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OWL
9/22/2011 6:17

OWL Web本体语言指南 W3C推荐标准 2004年02月10日 摘要 目前这种结构的万维网,很像一本地图做得很差的地理书,我们对于Web中可以使用的文档和服务的了解,都是基于关键字搜索的, 同时还需要灵活地使用文档的链接和使用模式。如果没有强有力的工具的支持,这么大规模的数据是很难管理的,为了能够给Web绘制出更为详实的地图,计算代理需要对于网络上可用资源的内容和能力做一个机器能够读得懂的描述。这些描述是人类能够读得懂的信息的扩展。 OWL,这种本体描述语言,可以用来描述Web文档和应用中内在的类和关系。 这篇文章解释了OWL语言的使用: 通过定义类以及类的属性来形式化某个领域; 定义个体并说明它们之间的属性; 在OWL语言的形式化语义允许的层次上,对类和个体进行推理。 本文的各章节间是按照类、属性、个体的集合的定义给出来的,从最简单的概念开始,逐渐过渡到更为复杂的概念。 本文档的状态 本文档已被W3C成员及其他相关方面审阅,并已被W3C总监(W3C Director)批准为W3C推荐标准(W3C Recommendation)。W3C制定推荐标准的任务是使之受到关注,并促使其被广泛应用。这将增强Web的功能性与互操作性。 本文档是W3C关于Web本体语言OWL的推荐标准的六个部分之一。 它已经被Web 本体工作小组(小组章程) 作为W3C语义Web行动 (行动声明) 的一部分于2004年2月10日发布。 本文档的早期版本中所描述的关于OWL的设计已被广泛评阅,并已满足工作小组的技术需求。工作小组充分考虑所有收到的意见,并做了必要的修改。本文档自从候选推荐标准版本以来的所有修改都在文后的变更日志中。 欢迎通过public-webont-comments@w3.org (历史存档)提出您的意见,也可以通过www-rdf-logic@w3.org (mailto:www-rdf-logic@w3.org)(历史存档) 参与相关技术的讨论。 可以访问到有关实现的一个列表。 W3C维护着一个与这些工作相关的专利声明的目录。 这节描述了本文档在发布时的状态。其他文档可能替代这文档。一份当前W3C的最新出版物的目录和这个技术报告的最新版本可以在 W3C技术报告索引http://www.w3.org/TR/ 上找到。 目录 1. 引言 1.1. OWL的种类 1.2. 本文档的结构 … Continue reading

