Luận văn Nghiên cứu semantic web – ứng dụng xây dựng hệ thống E-Learning cho một trường đại học

, vẽ một hình oval cho mỗi resource và một mũi tên cho mỗi property và biểu diễn các giá trị chữ bằng hình chữ nhật với các giá trị. Hình 5 chỉ một đồ thị với các bộ ba trong bảng 3. Bảng 3. Mô tả RDF gồm các bộ 3 cho biết một trang Web nào đó được tạo bởi người nào đó có tên là John và số phone là 47782. Hình 5. Một đồ thị được gán nhãn tuyệt đối với các bộ 3 trong bảng 3. Ví dụ này cho thấy rằng RDF bỏ qua cú pháp; nó chỉ cung cấp một mô hình để biểu diễn metadata. Danh sách bộ ba là mô hình biểu diễn có thể có, như đồ thị được gán nhãn và cũng có thể có những biểu diễn cú pháp khác. Tất nhiên, XML sẽ hiển nhiên là một ứng viên cho một biểu diễn để lựa chọn. Đặc tả của mô hình dữ liệu gồm việc mã hóa dựa trên XML cho RDF. Như với XML, một mô hình RDF không định nghĩa (độ ưu tiên) ngữ nghĩa của bất kỳ lĩnh vực ứng dụng nào hoặc đảm nhận trách nhiệm về một lĩnh vực ứng dụng nào cả. Nó chỉ cung cấp một cơ chế trung gian (cơ chế domain-neutral) để mô tả metadata. Việc định nghĩa các thuộc tính cho các lĩnh vực riêng và ngữ nghĩa của chúng đòi hỏi thêm các điều kiện nữa. Tuy RDF không tự định nghĩa bất kỳ primitive (nguyên tố) nào để tạo ontology nhưng là nền tảng của nhiều ngôn ngữ định nghĩa ontology khác như RDFS và DAML+OIL. 2.4. RDF Schema (RDFS) : Định nghĩa bảng từ vựng RDF Về cơ bản, RDF Schema là một hệ thống đơn giản cho RDF. Nó cung cấp một cơ chế để định nghĩa các thuộc tính thuộc lĩnh vực riêng và các class của resource mà với nó chúng ta có thể ứng dụng các thuộc tính đó. Quá trình mô hình hóa các thành phần chính trong RDF Schema là định nghĩa class và các khai báo subclassof (khi kết hợp với nhau cho phép định nghĩa các class phân cấp), định nghĩa property và các khai báo subproperty-of (để xây dựng các thuộc tính phân cấp), domain và các khai báo range (để hạn chế các kết hợp có thể có giữa các property và class), và các khai báo type (để khai báo một resource như là một thể hiện của một class nào đó). Với các thành phần này có thể xây dựng một lược đồ cho một lĩnh vực nào đó. Trong ví dụ đã dùng ở trên có thể định nghĩa một lược đồ khai báo hai class của resource, Person và WebPage, và hai property, name và phone, cùng với domain Person và range Literal. Có thể dùng lược đồ này để định nghĩa resource như là một thể hiện của WebPage và resource ẩn danh như là một thể hiện của Person. Việc này sẽ cho phép vài khả năng phiên dịch và hợp lệ hóa sang dữ liệu RDF. RDF Schema hoàn toàn đơn giản khi so sánh với các ngôn ngữ biểu diễn tri thức khác. Và nó cũng không cung cấp ngữ nghĩa chính xác. Tuy nhiên, bỏ qua điều này là có phần cố ý; W3C dự kiến và chủ trương mở rộng thêm RDF Schema. Vì đặc tả RDF Schema cũng là một loại metadata nên có thể dùng RDF để mã hóa nó. Đây chính xác là những gì xảy ra trong tài liệu đặc tả RDF Schema. Hơn nữa, đặc tả cung cấp một tài liệu RDF Schema định nghĩa các property và class mà đặc tả RDF Schema đã giới thiệu. Như đặc tả XML Schema, một định nghĩa đệ qui của RDF Schema nhìn có vẻ hơi rối rắm. Cơ bản sự xác định