MÔ HÌNH ONTOLOGY-COKB VÀ ỨNG DỤNG

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG
________________
BÀI THU HOẠCH
CHUYÊN ĐỀ BIỄU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG
DỤNG
MÔ HÌNH ONTOLOGY-COKB VÀ ỨNG
DỤNG
Giáo viên hướng dẫn:
PGS.TS. Đỗ Văn Nhơn
Học viên thực hiện:
Thái Hồng Quang
CH1101033
Lớp:
Thạc sỹ CNTT qua mạng khoá 06

MỞ ĐẦU
Việc biểu diễn tri thức đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc khẳng định khả
năng giải quyết vấn đề của một hệ cơ sở tri thức. Để hiểu rõ điều này ta sẽ tìm hiểu
mối quan hệ giữa tri thức lĩnh vực và biểu diễn tri thức
Tri thức là sự hiểu biết về một vấn đề nào đó td về hiểu biết về y khoa. Tuy nhiên
trong thực tế tri thức của hệ chuyên gia gắn liền với mộ lĩnh vực xác định. Mức độ hổ
trợ của một hệ chuyên gia phụ thuộc vào miền hoạt động của nó. Nhưng với cách tổ
chức các tri thức như thế nào sẽ quyết định lĩnh vực hoạt động của chúng .Với cách
biểu diễn hợp lý ta có thể giải quyết vấn đề đưa vào theo các đặc tính liên quan đến tri
thức đã có
Dựa vào cách thức con người giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đã xây dựng
các kỹ thuật để hiểu diễn các dạng tri thức khác nhau trên máy tính. Các kỹ thuật phố
biến nhất để hiểu diễn tri thức.
Logic: dạng hiểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính, với hai dạng phố biển là
logic mệnh đề và logic vị từ. cả hai kỷ thuật này đều dùng ký hiệu để thể hiện trí thức

và các toán tử áp lên các ký hiệu để suy luận Iogic.
Các luật dẫn: là cầu trúc tri thức dùng để liên kểt thông tin đã biết với các thông
tin khác giúp đưa ra các suy luận, kết luận từ những thông tin đã biết.
Mạng ngữ nghĩa: là phương pháp biếu diễn tri thức dùng đồ thị trong đó nút biểu
diễn đối tượng và cung hiểu diễn quan hệ giữa các đối tương.
Frames, đám là cầu trúc đữ liệu để thể hiện tri thức đa dạng về khái niệm hay đối
tượng nào đó.
Các kỹ thuật trên đều phát triển ngôn ngữ đặc tả tri thức để hiểu diễn tri thức Ở
mức độ hình thức .chi quan tâm đến hình thức mà không quan tâm đến nội dung bên
trong của cách hiểu diễn.
Ví dụ: Cho luật Sau: nếu tam giác có 3 cạnh bằng nhau thì là tam giác đều. Cho
3 điểm


A, B, C có khoảng cách lần lượt từ một điểm đến hai điếm còn lại bằng nhau. Hỏi
ABC là hình gì?
Ví dụ này cho ta thấy: phải có các khái niệm điểm, đoạn, tam giác, tam giác đều
thì mới có thể suy luận được ABC là tam giác đều nếu không ta phải bố sung một số
lượng lớn các luật. Điều này dẫn đến hạn chế khi hiểu diễn các tri thức phức tạp trong
hệ giải toán tự động dựa trên trí thức và thường là hiểu diễn không đủ để có thể thực
hiện trên máy tính.Vì vậy các kỹ thuật hiểu điển trên vẫn còn hạn chể.Vào khoáng thập
niên 1990 các nhà khoa học đã xem xét lại cách hình thành tri thức của con người.
Quá trình hình thành tri thức của con người.
Khái niệm –> Phán đoán -> Suy luận
Khởi nguyên của trí thức là kháI niệm qua ví dụ trên nếu ta có khái niệm về điểm,
đoạn, tam giác, tam giác đều thì ta có thể suy luận ngay ABC là tam giác đều Điều này
đẫn đến sự suy luận cực kì đơn giản. Nên nhu cầu cần một hệ thống định nghĩa các
kháI niệm để hiểu được nội dung bên trong của từng cách hiểu diễn.Ontology là hệ
thống định nghĩa các khái niệm và được phát triển mạnh từ đó.
Trên cơ sở các phương pháp hiểu diễn tri thức đã biết cùng với việc khác sát các

ontology khác được đề xuất. Đề lời này xấy dựng một ontology để biểu diễn một dạng
cơ sở trí thức phục vụ cho việc thiết kế cơ sở trí thức hệ giải bài tóan tự động dựa trên
trí thức. Nhằm tiền tới tiếp công việc chuẩn hoá cơ sở trí thức để có thể khai thác
phục vụ cho nhiều ứng dụng.
Ví dụ: hệ giải toán tự động hình học phẳng đưa trên trí thức, hệ hỏi đáp thông tin
hình học phẳng, hệ quản trị coi sở tri thức hình học phẳng, đều sử dung một ontology).


