熊 晶，鐘 珞，王愛民，

（1.安陽師范學院計算機與信息工程學院，河南 安陽455000；2.武漢理工大學計算機科學與技術(shù)學院，湖北 武漢430070）

1 引言

甲骨文距今已有3 500 多年的歷史，記載了商代王室的占卜記錄，其歷史內(nèi)容非常豐富，具有重要的史料價值［1］。自1899年甲骨文首次發(fā)現(xiàn)以來，經(jīng)過110多年的發(fā)展，甲骨文的研究已形成一門具有嚴密規(guī)律、有豐富研究資料和多方面研究課題的學科—甲骨學。甲骨學和語言文字學、歷史學、考古學、古代科學史、歷史文獻學、人類學等學科有著緊密的聯(lián)系［2］，因此研究甲骨文不能孤立地以釋讀甲骨片上的文字為對象，而應(yīng)充分考慮其與相關(guān)學科的關(guān)系。然而，傳統(tǒng)的甲骨文研究方式難度極大，培養(yǎng)一名甲骨文專家需要一二十年甚至更長的時間［2］，這嚴重阻礙了甲骨文的研究進展。計算甲骨學利用信息技術(shù)改善傳統(tǒng)的研究方式，綜合語言學、邏輯學、哲學、計算機科學、人工智能、數(shù)學和統(tǒng)計學等學科來進行甲骨文信息處理的研究，是解決或緩解這一問題的有效途徑。

目前，甲骨文信息處理研究取得了較多成果，包括甲骨文字庫、計算機輔助甲骨綴合、甲骨文語料標注、甲骨文字編輯、甲骨文機器翻譯等多方面［3］，安陽師范學院在這些方面做了一些有意義的工作，積累了大量的多源異構(gòu)的甲骨文數(shù)據(jù)集［1］。但是，這些研究均是針對甲骨文字本身的，而忽略了與甲骨文息息相關(guān)的其它學科背景知識，也忽略了甲骨文的知識演化歷程，如甲骨文、金文、小篆、隸書、楷書、草書、行書等書體變化，漢字結(jié)構(gòu)上的自然流變，以及與現(xiàn)代漢語的傳承關(guān)系等。目前這一問題的解決依賴于甲骨學專家的研究經(jīng)驗及其學術(shù)積累，但這是一個長期的過程；而且，專家的知識無法有效地共享和重用，往往專家需要重復(fù)解決同一個問題。如何采取有效的手段充分共享已有的研究成果和專家知識？知識圖譜具有“圖”和“譜”的雙重特性，既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜系，可以勝任這一工作。因此，本文的研究目標是通過發(fā)現(xiàn)實體及實體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建甲骨文知識圖譜KM （Knowledge Mapping）。

2 知識圖譜研究現(xiàn)狀

目前，知識圖譜的研究有兩大主流：基于文獻計量學的科學知識圖譜MKD （Mapping Knowledge Domains）和以Google為代表的知識圖譜KG（Knowledge Graph）。

2.1 科學知識圖譜MKD

MKD 是將應(yīng)用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術(shù)、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)的多學科融合的一種研究方法［4］。MKD 是目前計量學等學科關(guān)注的前沿學術(shù)領(lǐng)域之一，被廣泛應(yīng)用于社會科學與自然科學領(lǐng)域，并已從情報學迅速擴散到其它學科領(lǐng)域［5］。國外具有影響力的機構(gòu)有德萊克斯大學、布魯內(nèi)爾大學、美國的圣蒂亞國家實驗室、荷蘭的伊拉茲馬斯大學等［6］，其中德萊克斯大學的陳超美［7］被認為是該領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，其開發(fā)的知識圖譜分析軟件CiteSpace［8］獲得了廣泛的應(yīng)用。