RDF Schema [W3CRDFS] cung cấp một ngôn ngữ mô hình hướng đối tượng với vài đặc trưng: Không có sự khác biệt giữa các attribute và các association, cả hai đều được gọi là các property. Chỉ có các mối quan hệ nhị phân có thể được mô hình với các property, các mối quan hệ 1-nhiều này đòi hỏi các lớp bổ trợ. Hệ thống các loại chỉ chứa hai loại cơ bản (rdf:Literal và rdf:Resource). Các lớp và các thuộc tính (property) thuộc loại Resource. Không giống như các mô hình hướng đối tượng chủ đạo, không chỉ hệ thống cấp bậc các lớp mà cả hệ thống cấp bậc các thuộc tính cũng có thể được định rõ trong lược đồ RDF. Một ví dụ về RDFS : Hình 6. RDF Schema biểu diễn Wine ontology Trong ví dụ trên class Wine là subclass của class Drink. Các lớp có các thể hiện (ví dụ red wine là một thể hiện của class Red Wine) và một resource có thể là một thể hiện của nhiều hơn một class (ví dụ Romariz Port là một thể hiện của các class Red Wine và Dessert Wine). Resource có các thuộc tính được kết hợp với chúng (ví dụ Wine có flavor). Property mô tả thuộc tính của một resource hoặc một mối quan hệ của một resource với một resource khác. RDFS định nghĩa một property’s domain - các resource mà có thể là subject của property và một range của property - các resource mà có thể là object của property như property maker có thể có một class Wine là domain của nó và một class Winery là range của nó. 2.5. SHOE (Simple HTML Ontology Extension) Ngôn ngữ SHOE phát triển tại đại học Maryland, ban đầu giới thiệu để định nghĩa ontology và dữ liệu thể hiện trên các trang Web. Class được gọi là Category trong SHOE. Category tạo thành một cấu trúc phân cấp và slot là các quan hệ nhị phân. SHOE cũng cho phép các mối quan hệ giữa các thể hiện hoặc giữa thể hiện và data để có các đối số (không chỉ là quan hệ nhị phân). Các mệnh đề Horn biểu diễn các định nghĩa có mục đích trong SHOE. 2.6. Topic Maps Nhóm Hytime đã phát triển Topic Maps, một chuẩn ISO gần đây (ISO/IEC 13250). Topic Maps tập trung vào diễn giải các tài liệu với thông tin khái niệm. Topic tương đương với class trong các ngôn ngữ ontology khác và có thể được liên kết với các tài liệu. Topic là thể hiện của Topic type (các topic khác) mà có thể được liên kết với một topic khác bằng các Association. Association gần tương đương với slot trong các ngôn ngữ ontology khác. Association thuộc về Association Type mà đáp lại Topic. Topic Maps không có đặc trưng riêng trong việc miêu tả các thể hiện. Bất cứ một thể hiện nào của Topic Type đều có thể tự nó hành động như một Topic Type. 2.7. XOL Nhóm Bioinformatic phát triển XOL để trao đổi các ontology trong lĩnh vực của bioinformatic. Nó trở thành một ngôn ngữ tổng quát chung cho việc thay thế ontology và dữ liệu thể hiện. Là một ngôn ngữ thay thế, XOL dựa trên nhiều hệ biểu diễn tri thức, CSDL đối tượng và CSDL quan hệ. Nó cung cấp nghĩa để định nghĩa các class, class hierarchy, slot, facet và instance. 