未来的WWW搜索引擎不仅可以用于文本搜索，还应该能够理解网页的内容，执行逻辑推理，实现复杂的搜索查询和渲染结果。确。经创建了语义搜索引擎的概念架构。经讨论了组件及其交互，并且已经证明了概念架构的优越性。天推理引擎的问题在于它们不支持强大的知识库。此，该功能仅限于代码验证。里提出的问题架构没有这个问题，架构推理引擎有一个完整的知识库。外，使用W3C推荐的OWL语言，语言规范化问题也得到了解决。键词：本体;推理机;语义搜索引擎; CLC编号：TN911-34; TP391文献标识码：A文章编号：1004-373X（2011）24-0090-03基于本体的语义搜索引擎概念架构黄海（盐城市技术卫生学院，盐城224005） ）总结：未来的WWW搜索引擎不仅可以用于文本搜索，还可以用于理解Web内容，进行逻辑推理和执行复杂搜索。索引擎的上下文架构概念语义搜索已经建立。文介绍了概念架构的构建块及其交互过程。过与传统语义搜索引擎的比较来证明概念架构的优越性。理引擎的当前问题是它不支持强大的知识库。此，其功能在代码检查中受到限制。
文档中提到的概念架构没有这样的问题，因为推理引擎架构具有完整的知识库。用W3C推荐的OWL语言，实现了语言标准化。键词：本体;架构简介本体是一种形式化的工具，它以清晰明确的方式定义概念之间的概念和关系，并促进知识共享。是语义Web的主要工具。种领域中严格语义的概念及其相互关系可以通过本体语言的本体来定义。源描述框架（RDF）是数据的数据库，即元数据，它是描述和使用数据的方法。RDF确保Web上应用程序之间交换的信息的互操作性。RDF的主要目标是通过支持元数据语义的描述和它们之间的互操作性以及知识的发现来解决因特网上信息的语义，可理解性和可处理性。于推理。1-3]。OWL本体描述语言是W3C提出的基于RDF（S）和DAML + OIL的Web本体描述语言，其基本原理是向后兼容RDF语义（ S）并基于第一顺序扩展形式描述的逻辑。义框架描述了逻辑系统，并提供了比RDF（S）[4]更丰富的属性和类描述。WWW成立以来，其覆盖范围迅速扩大。于它们的大小，普通用户很难找到他们需要的信息，因此依赖于搜索引擎。是，支持文本搜索的搜索引擎可以帮助用户找到相关的术语，但实际上他们对术语的含义和它们之间的关系更不清楚。着自然语言的多义和多语言的增加，这个问题变得更加严重。如，当我们给出搜索术语“计算机频道”来查询计算领域中“频道”的概念时，最常用的搜索引擎Google并不理解“频道”的含义它可以理解为任何类型的管道。烟设备等只有当Google了解这两个术语之间的关系时，它才能准确地检索所需的页面[5]。是“语义搜索引擎”的作用。义Web时代的语义搜索引擎（SSE）是语义技术的最直接应用。
从单词和网络资源表示的语义级别识别和处理用户检索请求。户查询表达的语义标注和语义处理为自然语言提供了语义逻辑关系，可以在网络环境中进行扩展和高效的语义推理，从而使用户能够找到更多容易恢复。统上，通过选择不同的搜索字符串可以改进一些搜索，但它们有点复杂。们来看一个稍微复杂的例子吧。设有人想查找去年在互联网上发表文章的所有中文教师的名字，传统的搜索引擎无法解决这些简单的问题。义Web可以成功执行上述查询条件或更复杂的查询。义Web基于将表单与内容相关联的能力。国内外对语义搜索引擎进行的研究中，保留了两个关键点：其中一个必须关注自然语言处理技术，如机器翻译，语义理解，人机对话等研究，另一个是要注意本体论在语义研究中的应用[2-7]。然语言处理和本体技术尚未完全打破。Ontology是一种语义描述工具，可以为概念引擎规范化和概念关联分析提供支持。基于本体的语义搜索引擎中，本体是潜在的概念。合，自然语言理解和本体技术的作用存在于许多语义搜索引擎中，并侧重于本体支持的语义搜索引擎。义互操作语义是一个或一系列字形及其相互关系的含义。为软件组件之间的信息传输提供了解释性框架，为用户和计算机程序之间提供了桥梁。
