Ứng dụng Semantic Web vào tìm kiếm kiến thức tài liệu đào tạo môn toán của khối 12 (tt)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

NGUYỄN QUỐC CƯỜNG
ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB VÀO TÌM KIẾM
KIẾN THỨC TÀI LIỆU ĐÀO TẠO MÔN TOÁN
CỦA KHỐI 12

Chuyên ngành:

HỆ THỐNG THÔNG TIN

Mã số:

8480104

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2018


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS. Đặng Trường Sơn

Phản biện 1: ......................................................................
Phản biện 2: ......................................................................

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc
sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc:

....... giờ ....... ngày ....... tháng 07 năm 2018

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông


1
MỞ ĐẦU
Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin(CNTT) hiện nay,
ứng dụng CNTT vào công tác giảng dạy đóng vai trò rất quan trọng.
Việc tìm kiếm dữ liệu về kiến thức phổ thông ngày càng cấp thiết, nhất
là đối với những học sinh cần tra cứu lại những kiến thức cũ đã học,
các tài liệu được chia sẻ bởi giáo viên, những sách hay trong thư viện
trường, trên các website chia sẻ….
Trong khi đó, các website hiện nay hầu hết theo chuẩn Web
2.0, chưa đáp ứng được nhu cầu tìm kiếm một cách chính xác và nhanh
chóng. Việc tìm kiếm thông tin hiện nay không theo chủ đề mà chỉ là
tìm theo từ khoá đơn thuần. Kết quả trả về sẽ ở dưới dạng những đoạn
văn bản chứa từ hoặc cụm từ cần tìm mà không được tổng hợp chính
xác làm cho khối lượng thông tin rất lớn, gây mất thời gian cho người
sử dụng, nhất là với đối tượng là học sinh, cần tìm kiếm nhanh các kiến
thức gần sát với nhu cầu của mình.
Semantic Web là web theo chuẩn Web 3.0 có thể giúp chúng
ta giải quyết những vấn đề trên, Semantic Web không là Web riêng
biệt mà là một sự mở rộng của Web 2.0 hiện tại, nó cho phép máy tính
và người cộng tác với nhau tốt hơn. Với Semantic Web, việc tìm kiếm
sẽ dễ dàng nếu mọi thứ được đặt trong ngữ cảnh. Ý tưởng chính yếu là
toàn bộ ngữ cảnh mà người sử dụng được biết đến. Mục tiêu

của Semantic Web là phát triển các tiêu chuẩn và kĩ thuật để giúp máy
hiểu nhiều thông tin trên Web, để máy tìm ra các thông tin dồi dào
hơn, tích hợp, duyệt dữ liệu, và tự động hóa các thao tác [6].
Với Semantic Web, chúng ta không những nhận được những thông tin


2
chính xác hơn khi tìm kiếm thông tin, mà máy tính còn có thể tích hợp
thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, biết so sánh các thông tin với
nhau [6].
Vì vậy, em chọn đề tài “Ứng dụng Semantic Web vào tìm kiếm kiến
thức - tài liệu đào tạo môn toán của khối 12” cho luận văn tốt nghiệp
Thạc sĩ của mình.


3
CHƯƠNG 1 - LÝ THUYẾT VỀ SEMANTIC WEB
1.1 Semantic Web
1.1.1 Giới thiệu về Semantic Web
Semantic Web còn được gọi là Web 3.0 không là Web riêng
biệt mà là một sự mở rộng của Web hiện tại, theo cách thông tin được
xác định ý nghĩa tốt hơn, nó cho phép máy tính và người cộng tác với
nhau tốt hơn.
Semantic Web là một mạng lưới các thông tin được liên kết
sao cho chúng có thể được xử lý dễ dàng bởi các máy tính ở phạm vi
toàn cầu. Nó được xem là cách mô tả thông tin rất hiệu quả trên World
Wide Web, và cũng được xem là một cơ sở dữ liệu có khả năng liên
kết toàn cầu. Semantic Web là một phương pháp cho phép định nghĩa
và liên kết dữ liệu một cách có ngữ nghĩa hơn nhằm phục vụ cho máy
tính có thể “hiểu” được.

