Языки запросов для OWL презентация

Содержание

Содержание Эволюция языков запросов в подходе Semantic Web Запросы над RDF. SPARQL. Анализ примеров применения. Правила и OWL. RuleML → SWRL. Анализ примеров применения. Второй

Слайд 1Языки запросов для OWL
Фазлиев А.З. (ИОА СО РАН)


Слайд 2Содержание





Эволюция языков запросов в подходе Semantic Web
Запросы над RDF. SPARQL.

Анализ примеров применения.
Правила и OWL. RuleML → SWRL. Анализ примеров применения.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 3Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года


Peter Haase, Jeen Broekstra, Andreas Eberhart and Raphael Volz,
A Comparison of RDF Query Languages, THE SEMANTIC WEB – ISWC 2004
Lecture Notes in Computer Science, 2004, Volume 3298/2004, 502-517, DOI: 10.1007/978-3-540-30475-3_35

«Мы считаем, что определение подходящего языка запросов RDF должно являться основным приоритетом в стандартизации. Запросы являются базавой функциональностью необходимой для почти всех приложений, связанных с подходом Semantic Web. …., стандартизация определенно поможет становлению RDF заросов как инструментария, облегчит создание приложений и тем самым в целом будет способствовать развитию Semantic Web.»


Поддержка RDF модели данных

Рассматриваемая модель данных прямым образом влияет на набор операций связанный с языком запросов. Следовательно необходимо выделить основные концепты RDF и отметить их влияние на требования к языку запросов RDF.

Абстрактная модель данных RDF Структура любого RDF документа представляет собой коллекцию триад. Эта коллекция называется RDF графом. Каждая триада содержит отношение (свойство) между
двумя узлами (ресурсами) в графе. Такая абстрактная модель данных не зависит от конкретного синтаксиса сериализации.
Формальная семантика и вывод RDF имеет формальную семантику, обеспечивающую зависимый базис для рассуждения о смысле RDF графа. Такое рассуждение обычно называют следованием. Правила следования (entailment rules) устанавливают каким образом неявная информация может быть получена из явной. Таким образом, RDF языки запросов можно рассматривать как такое следование, позволяющее обеспечить различие явных и неявных данных.
Поддержка типов данных в XML схеме XML типы данных можно использовать для представления значений в RDF. XML схема обеспечивает расширенные рамки для определения новых типов данных в RDF.
Свободная поддержка утверждений о ресурсах В общем случае не предполагается, что полная информация о ресурсе может быть получена с помощью RDF запроса. Язык запросов должен допускать неполноту или противоречивость информации.


Слайд 4Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года


Peter Haase, Jeen Broekstra, Andreas Eberhart and Raphael Volz,
A Comparison of RDF Query Languages, THE SEMANTIC WEB – ISWC 2004
Lecture Notes in Computer Science, 2004, Volume 3298/2004, 502-517, DOI: 10.1007/978-3-540-30475-3_35





Свойства языка запросов

- Выразительность Выразительность показывает насколько мощным может быть запрос в данном языке. Типичным является то, что язык должен обеспечивать средства предлагаемые реляционной алгеброй. Обычно выразительность ограничивает реализацию других свойств, таких как безопасность и эффективное выполнение запросов.
- Замыкание Свойство замыкания требует чтобы результаты операции были элементами модели данных. Это означает, что если язык запросов оперирует с графами, то ответы на запросы должен быть графами.
Адекватность Язык запросов называется адекватным если он использует все концепты, относящиеся к модели данных. Это свойство дополняет свойство замыкания. Для замыкания результат запроса не должен быть за пределами модели данных, а для адекватности – необходимо использовать все концепты модели данных.
- Ортогональность Ортогональность языка запросов требует, чтобы все операции можно было использовать независимо от контекста использования.
- Безопасность Язык запросов считается безопасным, если каждый синтаксически корректный запрос возвращает конечное множество результатов (на конечном множестве данных). Типичными концептами наоушающими безопасность являются рекурсия, отрицание и встроенные функции.


