CN105512217A - 一种基于Jena的药品本体推理查询方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Jena的药品本体推理查询方法和系统，该方法包括：构建生成药品本体资源文件；在领域专家的帮助下使用protégé工具构建药品本体，生成药品本体资源文件并将其保存至本地；自定义基于药品信息机制的推理机；根据药品本体的信息特点定义基于药品本体的推理机制；将自定义的药品本体推理机制注册成药品本体推理机；Jena对于药品本体资源文件的解析；步骤3-1：通过Jena的模型工厂创建本体模型；通过本体模型的API读取药品本体资源文件，完成药品本体文件的解析；将解析过药品本体资源文件的本体模型与自定义推理机进行绑定，生成具有语义推理能力的药品本体模型；执行查询。

Description

一种基于Jena的药品本体推理查询方法和系统

技术领域

本发明涉及一种基于Jena的药品本体推理查询方法和系统，属于智能检索技术领域。

背景技术

由于药品的信息不断增多,形式和内容多样，基于人工分类目录或关键词匹配的传统药品信息不够适应当前药品信息的特点，而且不能提供用户检索的推理，因此我们引入药品本体，使药品信息语义化，并得到药品信息在语义推理方面的支持；本体能够很好地描述概念以及概念与概念之间的关系,具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,因而将药品本体引入药品信息检索系统后,能够为改进信息检索性能提供组织形式和语义上的保证。

然而药品本体自身的推理能力十分有限，只能通过本体间父子的关系进行推理，而且不能根据药品本体的知识特点进行推理规则的自定义，这并不能满足人们对于智能检索系统推理的需求，因此我们需要引入本体推理机以提供自定义药品本体推理规则的支持。

Jena是HP公司开发的一个基于Java的开放源代码语义网工具包，为解析RDF、RDFS和OWL本体提供了一个编程环境及一个基于规则的推理引擎。为解决药品本体自身推理的不足，本发明在本体检索系统中引入了Jena推理机，以提高本体的推理能力，以及提供对自定义推理规则的支持。

目前，由于药品本体自身的推理能力较弱，不能满足人们智能检索的需求。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的在于提供了一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，该方法提高了药品本体的语义推理能力。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：构建生成药品本体资源文件；

在领域专家的帮助下使用protégé工具(即构造本体的常用软件)构建药品本体，生成药品本体资源文件并将其保存至本地；

步骤2：自定义基于药品信息机制的推理机；

步骤2-1：根据药品本体的信息特点定义基于药品本体的推理机制；

步骤2-2：将自定义的药品本体推理机制注册成药品本体推理机；

步骤3：Jena对于药品本体资源文件的解析；

步骤3-1：通过Jena的模型工厂(即ModelFactory)创建本体模型；

步骤3-2：通过本体模型的API读取药品本体资源文件，完成药品本体文件的解析；

步骤4：将解析过药品本体资源文件的本体模型与自定义推理机进行绑定，生成具有语义推理能力的药品本体模型(即InfModel)；

步骤5：执行查询；

步骤5-1：系统获取用户的检索词之后，要对词语进行预处理预处理，预处理就是将词语进行去噪处理，去除无关紧要的词语，得到最终的查询词或者查询词组；

步骤5-2：将预处理后的查询词向InfModel进行输入，执行药品本体的语义推理查询；

步骤6：得到查询结果，并输出。

本发明还提供了一种基于Jena的药品本体推理查询系统，该系统包括：药品本体构建模块、Jena推理模块、查询信息输入模块、查询信息输出模块。

药品本体构建模块的功能是根据药品信息的特点构建药品本体，并且生成药品本体文件。

Jena推理模块的功能是解析药品本体文件并与自定义的药品本体推理机进行绑定结合，生成具有自定义语义推理能力的药品本体。

查询信息输入模块的功能是获取用户查询词，并将用户查询词进行预处理，得到符合系统要求的查询输入词。

查询信息输出模块的功能是得到药品本体推理查询结果，并最终呈现给用户。

有益效果：

1、本发明基于药品本体模型，采用Jena推理引擎，实现了对药品信息进行语义推理查询。

2、本发明将药品本体与Jena相结合，优化和提高了药品本体查询系统的智能推理能力。

3、本发明的系统架构清晰、简单，易于实现。

附图说明

图1为本发明查询词预处理方法流程图。

图2为本发明Jean推理机在药品本体查询系统中的推理方法流程图。

图3为本发明的方法流程图。

图4为本发明的系统架构图。

具体实施方式

如图1所示，本发明系统获取用户检索词之后，根据药品词典和词语词典划分词性，组成词语组，如系统获取用户检索“青霉素的功能是什么”，系统将根据词库将用户检索划分成词组{“青霉素”，“的”，“功能”，“是”，“什么”}，然后系统根据词性进行降噪处理，去除无用的虚词、代词等；因此经过降噪处理之后，词组变成{“青霉素”，“功能”}，即为最终的检索词。

如图2所示，本发明Jean推理机在药品本体查询系统中的推理方法流程包括：

步骤1：在药品领域专家的帮助下构建药品本体，首先本体捕获，即在领域专家的帮助下，获取出药品领域中概念术语及其关系，确保这些概念术语及关系无二义性，接着将药品进行结构化的表示，然后进行本体评价，判断生药品本体是否符合标准，若符合则使用protégé工具进行本体构建，否则返回本体捕获阶段，最后将药品本体信息以文件的形式保存起来。

