1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN CÔNG BẰNG WEB NGỮ NGHĨA VÀ ỨNG DỤNG TRONG TRA CỨU VĂN HÓA ẨM THỰC TẠI HẢI PHÒNG Chuyên nghành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS ĐOÀN VĂN BAN Thái nguyên – Năm 2014 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Mục lục Mở đầu 4 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ WEB NGỮ NGHĨA 8 1.1. Cách thức tìm kiếm thông tin của bộ máy tìm kiếm (Search engine) 8 1.1.1. Một số bộ tìm kiếm thông dụng 8 1.1.2. Cách thức tìm kiếm 9 1.1.3. Nguyên lý hoạt động 11 1.1.4. Hạn chế của web thông thƣờng 11 1.2. Web ngữ nghĩa 12 1.2.1. Sự ra đời của Web ngữ nghĩa 12 1.2.2. Lợi ích của Web ngữ nghĩa 13 1.2.3. Các hƣớng nghiên cứu chính trong lĩnh vực dịch vụ web ngữ nghĩa 13 1.3. Kiến trúc phân tầng của Web ngữ nghĩa 14 1.3.1. Kiến trúc phân tầng 14 1.3.2. Vai trò của các tầng 14 1.4. RDF – Nền tảng của Web ngữ nghĩa 18 1.4.1. Giới thiệu 18 1.4.2. Các khái niệm cơ bản 18 1.4.3. Cấu trúc RDF/XML 19 1.4.4. RDFS collection 20 1.4.5. RDFS schema 22 1.5. Truy vấn dữ liệu trong RDF 26 1.5.1. Giới thiệu 26 1.5.2. Cú pháp truy vấn 26 1.5.3. Rằng buộc dữ liệu 28 rdfs:ConstraintResource. 29 rdfs:ConstraintProperty. 29 rdfs:range. 29 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ rdfs:domain. 30 1.6. Tổng kết chƣơng 1 32 CHƢƠNG 2: CÔNG NGHỆ XÂY DỰNG WEB NGỮ NGHĨA 33 2.1. Ontology và ngôn ngữ web OWL 33 2.1.1. Khái niệm Ontology 33 2.1.2. Thành phần của Ontology 33 2.1.3. Phƣơng pháp xây dựng Ontology 35 2.1.4. OWL (Ontology Web Language) 35 2.2. Các bƣớc xây dựng Ontology 37 2.3. Công cụ xây dựng Ontology 39 2.3.1. Công cụ Sesame 39 2.3.2. Công cụ Chimaera 40 2.3.3. Công cụ Jena 40 2.3.4. Công cụ Protégé 40 2.4. Thƣ viện phát triển ứng dụng 42 2.4.1. Thƣ viện SemWeb 42 2.4.2. Thƣ viện mã nguồn mở OWLDotNetAPI 42 2.4.3. Thƣ viện mã nguồn mở dotNetRDF 42 2.5. Tổng kết chƣơng 2 43 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU VĂN HÓA ẨM THỰC TẠI HẢI PHÕNG 43 3.1. Tổng quan về Hải Phòng 43 3.1.1. Giới thiệu về Thành phố Hải Phòng 43 3.1.2. Ẩm thực đặc trƣng của Thành phố Hải Phòng 45 3.2. Yêu cầu, hƣớng tiếp cận và giải pháp 59 3.2.1. Yêu cầu của ứng dụng 59 3.2.2. Hƣớng tiếp cận và giải pháp 60 3.3. Xây dựng Ontology 68 3.3.1. Miền và phạm vi của Ontology 68 3.3.2. Các lớp trong Ontology 68 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3.3.3. Thuộc tính các lớp trong Ontology 70 3.3.4. Xác định các cá thể 73 3.4. Mô hình hệ thống 74 3.5. Thiết kế xử lý hệ thống 75 3.5.1. Chức năng tìm kiếm 75 3.5.2. Chức năng xem thông tin 76 3.6. Xây dựng hệ thống 77 3.6.1. Đọc RDF với dotNetRDF 77 3.6.2. Truy vấn với SPARQL 78 3.6.3. Thuật toán áp dụng 79 3.6.4. Kết quả chƣơng trình 80 3.7. Tổng kết chƣơng 3 81 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 82 5 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Mở đầu 1. Lý do chọn đề