Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
MỤC LỤC
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 1
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
MỞ ĐẦU
Với nhiều tỷ trang Web phân bố trên hầu hết
các
quốc gia, World Wide Web
(WWW) là môi trường
tốt
cho việc biểu diễn và truy cập thông tin dạng số.
Tuy
nhiên,
lượng thông tin khổng lồ đó cũng tạo ra
những
khó khăn lớn trong việc tìm kiếm, chia
sẻ thông
tin
trên WWW. Hiện nay, thông tin trên WWW
được
biểu diễn chủ yếu
dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên
(các
trang Web trên ngôn ngữ HTML). Cách biểu diễn
đó
phù hợp với con người nhưng lại gây ra nhiều
khó
khăn cho các chương trình
làm nhiệm vụ hỗ trợ
tìm

Ontology được xem như là “linh hồn” của WebNN. Ontology giúp con người và
máy có thể hợp tác, cùng nhau làm việc, giúp máy có thể “hiểu” và có khả năng xử lý
thông tin hiệu quả. Các Ontology được phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để việc
sử dụng lại và chia sẻ tri thức được thuận tiện hơn. Vào cuối thập kỷ 20 và đầu thập kỷ
21, các ontology đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong Khoa học máy
tính.
Trong đề tài này, Tôi trình bày tổng quan về Web Ngữ nghĩa và ứng dụng công nghệ
Web Ngữ nghĩa vào thư viện số để nâng cao khả năng truy hồi, tìm kiếm thông tin. Chúng
tôi đã bước đầu xây dựng SemLib Ontology, một Ontology cho thư viện số, cung cấp một
khung nhìn duy nhất về tên của các đối tượng trong thư viện số hỗ trợ tìm kiếm hiệu quả
trên một kho dữ liệu lớn và phân tán, đơn giản hóa hoạt động liên thông thư viện.
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 2
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
I. TỔNG QUAN VỀ WEB NGỮ NGHĨA.
Web ngữ nghĩa là thế hệ Web mới, đang được phát triển và sẽ xuất hiện trong tương
lai gần. Hệ thống Web mới này sẽ dần thay thế Web hiện tại song không có nghĩa là hoàn
toàn khác hệ thống Web hiện tại. Web ngữ nghĩa được phát triển trên hệ thống Web hiện
tại bằng cách bổ sung thêm ngữ nghĩa cho các tài nguyên Web mà máy tính có thể hiểu và
tăng khả năng xử lý tự động.
1. Ngôn ngữ cho Web có ngữ
nghĩa
Cơ chế cho phép chia sẻ và trao đổi ngữ nghĩa
của
thông tin được biết đến và
sử dụng lâu nhất
là
ontology. Ontology là bản mô tả một cách tường
minh
các khái

tin biểu diễn theo mô hình RDF là một phát biểu (statement)ở dạng cấu trúc bộ ba gồm
ba thành phần cơ bản là: subject, predicate, object. Trong đó:
- Subject chỉ đối tượng đang được mô tả đóng vai trò là chủ thể.
- Predicate (còn được gọi là property)là kiểu thuộc tính hay quan hệ.
- Object là giá trị thuộc tính hay đối tượng của chủ thể đã nêu. Object có thể là một
giá trị nguyên thủy như số nguyên, chuỗi hoặc cũng có thể là một tài nguyên.
Có thể liệt kê một số ưu điểm của việc lưu trữ dữ liệu RDF so với dữ liệu truyền
thống là:
- Tổ chức dữ liệu đơn giản, đồng nhất nên thông tin dễ dàng thêm bớt chỉnh sửa.
- Cấu trúc bộ ba giúp cho thông tin dễ truy xuất bởi các hệ thống suy luận, tìm
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 3
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
kiếm ngữ nghĩa. Cũng nhờ vậy mà những bộ xử lí RDF có thể suy luận ra
những thông tin mới không có trong hệ dữ liệu.
- Chia sẻ dữ liệu trên mạng dễ dàng nhờ sự đồng nhất
1.1.2 Chia sẻ dữ liệu RDF:
Mô hình RDF thể hiện được nhiều ưu điểm trong việc biễu diễn thông tin. Chính vì
vậy cần phải có một cách thức chung để truyền tải dữ liệu RDF trên internet. Đó là
RDF/XML syntax do W3C đưa ra năm 1999. Đây là một ngôn ngữ dựa trên XML, nó
bao gồm một tập các quy tắc và từ vựng để hỗ trợ cho biễu diễn thông tin RDF.
RDF/XML syntax: RDF/XML có thể gây khó khăn cho người học bởi vì nó có thể
có nhiều cách khi cùng biểu diễn một phát biểu, và một phần là do URI (Uniform
Resource Identifier)dùng để định danh cho một tài nguyên thì tương đối dài và khó đọc,
khó viết. Tuy nhiên vấn đề này có thể được xử lí bằng cách dùng XML namespace.
Khai báo namespace: việc sử dụng namespace giúp cho tài liệu RDF ngắn gọn và
dễ đọc hơn đối với người thiết kế. Chẳng hạn như ta có một địa chỉ là
“ ht t