9/22/2011 6:04

http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=babyblue&id=21546 Ontology来源于哲学词汇:存在论(也有翻译成本体论)。RDF是一种不错的本体描述方式,我们可以定义根据对现实世界的理解针对某个领域定义词汇来描述这个领域的知识。但RDF与RDF不能定义同义词、反义词以及描述词与词间的关系(类与类之间的关系),比如说等价性、互补排斥性、限制个数、属性的对称性等。OWL弥补了RDF的不足,运用AI中的逻辑论(逻辑论中,把人们的思维用式子来表述,并且证明这些式子的正确性)来赋予网给以语义,形成SW。在SW的定义中,吸收了很多知识的优点,如OO,逻辑论、树结构等。 从HTML到XML HTML是我们最常用的文档标记语言,并且已广泛应用于WEB上。HTML可用来描述资源,但其的特点限制了其生成的文档只有人可以看得懂。HTML有两大不足限制其发展:一是其结构不明显,很难被应用程序解析;二是描述的局限性,如无法描述某些科学符号。 为了让应用程序能够理解文档,就需要良好的结构,于是最简单但功能强大的树状结构就被采用了。用树状结构来描述数据就生成了XML。XML为在各种应用程序间以及meta数据的交换提供了一致的体系和解析器。但XML本身没有进行任何语义的定义(或说弱语义定义),即其描述的数据的语义机器无法理解。 理解数据的首要条件是更准备地记录数据结构与类型。预定义的最基本的数据类型不能很好地满足大多数现实生活中数据要求。我们需要更清楚地描述数据类型,即更给出数据更严格的限制。XML Schema提供了在预定义的类型上自定义数据类型,而且这种数据类型可以被解析器解析。 XML Schema XML Schema(XML的定义机制)提供了在XML中可以利用的基本的数据类型(如date,string等,DTD中只提供了string),通过对已有的类型进行扩张或者进行制约,从而定义新的类型。和DTD文档类型不同,XML Schema不需要另外的解析器和编辑器。 但XML Schema只是对文档的结构进行了定义,仍然不能让应用程序理解数据的语义。为了实现让应用程序理解数据,就出现了RDF。 从XML到RDF RDF(Resource Description Framework)并不是一种语言,只是一种书写规范。RDF的基本构造为陈述(或声明,Statement),表述了一个(资源,资源所具有的属性,属性值)(即主体—属性—客体)的三元组。RDF表现的是一个数据模型,简言之就是一个陈述就是一个什么事物(资源),这个事物具有什么属性,这些属性应该有什么样的属性值。XML用来做为描述这种抽象的数据模型的具体书写方式(不用XML,也可以用其他的构成来表现RDF)。同样因为现实世界的超级复杂性,预定义的词汇根本不够用,我们就使用RDF Schema来自定义词汇。 RDF描述资源的特性是:以属性为中心的思考方法。不是重在定义属性的值,而是通过定义拥有这个属性的主体(资源)的范围(定义域),以及这个属性的取值范围(值域)。这样我们就可以比较精确地定义词汇,不是精确是因为我们不可能也没必要精确定义词汇,我们更关心的是词汇者的相互关系,即我们不能想让机器理解某个词汇,还是要让其理解词汇之间的相互关系,从而能为我们提供智能的服务。 RDF Schema RDFS翻译为资源描述框架的定义机制。其与RDF的关系不同于XML与XMLS间的关系。XMLS是用来对XML的结构(构造)进行定义,而RDFS是用来对RDF数据模型用到的词汇进行定义。 RDF+RDFS不能为我们提供描述词汇间的关系,导致OWL的出现。 OWL 是由DAML(DARPA Agent Markup Language)+OIL(Ontology Inference Layer)演变而来。 OWL是RDF的扩张,为我们提供了更广泛的定义RDFS词汇的功能,更广泛意指可以定义词汇之间的关系,类与类间的关系,属性与属性之间的关系等。 RDF是semantic web中MetaData层的资源表述框架,而 OWL应该是Ontology层的概念。 RDF着重于对数据的描述,而OWL则侧重于逻辑推理的准备。

