計(jì)算機(jī)外文翻譯問題解決方案和語義計(jì)算

1、（附件3：外文譯文二）international journal of semantic computingvol. 3, no. 3 (2009) 383394 world scientific publishing company問題，解決方案和語義計(jì)算phillip c.-y. sheu, and c. v. ramamoorthy,institute for semantic computinguniversity of california, irvineuniversity of california, b語義計(jì)算無論在廣度和深度上都對(duì)語義we

2、b進(jìn)行了擴(kuò)展。它將幾個(gè)計(jì)算技術(shù)連接并整合成一個(gè)完整統(tǒng)一的的主題。本文中通過對(duì)一種新的模式，能夠進(jìn)行“問題驅(qū)動(dòng)”的搜索semantics討論了語義計(jì)算的本質(zhì)，給互聯(lián)網(wǎng)帶來了新的發(fā)展階段。關(guān)鍵詞：語義計(jì)算，搜索引擎，解決問題。1.存在的問題及對(duì)策 商業(yè)世界主要關(guān)于的是需求和供給。在大多數(shù)情況下的需求觸發(fā)供給，并在某些情況下，供給創(chuàng)造需求。一個(gè)更普遍的觀點(diǎn)是需求是問題，供應(yīng)則是解決問題的方法。 互聯(lián)網(wǎng)提供了一個(gè)全球性的基礎(chǔ)設(shè)施來連接問題和解決方案。例如在易趣上拍賣取得了偉大的成績(jī)。一個(gè)基于關(guān)鍵字的搜索引擎如谷歌可能被視為一個(gè)特殊的解決問題的能手，解決了這個(gè)問題：找出包含用戶所提供關(guān)鍵字的文件。問題/

3、回答（qa）系統(tǒng)（例如，3），可以被看作是另一個(gè)特殊的解決問題的能手：（基于系統(tǒng)所收集到的文件）尋找問題的答案?；陉P(guān)鍵字的搜索引擎和qa問答系統(tǒng)都能出色地完成他們?cè)噲D解決的問題。但是，從解決問題的角度來看，他們的效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。我們很容易發(fā)現(xiàn)并不是每個(gè)問題都能用我們津津樂道的這兩個(gè)戰(zhàn)略解決。任何一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家都可能很容易地列出以下單子：（1） 計(jì)算問題和其他數(shù)學(xué)問題。解決這些問題要求計(jì)算參與。已進(jìn)行了一些初步的嘗試（例如，wolfram|appha, （2） 數(shù)據(jù)庫的搜索問題，如找出在超市中超過2塊錢一斤的蘋果。deep webs 經(jīng)常自己運(yùn)作而且他們之間沒有連接（并不是因?yàn)樗麄儾荒苓B接

4、，而是因?yàn)樗麄儾幌脒B接）。（3）綜合問題如建立一個(gè)程序，輸入一組數(shù)據(jù)，并以遞增順序返回它們。自動(dòng)合成仍然很困難并且是需要完成的一個(gè)目標(biāo)。（4） 推理問題，如可以從這一事實(shí)推出什么？像自動(dòng)合成，自動(dòng)推理可能很難。（5）數(shù)據(jù)分析問題，比如在這一系列圖像中它們的共同點(diǎn)是什么？我們可能采取很多辦法來解決這個(gè)問題，但這不是通過搜索引擎或qa系統(tǒng)能解決的。（6）“個(gè)人”問題，比如我知道某甲和某乙，他們不喜歡對(duì)方，我怎樣才能把他們和諧共處？這可能不是一個(gè)科學(xué)問題，很可能要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，社會(huì)因素等來解決。我們的主要觀點(diǎn)并不是將所有的問題分類。實(shí)際上我們感興趣的是去和將問題與解決方案相匹配?；ヂ?lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)設(shè)施來連接