1.1.2 Ví dụ về Semantic Web
1.1.3 So sánh các thế hệ Web

Bảng 1.1: Bảng so sánh các thế hệ Web
Web hiện tại
- Là web gồm các tài liệu (web of
documents).

Semantic web
- Là web gồm dữ liệu (web of data).

- Chỉ biểu diễn “syntax”- biểu diễn - Biểu diễn “semantic”- biểu diễn
thông tin.

nghĩa phía sau thông tin

- Lưu trữ thông tin.

- Thao tác trên thông tin.

- Tìm kiếm dựa vào từ khóa.

- Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa.


4
- Thông tin luôn được đồng bộ và kịp
- Thông tin thường không được
đồng bộ và dễ bị lạc hậu.

thời nhờ có những công cụ tự động
cập nhật.
- Các ontology được chia sẻ để có thể
hiểu được ngữ nghĩa.

1.2 Kiến trúc Semantic web

Hình 1.3: Kiến trúc Semantic Web
1.4 Ontology (bản thể luận)
1.4.1 Khái niệm Ontology
Là một mô hình dữ liệu biểu diễn một lĩnh vực và được sử
dụng để suy luận về các đối tượng trong lĩnh vực đó và mối quan hệ


5
giữa chúng. Ontology cung cấp một bộ từ vựng chung bao gồm các
khái niệm, các thuộc tính quan trọng và các định nghĩa về các khái
niệm và các thuộc tính này. Ngoài bộ từ vựng, ontology còn cung cấp
các ràng buộc, đôi khi các ràng buộc này được coi như các giả định cơ
sở về ý nghĩa mong muốn của bộ từ vựng, nó được sử dụng trong một
miền mà có thể được giao tiếp giữa người và các hệ thống ứng dụng
phân tán hỗn tạp khác. Các ontology được sử dụng như là một biểu
mẫu trình bày tri thức về thế giới hay một phần của nó.
Các Ontology thường miêu tả:
- Các cá thể: Các đối tượng cơ bản, nền tảng.
- Các lớp: Các tập hợp, kiểu của các đối tượng.
- Các thuộc tính: Thuộc tính, tính năng, đặc điểm, tính cách,
hay các thông số mà các đối tượng có và có thể đem ra chia
sẻ.
- Các mối liên hệ: Các con đường mà các đối tượng có thể liên

hệ tới một đối tượng khác.
Bộ từ vựng ontology được xây dựng trên cơ sở tầng RDF và
RDFS, cung cấp khả năng biểu diễn ngữ nghĩa mềm dẻo cho tài nguyên
Web và có khả năng hỗ trợ lập luận.
1.4.2 Các phần tử trong ontology
•

Các cá thể (Individuals) - Thể hiện

•

Các lớp (Classes) - Khái niệm

•

Các thuộc tính (Properties)

•

Các mối quan hệ (Relation)

1.4.3 Phân loại ontology


6
Ontology có các loại sau:
•

Ontilogy biểu diễn tri thức (Knowledge representation
Ontology);

•

Ontology tổng quát (Generic Ontology);

•

Metadata ontology cung cấp từ vựng;

•

Ontology lĩnh vực (Domain Ontology);

•

Ontology tác vụ (Tast Ontology);

•

Ontology lĩnh vực – tác vụ (Domain – Tast Ontology);

•

Ontology ứng dụng (Application Ontology);

•

Ontology chỉ mục (Index Ontology);

•

Ontology hỏi và trả lời (Tell and Ask Ontology).

1.4.4 Vai trò của Ontology
Chia sẻ những hiểu biết chung về các khái niệm, cấu trúc thông
tin giữa con người hoặc giữa các hệ thống phần mềm: đây là vai trò
quan trọng nhất của một ontology. Ta có thể hình dung ontology như
một cuốn từ điển chuyên ngành, cung cấp và giải thích các thuật ngữ
cho người không có chuyên môn yêu cầu
Cho phép tri thức trở nên nhất quán và tường minh: trong một
hay nhiều lĩnh vực cụ thể, có thể có các khái niệm khác nhau nhưng có
cùng tên, điều này sẽ gây nhập nhằng về ngữ nghĩa. Tuy nhiên, trong
hệ thống ontology thì mỗi khái niệm phải là duy nhất.
Cung cấp một phương tiện cho công việc mô hình hóa: bản thân
ontology là một tập các khái niệm phân cấp được liên kết với nhau bởi
các quan hệ. Cơ bản mỗi khái niệm có thể xem như là một lớp, mà đối


