新书推介:《语义网技术体系》
作者:瞿裕忠,胡伟,程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论,如:Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     * 贴子主题: Jena文档《An Introduction to RDF and the Jena RDF API》的译文 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别: RDF/RDFS | Jena | 中译文档    
     eview 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 

    哈哈, 看完了英文, 中文有点不适应了
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2007-3-25 16:18:00
     
     ricky_lxl 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    感谢!!
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     zj007zj007 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    谢谢,收下了。

    ----------------------------------------------
    君子无忧

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     campushr 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    发贴心情 
    向楼主表示感谢
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2007-5-11 12:33:00
     
     bzbc 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      等级:大三暑假(TOFEL考了660分!)
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      注册:2006-4-15

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    发贴心情 Jena 简介
    Jena 简介
    http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jena/

    RDF 越来越被认为是表示和处理半结构化数据的一种极好选择。本文中,Web 开发人员 Philip McCarthy 向您展示了如何使用 Jena Semantic Web Toolkit,以便在 Java 应用程序中使用 RDF 数据模型。

    “资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)”最近成为 W3C 推荐标准,与 XML 和 SOAP 等 Web 标准并排。RDF 可以应用于处理特殊输入数据(如 CRM)的领域,已经广泛用于社会网络和自助出版软件(如 LiveJournal 和 TypePad)。

    Java 程序员将越来越多地得益于具有使用 RDF 模型的技能。在本文中,我将带您体验惠普实验室的开放源代码 Jena Semantic Web Framework(请参阅 参考资料)的一些功能。您将了解如何创建和填充 RDF 模型,如何将它们持久存储到数据库中,以及如何使用 RDQL 查询语言以程序方式查询这些模型。最后,我将说明如何使用 Jena 的推理能力从本体推断模型知识。

    本文假设您已经就图形、三元组和模式等概念方面对 RDF 比较熟悉,并对 Java 编程有基本的了解。

    创建简单的 RDF 模型

    我们从基本操作开始:从头创建模型并向其添加 RDF 语句。本节,我将说明如何创建描述一组虚构家庭成员之间关系的模型,如图 1 中所示:

    图 1. 虚拟家庭树

    将使用来自“关系”词汇表(请参阅 参考资料)的属性 siblingOf 、 spouseOf 、 parentOf 和 childOf 来描述不同的关系类型。为简单起见,家庭成员用来自虚构名称空间的 URI( http://family/ )进行标识。词汇表 URI 通常以 Jena 代码形式使用,所以将它们声明为 Java 常量会非常有用,减少了错误输入。

    Schemagen

    当您通过 Jena 的 API 来使用模型时,为模型词汇表中的每个属性定义常量非常有用。如果有词汇表的 RDF、DAML 或 OWL 表示,Jena 的 Schemagen 工具可以自动生成这些常量,使您的工作更加容易。

    Schemagen 在命令行中运行,使用的参数包括模式或本体文件的位置、要输出的类的名称和 Java 包。然后可以导出生成的 Java 类,其 Property 常量用于访问模型。

    还可以使用 Ant 将 Schemagen 作为构建处理的一部分来运行,保持 Java 常量类与正在变化的词汇表保持同步。


    Jena 的 ModelFactory 类是创建不同类型模型的首选方式。在这种情况下,您想要空的、内存模型,所以要调用的方法是 ModelFactory.createDefaultModel() 。这种方法返回 Model 实例,您将使用它创建表示家庭中每个成员的 Resource 。创建了资源后,可以编写关于这些资源的语句并添加到模型中。

    在 Jena 中,语句的主题永远是 Resource ,谓词由 Property 表示,对象是另一个 Resource 或常量值。常量在 Jena 中通过 Literal 类型表示。所有这些类型共享公共接口 RDFNode 。将需要四个不同的 Property 实例表示家庭树中的关系。这些实例使用 Model.createProperty() 创建。

    将语句添加到模型中的最简单方法是通过调用 Resource.addProperty() 。此方法以 Resource 作为主题在模型中创建语句。该方法使用两个参数,表示语句谓词的 Property 和语句的对象。 addProperty() 方法被过载:一个过载使用 RDFNode 作为对象,所以可以使用 Resource 或 Literal 。还有有益过载,它们使用由 Java 原语或 String 表示的常量。在示例中,语句的对象是表示其他家庭成员的 Resource 。

    通过使用三元组的主题、谓词和对象调用 Model.createStatement() ,还可以直接在模型上创建语句。注意以此种方式创建 Statement 不将其添加到模型中。如果想将其添加到模型中,请使用创建的 Statement 调用 Model.add() ,如清单 1 所示:

    清单 1. 创建模型来表示虚构的家庭
    // URI declarations
                String familyUri = "http://family/";
                String relationshipUri = "http://purl.org/vocab/relationship/";
                // Create an empty Model
                Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
                // Create a Resource for each family member, identified by their
                URI Resource adam = model.createResource(familyUri+"adam");
                Resource beth = model.createResource(familyUri+"beth");
                Resource chuck = model.createResource(familyUri+"chuck");
                Resource dotty = model.createResource(familyUri+"dotty");
                // and so on for other family members
                // Create properties for the different types of relationship to represent
                Property childOf = model.createProperty(relationshipUri,"childOf");
                Property parentOf = model.createProperty(relationshipUri,"parentOf");
                Property siblingOf = model.createProperty(relationshipUri,"siblingOf");
                Property spouseOf = model.createProperty(relationshipUri,"spouseOf");
                // Add properties to adam describing relationships to other family members
                adam.addProperty(siblingOf,beth);
                adam.addProperty(spouseOf,dotty);
                adam.addProperty(parentOf,edward);
                // Can also create statements directly .. .
                Statement statement = model.createStatement(adam,parentOf,fran);
                // but remember to add the created statement to the model
                model.add(statement);
                


