Thuật toán mới về so khớp ontology

dụ phương pháp tương đồng về chuỗi (tiền tố, hậu tố, chỉnh sửa khoảng cách) bằng cách dựa trên chuỗi, các kỹ thuật dựa trên ràng buộc. Trong khi đó, một số ngữ nghĩa tương ứng có Hth c r ( r s 2 a c h c b c c c l uỳnh Nhứt Phát, ể thực hiện b ách sử dụng c Khung iêng lẻ. 3. Quá Description L Cuối cù ecall. Với OM o khớp riêng . Các kỹ thu ) Ngưỡng Ngưỡng hỉnh sửa của ai thực thể là húng tôi phải ) Kết hợp độ Mỗi cô huẩn hoá trướ • Thuật Độ tin ho một công • Phươ Độ đo t ) So khớp ng OMRea ogic mô tả (D Hoàng Hữu Hạn ằng cách sử hiến lược cụ ứng dụng sẽ h trình suy di ogic), trong đ ng, chúng tôi Reasoner, kh lẻ bao gồm Ed ật sử dụng cụ rất cần thiết “book” và “b tương đồng ( điều chỉnh cô đo tin cậy ng cụ so khớp c khi kết hợp toán tổng hợ cậy có thể đư cụ so khớp k simሺeଵ ng pháp cực đ in cậy cực đạ sim(e1 ữ nghĩa soner sử dụn L - Descriptio h, Phan Công Vi dụng từ điển thể. ỗ trợ về việc ễn: ngữ ngh ó các tương đ đánh giá các ung ứng dụn itDistance và Hìn Hình 6. M thể đối với nhiều ooklet” là 3/7 với độ do tin ng cụ so khớp riêng lẻ có . OMReasone p trọng số (W ợc tổng hợp b cụ thể và sim , eଶሻ ൌ ∑୬୩ୀଵ ại (Max) i được chọn tr , e2) = max(si g các phương n Logic). nh bên ngoài nh kết hợp các c ĩa tương ứng ồng về từ đượ kết quả dựa g rất linh hoạ WordNet (H h 5. So khớp inh hoạ về các công cụ so k (tức là, các đ cậy 0.57); ng thông qua n thể tạo ra các r bao gồm cá eightSum) ằng thuật toá k(e1, e2) là độ w୩ ൈ sim୩ሺe ong số n công m1(e1, e2), pháp so khớp ư WordNet. ông cụ đối sán có thể đượ c sinh ra ở bư vào các đối s t đối với các ình 5). ontology trong công cụ so khớ hớp (đặc biệt ộ đo tin cậy t ược lại nếu ng gưỡng. độ đo tin cậy c chiến lược li n tương đồng tin cậy của s ଵ, eଶሻ, trong đ cụ so khớp ( , simn(e1, e2 ngữ nghĩa n Sau đó, nhiều h, tạo điều ki c suy diễn b ớc 2 được xe ánh liên quan công cụ so kh OMReasoner p trong OMRea là cú pháp) v ương đồng là ưỡng là 0.6, tương ứng. nh hoạt sau đ về trọng số ( ự tương đồng ó ∑ w୩୬୩ୀଵ ൌ công thức 2). )) hư công cụ so kết quả so k ện thuận lợi c ằng cách sử m là đầu vào. , và tính toán ớp riêng lẻ. H soner ề sự tương đồ 1-3/7=0.57). thì chúng khô Tất cả các độ ây để kết hợp công thức 1), . 1.0 khớp WordN hớp được kết ho các công dụng logic hai độ đo: pr iện nay, nhiề ng. Ví dụ, kh Nếu ngưỡng ng tương đồn đo tin cậy nà các kết quả đ trong đó wk et và việc su 703 hợp bằng cụ so khớp mô tả DL ecision và u công cụ oảng cách là 0.55, thì g. Vì vậy, y sẽ được ối sánh: là trọng số (1) (2) y diễn bởi 7m đ b s p B p W 1 đ đ n p c n = 2 th ( 3 V n đ q ( k th C 04 WordN ột từ hay cụm ược tính toán ên ngoài như OMRea o khớp ontolo hiên bản này, . Kết quả củ Trong p hương pháp: indows Serv . Phương ph Với phư ược thay đổi ịnh danh với goài. Trong n hân cấp. Tron ho phép hoán gưỡng của W 0.95, τed = 0. . Phương ph Tập dữ ống của chú τwd = 0.9, τed = . Phương ph Phương ới phương p hau. Trong nh Trước h ược dịch sẽ đ uả. Chúng tôi τwd = 0.8, τed = ém hơn so vớ iết kế tốt để Để chọ onference. T et là một cơ s từ) của các với các thuật WordNet để soner sử dụn gy. Tuy nhiê khả năng suy a OMReason hần này, chú Benchmark, er 2008 R2 S áp Benchmark ơng pháp này để thay thế cá các tên khác t hóm 2 có các g nhóm 3 cá vị của các t ordNet, τed: n 9; S = Max). áp Conferenc liệu tin cậy b ng tôi theo ph 0.8; S = Ma áp MultiFarm pháp MultiF háp này, các óm 2 các đối ết, chúng tôi ưa vào các cô điều chỉnh cô 0.6; S = Ma i các đối sán so khớp với c n ngưỡng tốt uy nhiên, chú