國內(nèi)，大連理工大學、武漢大學、中國科學院、浙江樹人大學、南京大學、天津師范大學、河北大學等單位研究實力較強［9］，其中大連理工大學［10］最早從科學計量學視角引進MKD 方法，成為推動國內(nèi)MKD 研 究 的 先 行 者［9］。研 究 表 明，MKD 既 可從時間軸縱向揭示特定領(lǐng)域的不同子領(lǐng)域的研究演化模式及其相互關(guān)系；也可以從橫向比較中揭示研究主題接近所屬領(lǐng)域熱點問題的程度，進而預(yù)測領(lǐng)域知識的發(fā)展趨勢。但是，一方面，目前相關(guān)研究均以文獻計量為本，側(cè)重分析學科結(jié)構(gòu)及布局、研究領(lǐng)域進展、重點研究方向及熱點、主流研究機構(gòu)和學者及其合作網(wǎng)絡(luò)等宏觀知識群，而在分析領(lǐng)域內(nèi)部微觀知識方面研究較少；另一方面，MKD的分析關(guān)系大多是直接或間接關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法表達甲骨文知識中深層次的語義關(guān)系，如商王世系關(guān)系、貞人與商王的關(guān)系、方國地理位置關(guān)系、祭祀對象關(guān)系等。因此，僅采用MKD 不足以表達甲骨學領(lǐng)域中的微觀知識。

2.2 Google知識圖譜KG

自2012年Google KG 融入Google搜索引擎之后，迅速成為研究熱點，引發(fā)了大規(guī)模知識庫的又一輪研究熱潮。KG 是一個描述客觀世界有關(guān)人物、地點和事物以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的系統(tǒng)，其結(jié)點表示實體或概念，通過邊連接實體/概念之間的語義關(guān)系。因此，構(gòu)建KG 的關(guān)鍵是確定實體及其關(guān)系。目前，大量研究是利用網(wǎng)絡(luò)資源尤其是Wiki類資源和鏈接開放數(shù)據(jù)LOD （Linking Open Data）［11］，通 過 抽 取 實 體 及 其 關(guān) 系 來 構(gòu) 建KG。文獻［12］基于Wikipedia實現(xiàn)了社交媒體的實體抽取、鏈接、分類及標注；文獻［13］基于Wikipedia實現(xiàn)概念、實體及關(guān)系的抽?。晃墨I［14］通過抽取網(wǎng)頁中的文本、表格數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和人工標注信息進行融合，構(gòu)建了一個網(wǎng)絡(luò)級的概率知識庫Knowledge Vault；Zhishi.me［15］通過整合百度百科、互動百科和中文維基百科資源構(gòu)建了中文LOD；文獻［16］基于中英文維基百科以及百度百科和互動百科構(gòu)建了跨語言知識圖譜；文獻［17］研究了維基百科中實體間缺失語義關(guān)系的發(fā)現(xiàn)算法；基于跨語言知識庫；文獻［18］通過先給定少量的種子鏈接，再利用概念標注方法發(fā)現(xiàn)新的鏈接，實現(xiàn)了知識的擴充。

綜上所述，目前KG 的構(gòu)建方法，大多是綜合Wiki、網(wǎng)絡(luò)知識庫、搜索日志、LOD、社會網(wǎng)絡(luò)、眾包等資源實現(xiàn)實體抽取和實體鏈接，并利用本體進行知識映射或知識融合。但是，在線的甲骨學數(shù)據(jù)及知識描述資源極少，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)均以不同的形式存儲在各研究機構(gòu)，因此針對這類線下數(shù)據(jù)需要重新考慮知識實體的發(fā)現(xiàn)及關(guān)系挖掘方法。

3 實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)

由于甲骨文的古籍特性，使得甲骨文研究必須充分依賴大量的文獻資料，而MKD 在文獻計量方面極具優(yōu)勢。甲骨文研究離不開相關(guān)的輔助學科，如借助考古學，去解決甲骨出土問題；借助歷史學和文獻學，去解決甲骨文中的殷商歷史問題；借助語言學，去解決甲骨文字的問題。同時，甲骨文研究又促進了相關(guān)學科的發(fā)展，并延伸到其它學科領(lǐng)域。這些學科的文獻資料對甲骨文的研究起到積極作用。