Слайд 5Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года


Peter Haase, Jeen Broekstra, Andreas Eberhart and Raphael Volz,
A Comparison of RDF Query Languages, THE SEMANTIC WEB – ISWC 2004
Lecture Notes in Computer Science, 2004, Volume 3298/2004, 502-517, DOI: 10.1007/978-3-540-30475-3_35








Перечень пожеланий

Некоторые важные черты не поддеживаются в языках RQL, SeRQL, TRIPLE, RDQL, N3, Versa или поддерживаются недостаточно полно.
Группировка и агрегация Большинство вариантов языков поддерживают малую функциональность группи ровки и агрегации. Такие функции как min, max, average и count обеспечивают важный инструментарий для анализа данных.
Сортировка Удивительно, но за исключением Versa, ни один из языков не поддерживает сортировку и упорядочение в ответе на запрос.
Адекватность Поддержка во всех языках специфических черт RDF, таких как контейнеры, коллекции, типы данных XML Schema и описание структуры высказывания очень слабая. Т.к. эти черты характеризуют модель данных, степень адекватности этих языков низкая.


Слайд 6Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года


Peter Haase, Jeen Broekstra, Andreas Eberhart and Raphael Volz,
A Comparison of RDF Query Languages, THE SEMANTIC WEB – ISWC 2004
Lecture Notes in Computer Science, 2004, Volume 3298/2004, 502-517, DOI: 10.1007/978-3-540-30475-3_35






RQL, SeRQL, TRIPLE, RDQL, N3, Versa

Ключевое различие в поддержке семантики RDF схемы.
Такие языки как N3 и Triple не делают различия между запросом и правилом. Т.о. логическая программа, представляющая желаемую семантику RDF-S может дополнять запрос. SeRQL и RQL поддерживают RDF-S семантику. В Versa прагматически поддерживают транзитивное замыкание с помощью специального оператора. Хотя это не гибко, но решается большинство проблем. RDQL игнорирует RDF-S семантику.
Ортогональность желательная черта т.к. она позволяет объединять множества простых операторов в сложные конструкции. Только RQL, SeRQL, N3, и Versa поддержиают это свойство. Versa использует множество ресурсов в качестве базовой структуры данных, тогда как RQL, N3 и SeRQL работают с графами. Triple имитирует ортогональность через правила, а RDQL не поддерживает ее.
Читаемость и используемость языков. Синтаксически, RQL, RDQL и SeRQL подобны своим предкам SQL. Triple и N3 связаны с правилами.


Слайд 707/13/2018
Два Semantic Web?
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения»,

Казань, 11-12 октября 2010 года

Слайд 807/13/2018
Правила
Правила основаны на подмножестве логики первого порядка + возможных расширения
Формализм базовых

правил (в Semantic Web):
Semantic Web Rule Language (SWRL)
Answer Set Programming (ASP) (Datalog∨¬)

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 907/13/2018
Почему нам нужны онтологии и правила?
Онтологии основаны на дескриптивных логиках (и

являются частью классической логики).
Web открытая среда.
Многократное использование / интероперабельность.
Онтология является моделью которую легко понять.

Правила являются частью логического программирования.
Ради достижения разрешимости языки онтологий не позволяют достигнуть необходимой выразительности (например, конструирование составных свойств). С помощью правил достигается большая выразительность.
Существует эффективная поддержка логического вывода.
Правила хорошо известны в практике.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 1007/13/2018
Правила + Онтологии
Все ещё не решенная задача!
Существуют разные подходы: SWRL, DLP

(Grosof), dl-programs (Eiter), DL-safe rules, Conceptual Logic Programs (CLP), AL-Log, DL+log.
2 главные стратегии:
Семантическая интеграция (Однородные подходы)
Строгое семантическое разделение (Гибридные подходы)

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 1107/13/2018
Однородный подход
Как онтологии так и правила содержатся в логическом языке.
Нет

различия между предикатами правил и предикатами онтологий.
Правила можно использовать для определения классов и свойств онтологии.
Примеры: SWRL, DLP

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 1207/13/2018
Гибридный подход
Интеграция со строгим семантическим разделениеммежду двумя слоями.
Онтология используется

как концептуализация предметной области.
Правила не могут определять классы и свойства онтологии за исключением некоторых специальных отношений.
Пример: Answer Set Programming (ASP)

?

