Các phương pháp tích hợp các ontology và các quy tắc đối với Web ngữ nghĩa

chúng ta chú ý ng trong sự tích h p c a hai 
hệ thống. 
3.1.4. Khả ă quy ịnh 
Chúng ta muố m t tích h p có thu c tính khả ă ịnh trong khi cho 
phép khả ă u diễn càng nhiều càng tố . Lý ởng nhất, chúng ta muốn có m t hệ thống mà 
hệ thố ố g ng bi u diễn càng nhiều càng tốt theo các ràng bu c c a m t số l phức 
tạp c a tính toán. Vấ ề phát sinh trong việc k t h p hai hệ thống logic mô tả và lập trình dựa 
trên logic là khi chúng ta xem xét thực t rằng hai hệ thống này s cố g ti p cận và giải 
quy t vấ ề khả ă ị c từ khác nhau: 
Khả ă ị SP ạ c từ thực t c dựa trên không có ký tự 
hàm, khi mà sự k thừa thứ tự nền có th c ki m tra bằng sử dụng mô hình ki m tra trong 
các tập con h u hạn c ơ sở Herbrand c ơ ì . Nói cách khác, khả ă ụ 
thu c vào sự h u hạn c a miền. Ngay cả ng P (sử dụng SLDNF), khi chúng ta xem 
xét các hàm trong ngôn ng k t h p v ệ quy trái-phải có th k t quả ũ ô 
khả ă ị c. 
Trái lại, ng logic mô tả duy trì khả ă ịnh bằng cách hạn ch các cấu 
trúc nó cung cấ k t thúc trong m t tập h p con cụ th c a logic bậc nhất. Nhiệm vụ lý luận 
quy ịnh thành viên c a l p, x p g p, tính thỏ ã  còn lại trên thực t là chỉ có m t số 
h u hạn các cấu trúc cho phép trong các hệ thống thuật ng . 
3.2. Các phƣơng pháp tích hợp các quy tắc và các ontology 
Có hai ơ ổ bi n k t h p các quy t c và các ontology phố bi n hiện nay 
là tích h p ch t ch ng p linh hoạt ng [5]. Bây giờ chúng ta s phân tích 
các nguyên t c c a hai ơ ô ệ n chúng. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số 1 (2017) 
17 
3.2.1. Tích h p ch t ch ng 
Trong ơ này, các quy t c gi i thiệu trực ti p trong l p ontology, tức là 
các tên khái niệm và vai trò có th c sử dụ ị từ trong các quy t c. Cách 
ti p cậ ậy có th dễ dàng dẫ n khả ă ô ị c, ví dụ CARIN và 
SWRL. M DPL ề xuất bởi Grosof (2003) bảo tồn khả ă ịnh rất hạn ch 
trong cú pháp c d ạn ch khả ă u diễn. SWRL và DLP có th 
 é t số ng l n cho cách ti p cậ phù h p, chẳng hạn n -log, 
các quy t c DL-safe, r-hybrid KBs, và +log. Nh ng cách ti p cậ duy trì khả ă t 
 ịnh và mở r ng khả ă d ễ ạ ò ỏi các ràng bu ều kiện an toàn c a các bi n trong 
các quy t c.[5] 
Hình 2. Tích h p ch t ch . 
3.2.2. Tích h p linh hoạt ng 
T ơ (OWL/RDF) ò 
 ực khác nhau. Trong khi các quy t c tập trung vào công việc lý luận thì OWL/RDF 
nhằ ă ục a chúng trong vai trò là ngôn ng mô tả. Hai thành ph n này không bị 
bu c bởi bất kỳ ràng bu c cú pháp nào, miễn là bên riêng mỗi chúng có khả ă ịnh, và 
s p v i nhau thông qua m t "giao diện an toàn". 
Nhìn từ m l p các quy t c, các ontology phục vụ t nguồn thông tin mở r ng v i 
m t ng c lập có th c cập nhật ho c truy vấn thông qua m t vị từ c biệt. Cách 
ti p cậ ậ ơ ì ô ả [Eiter và c ng sự 2005 2007 Ł s z 2005, 
Eiter và c ng sự, 2008] và công cụ thực thi các quy t c TRIPLE [SINTEK và Decker, 2002] 
chúng g i các b suy luận logic mô tả bên ngoài.P ơ này thu hút sự quan tâm rất l n 
c a các nhà nghiên cứu trong nh ă i dung c a báo cáo chúng ta s tập 
trung vào các vấ ề c a việc tích h p này bằng cách ti p cậ ơ ì ô ả [6]. 