CHƯƠNG 1 :TỔNG QUAN ONTOLOGY
1.1 ĐỊNH NGHĨA
Theo triết học thì ontology được định nghĩa như Sau: "ontology là một siêu hình
học nghiên cứu về sụ tồn tại và hiện thân của tự nhiên" [AristoteleS].
Theo tin học thì ontology có những định nghĩa như Sau:
Gruber (l993), "OntolOgy là một thuyết minh hình thức, rỏ ràng của một nhận thức
chung”. Định nghĩa của ông được phân làm 4 kháI niệm chính: mô hình trừu tượng
của hiện tượng (nhận thức), diễn đat ró ràng bằng toàn học (hình thức), các khái niệm
và quan hệ giữa chúng phải được định nghĩa một cách chính xác và rỏ ràng (rỏ ràng),
tồn tại một sự đồng thuận của những người sử dụng ontology (chung).
RuSsell & Norving (1995), “OntOlOgy là một mô tá hình thức của các khái niệm và
quan hệ mà có thể tồn tại trong một cộng đồng cụ thể".
1.2 CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA ONTOLOGY
1.21. Các khái niệm
Nhũng khái niệm được tổ chứẹ phân loại để định nghĩa tập họp các thuộc tính
hoặc tập hợp các thao tác vốn đặc trLmg của bất cứ thành phần nào của khái niệm.
Ví dụ: trong ontology về hình học, tam giác và tử giác là 2 khái niệm.
1.2.2 quan hệ (relation)
Kíểu tương tác giữa các khái niệm. Ví dụ: khái niệm tam giác cân là khái niệm con
của khái niệm tam giác, “là khái niệm con" là một quan hệ.
12.3. Hàm (function)
Các thao tác thực hiện trên ontoIogy. Ví dụ: diện tích của tam giác có thể được

tính toán bằng các thuộc tính trong khái niệm tam giác như các cạnh của tam giác
1.2.4 Tiên đề (axiom)


Tiên đề có thể phân tích thành các luật, các luật thể hiện các tri thức mang tính
phố quát trên các mãi niệm và các loại sự kiện khác nhau. Mỗi luật cho ta một qui tắc
suy luận để đi đến một sự kiện mới từ sự kiện nào đó, và về mặt cầu trúc nó gồm 2
thành phần chính làJ phần giá thuyết và phần kểt luận của luật. Phần giả thuyết và
phần kết luận đều là các tập hợp sự kiện trên các đối tượng nhất định. Như vậy, một
luật r có thể được mô hình dưới dạng:
r: {skl, Skz, , sk,,} => {Skl, skỵ, , skm}
Ví dụ nếu tam giác có 3 cạnh bằng nhau thì tam giác ABC là tam giác đều
1 2.5 Thể hiện (instance)
Đại diện cho những phần tử riêng biệt của khái niệm hay quan hệ.
Ví dụ: tam giác được kí hiệu ABC là thế hiện của khái niệm tam giác.
1.3 Phân loại
Theo cách phân loại của Jom P. Sowa, có 2 loại :
Ontology hình thức (formaI ontology): là ontology mô tả các khái niệm một cách
chi tiết đến các tiên đề và định nghĩa mà không quan tâm đến các mô tá này có thục
hiện dễ dàng trong mày tính hay không ontology hình thức thường có xu hướng nhỏ,
nhưng các tiên đề và định nghĩa thường rất phức tập trong suy luận và tính toán.
Những ontology này thường do các nhà triết học thiết kế.
Ontology thuật ngữ (terminological ontology): là Ontology mô tả các khái niệm theo
hướng tiên đề và định nghĩa được phát hiểu dạng logic hoặc trong một vài ngôn ngữ
hướng đôi tượng để cho máy tính thực hiện việc chuyển đổi theo đang logic. Dạng
logic này không có sự hạn chê về việc phát hiểu các tiên đề và định nghĩa và cho máy
tính thực hiện dễ dàng. Các tiên đề và định nghĩa chi mô tả đến các vấn đề mà ứng
dung quan tâm Ontology thuật ngữ lớn, nhưng các tiên đề và định nghĩa thường rất dễ
dàng trong suy luận và tính toán. Những ontology này thường do các nhà tin học thiết
kế.