tài Ngày nay khoa học và công nghệ phát triển cùng với sự bùng nổ về internet thì Word Wide Web phát triển cả về nội dung lẫn hình thức. Nó có một khối lƣợng thông tin khổng lồ, đƣợc tạo ra từ các tổ chức, cộng đồng và nhiều cá nhân với lý do khác nhau. Ngƣời sử dụng Web có thể dễ dàng truy cập những thông tin này bằng cách chỉ ra địa chỉ URL và theo các liên kết để tìm ra các tài nguyên liên quan khác. Tính đơn giản của Web hiện nay đã dẫn đến một số hạn chế, việc tìm kiếm thông tin trên Web có thể trả về một lƣợng lớn thông tin không hợp lý và không liên quan. Tính đơn giản này đã gây ra hiện tƣợng thắt cổ chai, tạo khó khăn trong việc tìm kiếm, trích rút thông tin. Máy tính chỉ biết gửi và trả thông tin, chúng không thể truy xuất những nội dung cần. Nó chi hỗ trợ ở mức độ giới hạn nào đó trong việc truy xuất và xử lý thông tin. Kết quả là ngƣời sử dụng phải đảm nhiệm việc truy cập, xử lý thông tin, trích lọc thông tin phù hợp với việc tìm kiếm. Để khắc phục các hạn chế này, khái niệm web ngữ nghĩa đã ra đời. Web ngữ nghĩa là một bƣớc tiến vƣợt bậc so với kỹ thuật web trƣớc đó dựa vào khả năng làm việc với thông tin của chúng thay vì chỉ đơn thuần là lƣu trữ thông tin. Hải Phòng là một trong 5 thành phố trực thuộc trung ƣơng và là một đô thị loại 1 trung tâm cấp quốc gia, là thành phố lớn thứ 3 của Việt Nam,có vị trí quan trọng về kinh tế xã hội và an ninh, quốc phòng của vùng Bắc Bộ và cả nƣớc. Ẩm thực Hải Phòng bình dị và dân dã, không cầu kỳ nhƣng đậm đà khó quên. Nơi đây nổi tiếng với các món hải sản. Các nhà hàng hải sản ở khu vực Đồ Sơn nổi tiếng với tôm cua cá mực rất tƣơi và giá phải chăng. Phong cách chế biến hải sản ở Hải Phòng theo phong cách dân dã, nhấn mạnh thực chất và vị tƣơi ngon của nguyên liệu nhiều hơn sự cầu kỳ trong gia vị và cách chế biến. Các món ăn nhƣ bánh đa cua, bún cá, bánh mỳ cay, cơm cháy hải sản, ốc cay, nem cua bể (nem vuông), giờ đây đã quá quen thuộc và nổi tiếng. Những món ăn này 6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ có thể đƣợc tìm thấy trên đƣờng phố của những nơi khác nhƣ TP.Hồ Chí Minh, Hà Nội, nhƣng đƣợc thƣởng thức chúng trên Thành phố Hoa phƣợng đỏ vẫn là lý tƣởng nhất vì sự lựa chọn nguyên liệu tƣơi ngon cùng với những bí quyết ẩm thực riêng của ngƣời đầu bếp. Ẩm thực Hải Phòng đã từng đƣợc quảng bá sang Châu Âu tại lễ hội biển Brest 2008 (Cộng hòa Pháp) và đã gây đƣợc tiếng vang lớn. Ngoài ra, Hải Phòng còn nổi tiếng với nhiều món ăn khác nhƣ lẩu bề bề, nộm giá, thịt san biển, sủi dìn, bánh bèo, Một số món ăn không thể thƣởng thức ở những nơi khác mà chỉ có tại Hải Phòng. Với những lý do trên, tôi xin chọn đề tài “Web ngữ nghĩa và ứng dụng trong tra cứu đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Hải Phòng” 2. Mục tiêu Ứng dụng Semantic Web xây dựng ứng dụng tra cứu đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Hải Phòng. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: - Tìm hiểu về web ngữ nghĩa, phƣơng pháp xây dựng Ontology. - Tìm hiểu về các thông tin đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Thành phố Hải Phòng. Phạm vi nghiên cứu: - Nghiên cứu xây dựng tập từ vựng cơ bản về đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Thành phố Hải Phòng. - Tổ chức lƣu trữ dữ liệu của ứng dụng với Protégé và tính năng truy xuất dữ liệu trong Ontology. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Tìm hiểu các vấn đề về Web ngữ nghĩa. - Thu thập các tài liệu liên quan. - Triển khai xây dựng ứng dụng. 7 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài - Xây dựng tập từ vựng về văn hóa ẩm thực ở Hải Phòng. - Góp phần nâng cao khả năng tra cứu và chia sẻ thông tin về văn hóa ẩm thực tại thành phố Hải Phòng. 6. Dự kiến bố cục luận văn Luận văn đƣợc chia làm 3 chƣơng: Chƣơng 1: Trình bày giới thiệu tóm tắt về Web ngữ nghĩa, kiến trúc của Web ngữ nghĩa, cũng nhƣ giới thiệu RDF – nền tảng của Web ngữ nghĩa. Chƣơng 2: Giới thiệu các công nghệ xây dựng Web ngữ nghĩa cụ thể là đi sâu vào nghiên cứu Ontology. Đồng thời đƣa ra giải pháp về ngôn ngữ và công cụ để xây dựng ứng dụng Semantic web. Chƣơng 3: Giới thiệu về ứng dụng, phân tích và đề xuất giải pháp xây dựng ứng dụng. Tiến hành xây dựng ontology, xử lý dữ liệu, cài đặt ứng dụng và đƣa ra một số kết quả đạt đƣợc. 8 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ WEB NGỮ NGHĨA 1.1. Cách thức tìm kiếm thông tin của bộ máy tìm kiếm (Search engine) Search engine hay còn gọi là máy tìm kiếm là một trang Web cho phép ngƣời dùng tìm kiếm nội dung số của các trang Web trên Internet [1]. Thƣờng kỳ, máy tìm kiếm sẽ dò quét nội dung tất cả các trang Web trên Internet và cập nhật nội dung văn bản text vào cơ sở dữ liệu khổng lồ của mình mà ngƣời dùng có thể khai thác sau đó. Để làm việc này các máy tìm kiếm thƣờng gửi các Web crawler, web spider hay web robot (ví dụ googlebot của Google – Yahoo slurp của Yahoo) đến các trang cần đánh chỉ số. Các bọ tìm kiếm này sẽ truy cập phân tích và gửi nội dung về các máy tìm kiếm. Máy tìm kiếm sắp xếp các trang Web dựa vào nội dung HTML của trang. Việc này khác với các thƣ mục Web truyền thống mà những ngƣời kiểm duyệt sắp đặt trong các mục riêng biệt với tên site và miêu tả đi kèm. 1.1.1. Một số bộ tìm kiếm thông dụng Bộ thu thập thông tin Cơ sở dữ liệu cuả các search engine đƣợc cập nhật hoá bởi các chƣơng trình đặc biệt thƣờng gọi là "robot", "spider" hay "Webcrawler". Các chƣơng trình này sẽ tự động dò tìm và phân tích từ những trang có sẵn trong cơ sở dữ liệu để kiếm ra các liên kết (links) từ các trang và trở lại bổ xung dữ liệu cho các search engine sau khi phân tích. Về bản chất robot chỉ là một chƣơng trình duyệt và thu thập thông tin từ các site theo đúng giao thức web. Những trình duyệt thông thƣờng không đƣợc xem là robot do