5、問題和解決的辦法，但我們可能還沒有充分利用這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施。到目前為止，它已經(jīng)在商品貿(mào)易中發(fā)揮了作用。如果我們可以將這個(gè)概念延伸，將貨物看做問題，將買家看做解決問題的辦法，互聯(lián)網(wǎng)將會(huì)有一個(gè)嶄新的時(shí)代。2. 銜接問題及解決方案在支持將問題和解決方法貿(mào)易化中，有幾個(gè)因素可能會(huì)被視為基礎(chǔ)設(shè)施成功的重要因素：（1）人（供應(yīng)商）愿意提供解決問題的方案。具體來說，他們可從交易中獲益。（2）人們（消費(fèi)者）愿意提交問題。如果解決方案一應(yīng)俱全，消費(fèi)者可以從解決方案中受益。那些沒有解決方案的問題可能有助于今后的發(fā)展。（3） 基礎(chǔ)設(shè)施要適應(yīng)各種供應(yīng)商和消費(fèi)者，使對(duì)于問題有解決方案的人愿意作為一個(gè)供應(yīng)商，而那些有問題要解

6、決的人愿意使用這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施。（4）供應(yīng)商通常會(huì)保護(hù)“知道如何”的解決方案。（5）一個(gè)解決方案并不一定是一個(gè)工具，在許多情況下解決方案僅涉及內(nèi)容（如文字，圖像，視頻，過程，硬件，軟件等）和知識(shí)。（6）需要建立一個(gè)機(jī)制來驗(yàn)證解決方案，并分享消費(fèi)者關(guān)于解決方案的反饋。 從技術(shù)上講，第四個(gè)因素表明，基礎(chǔ)設(shè)施利用了一個(gè)服務(wù)系統(tǒng)一個(gè)或多個(gè)解決方案被打包作為服務(wù)。服務(wù)的優(yōu)點(diǎn)是從消費(fèi)者得到的反饋可以被隱藏在內(nèi)部。此外，為實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)有三個(gè)必要的組成部分：（1） 問題的說明（2）解決方案的說明（3）將問題與解決方案配套 如果我們喜歡容納數(shù)量龐大的問題和解決辦法，顯然關(guān)鍵詞不足以用來描述問題和解決的辦法，如建議

7、的因素1，2，3和5。3.描述的scdl解決方案 對(duì)于一個(gè)解決方案（服務(wù)）來說重要的不是它如何運(yùn)作而是它能起到什么作用。我們把它叫做解決方案（服務(wù)）的能力。語義能力描述語言（scdl）是類似sql的描述語言，被用來描述一個(gè)解決方案（服務(wù)）的能力，客觀支持自動(dòng)服務(wù)組合。服務(wù)的scdl語法類似于sql中，如下列通用的形式表示：選擇輸出（o1，om），匯總輸出（f1（a1），fd（ad）從輸入（i1，im），變量（r1,rn），其他變量（s1，,sk）其中p（輸入，輸出，其他變量）group by（h1,hj） 其中o1,om是輸出對(duì)象。f1（a1）,fd（ad）是可能的聚集功能，i1,im是輸入對(duì)

8、象,r1,rn是一定范圍內(nèi)的變量，s1，sk可能是從投入和范圍變量派生的量，h1,hj組成輸出對(duì)象的變量，p（輸入，輸出，其他變量）是一個(gè)公式描述的是輸入，輸出和其他變量之間的關(guān)系。 scdl允許輸入變量，它允許在where子句中將功能作為一項(xiàng)條件被列入。另外，scdl允許“指數(shù)變量”，一個(gè)指數(shù)變量域可能包含現(xiàn)有的所有子集，它允許指數(shù)變量變化（我們之后將看到一些例子）。相應(yīng)的代數(shù)表達(dá)式如下：ws(i1, . . . , im;o1, . . .,om) = (h1,.,hj )g(f1a1,.,fdad)(p(r1 rn s1 sk) 例如，如果有一個(gè)工具，可以像衛(wèi)星或星形結(jié)構(gòu)一樣能檢測(cè)出圖像

9、的blob集群，他/她可以把工具打包作為一項(xiàng)服務(wù)如以下的scdl描述：s1-scdlselect ifrom input setof-image datain,setof-string s = satellite,starimage:dataset i,setof-blob:2i.blobs()cinput string:s twhere i.contain(c) and c.islike(t)如上，圖像數(shù)據(jù)集i是一個(gè)形象類型的對(duì)象，其域?yàn)閿?shù)據(jù)集，setof-string s=satellite,star ，s是satellite,star 的字符串；st表示，t是一個(gè)字符串，其域是s，set