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 13Запросы над RDF. SPARQL Поиск RDF данных
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления

исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

RDF граф может содержать значительное число утверждений, но как можно найти и манипулировать данными находящимися в графе и представляющими для пользователей?

SPARQL


Слайд 14Что такое запрос?
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения»,

Казань, 11-12 октября 2010 года

Запрос - это вопрос.
Ответ на него требует понимания:

RDF граф

Запрос
Запрашиваемая вещь
Отношение между ними

SPARQL


Слайд 15Общая структура оператора выборки в языке SQL
SELECT [ ALL | DISTINCT

] select_item_commalist FROM table_reference_commalist
[ WHERE conditional_expression ] [ GROUP BY column_name_commalist ]
[ HAVING conditional_expression ] [ ORDER BY order_item_commalist ]


select_item ::= value_expression [ [ AS ] column_name ] | [ correlation_name . ]
order_item ::= value_expression [ collate_clause ] [ { ASC | DESC } ]
table_reference ::= table_primary | joined_table

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 16SelectQuery::='SELECT' ( 'DISTINCT' | 'REDUCED' )? (Var+ | '*' )
'FROM'

( DefaultGraphClause | NamedGraphClause )*
'WHERE'? GroupGraphPattern
('ORDER' 'BY' OrderCondition+)? LimitOffsetClauses?

Форма SELECT возвращает переменные и их привязки непосредственно.


ConstructQuery ::= 'CONSTRUCT' ConstructTemplate
'FROM' ( DefaultGraphClause | NamedGraphClause )*
'WHERE'? GroupGraphPattern
('ORDER' 'BY' OrderCondition+)? LimitOffsetClauses?
Форма запроса CONSTRUCT возвращает один RDF-граф, определенный графовым шаблоном. В результате получается RDF-граф, сформированный путем взятия каждого решения запроса в последовательности решений, замены на переменные в графовом шаблоне и объединения триплетов в единый RDF-граф посредством объединения множества.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Типы запросов


Слайд 17
DescribeQuery ::= 'DESCRIBE' ( VarOrIRIref+ | '*' ) 'FROM' ( DefaultGraphClause

| NamedGraphClause )* 'WHERE'? GroupGraphPattern
('ORDER' 'BY' OrderCondition+)? LimitOffsetClauses?

Форма DESCRIBE возвращает единственный результирующий RDF-граф, который содержит RDF-данные о ресурсах. Эти данные не предписаны запросом SPARQL, где клиенту запроса необходимо знать структуру RDF в источнике данных. Однако вместо этого данные определены обработчиком SPARQL-запроса. Шаблон запроса используется для создания результирующего набора. Форма DESCRIBE берет каждый из ресурсов, установленных в решении, вместе с любыми ресурсами, непосредственно названных по IRI, и формирует единый RDF-граф, взяв описание (description), которое может поступить из любой доступной информации, в том числе и из целевого набора данных RDF. Описание определяется сервисом запросов.

AskQuery ::='ASK' 'FROM' ( DefaultGraphClause | NamedGraphClause )*
'WHERE'? GroupGraphPattern

Приложения могут использовать форму ASK для тестирования, имеет ли шаблон запроса решение.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Типы запросов


Слайд 18Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года

Слайд 19Данные:
"SPARQL Tutorial" .

Запрос:
SELECT ?title
WHERE
{
?title .
}



Этот запрос, выполненный над вышеприведенными данными, имеет единственное решение:

Результат запроса:
"SPARQL Tutorial"

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. CONSTRUCT. Написание простого запроса


Слайд 20Данные:
@prefix foaf: .
_:a foaf:name "Johnny Lee Outlaw" .
_:a foaf:mbox

.
_:b foaf:name "Peter Goodguy" .
_:b foaf:mbox .
_:c foaf:mbox .

