多样性资源整合而形成统一的集成资源，从而在动态的、多机构的虚拟组织中实现协同资源共享和问题求解。尤其是知识网格，在解决资源分布异构的信息整合上具有巨大潜力，利用网格实现平台和环境的无关性与独立性，形成虚拟计算组织，用户可以在全球任何地方访问所需的知识。下面就知识网格对KA的知识集成作用进行体系结构分析和开放式网格服务架构(open grid services architc―ture，OGSA)技术规范解读。
　　1.2.1 知识网格的体系结构――KA实施知识集成的基础 知识网格使用基于知识的方法学和技术学，致力于资源的规范组织(资源空间模型)、智能聚合(软设备)、语义互联(语义链网络)，能为用户或虚拟角色有效地获取、发布、共享和管理知识资源提供一个智能集成的环境。
　　如图1所示，知识网格的体系结构是一个三层结构：人类层、语义层和资源实体层。
　　?人类层：反映知识网格的社会和人类行为特 征，它包括知识空间、用户空间、社会组织规则。知识空间包含所有参与者的明确知识；用户空间包含用户信息；社会组织规则表示评估其社会价值的标准或规范。
　　?语义层：包括知识表示子空间和角色子空间。知识表示子空间以语义空间和规范语义空间的形式组织，并以机器可理解的形式表述用户知识。语义空间能通过规范化来达到完备性、完整性、有效性和正确性等质量要求。语义链、本体属于语义空间。语义层避免了用户直接与资源实体层交互，用户不必关注资源的形式和位置，这也使得资源实体层的任何变化对用户透明化。而且，角色子空间的服务是自治的、自表示的，能根据用户及服务的需求，为用户提供多种角色。因此，当通信平台和表示基础变化时(如标记语言更新)，语义层能够保持相对稳定。
　　?资源实体层：包括智能通信平台和资源实体空间。后者包含知识存储子空间、XML文件子空间、HT-ML文件子空间、软设备子空间等。知识网格应利用互联网的优点并与其兼容。知识存储子空间通过定义在语义空间的原语来实现。中国知识网格研究组提出了软设备模型来概括和封装各种资源类型，包括推理机制、知识资源和数据资源。智能通信平台综合了客户/服务器、网格、P2P计算的优点，支持移动性和正确性，从而实现网格的知识集成功能。
　　在知识网格体系结构中，任何用户或服务都可根据其应用领域选择一个角色，在需求空间输入需求。服务空间中的服务将在需求空间中主动查找相匹配的需求，然后为需要服务的用户(或虚拟角色)提供最佳服务，通过服务代理选择最优的服务，或者将相关服务进行组合提供统一集成的服务。在服务交互中，服务集成包括数据流集成和知识流集成，从而获得单一语义映像。
　　1.2.2　知识网格的OGSA规范――KA实现知识集成的机制 OGSA是知识网格的骨架、灵魂和技术规范，包括对网格基本组成部分和各部分功能的定义和描述，网格各部分相互之间的关系与集成方法的规定，网格有效运行机制的描述等。在OGSA框架中，网格将被看成一个可扩展网格服务的集合，多个网格服务能以不同的方式组合在一起，构成完整的工作流，以满足网格用户的需求。
　　OGSA只是一个框架，网格服务的具体实现是开放网格服务基础设施OGSI(Open Grid Services Infra-structure)标准，它通过定义在网格环境中各种服务之间使用的接口和协议的标准，并规定了服务继承实现这些端口的规则，从而实现并规范了具体网格服务的功能和内容。
　　
　　OGSA架构主要由资源层、Web服务层、基于OG-SA架构的服务层和网格应用层4部分构成，如图2所示：
　　4层都为KA的网格知识集成提供了资源整合的内在机理和网格服务的协调机制；而且，OGSA架构中所有的服务都是用Globus Toolkit构建的。所以，OGSA的基本思想等于网格结构加Web服务再加工具箱(Toolkit)，能有效地解决标准服务接口的定义和协议的识别这两个重要问题。
　　OGSA基于Web服务架构，这就使OGSA具有两方面的优势：一方面通过注册和发现接口定义及终端，实现描述以及动态产生特定接口绑定的代理，在异构环境中能够支持服务的动态发现与合成；另一方面，由于Web服务机制在应用领域广泛被采用，OGSA采用Web服务框架，使人们能够利用许多现有的开发工具和扩展服务，如产生语言绑定的WSDL处理器。OGSA从Web服务的标准接口定义了多协议绑定、多个实现、本地/远程透明机制；此外，还定义了统一的开放式服务语义，创建、命名、发现瞬时网格服务实例与持久Web服务协同的机制。这些优势都为KA中的知识集成实现提供了强有力的技术支持和内在机制。
