Một cải tiến trong đánh giá độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm trong kỹ nghệ Ontology

ngữ nghĩa giữa hai khái niệm trong 
ontology. Bài báo cũng trình bày phương pháp quy hoạch 
động để tính độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai biểu thức khái 
niệm bất kỳ dựa vào ontology cho trước.1 
Từ khóa: Độ tương tự ngữ nghĩa, ngữ nghĩa, ontology, 
Web ngữ nghĩa 
I. GIỚI THIỆU 
Web ngữ nghĩa là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát 
triển nhanh trong phát triển của trí tuệ nhân tạo và các hệ 
thống tri thức; và nhận được sự quan tâm của cộng đồng 
nghiên cứu trong thập niên vừa qua. Công nghệ Web ngữ 
nghĩa đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau 
trong thực tế như tin-sinh học, tin học trong y tế, quản trị tri 
thức, công nghệ phần mềm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v 
Thành phần quan trọng trong cấu túc của Web ngữ nghĩa và 
các ứng dụng của nó là ontology. 
 Trong một ontology người ta định nghĩa các thực thể -- 
bao gồm khái niệm, thuộc tính, cá thể -- và mối quan hệ 
giữa các thực thể này theo ngữ nghĩa được quy định tường 
minh bởi một ngôn ngữ logic xác định. Ngôn ngữ ontology 
được sử dụng phổ biến nhất hiện nay là OWL 22, được 
chuẩn hoá bởi tổ chức W3C vào năm 2012. Mối quan hệ 
thường được xét đến nhiều nhất giữa các thực thể trong một 
ontology chính là mối quan hệ phân cấp, theo đó, các thực 
thể trong ontology được xếp trên các cây phân cấp: cây 
phân cấp khái niệm và cây phân cấp thuộc tính. 
Một trong những khâu quan trọng trong các bài toán 
thuộc lĩnh vực kỹ nghệ ontology như đối sánh ontology, so 
khớp ontology, tích hợp ontology chính là đánh giá mức độ 
tương tự giữa hai thực thể của một hoặc nhiều ontology. 
Tác giả liên lạc: Hoàng Hữu Hạnh, 
Email: hoanghuuhanh@ptit.edu.vn 
Đến tòa soạn: 11 /2019, chỉnh sửa: 12 /2019, chấp nhận đăng: 12/2019. 
Trên thực tế, do tính tương tự của khái niệm hay thuộc tính 
khi xét trên cây phân cấp của chúng nên các kỹ thuật đánh 
giá độ tương tự giữa hai khái niệm cũng có thể được áp 
dụng cho hai thuộc tính. Theo T. Slimani [2], các kỹ thuật 
đánh giá độ tương tự giữa hai khái niệm trong ontology 
được phân thành các loại sau đây: 
(1) Đánh giá dựa vào cấu trúc: còn được gọi là đánh giá 
dựa vào việc đếm số cạnh nối giữa hai khái niệm 
trên cây phân cấp khái niệm. 
(2) Đánh giá dựa vào nội dung thông tin: đánh giá độ 
tương tự giữa hai khái niệm dựa vào tần suất xuất 
hiện của các từ khoá tương ứng với hai khái niệm 
trong một tập hợp tài liệu cho trước. 
(3) Đánh giá dựa vào đặc trưng của hai khái niệm đang 
xét. Đặc trưng của khái niệm có thể là tập hợp các từ 
đồng nghĩa của nó trong từ điển WordNet hoặc tập 
hợp mối quan hệ của khái niệm trên cấu trúc phân 
cấp. 
Ngoài ba nhóm phương pháp trên, trong một số trường 
hợp, người ta cũng sử dụng kết hợp phương pháp dựa vào 
cấu trúc với phương pháp đánh giá dựa vào nội dung thông 
tin hoặc đánh giá dựa vào đặc trưng của khái niệm. 