thiếu tính chủ động, chúng chỉ duyệt web khi có sự tác động của con ngƣời. Bộ lập chỉ mục – Index Hệ thống lập chỉ mục hay còn gọi là hệ thống phân tích và xử lý dữ liệu, thực hiện việc phân tích, trích chọn những thông tin cần thiết (thƣờng là các từ đơn, từ ghép, cụm từ quan trọng) từ những dữ liệu mà robot thu thập đƣợc và tổ chức thành cơ sở 9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ dữ liệu riêng để có thể tìm kiếm trên đó một cách nhanh chóng, hiệu quả. Lập chỉ mục là giai đoạn phân tích tài liệu (document) để xác định các chỉ mục biểu diễn nội dung của tài liệu. Hệ thống chỉ mục là danh sách các từ khoá, chỉ rõ các từ khoá nào xuất hiện ở trang nào, địa chỉ nào. Bộ tìm kiếm thông tin – Search Engine Search engine là cụm từ dùng chỉ toàn bộ hệ thống bao gồm bộ thu thập thông tin, bộ lập chỉ mục & bộ tìm kiếm thông tin. Các bộ này hoạt động liên tục từ lúc khởi động hệ thống, chúng phụ thuộc lẫn nhau về mặt dữ liệu nhƣng độc lập với nhau về mặt hoạt động. Search engine tƣơng tác với user thông qua giao diện web, có nhiệm vụ tiếp nhận và trả về những tài liệu thoả yêu cầu của user. Bộ Query Engine Bộ công cụ truy vấn có nhiệm vụ nhận và tìm kiếm các yêu cầu của ngƣời sử dụng, Bộ công cụ này sẽ dựa vào bảng chỉ mục và các kho lƣu trữ. Bởi kích thƣớc của web rất lớn, thêm nữa khi sử dụng chỉ đƣa vào một hay hai từ khóa sau đó sẽ nhận đƣợc tập kết quả. Do đó phải có một modul sắp xếp kết quả theo thứ tự sao cho nó gần với nội dung đang cần tìm nhất. Sắp xếp Đây là một modul có chức năng sàng lọc thông tin từ hàng triệu trang tƣơng tự nhau để sắp xếp vị trí từng trang sao cho phù hợp nhất. 1.1.2. Cách thức tìm kiếm Tìm kiếm thông tin nói chung là giải quyết các vấn đề nhƣ: biểu diễn, lƣu trữ, tổ chức và truy cập đến các mục thông tin. Việc tổ chức và biểu diễn thông tin giúp ngƣời sử dụng dễ dàng truy cập thông tin mà mình quan tâm. Nhƣng để mô tả các thông tin đó không phải là điều dễ dàng. Do vậy, hệ thống tìm kiếm thông tin bao gồm quá trình cơ bản sau: Biểu diễn nội dung các tài liệu, biểu diễn yêu cầu ngƣời dùng và so sánh hai biểu diễn này. Quy trình biểu diễn tài liệu thƣờng gọi là quá trình chỉ số hóa. Quá trình này có thể lƣu trữ thực sự các tài liệu trong hệ thống nhƣng thƣờng chỉ lƣu một phần tài liệu, chẳng hạn nhƣ phần tiêu đề, phần tóm tắt. Quá trình biểu diễn yêu cầu của ngƣời 10 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ dùng gọi là quá trình truy vấn. Truy vấn biểu thị sự tƣơng tác giữa hệ thống và ngƣời sử dụng. Việc so sánh truy vấn với tài liệu cũng đƣợc gọi là quá trình đối sánh và cho kết quả là một danh sách các tài liệu đƣợc sắp xếp theo thứ tự mức độ liên quan với truy vấn. Rõ ràng, để mô tả thông tin yêu cầu một cách đầy đủ, ngƣời sử dụng không thể trực tiếp yêu cầu thông tin sử dụng các giao diện hiện thời của hệ thống tìm kiếm. Thay vì ngƣời sử dụng đầu tiên phải