20、基于模式的语义 Web 接口：SWIP 系统解析

基于模式的语义 Web 接口：SWIP 系统解析

1. 引言

在语义 Web 的查询领域，如何高效准确地将用户的自然语言查询转化为可执行的查询是一个关键问题。本文将介绍一种基于模式的语义 Web 接口系统，它通过一系列步骤实现了从用户查询到知识图谱查询的转化，并对查询结果进行排序和展示。

2. 基础数据与映射准备

首先，我们有一些基础的查询元素和对应的知识库元素及信任度信息，如下表所示：
|查询元素|知识库元素|匹配标签|信任度|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|”divorce”|instance of Track Divorce| - |0.95|
|”divorce”|other tracks…| - |0.95|
|”divorce”|instance of Album Divorce| - |0.95|
|”divorce”|other albums…| - |0.95|
|”divorce”|instance of Artist The Divorce| - |0.95|
|”divorce”|prop mm:endDate divorce| - |0.65|
|”divorce”|instance of Album D.I.V.O.R.C.E. / Cuckoo| - |0.60|
|”Madonna”|instance of Track Madonna| - |0.95|
|”Madonna”|other tracks…| - |0.95|
|”Madonna”|instance of Album Madonna| - |0.95|
|”Madonna”|other albums…| - |0.95|
|”Madonna”|instance of Artist Madonna| - |0.95|
|”Madonna”|instance of Album Black Madonna| - |0.60|
|”Guy Ritchie”|instance of Artist Guy Ritchie| - |0.95|
|”Guy Ritchie”|instance of Artist Ritchie| - |0.46|
|”date<?>”|XMLSchema:date| - |1|

接下来的步骤是将查询模式映射到用户查询，具体分为元素映射和查询映射。

3. 元素映射

元素映射是将模式元素与查询元素进行匹配的过程。定义了一个函数 map(ep, eq) 来计算匹配的信任度，具体规则如下：
- 当 ep 属于类（ ep ∈ C ） ：
- 如果 eq 匹配的类 c2 与 c1 相同， map(ep, eq) = match(eq, c2) 。
- 如果 c2 是 c1 的 l 级祖先， map(ep, eq) = match(eq, c2) · (fanc)^l 。
- 如果 c2 是 c1 的 l 级后代， map(ep, eq) = match(eq, c2) · (fdesc)^l 。其中 fanc 和 fdesc 是在 [0; 1] 范围内的确定因子，用于根据本体层次结构的级别差异降低信任度。
- 当 ep 属于属性（ ep ∈ R ） ：可以使用相同的方法确定可能的元素映射，考虑每个匹配关系 r2 的查询元素， r2 可以是与 r1 相同的关系、其祖先或后代。
- 当 ep 属于数据类型（ ep ∈ L ） ：如果查询元素匹配相同的数据类型，则 map(ep, eq) = 1 。

当 map(ep, eq) > 0 时， (ep, eq) 被称为具有信任度 map(ep, eq) 的元素映射。例如，有以下两个模式的元素映射示例：

模式 1

模式元素	知识库元素	查询元素	信任度
1	c1(Artist)	Madonna(Artist)	“Madonna”
2	Guy Ritchie(Artist)	“Guy Ritchie”	0.95
3	c2(Artist)	The Divorce(Artist)	“divorce”
…	…	…	…

模式 2

模式元素	知识库元素	查询元素	信任度
23	c2(Artist)	The Divorce(Artist)	“divorce”
24	r1(beginDate)	-	-
25	r2(endDate)	enDate	“divorce”
…	…	…	…

4. 查询映射

查询映射是为每个模式生成所有可能的到用户查询的映射。一个查询映射 mq 是一组元素映射的集合，需要满足以下条件：
- 只包含左成员是模式指定元素，右成员是查询元素的元素映射。
- 在一个查询映射中，一个模式元素只能被映射一次。

定义函数 MAP(p, q) 来关联模式 p 到查询 q 的所有可能查询映射：
[MAP(p, q) = \bigcup_{i\in{1…|Q|}}(me)_i]
其中 ((me)_i \in {(ep_i, eq_i) | map(ep_i, eq_i) > 0} \cup {\varnothing})，且 (ep_i \neq ep_j \forall i \neq j, 1 \leq i, j \leq |Q|)。

以下是一些查询映射的示例：
|模式|元素映射|信任度|解释性句子|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|{1, 9, 19, 22}|0.92|Madonna, married to Guy Ritchie to/until?some date?|
|1|{2, 8, 19, 22}|0.92|Guy Ritchie, married to Madonna to/until?some date?|
|1|{2, 8, 12, 22}|0.86|Guy Ritchie, married to Madonna to/until?some date?, collaborated with The Divorce|
|…|…|…|…|
|2|{23, 25, 27}|0.70|The Divorce broke up on/in?some date?|