Nhóm phương pháp đánh giá dựa vào cấu trúc được nhận 
xét là đơn giản do chỉ phụ thuộc cấu trúc phân cấp của 
ontology chứ không cần tham khảo đến nguồn dữ liệu ngoài 
như hai nhóm phương pháp còn lại. Một trong những 
phương pháp đánh giá độ tương tự giữa hai khái niệm thuộc 
nhóm này được ra đời sớm nhất là phương pháp của Wu và 
Palmer [4]. Mặc dù được ra đời sớm và được nhận xét là 
đơn giản nhưng phương pháp đánh giá của Wu và Palmer 
vẫn còn được sử dụng trong những năm gần đây, trong 
nhiều công trình thuộc các lĩnh vực Web ngữ nghĩa hay xử 
lý ngôn ngữ tự nhiên [5]. 
Bài báo này sẽ phân tích và đề xuất một cải tiến cho 
phương pháp Wu và Palmer để đánh giá độ tương tự giữa 
hai khái niệm. Các phần tiếp theo của bài báo được trình 
bày như sau: Phần 2 trình bày các khái niệm cơ bản để tính 
độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm trên cây phân cấp 
của ontology. Phần 3 – là đóng góp chính của bài báo – nêu 
các điểm còn tồn tại và đề xuất cải tiến cho phương pháp 
đánh giá của Wu-Palmer. Trong phần này, bài báo cũng 
trình bày phương pháp quy hoạch động để đánh giá độ 
Hoàng Hữu Hạnh*, Nguyễn Văn Trung+ 
Học Viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 
+ Trường Đại học Khoa học Huế 
MỘT CẢI TIẾN TRONG ĐÁNH GIÁ ĐỘ 
TƯƠNG TỰ NGỮ NGHĨA GIỮA HAI KHÁI 
NIỆM TRONG KỸ NGHỆ ONTOLOGY 
MỘT CẢI TIẾN TRONG ĐÁNH GIÁ ĐỘ TƯƠNG TỰ NGỮ NGHĨA GIỮA HAI KHÁI NIỆM TRONG KỸ NGHỆ ONTOLOGY 
tương tự ngữ nghĩa giữa hai biểu thức khái niệm. Phần 4 
của bài báo nêu kết luận và hướng mở rộng của bài báo.. 
II. PHƯƠNG PHÁP WU-PALMER ĐÁNH GIÁ ĐỘ 
TƯƠNG TỰ GIỮA HAI KHÁI NIỆM TRONG 
ONTOLOGY 
Gọi là một ontology. là tập các khái niệm có tên 
trong . Với hai khái niệm , chúng ta ký hiệu: 
− là tập các khái niệm cha trực tiếp của 
trên . 
− là tập các khái niệm con trực tiếp của 
trên . 
− là tập các khái niệm cha chung nhỏ 
nhất của và trên . 
Lưu ý rằng, chúng ta luôn ngầm định, khái niệm đỉnh 
và khái niệm đáy là hai khái niệm có tên trong , tức là: 
 và . 
Chúng ta định nghĩa số cạnh nối giữa hai khái niệm trên 
cây phân cấp khái niệm của ontology như sau: 
 Định nghĩa 1. (Số cạnh nối giữa hai khái niệm trên 
cây phân cấp của ontology) Gọi là một ontology. là 
tập các khái niệm có tên trong . Ta nói là số cạnh 
nối giữa hai khái niệm , ký hiệu là 
 nếu tồn tại là dãy ngắn nhất 
các khái niệm có tên trong sao cho: 
Ta quy ước: 
− với ; 
− nếu hoặc không phải là 
khái niệm con của . 
− Trong trường hợp ontology đã được xác định rõ, 
chúng ta có thể bỏ qua chỉ số để viết μ thay vì 
. 
Phương pháp đánh giá độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai 
khái niệm của Wu và Palmer được dựa trên số cạnh nối giữa 
hai khái niệm này đến khái niệm cha chung nhỏ nhất của 
chúng trên cây phân cấp khái niệm. 
 Định nghĩa 2. Gọi là một ontology. là tập các 
khái niệm có tên trong . Độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai 
khái niệm , ký hiệu là được xác định 
như sau: 
 Chúng ta có một số nhận xét rút ra trực tiếp từ Định 
nghĩa 1 và Định nghĩa 2 như mệnh đề dưới đây: 
 Mệnh đề 1. Gọi là một ontology. là tập các khái 
niệm có tên trong . Với mọi khái niệm , ta có: 
• 
• 
• khi 
• khi hoặc 
hoặc 
Dưới đây là ví dụ cho thấy các đặc điểm của phương 
pháp tính độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm trong 
ontology. 
