Role理论是Hozo本体建模理论的核心基础,它认为客观世界充满了角色,如教师、学生、管理员、普通用户等。Role理论模型中的几个重要概念如下:

(1)Context:上下文环境。它是角色的依存空间,是一个整体概念,包括实例和关系。

(2)Potential Player:具备充当角色能力的个体的概念集合。

(3)Role-concept:是特定上下文中的概念,它的实例通常由其他个体来扮演。

(4)Role-holder:已经成功扮演了某个角色的个体。

例如,鲨鱼是海洋中的捕食者,在捕食行为这个Context中,存在一个Potential Player的个体(某条捕食的鲨鱼),扮演了捕食者这个角色,那么这条鲨鱼就是一个Role-holder,如图1所示:

图1

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	图1 海洋生态环境中的捕食者角色

图1中上半部分是类级别的概念,下半部分是实例级别的概念。

在Hozo中,用长方形表示概念(或类)。每一个概念节点由“whole-concept”和“part concept”组成,其中“part concept”是“whole-concept”的组成部分或属性。每个“part concept”有三个组成元素:Role-concept、Class-constraint和Role-holder。“whole-concept”和“part concept”之间用关系连接,如“p/o”表示part-of关系,“a/o”表示attribute-of关系。一个概念节点的组成如图2(a)所示,图1中描述的捕食现象中捕食者和被捕食者两种角色在Hozo中的表示如图2(b)所示:

图2

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	图2 捕食概念节点的Hozo表示

海洋生态知识本体关注的是海洋生态因子在概念层次上的知识表示和共享。海洋生态系统中存在各种各样的角色,而且这些角色之间的相互关系和作用是动态变化的。本文借鉴数据、信息和知识金字塔模型^{[ 16]}和可持续科学参考模型^{[ 17]},提出基于本体的知识管理模型,如图3所示:

图3

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	图3 海洋生态知识管理模型

图3中,各层的功能描述如下:

(1)数据层:存储海洋生态领域的文献资料、观测数据等,数据形式有文档、网页、数据库、图表等。

(2)元数据层:提供描述数据层的数据,通过对数据层进行分析和抽象,给出有关数据存储、分类、内容及质量等信息,有助于用户了解数据并根据实际需求做出正确的判断。目前,国际上海洋元数据并没有统一的标准,比较典型的有国际海洋资料和信息交换组织的MEDI^{[ 18]}、海洋气候学小组的ODAS^{[ 19]}、欧洲的EDIOS^{[ 20]}以及我国的WDC-D^{[ 21]}等。在参考海洋测绘信息元数据^{[ 22]}基础上,将海洋生态元数据结构定义为以下9个要素:中文名称、英文名称、缩写、标识码、数据类型、定义、性质、最大出现次数、值域。

(3)本体层:存储解释和理解元数据的本体,用来描述海洋生态系统中的概念、属性关系、公理及实例,其中关系包括概念的层次关系,概念之间的关系以及属性之间的关系。本体的存储格式为OWL文档和数据库两种形式。

(4)推理层:利用描述逻辑提供形式化表示,实现本体推理。描述逻辑由概念、角色和个体组成,复杂概念和角色可以通过简单概念和角色进行描述。

(5)服务层:在推理层的基础上,面向上层用户提供知识服务,如语义信息检索、海洋环境评测等。

以上各层中,自下向上逐层细化,下层为上层提供服务,上层的应用需求驱动着下层的开发和完善。

目前,本体构建方法有很多,如TOVE法^{[ 23]}、Methontology法^{[ 24]}、骨架法^{[ 25]}、KACTUS法^{[ 26]}、SENSUS法^{[ 27]}、IDEF5法^{[ 28]}和七步法^{[ 29]}等。在实际的本体构建过程中,可以综合运用多种方法。文献[30]简述了海洋生态本体的开发步骤,完善后如下:

(1)确定本体的领域和范围

海洋生态系统是海洋中由生物群落及其环境相互作用所构成的自然系统,按海区划分可分为:海岸带生态系统、岛屿生态系统、浅海生态系统、外海和大洋生态系统^{[ 31]}。本体描述的是海洋生态领域,范围限定在海岸带生态系统,涉及海洋分区、海洋环境、海洋生物群落、能量流动和物质循环等方面的知识。

本体开发目的是针对海洋生态领域,建立计算机能够理解的知识共享和管理体系,为海洋科学研究与合作提供一个支撑平台,为保护海洋生态环境和危机管理起到积极的作用。

本体潜在用户为海洋生态领域的专家学者、相关政府部门和科研人员、海洋生态爱好者以及海洋生态环保人士。

本体应用途径是借助海洋生态本体,可以提高涉海领域的信息检索效率,并辅助进行海洋环境评测和灾害预警。

(2)获取海洋生态知识

海洋生态知识描述的是海洋生物之间及海洋生物与其所处的海洋环境之间的相互作用关系。目前被广泛接受的一种知识分类方法是Polanyi的二分法,将知识分为显性知识和隐性知识^{[ 32]}。海洋生态的显性知识主要通过权威的教科书、海洋生态词典、研究报告、科技论文、数据库、网络资源等途径获得,隐性知识主要通过与海洋生态领域的学者及专家交流讨论,提问及解答等途径获取。利用知识地图^{[ 33]}作为知识管理工具实现隐性知识显性化,也可采用思维导图进行知识梳理。有海洋科学专业的研究生参与项目的讨论与研发,这一阶段是整理海洋生态的知识点,提炼出关键性词汇和术语,阶段性的研究成果由海洋生态专家进行评价和指导。