但是，MKD的分析關(guān)系大多是直接或間接的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法表達甲骨文知識中深層次的語義關(guān)系，如商王世系關(guān)系、貞人與商王的關(guān)系、方國地理位置關(guān)系、祭祀對象關(guān)系等，而且甲骨文中還存在大量需借助推理獲取的潛在關(guān)系，如甲骨字考釋、甲骨文分期斷代、殘辭擬補等。因此，引入本體對MKD進行優(yōu)化，提出圖1所示的實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)框架。

Figure 1 Entity relation discovery framework of OBI knowledge mapping圖1 甲骨文知識圖譜實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)框架

3.1 利用MKD 發(fā)現(xiàn)實體關(guān)系

現(xiàn)有的MKD 繪制方法較多，如共引分析法、共詞分析法、聚類分析法、社會網(wǎng)絡(luò)分析法等。在眾多的方法中，具有知識表達功能的元素只有引文、分類和詞（短語），如基于引文的共引分析和基于主題詞的共詞分析等。引文指向的是一篇文獻，代表的是一條法則、規(guī)律或一個問題，是若干知識單元的集合，所以基于引文的分析是不能反映微觀層次的知識關(guān)聯(lián)的。分類一般代表的是一個綜合的知識領(lǐng)域，即使是比較詳細的分類，對微觀知識的反映也是有限的［19］。共詞分析方法通過分析在同一個文本主體中的關(guān)鍵詞對共同出現(xiàn)的形式，確定文本所代表的學科領(lǐng)域中主題間的關(guān)系，從而分析該領(lǐng)域的科學發(fā)展［20］。為了明確分析知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，只有選擇知識繼承與發(fā)展的最小功能單元——詞作為分析對象［19］。因此，選擇共詞分析法描述知識之間的聯(lián)系。

本文選擇余弦函數(shù)作為共詞關(guān)系RC（Relation of Co－word）的計算方法。設(shè)存在關(guān)鍵詞集合Di＝（d1i，d2i，…，dni）T和 關(guān) 鍵 詞 集 合Dj＝（d1j，d2j，…，dnj）T，其中d1i和d1j均為 文獻中 的關(guān)鍵詞，則Di與Dj之間由余弦函數(shù)計算的RC表示為：

3.2 甲骨文本體庫

用于建立RC的詞往往是來自于文獻的關(guān)鍵詞列表，或者從標題、摘要或全文中提取的主題詞，它們體現(xiàn)的是詞的共現(xiàn)關(guān)系，在一定程度上可以描述同一或相近主題之間的知識關(guān)聯(lián)。但是，RC缺乏深層次的語義描述功能，尤其是在描述甲骨文領(lǐng)域知識中人、事、物、時空之間的語義關(guān)系方面無能為力。而本體作為共享概念模型的形式化規(guī)范說明［21］，可以精確定義領(lǐng)域內(nèi)的概念及它們之間的關(guān)系，可以很好地彌補RC在語義表達能力上的不足。

在甲骨文信息處理的研究成果基礎(chǔ)上構(gòu)建甲骨文本體庫，可為MKD 提供概念模型和邏輯基礎(chǔ)。甲骨文本體庫主要包括甲骨文文獻本體、甲骨文內(nèi)容本體和甲骨文常識本體三個本體［1］。其中，甲骨文文獻本體描述的是關(guān)于甲骨文研究論文及專著的資源本體，如圖2a所示；甲骨文內(nèi)容本體是描述經(jīng)甲骨文專家及歷史學家考釋出來的，反映商代社會國家機構(gòu)、政治、社會、軍事、文化、科技、經(jīng)濟等內(nèi)容及其相互關(guān)系的知識庫，如圖2b所示；甲骨文常識本體描述的是甲骨文基礎(chǔ)知識，包括甲骨文發(fā)現(xiàn)歷史、考古記錄、文字特征、語法知識等，如圖2c所示。

Figure 2 OBI ontology library圖2 甲骨文本體庫

3.3 語義相似度和相關(guān)度計算

基于本體實現(xiàn)實體消歧和語義擴展，需要考慮語義相似度和語義相關(guān)度的計算。語義相似度是指兩個實體（或概念）之間存在某些共同特性。相似度計算通?？紤]is－a關(guān)系；語義相關(guān)度是指兩者之間可能不存在相似性，但是可以通過某些其它關(guān)系關(guān)聯(lián)起來。相關(guān)度計算通常考慮is－a之外的關(guān)系，如part－of關(guān)系等［22］。

