Семантический веб: краткий обзор технологий и инструментов

в 13:15, , рубрики: owl, rdf, semantic web, sparql

Что такое семантический веб?

Semantic web (или Web 3.0) – это расширение web, в котором информация представлена в структурированном и формализованном виде, что позволяет машинам лучше "понимать" и интерпретировать данные. Цель семантического веба – сделать данные в интернете понятными не только людям, но и компьютерам, чтобы они могли анализировать и использовать их более эффективно. Основой семантического веба являются такие технологии, как RDF (Resource Description Framework), OWL (Web Ontology Language) и SPARQL (язык запросов для RDF).

История семантического веба началась с концепции, предложенной Тимом Бернерс-Ли, изобретателем Всемирной паутины. Эта идея обрела популярность благодаря работе консорциума W3C (World Wide Web Consortium), который разработал стандарты и спецификации для семантического веба, включая RDF и OWL. Сегодня семантический веб активно применяется в различных областях, таких как наука, медицина, корпоративные данные и интернет вещей, где требуется глубокая интеграция и обработка больших объемов данных.

RDF (Resource Description Framework)

RDF (wiki: RDF) – это стандарт, используемый для описания информации в виде триплетов (subject, predicate, object), что делает его основой для представления данных в виде графов. RDF позволяет моделировать отношения между объектами и представлять их как связные структуры. Subject в триплете - это либо IRI сущности, о котором идет речь, либо т.н. blank-node, обычно выступающей в качестве связи между триплетами. Predicate всегда является IRI - это свойство или отношение между субъектом и объектом. И, наконец, object - значение свойства (литерал), другая сущность (IRI) или blank node.
Пример RDF триплета: 

<http://example.org/person/1> <http://xmlns.com/foaf/0.1/name> "Alice" .

OWL (Ontology Web Language)

OWL (последняя редакция OWL2) – это язык для создания и использования онтологий. Онтология - это формализация некоторой области знаний, пример онтологии - FOAF (Friend of a Friend). OWL расширяет возможности RDF, позволяя более точно и выразительно моделировать отношения и ограничения между сущностями. OWL используется для описания доменов знания и выражения логических связей между концепциями. Основные элементы OWL (см полная спецификация):

  • Классы: группы сущностей (например, "Человек").

  • Объектные свойства: отношения между экземплярами класса (например, "имеет друга").

  • Свойства данных (Datatype Properties): отношения между экземпляром класса и литералом (например, "имеет рост 180 см").

  • Индивидуалы (экземпляры): конкретные экземпляры классов (например, "Алиса"). Индивидуалы могут быть анонимными, т.е. представимыми как blank-node в RDF.

  • Типы данных (Datatype): каждый литерал имеет тип данных, например xsd:string, или "рост" из примера выше.

  • Аксиомы: логические утверждения, описывающие связи и ограничения (например, "Примат является подклассом Животные").

OWL DL (Description Logic) - основной диалект OWL, который гарантирует завершимость логического вывода, помимо него существуют профили EL, QL, RL, которые накладывают различные ограничения на множество аксиом OWL для упрощения ризонинга. OWL ризонинг или инференсинг (reasoning, inferencing) – это процесс логического вывода, выполняемого на основе онтологии. С помощью ризонеров (reasoners) можно проверять логическую совместимость онтологии, извлекать неявные знания и выполнять другие логические операции, такие как проверка принадлежности классов, вывод отношений и проверка аксиом. OWL ризонеры, такие как HermiT, Pellet, Fact++, openllet, используют алгоритмы, основанные на дескриптивной логике (DL), для выполнения таких задач. Пример простейшего ризонинга: онтология содержит аксиомы "Человек это Примат", "Примат это Животное", из этого набора аксиом можно получить новое знание: "Человек это Животное". В каком-то смысле, OWL и ризонинг - это старший брат AI, являющийся, в отличие от AI, белым ящиком.

Другие технологии

SPARQL

SPARQL (рекурсивный акроним от англ. SPARQL Protocol and RDF Query Language) - это язык запросов для RDF данных. SPARQL поддерживает сложные запросы, включая фильтрацию, агрегацию и объединение данных.
Пример:

SELECT ?name
WHERE {
    ?person a <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person> .
    ?person <http://xmlns.com/foaf/0.1/name> ?name .
}

В данном примере происходит поиск имени экземпляра класса foaf:Person.

SHACL

SHACL (Shapes Constraint Language) используется для валидации RDF данных на соответствие заданным ограничениям. Он позволяет определить формы (shapes), которые описывают допустимые структуры данных. Пример SHACL формы в синтаксисе turtle:

ex:PersonShape
    a sh:NodeShape ;
    sh:targetClass foaf:Person ;
    sh:property [
        sh:path foaf:name ;
        sh:datatype xsd:string ;
        sh:minCount 1 ;
    ] .