10、of-blob:2i.blobs()c，c是i的blob集群，如果c在圖象i內(nèi)，則條件i.包含（c）是正確的；如果c是像衛(wèi)星或星形的結(jié)構(gòu)，則條件c.islike（s）是正確的。 “服務(wù)輸入的是圖像數(shù)據(jù)集，輸出的是包含一個(gè)或多個(gè)像衛(wèi)星或星形結(jié)構(gòu)的blob集群的圖像。 如果該工具不僅可以檢測(cè)任何像衛(wèi)星或星形結(jié)構(gòu)的blob結(jié)構(gòu)也可以注釋它們，它可以打包成一個(gè)服務(wù)如以下的scdl描述:s2-scdlselect annotate(c)from input setof-image datain, setof-string s = satellite,star image:datain i, setof-

11、blob:2i.blobs()c input string:s twhere i.contain(c) and c.islike(t)另一個(gè)例子是，如果一個(gè)人有一個(gè)工具可以檢測(cè)圖像中不重疊的blob集群，它可以打包成一個(gè)服務(wù)如以下的scdl描述：s3-scdlselect ifrom input setof-image datain, image:dataset i, setof-blob:2i.blobs()c setof-blob:2i.blobs()swhere i.contain(c) and i.contain(s) and not overlap(c,s)一個(gè)服務(wù)并不一定是一個(gè)工具

12、，它也可能是內(nèi)容。試想，例如，有人搜集了有關(guān)奧巴馬的不同事件的視頻剪輯的情況下，它可以打包成一個(gè)服務(wù)如以下的scdl描述：select vfrom setof-image dataset = my-dataset, video:dataset v event e, input string:sport,political,academic activitywhere v.contain-event(e) and agent(e,president obama) andcategory(e,activity)除了工具和內(nèi)容，還可能是服務(wù)。例如，關(guān)于可能知道如何培養(yǎng)狗。它可以打包成一個(gè)服務(wù)如以下的

13、scdl描述：select g = trained(k)from input dog k, var dog gwhere *如上，k是等待受訓(xùn)的狗，g是訓(xùn)練后的狗？ *是一個(gè)通配符指定“任意條件的k和g.”注意，服務(wù)并不一定要在網(wǎng)上呈現(xiàn); scdl僅僅是一個(gè)規(guī)范的語言。最后，scdl可以被擴(kuò)展到包括用來描述服務(wù)范圍很廣的元變量。例如，給定4個(gè)帳戶，客戶，分行和存款，以下的scdl表達(dá)式指定，它可以采取任何sqdl查詢，從這些對(duì)象的屬性中選擇任意關(guān)系的組合，但這些條件不能超過4。s4-scdlselect meta selectfrom meta fromwhere meta wheremeta

14、 if member(t,select) then member(t.path, path(account) union path(branch) union path(customer) union path(depositor)meta if member(t,from) then member (t.domain, account, branch, customer, depositor)meta if member(t,where) and member(s,t.arguments) and isa(s,variable) then member(s.path, path(accoun

15、t) union path(branch) union path(customer) union path(depositor)meta if member(t,where) then member(t.predicate,=,!=,=,=)meta cardinality(where) = 4 以上，select, from and where是定義為集的元變量。關(guān)于元變量有五個(gè)制約。第一個(gè)約束條件，基本上是說元變量select可以是任何合法的屬性;第二個(gè)約束是元變量from可以是四類對(duì)象中的任何一個(gè)變量，第三和第四個(gè)制約是說，元變量where可以是兩個(gè)屬性之間或?qū)傩耘c常數(shù)之間的任何關(guān)系，只

16、要屬性是合法的并且比較關(guān)系是理性的;最后第五個(gè)約束是說條件的數(shù)量不能超過四個(gè)。 更多的例子用來顯示scdl是如何被用來描述在第一部分中談到的每種類型的問題的服務(wù)能力可以再27中找到。請(qǐng)注意，scdl表達(dá)可能是可執(zhí)行文件，而在實(shí)踐中往往是不切合實(shí)際的。語言是用來描述解決方案能力的唯一方法。通過比較在scdl表示的服務(wù)能力和問題的描述，比較的結(jié)果是具有決定性的。4.在sqdl中描述問題sqdl類似于scdl，除了所有輸入變量被實(shí)例化為一個(gè)常數(shù)。在sqdl中的一個(gè)查詢?nèi)缦拢簊elect objects, object attributes and/or functionsfrom object cl