2.8. OIL OIL dùng RDFS như một điểm bắt đầu và bổ sung vào đó để trở thành một ngôn ngữ ontology Web-based chính thức. a. Những ưu điểm của OIL Thực sự, công việc hiệu quả với các ontology cần sự hỗ trợ của các dụng cụ cấp cao. Chúng ta cần một ngôn ngữ ontology cấp cao để diễn tả và trình bày các ontology. Ngôn ngữ này phải đáp ứng ba yêu cầu : Có tính trực giác cao. Đưa ra được mô hình thiết kế hướng đối tượng và dựa trên cấu trúc thành công, một ontology nên được nhìn nhận theo cấu trúc. Có hình thức ngữ nghĩa được xác định rõ ràng với những thuộc tính hợp lý để bảo đảm sự hoàn chỉnh, đúng đắn và hiệu quả. Có một liên kết chính xác với những ngôn ngữ Web hiện có như XML và RDF để bảo đảm thao tác giữa các phần. Nhiều ngôn ngữ hiện có như CycL, KIF, và Ontoligua thất bại. Tuy nhiên, OIL phù hợp với những tiêu chuẩn này và hợp nhất ba khía cạnh quan trọng mà các sự truyền thông khác nhau cung cấp : các thiết kế ban đầu giàu nhận thức được cung cấp bởi cấu trúc sở hữu chung, ngữ nghĩa hình thức và hỗ trợ suy luận hiệu quả được cung cấp bởi sự mô tả logic, và một đề xuất tiêu chuẩn cho các chú thích trao đổi cú pháp được cung cấp bởi Web sở hữu chung. Các hệ thống dựa trên cấu trúc Thiết kế ban đầu trọng tâm của luận lý thuộc tính là những điều đã được xác nhận. Các hướng tiếp cận dựa trên cấu trúc và hướng đối tượng có nhiều góc nhìn khác nhau. Thiết kế trọng tâm ban đầu của chúng là các lớp (hay các khung) với những tính chất xác định gọi là các thuộc tính. Các thuộc tính này không có phạm vi toàn cục, chỉ áp dụng cho các lớp xác định chúng – chúng ta có thể kết hợp cùng một thuộc tính (thuộc tính có cùng tên) với nhiều phạm vi và giới hạn giá trị khác nhau khi xác định cho các lớp khác nhau. Một khung cung cấp một ngữ cảnh thiết kế cho một khía cạnh của một lĩnh vực. Những nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều phương pháp tinh vi để xây dựng thiết kế mô hình và điều này đã làm cho các mô hình này thành công ngoài sức tưởng tượng. Nhiều hệ thống và ngôn ngữ dựa trên cấu trúc nổi bật lên và đổi tên là hướng đối tượng, chúng đã chinh phục cộng đồng công nghệ phần mềm. OIL kết hợp chặt chẽ mô hình thiết kế cần thiết ban đầu của các hệ thống dựa trên cấu trúc - dựa trên ý niệm của một khái niệm và sự định nghĩa các liên lớp và các thuộc tính của nó. Các mối quan hệ có thể được định nghĩa không chỉ như thuộc tính của một lớp mà còn như một thực thể độc lập có phạm vi và giới hạn xác định. Như các lớp, các mối quan hệ có thể phân cấp. Description logics DL mô tả tri thức dưới dạng khái niệm và giới hạn vai trò nhận được một cách tự động từ nguyên tắc phân loại. Sự nghiên cứu về biểu diễn tri thức cung cấp lý thuyết và các hệ thống để diễn tả tri thức cấu trúc và để truy cập, suy luận theo một hướng có nguyên tắc. Mặc dù độ phức tạp lý thuyết đến nản lòng các kết quả, hiện giờ đã có những phương pháp thi hành hiệu quả cho các ngôn ngữ DL. OIL kế thừa từ ngữ nghĩa hình thức của DL và hỗ trợ suy luận hiệu quả. Các tiêu chuẩn Web: XML và RDF Các thiết kế ban đầu và ngữ nghĩa của chúng là một khía cạnh của một ngôn ngữ ontology, nhưng chúng ta vẫn phải quyết định về cú pháp của nó. Với tầm quan trọng và ưu thế hiện nay của Web, chúng ta phải làm thành công thức cú pháp của một ngôn ngữ trao đổi ontology với các tiêu chuẩn Web hiện có để biểu