何緋娟，劉文強(qiáng)，繆相林，許大煒

(1.西安交通大學(xué)城市學(xué)院，陜西 西安 710018； 2.西安交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，陜西 西安 710049)

0 引 言

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是語義網(wǎng)的一種實(shí)現(xiàn)形式，采用資源描述框架(resource description framework，RDF)模型對(duì)信息實(shí)體及其關(guān)系進(jìn)行描述、發(fā)布與部署，從而為互聯(lián)網(wǎng)上智能化的應(yīng)用提供支撐。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的核心是RDF模型，它是一種由主語(subject)、謂詞(predicate)、客體(object)構(gòu)成的三元組形式，其中主語采用統(tǒng)一資源標(biāo)識(shí)符(uniform resource identifier，URI)描述Web上的信息實(shí)體，謂詞表示實(shí)體的屬性，客體則是屬性對(duì)應(yīng)的值。例如，RDF三元組表示中國的首都是北京。近年來，由于關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)項(xiàng)目(linked open data，LOD)的大力推動(dòng)，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源的數(shù)量及數(shù)據(jù)規(guī)模都快速增長，截至2018年，已集成了1 200多個(gè)數(shù)據(jù)源，RDF三元組規(guī)模達(dá)到了百億級(jí)，內(nèi)容涵蓋地理、生命科學(xué)、出版物、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，并在數(shù)字圖書館、生物醫(yī)學(xué)、教育等領(lǐng)域得到應(yīng)用。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)具有發(fā)布自由、獨(dú)立自治等特點(diǎn)，導(dǎo)致多個(gè)獨(dú)立維護(hù)的數(shù)據(jù)源對(duì)真實(shí)世界相同實(shí)體可能提供沖突的描述[1]。沖突的原因主要包括兩個(gè)方面：一是在一些數(shù)據(jù)源構(gòu)建中，采用了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)生成，容易引入臟數(shù)據(jù)；二是對(duì)數(shù)據(jù)更新時(shí)差的不同也會(huì)導(dǎo)致沖突問題。沖突問題嚴(yán)重影響關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的可用性。

根據(jù)沖突出現(xiàn)位置的不同，可將RDF數(shù)據(jù)的沖突問題分為主語沖突、謂詞沖突和賓語沖突[2]，分別對(duì)應(yīng)RDF三元組的三個(gè)元素。其中，主語沖突或謂詞沖突是指不同RDF數(shù)據(jù)集為真實(shí)世界相同實(shí)體(主語)或?qū)傩?謂語)提供不同標(biāo)識(shí)符。賓語沖突是指不同數(shù)據(jù)集為同一個(gè)主語的相同謂詞提供不同的值。例如，不同數(shù)據(jù)源對(duì)“Java語言的設(shè)計(jì)者”提供不同的值。DBpedia數(shù)據(jù)源認(rèn)為Java語言的設(shè)計(jì)者是Sun公司和James Gosling，而Freebase認(rèn)為只是James Gosling。

近年來，人們對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的沖突消解問題開展了一系列研究，文中將從主語、謂詞、賓語三個(gè)方面對(duì)沖突消解研究工作進(jìn)行分析、總結(jié)與展望。

1 主語沖突消解

主語沖突消解也稱為實(shí)體共指消解(resolving entity coreference)，旨在消除描述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中相同實(shí)體的標(biāo)識(shí)符不一致問題。例如，DBpedia數(shù)據(jù)源的標(biāo)識(shí)符“Beijing”和Freebase的“m.01914”都指代“北京”。目前，主語沖突消解主要有基于語義等價(jià)推理與基于屬性值相似度兩類方法[3]。

基于語義等價(jià)推理的方法主要利用網(wǎng)絡(luò)本體語言(ontology web language，OWL)推理不同實(shí)體標(biāo)識(shí)符間的對(duì)象共指關(guān)系。OWL語言定義一組原語來描述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中類及類間關(guān)系。典型的原語包括：

(1)owl:sameAs原語。該原語通過三元組形式直接定義s和p指代相同的實(shí)體。然而實(shí)證分析表明，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中僅有51%的sameAs被正確使用[4]；因而，單純基于sameAs有很大的局限性。

(2)反函數(shù)屬性(owl：InverseFunctionalProperty)原語。如果兩個(gè)實(shí)體具有相同的反函數(shù)屬性，如電子郵件地址(foaf:mbox)，則指代相同的實(shí)體對(duì)象。例如，Nikolov等綜合owl:sameAs、owl:differentFrom等原語提出了一種共指消解模型[5]。

基于語義等價(jià)推理的方法能夠利用OWL的精確原語識(shí)別共指關(guān)系，準(zhǔn)確率較高，但由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中大量缺失這些OWL原語，導(dǎo)致召回率較低。

基于屬性值相似度計(jì)算方法通過比較實(shí)體標(biāo)識(shí)符的屬性和屬性值來識(shí)別對(duì)象實(shí)現(xiàn)主語沖突消解，主要依據(jù)是相同的實(shí)體通常具有相同或者高度相似的屬性值對(duì)。例如，Wang等提出一種基于馬爾可夫隨機(jī)場的主語沖突消解方法[6]，該方法通過計(jì)算描述不同標(biāo)識(shí)符的多個(gè)屬性值間的相似度來實(shí)現(xiàn)主語沖突消解?；趯傩灾迪嗨贫扔?jì)算方法具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，但是難以確定合適的相似度閾值，且計(jì)算復(fù)雜度較高。

目前也有綜合兩種方法實(shí)現(xiàn)主語沖突消解的研究工作。例如，Hu等提出一種自訓(xùn)練的共指消解識(shí)別方法[7]。該方法首先利用OWL語言識(shí)別出部分候選訓(xùn)練集，進(jìn)而基于相似度計(jì)算的方法擴(kuò)展該訓(xùn)練集，并過濾掉低可信度的訓(xùn)練集，直至得出高可信度的共指關(guān)系集。基于兩者結(jié)合的方法有助于提高主語沖突消解的準(zhǔn)確率和召回率，但隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)量的增加，計(jì)算開銷也急劇增加。

2 謂詞沖突消解

謂詞沖突消解又稱為本體匹配(ontology alignment)，主要解決關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源對(duì)同一實(shí)體的相同屬性采用不一致標(biāo)識(shí)符的問題。例如，DBpedia數(shù)據(jù)源中表示“人口”為populationTotal，而Geoname數(shù)據(jù)源中則是population。目前，謂詞沖突消解方法主要包括基于相似度、基于結(jié)構(gòu)匹配以及基于實(shí)例三類方法。

基于相似度的方法利用兩個(gè)謂詞之間的文本相似度(如編輯距離、N-gram距離等)或詞義相似度(WordNet距離、層次距離等)挖掘兩個(gè)謂詞間關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)謂詞沖突消解。例如，Schadd與Roos利用詞匯在分類體系中的層次距離提出了一種詞匯相似性指標(biāo)，并設(shè)計(jì)了一種基于該指標(biāo)的謂詞沖突消解方法[8]。潘有能等提出了一種利用謂詞在WordNet中父子概念的相似度進(jìn)行本體匹配的方法[9]?？傮w上，基于相似度的方法簡單、直接，但對(duì)謂詞表達(dá)形式依賴性大；此外，相似度計(jì)算函數(shù)的選擇也影響此類方法的性能。

基于結(jié)構(gòu)匹配的方法利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)本身或者本體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)謂詞沖突消解。例如，Xiang等利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)，提出了一種基于隨機(jī)游走的相似度傳播算法實(shí)現(xiàn)謂詞沖突消解[10]。王穎等提出一種利用RDF圖結(jié)構(gòu)相似性進(jìn)行本體匹配的方法[11]。清華大學(xué)也研制了謂詞匹配系統(tǒng)RiMOM[12]，能夠綜合利用多種策略以及結(jié)構(gòu)、文本相似性進(jìn)行謂詞沖突消解?；诮Y(jié)構(gòu)匹配的消解方法是相似度計(jì)算方法的擴(kuò)展，通過拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠有效提升匹配效率；但該類方法對(duì)結(jié)構(gòu)信息過于依賴，適應(yīng)性較差。

基于實(shí)例的方法主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)謂詞沖突消解。例如，Wang等在謂詞相似度、值的匹配程度等特征的基礎(chǔ)上，提出了一種基于分類的謂詞沖突消解方法，并在知識(shí)圖譜融合中取得了較好的效果[13]。蔣湛等從實(shí)例、結(jié)構(gòu)等維度計(jì)算每項(xiàng)特征的置信度，并提出基于特征自適應(yīng)的本體映射方法[14]。這類方法適應(yīng)性強(qiáng)，但是需要大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)。

3 賓語沖突消解

賓語沖突消解用于消除不同關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源相同實(shí)體的同一屬性的屬性值不一致的過程。例如，北京的總?cè)丝跀?shù)在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源Freebase和DBpedia上的數(shù)值分別是“20 180 000”和“21 516 000”。目前，賓語沖突消解可分為沖突避免和真值發(fā)現(xiàn)(truth discovery)兩類方法。

沖突避免方法采用人工預(yù)設(shè)規(guī)則避免沖突。例如，Mendes等提出了一種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估框架Sieve[15]，該框架指定特定數(shù)據(jù)源的值是可信值，以此解決屬性值的不一致問題。部分研究也采用少數(shù)服從多數(shù)的投票策略，即把出現(xiàn)次數(shù)最多的屬性值作為最可信的值。這類方法的主要缺陷是認(rèn)為每個(gè)數(shù)據(jù)源的權(quán)威值是相同且固定的，這與實(shí)際不符。

真值發(fā)現(xiàn)方法根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等特征識(shí)別出特定實(shí)體特定屬性最可能的數(shù)值，據(jù)此消除賓語沖突。真值發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步可分為基于迭代、基于最優(yōu)化以及基于概率圖三類方法。

基于迭代的方法主要利用數(shù)據(jù)源權(quán)威性與數(shù)據(jù)可信性相互依賴的特點(diǎn)，迭代推導(dǎo)出實(shí)體屬性的真值。例如，Dong等采用類似Authority-Hub迭代機(jī)制，提出了一種基于貝葉斯推斷的真值發(fā)現(xiàn)算法[16]。馬如霞等提出一種基于數(shù)據(jù)源分類可信性的真值發(fā)現(xiàn)算法，該算法采用基于貝葉斯的方法迭代計(jì)算數(shù)據(jù)源分類可靠性和屬性值準(zhǔn)確性[17]。

基于最優(yōu)化的方法主要是通過優(yōu)化損失函數(shù)，逐步縮短沖突值與真值間的距離，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)真值。例如，Li等提出了一種真值發(fā)現(xiàn)優(yōu)化框架，該框架把數(shù)據(jù)可信性與數(shù)據(jù)源權(quán)威性作為優(yōu)化函數(shù)的兩個(gè)變量，提高真值發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性[18]。陳超等提出了一種基于距離的異構(gòu)數(shù)據(jù)聯(lián)合真值發(fā)現(xiàn)算法，該算法采用最優(yōu)化策略更新數(shù)據(jù)可信度和數(shù)據(jù)源的類簇內(nèi)可靠性[19]。

基于概率圖的方法把數(shù)據(jù)源權(quán)威性與數(shù)據(jù)可信性看作0到1之間的概率，利用概率圖模型推斷實(shí)體屬性的真值。例如，Zhao等提出了一種基于概率圖的真值發(fā)現(xiàn)算法[20]，該算法把數(shù)據(jù)源的權(quán)威性定義為敏感度與特異性兩個(gè)變量，并以此構(gòu)建了真值發(fā)現(xiàn)概率圖模型框架。

基于迭代的方法適應(yīng)性強(qiáng)，但需要較多的迭代次數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度較高?；谧顑?yōu)化的方法過于依賴訓(xùn)練集，且由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)更新速度快，易引發(fā)訓(xùn)練集和測試集間的分布不一致問題，造成模型的欠擬合?；诟怕蕡D的方法正確率高，但計(jì)算復(fù)雜。

4 研究展望

目前，在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)沖突消解方面，對(duì)于主語與謂詞的沖突消解問題，國內(nèi)外已開展了大量研究，已具有較成熟的算法與軟件系統(tǒng)。但是，對(duì)于賓語的沖突消解問題，目前仍然面臨多值沖突、時(shí)變數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)拷貝等挑戰(zhàn)性問題。后續(xù)的研究方向主要包括：

(1)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的多值沖突問題。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的某些屬性本身就有很多正確值，比如圖書的作者?，F(xiàn)有賓語沖突消解算法只考慮了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中單值沖突問題。未來一個(gè)有前景的研究方向是借助概率圖模型或者深度學(xué)習(xí)算法研究多值沖突消解問題。

(2)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的拷貝問題。數(shù)據(jù)源之間存在大量的隱含拷貝關(guān)系，這類關(guān)系妨礙了對(duì)數(shù)據(jù)源可信性的判別，如何識(shí)別并利用拷貝關(guān)系是提高賓語沖突消解算法性能的關(guān)鍵。

(3)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)模型。以深度學(xué)習(xí)為代表的表示學(xué)習(xí)技術(shù)旨在將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的實(shí)體和屬性表示成低維稠密的向量。但是由于不同的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源采用不同的標(biāo)識(shí)符來表示相同的實(shí)體和屬性，這給關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)帶來了挑戰(zhàn)。

5 結(jié)束語

隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源的數(shù)量及數(shù)據(jù)規(guī)模的快速增長，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的沖突問題愈發(fā)嚴(yán)重，成為制約其可用性的關(guān)鍵因素。文中根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的RDF三元組結(jié)構(gòu)，從主語、謂詞、賓語三個(gè)方面對(duì)近年來在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)沖突消解方面的研究工作進(jìn)行了歸類分析，系統(tǒng)總結(jié)了各類沖突消解方法的優(yōu)缺點(diǎn)。最后，重點(diǎn)總結(jié)了賓語沖突消解存在的問題，給出了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的多值沖突、拷貝、表示學(xué)習(xí)三個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究方向。