Uschold为语义层次分类提供了一个实用的框架，然后定义了分布式软件体系结构中组件之间信息交换的形式语义。种语义定义如下：现实世界的语义自然语言的语义，例如本文传达的语义或通过听写传递的语义。型的理论语义依赖于关系结构模型的元素之间的关系，例如父类和子类之间的关系。为属性映射到一组值提供了形式约束。理的语义基于一系列公理或其他形式规则，包括一系列术语，它们的含义及其关系，在形式逻辑理论中表达。另一个角度来看，语义也可以分为模糊语义和显式语义。式语义可以正式或非正式表达，提供人或机器的信息处理服务[6-7]。体分类如图1所示.2语义搜索引擎的概念架构2.1研究现状目前，语义搜索引擎的概念架构研究较少，提出的概念架构是也处于起步阶段，必须实施。这个体系结构中，最重要的组件是推理引擎，它负责搜索查询的主要工作。前，两个主要的推理驱动因素是CWM和Euler。一个是由Tim Berners Lee和Dan Connolly创建的，第二个是由Jos De Roo创建的。个引擎都是为实验目的而创建的，因此缺乏性能指标。们的目的只是执行代码，因此它不能大规模商业化。CWM以Python语言实现并使用RDF。Euler可以使用路径监视来运行Java语言，并且在性能方面优于CWM。而，CWM和Euler都不支持知识库[6]。1语义层次分类另一个值得注意的项目是SHOE（HTML Ontology的简单扩展），它由马里兰大学于2001年创立。于本体论，它主要用于两个领域：IT和粮食安全。是，它有以下缺点：（1）SHOE不是标准。W3C正在努力使语义Web语言标准化。些本体语言已被域工作人员接受并基于XML，而SHOE则基于HTML。（2）它只能在XSB和Parka系统上运行，这是一个单用户系统，不适合在Web上使用。（3）Parka知识库不能分割并适用于系统中只有一个本体的情况，不可能适用于必须推理的语义搜索引擎研究[8]。
天推理引擎的问题在于它们不支持强大的知识库。此，该功能仅限于代码验证。文中提出的概念架构并未提出此问题，因为此架构的推理引擎具有完整的知识库。外，使用W3C推荐的OWL语言解决了语言规范化的问题。2.2语义搜索引擎概念架构的描述设计阶段在软件架构设计中起着非常重要的作用，因为这一步的决定会影响软件的成本和整个周期内系统的性能软件开发。寸较大，这是提高软件最大视角和估算软件开发成本的最重要决策，它决定了软件的方法/约束关系。分析了各种需求之后，本文提出了一个语义搜索引擎的概念架构，如图2所示。
念架构基于组件。
个矩形框表示一个组件，黑色方块表示组件的服务端口，白色方块表示请求端口，箭头表示组件之间的交互。几个要点：（1）本体是以纯文本格式（.OWL或.DAML）创建的。体转换器将其转换为关联的数据库表。（2）用户使用本体解释器来解释包含本体的网页并显示它。（3）Web搜索程序查找由本体解释的网页，将它们添加到本体知识库，并在这些实例上创建知识库。（4）用户通过请求生成器执行搜索请求，并且在预处理之后，
宁波网站优化请求预处理器将请求的结果发送到推理引擎。（5）使用本体数据库和知识库，推理引擎执行逻辑推理并在网页上显示最终查询的结果。2语义搜索引擎概念架构的语义架构：（1）本体解释器。旦构建了本体，就必须根据网页来解释元数据。体解释器从数据库或文本文件中读取本体，允许用户解释其网页。建新网页时，此过程非常简单，但在解释现有网页时变得极其复杂。
页是只读的，其他人创建的网页无法正确访问。
一可行的解决方案是让网页的创建者自己解释。