p: /

Định danh một chủ thể: Chúng ta dùng cú pháp sau để biểu diễn một bộ ba
{subject,predicate,object}, ví dụ:
{person-1, name, An}
{person-1, phone, 0909213456}
Và biểu diễn ví dụ trên trong tài liệu RDF :
<rdf :RDF xmlns:rdf=„

ht t

p : / /

www . s e mantic. v n/2009 /

01/rd f

- s y ntax - ns #‟>
<rdf :Description rdf:about= „#person-1‟>
<rdf :Name rdf:literal= „An‟>
<rdf :Phone rdf:literal= „0909213456‟>
</rdf :Description>
</rdf :RDF>
Thuộc tính rdf : about dùng để chỉ định URI của một resource, còn #person-1 cho ta
biết rằng person-1 đã được khai báo trong cùng tài liệu này (trong ví dụ trên chúng ta
không chỉ ra person-1 đã được khai báo ở đâu). Nếu person-1 không được khai báo thì
chúng ta phải đưa URI của nó vào để sử dụng hoặc là dùng namespace để đại diện
cho URI đó. Chúng ta dùng thuộc tính rdf :ID để gán định danh cho một tài nguyên :
<rdf :Description rdf :ID= “person-1”>
<rdf :type rdf :resource= “

ht t

- s

y nta x

- ns#p e rson -

1 đã
được định danh bởi person-1. Thuộc tính ID giúp cho chúng ta sử dụng tài nguyên
person-1 mà không phải dùng lại URI của nó dài dòng mà phức tạp.
1.2 RDFS (RDF-Schema):
RDF-Schema là một ngôn ngữ Ontology cơ bản. Nó được phát triển ở tầng trên của
RDF cho nên bản thân RDF-Schema cũng chính là RDF, nó được mở rộng từ RDF và bổ
sung thêm các tập từ vựng để hỗ trợ cho việc xây dựng các Ontology được dễ dàng. Như
chúng ta đã biết, ngôn ngữ RDF chỉ giúp cho thông tin được thể hiện ở dạng bộ ba theo
đúng mô hình RDF chứ thông tin vẫn chưa thể hiện gì về mặt ngữ nghĩa. Do đó, xây
dựng RDFS là điều cần thiết để hình thành nên ngữ nghĩa cho thông tin, là cơ sở để xây
dựng các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa. RDFS và RDF có mối liên hệ tương đối gần gũi
nên đôi lúc ta gọi ngôn ngữ này là RDF/RDFS.
Hình – So sánh giữa RDF và RDFS
Trong hình vẽ chúng ta thấy, ở tầng RDF chỉ biểu diễn được thông tin ở dạng bộ ba.
Đến tầng RDFS, thông tin đã được phân loại rõ ràng. Chẳng hạn như Quan Thanh Tho
có kiểu là Lecturer và Lecturer là lớp con của Academic Staff…
1.2.1 Các lớp và thuộc tính trong RDF/RDFS:
- RDF/RDFS định nghĩa 13 lớp cơ bản:
rdfs :Resource (Chỉ định đây là một tài nguyên)
rdfs :Class (Dùng để khởi tạo một lớp)
rdfs :Literal (Lớp các giá trị nguyên thủy: chuỗi, số nguyên…)
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 5
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng

Với những lớp và thuộc tính được liệt kê trên đây, RDF/RDFS đủ mạnh để xây
dựng các Ontology. Tuy nhiên bản thân nó còn chứa đựng nhiều hạn chế như là chưa hỗ
trợ tốt về mặt suy luận, cũng như chưa có ràng buộc về kiểu và số yếu tố mà các ngôn
ngữ thế hệ sau sẽ khắc phục (chúng ta sẽ bàn về điều này trong phần OWL).
Các lớp và thuộc tính thường dùng trong RDF/RDFS chủ yếu là: Resource, Class,
Property, type, label, subClassOf, subPropertyOf, domain, và range. Trong đó domain là
miền tài nguyên sử dụng thuộc tính đó, còn range là phạm vi giá trị có thể gán cho thuộc
tính đó. Ví dụ ta có lớp thuộc tính là hasChild thì domain của hasChild là lớp Person,
còn range là lớp số nguyên dương chẳng hạn(số con từ 1 trở lên).
1.2.2 Ví dụ xây dựng Ontology với RDFS:
Chúng ta sẽ dùng cú pháp cơ bản sau để biễu diễn cho một phát biểu:
{subject, predicate, object}
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 6
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
Nếu có nhiều hơn một thuộc tính cho một chủ thể thì:
{subject,
{predicate1, object1}
{predicate2, object2}
}
Nếu có nút trống thì biểu diễn như sau:
{subject, predicate,
{predicate-of-bnode,object-of-bnode}
}
Một tài nguyên bắt đầu bởi dấu # chẳng hạn #resource_1 thì có nghĩa là tài nguyên
đó đã được khai báo trong cùng một tài liệu mà chúng ta đang xây dựng ontology. Sau
này muốn sử dụng tài nguyên đó thì ta dùng #resource _1 chứ không cần phải lấy URI
của nó cho phức tạp.
1.3 OWL (Ontology Web Language):
OWL là ngôn ngữ ontology khá mạnh, nó ra đời sau RDFS nên biết kế thừa những

n
owl:InverseFuncti
ona
lProperty
owl:equivalentClass owl:sameAs
owl:Nothing owl:equivalentProperty owl:sameIndiv
i
dualAs
owl:ObjectProperty owl:hasValue owl:someVa
lues
From
owl:Ontology owl:imports owl:subClassOf
owl:Restriction owl:incompatiblewith owl:unionOf
owl:SymmetricProp
e
rty
owl:intersectionOf owl:versionInfo
Trong OWL có thêm một số thuộc tính hỗ trợ suy luận và ràng buộc.
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 7
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
- Hỗ trợ suy luận:
+ Tính chất bắt cầu:
Nếu như chúng ta có một lớp thuộc tính “contain” và gán cho nó thuộc tính
owl:transitivePropertive thì thuộc tính “contain” này sẽ có tính chất bắt cầu. Giả sử ta
có thông tin A contain B và B contain C, thì hệ thống sẽ tự suy luận ra một thông tin
khác là A contain C, và đây là biểu diễn thuộc tính contain trong OWL:
{owl:TransitiveProperty
{rdf:ID,"contain"}
}

cho việc xây dựng và phát triển các hệ thống Semantic Web.
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 9
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
1.4. DAML + OIL (DARPA Agent Markup Language + Ontology Inference
Layer):
DAML + OIL là kết quả từ hai dự án nghiên cứu độc lập với nhau là DAML và
OIL nhằm khắc phục những hạn chế về kiểu dữ liệu trong các ngôn ngữ Ontology trước
đó là RDF, RDFS. DAML + OIL (gọi tắt là DAML)là ngôn ngữ đánh dấu cho các tài
nguyên trên Web, có hỗ trợ suy luận. Ngôn ngữ này được xây dựng có kế thừa từ các
chuẩn của W3C như XML, RDF, RDFS Một số điểm đáng chú ý của ngôn ngữ này là:
- Cho phép giới hạn các kiểu dữ liệu được định nghĩa trong XML Schema hay bởi
người dùng. Trong DAML, một thuộc tính có thể nhận giá trị trên nhiều khoảng
khác nhau, tạo nên tính uyển chuyển trong việc mô tả dữ liệu.
- Cho phép định nghĩa thuộc tính unique để xác định các đối tượng.
- Cho phép mô tả các quan hệ như hoán đổi và bắc cầu.
DAML sau đó tiếp tục trở thành nền tảng cho một ngôn ngữ Ontology khác là
OWL. DAML về cơ bản rất giống với OWL (ngoại trừ tên một số ít thuật ngữ, cú pháp
được sửa đổi), tuy nhiên khả năng mô tả các ràng buộc kém hơn. Theo thống kê, đã có
khoảng 5 triệu phát biểu DAML từ hơn 20.000 Website trên Internet vào năm 2002
2. Kiến trúc web ngữ nghĩa
Web ngữ nghĩa được xây dựng trên nền hệ thống web hiện tại. Web ngữ nghĩa được
coi là sự mở rộng của Web hiện tại có bổ sung thêm ngữ nghĩa vào dữ liệu trên web.
Hình 1.3. Kiến trúc của web ngữ nghĩa.
Unicode: là một bảng mã chuẩn chung có đủ các ký tự để thống nhất sự giao tiếp
trên tất cả các quốc gia, đáp ứng tính nhất quán toàn cầu của web.
URI (Uniform Resource Identifier):là kí hiệu nhận dạng Web đơn giản. Cụ thể, nó
là một xâu ngắn cho phép nhận dạng tài nguyên Web như: với các xâu bắt đầu với
"http:" hoặc "ftp:" mà chúng ta thường thấy trên World Wide Web. Bất kỳ một người nào
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 10