　　但是，网格技术更侧重解决知识在物理上的分布与异构，而对知识的语义互联与互操作缺乏足够的技术支持。随着OGSA对Web服务的自然进化，其未来的发展能充分地整合网格和Web技术，能够很好地解决KA过程中的服务发现、动态服务创建、服务生命周朝管理等问题。
　　
　　2　基于语义网络的知识空间优化
　　
　　2.1 语义网格在知识空间优化中的应用
　　语义Web技术可以实现对资源进行基于语义的标注、浏览与检索，网格技术可以整合分布、异构、自治的数字资源，获得资源透明调用的能力。而基于对这两种技术进行优势互补的语义网格，体现了网格、语义网和Web服务在KA中的融合，不但能够形式化地描述知识，使其负载的语义能够为机器所解析和认识，而且使知识实现负载平衡与松散耦合，从而将知识、服务和用户有效地整合起来；为KA的有效知识组织、共享、集成和管理建立起基于语义关联、智能应用的互联环境，并为KA的知识空间提供如下的优化策略。
　　
　　2.2　基于语义网格的知识空间优化策略
　　2.2.1 语义互联策略　为解决资源的无限存在与有限表达之间的根本矛盾，知识空间优化中的语义互联策略就是要实现将各种资源整合到一个统一的语义资源空间，以解决其固有的异构性、多领域性和语义差异性。在互联过程中，首先要对资源进行语义标注，每个独立的资源一般都包含多领域的语义，因此需要使用多个领域本体对其进行标注，从而形成多个异构知识库。为了在语义层面整合这些异构的知识库，就需要建立本体之间的语义关联。知识地图技术可以有效地解决多领域本体之间的知识关联和快速定位，通过语义知识链将领域本体映射到知识地图中，形成本体知识地图，从而将异构知识本体链接起来，形成一个统一的语义空间，KA中的语义互联概念模型如图3所示：
　　
　　KA过程中，包括知识库的语义互联及与用户需求的语义互联两方面。应用有效的知识标识语言(RDFS、DAML+OIL、OWL、Loom、OKBC、TM、CycL等)，通过领域本体对知识库中的资源对象和用户需求表达进行语义标注，将使KA中的资源成为机器可识别和理解的数据，从而构成KA中资源语义互联的基础。
　　?知识库的语义互联策略。基于本体对知识库中的对象进行语义描述，通过单一语义映射和多层语义互联，将知识库从多个不同类型的语义空间变换整合到统一的语义(知识)空间，构建语义网格环境下知识库的语义互联模型，实现跨专业、跨系统的语义互联和语义互操作。
　　?用户需求的语义表达。对用户需求进行语义分析，应用有效的知识标识语言进行语义描述。在此基础上，探讨用户语义表达策略，构建用户需求的语义表达模型。
　　2.2.2　智能整合策略　应用虚拟组织机制，将知识、服务和用户智能地整合到统一的知识空间，构建基于语义网格的知识空间优化智能整合模型，如图4所示!
　　
　　?知识库的整合策略。针对分布异构的知识库群，利用语义网格技术将这些资源有效地聚合在统一的资源空间，实现资源的广泛共享。其内容主要包括：①知识的共享、协同、集成与管理机制；②语义网格接口规范与集成模型；③知识的存储、传输和搜索机制；④语义网格服务的可靠性、可用性与非平凡性等；⑤构建基于语义网格知识库的整合模型。
　　?用户需求的整合策略。针对用户需求语种上的多样性和语义上的复杂性，利用语义网格技术将用户需求有效地整合到统一的用户需求空间，使得具有语义相关性的需求用户能够实现共享资源上的协同工作。其主要内容包括：①用户需求空间的共享、协同与管理机制；②用户需求空间语义聚合策略；③对语义相关的用户需求进行语义聚合，构造用户需求空间；④构造基于语义网格的用户整合模型。
　　在上面语义互联和智能整合策略的基础上，还应利用网格技术，形成KA的模拟环境，并应用虚拟组织机制，将已整合到统一资源空间的、分布异构的知识库和整合在统一用户需求空间的用户需求统一纳入一个虚拟知识空间中，以实现知识库与用户需求的语义匹配，达到用户需求与知识库的互理解。
　　
　　3　结语
　　
　　KA基本原理研究是对其理论发展与实践应用的引擎和推动。从KA过程中知识状态演变的需求，可以发现KA的基本原则、前提条件和技术要求。在语义网格环境中，语义web技术能为KA提供知识组织管理，网格技术能为KA奠定知识集成环境，将这两种技术进行优势互补的语义网格，能为KA的知识空间优化提供语义互联和智能整合策略，给KA的未来发展带来了光明前景。

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