知识表示简单地说就是程序对现实世界的建模。现阶段,Web上的知识具有如下特性: (1)动态性,主要表示为Web上的内容每天都在增减;(2)Web上的信息是海量的,并充 满了矛盾性;(3)Web是开放的,具有分布式的特点。并且Web上的绝大部分文件是以超 文本标记语言HTML(Hypertext Markup Language)的形式存储和传输的。随着Web应用 的深入,HTML过于简单的弱点也越来越突出。其中一个明显的弱点就是由HTML.编写的Web 页面缺乏语义信息,不能被机器所理解。现阶段,如何有效快速地从海量的数据里面提取 有用的信息,如何更方便地传递、交流、获取信息,成为当前高科技领域的关注热点,这 也是语义Web(Semantic Web)出现的必然。 语义Web是由WWW的创始人Berners—Lee在2001年正式提出的,它的提出,立即引起 了人们极大的兴趣,在2001年就召开了两次关于语义Web的专题学术讨论会。语义Web 研究的主要目的就是扩展当前的WWW,使得网络中信息都是具有语义的,是计算机能够理 解和处理的,便于人和计算机之间的交互与合作。因而其研究的侧重点就是如何把信息表 示为计算机能够理解和处理的形式,即带有语义。语义Web主要基于XML和RDF,并在此 基础上构建本体和逻辑推理规则,以完成基于语义的知识表示和推理,从而能够为计算机 所理解和处理。在语义Web的研究中,知识表示、本体论、智能主体等都是其重要的研究 内容,它们都是不可分割的。 Web本体语言OWL(Web Ontology Language)是在DAMI+OIL的基础上发展起来的, 能被用于清晰地表达词汇表中的词条(term)的含义以及这些词条之间的关系。而这种对 词条和它们之间的关系的表达就称作Ontology。OWL,相对XML、RDF和RDFSchema拥 有更多的机制来表达语义,从而OWL超越了XML、RDF和RDFSchema仅仅能够表达网 上机器可读的文档内容的能力。但OWL对于规则的表示和属性取值范围的约束仍显得无 能为力。 语义网络作为人工智能领域的知识表示工具,通过带有标记的有向图进行知识表示, 适合于逻辑推理。由夏幼明教授等设计开发的SNetL(Semantic Network Language)是语 言网络的形式化语言,其核心是以三元组的形式描述知识,用标号关系式实现了分块思想; 关系和节点一样处理,以便建立关系之间的关系;便于描述自然语言所表达的语义:具有 较强的提问能力和推理解答能力等。 作为知识的表示工具,0WL和SNetL有着非常相似的地方,他们都可以通过三元组的 形式来对知识进行描述。本文对0WL和SNetL的知识表示进行了详细的阐述,提出了OWL 到SNetL的转换思想及算法实现,构建常用软件领域本体知识库,在SNetL推理机中对常 用软件领域的知识进行推理。 在0WL到SNetL的转换中,建立系统保留字(关键字)对应表,大多数情况下通过查 找系统保留字对应表,可直接完成转换。但对0WL中属性约束、复杂类的定义则须进行语 义上的转换。 在常用软件领域本体的构建中,通过分析常用软件领域中软件之间的基本关系,对常 用软件领域中的软件进行了分类划分,并完成了常用软件领域本体的建模及基于0WL0的描 述,并定义了常用软件领域本体的规则及基于SNetL的描述。 在完成基于0WL的知识表示到SNetL的知识表示转换之后,在常用软件领域本体知识 库的基础上,在SNetL推理机中,实现常用软件领域知识的推理。