17、asses where conditions現(xiàn)在“show all blob clusters of the images in dataset md-232that are structured like a satellite or a star” 可以在sqdl描述為：sqdl1select ifrom image:cmd-232 im, setof-blob:2im.blobs()sb string: satellite,startwhere im.contain(sb) and sb.islike(t)另一個(gè)例子是，“show all blob clusters of the ima

18、ges in dataset cmd-232 that are structured like a satellite or a star and do not overlap with a given blob structure” 可以在sqdl描述為：sqdl2select ifrom image:cmd-232 im, setof-blob:2im.blobs()sb setof-blob:2im.blobs()sc string: satellite,startwhere im.contain(sb) and sb.islike(t) and not overlap(sb,sc)以上

19、，sqdl1可以被第四部分中的s1解決。然而解決sqdl2必須將s1和s3結(jié)合才能解決。5. snl - 連接人和描述 scdl和sqdl對(duì)于普通用戶似乎都很難理解。需要一種更簡(jiǎn)單的語言讓消費(fèi)者和供應(yīng)商來組織他們的語言。結(jié)構(gòu)化的自然語言（snl）28是一種自然語言子集，其表現(xiàn)力可以通過對(duì)象關(guān)系代數(shù)（ora）來描述。它可以證明，sqdl表示的任何查詢也可以在ora中表達(dá)，但是反過來卻是不正確的的。這可能是一個(gè)必要的權(quán)衡，我們一定要鼓勵(lì)更多的消費(fèi)者和供應(yīng)商來加入這個(gè)新的基礎(chǔ)設(shè)施中（第二部分中的第三個(gè)因素）。 ora的世界是由輸入的各種對(duì)象所組成的。通過聯(lián)系各個(gè)對(duì)象，我們可以定義一個(gè)謂詞和操作。這些

20、謂詞和操作（統(tǒng)稱方法）可以在一種獨(dú)特的查詢語言中被用來操作或檢索數(shù)據(jù)。這為使得許多在關(guān)系模型中不能表的的抽象的概念或域作為查詢的一部分提供了方法。 ora的詳細(xì)信息可以在28找到。 一個(gè)在snl中表達(dá)的句子如以下形式： verb noun(s) where adjectivessnl的句子，可能是由naive用戶在不了解任何低層次概念的基礎(chǔ)上，將簡(jiǎn)單的多層次概念組和而成的，如“join”和“selection”。假設(shè)，例如，一個(gè)人希望找出被臨床診斷為阿爾茨海默氏癥疾病同時(shí)患有糖尿病并且具有特定遺傳標(biāo)記（如apoe）的病人的數(shù)量。這個(gè)句子包括了一個(gè)名詞（patients），3個(gè)形容詞/謂詞（“w

21、ith clinical diagnosis of ad”, ”having diabetes”, “having apoe genotype results available”）和一個(gè)動(dòng)詞（“find”）。 在第四部分談到的sqdl1可以在snl中描述為：snl1 show (verb) blobs of images in cmd-232 (noun) that have blobsstructured like a satellite or a star (adjective)and the snl expression for sqdl2 is:snl2 show (verb) bl

22、obs of images in cmd-232 (noun) that have blobsstructured like a satellite or a star (adjective) an not overlap with other blobstructure (adjective)6. 問題與解決方案的匹配semanticservices.net是一個(gè)問題驅(qū)動(dòng)的搜索服務(wù)，需要將用戶的問題在snl/ sqdl中進(jìn)行描述，并嘗試確定一個(gè)或多個(gè)服務(wù)來匹配這個(gè)問題的描述。服務(wù)發(fā)現(xiàn)可以分成以下做兩個(gè)階段進(jìn)行：服務(wù)注冊(cè)和服務(wù)匹配。 服務(wù)注冊(cè)：為了被發(fā)現(xiàn)，服務(wù)需要提前注冊(cè)。服務(wù)提供商需要提供服

