语义维基在知识管理中的应用

语义维基在知识管理中的应用

摘要:随着知识经济的发展,知识管理在智能化和灵活性等方面提出了更高的要求。阐述了语义网的基本特点;分析了知识管理的流程;给出了语义维基在知识管理中的应用框架;通过SemanticMediaWiki语义维基系统实例介绍了典型的应用方法。

关键词:语义维基;知识管理;SemanticMediaWiki

1概述

在信息时代,随着知识经济的发展,知识成为一种宝贵的财富。随着大数据发展,面对海量的知识,如何有效地进行知识的管理,筛选出有价值的信息并创造出新的知识,无论对于组织还是个人的发展都有着重要的意义。传统网络中信息的表现主要是面向用户,便于用户的直接阅读和操作,但计算机并不能理解信息的含义。在查询或检索操作中,计算机只能简单地通过关键词直接匹配,操作结果还需人工进行筛选,不仅效率低,还可能出现信息的遗漏。这样就大大限制了信息的自动化集成与智能化处理。随着网络技术的发展,网上数据信息出现了爆炸性增长,网络应用领域不断扩大,人们对网络的要求也越来越智能化和专业化。语义网给网络中的信息加上了明确的语义的描述,并进行规范化的表示,不仅可以提高信息的表达能力,加强信息之间的联系,还能让计算机系统可以理解信息的含义,提高信息的自动化和智能化处理能力。

2知识与知识管理

知识可以分为显性知识和隐性知识[1]。显性知识是“看得见、听得着、说得出”的知识,这类知识通过加工整理之后,用文字、图表、音像等形式表达出来,便于交流和传播。隐性知识是一种未被显性化的知识,比如思维方式、经验、技能、灵感等。隐性知识占有较高的比重和价值,将隐性知识通过恰当的模式和途径进行显性化,既便于知识的记录与共享,也是知识创新的重要过程。知识管理是利用现代信息技术和手段,构建服务于组织或个人的知识系统。通过该系统,对知识进行积累、挖掘、分享和应用等活动,促进知识不断更新和创新。对知识系统的这种持续性活动和操作,又会反馈到系统内部,使得系统更为完善,内容更为合理。知识管理是知识转化的重要途径。知识管理最早应用于企业管理,通过对企业数据的统计分析和挖掘,更好地支撑企业决策。目前越来越多的知识工作者利用知识管理框架、模式和工具,进行项目、内容、文献、学习等的管理。

3维基与语义维基

维基(Wiki)是一种基于Web的开放式系统和平台,也是知识库工具。它允许用户通过协作的方式,对内容进行创建、编辑、维护和共享。维基的目的在于构建知识库,任何人都可以参与知识库的构建[4],不受时间和空间的限制。通过这种群体构建的方式,使得知识库不断充实和完善,满足用户个性化和专业化的需求。维基系统在知识聚集与分享、个人知识管理、软件开发、协作式写作等领域都有着广泛的应用。但传统的维基存在着数据结构化水平低、知识内在联系不明确、机器可读性差等不足。语义维基将语义网技术与维基技术相结合,能够有效促进知识的积累、挖掘、转化与应用。语义维基以信息结构化为基础,在维基系统的不同页面和超链接之间,通过语义标注加入语义关系,增强了知识的表达能力,并提供更完善和灵活的检索与导航机制。同时,这种语义关系也便于计算机理解知识之间的内在联系,增强了系统的智能化处理能力。