ở dữ liệu điệ từ được sắp ngữ ràng bu đạt được sự tư g logic mô tả n, khả năng s diễn được bỏ er theo từng p ng tôi trình bà Conference v tandard với bộ , các ontolog c nhãn hoặc đ heo một quy ontology thu c ontology đư ừ có chiều d gưỡng của Ed Các kết quả đ Bảng e ao gồm các o ương pháp C x). Bản arm bao gồm ontology có sánh ontolog sử dụng từ đ ng cụ so khớ ng cụ của ch x), trong đó c h ontology tr ác ontology k Bả hơn, chúng ng tôi vẫn sử n tử về từ vựn xếp tạo thành ộc về nghĩa c ơng ứng về n DL được cun uy diễn mất n qua. hương pháp y các kết quả à MultiFarm. vi xử lý Inte y có thể được ịnh danh về ước đặt tên cụ hẹp hệ thống ợc thách thứ ài cụ thể. Ch itDitance) và ạt được từ OM Bảng 3. Phâ 4. Các kết qủa ntology thực onference. C g 5. Kết quả đạ một tập con thể được chia y đều khác nh iển để dịch c p bằng cách s úng tôi bằng c ho thấy các đ ong nhóm 1. hác là vì chún ng 6. Các kết q tôi so sánh dụng chiến g tiếng Anh, các bộ từ đồ ủa WordNet. gữ nghĩa. g cấp bởi Jen hiều thời gian thực hiện đạt được từ O Các thử ngh l Core i5 chạy chia thành 3 chúng. Sự tha thể, một tên phân cấp, mở c lớn nhất về úng tôi điều c kết hợp chiến Reasoner the n loại theo chu đạt được theo B tế. Chúng tôi ác kết quả đạt t được theo Co của tập dữ liệ thành 2 loại au. ác ngôn ngữ ử dụng chiến ách sử dụng ộ đo F-Measu Chúng tôi thấ g được viết b uả đối với Mu các kết quả ( lược về phươ THU trong đó các ng nghĩa. Cá Công cụ so k a. OMReason và chỉ góp m MReasoner v iệm được tiến ở 2.8 Ghz và loại (Bảng 3) y đổi này bao ngẫu nhiên, m rộng hệ thốn đối sánh onto hỉnh công cụ lược S, sau đ o Benchmark ẩn 2014 enchmark 201 sử dụng chiến được từ OM nference 2014 u kết hợp, đư . Trong nhóm khác nhau sa lược Max. Cu ngưỡng và cá res của các đ y rằng những ằng các ngôn ltiFarm 2014 Bảng 7) trên ng pháp Max ẬT TOÁN MỚI nghĩa khác n c quan hệ giữ hớp riêng lẻ n er bao gồm c ột phần nhỏ ới OAEI 201 hành trên m 16 GB RAM . Trong nhóm gồm việc tha ột tên sai ch g phân cấp h logy. Ở đây bằng cách s ó nhận được được tóm tắ 4 lược kết hợp Reasoner đượ ợc dịch với tá 1 các đối sá ng tiếng Anh ối cùng chún c kết quả có t ối sánh ontol lý do mà OM ngữ hoàn toàn một số ngư để thực hiện VỀ SO KHỚP O hau (các nghĩ a các thực th ày sử dụng m ác luật suy di cho các kết q 4. Nó thực hi ột máy tính . 1, thông tin y thế các nhã ính tả hoặc m oặc tất cả đều các nhãn đượ ử dụng ngưỡ các kết quả t t trong Bảng 4 để thực thi c c tóm tắt tro m ngôn ngữ nh ontology . Sau đó, tiến g tôi nhận đư hể hiển thị tro ogy ở nhóm 2 Reasoner k khác nhau. ỡng theo phư công cụ của NTOLOGY a có thể là ể ontology ột từ điển ễn về việc uả. Trong ện theo ba đang chạy từ vựng đã n hoặc các ột từ nước không có c trộn sao ng T (τwd: ốt hơn (τwd . ông cụ hệ ng Bảng 5 khác nhau. đều giống g Anh đã ợc các kết ng Bảng 6 là rõ ràng hông được ơng pháp chúng tôi. HT m d M C 1 từ đ 2 c từ m m th đ c s c tư c tr th m m o uỳnh Nhứt Phát, ừ các kết qu easure = 0.6 ụng phương ultiFarm. . Nhận xét c . Thảo luận v Thực h các công cụ ược liệt kê nh a) Áp dụ trên tr b) Thêm trước c) Lấy c d) Xem e) Một v hiện n . Đề xuất cá Chúng a) Làm p được b) Tính c) Tìm c d) Tìm c e) Cải th f) Bao g Trong b ủa các ontolo vựng, cấu t ột phép đo m iêu tả, được ực thể. Tron ược đặt tên, c ấu trúc các on ánh chúng vớ ận của nút đó ơng đồng về ách áp dụng b ung bình có t ử nghiệm ch ột số hệ thốn easre tốt hơn ntology theo Hoàng Hữu Hạn ả, chúng tôi 47). Vì vậy m pháp Confer B hung ề cách thức đ iện việc suy d so khớp riên ư sau: ng nhiều chi ọng số. một số tiền x khi đưa vào c ác nhận xét v xét lại việc sử ấn đề khác tr ay. Và chúng c biện pháp m tôi thấy rằng O hong phú cá các khái niệm đến sự phân c ác từ đồng ng ác từ điển ng iện thuật toán ồm nhiều côn ài báo này ch gy đã cho dựa rúc, và tổ hợp ới về sự tươn chuyển đổi và g giai đoạn đ ác thuộc tính tology, chúng i nhau dựa trê và các lân c cấu trúc đượ a thao tác đư rọng số của c uẩn của OAE g đã tham gi . Ngoài ra, ba phương ph h, Phan Công Vi thấy rằng khi à chúng tôi ence, chúng ảng 7. So sánh ể cải thiện hệ iễn dựa trên c g lẻ sẽ nâng c ến lược linh h ử lý (Hình 6 ác công cụ đố à thông tin về dụng giá trị n ong công cụ tôi sẽ cải thiệ ới MReasoner c từ điển ngữ ngữ nghĩa to ấp các khái ni hĩa theo phươ ôn ngữ khác n của một số c g cụ so khớp úng tôi trình trên thông ti . Đối với việ g đồng, tron cho vào một ầu tiên, chún đối tượng và tôi tạo ra mộ n mạng lưới ận của các lâ c tính bằng cá ợc mô tả trong ác kết quả về I-08 và có cá a vào tổ chúc chúng tôi trìn áp: Benchma nh ngưỡng τwd sử dụng ngưỡ tôi nhận đư kết quả với cá thống đề xuấ ác tương ứng ao các kết qu oạt hơn tron ), chẳng hạn n i sánh. nhãn của ont gưỡng thích của chúng tô n nó trong tư có thể cải tiến nghĩa vì Wor àn diện. ệm ngữ nghĩa ng pháp kết h hau cho Mult ông cụ đối sá khác nhau. VII. bày thuật toá n về từ vựng c xác định sự g đó các thôn túi từ, sau đ g tôi thu đượ các thuộc tín t mạng lưới của chúng. M n cận đó đồn ch so sánh cá phần III mụ từ vựng và c c kết quả khả OAEI-08 và h bày thêm rk, Conferenc = 0.9, τed = 0 ng τwd = 0.9 ợc các ngưỡ c ngưỡng khác t về từ là rất k ả của chúng t g việc kết hợp hư loại bỏ đặ ology để tính hợp để tối ưu i là bỏ qua th ơng lai. rất nhiều. M dNet không p thay vì chỉ tí ợp. iFarm. nh. KẾT LUẬN n so khớp on và cấu trúc củ tương đồng g tin về từ vự ó chúng được c ba ma trận t h dữ liệu của cho mỗi nút tr ỗi mạng lưới g thời được th c mảng này. c B. Cuối cùn ấu trúc. Chún quan. Ngoài như trong Bả các kết quả c e và MultiFa .8, công cụ , τed = 0.8 the ng tốt hơn s nhau của Confe hó khăn, vì v ôi. Một số cá nhiều công c tính cụ thể toán, cá biệt k hóa độ chính ông tin về cấ ột số cách mớ hải là một từ nh đến tất cả tology tìm ra a chúng. Thu về từ vựng gi ng của mỗi th sử dụng cho ương đồng v hai ontology ong ontology của mỗi nút đ ể hiện bởi m Sau khi tạo ra g, trong giai đ g tôi đã thực ra chúng tôi ng 2 cho thấy ủa hệ thống rm. Chiến lượ của chúng tô o phương ph o với phươn rence 2014 ậy các kết qu ch để cải thiệ cụ so khớp th (ví dụ, '-', '_' hi tên của kh xác. u trúc bao gồ i được đề xuấ điển chuyên n các khái niệm sự tương đồn ật toán này th ữa các thực t ực thể, chẳn việc tìm kiếm ề từ vựng bằn . Trong giai đ nguồn và ont ược tạo ra bằ ột mảng hai ma trận này oạn thứ ba, c hiện thuật toá so sánh thuật thuật toán củ OMReasoner c kết hợp của i thực hiện tố áp Conferenc g pháp Benc ả chính xác đ n công cụ của ay vì chỉ tổn ) hoặc tách cá ái niệm này là m ontology ở t như sau: ghiệp, nó kh và thuộc tính g trong số cá ực hiện ở ba hể, chúng tôi g hạn như nh sự tương đồ g cách so sá oạn thứ hai, ology đích và ng cách sử dụ chiều. Ma trậ , nó được cải húng tôi tính n của chúng toán của chú a chúng tôi c cho việc đố nhiều công c 705 t nhất (F- e. Việc sử hmark và ược đưa ra chúng tôi g hợp dựa c từ ghép, vô nghĩa. giai đoạn ông thể có . c thực thể giai đoạn: giới thiệu ãn hoặc sự ng của các nh các lớp để so sánh sau đó so ng các lân n khởi tạo thiện bằng toán giá trị tôi trên bộ ng tôi với ó độ đo f- i sánh các ụ so khớp 706 THUẬT TOÁN MỚI VỀ SO KHỚP ONTOLOGY riêng lẻ và sự suy diễn logic mô tả DL bao hàm cả trong cách tiếp cận của chúng tôi. Các kết quả đạt được chúng tôi thấy vẫn chưa thỏa mãn và sẽ tiếp tục cải tiến nó trong tương lai. VIII. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] N. Arch-Int and P. Sophatsathit, A semantic information gathering approach for heterogeneous information sources on WWW, Journal of Information Science 29 (2003) 357–374. [2] M. Ehrig and J. Euzenat. Relaxed precision and recall for ontology matching, K-Cap 2005 Workshop on Integrating Ontologies2005 (Banff, Alberta, Canada) 25–32. [3] L. S. Xiao and R. Ellen, Automated schema mapping techniques: an exploratory study, Research Letters Information Science4 (2003) 113–136. [4] W. Cohen, P. Ravikumar and S. Fienberg, A comparison of string metrics for matching names and records, Proceedings of the Workshop on Data Cleaning and Object Consolidation at the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)(2003). [5] A. Alasoud, V. Haarslev and N. Shiri, An empirical comparison of ontology matching techniques, Journal of Information Science35(4) (2009) 379–397. [6] V. I. Levenshtein, Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals, Soviet Physics Doklady10 (1966) 707–710. [7] G. A. Miller, WordNet: A lexical database for english, Communications of the ACM38 (1995) 39–41. [8] P. Bouquet, L. Serafini and S. Zanobini, Peer-to-peer semantic coordination, Journal of Web Semantics 2(1) (2004) 81–97. [9] G. Pirro, A semantic similarity metric combining features and intrinsic information content, Journal of Data and Knowledge Engineering 68 (2009) 1289–1308. [10] A. Maedche and S. Staab, Measuring similarity between ontologies, In Proceedings of the International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management(2002) 251–263. [11] Rahm, E. and Bernstein, P.: A survey of approaches to automatic schema matching. The VLDB Journal, ,10(4): 334--350(2001). [12] Shvaiko, P. and Euzenat, J.: A survey of schema-based matching approaches. Journal on Data Semantics (JoDS) IV, 146--171(2005). [13] Kalfoglou, Y. and Schorlemmer, M.: Ontology mapping: the state of the art. The Knowledge Engineering Review Journal, 18(1):1--31, (2003). A NEW ALGORITHM FOR ONTOLOGY MATCHING Huynh Nhut Phat, Hoang Huu Hanh, Phan Cong Vinh ABSTRACT − Ontology matching is an importance in ontology technology of the Semantic Web with a goal of finding alignments among the entities of given ontologies. Ontology matching is a necessary step for establishing interoperation and knowledge sharing among Semantic Web applications. In this study we present an algorithm and a tool developed based on this algorithm to find correspondences among entities of input ontologies. The proposed algorithm uses a new lexical similarity measure and also utilizes structural information of ontologies to determine their corresponding entities. The lexical similarity measure generates a bag of words for each entity based on its label and description information. The structural approach creates a grid for each node in the ontologies. The combination of lexical and structural approaches creates the similarity matrix between the source and target ontologies. The proposed algorithm was tested on a well known benchmark and also compared to other algorithms presented in the literature. Our experimental results show the proposed algorithm is effective and outperforms other algorithms.