甲骨文專家研究發(fā)現(xiàn)甲骨文同現(xiàn)代漢語有許多相同之處，如造字法、用字法、詞的分類和句型等。商代人對事物的認識也與現(xiàn)代人大同小異：甲骨文所載卜辭大體可分為名物類（包括地理、天象、建筑、時間、空間、方位、物品、人、鬼神、動植物、組織、稱謂等）、事件類（包括生產(chǎn)、生活、軍事行動、占卜、祭祀等）、性質(zhì)狀態(tài)類、數(shù)量類等。HowNet［23］規(guī)定了現(xiàn)代漢語最基本的運算單元，即萬物（包括物質(zhì)和精神）、部件、屬性、屬性值、事件、時間和空間等。HowNet在語義相似度和相關(guān)度計算方面有著廣泛的應(yīng)用，因此擴展HowNet體系的描述范圍，構(gòu)建“甲骨文知網(wǎng)OBIHownet（Oracle Bone Inscriptions HowNet）”，將甲骨文同現(xiàn)代漢語在語義上進行融合，實現(xiàn)HowNet在甲骨文方面的語義計算。OBIHownet構(gòu)建步驟參見文獻［1］。

目前我們已添加300個甲骨詞條到HowNet，擴充后的HowNet在語義相似度方面的對比結(jié)果如圖3和圖4所示。

Figure 3 Semantic similarity computing based on HowNet圖3 HowNet語義相似度計算

圖3顯示，HowNet中“日”“月”的語義相似度達到0.95，這是因為該例中“日”和“月”均是“天體”的實例，因此相似度很高。

Figure 4 Semantic similarity computing based on OBIHownet圖4 “甲骨文知網(wǎng)”的語義相似度計算

圖4顯示，OBIHownet在HowNet中加入了甲骨文詞條“日祭”后，與“日”的相似度只有0.000 624。這個結(jié)果與甲骨文知識是吻合的，因為“日祭”是一種祭祀事件，是指對太陽神的祭拜，從而與作為“天體”實例的“日”相似度很低。

實驗表明，通過構(gòu)建OBIHownet進行語義相似度和相關(guān)度的計算是可行的。

3.4 隱含語義關(guān)系的發(fā)現(xiàn)

利用知識推理可以發(fā)現(xiàn)更多的隱含知識，并挖掘?qū)嶓w間更多的潛在語義關(guān)聯(lián)。本文的知識推理包含兩個部分：一是基于本體關(guān)系的推理，即利用甲骨文本體已經(jīng)定義好的關(guān)系（既有kind－of、instance－of、property－of、part－of、equivalence等通用關(guān)系，也有甲骨學領(lǐng)域涉及的商王世系、占卜事件、地理位置、時間空間等復(fù)雜的語義關(guān)系）和公理進行推理，還可以充分利用關(guān)系的傳遞性、自反性等進行推理；二是基于規(guī)則的推理，即需要書寫顯式的規(guī)則來表示本體無法直接完成的推理，如因果關(guān)系、甲骨字考釋、甲骨文分期斷代、殘辭擬補等。

基于本體關(guān)系的推理參見作者的前期研究［24］?；谝?guī)則的推理需要建立有效的甲骨文知識規(guī)則庫，利用本體推理機，獲取更多的隱含語義信息。例如，假設(shè)主祭者x的祭祀對象是y，而y是z的子孫后代，則x也會祭祀z。例如，“祖甲”祭祀“武丁”，而“武丁”又是“小乙”“祖丁”“祖辛”等商王的后代，則“祖甲”也會祭祀“小乙”“祖丁”“祖辛”等。規(guī)則表示如下：