chuyển đổi thông tin yêu cầu này thành một truy vấn mà có thể đƣợc xử lý bởi hệ thống tìm kiếm (hoặc hệ thống thu hồi thông tin (Information Retrieval - IR)). Thông thƣờng, phép chuyển đổi này tạo ra một tập hợp các từ khoá (hoặc các term chỉ số) mô tả khái quát yêu cầu của ngƣời sử dụng. Nhƣ vậy, việc tìm kiếm các tài liệu dựa trên nội dung thực sự của văn bản mà không phụ thuộc vào các từ khoá gắn với văn bản đó. Các công cụ tìm kiếm văn bản nổi tiếng hiện nay nhƣ Google, Altavista, Yahoo,…là những hệ tìm kiếm đƣa ra danh sách các văn bản theo độ quan trọng của câu hỏi đƣa vào. Để xây dựng một hệ tìm kiếm văn bản có hiệu quả cao, trƣớc hết các văn bản và truy vấn ở dạng ngôn ngữ tự nhiên phải đƣợc tiền xử lý và chuẩn hoá. Sau đây là hai mô hình chi tiết cho bộ công cụ tìm kiếm thông tin truyền thống và bộ công cụ tìm kiếm thông tin trên mạng. Biểu diễn Truy vấn thông tin Bài toán thông tin Văn bản Biểu diễn Văn bản đã chỉ số So sánh Phản hồi Các văn bản đƣợc tìm kiếm [...]... động), và tự động hóa các công việc 1.2.2 Lợi ích của Web ngữ nghĩa Web ngữ nghĩa không phải là sự phủ nhận hoàn toàn web hiện tại, mà là một sự kế thừa có chọn lọc Chúng ta có thể hình dung một số lợi ích của Web ngữ nghĩa so với Web hiện tại ở một số điểm sau : Máy tính có thể hiểu được thông tin trên Web: Web ngữ nghĩa định nghĩa các khái niệm và bổ sung quan hệ dƣới dạng máy tính có thể hiểu đƣợc... tìm kiếm thông tin, sự thiếu hụt của web hiện tại và sự ra đời của Sematic Web, giới thiệu về kiến trúc phân tầng Web ngữ nghĩa, nền tảng của web ngữ nghĩa và truy vấn dữ liệu trong RDF Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 33 CHƢƠNG 2: CÔNG NGHỆ XÂY DỰNG WEB NGỮ NGHĨA 2.1 Ontology và ngôn ngữ web OWL 2.1.1 Khái niệm Ontology Trƣớc hết ta cần phải biết Ontology là gì? Nói một cách... lý giao tác và tài nguyên cho dịch vụ web ngữ nghĩa - Dịch vụ sử dụng trên các thiết bị di động - Các vấn đề về bảo mật trong việc sử dụng dịch vụ web ngữ nghĩa - Các công cụ và môi trƣờng (tự động hoặc bán tự động) trong việc phát triển và khai thác dịch vụ web ngữ nghĩa 1.3 Kiến trúc phân tầng của Web ngữ nghĩa 1.3.1 Kiến trúc phân tầng Theo kiến trúc Semantic Web đƣợc phân thành các tầng Cụ thể mỗi... International Semantic Web Conference 2008, John Domingue và David Martin trình bày, hiện có 7 hƣớng nghiên cứu chính trong lĩnh vực dịch vụ web ngữ nghĩa [2] Bao gồm: - Ngôn ngữ và từ vựng để biểu diễn ngữ nghĩa cho dịch vụ web - Phát hiện và chọn lựa dịch vụ web phù hợp với nhu cầu dựa trên ngữ nghĩa - Tổng hợp và phối hợp hoạt động của các dịch vụ web dựa trên một quy trình - Quản lý giao tác và tài nguyên... một phần của web ngữ nghĩa, nó mô tả cách hiệu quả để truy xuất, chia sẽ và kết nối các mảng dữ liệu, thông tin và tri thức trên web ngữ nghĩa sử dụng liên kết URIs và RDF Giống nhƣ web của văn bản, web của dữ liệu đƣợc xây dựng dựa trên