ontology để biểu diễn chúng như: RDFS, OIL, DAML, DAML+OIL, OWL, Các ngôn
ngữ này cung cấp khả năng biểu diễn và hỗ trợ lập luận khác nhau và chúng dựa trên
nền tảng là các ngôn ngữ logic mô tả tương ứng khác nhau.
Tầng Logic: Việc biểu diễn các tài nguyên dưới dạng các bộ từ vựng ontology có
mục đích là để máy có thể lập luận được. Mà cơ sở lập luận chủ yếu dựa vào logic.
Chính vì vậy mà các ontology được ánh xạ sang logic, cụ thể là logic mô tả để có thể hỗ
trợ lập luận. Vì logic mô tả có biểu diễn ngữ nghĩa hình thức (đặc trưng của lý thuyết mô
hình), và cung cấp các dịch vụ lập luận, là cơ sở để hỗ trợ máy có thể lập luận và hiểu tài
nguyên.
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 11
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
Tầng Proof: Tầng này đưa ra các luật để suy luận. Cụ thể từ các thông tin đã có ta
có thể suy ra các thông tin mới. Ví dụ: A là cha của B, A là em trai C thì khi đó ta có
thông tin mới là C là bác của B. Để có được các suy luận này thì cơ sở là FOL (First-
Order-Logic). Và tầng này hiện nay các nhà nghiên cứu đang xây dựng các ngôn ngữ
luật cho nó như: SWRL, RuleML.
Tầng Trust:Đảm bảo tính tin cậy của các ứng dụng trên Web ngữ nghĩa. Ví dụ: có
một người bảo x là xanh, một người khác lại nói x không xanh, như thế Web ngữ nghĩa
là không đáng tin cậy? Câu trả lời ở đây được xem xét trong các ngữ cảnh. Mỗi ứng
dụng trên web ngữ nghĩa sẽ có một ngữ cảnh cụ thể, chính vì thế các mệnh đề trên có thể
nằm trong các ngữ cảnh khác nhau khi đó ngữ nghĩa tương ứng khác nhau nên các mệnh
đề đó vẫn đúng, đáng tin cậy trong ngữ cảnh của nó. Để có được sự chứng minh về độ
tin cậy thì các lập luận được áp dụng là không đơn điệu và có các cơ chế kiểm tra chứng
minh kết hợp với công nghệ chữ ký điện tử để xác nhận độ tin cậy. Các ngôn ngữ chứng
minh là ngôn ngữ cho ta chứng minh một mệnh đề là đúng hay sai.
II. ỨNG DỤNG WEB NGỮ NGHĨA VÀO THƯ VIỆN
Vấn đề đặt ra hiện nay cho các thư viện điện tử là việc liên thông hoạt động thư
viện, quản lý các tài nguyên khổng lồ của thư viện như thế nào để hỗ trợ việc tìm kiếm,
truy hồi thông tin dễ dàng hơn, chính xác hơn, tìm kiếm theo ngữ cảnh của người sử