diễn thông tin. Thứ nhất, OIL có một cú pháp được xác định rõ ràng trong XML dựa trên sự xác định kiểu văn bản và sự xác định giản đồ XML. Thứ hai, OIL là sự mở rộng của RDF và RDFS. Về vấn đề các ontology, RDFS cung cấp hai đóng góp quan trọng: cú pháp đã được tiêu chuẩn hóa để viết ontology và tập các thiết kế ban đầu tiêu chuẩn như các quan hệ instance-of và subclass-of. b. Kiến trúc lớp của OIL Một ngôn ngữ ontology đơn khó có thể đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của người sử dụng và các ứng dụng trong phạm vi rộng lớn của Semantic Web. Vì vậy, OIL được tổ chức như một chuỗi các lớp luôn tăng trưởng của các ngôn ngữ phụ. Mỗi lớp thêm vào cộng thêm chức năng và độ phức tạp cho lớp trước. Các đại diện (người hay máy móc), chỉ có thể truy cập lớp thấp hơn, vẫn có thể hiểu một phần các ontology được diễn tả trong các lớp cao hơn. Ứng dụng đầu tiên và rất quan trọng của nguyên tắc này là sự liên quan giữa OIL và RDFS. Như Hình 7 thể hiện, hạt nhân OIL rất giống với RDFS (ngoại trừ các đặc trưng đồ vật hoá của RDFS). Điều này có nghĩa là thậm chí các đại diện RDFS đơn giản cũng có thể truy cập các ontology OIL và hiểu được ý nghĩa của chúng tùy theo khả năng. Hình 7. Mô hình ngôn ngữ lớp của OIL. Standard OIL hướng đến việc nắm bắt các thiết kế ban đầu chủ đạo cần thiết mà cung cấp khả năng diễn đạt ý nghĩa đầy đủ và dễ hiểu, vì vậy định rõ ngữ nghĩa một cách chính xác và làm kết luận đầy đủ có thể tồn tại được. Instance OIL bao gồm một sự tích hợp riêng biệt trọn vẹn. Mặc dù lớp trước – Standard OIL – bao gồm các thiết kế xây dựng xác định các bộ lọc riêng biệt dưới dạng các định nghĩa, Instance OIL bao gồm một khả năng cơ sở dữ liệu chính thức. Heavy OIL sẽ bao gồm những khả năng tiêu biểu (và suy luận) thêm vào. Một ngôn ngữ có nguyên tắc diễn cảm hơn và phương tiện dễ dàng cho metaclass dường như được nhiều mong đợi. Những mở rộng này của OIL sẽ được định nghĩa trong sự cộng tác với DAML (DARPA Agent Markup Language; www.daml.org) khởi đầu cho một ngôn ngữ nguyên tắc cho Web. Kiến trúc lớp của OIL có ba thuận lợi : Một ứng dụng không bị buộc phải làm việc với một ngôn ngữ đòi hỏi quá nhiều sự diễn cảm và phức tạp hơn cần thiết. Các ứng dụng chỉ có thể truy cập một mức có độ phức tạp thấp hơn vẫn có thể nắm bắt một vài khía cạnh của một ontology. Một ứng dụng nhận thức được mức phức tạp cao hơn vẫn có thể hiểu các ontology được diễn tả bằng ngôn ngữ ontology đơn giản hơn. Xác định một ngôn ngữ ontology như sự mở rộng của RDFS có nghĩa là mỗi ontology RDFS là một ontology đúng đắn trong ngôn ngữ mới (một bộ xử lý OIL cũng sẽ hiểu RDFS). Tuy nhiên, hướng khác cũng có thể xảy ra: xác định sự mở rộng OIL gần như là RDFS có thể cho phép tái sử dụng tối đa các ứng dụng và công cụ dựa trên RDFS có sẵn. Tuy nhiên, bởi vì ngôn ngữ ontology thường chứa đựng những khía cạnh mới (và do đó một từ vựng mới mà bộ xử lý RDFS không hiểu) nên sự tương thích 100% là không thể xảy ra. Hãy quan sát ví dụ sau. Sự diễn đạt OIL trước định danh herbivore là một lớp, là một lớp con của animal và phân đoạn với mọi carnivores : Một ứng dụng sử dụng RDFS thuần