7
tượng của lớp đó cùng các quan hệ đã góp phần tạo nên cấu trúc của
bài toán.
Cung cấp một phương tiện cho việc suy luận: hiện nay một số
ngôn ngữ ontology đã tích hợp lớp ontology suy luận (Ontology
Inference Layer) bên trong cho mục đích suy luận logic trên tập quan
hệ giữa các đối tượng trong hệ thống.
1.4.5 Các ứng dụng hiện tại của Ontology
Ontology được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như: tích hợp
thông tin thông minh, các hệ thống thông tin cộng tác, phục hồi thông
tin, thương mại điện tử, quản trị tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Elearning, web portals search engines, các ứng dụng Metadata-driven,
rút trích thông tin, Data Text Web Mining, Information brokering.

1.4.6 Ontology Web Language (OWL)
Các phiên bản của OWL
Hiện nay có ba loại OWL: OWL Lite, OWL DL (description
logic), và OWL Full.
•

OWL Lite

•

OWL DL (OWL Description Logic)

•

OWL Full

Mối liên hệ giữa các ngôn ngữ con của OWL:
- Mọi ontology hợp lệ dựa trên OWL Lite đều là ontology hợp
lệ trên OWL DL.
- Mọi ontology hợp lệ dựa trên OWL DL đều là ontology hợp
lệ trên OWL Full.


8
- Mọi kết luận hợp lệ dựa trên OWL Lite đều là kết luận hợp
lệ trên OWL DL.
- Mọi kết luận hợp lệ dựa trên OWL DL đều là kết luận hợp lệ
trên OWL Full.

9
CHƯƠNG 2 - ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG ỨNG DỤNG TÌM KIẾM
THEO NGỮ NGHĨA
2.1 Khảo sát các ứng dụng tìm kiếm thông tin
2.1.1 Các ứng dụng trong nước
2.1.2 Các ứng dụng nước ngoài
2.2 Đặt vấn đề
2.2.1 Nhu cầu và đối tượng sử dụng
Với chủ đề này ta thấy đối tượng và nhu cầu sử dụng tương đối lớn,
có thể là học sinh phổ thông, học sinh lớp 12, cũng có thể là sinh viên,
phụ huynh, giáo viên...và bất kì ai khác muốn quan tâm tìm hiểu về
các kiến thức, tài liệu liên quan đến hệ thống kiến thức, tài liệu tham
khảo môn toán lớp 12.
Hệ thống mong muốn phát triển để cung cấp bộ công cụ đáp ứng
được nhu cầu tìm kiếm kiến thức phổ thông môn toán về cơ bản cũng
như nâng cao cho người sử dụng.
2.2.2 Đề xuất ứng dụng
Nhằm đáp ứng yêu cầu trên, luận văn đề xuất xây dựng một
ứng dụng Web, có cơ sở dữ liệu đầy đủ về kiến thức môn toán lớp 12.
Hệ thống phải đáp ứng được việc tìm kiếm chính xác, kết quả trả về
đầy đủ thông tin tương ứng với từ khóa nhập vào khi được tìm thấy.
Bên cạnh đó, hệ thống ứng dụng phải đáp ứng việc liên kết dữ liệu
(linked data) của đối tượng được tìm thấy.
2.2.3 Yêu cầu về ứng dụng
"Ứng dụng Semantic Web vào tìm kiếm kiến thức tài liệu
đào tạo môn toán khối 12” cho phép tìm kiếm văn bản theo các yếu