mục, đánh dấu các trường với các thuật ngữ thích hợp nhất cho lĩnh vực quan tâm. RDF
và OWL cung cấp một hệ thống mã hóa đơn giản và nhất quán, do đó sẽ đơn giản hóa
việc thực hiện hoạt động liên thông thư viện giữa hệ thống siêu dữ liệu thư viện điện
tử này với các hệ thống siêu dữ liệu thư viện khác
III.SEMLIB ONTOLOGY
1 Giới thiệu chung
Chúng ta có thể xây dựng một tầng ngữ nghĩa trên cơ sở dữ liệu truyền thống
của thư viện điện tử. Tầng ngữ nghĩa này cung cấp các khung nhìn ngữ nghĩa, các ngữ
cảnh trên cơ sở dữ liệu truyền thống, hỗ trợ tìm kiếm theo ngữ cảnh cho người sử dụng,
giúp tìm kiếm trên khái niệm chứ không phải tìm kiếm theo từ khóa. Chúng tôi xây
dựng SemLib Ontology để mô tả các biểu ghi biên mục trong thư viện một cách có ngữ
nghĩa và phát triển phương pháp để đưa SemLib Ontology vào tầng ngữ nghĩa này, phản
ánh khung nhìn của người sử dụng trên cơ sở dữ liệu truyền thống, cụ thể là trên siêu dữ
liệu của cơ sở dữ liệu truyền thống.
Tầng ngữ nghĩa được xây dựng trên cơ sở dữ liệu truyền thống của thư viện điện tử,
tổ chức lưu trữ dữ liệu một cách có ngữ nghĩa. Các nguồn dữ liệu được chuyển sang
dạng bộ ba RDF và lưu trữ với các ontology của chúng. Metastore sẽ được cập nhật một
cách tự động và định kỳ với những thay đổi của các tài nguyên trong thư viện điện tử
thông qua các kỹ thuật ontology tích hợp của Metatore.
Tôi đã bước đầu xây dựng SemLib Ontology (Semantic Library Ontology), để tổ
chức và biểu diễn nội dung của cơ sở dữ liệu truyền thống một cách có ngữ nghĩa, cơ
bản định nghĩa 31 lớp và 42 thuộc tính.
Các lớp InformationResource, PublishedMaterial, Article, Book
,MeetingProceedings, IssueOfPeriodical, MagazineIssue, NewspaperIssue,
ResourceCollection, Thesis, Place, City, ResourceType, Topic, ContactInformation,
Address, PostalAddress, Fax, InternetAddress, Email, InternetDomain, IPAddress,
WebPage, HomePage, PhoneNumber, MobilePhone, StationaryPhone,
AcademicDepartment, University, Copyright, Language.
Các thuộc tính hasAbstract, hasNote, hasVolume, hasEdition, hasBeginDate,
hastitle, hasNumber, hasDate, hasEndDate, hasISBN, hasISSN, hasAccessionNumber,

- Lớp MeetingProceedings: là lớp kỷ yếu, các bài báo được thông qua ở các hội
nghị được xuất bản như một cuốn sách. Lớp MeetingProceedings là lớp con của
lớp Book và ResourceCollection,
- Lớp IssueOfPeriodical: là lớp ấn phẩm định kỳ, một loại
PublishedMaterial. Một số báo hay một tập của xuất bản định kỳ như báo, tạp
chí, … Lớp IssueOfPeriodical có thuộc tính hasNumber, hasISSN.
- Lớp MagazineIssue: là một loại IssueOfPeriodical, lớp con của lớp
IssueOfPeriodical và ResourceCollection.
- Lớp NewspaperIssue: là một loại IssueOfPeriodical, lớp con của lớp
IssueOfPeriodical và ResourceCollection.
- Lớp ResourceCollection: lớp bộ sưu tập tài nguyên, lớp con của lớp
InformationResource. Lớp ResourceCollection có thuộc tính hasVolume,
hasNumber, hasEdition, hasISSN.
- Lớp Thesis: lớp các luận án báo cáo, lớp con của lớp InformationResource.
Lớp Thesis có các thuộc tính hasCity, hasDepartment, hasSchool,
hasAccessionNumber.
- Lớp Place: thể hiện vị trí của một tổ chức, hay tài nguyên. Lớp Place có
thuộc tính hasPlace.
- Lớp City: thể hiện tên thành phố, lớp con của lớp Place.
- Lớp ResourceType: là lớp các thể loại của nội dung tài nguyên. DCMI Type
Vocabulary [35] cung cấp một danh sách các thuật ngữ có thể được sử dụng như
các giá trị cho lớp ResourceType để xác định loại tài nguyên.
- Lớp Topic: lớp các chủ đề của tài nguyên thông tin. Các chủ đề xác định có thể
được xây dựng như các thể hiện (cá thể) của lớp Topic hay các lớp con của nó.
Phân cấp chủ đề được xây dựng sử dụng thuộc tính subTopic và thuộc tính này
có tính bắc cầu.
- Lớp ContactInformation: chứa các thông tin của một tổ chức hay cá thể,
thông tin liên lạc của nhà sản xuất, … Lớp ContactInformation có thuộc tính
hasContactInformation.
- Lớp Address: lớp con của lớp ContactInformation.