(3)术语分类及概念化

术语分类及概念化往往需要专家学者的隐性知识,如术语的筛选及术语关系的确定等。为便于准确获取概念,开发了B/S结构的海洋生态术语管理系统,如图4所示:

图4

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	图4 海洋生态术语管理系统

系统中的术语来源于《海洋生态学》、《英汉汉英海洋生态学词汇》和海洋生态科技文献中提取的关键词。海洋生态术语及词汇往往在含义上存在重复或交叉,需要对其进行归并和归类,即将同义词放在一起,找出同一个概念的所有不同术语,用same-as关系表示;含义交叉的术语需要抽象出它们的上位概念,将它们作为上位概念的子概念或实例,分别用is-a或instance-of关系表示;具有包含关系的术语分别找出整体概念和部分概念,用part-of关系表示;部分术语描述了另一些术语的特征,则前者为后者的属性,用attribute-of关系表示。系统中的术语分类由海洋科学专业研究生划分,术语由项目组其他成员添加到相应的术语类别中。添加的术语及术语关系主要由海洋科学专业研究生进行审核、修改或删除,海洋生态专家辅以指导和确认。术语概念化主要基于术语管理系统实现,考虑到本体复用,概念还可以从SWEET、MMI、Geo-Ontology等相关本体中抽取。这些概念反映了海洋生态知识点及其关系,用框架表示法^{[ 34]}进行描述。这一阶段是确定海洋生态领域的概念及其属性,并明确它们之间的关系。

(4)本体编辑

图2所示的Hozo表示形式是基于框架表示法,因此,将步骤(3)获取的知识表示框架用Hozo进行编辑,完成本体的构建。概念及其属性、概念层次、概念间关系的添加主要通过Hozo API编程实现,辅以人工验证和修改,属性之间的关系则主要通过人工添加。Hozo编辑的本体可以方便地转化为OWL格式,利用Jena API^{[ 35]}存入关系数据库。这一阶段是完成海洋生态的知识表示和存储。

(5)本体的评价和完善

海洋生态本体初具规模后,可以通过推理机制进行自动评价;另外,还需要在海洋生态专家的帮助下,对所构建的本体进行人工评价和分析,并针对评价及分析结果,扩充和完善本体。

本体构建是一个螺旋上升、不断迭代、逐步完善的过程。一般情况下,本体的构建需要迭代多次才能达到一个合适的层次。海洋生态知识本体片段如图5所示:

图5

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	图5 海洋生态知识本体片段

本体在很多领域都有广泛的应用,尤其是在信息检索方面,本体概念之间的关系可以挖掘隐含知识,引入本体可以提高检索的查全率和查准率。文献[36]详述了基于海洋知识本体的优化信息检索系统OASIS,其系统结构如图6所示:

图6

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	图6 OASIS系统结构图6中,各组件功能如下:

(1)Ocean Portal组件提供查询界面,方便用户输入检索关键字并返回最终的检索结果。

(2)Marine Ecological Ontology组件存储海洋生态知识本体,通过本体对查询关键字进行语义扩展。

(3)Query Optimizer组件接收来自Ocean Portal的用户查询,并利用Marine Ecological Ontology提供的本体进行语义扩展。通过本体推理将得到与查询关键字相关联的其他概念,这些概念进行整合和优化后形成新的查询条件,将其重定向到Web搜索引擎进行检索。整合后的检索结果通过Ocean Portal组件显示给用户。文献[36]的实验结果表明,OASIS系统可以有效提高涉海信息检索的效率。

重量级海洋生态本体需要不断丰富本体概念及其属性、概念间以及属性间的关系并对其进行形式化描述,为实现本体推理提供基础。现以甲藻(Dinoflagellate)为例推理由于赤潮(Red Tide)而引起的鱼类死亡问题。

首先,定义如下前提:

morethan(nutrient,upper_limit):表示营养物质超过最高极限值;

morethan(dinoflagellate,upper_limit):表示甲藻数量超过最高极限值;

eat(consumer,dinoflagellate):表示消费者摄食甲藻;

lessthan(consumer,lower_limit):表示消费者数量低于最低极限值;

decompose(decomposer,dinoflagllate):表示分解者分解甲藻;

need(fish,O₂):表示鱼类生存需要氧气。

相应的推理规则如下:

morethan(nutrient,upper_limit)∧eat(comsumer,dinoflagellate)

∧lessthan(consumer,upper_limit)→red tide

利用本体查询语言SPARQL^{[ 37]},在海洋生态本体中查询甲藻的消费者和分解者。查询条件为:

SELECT?x?y

WHERE{

{?x ocean:eat ?name}

UNION

{?y ocean:decompose ?name}

FILTER(?name="dinoflagellate")

}

得到的查询结果为:

paracalanus_crassirostris eat dinoflagellate,calanus_sinicus eat dinoflagellate,...bacterium decompose dinoflagellate

推理过程如下:

morethan(nutrient,upper_limit)∧lessthan(calanus_sinicus,lower_limit)∧lessthan(paracalanus_crassirostris,lower_limit)→red tide

decompose(bacterium,dinoflagellate)∧morethan(dinoflagellate,upper_limit)→lessthan(O₂,lower_limit)

lessthan(O₂,lower_limit)∧need(fish,O₂)→increasing fish death

本研究拟将OASIS系统构造成类似Google的综合性平台,因此,主要的知识应用均添加在OASIS系统中。重量级海洋生态知识本体的推理功能可以为海洋自然灾害如赤潮、藻华等提供辅助灾害预警及灾害处理的决策支持。在OASIS系统中嵌入海洋环境测评及灾害预警功能,其界面如图7所示:

图7

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	图7 海洋环境评测功能