步骤2：定义推理机制，根据药品本体信息的特点对规则做出定义。

如果药品x是药品y的一种，而药品y是具有功能z，则药品x是具有功能z；其规则在Jena推理机中的表述如下：

Rule1:(？xKindof？y),(？yHasFunctionof？z)→(？xHasAttributeof？z)；规则一

步骤3：用Jena推理机的Reasoner类的createReasoner()方法把定义好的药品推理规则Rule1进行注册，注册生成药品本体推理机reasoner。

步骤4：读取并解析药品本体文件，通过Jena的ModelFactory类中的createModel()方法创建本体模型；再用Model类中的read()方法进行药品文件的读取与解析，生成在Jena推理机中的药品本体模型model。

步骤5：通过Jena推理机的ModelFactory类的createInfModel()方法将药品本体模型model和药品本体推理机绑定，生成具有语义推理能力的药品本体模型infModel。

步骤6：如图3所示，本发明系统是将检索词组{“青霉素”，“功能”}通过SPARQL语言(即一种本体查询语言)向本体模型infModel进行输入，infModel通过本体查询，映射到“青霉素”本体元素，查询“青霉素”中有关“功能”的属性，再根据推理规则一，查询“青霉素”所有父元素中有关“功能”的属性，然后将查到的所有信息进行叠加，如在“青霉素”元素中查到有关“功能”的属性为“治疗肺炎”，而在其父类“抗生素”中查到有关“功能”的属性为“杀灭细菌”，因此，本发明将“杀灭细菌”和“治疗肺炎”一同输出给用户。

如图3所示，本发明提供了一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：构建生成药品本体资源文件；

在领域专家的帮助下使用protégé工具(即构造本体的常用软件)构建药品本体，生成药品本体资源文件并将其保存至本地；

步骤2：自定义基于药品信息机制的推理机；

步骤2-1：根据药品本体的信息特点定义基于药品本体的推理机制；

步骤2-2：将自定义的药品本体推理机制注册成药品本体推理机；

步骤3：Jena对于药品本体资源文件的解析

步骤3-1：通过Jena的模型工厂(即ModelFactory)创建本体模型；

步骤3-2：通过本体模型的API读取药品本体资源文件，完成药品本体文件的解析；

步骤4：将解析过药品本体资源文件的本体模型与自定义推理机进行绑定，生成具有语义推理能力的药品本体模型(即InfModel)；

步骤5：执行查询；

步骤5-1：系统获取用户的检索词之后，要对词语进行预处理，预处理就是将词语进行去噪处理，去除无关紧要的词语，得到最终的查询词或者查询词组；

步骤5-2：将预处理后的查询词向InfModel进行输入，执行药品本体的语义推理查询；

步骤6：得到查询结果，并输出。

如图4所示，本发明还提供了一种基于Jena的药品本体推理查询系统，该系统包括药品本体构建模块、Jena推理模块、查询信息输入模块、查询信息输出模块。其中药品本体构建模块的功能就是根据药品信息的特点构建药品本体，并且生成药品本体文件；Jena推理模块的功能是解析药品本体文件并与自定义的药品本体推理机进行绑定结合，生成具有自定义语义推理能力的药品本体；查询信息输入模块的功能是获取用户查询词，并将用户查询词进行预处理，得到符合系统要求的查询输入词；查询信息输出模块的功能是得到药品本体推理查询结果，并最终呈现给用户。

Claims (6)

1.一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：构建生成药品本体资源文件；

步骤2：自定义基于药品信息机制的推理机；

步骤3：Jena对于药品本体资源文件的解析；

步骤4：将解析过药品本体资源文件的本体模型与自定义推理机进行绑定，生成具有语义推理能力的药品本体模型(即InfModel)；

步骤5：执行查询；

步骤6：得到查询结果，并输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，其特征在于，所述方法的步骤1包括：使用protégé工具，即(构造本体的常用软件)构建药品本体，生成药品本体资源文件并将其保存至本地。

3.根据权利要求1所述的一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，其特征在于，所述方法的步骤2包括：

步骤2-1：根据药品本体的信息特点定义基于药品本体的推理机制；

步骤2-2：将自定义的药品本体推理机制注册成药品本体推理机。

4.根据权利要求1所述的一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，其特征在于，所述方法的步骤3包括：

步骤3-1：通过Jena的模型工厂(即ModelFactory)创建本体模型；

步骤3-2：通过本体模型的API读取药品本体资源文件，完成药品本体文件的解析。

5.根据权利要求1所述的一种基于Jena推理机的药品本体推理查询方法，其特征在于，所述方法的步骤5包括：

步骤5-1：系统获取用户的检索词之后，要对词语进行预处理预处理，预处理就是将词语进行去噪处理，去除无关紧要的词语，得到最终的查询词或者查询词组；

步骤5-2：将预处理后的查询词向InfModel进行输入，执行药品本体的语义推理查询。

6.一种基于Jena推理机的药品本体推理查询系统，其特征在于：所述系统包括药品本体构建模块、Jena推理模块、查询信息输入模块、查询信息输出模块；

药品本体构建模块的功能是根据药品信息的特点构建药品本体，并且生成药品本体文件；

Jena推理模块的功能是解析药品本体文件并与自定义的药品本体推理机进行绑定结合，生成具有自定义语义推理能力的药品本体；

查询信息输入模块的功能是获取用户查询词，并将用户查询词进行预处理，得到符合系统要求的查询输入词；

查询信息输出模块的功能是得到药品本体推理查询结果，并最终呈现给用户。