5. 映射排序

在得到一组查询映射后，需要对它们进行排序，以向用户展示最相关的查询。每个查询映射 mq 会关联一个相关性标记 R ，它由几个部分标记组成：
- 元素映射相关性标记 Rmap ：表示对查询映射中不同元素映射的信任程度。
[Rmap(mq) = \frac{\sum_{(ep,eq)\in mq} map(ep, eq)}{|mq|} = \frac{\sum_{me\in mq} map(me)}{|mq|}]
- 查询覆盖相关性标记 RQcov ：考虑用于构建映射的初始用户查询的比例。
[RQcov(mq) = \frac{|{eq \in elem(q) | \exists (ep, eq) \in mq}|}{|elem(q)|}]
- 模式覆盖相关性标记 RPcov ：考虑用于构建映射的模式限定顶点的比例。
[RPcov(mq) = \frac{|{ep \in Qp | \exists (ep, eq) \in mq}|}{|Q|}]

最终的相关性标记 R 由上述部分标记计算得出：
[R(mq) = Rmap(mq)^{\alpha_{map}} \cdot RQcov(mq)^{\alpha_{Qcov}} \cdot RPcov(mq)^{\alpha_{Pcov}}]
其中 (\alpha_{map} + \alpha_{Qcov} + \alpha_{Pcov} = 1)。

6. 生成解释性句子和 SPARQL 查询

最后一步是向用户展示结果并允许其查询知识库。对于每个映射，系统会生成一个自然语言的解释性句子，解释该映射所代表的查询。生成解释性句子的过程是通过获取映射模式所附带的通用句子，并进行个性化处理，将与映射模式元素关联的子字符串替换为匹配标签中的适当字符串（对于本体元素）或字面量值的字符串表示（对于字面量）。对于未参与任何元素映射的模式元素，保留句子中默认的关联子字符串。

系统还会根据用户选择的映射生成用 SPARQL 表示的最终查询。查询图的生成基于模式图，但关系顶点可以像概念顶点一样进行特化或泛化修改。

7. 实施与实验

为了评估该方法的有效性，实现了一个原型系统。该系统用 Java 实现，通过 SPARQL 查询利用 Joseki3 SPARQL 服务器实例处理前面描述的步骤。Joseki 是 Jena4 框架的 SPARQL 服务器，使用 ARQ5 查询处理器，并配置为利用 LARQ6，从而可以使用 Apache Lucene7 的功能，如标签索引。此外，Lucene 分数用于获取匹配步骤中引入的相似度标记。

实验在两个不同的评估框架上进行：
- 第一个评估框架 ：基于自建的电影领域本体。邀请 24 人从艺术角度提出关于电影的查询，收集了 160 个查询。随机选择 120 个查询手动构建查询模式，然后让三个不同的用户使用枢轴语言独立表述剩下的 40 个查询。使用平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）来比较结果，得到的分数为 0.81，明显优于其他系统。并且在 89% 的情况下，正确的模式出现在排序列表的前三个元素中。
- 第二个评估框架 ：来自 QALD - 1 挑战，基于 MusicBrainz 音乐本体和 5000 万个关联三元组。使用 50 个训练查询构建模式，然后将 50 个不同的测试查询翻译成枢轴语言进行评估。评估结果总结如下表：
|系统|总查询数|实际处理查询数|正确解释查询数|错误解释查询数|召回率|准确率|F - 度量|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|FREyA|50|41|30|11|0.6|0.73|0.66|
|SWIP|50|35|28|7|0.56|0.8|0.66|

这些结果表明该系统有一定的优势，但也存在一些问题，例如无法处理某些类型的查询，导致召回率相对较低。

8. 总结与展望

该系统通过一系列步骤实现了从用户自然语言查询到知识图谱查询的转化，并在实验中取得了一定的成果。然而，还存在一些需要改进的地方，如在相关性评估中考虑查询结构，提高系统的人机工程学，扩展枢轴语言以支持匿名变量等。从长远来看，还需要进行自动生成查询模式和将自然语言查询翻译成枢轴语言查询的研究。

下面是整个系统处理流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[用户查询] --> B[元素映射]
    B --> C[查询映射]
    C --> D[映射排序]
    D --> E[生成解释性句子和 SPARQL 查询]
    E --> F[展示结果并执行查询]