Запрос:
PREFIX foaf:
SELECT ?name ?mbox
WHERE
{ ?x foaf:name ?name .
?x foaf:mbox ?mbox }

Результат запроса:

name mbox
"Johnny Lee Outlaw"
"Peter Goodguy"

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. CONSTRUCT. Множественные соответствия


Слайд 21В SPARQL есть несколько форм запросов. Форма запроса SELECT возвращает привязки

переменных. Форма запроса CONSTRUCT возвращает RDF-граф. Граф строится на базе шаблона, который применяется для генерации RDF-триплетов на основе результатов соответствия графовому шаблону запроса.
Данные:
@prefix org: .
_:a org:employeeName "Alice" .
_:a org:employeeId 12345 .
_:b org:employeeName "Bob" .
_:b org:employeeId 67890 .

Запрос:
PREFIX foaf:
PREFIX org:
CONSTRUCT { ?x foaf:name ?name }
WHERE { ?x org:employeeName ?name }

Результаты:
@prefix org: .
_:x foaf:name "Alice" .
_:y foaf:name "Bob" .
которые могут быть сериализованы в RDF/XML следующим образом:
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/" >

Alice


Bob


Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. CONSTRUCT. Построение RDF-графов


Слайд 22Данные:
@prefix dc: .
@prefix : .
@prefix

ns: .
:book1 dc:title "SPARQL Tutorial" .
:book1 ns:price 42 .
:book2 dc:title "The Semantic Web" .
:book2 ns:price 23 .

Ограничение строковых значений
Функции SPARQL-фильтров, например, regex, позволяют тестировать RDF-литералы. Функция regex соответствует только простым (plain) литералам без тега языка.
Запрос:
PREFIX dc:
SELECT ?title
WHERE { ?x dc:title ?title
FILTER regex(?title, "^SPARQL")
}
Результат запроса: title"SPARQL Tutorial"

Ограничение числовых значений
Фильтры SPARQL могут накладывать ограничения на арифметические выражения.
Запрос:
PREFIX dc:
PREFIX ns:
SELECT ?title ?price
WHERE { ?x ns:price ?price .
FILTER (?price < 30.5)
?x dc:title ?title . }
Результат запроса:
Title price
“The Semantic Web” 23

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. CONSTRUCT. Ограничения RDF-термина


Слайд 23Шаблон может создать RDF-граф, содержащий безымянные вершины. Область действия меток безымянных

вершин распространяется в пределах шаблона для каждого решения. Если одна и та же метка фигурирует в шаблоне дважды, тогда для каждого решения запроса будет создана одна безымянная вершина, однако разные решения запроса сгенерируют разные безымянные вершины для триплетов.
Данные:
@prefix foaf: .
_:a foaf:givenname "Alice" .
_:a foaf:family_name "Hacker" .
_:b foaf:firstname "Bob" .
_:b foaf:surname "Hacker" .
PREFIX foaf:
PREFIX vcard:


Запрос:
CONSTRUCT { ?x vcard:N _:v .
_:v vcard:givenName ?gname .
_:v vcard:familyName ?fname }
WHERE { { ?x foaf:firstname ?gname } UNION { ?x foaf:givenname ?gname } .
{ ?x foaf:surname ?fname } UNION { ?x foaf:family_name ?fname } . }
создает свойства vcard в соответствии с информацией FOAF:

Результат:
@prefix vcard: .
_:v1 vcard:N _:x .
_:x vcard:givenName "Alice" .
_:x vcard:familyName "Hacker" .
_:v2 vcard:N _:z .
_:z vcard:givenName "Bob" .
_:z vcard:familyName "Hacker" .

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. CONSTRUCT. Шаблоны с безымянными вершинами


Слайд 24Данные:
@prefix foaf: .
@prefix site: .
_:a foaf:name "Alice" .
_:a site:hits

2349 .
_:b foaf:name "Bob" .
_:b site:hits 105 .
_:c foaf:name "Eve" .
_:c site:hits 181 .
PREFIX foaf:
PREFIX site:

Запрос:
CONSTRUCT { [] foaf:name ?name }
WHERE
{ [] foaf:name ?name ;
site:hits ?hits .
}
ORDER BY desc(?hits)
LIMIT 2

Результат:
@prefix foaf: .
_:x foaf:name "Alice" .
_:y foaf:name "Eve" .