- Lớp Language: lớp chứa các ngôn ngữ thể hiện của tài nguyên.
3. Mô tả các thộc tính trong SemLib Ontology
- Thuộc tính hasAbstract: tóm tắt tài nguyên.
OWL Type: DatatypeProperty
Domain: InformationResource
Range:xsd:string
- Thuộc tính hasNote: thông tin mô tả tài nguyên.
OWL Type: DatatypeProperty
Domain: InformationResource
Range: xsd:string
- Thuộc tính hasVolume: tập của một tạp san hay một quyển sách có nhiều tập.
OWL Type: DatatypeProperty
Domain: PublishedMaterial
⊔
ResourceCollection
Range: xsd:string
- Thuộc tính hasEdition: lần xuất bản tài nguyên.
OWL Type: DatatypeProperty
Domain: PublishedMaterial
⊔
ResourceCollection
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 16
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
Range: xsd:Int
- Thuộc tính hasBeginDate: ngày bắt đầu thời hạn bản quyền.
OWL Type: DatatypeProperty
Domain: Copyright
Range: xsd:Date
- Thuộc tính hastitle: tiêu đề của tài nguyên.

OWL Type: ObjectProperty
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 17
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
Domain: InformationResource
Range: foaf:Agent
- Thuộc tính hasSubject: gán chủ đề cho một tài nguyên.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: InformationResource
Range: Topic
- Thuộc tính hasPlace: định vị vị trí của một cá nhân, tổ chức hay tài nguyên.
OWL Type: ObjectProperty
Range: Place
- Thuộc tính hasCity: thuộc tính con của hasPlace.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: Thesis
⊔
foaf: Agent
Range: City
- Thuộc tính hasContactInformation:
OWL Type: ObjectProperty
Domain: foaf:Agent
Range: ContactInformation
- Thuộc tính hasInternetAddress: thuộc tính con của hasContactInformation.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: foaf:Agent
Range: InternetAddress
- Thuộc tính hasWebPage: thuộc tính con của hasInternetAddress.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: foaf:Agent

Domain: foaf:Agent
Range: Fax
- Thuộc tính hasPostalAddress: thuộc tính con của hasContactInformation.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: foaf:Agent
Range: PostalAddress
- Thuộc tính hasResourceType:
OWLType:ObjectProperty
Domain: InformationResource
Range: ResourceType
- Thuộc tính hasContributor: người chịu trách nhiệm xây dựng nội dung tài
nguyên nhưng không phải là tác giả.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: InformationResource
Range: foaf:Agent
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 19
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
- Thuộc tính hasSource: tương đương với thuộc tính dc:source.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: InformationResource
Range: InformationResource
- Thuộc tính hasLanguage:
OWLType: ObjectProperty
Domain:InformationResource
Range:Languge
- Thuộc tính hasOwner: mô tả cá nhân, tổ chức sở hữu bản quyền.
OWL Type: ObjectProperty
Domain: Copyright
Range: foaf:Agent