Theo cách phần loại của D.PenSel, có 7 loại:
KnowIedge Representation ontology: dựa trên các cách hiểu diễn trí thức truyền
thống.
Ví dụ Prame-Ontology.
General/Common ontology: từ vụng liên quan đến mọi thứ, sự kiện, thời gian,
không gian,
Td Ontology về báng trao đôi giữa meter và inch.
Meta-ontology: định nghĩa các ontology.
Td Registry Ontology, dùng để quản lý các Ontology khác
Domain ontology: từ vựng của các khái niệm trong trong một phạm vi.
Td ontology về lý thuyết hoặc các nguyên lý cơ bản của một miền.
Task ontology: hệ thống các từ vựng của các thuật ngủ để giải quyết các vấn đề
kết hợp liên quan đến nhiệm vụ mà có thể cùng hoặc không cùng phạm vi ứng dụng
cụ thể.
Td Ontology về kế hoạch phần công nhiệm vụ.
Domain-task ontology: task Ontology được sử dụng lại trong một phạm vi ứng
dụng cụ thể.
Td Ontology về kế hoạch phân công nhiệm vụ của các chuyến bay.
Application ontology: chứa các kiến thức cần thiết của một ứng dụng trong phạm
vi ứng dụng nhất định.
Td Ontology hình học.
CHƯƠNG 2: ONTOLOGY CHO CƠ SỞ TRI THỨC CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH
TOÁN


2.1 GIỚI THIỆU
Hiện nay có rất nhiều ontology nhưng phần lớn đều tập trung vào hiểu diễn các
ứng dụng web như KAON, Protégé, Có rất ít ontology hiểu diễn các trí thức phức tập

Và hiện nay hầu như không có các ontology hiểu diễn các tri thức của ứng dụng giải
toán dựa trên tri thức trừ mô hình COKB của PTG.TS. Đỗ Văn Nhơn.
2.2 ONTOLOGY COKB-ONT
Một ontology cho cơ sở trí thức các đối tượng tính toàn (viết tất là ontology COKB-
ONT) là một hệ thống gồm 6 thành phần (C, H, R, Funcs, Ops, Rules) trong đó các
thành phần được mô tá như Sau:
2.2.1 Một tập hợp C các khái niệm
Mỗi khái niệm được xác định bằng <tên khái niệm> và danh sách các loại khái
niệm được sử dụng (nếu có). Được phân làm 3 loại:
Khái niệm nền: là khái niệm được mặc nhiên thừa nhận. Trong mô hình này ta chi
thừa nhận một số khái niệm: số tự nhiên (natural integer), số nguyên (integer), số hữu
ti (rational), số thưc (real), số phức (complex).
Khái niệm cơ bản (cấp o): có cấu trúc rỗng hoặc một số thuộc tính có kiểu khái
niệm nền, các khái niệm này làm hồn cho các kháI niệm cấp cao hơn.
Khái niệm cấp n (n > o): có thể được thiết lập từ một danh sách các khái niệm nền
hoặc cơ bản Trong cấu trúc mô tả chi được phép xuất hiện khái niệm, quan hệ, hàm,
toán tử cấp nền hoặc {o, , n-1}. Trong cấu trúc phải xuất hiện ít nhất một khái niệm,
quan hệ, hàm, toán tử có cấp là n-1.
Ví dụ Các khái niệm trong ontology hình học phẳng
 Khái niệm nền: số tự nhiên, số thực
 Khái niệm cơ bản: điểm, đường thằng
 Khái niệm cấp 1: đoạn, góc
 Khái niệm cấp 2: tam giác, tứ giác
Một khái niệm cấp n có thể được mô hình hỏi bộ
(Df, Attrs, lR Facts, Rules)


o Df là tập các sự kiện định nghĩa khái niệm.
o AttrS là tập các thuộc tinh của khái niệm.
o P là tập các quan hệ tính toán có thể được mô hình bởi bộ