4SemanticMediaWiki在知识管理中的应用

MediaWiki是使用非常广泛一款开源免费的维基系统。它功能强大,稳定性好,有较好的扩展性。在知识内容管理过程中,不仅可以用HTML和CSS进行编辑和排版,还可以使用其内置的维基文本格式(WikiText)方便普通用户的使用。为了体现知识的协作化处理,它还允许不同的用户对同一项知识文档进行编辑,可以任意修改甚至删除文档。这种协作式编辑,可以帮助用户对知识进行完善和更新,增加用户使用的能动性。同时,为了防止恶意编辑和垃圾信息,它还存在着版本管理的机制。每一次提交的修改都会在数据库中进行保存,如果出现了很明显的文档错误或问题,管理员可以通过后台操作,恢复到指定的版本。它还具有跨平台性好,支持多国语言等特点。正是因为MediaWiki的上述优良特征,它被广泛运用于各种Wiki平台,比如全球最大的维基网站“维基百科(Wikipedia)”就是基于MediaWiki。SemanticMediaWiki(简称SMW)是MediaWiki的一个语义扩展插件,它能够给内容加上语义标注并进行结构化处理,使得计算机能够理解结构化内容的含义,以增强语义Wiki的导航、检索、协作编辑等能力,使得页面之间的联系更加清晰,从而更有效的进行知识管理,便于知识挖掘与发现。其特点有[6]:(1)通过语义标注可以呈现更加丰富与动态性的信息,这些信息可以提取自不同的页面,提高信息的共享性;(2)通过特定的语义查询和全文检索功能,提供更强的信息检索能力;(3)可以为链接提供额外的信息,增强诸如上下文感知的导航功能;(4)根据知识中所抽取的概念,支持语义的逻辑推理功能;(5)支持可用的本体和RDF的导入和导出,使得知识信息可在外部不同应用之间进行共享。SemanticMediaWiki通过一套语义标记对知识内容进行标注,用于表示哪些页面和内容用于显示,从而可以更方便地进行语义检索。标记的格式是[[属性::属性值]],在检索时可将所有包含指定属性等于属性值的页面和内容检索出来。例如有如下语义内容:“数据结构包含数据元素及数据之间的相互关系。常见的有[[结构类型::线性结构]],[[结构类型::树型结构]],[[结构类型::图结构]]。常见的存储结构有[[存储结构::顺序结构]]和[[存储结构::链式结构]]。”通过语义检索[[结构类型::线性结构]],则会将包含上述标记内容的页面以超链接的形式显示出来。如果包含该标签的页面有多个,将会以列表的形式将所有的页面列举出来供用户选择。若想在检索时,获取其他的属性信息,可在检索框中输入“?属性名”。比如在上述内容中还想看看“存储结构”的信息,可在检索框中输入“?存储结构”。同时,SemanticMediaWiki还支持将语义查询代码内嵌入内容文档中,这样就可以根据需要,直接引用并显示检索的内容,并与原文档内容进行有机的整合,既简化了编辑步骤,又增加了知识文档的共享程度。例如创建一个内容文档页面如下:[[结构类型::线性结构]]是数据结构的一种,数据间是一对一的关系。{{#ask:[[结构类型::线性结构]]|?存储结构}}其中,#ask是解析查询代码的提示符,表示后续内容是语义查询语句。该查询语句包含了一个属性查询和附加信息查询,它们之间用“|”隔开。其功能是将知识库中所有包含结构类型为线性结构属性的页面以超链接的形式列举出来,并同时显示存储结构属性的信息。

5结束语

语义维基作为多用户协作式的知识管理与交流平台,不仅能满足传统知识管理中知识的共享、应用与创新,而且由于其对知识的结构化表达,使得机器能够在一定程度上理解信息的含义,在概念的分类、知识的推理等方面都有较强的优势,提高了知识管理的灵活性和智能性。随着语义维基技术的不断发展,基于该平台的知识管理应用将会越来越广泛和深入。

参考文献:

[1]张福学.知识管理领域的知识分类[J].情报杂志,2001(9):5-6.

[2]荆宁宁,韩苏会,廖小美.软件开发过程中的知识转化模型[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2014(10):730-733.

[3]吴冬芹,杨威.基于知识管理的Java虚拟学习社区构建[J].计算机教育,2015(7):69-72.

[4]王志华,陈益君.维基:基于网络环境下的一种新的信息交流方式[J].现代情报,2007(5):53-57.

[5]杨锐,汤怡洁,刘毅等.基于科研环境的语义Wiki系统构建[J].图书情报工作,2012(6):93-98.

作者:肖克曦 单位:天津外国语大学