（2）网络搜索程序。络搜索程序的目的是找到解释的网页。如传统搜索引擎在网页中寻找关键词一样，语义Web搜索程序找到相关概念并在解释的网页中构建知识库。构建的知识库必须提供高性能，可动态修改并且不限制本体的数量。能是多用户环境中最重要的元素，允许数千个用户同时访问数据库。外，知识库还支持添加，修改，删除和合并等操作。（3）查询生成器。户不能使用本体语言进行查询，必须为搜索查询提供直观的工具。索引擎文本框可以为用户提供查询环境和语义搜索。外，Query Builder可以从知识库加载本体，并允许用户输入复杂的查询条件。（4）查询预处理器。求的预处理器具有将请求的条件转换为推理引擎可以理解的表的作用。Smart Query Builder检测拼写错误，并为用户提供解决方案以提高查询的准确性。果推理引擎没有返回给定查询的结果，则将其发送到传统搜索引擎。外，用户可以通过添加“+”，“”和其他符号来提高查询的准确性。（5）推理机。理引擎是整个系统的核心，其最基本的作用是通过逻辑推理从已知的本体知识中吸取新知识。如，第一部分讨论的例子：查询去年在网上发表文章的所有中国教师的姓名。面的查询操作并不像表面那么简单。理引擎首先将查询要求划分为若干独立概念，即名称，中国，教师，出版物，文章，在线和去年。
设本体知识库包含有关这些概念的所有相关知识。后，推理引擎必须首先知道“name”是“person”的属性，并且给定的名称，名字或全名可以是请求的条件; “中国人”是指居住在中国的人，“中国”是指国家。称因此，所有具有“住所”属性且其属性值为“中国”的人都有资格进行查询;各类教职工，教授，副教授，讲师，助教满足“教师”要求;会议纪要，杂志或书籍; “出版物”是指“教师”和“文章”之间的关系。义Web是一种Web技术，年份是衡量时间的标准。旦推理引擎理解了所有术语的含义和关系，它就可以更精确地查询[10]。2.3查询过程搜索查询条件从查询预处理器进入推理引擎。后，他访问知识库，在本体数据库中找到概念性解释。旦他理解了概念的明确解释与搜索术语之间的关系，他就会在知识库中根据逻辑推理寻找匹配，并最终将结果发送给观众。户。果推理引擎找不到匹配项，则将查询发送到传统搜索引擎，并将结果返回给用户。
3结束语本文为语义搜索引擎提出了一个完整的概念架构。论了语义搜索引擎所需的所有组件，讨论的主要主题是推理引擎。提出的概念架构可以克服传统推理引擎的弱点，但必须应用它。
此，下一步是将概念架构应用于用于验证的语义搜索引擎开发过程。考文献[1] ZHUGE H.社会自然思想的语义链接网络[C] //第23届IEEE国际先进信息网络与应用大会论文集。[S. L.]：ANIA，2010：20-23。[2]陈福，张，，李杰等通过本体映射进行服务识别[C] //第33届IEEE国际软件与计算机应用年会论文集，美国西雅图：IEEE ，2009：486-491。[3]李青山，陈平。义Internet的关键技术[J]。算机科学，2002（6）：86-89。[4]甘建厚。于语义Web的通用软件领域知识发现系统研究[J]。
算机应用与软件，2007（4）：67-69。
[5] YOUSEFF L，BUTRICOM，SILVA D.迈向云计算的统一本体[C] //网格计算环境研讨会论文集[S. L.]：GCE，2008：1-10。6] ZHUGE H.语义绑定网络中的社区和新兴语义：发现和学习[J]，IEEE知识与数据工程学报，2009， 21 [6]：785-799。7] BITTNER T，DONNELLY M，SMITH B.地理信息集成的时空本体论[J]，国际地理信息科学期刊，2009，23 （6）：765至798. [8]张有生，陈松乔。于体系结构的软件过程，Petri网模型[J]。型微机系统，2005，26（1）：67-69。9]何克清，何飞，李兵等。向服务的本体的元建模，理论与方法研究[J]。算机学报，2005，28（4）：524-532。10]吴健，吴朝晖，李莹等。于本体和词汇语义相似度的Web服务发现[J]。算机学报，2005，28（4）：595-601。
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