(Mf, Expf)
o Expf1à hiểu thức tính toán.
o Mf là tập các thuộc tính được hiểu diễn trong Expf.
PactS là tập các sự kiện hay các tính chất vốn có của kimI niệm
Rules là tập các luật suy diễn trên các sự kiện liên quan đến các
thuộc tính cũng như liên quan đến bán thân khái niệm.
Cấu trúc bên trong của mỗi khải niệm cấp n gồm:
 Kiểu khái niệm.
 Danh sách các sự kiện mô tên khái niệm.
 Danh sách các thuộc tinh.
 Quan hệ trên cấu trúc thiết lập.
 Tập hợp các điều kiện ràng buộc trên các thuộc tính.
 Tập họp các tính ẹhết nội tại tiên quan đến các thuộc tính của khái niệm.
 Tập hợp các quan hệ suy diễn — tính toán. Các quan hệ này thể hiện các luật suy diễn
và cho phép ta có thể tính toán một hay một số thuộc tính từ các thuộc tính khác của
khái niệm.
 Tập hợp các luật suy diễn trên các loại sự kiện khác nhau liên quan đến các thuộc tính
của các kháI niệm hay đến bán thân các khái niệm. Mỗi luật suy diễn có dạng: {các sự
kiện giá thiết} => {các sự kiện kết luận }.
Cùng với cầu trúc trên, khái niệm còn được trang bị các hành vi cơ bản cho việc
giải quyết các vấn đề suy diễn và tinh toán trên các thuộc tính của khái niệm, bán thân
kháI niệm hay các khái niệm liên quan được thiết lập trên nền của khái niệm.
Ví du : Một khái niệm "tam giác" được hiểu diễn theo mô hình trên sẽ gồm có các
thành phần như sau
TAM–GIAC[A:DIEM, B:DIEM, C:DIEM]
— Df= {THANGHANG[A, B, C]}
- Attrs = {a, b, c, GocA, GocB, GocC, S, p, R, ha, hb, hc, }
— P = {GOcA + GocB + GocC = Pi, a/Sin(GOcA) =
b/sin(GOcB),b/Sin(GOcB) = c/Sin(GOcC),
a/sin(GOcA) = 2*R, a“2 = bƯ + ơỶ —



2*b*c*cos(GocA), }
– Facts = {}
– Rules = {{a = b} =.> {GocA = GocB}, {GocA = GocB}=>{a = b},
{a"2 + N2 + c"2} => {GocA = Pi/2}, }
2.2.2 Một tập hợp H các quan hệ phân cap trên các loại khái niệm
H C x C là hệ thống phân cấp các khái niệm, nếu (C1,C2) H thì C1 là khái niệm
con của C2 và c2 là khái niệm cha của c1. Cấp của khái niệm con được quy ước trùng
với cấp khái niệm cha
Vi dụ: Các quan hệ phần cấp trong ontology hình học phẳng.
[TAM–GIAC–vUONG–CAN, TAM–GIAC–CAN]
[TAM–GIAc–DEU, TAM–GIAC–cAN]
[TAM–GIAC–vUONG, TAM–GIAC]
[TAM–GIAC–CAN, TAM,GIACJ
2.2.3 Một tập hợp R các quan hệ trên các loại khái niệm
Môi quan hệ được xác định bởi <tên quan hệ> và danh sách các loại khái
niệm của quan hệ. Đối với các quan hệ 2 ngôi thì quan hệ có thể có các tính chất

!"#$!%"&'(
!"#$!%")(*+#"%!+
!"#$!%")(*+# !"#$!%"%!+
!"#$!%

như tính phản xạ, tính đối xứng, tính phản xứng, tính bắc cầu Được phân làm 2
loại
 Quan hệ nển là quan hệ được mặc nhiên thừa nhận. Trong mô hình này ta chi thừa
nhận một số quan hệ trên số tự nhiên (natural integer), số nguyên (integer), số hữu ti
(rational), số thực (real), số phức (complex).
 Quan hệ cấp n (n>o): mở tả mỗi quen hệ các khái niệm cấp {o…n}.

o Gồm 2 loại:
 Loại không mô tái có cầu trúc rỗng, các quan hệ này làm nền cho
 quan hệ cùng cấp hoặc cấp cao hƠn.
 Loại mô lả: được mô ta bằng tập các sự kiện và trong cầu trúc mô
 ta chi được phép xuất hiện kháI niệm, quan hệ, hàm, toán tử cấp
 nền hoặc {o, , n}.
Trong mô tả quan hệ phải xuất hiện ít nhất là một khái níệm, quan hệ, hàm, toán
tử cấp n.
Ví dụ: Các quan hệ trong ontology hình học phẳng
• Quan hệ nền: các quan hệ trên số tự nhiên, số thục
• Quan hệ cơ bản: quan hệ 3 điểm thằng hảng, quan hệ điểm thuộc đường thẳng
• Quan hệ cấp 1: quan hệ song song giữa 2 tia, quan hệ giữa điểm thuộc tia
• Quan hệ cấp 2: quan hệ đồng dạng của 2 tam gíác, quan hệ bằng nhau của 2 tam giác
Một quan hệ cấp u loại mô tả có thể được mở hình hỏi bộ
(C, Df, Facts)
C là tập các khái niệm (quan hệ).
Df là tập các sự kiện định nghĩa quan hệ.
PactS là tập các sự kiện hay các tính chất vốn có của quan hệ
Ví dụ: Trong Ontology hình học phẳng, quan hệ vuông góc của 2 đường thẳng.
VUONG[a:DUONG–THANG, b:DUONG–THANG]
− C = {DUONG–THANG(a), DUONG–THANG(b)}
,-