10
tố sau: chủ đề toán học, lĩnh vực liên quan, loại tài liệu, thời gian và

nội dung tài liệu, các đề thi mẫu - đáp án.
Hệ thống được xây dựng trên nền web sử dụng công nghệ
Semantic Web, gồm 2 chức năng chính:
- Quản lý thông tin (dành cho Quản trị viên):
- Tìm kiếm kiến thức – tài liệu, bài tập thực hành (dành cho Người sử
dụng).
2.3 Phân tích vấn đề
2.3.1 Vấn đề về lưu trữ dữ liệu
2.3.2 Vấn đề về tìm kiếm
Hiện nay, đa số các máy tìm kiếm đều cho phép người sử dụng
có thể tạo các câu truy vấn gồm các từ khóa tìm kiếm, tuy nhiên,
phương pháp này gặp phải những vấn đề sau:
- Mỗi từ khóa có thể có một hay nhiều nghĩa tùy theo từng ngữ
cảnh.
- Bộ máy tìm kiếm không thể hiện mối quan hệ giữa các từ khóa
với nhau.
- Thông tin có cùng ý nghĩa với từ khóa nhưng không nằm trong
kết quả trả về.
2.4 Giải pháp
Giải pháp đưa ra là sử dụng công nghệ Semantic web để giải
quyết bài toán hiệu quả hơn. Với một website ứng dụng Semantic web,
con người có thể đọc và hơn thế, máy tính cũng có thể hiểu được thông
tin. Semantic web lưu trữ dữ liệu dưới định dạng RDF (Resource


11
Description Framework), đòi hỏi các bảng phải được chia nhỏ theo
đúng câu trúc gồm ba thành phần cơ bản (Subject, Predicate, Object).
•

Subject chỉ đối tượng đang được mô tả đóng vai trò là chủ thể.

•

Predicate (hay Property) là kiểu thuộc tính hay quan hệ.

•

Object là giá trị thuộc tính hay đối tượng của chủ thể đã nêu.

Object có thể là một giá trị nguyên thủy (Literal) như số nguyên, chuỗi,
ngày ... hoặc cũng có thể là một tài nguyên.
2.4.1 Ontology
Trong phần này, xây dựng các lớp, các thuộc tính tạo những mối quan
hệ đồng cấp và phân cấp theo những chuẩn đã được định nghĩa bởi tổ
chức W3C và cả những định nghĩa mới riêng biệt cho chương trình.
2.4.2 Giao diện web
Tập trung thiết kế giao diện theo phong cách hiện đại, đơn giản
và thể hiện đầy đủ thông tin. Giao diện có chức năng tự động nhận biết
các thông tin liên quan đến vấn đề tìm kiếm và tự động xuất ra được
kết quả được trình bày logic nhất. Giao diện này sẽ hoạt động tốt trên
các trình duyệt web phổ biến hiện nay như: Internet Explorer, Chrome,
Firefox, ...
2.4.3 Ngôn ngữ SPARQL
SPARQL, là viết tắt của Giao thức SPARQL và Ngôn ngữ Truy
vấn

RDF

bằng

tiếng

Anh,

“SPARQL Protocol and

RDF Query Language”, cho phép những người sử dụng truy vấn
thông tin từ các cơ sở dữ liệu hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào có thể
được ánh xạ tới RDF.


12
Tiêu chuẩn SPARQL được W3C thiết kế và phê chuẩn và giúp
những người sử dụng và những người phát triển tập trung vào những
gì họ muốn biết thay vì cách mà cơ sở dữ liệu được tổ chức.
Các mở rộng của SPARQL
SPARQL không chỉ là ngôn ngữ truy vấn, mà còn là tập hợp
toàn diện các đặc tả. SPARQL UPDATE bao gồm các truy vấn để xóa
các dữ liệu, chèn các dữ liệu và thao tác các đồ họa. Nói chung,
SPARQL Protocol (Giao thức SPARQL) định nghĩa cách để truy cập
các điểm cuối SPARQL và các định dạng kết quả và có thể được mở
rộng tiếp để tận dụng được tính độc nhất của các dạng dữ liệu khác
nhau.
Các mở rộng được tiêu chuẩn hóa bao gồm GeoSPARQL để
truy vấn các dữ liệu không gian địa lý (geospatial data). Ccác mở rộng
tùy biến được GraphDB hỗ trợ bao gồm tìm kiếm toàn văn, tạo các
truy vấn đối với các máy tìm kiếm toàn văn và giao diện bên ngoài
(Lucene, SOLR, ElasticSearch), RDFRank để sắp xếp, SPARQL MM
cho đa phương tiện và những điều khác.