23、務(wù)的信息，包括服務(wù)網(wǎng)址，命名空間和scdl描述等。服務(wù)匹配：當(dāng)用戶提供了一個(gè)sqdl描述（從一個(gè)snl句中轉(zhuǎn)換而來），sqdl 和scdl匹配器將處理sqdl描述和可用的scdl描述之間的匹配性。匹配的過程包括兩部分組成。第一部分是接口匹配 - 匹配器將每個(gè)注冊(cè)的sqdl描述的接口與scdl描述的接口進(jìn)行匹配。第二部分是謂詞匹配 - 匹配器將每個(gè)注冊(cè)的sqdl描述與scdl描述進(jìn)行匹配服務(wù)。根據(jù)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)一30，如果一項(xiàng)服務(wù)具有解決這個(gè)問題的能力，那么這個(gè)匹配就形成了。7.語義計(jì)算 作為在secs 3-6舉例說明的語義計(jì)算系統(tǒng)是一個(gè)搜索引擎。我們定義“語義計(jì)算”作為一個(gè)領(lǐng)域，解決了推導(dǎo)和計(jì)算內(nèi)容

24、的語義匹配和自然表達(dá)用戶的意圖，以幫助檢索，管理，操縱甚至創(chuàng)造內(nèi)容，“內(nèi)容”可能是任何東西，包括視頻，音頻，文本，流程，服務(wù)，硬件，網(wǎng)絡(luò)，社區(qū)等，它匯集了有關(guān)這些學(xué)科連接與計(jì)算人類（往往隱約制定）意圖的內(nèi)容。該連接可以是雙向的：檢索，利用和操縱現(xiàn)有的內(nèi)容，根據(jù)用戶的目標(biāo)（“用戶意味著什么”）;創(chuàng)建，重新安排和管理與作者的意圖相匹配的內(nèi)容（“做什么作者的意思是”）。 如圖1所示，作為1中描述結(jié)構(gòu)的修改，語義計(jì)算技術(shù)可分為五個(gè)層次：（1） 語義分析，分析和轉(zhuǎn)換，如像素和文字信號(hào)（內(nèi)容）的含義（語義）;它提供語義集成及語義應(yīng)用的信息資源。（2）語義集成，在一個(gè)統(tǒng)一的模型中集成來自不同資源中的內(nèi)容和語

25、義;語義分析層，以不同的格式和集成這些信息之前，都可以使用。（3）語義的服務(wù)，即利用解決具體問題的內(nèi)容和語義。語義服務(wù)已開發(fā)的幾種形式：網(wǎng)絡(luò)搜索，包括自動(dòng)問答（q / a）2，3和信息檢索;多媒體數(shù)據(jù)庫，一個(gè)基于內(nèi)容的檢索4;語義合成，這是語義分析的反向;（4）集成服務(wù)，集成了不同的服務(wù)，提供更強(qiáng)大服務(wù)。服務(wù)集成提供不同的服務(wù)之間的互操作方法。（5）語義接口，允許用戶訪問和操作各種來源的內(nèi)容和語義。標(biāo)準(zhǔn)的圖形用戶界面（gui）如瀏覽，菜單樹和聯(lián)機(jī)幫助技術(shù)的吸引力遠(yuǎn)不如下一代應(yīng)用程序。因此，新的標(biāo)準(zhǔn)接口，如作為自然語言接口，多模態(tài)的自然語言界面以及可視化界面，變得越來越重要。 除了上述討論的五個(gè)

26、層次，還包含安全架構(gòu)和管理機(jī)制。由于大多數(shù)信息是通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送和接收網(wǎng)絡(luò)的，多層次的安全機(jī)制是必需的。管理層提供了語義計(jì)算架構(gòu)的整體管理。它可以構(gòu)建一個(gè)控制信息提供語義分析和語義綜合信息知識(shí)倉庫。它也負(fù)責(zé)監(jiān)督不同的信息源之間的語義沖突的解決。在頂部水平，管理之間不同的服務(wù)和不同的互操作接口。 本文所討論的搜索引擎是語義計(jì)算例子的一個(gè)架構(gòu)。它采用統(tǒng)一語言的scdl來整理解決方案并整合一個(gè)統(tǒng)一的模式 - 服務(wù)。 另一方面snl/ sqdl提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)和語義接口用來解釋用戶的意圖。8. 討論 對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的問題，不是由一個(gè)單一的服務(wù)就能解答的，理想化的話，semanticservices.net可以