tuý vẫn có thể nắm bắt một vài khía cạnh của xác định này : Điều này gây ra đụng độ là herbivore là một lớp con của animal và là lớp con của một lớp thứ hai, mà nó không thể hiểu một cách chính xác. Điều này dường như để duy trì ngữ nghĩa tinh vi cho các ứng dụng đơn giản hơn. c. Một minh họa cho thiết kế ban đầu OIL Một ontology OIL tự bản thân đã được chú giải bằng metadata, bắt đầu với những phần như là tiêu đề, người tạo ra, ngày tạo ra … OIL theo W3C Dublin Core Standard trên meta date thuộc thư mục cho mục đích này. Bất cứ hạt nhân của một ngôn ngữ ontology nào cũng là sự phân cấp của khai báo lớp, trạng thái, ví dụ, máy in DeskJet là một lớp con của máy in. Chúng ta có thể khai báo các lớp như defined để thể hiện các thuộc tính trạng thái mà không chỉ cần thiết mà còn là điều kiện đủ cho lớp thành viên. Thay vì sử dụng các kiểu đơn trong các biểu thức, chúng ta có thể nối các lớp trong các biểu thức logic thể hiện phép giao, hợp, bù của các lớp. Chúng ta có thể khai báo các slot (các quan hệ giữa các lớp) cùng với các tiên đề logic, xác định chúng có phải là hàm số (hầu hết có một giá trị), bắc cầu hay đối xứng, và xác định các slot nghịch đảo (nếu có). Chúng ta có thể xác định phạm vi giới hạn như một phần khai báo slot cũng như số các giá trị phân biệt mà một slot có thể có. Chúng ta có thể giới hạn các slot hơn nữa như giới hạn về value-type (kiểu giá trị) hay has-value (giá trị phải có). Giới hạn về value-type yêu cầu mỗi giá trị của thuộc tính phải là kiểu đã định; giới hạn về has-value yêu cầu slot phải có ít nhất các giá trị từ kiểu đã định. Khía cạnh chủ yếu của OIL là ngữ nghĩa hình thức của nó. Một ontology OIL được cho một ngữ nghĩa hình thức bằng cách ánh xạ mỗi lớp vào một tập các đối tượng và mỗi slot vào một tập các cặp đối tượng. Phép ánh xạ này phải tuân theo các ràng buộc xác định bởi các định nghĩa của các lớp và các slot. Chúng ta bỏ qua các chi tiết của hình thức ngữ nghĩa này, nhưng nó phải có và được tham khảo khi cần thiết để giải quyết những tranh luận về ý nghĩa của các cấu trúc ngôn ngữ. Đó là điểm tham khảo cơ bản cho các ứng dụng OIL. Hình 8 đưa ra một ví dụ rất đơn giản của một ontology OIL cung cấp bởi SemanticEdge (www.interprice.com). Ví dụ này minh hoạ hầu hết các cấu trúc cơ bản của OIL. Ví dụ này xác định một số lớp và cách tổ chức chúng trong một phân cấp lớp (ví dụ, HPProduct là một lớp con của Product). Các thuộc tính (hay các slot) khác nhau được xác định cùng với các lớp mà chúng ứng dụng (như là Price là một thuộc tính của bất kỳ Product nào, nhưng một PrintingResolution chỉ có thể dùng cho một Printer, một lớp con không trực tiếp của Product). Cho các lớp xác định, những thuộc tính này có các giá trị giới hạn (ví dụ, giá của bất kỳ HPLaserJet1 100se bị giới hạn đến 479$). Trong OIL, chúng ta cũng có thể nối các lớp bằng các sử dụng các biểu thức logic – ví dụ, một HPPrinter vừa là một HPProduct vừa là một Printer (và do đó kế thừa các thuộc tính từ cả hai lớp đó). Hình 8. Ontology cho một máy in nhỏ trong OIL. 2.9. DAML (DARPA Agent Markup Language) Chương trình DARPA Agent Markup Language (DAML) là