OWL Type: ObjectProperty
- Thuộc tính hasAuthor: thuộc tính con của hasHumanCreator.
OWL Type: ObjectProperty
- Thuộc tính hasCopyright:
OWL Type: ObjectProperty
Domain: InformationResource
Range: Copyright
- Thuộc tính isPartOf: mô tả mối quan hệ giữa các thành phần của một bộ sưu tập
hoặc giữa các bộ sưu tập.
OWL Type: ObjectProperty
Hình 2. Các định nghĩa thuộc tính trong SemLib Ontology
Tất cả các thông tin về các tài nguyên thư viện, thông tin cá nhân được tổ chức một
cách có ngữ nghĩa trong SemLib Ontology. SemLib Ontology đã đưa ra một số khái
niệm và thuộc tính trong hệ thống thư viện, định nghĩa và mô tả mối quan hệ giữa các
khái niệm đó như thế nào. Ngoài mô tả các tài nguyên trong thư viện, SemLib Ontology
còn sử dụng siêu dữ liệu FOAF, một mạng liên kết các người sử dụng, để quản lý
profile cá nhân, cung cấp một bộ từ vựng (ontology) cơ bản để mô tả thông tin về con
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 21
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
người, nhóm, tổ chức, …
Hình 3. SemLib Ontology cho Thư viện điện t
ử
4. Kho chứa ontology
Sau khi tạo ra, các ontology và phần ngữ nghĩa phải được lưu trữ vào kho chứa.
Những kho chứa này thực chất là cơ sở dữ liệu cho phép lưu các mô tả trên ngôn ngữ
RDFS hay OWL,… và cho phép biến đổi câu truy vấn trên ngôn ngữ này thành câu truy
vấn SQL. Những kho chứa điển hình là Sesame và Jena.
Tôi cũng đã mô tả một số bản ghi SemLib Ontology được biểu diễn có ngữ
nghĩa ở dạng RDF.

</sl:hasTitle>
<sl:hasCreator>Landskroner, Ronald A.</sl:hasCreator>
<sl:hasResourceType>text</sl:hasResourceType >
<sl:hasPublisher>Wiley, ;</sl:hasPublisher>
<sl:hasCity>New York</sl:hasCity >
<sl:hasDate>c2002.</ sl:hasDate>
<sl:hasLanguage > English.</sl:hasLanguage>
<sl:hasSubject>Nonprofit organizations</sl:hasSubject>
<sl:hasWebPage> http: /

/www.loc.gov/catdir/bios/wiley042/2001045384
.html
</sl:hasWebPage>
</rdf:Description>
-<rdf:Description>
<sl:hasTitle>Designing rules for demand-driven rural investment funds : the
LatinAmerican experience /</sl:hasTitle>
<sl:hasCreator>Wiens, Thomas B.</sl:hasCreator>
<sl:hasCreator>Guadagni, Maurizio.</sl:hasCreator>
<sl:hasResourceType>text</sl:hasResourceType>
<sl:hasPublisher>World Bank,</sl:hasPublisher>
<sl:hasCity>Washington, D.C.</sl:hasCity >
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 23
HVTH: Mạc Thị Biên
Môn học: Biểu diễn tri thức và ứng dụng
<sl:hasDate>c1998.</sl:hasDate>
<sl:hasLanguage > English.</sl:hasLanguage>
<sl:hasNote>Includes bibliographical references (p. 68-
69).</sl:hasNote>
<sl:hasSubject>Rural development projects</sl:hasSubject>

<sl:hasNote>Includes bibliographical references (p. R1-R43) and
index.</sl:hasNote>
<sl:hasSubject>Developmental psychology</sl:hasSubject>
</rdf:Description>
-<rdf:Description>
<sl:hasTitle>Wireless mobile networking with ANSI-41 /
</sl:hasTitle>
<sl:hasCreator>Gallagher, Michael D.</sl:hasCreator>
<sl:hasCreator>Snyder, Randall A.</sl:hasCreator>
<sl:hasCreator>Gallagher, Michael D. Mobile telecommunications networking
with IS-41.</sl:hasCreator>
<sl:hasResourceType>text</sl:hasResourceType>
<sl:hasPublisher>McGraw-Hill,</sl:hasPublisher>
<sl:hasCity>New York</sl:hasCity>
<sl:hasDate>c2001.</sl:hasDate>
<sl:hasLanguage> English.</sl:hasLanguage>
<sl:Note>Includes bibliographical references and index.</sl:Note>
<sl:hasSubject>Personal communication service systems.</sl:hasSubject>
<sl:hasSubject>Mobile communication systems.</sl:hasSubject>
</rdf:Description>
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Trang 25
HVTH: Mạc Thị Biên