− Df= {DIEM(A), DIEM(B), THUOC[A, a],THUOC[A, b], THUOC[B, b], THUOC[B, a]}
− GOC[A, GIAODIEM[a, b], B] = Pi/2}
− Facts = {VUONG[b, a]}
2.2.4 Một tập hợp Funcs gồm các hàm
Tập hợp Funcs trong ontoIogy COKB-ONT thể hiện trí thức về các hàm hay các
qui tắc tính toán trên các loại khái niệm. Mỗi hàm được xác định bởi <tên hàm>, tập
biến, kiếu trả về và các qui tắc định nghĩa hàm về phương diện toán học.

Được phân làm 2 loại:
Hàm nền: là hàm được mặc nhiên thùa nhận. Trong mô hình ta chi thùa nhận các
hàm trên số tự nhiên (natural integer), số nguyên (integer), số hữu ti (rational), số thực
(real), số phức (compleX).
Hàm cấp n: mô tá mối quan hệ các kháI niệm cấp {o, , n}. Đuợc mô tả bằng tập
các sự kiện và trong cầu trúc mô tả chi được phép xuất hiện khái niệm, quan hệ, hàm,
toán tử cấp nền hoặc {o, , n}. Kết quả của hàm là khái niệm cấp nền hoặc {o, , n}.
Trong cầu trúc mô tả phải xuất hiện ít nhất các khái niệm, quan hệ, hàm, toàn tử có
cấp n.
Ví dụ: Các hàm trong ontology hình học phẳng
Hàm nếm các hàm trên số tự nhiên, số thực
Hàm cơ bám hàm xác định giao điểm của 2 đường thằng
Hàm cấp 1 hàm xác định giao điểm của 2 đoạn thẳng, hàm xác định giao điểm của
2 tia
Hàm cấp 2 hàm xác định trọng tâm của tam giác, hàm xác định tâm đường tròn
nội tiếp tam giác
1 hàm cấp n có thể được mô hình bởi bộ
(C, Df, Facts)
,,

• C là tập các khái niệm (quan hệ, trả về).
• Df là tập các sự kiện định nghĩa hàm
• Facts là tập các sự kiện hay các tính chất vốn có của hàm.
Vi dụ Trong ontology hình học phẳng, hàm xác định giao điểm của 2 đường thằng
GIAODIEM[a:DUONG–THANG, b:DUONG–THANG] :DIEM(X)
− C = {DUONG–THANG(a), DUONG–THANG(b), DIEM(X)}
− Df = {THUOC[X, a], THUOC[X, b]}
− Facts = {}
2.2.5 Một tập hợp Ops các toán tử
Các toán tử thể hiện các qui tắc tính toán nhất định trên các hiền thuộc các loại

khái niệm. Chẳng hạn như các phép toán tính toán vector, các phép toán tính toàn mai
trận, và trong trường hợp các phép toàn 2 ngôi thì phép toán có thể có tính chất như
tính giao hoán, tính kết hợp,
2.2.6 Một tập Rules gồm các luật suy diễn
Các luật suy diễn được phân iớp, chúng thể hiện các tri thức mang tính phố quát
trên các khái niệm và các loại sự kiện khác nhau. Mỗi luật cho ta một qui tắc suy luận
để đi đến các sự kiện mới từ nhưng sự kiện nào đó. Một luật suy diễn r có thể được
mô hình hóa dưới dạng:
r:{Skl, skỵ, , sk,, } => {skl, skỵ, , skm}
2.2.6 Số hạng
t –> x biển có kiểu khái niệm
| a hằng
l Funcs[t1, t2, , tn] hàm
Ví dụ
x, 5, cos(X), cos(ln2);
,

DOAN[A, B], TAM–GIAC[A, B, C];
2.2.6.2 Biểu thức tính toán
compexp —> Ops[t1, t2, tn]
| t1 Ops t2
l Ops[compexpl, compeXpỵ, , compexp,,]
l compexp1 Ops compexpz
Ví dụ:
X + 3, y + KHOANGCACH[A, d];
X = 3, x = sin(Pi/2)
a^2 = b^2 + c^2, a/sin(GocA) = c/sin(GocC);
2.2. 6.3 Biểu thức logic (logic expression)
logiceXp —> R[tl, tz, , n]
C(t)