một chương trình được chính phủ US tài trợ nhằm nỗ lực cung cấp một nền tảng cho sự phát triển thế hệ Web tiếp theo—Semantic Web. Chương trình đang tài trợ những nghiên cứu có tính cấp bách nhằm phát triển những ngôn ngữ, công cụ và công nghệ làm cho máy có thể dễ dàng hiểu được nội dung Web hơn. Điều này sẽ dẫn đến thế hệ tiếp theo của công nghệ Web và cho phép khả năng giao tiếp (dựa trên agent) machine-to-machine cao hơn. Các nhà nghiên cứu về lý thuyết, cơ quan chính phủ, công ty phát triển phần mềm và các tổ chức công nghiệp như tổ chức World Wide Web đang cùng góp phần tham gia vào chương trình này. Dự án DAML cũng đang làm việc với những cố gắng khác nhau gồm những dự án Semantic Web được Hiệp hội các nước châu Âu tài trợ như On-To-Knowledge (www.ontoknowledge.org) và Ibrow (www.swi.psy.uva.nl/projects/ibrow/home.html) và đang tiếp tục phát triển W3C RDF (www.w3.org/TR/REC-rdf-syntax). a. Động cơ thúc đẩy Thế giới công nghệ thông tin hiện đại là một môi trường thay đổi liên tục với khả năng tăng trưởng theo hàm mũ để tạo và xuất bản dữ liệu con người có thể xử lý thành thông tin khả dụng. Việc tính toán dựa trên agent có thể giúp chúng ta nhận dạng các mẫu phức tạp trong môi trường thông tin phân tán, không đồng nhất và dễ thay đổi này. Không may khả năng này bị cản trở bởi khó khăn trong việc agent hiểu và tương tác với dữ liệu không thể xử lý ngay cả trong ngôn ngữ tự nhiên. Việc các agent không thể hiểu những khái niệm trên một trang Web, khó khăn trong quản lý ngữ nghĩa gắn với kết xuất của chương trình và tính phức tạp của những khái niệm thông tin từ những kết xuất đã ngăn cản “cuộc cách mạng agent” xuất hiện. Một giải pháp giúp cho con người đáp ứng “phân nữa” nhu cầu máy tính, bằng cách dùng các công cụ cung cấp những chú thích rõ ràng gắn với nguồn dữ liệu, chúng ta có thể làm cho thông tin trở thành khả dụng cho các agent theo những cách mới và đáng quan tâm. Sau XML, mục đích của chương trình là để phát triển một ngôn ngữ nhằm biểu diễn quan hệ ngữ nghĩa theo cách máy có thể đọc tương thích với các công nghệ Internet hiện tại và tương lai. Các prototype tool đang được phát triển để biểu diễn khả năng định dạng nhằm cung cấp khả năng mà sẽ làm thay đổi cách con người tương tác với thông tin. b. Mô tả Để hiện thực hoá giải pháp này, các ngôn ngữ định dạng Internet dựa trên sự hòa hợp ngữ nghĩa tuyệt đối vốn có trong XML và các ngôn ngữ được kiểm soát bởi các nhóm riêng và tiến hành tạo các thực thể ngữ nghĩa và hình thành một mục tiêu chính chung. Cuối cùng, DARPA đang làm việc với các đối tác và tổ chức để tạo ra một ngôn ngữ ngữ nghĩa Web chuẩn và chứng minh tính thiết thực của một ngôn ngữ như thế, bằng cách phát triển một ngôn ngữ mẫu — DAML — cùng các công cụ và ứng dụng mẫu. DAML sẽ ràng buộc thông tin của một trang với những ngữ nghĩa máy có thể đọc (đặc tả dưới dạng ngữ nghĩa lưu trữ trong ontology) và cung cấp một ngôn ngữ logic nhúng vào trong Web. Nó sẽ cho phép các nhóm mở rộng các ontology mẫu theo cách dùng của họ để họ có thể dùng cách thiết kế bottom-up có thể chia sẽ các khái niệm cấp cao hơn. Thêm vào đó, DAML sẽ cung