Hình 3. Tích h p linh hoạt. 
3.3. Các đại diện tiêu biểu của các phƣơng pháp và các đánh giá 
3.3.1. Tích h p linh hoạt ng : C ơ ì logic mô tả 
C ơ ì ô ả mở r ơ ì ập trả lời (ASP) v i các truy vấn 
 ơ sở tri thức logic mô tả thông qua nguyên tử logic mô tả [8,9] ử 
này có th ều chỉ cho phép truy vấ n m ơ sở tri thức logic mô tả theo nh ng 
cách khác nhau. Bằ ậ ơ sở tri thức logic mô tả ơ ì 
 c k t h d i sự ki m soát c a các nhà thi t k tri thức. 
Các phương pháp tích hợp các ontology và các quy tắc đối với web ngữ nghĩa 
18 
Trong c t thực t k t h p có sự ơ c tách biệt rõ ràng gi a công cụ 
logic mô tả và m t b xử lý ASP. Hai bên có th chuy n giao ki n thức hai chiều thông qua 
nguyên tử logic mô tả ò t giao diệ . Ý ở ơ ản c a nguyên 
tử logic mô tả nhằm cung cấp m ơ ệ t ra các truy vấ ơ sở tri thức mô tả 
 từ ơ ì P, bằng cách khai thác các truy vấn gốc c a công cụ tri thức mô tả. Trong 
 ì ũ n thức có th chuy n từ P n . 
Chi ti ơ t truy vấn Q có th là m t th hiện khái niệm/vai trò C(X)/R(X,Y), ho c 
m t bao hàm C D. Khi gửi m t truy vấn, m t nguyên tử logic mô tả cho phép sử ổi các 
ph n mở r ng (ABox) c a , bằng cách thêm các khẳ ịnh tích cực ( ) hay tiêu cực (⩁) 
 c tính toán bằ ơ ì P. Các nguyên tử logic mô tả 
chỉ khi ã c sử ổi chứng minh Q. 
Ví dụ nguyên tử logic mô tả DL[Wine] ("ChiantiClassico") yêu c u xem nó thỏa |= 
Wine ("ChiantiClassico") không; m t nguyên tử logic mô tả v i m t bi n DL[Wine](X) ã 
 ất cả các cá th c bi n x | = Wine(x) thỏa. 
Nguyên tử DL[RedWine my_red; Wine](X) thêm tất cả các khẳng RedWine(c) vào , 
 my_red (c) thỏ ơ ì P, trong khi DL[RedWine ⩁ my_white; hasColor] (X, 
"Red") thêm tất cả các khẳng ¬RedWine(c) vào my_white(c) thỏa trong P. 
Cụ th ơ ơ ì ô ả [8,9] là m t c p ( , P) P gồm các quy 
t c r có dạng a1, a2,..., al b1, b2,..., bk, not bk+1,..., not bm với l 0 và k m 0. 
 a1, a2,..., al là các literal. Chúng ta g i a1, a2,..., al là đầu của r và phép h i b1, 
b2,..., bk, not bk+1,..., not bm là thân c a quy t c r b1, b2,..., bk (ho c, not bk+1,...,not bm ) 
là thân dương (hoặc thân âm). N ời ta dùng H(r) ký hiệ u c a quy t c, và B(r) ký 
hiệu tập tất cả literal B+(r) B-(r) thân c a quy t B+(r) = { b1, b2,..., bk} và B
-
(r) = { 
bk+1,..., bnm}. M t quy t ô u (l=0) là m t ràng buộc toàn vẹn. Một quy tắc r trong 
ph u chỉ có m t literal (l=1) là m t quy tắc nh thường. N u thân c a quy t c r rỗng (trong 
 ờng h p n = m = 0 ) thì r là m t dữ kiện (Fact), chúng ta s bỏ ờng h p này. 