Funcs[tl, tỵ, , t,,](t)
False
True
logicexp
logicexp1 logicexp2
logicexp1 logicexp2
logicexp1 logicexp2
,

logicexp1 logicexp2
logicexp1 logicexp2
x ,logicexp
∀x ,logicexp
Ví dụ:
THANGHANG[A, B, C], TU–GIAC(tg), GIAODIEM[a, b](X)
((a < 5)V(a=1o))->(X = 9);
∃x. (TAM–GIAC-CAN(X) TAM–GIAC–VUONG(X));
2.2.6.4 Sự kiện
− Số hạng sau khi loại bỏ số hạng hằng
− Biểu thức tính toán sau khi loai bỏ hiểu thức hàng và giá trị của biểu thức tính toán phải
là kiểu boolean.
− Biểu thức logic.
CHƯƠNG 3: NGÔN NGỮ ĐẶC TẢ ONTOLOGY CHO COKB-ONT
3.1 Giới thiệu
Ngôn ngữ ontology thường được dùng để mô tả các khái niệm, thuộc tính, quan
hệ và các ràng buộc của các khái niệm. Ngôn ngũ Ontology đơn giản (định nghĩa các
khái niệm), dựa trên frame(định nghĩa khái niệm và thuộc tính), dựa trên logic
(DAML+OIL),
Các ngôn ngữ trên đều hạn chế khi hiểu diễn các tri thức phức tập trong hệ giải
toán tự động dựa trên trí thức và thường là hiểu diễn không đủ để có thể thực hiện

trên máy tính. Qua vấn đề nếu trên đề tài xây dựng một ngôn ngủ Ontology để có thể
hiểu diễn các tri thức trong Ontology COKB-ONT.
,

3.2 ngôn ngữ đặc tả cho COKB-ONT
Là ngôn ngũ dùng để mô tả cho ontology COKB-ONT. Cấu trúc được minh hoạ
dưới hình
3.2.1 Các token
Các ký tự kết hợp với nhau tạo thành các token bao gồm :Từ khóa , số ,toán tử,
lượng từ ,tên chuổi hàm nền
3.2.1.1 Từ khóa
Từ khóa Mục đích
Concept Khai báo khái niệm
Relation Khai báo quan hệ
Operator Khai báo toán tử
Function Khai báo hàm
Rule Khai báo luật
Define Định nghĩa các thành phần chứa nó
Property Khai báo thuộc tính
Constraint Khai báo rang buộc trên các thuộc
tính
Fact Khai báo sự kiện
,
./012
3456
%278
/9:
++;5<=%*%>*+
%2;
7?0@0A7B1?1

+;CA4
?D

Computation_relation Khai báo quan hệ tính toán
Mf ,expf Mô tả các thuộc tính và biểu thức tính
toán của quan hệ tính toán
Kind rule ,hypothesis, goal Kiểu , giả thuyết, kết luận của luật
Return Khái niệm trả về của hàm
Collection Khai báo kiểu khái niệm mới thong
qua các khái niệm liệt kê
End Kết thúc cấu trúc
Constant Khai báo hằng
As Đổi tên một khái niệm
Name Tên cấu trúc
Count Đếm kết quả trả về của một câu truy
vấn
2.3.2.2 Số
Natural (số tự nhiên)
Interger (số Nguyên)
Rational (số hữu ti)
Real (số thực)
Boolean (logic)
Complex (số phức)
Các kiểu khái niệm số trên được xem như là tập khái niệm nền trong ontoylogy
COCB-ONT
3.2.2.3 Toán tử
Toán tử Ý nghĩa
+ Cộng
- Trừ
* Nhân

/ Chia
^ Mũ
, Tách biểu thức
. Truy cập thành phần
: Khai báo biểu
:: Miền
,

< Nhỏ hơn
<= Nhỏ hơn hoặc bằng
> Lớn hơn
>= Lớn hơn hoặc bằng
<> Khác
And Phép toán and của logic
Or Phép toán or của logic
Implies Phép kéo theo của logic
Equivalent Phép toán tương đương của logic
Union Phép toán hội
Minus Phép toán trừ
Interect Phép toán giao
In Phép toán thuộc
Subset Tập con
3.2.2.4 Lượng từ
Lượng từ Ý nghĩa
Exists Phép toán tồn tai của logic
Forall Phép toán với mọi của logic
3.2.4 Khái niệm (concept)
Đây là kiểu đữ liệu chính của ngôn ngủ đặc tả COKB-ONT tuân thứ chặt chẽ
ontology COKB-ONT. Ngoài kiều mai niệm nền (số) còn có thế định nghĩa các khái
niệm cơ bán và cấp n thông qua từ khoá concept, collection