cấp các cơ chế cho các dịch vụ, tiến trình và mô hình kinh doanh biểu diễn một cách rõ ràng để cho con người và những chương trình thi hành trên Web có thể nhận diện và hiểu được thông tin không rõ ràng (như những thông tin được đóng gói trong các chương trình và các bộ cảm biến). Cuối cùng, nó cũng sẽ cung cấp một cơ chế mà theo đó các statement (khai báo) và proof (kiểm chứng) logic có thể trở thành các thực thể Web “hạng nhất”, chấp nhận tập các khả năng mới trong giao tiếp machine-to-machine. Điều này sẽ cho phép phát triển các công cụ phần mềm cho các ứng dụng trong công nghiệp và chính phủ với những cách dùng khác nhau từ business-to-business e-commerce đến những nỗ lực của chính phủ trong trong trận chiến phát triển rộng rãi vũ khí hủy diệt hàng loạt. DAML sẽ cung cấp một số tiến bộ so với các hướng tiếp cận định dạng hiện nay. Nó sẽ cho phép khả năng thao tác một cách liên tiếp về ngữ nghĩa — thay vì chỉ cho phép khả năng thao tác về cú pháp như được thực hiện trong XML. Chúng ta cũng có thể đánh dấu các object trên Web (bằng tay hoặc tự động) để include những mô tả về thông tin mà chúng mã hoá, những chức năng chúng cung cấp và dữ liệu chúng có thể tạo ra. Các agent dùng DAML sẽ có thể liên kết đến các trang Web, cơ sở dữ liệu, chương trình, model và các bộ cảm biến khác để nhận dạng những khái niệm chúng cần. Vì thế việc tập hợp thông tin dựa trên Web từ các nguồn khác nhau sẽ trở nên chính xác. 2.10. DAML + OIL (DARPA Agent Makeup Language + Ontology Inference Layer) DAML+OIL là sản phẩm thứ hai trong họ ngôn ngữ định dạng DAML, thay thế DAML-ONT như một ngôn ngữ mô tả ontology để định dạng. Xây dựng dựa trên RDF và RDFS và với gốc của nó trong logic mô tả AI, DAML+OIL khắc phục nhiều phiền toái thiếu diễn cảm của RDFS và quan trọng nhất, có một mô hình lý thuyết ngữ nghĩa cao cũng như một đặc tả hiển nhiên mà xác định cách hiểu ý nghĩa của ngôn ngữ. DAML+OIL có một cách tiếp cận khác để định nghĩa các class và instance. Cùng với định nghĩa khai báo các class và instance, DAML+OIL và các ngôn ngữ description-logic khác cho chúng ta tạo các định nghĩa bên trong class dùng các biểu thức Boolean và đặc tả cần thiết hoặc các điều kiện cần và đủ cho class thành viên. Các ngôn ngữ này dựa trên cơ chế suy diễn (là bộ phân lớp) để tính toán một class phân cấp và để xác định class thành viên của các thể hiện dựa trên thuộc tính của class và instance. Ví dụ, chúng ta có thể định nghĩa một class Bordeaux wine như “một class wine được sản xuất bởi một nhà máy rượu vang trong vùng Bordeaux”. Trong DAML+OIL chúng ta cũng có thể xác định các thuộc tính toàn cục của class và slot. Ví dụ, chúng ta có thể nói rằng slot location (định vị) là bắc cầu: nếu một nhà máy rượu nằm ở vùng Bordeaux và vùng Bordeaux nằm ở Pháp thì nhà máy rượu nằm ở Pháp. Với DAML+OIL máy có thể hiểu một cách rõ ràng (không nhập nhằng) vì vậy làm cho nó dễ tuân theo khả năng bên trong của agent và cơ chế suy luận tự động. Trong thời gian tới, DAML sẽ được mở rộng với việc thêm vào DAML-L, một ngôn ngữ logic với một ngữ nghĩa cao và khả năng biểu diễn ít nhất là các mệnh đề Horn. Mệnh đe