RULE：（？xsacrifice？y），（？yhasAncestor？z）→（？xsacrifice？z）

將規(guī)則寫入obi.rules文件，再利用Jena實現(xiàn)推理，關(guān)鍵代碼如下：

3.5 共詞關(guān)系與本體關(guān)系的融合

基于本體關(guān)系和規(guī)則的推理，可以得到層次關(guān)系RH（Relation of Hierarchy）、語義關(guān)聯(lián)關(guān)系RR（Relation of Relevance），將其與共詞關(guān)系RC進行融合。融合時RH的權(quán)重系數(shù)Wrh、RR 的權(quán)重系數(shù)Wrr和RC的權(quán)重系數(shù)Wrc可以通過下列公式［19］計算：

其中，rh＿max、rr＿max和rc＿max分別為關(guān)鍵詞集合的層次關(guān)系矩陣、關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣和共詞關(guān)系矩陣中非對角線的最大值，且滿足rh＿max＋rr＿max＋rc＿max＝1。

關(guān)系融合即是將三類關(guān)系矩陣進行合并，合并操作時，先將RC分別與RH、RR進行合并，再將三者進行融合。

4 實驗及分析

以CNKI收錄的文獻為數(shù)據(jù)來源，用“甲骨文”作為主題詞檢索1986～2015年的文獻，從檢索結(jié)果中隨機選取350篇進行實驗。由于文獻的標題、關(guān)鍵詞和摘要已經(jīng)能反映出甲骨文知識的大部分內(nèi)容，因此實驗中只取文獻的標題、關(guān)鍵詞和摘要進行共詞分析，而不需要文獻全文。利用CiteSpace工具，采用余弦函數(shù)進行的共詞分析片段如圖5所示。圖5所示的結(jié)果存在的最大問題是未考慮語義關(guān)系對關(guān)鍵詞的優(yōu)化，如“比較”“字符”“字頻”等對表示甲骨文知識的意義不大，應(yīng)該剔除；相反，有助于表示甲骨文知識的同義詞、上位詞、下位詞等關(guān)系則沒有體現(xiàn)出來。因此，利用本體進行優(yōu)化并與RC進行融合，得到的結(jié)果如圖6所示。

Figure 5 Co－word analysis of OBI knowledge mapping圖5 甲骨文知識圖譜的共詞分析片段

Figure 6 OBI knowledge mapping of co－word relations and ontology relations圖6 共詞關(guān)系與本體關(guān)系融合的知識圖譜片段

圖6 結(jié)果較之圖5 有更為豐富的語義關(guān)系。如通過圖5中的“武丁”可以獲取圖6中的“婦好”，因為本體中定義了“武丁”的妻子是“婦好”這一關(guān)系；利用本體關(guān)系，通過“刻辭”能獲取“卜辭”；通過“粟”，可在本體中得到其屬于“農(nóng)業(yè)”，進而得到“麥”“大豆”“黍”等更多的農(nóng)作物。

實驗中還發(fā)現(xiàn)，利用本體可以剔除與甲骨文領(lǐng)域無關(guān)的信息。如“甲骨文軟件中國公司的差異化競爭戰(zhàn)略研究”“甲骨文公司的應(yīng)用產(chǎn)品發(fā)展策略研究”等文獻的信息不會出現(xiàn)在甲骨文KM 中，原因是甲骨文本體限定了描述領(lǐng)域為古文字中的“甲骨文”而不是軟件公司“甲骨文”。

5 結(jié)束語

本文針對甲骨文專家知識的共享及重用程度低的問題，提出了構(gòu)建甲骨文知識圖譜的解決方案，其關(guān)鍵技術(shù)是發(fā)現(xiàn)知識圖譜中實體的關(guān)聯(lián)關(guān)系。甲骨文文獻是甲骨文研究的第一手資料，基于MKD 的共詞分析方法可以發(fā)現(xiàn)甲骨文知識實體及實體之間的關(guān)系，利用本體的語義優(yōu)勢，融合MKD 共詞關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)更多的隱藏語義關(guān)系。在下一步研究計劃中，將擴充本體庫及OBIHownet，并考慮利用規(guī)則挖掘技術(shù)來減輕手工書寫規(guī)則的負擔。

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