通过以上步骤，系统实现了从用户查询到知识图谱查询的高效转化和展示，为语义 Web 的查询提供了一种有效的解决方案。

基于模式的语义 Web 接口：SWIP 系统解析

9. 系统优势分析

该系统在语义 Web 查询领域展现出了多方面的优势，以下将详细分析：
- 灵活性高 ：从实验结果来看，系统能够适应不同用户的主观查询。在第一个评估框架中，不同用户使用枢轴语言表述相同的查询，虽然表述略有不同，但系统仍能较好地处理，这表明系统具有很强的灵活性，能够适应多样化的用户需求。
- 查询效率合理 ：即使面对像 MusicBrainz 这样规模较大的知识库，系统执行查询解释所需的时间也较为合理。在 2.4GHz 双核 CPU 上运行，处理每个步骤并对得到的映射进行排序，对于最复杂的查询，所需时间也从未超过几秒。
- 相关性排序有效 ：通过元素映射相关性标记、查询覆盖相关性标记和模式覆盖相关性标记计算最终的相关性标记，能够较为准确地对查询映射进行排序。在第一个评估框架中，89% 的情况下正确的模式出现在排序列表的前三个元素中，这使得用户能够轻松地找到并选择合适的查询。

10. 现存问题探讨

尽管系统取得了一定的成果，但也存在一些明显的问题：
- 查询类型处理受限 ：系统无法处理某些类型的查询，例如“ What is the longest song by John Cage?” 或 “Which person recorded the most singles?” 这类查询无法用枢轴语言表达，导致系统在处理这类查询时直接忽略，从而使得召回率相对较低。
- 相关性评估不足 ：在某些情况下，正确的映射排名不佳，原因是一些实际上不尊重原始用户查询结构的映射超越了正确映射。这说明系统在相关性评估时，没有充分考虑查询结构。

11. 改进方向与建议

针对现存的问题，可以从以下几个方面进行改进：
- 完善查询类型处理 ：对枢轴语言进行扩展，使其能够表达更多类型的查询。可以研究和引入新的语法规则或语义表示，以支持诸如最值查询、计数查询等复杂查询类型。
- 优化相关性评估 ：在相关性评估中充分考虑查询结构。可以设计新的评估指标或算法，对查询结构的匹配程度进行量化，并将其纳入最终的相关性标记计算中。
- 提升系统人机工程学 ：扩展枢轴语言，引入匿名变量。这样用户可以在对某些实体信息不明确的情况下，仍然能够进行有效的查询，提高系统的易用性。
- 算法优化 ：从算法角度进行改进，使用启发式方法来驱动映射生成，避免生成相关性较低的映射，从而降低系统的复杂度，提高系统的性能和可扩展性。

12. 未来研究方向

从长远来看，还有两个重要的研究方向值得探索：
- 自动生成查询模式 ：利用机器学习方法在查询语料库上自动生成查询模式。通过对大量查询数据的学习和分析，系统可以自动识别常见的查询模式，减少人工构建查询模式的工作量，提高系统的适应性和效率。
- 自然语言查询翻译 ：定义一种方法将自然语言查询翻译成枢轴语言查询。这将进一步降低用户使用系统的门槛，使得用户可以直接使用自然语言进行查询，而无需了解枢轴语言的具体语法和规则。

13. 总结

基于模式的语义 Web 接口系统 SWIP 通过元素映射、查询映射、映射排序、生成解释性句子和 SPARQL 查询等一系列步骤，实现了从用户自然语言查询到知识图谱查询的转化。系统在灵活性、查询效率和相关性排序等方面表现出了一定的优势，但也存在查询类型处理受限、相关性评估不足等问题。通过完善查询类型处理、优化相关性评估、提升系统人机工程学和算法优化等改进方向，以及自动生成查询模式和自然语言查询翻译等未来研究方向，有望进一步提升系统的性能和实用性，为语义 Web 的查询提供更强大的支持。

以下是系统改进流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[现存问题分析] --> B[确定改进方向]
    B --> C[实施改进措施]
    C --> D[评估改进效果]
    D --> E{是否达到预期?}
    E -- 是 --> F[系统优化完成]
    E -- 否 --> A

同时，为了更清晰地展示系统的改进要点，以下是一个总结表格：
|改进方面|具体措施|
| ---- | ---- |
|查询类型处理|扩展枢轴语言，支持复杂查询类型|
|相关性评估|考虑查询结构，设计新评估指标|
|人机工程学|引入匿名变量，提升易用性|
|算法优化|使用启发式方法，降低复杂度|
|未来研究|自动生成查询模式，自然语言查询翻译|

通过以上的分析和改进措施，系统有望在语义 Web 查询领域取得更好的效果，为用户提供更优质的查询服务。