Здесь накладывается ограничение: экземпляр типа foaf:Person должен иметь по меньшей мере одно свойство foaf:name типа xsd:string.

Инструменты для работы с RDF и OWL

Apache Jena

Apache Jena – это Java-фреймворк для работы с семантическими технологиями, включая RDF, OWL, SPARQL, SHACL. Jena позволяет создавать и управлять графами, выполнять запросы SPARQL и использовать SHACL для валидации данных. Основные компоненты Apache Jena:

  • Core. Jena Core API предоставляет основные классы и интерфейсы для работы с моделями RDF. Этот компонент позволяет разработчикам создавать, читать, модифицировать и сохранять RDF-графы, а также работать с RDF данными в различных форматах (Turtle, RDF/XML, N-Triples и др.).Также, core содержит Inference API – это компонент для выполнения логических выводов (reasoning) на основе RDF данных и онтологий, определенных в OWL или RDFS. С его помощью можно добавлять в RDF модель новые триплеты, которые логически следуют из существующих данных. Надо отметить, что ризонинг в Jena довольно ограничен. Полноценный ризонинг надо искать в отдельных библиотеках (см выше). Пример создания графа с единственным триплетом:

Model m = ModelFactory.createDefaultModel();
m.createResource("http://example.org/person/1")
    .addLiteral(m.createProperty("http://xmlns.com/foaf/0.1/name"),"Alice");

  • ARQ (SPARQL Query Engine) - это движок для выполнения SPARQL-запросов. Он поддерживает все версии SPARQL (1.0, 1.1) и обеспечивает выполнение запросов к RDF данным, включая сложные запросы с фильтрацией, агрегацией и модификацией данных. Пример SPARQL запроса (выборка всех триплетов):

try (QueryExecution exec = QueryExecutionFactory.create(
        QueryFactory.create(
                "PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>n" +
                        "SELECT ?s ?o WHERE { ?s a ?o }"
        ), model)) {
    ResultSet res = exec.execSelect();
    while (res.hasNext()) {
        System.out.println(res.next());
    }
}

  • TDB (Triple Data Base). TDB – это компонент для хранения и управления RDF данными на диске. Он поддерживает масштабируемое и эффективное управление большими объемами данных и позволяет выполнять запросы с использованием ARQ напрямую из хранилища.

Dataset dataset = TDB2Factory.connectDataset(directory);
ataset.begin(ReadWrite.WRITE);
try {
    Model model = dataset.getDefaultModel();
    ...
    dataset.commit();
} finally {
    dataset.end();
}

  • Fuseki (SPARQL Server). Fuseki – это сервер SPARQL, который позволяет разработчикам развертывать и предоставлять доступ к RDF данным через HTTP. Fuseki предоставляет RESTful интерфейс для выполнения SPARQL-запросов.

  • ontapi (Ontology API). Существует legacy ontapi и новый модуль jena-ontapi(*). Главный актор тут OntModel - это расширение Model для работы с онтологиями, поддерживающее как OWL так и RDFS онтологии. Этот компонент предоставляет средства для работы с классами, свойствами и другими OWL-конструктами. Пример:

OntModel model = OntModelFactory.createModel().setNsPrefixes(OntModelFactory.STANDARD);
model.createOntClass("http://xmlns.com/foaf/0.1/Person")
        .addSuperClass(model.createOntClass("http://xmlns.com/foaf/0.1/foaf:Agent"));

  • IRI (Internationalized Resource Identifiers). IRI - это компонент для работы с международными идентификаторами ресурсов, который позволяет создавать, читать и валидировать IRI.

IRIFactory factory = IRIFactory.jenaImplementation();
String iriString = "http://example.org/resource/Алиса";
IRI iri = factory.create(iriString);
System.out.println(iri.hasViolation(false));

  • SHACL (Shapes Constraint Language). SHACL поддерживается как расширение для валидации RDF данных на соответствие определенным ограничениям и формам.