Ví dụ 1. Cho ontology với các khái niệm lập thành cây 
phân cấp như hình dưới đây: 
Hình 1. Cây phân cấp khái niệm của ontology động vật 
Độ tương tự giữa hai khái niệm và trong 
ontology được xác định lần lượt theo từng bước như sau: 
• 
• 
• 
• 
• 
Tương tự như vậy, độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái 
niệm và – cũng có khái niệm cha chung nhỏ 
nhất là được tính như sau: 
3 
Ở Ví dụ 1, chúng ta có thể thấy rằng, 
. Điều phản ánh đúng hình 
ảnh trực quan của cây phân cấp khái niệm ở Hình 1: Hai 
Hoàng Hữu Hạnh, Nguyễn Văn Trung 
khái niệm càng cách xa khái niệm cha chung nhỏ nhất thì 
có độ giống nhau càng thấp. Đây cũng chính là ưu điểm của 
phương pháp đánh giá Wu-Palmer. 
Tuy vậy, phương pháp đánh giá Wu-Palmer có một 
nhược điểm: không thể đánh giá được mức độ giống nhau 
của các cặp khái niệm khi chúng có khái niệm cha chung 
nhỏ nhất là ⊤. Điều này được chỉ ra ở Ví dụ 2 dưới đây: 
Ví dụ 2. Xét ontology ở Ví dụ 1. Ta có: 
• 
• 
• 
Như vậy, theo cách tính của Wu và Palmer, cả hai cặp 
khái niệm và đều 
có độ tương tự như nhau, và bằng 0. 
Chúng ta cần phân biệt mức độ tương tự nhau giữa hai 
cặp khái niệm và 
thay vì đánh giá chúng bằng nhau (và đều bằng 0) như cách 
đánh gia của Wu và Palmer. Điều này thật sự cần thiết trong 
các bài toán lựa chọn khái niệm thuộc về hai nhánh gốc của 
cây phân cấp khái niệm, chẳng hạn như bài toán xử lý xung 
đột mức khái niệm trong quá trình tích hợp ontology theo 
cách tiếp cận của lý thuyết đồng thuận [3]. Phần tiếp theo 
của bài báo sẽ nêu những điều chỉnh để khắc phục nhược 
điểm này của phương pháp Wu-Palmer. 
III. CÁC ĐỀ XUẤT ĐỂ KHẮC PHỤC HẠN CHẾ CỦA 
PHƯƠNG PHÁP WU-PALMER 
Phần này của bài báo trình bày cải tiến phương pháp Wu-
Palmer để tính độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm 
trong ontology theo các tiêu chí: 
• Vẫn đảm bảo tính chất của hàm tính độ tương tự như 
đã chỉ ra ở Mệnh đề 1. 
• Giữ được đặc tính trực quan của cây phân cấp khái 
niệm như phương pháp tính độ tương tự ngữ nghĩa 
của Wu-Palmer: Hai khái niệm càng cách xa khái 
niệm cha chung nhỏ nhất thì có độ giống nhau 
càng thấp. 
• Phân biệt được mức độ giống nhau giữa các cặp 
khái niệm có khái niệm cha chung nhỏ nhất là khái 
niệm đỉnh ⊤. 
Trên thực tế, chúng ta chỉ cần điều chỉnh cách tính “số 
cạnh nối giữa hai khái niệm trên cây phân cấp của 
ontology” ở Định nghĩa 1 như sau. “Số cạnh” này được gọi 
là số cạnh μ’ trong bài báo này. 
Định nghĩa 3. (Số cạnh nối μ’ giữa hai khái niệm trên 
cây phân cấp của ontology) Gọi là một ontology. là 
tập các khái niệm có tên trong . Số cạnh nối trực tiếp μ’ 
giữa hai khái niệm , ký hiệu là được 
xác định như sau: 
Trong trường hợp ontology đã được xác định rõ, chúng 
ta có thể bỏ qua chỉ số để viết μ’ thay vì . 