2. Đặc tả hệ thống tìm kiếm kiến thức, tài liệu
2.5.1 Chức năng của hệ thống
Hệ thống sẽ phát triển hệ thống tìm kiếm kiến thức, tài liệu
minh họa môn toán lớp 12 với các chức năng sau:
- Hệ thống sẽ có kho dữ liệu về kiến thức – tài liệu môn toán
lớp 12 theo từng chủ đề, lĩnh vực liên quan.


13
- Ứng dụng công nghệ web ngữ nghĩa và mô hình lưu trữ RDF,
nhằm tạo điều kiện cho người sử dụng dễ dàng tìm kiếm với lượng
thông tin lớn.
- Tính năng tổng hợp thông minh, tự động thu thập thông tin từ
nhiều nguồn khác nhau và tự động tổ chức dữ liệu.
2.5.2 Mô tả hệ thống
Cấu trúc của một máy tìm kiếm theo công nghệ web semantic,
về cơ bản cũng có cấu trúc tương tự với một máy tìm kiếm thông
thường, bao gồm 2 thành phần chính là giao diện truy vấn và phần kiến
trúc bên trong.
2.6 Môi trường và công cụ lập trình ứng dụng
Ứng dụng Semantic Web sẽ dùng Protégé 5.0.0 để xây dựng
Ontology nội dung chuyên đề toán học lớp 12 và IDE NetBeans 8.2
kết hợp với Jena Framework [9] để xây dựng ứng dụng Web.
2.6.1 Ưu điểm của Protégé
- Hỗ trợ đầy đủ ba phiên bản của ngôn ngữ OWL là OWLFull, OWL-Lite và OWL-DL.
2.6.2 Thư viện Jena Framework
Giới thiệu về Jena:
- Là một Java framework chuyên dùng dùng cho việc xây dựng
các ứng dụng web ngữ nghĩa.
- Cung cấp một môi trường lập trình cho RDF, RDFS and OWL,

SPARQL.
- Open source
- Hệ truy vấn SPARQL


14
CHƯƠNG 3 - PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ, XÂY DỰNG
HỆ THỐNG
3.1 Phân tích hệ thống tìm kiếm
3.1.1 Tổng quan hệ thống
Mô hình xử lý tổng quan của hệ thống

Hình 3.1: Sơ đồ xử lý tổng quan hệ thống
3.1.2 Chức năng tìm kiếm của hệ thống
Tìm kiếm ngữ nghĩa theo từ khóa nhập vào:
Cách tìm kiếm phổ biến và có nhu cầu nhiều nhất là tìm kiếm
theo từ khóa. Tuy nhiên, nếu ta tìm kiếm với từ khóa như thông thường
thì kết quả trả về sẽ là tập dữ liệu chứa từ khóa này.
Đối với hệ thống sắp xây dựng, hệ thống sẽ phân tích từ khóa
nhập vào và sẽ trả về kết quả theo ngữ nghĩa sát với nội dung cần tìm
cộng với các từ khóa tìm kiếm cho liên quan cho người dùng.
Ví dụ bên dưới là hình minh họa được hệ thống đang xây dựng:


15

Hình 3.2: Minh họa tìm kiếm của hệ thống
3.3 Thiết kế Ontology kiến thức toán 12
3.3.1 Các bước xây dựng
a) Xác định miền quan tâm và phạm vi của ontology:

b) Kế thừa Ontology có sẵn
c) Liệt kê các thuật ngữ quan trọng trong Ontology:
d) Xây dựng các lớp và cấu trúc phân cấp lớp
e) Định nghĩa các thuộc tính và quan hệ giữa các lớp
f) Định nghĩa các ràng buộc về thuộc tính và quan hệ của lớp
g) Tạo các thực thể tương ứng với các lớp
3.3.2 Thiết kế mô hình dữ liệu Ontology kiến thức Toán lớp 12
a) Xác định miền quan tâm và lĩnh vực của Ontology
- Miền quan tâm của Ontology: Các kiến thức cơ bản đến nâng
cao của môn toán lớp 12 theo từng chuyên đề, từng linh vục.