Kiễu kháI niệm liệt kê (collection concept)
Kiểu khái niệm liệt kê là kiếu khái niệm được tạo thành từ nhiều khái niệm. Đối
tượng được khai báo kiều khái niệm này có kiều là một trong các khái niệm thuộc tập
khái niệm được liệt kê.
Collection <tên kiểu khái niệm> {dãy kiểu khái niệm};
+ <tên kiếu kháI niệm>;
+ {dãy kiểu mãi niệm} không cần phải khai báo
,

Ví dụ Trong một ontology hình học phẳng, để tiện xứ lý cho các đối tượng có các
kiểu khai niệm tương tự nhau. Người ta khai báo các kiều kháI niệm liệt kê TIA–
DOAN, DT–TIA–DOAN dụa trên các kiểu khái niệm DUONG–THANG,TIA, DOAN
collection TIA–DOAN {TIA, DOAN};
collection DT–TIA–DOAN {DUONG–THANG, TIA, DOAN};
xác định biến thuộc kiểu khái niệm
cặp đầu ngoặc đơn () dùng để xáo định một đối tượng thuộc kiếu khái niệm.
<kiếu khái niệm>(<tên đôi tưọng>);
<tên hàm>[<tên biển,>, <tên uống <tên biến,,>](<tên đối tưọng>);
Ví dụ:
DIEM(A), TAM–GIAC[A, B, C](o1);
TRUCTAM[TAM–GIAC[A, B, C]](X);
Đỗi tên hiểu khái niệm
Thường được dùng trong câu truy vấn hoặc các cầu trúc khai báo khái niệm
không gieo biến.
<kiểu khái niệm> as <tên>;
<kiểu khái niệm> <tên>;
Ví dụ Đổi tên các khái niệm trong cấu trúc khai báo toán tử + trên 2 đoạn.
operator +[[DOAN as op1, DOAN op2], real, Op1.dd + op2.dd];
3.2.5 biểu thức (expression)
Biểu thức là thành phần cơ bán và là kiểu câu quan trọng nhất của ngôn ngữ đặc

tả COKB-ONT.Biểu thức được phân chia làm 3 loạt số hạng (biểu thức cơ bản), biểu
thức tính toán (computation expression), hiểu thức logic (logic expression) được định
,

nghĩa trong phần 2.2.6 trong đó hiểu thức logic được hiểu diễn lại thông qua các từ
khoá của ngôn ngữ đặc tả COKB-ONT
Ví du:
THANGHANG[A, B, C], TU–GIAC(tg), GIAODIEM[a, b](X);
(a < 5) of (a = 10))implies(x = 9);
exists (x) (TAM–GIAC–CAN(x) and TAM–GIACaVUONG(X));
forall (x) (TAM–GIAC–VUONG(X)
equivalent (X.GocA = Pi/2));
Trong hiểu thức có 2 khái niệm được quan tâm trong số hạng đó là hằng số và
biến được định nghĩa thông qua ngôn ngữ đặc têt COKB-ONT như sau
Rằng số (constant)
Ngôn ngữ đặc tả COKB-ONT chứa 2 kiểu số
Số (numeric constant)
Ví dụ:1, -2, 0.l4
Kí hiệu (symbolic constant): được khai báo bằng từ khoá constant
Cú pháp khai báo bằng ký hiệu
constant <tên hằng> <giá trị kiểu số>
cách sử dụng
<tên hằng>
Ví dụ: Khai báo một hằng số Pi trong ontology hình học phẳng constant Pi 3.l4;
Một số symboIic constant mặc định:
,

True, falSe: mang giá trị đứng sai của logic
Null: giá trị không xác định
Biến (variable)

Khai báo một biến có kiểu khái niệm
<tên biến>:<kiểu khái niệm>;
Khai báo nhiều biến có kiểu khái niệm
<dãy tên biến>:<kiếu khái niệm>;
vi dụ:GocA : GOC[B, A, C];
S, p, r 1 real;
3.2.6 Một số kiểu cấu trúc
3.2.6.1 Dãy (Sequence)
Dãy là nhóm các hiểu thức được cách nhau bởi đầu “,”
expression1, expression2, expression3
Vídụ: 1,2,3
3.2.6.2 Tập hợp (set)
Tập hợp là dãy của các hiểu thức phần biệt (không phân biệt thứ tự) được đặt
trong {}
Vi dụ {a = b, SSONG[a, b]}
Tập hợp lồng tập hợp là tập dãy các tập hợp không phân biệt thứ tự được đặt
trong {}
Ví dụ {{a, b}, {a,c}, {b, c}}
3.2.6.3 Danh sách (list)
-

