任志遠(yuǎn)
摘要:針對(duì)版權(quán)知識(shí)的結(jié)構(gòu)并考慮到版權(quán)本體需要不斷迭代更新,在充分分析版權(quán)知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上融合現(xiàn)有本體構(gòu)建技術(shù),通過提取中華人民共和國國家版權(quán)局和中國裁判文書網(wǎng)數(shù)據(jù),提出適合版權(quán)知識(shí)本體的自動(dòng)構(gòu)建方法。
關(guān)鍵詞:本體;版權(quán);知識(shí)庫
DOIDOI:10.11907/rjdk.162585
中圖分類號(hào):TP319
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2017)006-0142-03
0 引言
隨著社會(huì)發(fā)展,版權(quán)知識(shí)變得越來越重要。但是版權(quán)知識(shí)比較復(fù)雜瑣碎,人們查找學(xué)習(xí)版權(quán)知識(shí)時(shí)比較困難。目前,大部分知識(shí)庫都只是基于字符串檢索,檢索結(jié)果準(zhǔn)確性差,知識(shí)獲取效率低。本體作為語義網(wǎng)的重要組成部分,可以極大提高檢索效率。本文旨在探討版權(quán)知識(shí)本體的構(gòu)建方法,最大程度減少構(gòu)建版權(quán)知識(shí)本體的難度。
1 本體構(gòu)建方法簡述
由于領(lǐng)域知識(shí)在構(gòu)建本體時(shí)有特定需求,比較成熟的方法有七步法、METHONTOLOGY法,另外還有骨架法、五步獲取法、循環(huán)獲取法。各方法的優(yōu)缺點(diǎn)及用途比較如表1所示。
1.1 METHONTOLOGY法
METHONTOLOGY法是專門用于構(gòu)建化學(xué)本體的方法,該方法支持本體層次構(gòu)建,但是該方法無法進(jìn)行更新迭代。該方法主要應(yīng)用于化學(xué)領(lǐng)域,流程如圖1所示。
1.2 七步法
七步法是由斯坦福大學(xué)提出的一種實(shí)用的本體開發(fā)方式,但是該方法沒法評(píng)價(jià)過程,無法迭代更新,該方法適用于醫(yī)學(xué)本體構(gòu)建,開發(fā)流程如圖2所示。
1.3 五步循環(huán)法
五步循環(huán)法主要用于語義網(wǎng)本體構(gòu)建,該方法有評(píng)價(jià)環(huán)節(jié),構(gòu)建的本體可以迭代更新,但是該方法操作性差,難度大,因此適用范圍不廣。
2 版權(quán)知識(shí)本體構(gòu)建
本文融合以上方法的優(yōu)點(diǎn)提出新的適合版權(quán)知識(shí)本體構(gòu)建方法,將版權(quán)本體的構(gòu)建分成兩方面,其中法律采用手動(dòng)構(gòu)建本體,而案例等采用自動(dòng)構(gòu)建。最后添加評(píng)價(jià)步驟,使得整個(gè)流程不斷地迭代更新。在本體構(gòu)建過程中,數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國版權(quán)局和中國裁判文書網(wǎng)。
2.1 改進(jìn)的本體構(gòu)建方法
對(duì)于法律案例來說,一般裁判文書結(jié)構(gòu)明確,適合自動(dòng)構(gòu)建。從樣例中可以看出案例文書的結(jié)構(gòu)非常直接,案例涉及的人物等信息很容易被準(zhǔn)確提取出來。首先,本體構(gòu)建分成兩個(gè)主要方面,一方面是法律,因?yàn)榉傻膰?yán)謹(jǐn)性以及版權(quán)法字?jǐn)?shù)較少,可以人工構(gòu)建,中國裁判文書網(wǎng)涉及版權(quán)相關(guān)的數(shù)據(jù)條件大約有3萬個(gè)。在已提出方法的基礎(chǔ)上改進(jìn)流程,使得符合版權(quán)知識(shí)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。流程為:①整理版權(quán)概念詳細(xì)術(shù)語;②根據(jù)知識(shí)內(nèi)容主要分為兩個(gè)具有代表性的類型,法律和案例;③對(duì)于法律來說首先將概念之間的關(guān)系整理出來,構(gòu)建概念模型;④使用OWL本體描述語言將第三步生成的結(jié)構(gòu)化文檔形式化表達(dá);⑤評(píng)價(jià)法律本體;⑥對(duì)于案例,在本體模板的基礎(chǔ)上,自動(dòng)提取案例的概念以及屬性;⑦檢查案例本體是否具有邏輯錯(cuò)誤。圖3為版權(quán)本體的構(gòu)建流程。
2.2 版權(quán)法律本體構(gòu)建
法律本體是版權(quán)知識(shí)本體的重要組成部分。法律本體構(gòu)建依據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》、《計(jì)算機(jī)軟件保護(hù)條例》等相關(guān)法律。法律本體包括著作權(quán)相關(guān)概念、權(quán)利、處罰等內(nèi)容。
2.2.1 復(fù)用本體
目前已經(jīng)有LKIF、FOLaw兩個(gè)比較優(yōu)秀的法律本體模型。LKIF 基于LRI-Core但是減少了對(duì)子類的約束。LKIF包含200多個(gè)概念,但是LKIF提出的概念太抽象。而FOLaw更像是一個(gè)認(rèn)知框架,兩者對(duì)于著作權(quán)相關(guān)法律本體的構(gòu)建更多的是借鑒意義,復(fù)用意義不大。
2.2.2 版權(quán)知識(shí)概念關(guān)系抽取
根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)界定,版權(quán)知識(shí)本體主要有9個(gè)類、55個(gè)子類、466個(gè)概念。這幾個(gè)類通過概念關(guān)系互相構(gòu)成一個(gè)網(wǎng)狀的概念圖,如作品、人物、權(quán)利等,如圖4所示。根據(jù)概念關(guān)系圖分類手動(dòng)提取法律法規(guī)文本中的概念。
2.2.3 創(chuàng)建實(shí)例
構(gòu)建本體框架以及提取概念及關(guān)系后,實(shí)例化本體的方法分為手動(dòng)構(gòu)建和自動(dòng)構(gòu)建。具體如下:①手動(dòng)導(dǎo)入,可以通過本體構(gòu)建工具Protégé手動(dòng)構(gòu)建本體。在Protégé的Individual by class選項(xiàng)卡中手動(dòng)輸入概念以及關(guān)系;②自動(dòng)導(dǎo)入,通過提取概念關(guān)系后,版權(quán)法律法規(guī)中的概念以及概念之間的關(guān)系已經(jīng)成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然后通過Jena語義網(wǎng)工具讀取本體概念,添加本體的實(shí)例及屬性的方式將概念或?qū)傩蕴砑拥奖倔w文件中,實(shí)現(xiàn)本體自動(dòng)擴(kuò)充。
2.3 案例知識(shí)本體構(gòu)建
案例裁定書一般由五部分組成:首部、事實(shí)、理由、判決結(jié)果、尾部。首部主要說明相關(guān)涉案人,事實(shí)包括公司再審審稱和法院再審復(fù)查查明等,理由是判決依據(jù),尾部是判決結(jié)果。
2.3.1 案例知識(shí)結(jié)構(gòu)
根據(jù)需求,首先構(gòu)建案例的概念之間關(guān)系以及概念跟屬性之間的關(guān)系。圖5為案例中的概念層次。
2.3.2 概念提取
(1) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取。建立概念之間的關(guān)系以及屬性之間的關(guān)系,需要提取概念來實(shí)例化本體,而且文書格式比較嚴(yán)格,所以根據(jù)正則匹配就可以提取出大部分概念。首先將文書按照格式規(guī)范分成5部分,根據(jù)開頭詞語確定該段落歸屬于哪一類。根據(jù)規(guī)范提取部分相關(guān)詞如表2所示。
(2)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取。提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)首先需要對(duì)文本進(jìn)行分詞,這一步使用開源框架IKAnalyzer分詞工具進(jìn)行分詞、標(biāo)注。在分詞過程中使用版權(quán)術(shù)語表制作字典提高分詞準(zhǔn)確率,通過分詞標(biāo)注后,通過n-gram算法提取出其中的概念,將概念通過Jena語義網(wǎng)工具添加到本體中。
3 結(jié)語
由于本體在知識(shí)工程以及人工智能知識(shí)表示方面的優(yōu)勢,使得本體一直是語義網(wǎng)的重點(diǎn)研究方向。然而,本體的構(gòu)建尚沒有成熟的標(biāo)準(zhǔn)體系。由于國內(nèi)也尚無標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)體系和工具,本文沒有討論本體的評(píng)價(jià)問題。目前本體質(zhì)量只能通過領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行人工評(píng)定。本文主要討論了版權(quán)知識(shí)的基本結(jié)構(gòu),分析構(gòu)建本體的基本過程,為本體自動(dòng)構(gòu)建作準(zhǔn)備。下一步主要研究將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到本體構(gòu)建的過程中,通過監(jiān)督學(xué)習(xí)使得本體構(gòu)建自動(dòng)化。
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(責(zé)任編輯:陳福時(shí))