9/22/2011 5:28

XML, RDF, OWL 请先理解RDF和RDF Schema的知识再看这篇文章。不理解的话请参照RDF和RDF Schema在线手册的第一篇相关概念的文章。理解概念很重要,因为对大多数人来说都有编程的基础,可以直接看别的语言的代码。但语义网相关概念是比较新 的概念。所以建议把概念一定到搞懂。通过RDF Schema,我们可以自定义词汇了。但在我们的实际生活当中,我们用的词汇之间都是有联系的。最简单的反义词,同义词。又比如”足球队”这个词,我们每个人脑子都有一个概念,上场比赛需要11个队员。这都是我们在生活中积累的经验。我们想让机器也理解数据的话,最起码要和人一样,也可以定义反义词,同义词,或者词和词之间的一些关系。这些仅仅靠RDF和RDF Schema是不够的。为了达到这个要求,就有了OWL(Web Ontology Language)的出现,Ontolory本是哲学词汇–存在论的意思。大多数中文翻译为本论。其实用原本哲学的意思就很好理解。我们就是在定义词汇,或者词汇之间的关系,或者类之间的关系等等。我们定义了它们,它们就存在于我们的网络里了。我们看看有了它对我们到底有什么好处。比如说它可以定义类和类之间的关系,等价性,互补排斥性,限制个数,属性的对称性等等。似乎还比较模糊,那就举一个具体的例子,比如我们描述这样一个资源:从北京到上海的距离是400公里。人们听到了这句话后就知道了,上海到北京也是400公里。因为我们知道起点北京到终点上海的距离,和起点上海到终点北京的距离是一样的,也就是我们懂距离,起点,终点这3个词的概念而且知道它们之间的关系,所以我们得出上面的结论。现在我们可以用RDF和RDF Schema来定义这3个词汇,然后我们需要定义的是一个关系,起点-终点的距离等于终点-起点的距离,这里运用到了等价性。这个关系不能用RDF和 RDF Schema来定义,但是可以通过OWL来定义。当然解决这个问题方法可以有许多定义,我只是在这里举个例子。大家应该大概知道OWL是做什么的吧。那么为什么它有这个功能呢?其实它运用了人工智能中的逻辑论,逻辑论把人们的思维用式子来表达,并且可以证明这个式子的正确。其实在语义网的定义中,吸收了很多知识的优点,面向对象,逻辑轮,树结构等等。所以大家学起来,有时会有似曾相识的感觉。下面把大家容易混淆的几个概念XML,XML Schema,RDF,RDF Schema,OWL直接的关系拿出来讲一下。 主要的理解思想就是在语义网的定义中遇到问题了,就会有新的事物被定义或者说是出现. 从HTML到XML HTML的记述是我们最常用的,本来它是用来描述资源的,但是它记录的只有人可以看懂。还有它第一结构不明显,很难被应用程序解析,第二,记述的 局限性,比如某些科学符号无法表达等等。为了让应用程序好理解,就需要有良好的结构。最简单但也是功能很强大的树状结构就被采用了。我们以树状结构来记录数据,这就是XML。XML:是一种国际通用标记语言。它为在各种应用程序间的数据和meta数据的交换,提供了一致的体系和解析器 (parser) 。但是对于数据的意义没有进行定义,比如说对于某个标签,也就是本身没有意义,除了结构的不同,它和HTML一样,数据也只有人可以看懂。想让机器理解数据,首先本身的数据类型很重要,不然自己都不知道自己是谁,或者自己是干什么的,怎么可能让机器理解。为了更好的描述资源,也就是说为了更准确的纪录数据的类型。需要我们可以自定义类型,因为预定义的类型只有最基本的类型,不能定义大多数现实生活中的数据类型。对于数据发布人,需要他描述清楚数据类型,也就是说数据的限制等等。所以我们需要一个可以在预定义类型上可以自定义类型,而且它也必须能被解析器解析。所以,就出现了XML Schema。 XML Schema XML Schema:XML的定义机制。和DTD文档类型定义不同,不需要另外的解析器和编辑器。定义的是XML的构造,对已有的类型进行扩张或者进行制约,从而定义了新的类型。XML Schema提供了在XML可以利用的基本的数据类型 (日期,数值等,DTD中只提供了文字列) 。但是即便是这样,它只是对XML文档的构造进行了定义,还是不能让应用程序理解数据。所以为了实现应用程序理解数据,就出现了RDF。 从XML到RDF RDF有时我们会称它为语言,其实这是不对的,RDF是一种书写规范,正确的翻译为资源描述框架。RDF的基本构造为陈述 (或者叫做声明, statement) 了一个资源-资源具有的属性-属性值 (主体-属性-客体) 的三元组。它表现的是一个数据模型,通俗的说一个陈述就是一个什么事物(资源)具有什么属性(属性),这个属性是怎样的属性(属性值)。我们为了描述抽象的数据模型,需要具体的书写,这就用到了XML,这样RDF就继承了XML的优点。但是不用XML的构成,利用其他的构成也可以表现RDF。所以对RDF而言,XML不是必要的(一般我们的文档格式为RDF/XML就是这个原 因,用XML表示的RDF)。我们终于可以定义一个让机器理解的词汇了,但是它也遇到了一个问题,就是预定义的词汇根本不够用。我们需要自定义一些词汇。为了可以自定义词汇,就出现了RDF Schema。 RDF … Continue reading

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