16
- Phục vụ mục đích: tìm kiếm thông tin về kiến thức, bài tập
mẫu, các đề thi…
- Phục vụ đối tượng: là học sinh, sinh viên, giáo viên có nhu
cầu tìm kiếm hoặc quan tâm đến kiến thức toán lớp 12.
b) Kế thừa Ontology có sẵn
Hiện tại chưa tìm thấy thông tin Ontology về kiến thức môn
toán phổ thông cũng như môn toán lớp 12.
c) Các thuật ngữ quan trọng trong Ontology
Đại số, Đạo hàm, tính chất, định nghĩa, khái niệm, chuyên
đề , phương pháp tính, phương pháp tìm….
d) Các lớp và cấu trúc phân cấp
Với Ontology kiến thức toán lớp 12, ta xây dựng 9 lớp tương
ứng với từng chương trong sách giáo khoa lớp 12 theo bộ giáo dục,
ngoài ra ta xây dựng thêm vài lớp có liên quan của những lớp trước:
-

“Khảo sát vẽ đồ thị hàm số”: Lớp cơ sở chứa tất cả các lý

thuyết của ứng dụng của đạo hàm, ví dụ: cực trị hàm số, sự biến thiên,
tính đơn điệu….
-

“Hàm số”: Lớp cơ sở chứa tất cả lý thuyết của hàm số và các

lớp con của hàm số như: hàm số lũy thừa, hàm số logarit, hàm số mũ.
-

“Nguyên hàm”: Lớp cơ sở chứa lý thuyết về nguyên hàm.

-

“Tích phân”: Lớp cơ sở chứa lý thuyết về tích phân.

-

“Số phức”: Lớp chứa tất cả lý thuyết về số phức

-

“Hình học không gian”: Lớp cơ sở chứa tất cả kiến thức của

chuyên đề hình học không gian của khối lớp 12, ví dụ: khối đa diện,
mặt nón-trụ-cầu, phương pháp tọa độ trong không gian…


17
-

“Ứng dụng đạo hàm khảo sát hàm số”: Lớp cơ sở chứa tất cả

-

“Bài tập theo chuyên đề”: Lớp cơ sở chứa tất cả thông tin về

các bài tập theo từng chuyên đề tương ứng với phần lý thuyết.
-

“Tài liệu tham khảo” : chứa thông tin về các tài liệu tham

khảo ngoài các kiến thức trong sách giáo khoa.
-

“Đề thi tham khảo”: chứa thông tin đề thi tại các trường, đề

thi tốt nghiệp, đại học...
Trong các lớp này sẽ chứa nhiều lớp con nhỏ hơn và chi tiết
hơn, đáp ứng tổng thể về kiến thức toán lớp 12.
3.3 Thiết kế, xây dựng ứng dụng Semantic Web
3.3.1 Mô hình thiết kế hệ thống
3.3.2 Xây dựng Ontology, sử dụng Protégé
Chương trình sử dụng công cụ Protégé để xây dựng và quản
lý Ontology.
Protégé là chương trình được xây dựng dùng để tạo và quản lý
Ontology rất linh hoạt, việc thêm xóa sửa một thuộc tính của lớp, của
cá thể rất nhanh chóng, tạo liên kết giữa các đối tượng dễ dàng.

18
CHƯƠNG 4 – TRIỂN KHAI VÀ ĐÁNH GIÁ ỨNG DỤNG
4.1 Thiết kế hệ thống ứng dụng thực tế
4.1.1 Giao diện chính của ứng dụng

Hình 4.1: Giao diện chính của chương trình
4.1.2 Các quyền của hệ thống
4.1.3 Biểu đồ quyền sử dụng hệ thống

Hình 4.2: Biểu đồ quyền sử dụng hệ thống


19
Đặc tả quyền sử dụng hệ thống

Bảng 4.2 Bảng đặc tả quyền sử dụng hệ thống
STT

Hành động của đối

Xử lý của công cụ/hệ thống

tượng
1

1.Import thông tin

2. Hiển thị form import

3. Nhập Data file hoặc 4. Load dữ liệu, phân tích và

URL cần import

bóc tách thông tin theo format
sau đó lưu trữ vào Ontology

2

Quản lý thông tin

Hiện thị thông tin cho phép, sau
đó lưu vào hệ thống.