Bằng cách sử dụng μ’ thay cho μ trong công thức ở Định 
nghĩa 2, chúng ta sẽ có công thức mới để đánh giá độ tương 
tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm như sau: 
Định nghĩa 4. Gọi là một ontology. là tập các khái 
niệm có tên trong . Độ tương tự ngữ nghĩa σ’ giữa hai 
khái niệm , ký hiệu là được xác định 
như sau: 
Có thể thấy rằng, cũng có các tính chất tương tự như 
 được nêu ở Mệnh đề 1. Tức là: 
• 
• 
• khi 
• khi hoặc hoặc . 
Ví dụ dưới đây sẽ cho thấy tính chất ở Mệnh đề 1 của độ 
tương tự cũng có trong độ tương tự . 
Ví dụ 3. Xét ontology như ở Ví dụ 1. Chúng ta tính độ 
tương tự ngữ nghĩa σ’ cho các cặp khái niệm và 
. 
• 
• 
Như vậy, – hay, 
MỘT CẢI TIẾN TRONG ĐÁNH GIÁ ĐỘ TƯƠNG TỰ NGỮ NGHĨA GIỮA HAI KHÁI NIỆM TRONG KỸ NGHỆ ONTOLOGY 
giống với hơn khi so sánh và . Điều phản 
ánh đúng hình ảnh trực quan của cây phân cấp khái niệm: 
Hai khái niệm càng cách xa khái niệm cha chung nhỏ nhất 
thì có độ giống nhau càng thấp. Nói cách khác, độ tương tự 
σ’ vẫn giữ đúng ưu điểm của phương pháp tính Wu-Palmer. 
3.1. Khảo sát độ tương tự σ’ của hai khái niệm khi có 
khái niệm cha chung nhỏ nhất là khái niệm đỉnh 
Xét hai khái niệm sao cho 
. Khi đó được xác định như 
sau: 
Điều này chứng tỏ: Khi thì 
 chứ không bị triệt tiêu như phương pháp của 
Wu-Palmer. Hơn nữa, cũng bảo đảm rằng, khi hai 
khái niệm càng cách xa khái niệm đỉnh ⊤ (và càng 
cách xa nhau – do hai khái niệm thuộc về hai nhánh của 
khái niệm đỉnh ⊤) thì độ tương tự giữa chúng càng giảm. 
Điều này cũng phản ánh đúng tính chất trực quan của cây 
phân cấp khái niệm. 
Ví dụ 4. Xét lại ontology ở Ví dụ 1. Ta có: 
• 
• 
• 
Như vậy, 
– hay, giống với hơn khi so sánh 
 với . Điều này cũng phản ánh đúng hình ảnh 
trực quan của cây phân cấp khái niệm ở Hình 1. 
3.2. Vấn đề tính độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai hai 
biểu thức khái niệm 
Với là một ontology, chúng ta mở rộng khái niệm độ 
tương tự giữa hai khái niệm trong ontology thành “độ tương 
tự giữa hai biểu thức khái niệm theo ontology ” như sau: 
Độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai biểu thức khái niệm 
 theo ontology được hiểu là độ tương tự của hai 
biểu thức khái niệm này khi đặt trên cây phân cấp khái niệm 
của ontology . Ontology khi đó được gọi là ontology 
tham chiếu. 
Độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm theo 
ontology được xác định theo công thức ở Định nghĩa 4 
như sau: 
Chúng ta có thể tính số cung nối giữa hai biểu thức khái 
niệm bất kỳ và dựa theo số cung nối giữa hai khái 
niệm có tên của ontology theo 3 trường hợp như sau: 
- Trường hợp 1) . Khi đó: 
- Trường hợp 2) . Khi đó: 
- Trường hợp 3) Không có khái niệm có tên trên tương 
đương với hoặc . Khi đó: 
Như vậy, bằng cách tính sẵn các thông số μ’ giữa các cặp 
khái niệm của ontology (có thể dùng thuật toán tìm 
đường đi ngắn nhất giữa các cặp đỉnh như Floyd [1] chẳng 
hạn), chúng ta có thể tính nhanh độ tương tự ngữ nghĩa σ’ 
theo ontology tham chiếu của cặp biểu thức khái niệm bất 
kỳ. 