Danh sách là dãy của các hiểu thức (có phân biệt thứ tự) được đặt trong []
Ví dụ [A,B,C] , [a,b,c]
3.2.7 Câu (statement)
Câu là thành phần quan trọng trong ngôn ngũ đặc tả COKB-ONT. Có các
kiểu câu sau:
Khai báo biến
Câu lệnh retum
Biểu thức logic
Biểu thức tính toán

3.2.8 Một số cú pháp khai báo các thành phần của ontology COKB-ONT
3.2.8.1 khái niệm kế thừa (C,H)
Kiểu khái niệm cơ bán (cấp o)
concept <tên khái niệm>;
Kiểu khái niệm cấp n
Ràng buộc: trong cấu trúc mô tả chi được phép xuất hiện kháI niệm, quan hệ, hàm
cấp {o, n-1}.
concept <tên khái niệm>[
<tên biến1>:<kiểu khái niệm nền hoặc cơ bản>,
<tên biển2>:<kiểu khái niệm nền hoặc cơ bản>,
…
<tên biếnn,>:<kiểu khái niệm nền hoặc cơ bản>][:
,

<tên khái niệm kế thừa1>[<tênbiến1> <tên biên1>, , <tên biếnn>],
<tên khái niệm kế thừa 2>[<tên biến1>, <tên biến2>, <tên biến n>],
<tên khái niệm m,>[<tên biến1,>, <tên biến2>, …<tên biến n>]]
{
Define:
cú pháp các sự kiện trên các biến
Property:
các thuộc tính được khai báo bởi các kiểu khái niệm nền, khái niệm cơ bản, khái
niệm cấp n (nếu có sử dụng biển thì chi được phép sử dụng các biển của khái niệm
khai báo);
Constraint:
cú pháp các constraint liên quan đến các biến và thuộc tính của khái niệm;
Fact :
cú pháp fact liên quan đến các biến và thuộc tính của khái niệm;
computation–relation:
cú pháp các computation–relation liên quan đến các biến và thuộc tính của khái

niệm
RuIe:
Cú pháp các rule liên quan đến các biến và thuộc tính của khái niệm;
}
Quy ước: tên các property, conStraint, computation,rule trong một khái niệm
không trùng nhau


Sử dụng
<tên khái niệm>
<tên khái niệm>[<tên biển1>, <tên biến2>…, <tên biển n.>]
ví dụ khai báo các khái niệm cơ bản điểm và đường thẳng ,khái niệm cấp 2 hình
thang trong ontology hình học phẳng.
concept DIEM;
concept DUONG_THANG;
concept HINH_THANG[A:DIEM, B:DIEM, C:DIEM, D:DIEM]:
begin_object:TU–GIAC[A, B, C, D]
{
define:
SSONG[a, c];
property:
h : DOAN;
constraint:
fact:
GocA = Pi — GocD;
GocB = Pi — GocC;
TRUNG[h, DOAN[A, HINHCHIEU[A, DUONG–THANG[C, D]]]]
computation–relation:
CR1 {



mf = {S, a, c, h}
expf = "S = (a+c)*h/2";
}
rule:
end_object
3.2.8.2 Quan hệ (R)
Quan hệ không mô tả
relation <tên quan hệ>[<kiểu khái niệm 1>,
<kiểu khái niệm 2>
<kiểu khái niệm n>]
Quan hệ mô tả
Ràng buộc: trong cấu trúc mô tả chi được phép xuất hiện khái niệm, quan hệ, hàm
cấp {o, n}.
relation <tên quan hệ>
[<tên biến 1.>:<kiểu khái niệm>,
<tên biến 2>:<kiểu khái niệm>,
<tên biến m>:<kiểu khái niệm>]
{
define:
Cú pháp các sự kiện trên các biến


Fact:
cú pháp các fact liên quan đến các biến của quan hệ;
}
Qui ước: cách khaI báo quan hệ "<tên quan hệ>" thì quan hệ được đối xử như
toán tử
Sử dụng
<tên quan hệ>[<tên biến 1>, <tên biến 2>, <tên biến n>];

Ví dụ: Khai báo quan hệ cấp 1 loại không mô tả về điểm thuộc đường thẳng,
quan hệ cơ bản loại mô tả về sự song song của 2 đường thằng trong ontology hình
học phẳng.
relation THUOC[DIEM, DOAN]
begin_relation SSONG[a:DUONG–THANG, b:DUONG–THANG]
{
define:
not TRUNG[a, b];
GIAODIEM[a, b] = null;
fact:
SSONG[b, a]
}
relation “=”[a:DOAN, b:DOAN]
{
define:
