劉冬瑞,潘越,郭繼光
(中國電子科技集團公司 電子科學研究院,北京100041)
軍事預警情報在戰(zhàn)爭中扮演著重要的角色。傳統(tǒng)戰(zhàn)爭過程中,首先圍繞情報的爭奪拉開戰(zhàn)爭序幕[1]。隨著信息技術的飛速發(fā)展以及網(wǎng)絡的高度普及,軍事預警信息承載形式也發(fā)生了變革[2]。收集到的預警情報數(shù)據(jù)具有多元、復雜、無序和異構等挑戰(zhàn),為軍事預警情報準確定位及服務帶來巨大挑戰(zhàn),是情報工作者必須解決的問題。使用本體技術能夠更加規(guī)范、完整地將情報內(nèi)容描述出來,增強情報的透明度和共享性。
由于本體可以描述數(shù)據(jù)語義,所以在網(wǎng)絡或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的任何數(shù)據(jù)都可以用本體來表示,使不同用戶可以進行高效的數(shù)據(jù)交互,有效解決了預警情報信息共享和復用效率低的問題。本體映射是解決異構本體之間互操作的有效方法[3,4],是本體研究領域中的基礎性研究。
本文針對互聯(lián)網(wǎng)絡中的預警情報信息,使用本體技術描述預警情報的特征,為決定作戰(zhàn)決策提供輔助。并且結(jié)合LDA主題建模技術,建立本體之間的映射依據(jù),提供自動化本體映射的有利依據(jù),為研究本體構建策略提供參考。
20世紀90年代以來,以信息化為核心的軍事預警變革蓬勃發(fā)展,信息化武器裝備大量出現(xiàn)和廣泛運用,信息作戰(zhàn)正成為一種全新的作戰(zhàn)樣式,信息化戰(zhàn)爭的核心之一就是情報戰(zhàn)。隨著現(xiàn)代技術在情報領域的運用,軍事預警情報呈現(xiàn)出情報范圍廣泛、數(shù)據(jù)量大、保密性強、成為戰(zhàn)爭前沿等特性,增加了軍事預警情報搜集和使用的難度,針對這些特性研究者進行了相關研究,包括實現(xiàn)了基于Web 軍事預警情報挖掘模型[5]、提出一種基于云計算架構的四層軍事預警情報融合系統(tǒng)實現(xiàn)模型[6]、建立了基于本體的情報元數(shù)據(jù)模型等。
使用本體技術能夠有效解決情報信息共享和復用效率低的問題,但由于本體本身具有分散性,不同用戶可以構建不同本體,而導致在同一個領域產(chǎn)生了大量冗余的本體,出現(xiàn)本體異構問題。異構的本體之間不能進行互操作,用戶之間也不能進行相互理解。本體映射能夠很好地解決本體異構的問題,為本體之間的互操作提供支撐。
目前本體理論在軍事情報領域當中已經(jīng)有了相關的研究,如信息檢索、知識管理、信息服務等方面?;诒倔w的元數(shù)據(jù)思想引入軍事情報描述中,建立了用于描述軍事情報資源的元數(shù)據(jù)模型,能夠更加清楚地反映軍事情報資源所涵蓋的信息,提出了基于本體的情報需求滿足度計算方法,解決了海量軍事情報排序問題,提出基于軍事訓練本體的向量空間模型構建方法,使用文檔相似度作為參考標準,解決了語義相關問題。
以上研究將本體技術應用于軍事情報領域,在一定程度上提升了情報共享和信息檢索的效率。但本體自身帶有分散的特性,很多具有相似屬性的數(shù)據(jù)可能來自多個不同本體。由于本體的創(chuàng)建和建模方法不同,即使對同一領域內(nèi)數(shù)據(jù)的建模,不同專家開發(fā)的本體也很可能存在差異,導致本體異構問題,限制了本體之間的互操作。本體映射可以有效解決本體異構的問題,從根本上解放本體互操作的限制,從而進一步提升本體應用價值。
本體異構問題已經(jīng)成為語義網(wǎng)所面臨的重要問題之一,而本體映射能夠較好地解決本體異構問題。國內(nèi)外對本體映射較為統(tǒng)一的認識是:“假設O1 和O2 兩個本體,用一種方式來映射本體O1 中的每一個概念,使其能在本體O2 中找到相應的類或概念,反之亦然”。
近年來,本體映射技術已經(jīng)成為一個研究的熱點,許多國內(nèi)外研究者開發(fā)出了不同的本體映射方法。例如:基于Schema 的本體映射方法、基于上層本體的映射方法、基于語義相似度的本體映射方法、基于機器學習的本體映射方法、組合映射方法等。
本文首先使用LDA 主題模型提取本體文本的主題,將文本主題詞作為本體的文本概念,通過比較不同文本概念的相似度,為確認本體之間的映射關系提供依據(jù)。
最早在2003年,David M.Blei 等人提出LDA 主題模型。該模型的目標是識別文檔中的主題詞集,根據(jù)詞集對文檔進行分類。目前LDA 已經(jīng)廣泛應用于文檔分類、人臉識別、信息演化分析等方面。本文結(jié)合LDA 和本體技術,構建語境情報領域內(nèi)容本體映射關系,為數(shù)據(jù)共享提供支撐。