IV. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 
Bài báo đã đề xuất cách tính số cung nối μ’ giữa hai khái 
niệm trên cây phân cấp khái niệm của ontology, qua đó đưa 
ra cải tiến cho phương pháp Wu-Palmer để tính độ tương tự 
ngữ nghĩa σ’giữa hai khái niệm. Độ tương tự này vẫn giữ 
nguyên ưu điểm của phương pháp gốc, nhưng cho phép 
định lượng được mức độ giống nhau của các cặp khái niệm 
nhận ⊤ làm khái niệm cha chung nhỏ nhất. Bài báo cũng 
đưa ra phương pháp hiệu quả để tính độ tương tự ngữ nghĩa 
theo ontology tham chiếu của hai biểu thức khái niệm bất 
kỳ. 
Trong tương lai, chúng tôi sẽ phân tích và áp dụng các đề 
xuất của bài báo này cho các phương pháp đánh giá độ 
tương tự ngữ nghĩa khác (ngoài Wu-Palmer) theo hai 
hướng: đánh giá độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai khái niệm 
trong ontology và đánh giá độ tương tự ngữ nghĩa giữa hai 
biểu thức khái niệm bất kỳ. 
REFERENCES 
[1] R. Floyd (1962). Algorithm 97: shortest path, 
Communications of the ACM1, Vol. 5, Issue 6. pp. 345. 
[2] T. Slimani (2013). Description and Evaluation of Semantic 
Similarity Measures Approaches. International Journal of 
Computer Applications, Vol. 80, Issue 10, pp. 25-33. 
[3] T. V. Nguyen, H. H. Hoang (2016). A Consensus-Based 
Method for Solving Concept-Level Conflict in Ontology 
Integration, Trans. Computational Collective Intelligence, Vol. 
LCNS 8733, Issue XXII, pp. 414-423. 
Hoàng Hữu Hạnh, Nguyễn Văn Trung 
[4] T. Wu, Z. Palmer (1994), Verb Semantics and Lexical 
Selection, Proceedings of the 32nd annual meeting on 
Association for Computati`onal Linguistics, pp. 133-138. 
[5] Zhisheng Huang, Frank van Harmelen (2008). Using 
semantic distances for reasoning with inconsistent ontologies, 
The Semantic Web - ISWC 2008, p. 454-459. 
Hoàng Hữu Hạnh sinh ngày 13/04/1974 tại 
Huế. Năm 1996, ông tốt nghiệp Cử nhân 
ngành Toán-Tin học tại Trường Đại học Sư 
phạm Huế, Thạc sĩ khoa học tại Trường Đại 
học Bách khoa Hà Nội. Năm 2007, ông nhận 
học vị Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông 
tin tại Trường Đại học Công nghệ Vienna, 
Cộng hoà Áo. Năm 2012, ông nhận Chức 
danh Phó giáo sư tại Việt Nam. Từ năm 1996-2018 đến nay, ông là 
Giảng viên Khoa Công nghệ Thông tin, Trường ĐH Khoa học 
Huế; đồng thời đảm trách các nhiệm vụ quản lý tại Đại học Huế từ 
2008 đến 2018. Từ tháng 10 năm 2018 ông là Giảng viên cao cấp 
tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT). Hiện nay là 
Giám đốc Trung tâm Đào tạo Quốc tế của PTIT. 
Lĩnh vực nghiên cứu: Biểu diễn tri thức, Web ngữ nghĩa, Linked 
Data, Ontology, Logic mô tả, Công nghệ phần mềm, Công nghệ 
dữ liệu, Quản lý quy trình nghệp vụ. 
Nguyễn Văn Trung sinh ngày 25/10/1981 
tại Thừa Thiên Huế. Năm 2003 ông tốt 
nghiệp cử nhân chuyên ngành Tin học tại 
trường Đại học Khoa học Huế. Năm 2018 
ông nhận bằng Tiến sĩ chuyên ngành Khoa 
học máy tính tại trường Đại học Huế. Từ 
năm 2004 đến nay ông giảng dạy và nghiên 
cứu khoa học tại Khoa Công nghệ Thông tin, 
trường Đại học Khoa học Huế. 
Lĩnh vực nghiên cứu: Các hệ thống thông tin, 
Quản lý và biểu diễn tri thức, Công nghệ phần mềm.