Model dataModel = ModelFactory.createDefaultModel();
dataModel.read("data.ttl", "ttl");
Model shapesModel = ModelFactory.createDefaultModel();
shapesModel.read("shapes.ttl", "ttl");
Shapes shapes = Shapes.parse(shapesModel);
ValidationReport report = ShaclValidator.get().validate(shapes, dataModel);
System.out.println(report.conforms());

OWLAPI

OWLAPI - это Java-библиотека для работы с OWL онтологиями.В отличие от Jena-ontapi, где данные и схема представляются в виде OWL-конструктов, OWLAPI оперирует исключительно аксиомами и сущностями: в OWLAPI каждая онтология - это набор атомарных аксиом и сущностей (класс, индивидуал, etc). Иными словами, OWLAPI воплощает аксиом-центричный подход, тогда как Jena-ontapi - RDF-центричный подход. Существует так же ONTAPI(**) - связующее звено между OWLAPI и Apache Jena - т.е. имплементация OWLAPI над RDF (jena-ontapi).

OWLDataFactory df = OntManagers.getDataFactory();
OWLOntologyManager om = OntManagers.createDirectManager();
OWLOntology ontology = om.createOntology(IRI.create(iri));
ontology.addAxiom(df.getOWLDeclarationAxiom(df.getOWLClass("http://xmlns.com/foaf/0.1/Person")));
        ontology.addAxiom(df.getOWLClassAssertionAxiom(df.getOWLClass("http://xmlns.com/foaf/0.1/Person"),
        df.getOWLNamedIndividual("http://example.org/person/1")));

Здесь мы создаем следующий RDF:

foaf:Person rdf:type owl:Class .
<http://example.org/person/1> rdf:type foaf:Person .

RDF4J (ранее Sesame)

RDF4J - Java-фреймворк для работы с RDF и SPARQL.
Обеспечивает создание и управление RDF данными, выполнение SPARQL-запросов, подключение к триплсторам и поддержку различных форматов сериализации.

Model model = new LinkedHashModel();
SimpleValueFactory valueFactory = SimpleValueFactory.getInstance();
IRI alice = valueFactory.createIRI("http://example.org/Alice");
model.add(alice, FOAF.NAME, valueFactory.createLiteral("Alice"));

Owlready2

Owlready2 – это библиотека для работы с OWL-онтологиями на языке Python. Она поддерживает работу с OWL2 и использует движок HermiT для выполнения логических выводов.

onto = get_ontology("http://example.org/onto.owl")
with onto:
    class Person(Thing):
        pass
    class has_name(DataProperty, FunctionalProperty):
        range = [str]
alice = Person("Alice")
alice.has_name = "Alice"

Stardog

Stardog – графовая база данных с поддержкой семантических технологий, включая RDF и OWL. Она поддерживает работу с SPARQL и предоставляет мощные инструменты для работы с данными и онтологиями.

ConnectionConfiguration connConfig = ConnectionConfiguration
    .to("myDatabase")
    .server("http://localhost:5820")
    .credentials("admin", "admin");
try (Connection conn = connConfig.connect()) {
    Statement statement = Values.statement(
            Values.iri("http://example.org/Alice"),
            Values.iri("http://example.org/knows"),
            Values.iri("http://example.org/Bob")
    );
    conn.add().statement(statement);
    String sparqlQuery = ...;
    try (SelectQueryResult result = conn.select(sparqlQuery).execute()) {
        while (result.hasNext()) {
            System.out.println(result.next());
        }
    }
}

GraphDB

GraphDB – триплстор от Ontotext, предназначенный для хранения и управления RDF данными. Он поддерживает SPARQL и интеграцию с различными инструментами для аналитики и визуализации.

Protégé

Protégé – это популярный инструмент, десктопное приложение, для создания и редактирования OWL-онтологий. Он предоставляет визуальный интерфейс для работы с классами, свойствами и аксиомами, а также поддерживает плагины для расширенной функциональности. Под капотом Protégé использует OWLAPI.

TopBraid Composer

TopBraid Composer – коммерческий инструмент, десктопное приложение, для моделирования онтологий и работы с RDF данными. Он поддерживает OWL, SPARQL и SHACL и предоставляет мощные функции для визуализации и управления данными. Под капотом TopBraid Composer использует Apache Jena.

Другие инструменты

Более подробный список библиотек, фраемворков и прочих материалов можно найти по ссылке https://github.com/sszuev/awesome-semantic-web

Заключение

OWL, RDF и связанные стандарты и технологии предоставляют мощные возможности для моделирования данных, создания онтологий и работы с семантическими графами.
Благодаря этим технологиям можно создавать интеллектуальные системы, которые понимают и интерпретируют данные. И хотя семантический веб не стал стандартом для веб, как это задумывалось в самом начале, он нашел свое применения в различных областях, таких как биомедицина, энергетика, интернет вещей и многое другое.

disclaimers:

  • (*) автор является майнтейнером модуля jena-ontapi

  • (**) автор является майнтейнером библиотеки owlcsont-api

Автор: sszz

Источник

* - обязательные к заполнению поля

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js