Tập câu trả lời c a m ơ ì ô ả ( , P) ịnh thông qua nền 
tảng tất cả các quy t c trong P v i m t tập h p các hằng C, C có chứa các hằng trong P 
và hằng số bổ sung từ . M t mô hình là m t tập nhất quán c a literal nền M c xây dựng từ 
các vị từ trong P và các hằng trong C. M t nguyên tử logic mô tả nền DL[; Q](c) 
trong M, n u và chỉ n u M |= Q(c). L ý ằng M phụ thu c vào M; ều này 
cho phép m t dòng tri thức chạy từ P n . M t mô hình M c g i là m t tập câu trả lời 
mạnh c a ( , P), n u nó là mô hình nhỏ nhất c a sPM. 
C ơ ì ô ả quy ị c, v ều kiệ ử logic mô tả 
trên quy ị c; Cụ th ơ phức tạp là NEXP- v i (D)và 
P
NEXP
- v i (D) [8.9]. 
¬ ³ ³ ³
È
¬
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số 1 (2017) 
19 
3.3.2. Tích h p ch t ch ng : +log 
+log là phiên bản m i nhất trong các ph n mở r ng c a logic mô tả v i các 
quy t - log, r- và r+ ơ sở tri thức lai. Các ng a +log có th c 
tóm t s : 
a, Có sự phân biệt gi a các vị từ quy t c và các vị từ truyền thống. 
b, miền vô hạ c cố ịnh và các y u tố e c a nó có th c truy cập 
trong tất cả các các diễn dịch v i hằng số phân biệt ce ơ ứng m t m t; miề c 
g i là giả thiết tên chuẩn (UNA Standard Names Assumption). 
c, Mô hình (còn c g i là mô hình NM) c a = có dạng M 
 là m t mô hình c a các vị từ truyền thống, M là mô hình c a các vị từ quy t c, sau khi xóa 
các nguyên tử truyền thống c thỏa bởi trong P. 
d, Ngôn ng không có ph ịnh mạnh và ph ịnh y c gi i hạn trong các vị từ 
quy t ị từ truyền thống có th xuất hiện trong các ph u c a các quy t c; nh ng 
các ký hiệ ũ ô c xem xét. 
e, Đ ảm bảo tính quy ịnh, ngôn ng logic mô tả an toàn y u (weak DL-safety) 
 c sử dụng: mỗi bi n X trong m t quy t c r phải xuất hiện trong m t số nguyên tử d ơ 
c a r và nguyên tử này phải có m t vị từ quy t c n u X xuất hiện trong m t nguyên tử v i vị từ 
truyền thống trong ph u c a r. 
L ý ằng ngôn ng logic an toàn y u cho phép truy cập các cá th không tên trong 
nguyên tử truyền thống. Ví dụ cho = = {author isAuthorOf, 
author(turing)} và P bao gồm các quy t c an toàn y u: 
scientist(X) isAuthorOf(X,Y), not likes(X, astrology); 
Ở isAuthorOf là m t vị từ truyền thống và scientist và likes là các vị từ quy t c. 
Bi n Y không xuất hiện trong bất kỳ nguyên tử v i m t vị từ nguyên t ũ truy cập 
các cá th không tên. Ta có = NM scientist (turing), m c dù Y có th ô c 
th hiện và có th ổi từ diễn dị n diễn dịch khác. Các quy t ơ ự th hiện 
 ơ ì ô ả s : 
scientist(X) isAuthorOf](X,Y), not likes(X, astrology); 
 ều này không dẫ n scientist (turing) T ơ ì ô ả c 
vi t lại scientist(X) isAuthorOf](X,Y), not likes(X, astrology) mang lại câu trả lời mong 
muốn; bằng cách sử dụng cú pháp mở r ề xuất trong [6, 7], các nguyên tử logic mô tả này 
có th c th hiệ DL[father(X, Y)] (X). 
+log là quy ị c n u phép h p các truy vấn nối ti p là quy ị c trong 
Các phương pháp tích hợp các ontology và các quy tắc đối với web ngữ nghĩa 
20 
3.3.3. Đ 
M t số ă ý ề ng ơ ì ô ả và +log 
 c tóm t t bảng sau: 
Bảng 1. Bả s s ă ơ ì ô ả và +log 
(T : C: K: K ô CN: Đ n l ờng h p.) 
Tiêu chí Chƣơng trình logic mô tả +log 
P ệ ị ừ ị ừ C K 
Miền vũ trụ cho P 
Vũ ụ H d P K CN 
Ký ệ C CN 
C d ấ ũ ụ H d P C C 
Vị ừ ì ẳ ệ CN CN 
Tri thức tích hợp: từ lý thuyết ậc nhất đến các quy tắc 
Mỗ ô ì ơ K K 
T ừ C N 
Tri thức tích hợp: từ các quy tắc đến lý thuyết ậc nhất 
Mỗ ô ì ơ K C 
T ừ C K 
T ị CN CN 
H ịnh các hình thức nào có các từ vự ối v i các tên vị từ 
truyền thống và vị từ quy t . L ý ằ ă ô ả ơ 
pháp tích h p ng ạt, m c dù nó có th t dấu hiệu cho thấy 
mứ c a các kh p nối gi a ng ập trình truyền thống và lập trình logic. 
Nhóm thứ hai c a bả ịnh lựa ch c thực hiệ n tậ ũ ụ 
 ối v i các lập trình logic P c a m ơ sở tri thức. Sự lựa ch n là khác nhau gi a dùng m t 
miền ơ tùy ý ( SWRL chẳng hạn) ho c áp dụng m t k t h p các ký tự (có th là 
chồ é ơ ì ô ả). M t ký tự ậ ờ ị miền 
khác nhau c a tậ ũ ụ ơ a chúng. Trong thi t lập sau này, ời ta lấy ũ ụ 
H d là miền cho P. 
T ũ ấy trong ă nhóm thứ ơ ì logic mô tả và +log có 
tên duy nhất (UNA) ũ ụ Herbrand. Trong thực t , +log ứng UNA trong toàn b 
tri thức c suy diễn ra bởi các ời ta áp dụng giả ịnh tên chuẩn. L ý 
+log không cam k t Herbrand giải thích c a các hằng số trong ph ịnh. 
L n sự ơ ừ ontology (lý thuy t bậc nhất) n các quy t c, chúng ta 
phân biệ c cho dù a literal v i vị ng truyền thống trong m t quy t c phụ thu c 
vào việc mô hình xây dựng trên trên m t mô hình duy nhất c a ph n bậc nhất trong m ơ sở 
tri thức lai, ho c trên k thừa từ nhiều mô hình. +log làm việc trên mô hình duy nhất, trong 
khi ơ ì logic mô tả suy luận ra từ nhiề ô ì ; ơ ì logoc mô tả, 
thông tin từ các lý thuy t bậc nhất c lấy từ các quy t c chỉ khi m t truy vấ c chứng 
minh từ các thi t lập c a các mô hình c a ph n bậc nhất. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học – ĐH Huế Tập 7, Số 1 (2017) 
21 
Đối v c lại (từ các quy t c vào ph n bậc nhất) ơ ô ì ơ 
 c hi ỗi mô hình c a ph n các quy t c ràng bu c mô hình c a ph n 
bậc nhất ậy chỉ các mô hình này s é ất cả các vị từ truyền thống 
có m t mứ l ơ . K thừa dự ơ ơ ản chỉ c n thêm k t luận tích cực 
về các vị từ truyền thống mà chúng có th c rút ra từ mô hình c ơ ì n 
ph n bậc nhất. L ý ằ ều này có th làm cho m t sự khác biệt, n u chúng ta có th có các 
y u tố trong các diễn dịch mà không th c truy cập thông qua hạng thức nền. Ở ỉ có 
 ơ ì logic mô tả c hình thành theo nguyên t c thứ hai, thông qua các thi t bị c 
biệt là nguyên tử logic mô tả dl-atom, chúng thêm các k t luận về các vị từ cổ n vào các 
ontology. 
Là m t tham số cuố ù rất quan tr ng, chúng ta xem xét n tính quy ịnh. 
C ơ ì logic mô tả là quy ị c v ều kiện ki m tra tính thỏa ối v ơ sở 
logic mô tả ơ ản là quy ị c và ph n quy t c là DL-safe. +log ũ 
 ờ ơ DL-safety y u. 