3

Nhập từ khỏa và tìm Nhận thông tin từ form, tạo câu
kiếm thông tin

truy vấn, truy vấn vào phân
vùng caches, sau đó hiển thị kết
quả và các đối tượng liên đới
của đối tượng được tìm thấy

4.2 Mô tả và triển khai ứng dụng
4.2.1 Biểu đồ mô tả về phân cấp chức năng

Hình 4.3: Biểu đồ mô tả các khối chức năng của chương
trình


20

4.2.2 Mô tả về chương trình
4.2.2 Mô tả về lưu trữ dữ liệu của hệ thống
Hệ thống xây dựng được lưu trữ dưới 3 hình thức.
a) Ontology Data file
b) Dữ liệu hình ảnh biểu diễn công thức toán học
c) Tài liệu tham khảo, giáo trình, ebook ở dạng data file (PDF,
Word)
4.2.3 Triển khai ứng dụng
4.3 Đánh giá ứng dụng
4.4.1 Các công trình nguyên cứu trong nước được biết
4.4.2 Website tìm kiếm theo ngữ nghĩa Wolframalpha


21
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
1. Kết quả đạt được của luận văn
Việc nghiên cứu, ứng dụng semantic web để xây dựng ứng
dụng tìm kiếm kiến thức của môn toán lớp 12 đã thu được những kết
quả ban đầu.
Về mặt lý thuyết, luận văn đã nêu được những cốt lỗi lý thuyết
Semantic Web, về liên kết siêu dữ liệu giữa các đối tượng. Đây là một
sự mở rộng của Web hiện tại, theo cách thông tin được xác định ý
nghĩa tốt hơn, hiểu cách tổ chức dữ liệu để máy tính và người cộng tác
với nhau tốt hơn.
Với việc sử dụng hệ truy vấn SPARQL theo framework của
Jena 2.6.4, việc truy vấn dữ liệu sẽ không tìm theo dữ liệu thuần túy,
mà dựa trên dữ liệu có nghĩa, theo các cá thể của lớp được định nghĩa
trong Ontology trước đó.
Về mặt thực nghiệm, luận văn xây dựng được ứng dụng
Semantic web, thiết kế Ontology hợp lý, giúp học sinh có thể tìm kiếm

kiến thức của môn toán lớp 12 nhanh chóng, giúp tham khảo những
bài tập từ cơ bản đến nâng cao tương ứng trong lúc tra cứu. Ngoài ra,
chính nhờ những thông tin liên đới của các chuyên đề, luận văn còn
giúp ích cho học sinh có thể xâu chuỗi được những kiến thức môn toán
phổ thông.
2. Hướng phát triển
Tuy nhiên, Ontology Toán lớp 12 chỉ dừng lại ở mức độ nhỏ,
chưa thật sự lớn và phong phú. Cần phải xây dựng Ontology đầy đủ,
to lớn để đánh giá mức độ xử lý tìm kiếm chính xác, cần phải có thuật


22
toán tổng hợp, rút trích tự động thông tin từ các nguồn và đưa vào dữ
liệu trong Ontology.
Trong tương lai, hướng nghiên cứu về Semantic Web này có
thể tiếp tục phát triển để ứng dụng được vào thực tiễn như các ứng
dụng lớn hiện có.
Bên cạnh đó, cần thu thập thông tin kiến thức đầy đủ về môn
toán của bậc trung học phổ thông, tổ chức dữ liệu hợp lý theo từng
chuyên đề và quan trọng hơn hết là tổ chức, định nghĩa chính xác về
sự liên đới giữa các cá thể một cách mạnh mẽ. Khi đó, người sử dụng
nói chung hoặc học sinh nói riêng khi sử dụng chương trình để tìm
kiếm, hệ thống sẽ xâu chuỗi lại tất cả thông tin có liên quan, từ cơ bản
đến nâng cao, từ lý thuyết đến áp dụng thực tiễn. Điều này sẽ giúp ích
rất nhiều đối với việc ôn luyện kiến thức trong các kì thi tốt nghiệp,
đại học…
Để đạt được mục tiêu này, cần phải xây dựng hệ thống bóc
tách thông tin tự động, xây dựng thuật toán dò tìm và tổng hợp tự động
để bổ sung cho dữ liệu nguồn.
PHỤ LỤC

Phụ lục I Lý thuyết về RDF & RDFS
Phụ lục II Lý thuyết về Ontology