27、識(shí)別一組服務(wù)，可以解決問題并且合成一個(gè)組件服務(wù)之間的工作流程。 為了組成異構(gòu)系統(tǒng)，已經(jīng)做了很多相關(guān)的web服務(wù)組合的研究用來提供平臺(tái)和語言，如通用描述，發(fā)現(xiàn)和集成（uddi）“16，web服務(wù)描述語言（wsdl），17，簡(jiǎn)單對(duì)象訪問協(xié)議（soap）18和owl - s19本體的一部分（serviceprofile和servicegrounding）。這樣的平臺(tái)和語言試圖通過標(biāo)準(zhǔn)的方法定義服務(wù)發(fā)現(xiàn)，描述和調(diào)用。其他舉措，如用于web服務(wù)（bpel4ws）20的業(yè)務(wù)流程執(zhí)行語言和owl - s servicemodel集中在代表工作流程的服務(wù)組合。兩個(gè)主要技術(shù)是基于流的基礎(chǔ)組成的（如eflow21

28、，綜合服務(wù)定義語言（csdl）22，多態(tài)的processmodel（ppm）23和ai基礎(chǔ)的成分，如情景演算25）和以規(guī)則為基礎(chǔ)的規(guī)劃24，25。 盡管所有這些努力，自動(dòng)服務(wù)組合，仍然有很長的路要走去了。自動(dòng)服務(wù)合成的一個(gè)主要障礙是服務(wù)細(xì)節(jié)的缺陷。雖然wsdl和owl - s的只能暴露簽名（即，服務(wù)名稱，輸入和輸出）服務(wù)，但是不揭示服務(wù)的性質(zhì)，scdl是一個(gè)業(yè)務(wù)流程的語言，有足夠的能力公開服務(wù)細(xì)節(jié)以及其簽名。一個(gè)關(guān)系服務(wù)的自動(dòng)合成多項(xiàng)式方法在26中可以找到。 我們所作出的一個(gè)重要假設(shè)是，消費(fèi)者和供應(yīng)商通過snl接口共享相同的術(shù)語溝通。在第2部分談到的因素6，一個(gè)中性的組織在確保公平和有效率的溝

29、通平臺(tái)中可能發(fā)揮關(guān)鍵的作用。 公用計(jì)算15和云計(jì)算5-14 的最新進(jìn)展可能進(jìn)一步促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)從共享大量?jī)?nèi)容解決問題的轉(zhuǎn)型，大量的軟件許可可以轉(zhuǎn)換成軟件服務(wù)。semanticservices.net，語義計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和實(shí)施，可以幫助云計(jì)算更迅速地發(fā)展。 最后，我們希望本文所述的解決問題的服務(wù)可能實(shí)現(xiàn)最終的目標(biāo)，每項(xiàng)服務(wù)都可以是平等的，是它的能力最后決定它是否可以被客戶所接受。9. 參考文獻(xiàn)editorial preface, int. j. semantic computing 1(1) (2007) 19.2 j. heflin and j. hendler, searching the web

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37、ulti-enterprise processes, proceedingsof 12th int. conf. advanced information systems engineering (caise), stockholm,sweden, june 2000.22 a. hibner and k. zielinski, semantic-based dynamic service composition and adaptation,proceedings of ieee scw, 2007.23 s. r. ponnekanti and a. fox, sword: a devel

38、oper toolkit for web service composition,proceedings of 11th world wide web conference, honolulu, hawaii, 2002.24 d. b. claro, p. albers and j.-k. hao, a framework for automatic composition ofrfq web services, proceedings of ieee scw, 2007.25 s. mcilraith and t. c. son, adapting golog for compositio

39、n of semantic web services,proceedings of 8th int. conf. on knowledge representation and reasoning (kr2002),toulouse, france, april 2002.26 q.wang and p. c.-y. sheu, relational service composition, submitted to ieee transdata and knowledge engineering, 2009.394 p. c.-y. sheu & c. v. ramamoorthy27 p.