4. KẾT LUẬN 
Các framework suy diễn tiên ti n cho các ứng dụng web có ng ơ n 
phải giải quy t các vấ ề v i cả các quy t c và các ontology m t cách thống nhất trong các 
 ơ p mà hiệ ô c hỗ tr tốt. Trong bài vi t này, chúng ta ã 
xét m t số hệ hình thức dựa trên các quy t làm việc v ơ sở ontology. Chúng làm 
việc ở các cấ khác nhau trong quá trình tích h p, từ ì thấ n m t mứ cao, lúc 
 t ng ự ệc tích h p c a các quy t c và các ontology. 
Ngoài các ki n thứ ơ ả n ontology và các quy t c, tôi ã ì 
vấ ề kỹ thuậ ơ ản trong việc tích h p các quy t ơ 
ti p cận khác nhau cụ th ơ ơ 
 ạ ồng thờ dụ tiêu bi u là +log ơ ì 
logic mô tả ù s s ng phát tri n sau này. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. T. Berners-Lee (1999), Weaving the Web, Harper, San Francisco, CA. 
[2]. T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila (2001), The Semantic Web, Scientific American 34–43. 
[3]. R. Neches, R. Fikes, T. W. Finin, T. R. Gruber, R. S. Patil, T. E. Senator, and W. R. Swartout. 
Enabling technology for knowledge sharing. AI Magazine, 12(3):36–56, 1991. 1.2 
[4]. I. Horrocks, P.F. Patel-Schneider (2003), Reducing OWL entailment to description logic 
satisfiability, in: Proceedings ISWC-2003, in: LNCS, vol. 2870, Springer, pp. 17–29. 
Các phương pháp tích hợp các ontology và các quy tắc đối với web ngữ nghĩa 
22 
[5]. Thomas Eiter, Giovambattista Ianni, Axel Polleres, Roman Schindlauer, Hans Tompits (2006), 
Reasoning with Rules and Ontologies, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4126, Springe, pp 
93-127. 
[6]. T. Eiter, G. Ianni, T. Krennwallner, and R. Schindlauer. Exploiting conjunctive queries 
in 
description logic programs. In Proceedings of the 2007 International Workshop on Description 
Logics (DL2007), pages 259–266, 2007. 
[7]. T. Eiter, G. Ianni, T. Krennwallner, and R. Schindlauer. Exploiting conjunctive queries in 
description logic programs. Technical Report INFSYS RR-1843-08-02, Institut fur 
Informationssysteme, Technische Universitat Wien, A-1040 Vienna, Austria, Mar. 2008. Extended 
 s f DL’07/IS IM’08 s . 
[8]. T. Eiter, G. Ianni, T. Lukasiewicz, R. Schindlauer, and H. Tompits. Combining Answer Set 
Programming with Description Logics for the Semantic Web. Technical Report INFSYS RR- 1843-
07-04, Institut fur Informationssysteme, TU Wien, Mar. 2007. To appear in Artificial Intelligence. 
[9]. T. Eiter, T. Lukasiewicz, R. Schindlauer, and H. Tompits. Combining answer set program- ming 
with description logics for the Semantic Web. In Proceedings KR-2004, pages 141–151, 2004. 
APPROACHES TO INTEGRATING ONTOLOGIES AND RULES 
IN SEMANTIC WEB 
Hoang Nguyen Tuan Minh 
Office for Student Affairs, Hue University College of Sciences 
Email: hntminh83@yahoo.com 
ABSTRACT 
For realizing the Semantic Web vision, the integration of different layers of its architecture 
is a fundamental issue. Rules and ontologies play an important role in ontological layer of 
the Semantic Web, of which they are used to ascribe meaning and to inference data on the 
Web. Recently, researchers have been interested in the integration of ontology layer and 
the rule layer for developing it. Although there have been some proposals to solve this 
problem, these solutions still meet the different obstacles and have not achieved the desired 
effect. This article gives a fairly comprehensive overview, provides evaluation and 
comparision of such solutions in relation to the combination of rules and ontologies in the 
Semantic Web architecture. 
Keyworks: Description logics, Logic programing, , Ontology, Semantic Web.