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. Влияние Solution Modifiers на CONSTRUCT


Слайд 25Приложения могут использовать форму ASK для тестирования, имеет ли шаблон запроса

решение. Никакая информация о возможных решениях запроса не возвращается, просто выполняется проверка наличия решения.


@prefix foaf: .
_:a foaf:name "Alice" .
_:a foaf:homepage .
_:b foaf:name "Bob" .
_:b foaf:mbox .

PREFIX foaf:
ASK { ?x foaf:name "Alice" }
Yes

PREFIX foaf:
ASK { ?x foaf:name "Alice" ;
foaf:mbox }
no

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

SPARQL. Примеры. ASK


Слайд 26Правила и OWL. RuleML → SWRL. Слоёный пирог
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование:

состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Слайд 2707/13/2018
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12

октября 2010 года

Слайд 28Правила. Пример
Цена всех покупок есть сумма цен каждой покупки
Такой вывод в

OWL не поддерживается

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 29Правила. SWRL
SWRL сочетает OWL(Lite\DL) и RuleML







Пример
hasPrice(?x1,?p1) & hasPrice(?x2,?p2) & lessThan(?p1,p2)

=>
isCheaper(?x1,?x2)

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 3007/13/2018
Перекрывание классической логики и логических программ

(1)
(7)
(6)
(5)
(4)
(3)
(2)
FOL: (Все за исключением (6)), (2)+(3)+(4): DLs
(4):

Description Logic Programs (DLP), (3): Classical Negation
(4)+(5): Horn Logic Programs, (4)+(5)+(6): LP
(6): Non-monotonic features (like NAF, etc.) (7): ^head and, ∨body


Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 31Правила. Эволюция
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань,

11-12 октября 2010 года

Слайд 32Правила. Разрешимость
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань,

11-12 октября 2010 года

Слайд 33Правила. Предистория. Datalog
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения»,

Казань, 11-12 октября 2010 года

Слайд 34Правила. Пример правила в SWRL
hasPrice(?x1,?p1) & hasPrice(?x2,?p2) & lessThan(?p1,p2) => isCheaper(?x1,?x2)

В

абстрактном синтаксисе это правило можно записать в виде:

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 35Правила. Пример правила в RDF
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований

и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Слайд 36Правила. Архитектура
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань,

11-12 октября 2010 года

Слайд 37Правила. Модифицированная архитектура
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения»,

Казань, 11-12 октября 2010 года

Слайд 3807/13/2018
SWRL
Расширение аксиом OWL добавлением формул Хорна
Максимальная совместимость с OWL
Встроенный в OWL

(такая же семантика)
Общая формула:
a1 ∧ … ∧ an ← b1 ∧ . . . ∧ bk
Ограничения
Отрицание, логическое сложение (или)
Неразрешимость

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 39Пример правила в RuleML
Отношение может быть n-арным (n= 0, 1, 2,

: : : ) в RuleML.
Пример: Покупатель обладает правом скидки, если он в предыдущий год потратил 20000 рублей.
head (унарное отношение): Покупатель обладает правом скидки.
body (триарное отношение): он заплатил . . .

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 40Правила с многими атомами в Antecedent

Скидка для покупателя продукта равна

5% если покупатель привелегированный, продукт сезонный.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 41axiom ::= rule
rule ::= 'Implies(' [ URIreference ] { annotation

} antecedent consequent ')'
antecedent ::= 'Antecedent(' { atom } ')'
consequent ::= 'Consequent(' { atom } ')‘
atom ::= description '(' i-object ')'
| dataRange '(' d-object ')'
| individualvaluedPropertyID '(' i-object i-object ')'
| datavaluedPropertyID '(' i-object d-object ')'
| sameAs '(' i-object i-object ')'
| differentFrom '(' i-object i-object ')'
| builtIn '(' builtinID { d-object } ')'
builtinID ::= URIreference
i-object ::= i-variable | individualID
d-object ::= d-variable | dataLiteral

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Абстрактный синтаксис


Слайд 42Выражение правил без использования SWRL
Некоторые правила можно выражать используя только DL:
т.е.