40、 c.-y. sheu, scdl for different problems, technical report, department of eecs,university of california, irvine, 2009.28 p. c.-y. sheu, a. kitazawa, c. ishi, k. kaneko and f. xie, from semanticobjectsto structured natural language, int. j. semantic computing 1(3) (2007) 359375.29 p. c.-y. sheu and a

41、. kitazawa, from semanicobjects to semantic software engineering,int. j. semantic computing 1(1) (2007) 1128.30 n. j. nilsson, artificial intelligence a new synthesis (morgan kaufmann, 1998).（附件4：外文原文二）international journal of semantic computingvol. 3, no. 3 (2009) 383394 world scientific publishing

42、 companyproblems, solutions, and semantic computingphillip c.-y. sheu, and c. v. ramamoorthy,institute for semantic computinguniversity of california, irvineuniversity of california, bsemantic computing extends semantic web both in breadth and depth. it bridges,and integrates, sev

43、eral computing technologies into a complete and unified theme. thisarticle discusses the essences of semantic computing with a description of semanticservices.net, a new paradigm that enables “problem-driven” search that may offer a newstory to the internet.keywords: semantic computing; search engin

44、e; problem solving.1. problems and solutionsthe commercial world is mostly about demands and supplies. in most cases demandstrigger supplies, and in some cases supplies create demands. a more general conceptfor needs may be problems, and that for supplies may be solutions.the internet has provided a

45、 global infrastructure to connect problems withsolutions. for example ebay has done a great job on auctions. a keyword-basedsearch engine such as google may be considered as a special problem solver thatsolves the problem: find (web) documents that contain the keywords provided by theuser. a questio

46、n/answering (q&a) system (e.g., 3) may be considered as anotherspecial problem solver that solves the problem: find answers for the question (basedon the documents collected by the system).both keyword-based search engines and q&a system have done an excellentjob for the problems they try to solve.

47、but from the view point of problem solving,they are far from being sufficient. it can be easily seen that not every problem fallsinto the two general categories we talked about. any computer scientist may easilycome up the following list:(1) computational problems and other mathematical problems. so

48、lving such problemsrequire computation to be involved. some initial attempts have been made(e.g., wolfram|appha, but lots more need tobe done in this space.383384 p. c.-y. sheu & c. v. ramamoorthy(2) database search problems such as find the supermarkets carrying apples at lessthan 2 dollars a pound

49、. deep webs usually work by themselves and they arenot connected (not because they cannot be, but perhaps because they do notwant to be).(3) synthesis problems such as build a program that takes a set of numbers andreturns them in increasing order. automatic synthesis in general in hard andremains t

50、o be a goal to be accomplished.(4) reasoning problems such as what can be derived from this set of facts? likeautomatic synthesis, automatic reasoning may be hard.(5) data analysis problems such as what are the common patterns shown in thisset of images? there are a lot of approaches we may take to

51、solve this problem;but this is not a problem addressed by search engines or q&a systems.(6) “personal” problems such as i know person a and person b but they dont likeeach other, how can i put them to work? this may not be a scientific problemand its solution may very much reply on experiences, soci

52、al considerations, etc.our main point is not to classify all the problems. what actually interests usis matching problems with solutions. the internet does provide us with an infrastructureto connect problems and solutions, but we may have not fully utilized thisinfrastructure. so far it has been us

53、eful for trading. if we can extend the concept oftrading from goods to problems and buyers to solutions, we may have a new storyfor the internet.2. bridging problems and solutionsseveral factors may be considered important to the success of an infrastructure thatsupports the ”trading” between proble

54、ms and solutions:(1) people (providers) have to be willing to provide solutions. specifically they haveto benefit from the trading.(2) people (consumers) have to be willing to submit problems. if solutions arereadily available, consumers can benefit from the solutions. problems withouta solution may contribute to the development of a solution for them later.(3) the infrastructure has to accommodate providers and consumers of all sizes sothat anybody who has a solution for some problem is willing to be a provider,and anybody who has a problem to solve is likely to use the infrastru