các tài liệu trên web Tuy nhiên, không giống web của văn bản, các liên kết là quan trên văn bản biểu diễn dƣới dạng HTML, web của dữ liệu liên kết các thực thể đƣợc... phải chăng Semantic Web sẽ sụp đổ với những trƣờng hợp nhƣ thế này? Câu trả lời dĩ nhiên là không, bởi vì hai lý do cơ bản sau: - Ứng dụng trên Semantic Web ở hiện tại thƣờng dựa trên nền tảng một ngữ cảnh cụ thể - Các ứng dụng trong tƣơng lai sẽ thƣờng chứa đựng các kỹ thuật kiểm tra các chứng cớ và xác thực điện tử (digital signatures) Khái lƣợc về ngữ cảnh (Context) Các ứng dụng trên Semantic Web. .. dịch vụ web thông thƣờng nhƣ sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 12 * Có các dịch vụ web không liên quan * Bỏ xót các dịch vụ web thật sự liên quan vì không có sự suy diễn, quyết định sử dụng dịch vụ web phải do con ngƣời can thiệp 1.2 Web ngữ nghĩa 1.2.1 Sự ra đời của Web ngữ nghĩa World Wide Web (gọi tắt là Web) đã trở thành một kho tàng thông tin khổng lồ của nhân loại và một... kết quả tìm kiếm phải do con ngƣời chọn lại theo chủ đề mong muốn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 13 Chính những vấn đề này đã thúc đẩy sự ra đời của ý tƣởng Web ngữ nghĩa (Semantic Web) , một thế hệ mới của Web, mà chính cha đẻ của World Wide Web là Tim Berners-Lee đề xuất vào năm 1998 Web ngữ nghĩa là sự mở rộng của Web hiện tại mà trong đó thông tin đƣợc định nghĩa rõ ràng sao... cho các tài nguyên Web cũng chính là việc xác định tài nguyên Web Thực tế tầng này đã đƣợc hoàn thiện và sử dụng trong nền Web hiện tại Các URI đƣợc miêu tả với các giao thức khác nhau nhƣ : HTTP, FTP, SMTP… hiện đang đƣợc sử dụng rộng rãi trên Internet Sự xuất hiện của tầng này cho thấy đƣợc sự kế thừa thực sự của Semantic Web Semantic Web thực sự chỉ là một sự mở rộng của Web hiện tại nó dữ lại những... đƣợc xây dựng từ trƣớc Trong hình trên ta thấy các ứng dụng khác nhau, muốn trao đổi thông tin với nhau thì cần phải có một tri thức chung, vì vậy các ứng dụng này đều sử dụng một ontology để có thể chia sẻ tri thức cho nhau Ontology đƣợc sử dụng rộng rãi trong công nghệ tri thức, trí tuệ nhân tạo, và khoa học máy tính trong các ứng dụng liên quan đến quản lý tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thƣơng . tại Hải Phòng. Với những lý do trên, tôi xin chọn đề tài Web ngữ nghĩa và ứng dụng trong tra cứu đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Hải Phòng 2. Mục tiêu Ứng dụng Semantic Web xây dựng ứng dụng. thông tin đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Thành phố Hải Phòng. Phạm vi nghiên cứu: - Nghiên cứu xây dựng tập từ vựng cơ bản về đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Thành phố Hải Phòng. - Tổ chức lƣu. Semantic Web xây dựng ứng dụng tra cứu đặc trƣng văn hóa ẩm thực tại Hải Phòng. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: - Tìm hiểu về web ngữ nghĩa, phƣơng pháp xây dựng Ontology.