правила в этих случаях являются «синтактическим сахаром»
Предыдущее SWRL’s правило:
FastComputer(?c) ← Computer(?c) ^ hasCPU(?c; ?cpu)^hasSpeed(?cpu; ?sp) ^ HighSpeed(?sp)
Это правило используя только DL может быть выражено в виде:
Computer hasCPU. hasSpeed:HighSpeed FastComputer
Перевод правил из SWRL в DL зависит от числа переменных в разделяемых переменных между consequent и antecedent




Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 43Правила в SWRL, но не в дескриптивной логике
Некоторые нетривиальные правила можно

переводить из SWRL в DL, но в SWRL можно использовать правила которые нельзя сформулировать в дескриптивной логике
Пример:
hasUncle(?nephew; ?uncle) ←
hasParent(?nephew; ?parent) ^ hasBrother(?parent; ?uncle)
Такое правило нельзя перевести в дескриптивную логику:
две разных переменных в consequent
Хотя нельзя сделать вывод о том, что hasUncle(Bob; Bill) следует из свойств hasParent(Bob; Mary) и hasBrother(Mary; Bill), отношение hasUncle можно использовать явно или неявно.


Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года


Слайд 44Пример 4.1-1 Правило (Антецедент Р(х,у)&Q(y,z), Консиквент R(х,z))

Примером правил является случай когда

из пары свойств hasParent и hasBrother следует свойство hasUncle. Неформально можно записать:

hasParent(?x1,?x2) ∧ hasBrother(?x2,?x3) ⇒ hasUncle(?x1,?x3)

В абстрактном синтаксисе:

Implies(Antecedent(hasParent(I-variable(x1) I-variable(x2))
hasBrother(I-variable(x2) I-variable(x3)))
Consequent(hasUncle(I-variable(x1) I-variable(x3))))

Из этого правила следует, что если у матери Вани с именем Маша есть брат Коля, то у Вани есть дядя Коля.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. Примеры правил


Слайд 45Пример 4.1-2 Правило (Антецедент С(х), Консиквент С(х))

Из более простого правила следует,

что Студенты являются Персонами, как в Student(?x1) ⇒ Person(?x1).

Implies(Antecedent(Student(I-variable(x1)))
Consequent(Person(I-variable(x1))))

Такое использование правил дублирует возможности свойства subclassOf. Логично было бы описать так

Class(Student partial Person)
or
SubClassOf(Student Person)

что дает возможность для автоматического вывода в OWL.

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. Примеры правил


Слайд 46Пример 4.1-3

Общим использованием для правил является перенесение значений свойстваот одного

индивида к другому, связанному с ним. Пример выражает факт того, что стиль объекта искусства является стилем присущим его создателю.

Artist(?x) & artistStyle(?x,?y) & Style(?y) & creator(?z,?x) ⇒ style/period(?z,?y)

Implies(Antecedent(Artist(I-variable(x))
artistStyle(I-variable(x) I-variable(y))
Style(I-variable(y))
creator(I-variable(z) I-variable(x)))
Consequent(style/period(I-variable(z) I-variable(y))))

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. Примеры правил


Слайд 47Пример 4.1-4

Полезно включать OWL описания в правила, вместо использования поименованных

классов. Предыдущее правило можно уточнить в части указании уникальности стиля.

Artist(?x) & (≤1 artistStyle)(?x) & creator(?z,?x) ⇒ (≤1 style/period)(?z)

Implies(Antecedent(Artist(I-variable(x))
(restriction(artistStyle maxCardinality(1)))(I-variable(x))
Style(I-variable(y))
creator(I-variable(z) I-variable(x)))
Consequent((restriction(style/period maxCardinality(1)))(I-variable(z))))

Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. Примеры правил


Слайд 48Запись примера 5.1-2 в RDF/XML синтаксисе:
Пример 6.1-1


rdf:ID="x3"/>


























Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. RDF синтаксис


Слайд 49This example is a repetition of Example 5.1-3 using RDF/XML syntax:


Пример 6.1-2
































Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань, 11-12 октября 2010 года

Анализ примеров. RDF синтаксис


Слайд 5007/13/2018

Вопросы ?
Второй симпозиум «Онтологическое моделирование: состояние, направления исследований и применения», Казань,

11-12 октября 2010 года

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика