[发明专利]基于关联数据的Web服务语义标注方法

权利要求书

1.一种基于关联数据的Web服务语义标注方法，其特征是，包括如下步骤：

(1)建立基于DBpedia关联数据的Web服务标注模型；

(2)实现基于DBpedia关联数据的Web服务语义标注，包含以下步骤：

2-1对Web服务进行解析，主要包括以下两个任务：

·验证合法的对于用户有意义的WSDL文档；

·对于每个Web服务，解析获得上述标注模型中描述的三个语义层面的元素；

2-2对Web服务参数层进行参数精化：对于解析得到的输入参数和输出参数集，将带有结构的复杂参数类型分解为简单参数；

2-3对Web服务参数层进行参数清洗；

2-4利用DBpedia Spotlight应用，将Web服务的每个清洗后的参数关联到一个合适的DBpedia实例数据上；

2-5将Web服务的参数对应到DBpedia的本体概念上。

2.如权利要求1所述的基于关联数据的Web服务语义标注方法，其特征是，参数清洗过程包括以下步骤：

A.根据输入和输出信息获得关键词，许多服务的输入和输出参数有着getAbyB的命名形式，或者有的输出参数是getB的形式，A是输入参数的关键词，B是输出参数的关键词；

B.实现分词：由于参数名称的定义中没有空格，需要根据首字母大写对参数进行分词，此外，还需要过滤标点符号和链接符号；

C.过滤无意义的单词，分词之后得到了一组独立的单词，它们中的一些是没有意义的，需要被忽略，无意义词汇表在数据库中维护；

D.恢复缩写词，另一个在我们数据库中维护的表是缩写词汇表，处理参数的最后一步是通过比较缩写词汇表，还原单词数组中的缩写词。

3.如权利要求1所述的基于关联数据的Web服务语义标注方法，其特征是，按照提出的评价框架的指标来分析实验结果，对应于基于DBpedia关联数据的语义标注方法，该评价框架主要包括标注结果(RS)和评价结果(EV)两个指标：RS=＜A,B,S,I,E,W＞，该六元组中：

·A为所有服务参数的集合；

·B为通过本文算法标注后，有实例和本体概念标注的服务参数的集合；

·S为通过本文算法标注后，标注的实例概念正确的服务参数的集合；

·I为通过本文算法标注后，标注的本体概念正确的服务参数的集合；

·E为通过本文算法标注后，参数相似于对应的标注实例或本体概念的服务参数的集合；

·W为通过本文算法标注后，标注的实例概念错误的服务参数的集合；

EV=＜Ar,Re,Am＞

·Ar为服务标注的标注率（AnnotationRate），Ar=|B∩A|/|A|；

·Re为服务标注的精确度（Precision），Re=|(S∪I)∩A|/|B|；

·Am为服务标注的模糊度(Ambiguity)，Am=|E∩A|/|B|。