本文對本體映射依據(jù)進行研究,主要分為3 個步驟:
①根據(jù)專家經(jīng)驗為本體添加描述性綜述文檔作為本體文本特征;
②抽取文本特征的主題信息,作為本體映射依據(jù);
③構建本體映射依據(jù)的映射關系。
在構建本體過程中,依靠專家經(jīng)驗,為每一個本體添加描述,作為本體的文本特征。在不解讀本體概念關系前,提供本體摘要性描述,該過程依賴于專家的經(jīng)驗。
本文目標給本體映射提供依據(jù),為實現(xiàn)自動構建本體映射關系提供支撐。所謂本體映射,是根據(jù)兩個本體O1、O2之中不同概念的相似度進行比較,認為概念相似度較大的本體屬于同一本體庫。給出本體O1和O2的映射過程:
①map:O1→O2;
②如果Sim(C1,C2)>ε,則map(C1)=C2,其中ε 是設定的閾值,C1∈O1,C2∈O2。
概念C1和C2的相似度sim<(C1,C2)如果高于閾值ε 時,則建立O1和O2之間的映射關系,將異構本體不同概念建立映射關系的過程轉(zhuǎn)化為概念語義相似度計算。如果本體庫中存在大量本體,構建本體映射關系以前,首先要確定相似的本體集合。
為了提高映射的整體效率,對于待映射的本體概念,首先直接比對本體的文本主題詞集,如果相似度大于閾值ε,繼續(xù)建立映射關系,否則沒有映射關系,閾值ε 根據(jù)專家經(jīng)驗給出,公式(1)表示如下:
使用Jaccard 相似度模型計算不同本體中不同主題詞集Ct1與Ct2的相似度,如公式(2)所示:
針對多本體之間構建映射關系問題,設計了適用于本體文本映射的算法,如算法1 所示。算法思想:在所有本體Os中,本體Oi之間的文本特征Ct進行相似度比較,若相似度大于閾值ε,則對本體間的文本概念建立映射關系,繼續(xù)建立其
余概念映射關系。
算法1:
通過以上方法,能夠確認本體之間的映射依據(jù)。在映射依據(jù)的基礎之上,對本體之間繼續(xù)構建映射關系,提升多本體之間建立映射關系的效率。
表1 試驗數(shù)據(jù)
本文選擇10 個有關預警情報特征的本體進行試驗。根據(jù)專家經(jīng)驗為每個本體添加綜述性文檔特征,試驗數(shù)據(jù)描述如表1 所示,其中每個文檔特征用一篇綜述性文章進行表示。依照本體的構建過程,本體3 與本體4 非常類似。
使用Mallet 主題建模工具提取每個本體文本特征的主題,設置主題個數(shù)為20。例如提取本體7 文檔特征的主題如下:model space vector training military ontology based construct revelance semantic representation text index problem solve VSM show results experimental reduction。
依照主題之間的相似度作為本體映射的依據(jù),選擇了本體1、3、5、7、9 的數(shù)據(jù)進行顯示,如圖1 所示,其中橫軸表示10個本體,縱軸表示本體間文本概念相似度。明顯發(fā)現(xiàn)其中本體3 和本體4 的文本主題相似度達到50%,而其余本體之間的文本主題相似度均低于25%。說明本體3 和本體4 具有映射依據(jù),很有可能是異構的本體,應該對其進行本體映射處理。
圖1 本體映射依據(jù)
進一步分析發(fā)現(xiàn),影響構建映射依據(jù)有效性的原因可能有以下幾個方面:①根據(jù)專家經(jīng)驗為本體添加文本概念,能夠在解析本提前對其進行描述,為后期本體映射提供依據(jù)。但該文本概念還沒有固定的形式,依賴于專家的決策,直接影響到本體的映射依據(jù)。②LDA 提取到的主題,能夠?qū)ξ谋靖拍钸M行較為準確的描述。但字符數(shù)較多的文本概念無法用20 個主題進行準確表現(xiàn),因此LDA 提取的主題個數(shù)應該隨著文本概念長度的變化而變化,可以進一步提升映射依據(jù)的準確性。
本文在軍事預警情報領域當中,使用本體相關技術,提升軍事情報的共享和復用性。首先根據(jù)專家經(jīng)驗為每一個本體添加文本概念,接著使用LDA 技術提取文本概念的主題,最后通過比較主題之間的相似度,為本體映射提供依據(jù)。試驗選取了10 個預警情報領域的本體,經(jīng)驗證發(fā)現(xiàn)本文所提方法能夠在多個本體映射之間,提供本體映射依據(jù),為本體之間自動構建映射關系提供支撐。