    整个代码示例 FamilyModel.java 还说明了语句批量如何一次添加到模型中,或者作为一个数组或者作为 java.util.List 。

    构建了家庭模型后,我们看一下如何使用 Jena 的查询 API 从模型中提取信息。


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    查询 RDF 模型

    程序化地查询 Jena 模型主要通过 list() 方法在 Model 和 Resource 接口中执行。可以使用这些方法获得满足特定条件的主题、对象和 Statement 。它们还返回 java.util.Iterator 的特殊化,其具有返回特定对象类型的其他方法。

    我们返回 清单 1的家庭模型,看一下可以查询它的不同方法,如清单 2 所示:

    清单 2. 查询家庭模型
    // List everyone in the model who has a child:
                ResIterator parents = model.listSubjectsWithProperty(parentOf);
                // Because subjects of statements are Resources, the method returned a ResIterator
                while (parents.hasNext()) {
                // ResIterator has a typed nextResource() method
                Resource person = parents.nextResource();
                // Print the URI of the resource
                System.out.println(person.getURI()); }
                // Can also find all the parents by getting the objects of all "childOf" statements
                // Objects of statements could be Resources or literals, so the Iterator returned
                // contains RDFNodes
                NodeIterator moreParents = model.listObjectsOfProperty(childOf);
                // To find all the siblings of a specific person, the model itself can be queried
                NodeIterator siblings = model.listObjectsOfProperty(edward, siblingOf);
                // But it's more elegant to ask the Resource directly
                // This method yields an iterator over Statements
                StmtIterator moreSiblings = edward.listProperties(siblingOf);
                


    最通用的查询方法是 Model.listStatements(Resource s, Property p, RDFNode o) ,下面说明的便利方法都是以其为基础。所有这些参数都可以保留为 null ,在这种情况下,它们作为通配符,与任何数据都匹配。清单 3 中显示了 Model.listStatements() 的一些使用示例:

    清单 3. 使用选择器查询模型
    // Find the exact statement "adam is a spouse of dotty"
                model.listStatements(adam,spouseOf,dotty);
                // Find all statements with adam as the subject and dotty as the object
                model.listStatements(adam,null,dotty);
                // Find any statements made about adam
                model.listStatements(adam,null,null);
                // Find any statement with the siblingOf property
                model.listStatements(null,siblingOf,null);
                


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    导入和持久化模型

    不是所有的应用程序都从空模型开始。更常见的是,在开始时从现有数据填充模型。在这种情况下,使用内存模型的缺点是每次启动应用程序时都要从头重新填充模型。另外,每次关闭应用程序时,对内存模型进行的更改都将丢失。

    一种解决方案是使用 Model.write() 序列化模型到文件系统,然后在开始时使用 Model.read() 将其取消序列化。不过,Jena 还提供了持久化模型,它们会被持续而透明地持久存储到后备存储器。Jena 可以在文件系统中或在关系数据库中持久化它的模型。当前支持的数据库引擎是 PostgreSQL、Oracle 和 MySQL。

    WordNet

    WordNet 是“英文语言的词汇数据库”。我使用的是 Sergey Melnik 和 Stefan Decker 的 RDF 表示。它具有四个单独的模型,本文示例中将使用其中三个模型。

    WordNet-nouns 模型包含 WordNet 表示的所有“词汇概念”和用于表示每个概念的“单词形式”。例如,它包含由单词形式“domestic dog”、“dog”和“Canis familiaris”表示的词汇概念。

    第二个模型是 WordNet-glossary。它提供模型中每个词汇概念的简短定义。“dog”的词汇概念具有词汇条目“a member of the genus Canis (probably descended from the common wolf) that has been domesticated by man since prehistoric times.”

    WordNet-hyponyms 是第三个模型。它定义模型中概念的层次结构。概念“dog”是概念“canine”下位词,而“canine” 本身是概念“carnivore”的下位词。


    为了说明如何导入和持久化模型,我将 WordNet 1.6 数据库的 RDF 表示导入到 MySQL 中。因为我使用的 WordNet 表示采用多个单独 RDF 文档的形式,将这些文档导入到一个 Jena 模型中会合并它们的语句。 图 2 说明了 Nouns 和 Glossary 模型合并后 WordNet 模型的片段的结构:

    图 2. 合并的 WordNet nouns 和 glossary 模型的结构

    创建数据库后台模型的第一步是说明 MySQL 驱动类,并创建 DBConnection 实例。 DBConnection 构造函数使用用户的 ID 和密码登录到数据库。它还使用包含 Jena 使用的 MySQL 数据库名称的数据库 URL 参数,格式为 "jdbc:mysql://localhost/dbname" 。Jena 可以在一个数据库内创建多个模型。 DBConnection 的最后一个参数是数据库类型,对于 MySQL,该参数为 "MySQL" 。

    然后 DBConnection 实例可以与 Jena 的 ModelFactory 一起使用来创建数据库后台模型。

    创建了模型后,可以从文件系统中读入 WordNet RDF 文档。不同的 Model.read() 方法可以从 Reader 、 InputStream 或 URL 填充模型。可以通过 Notation3 、N-Triples 或默认情况下通过 RDF/XML 语法解析模型。WordNet 作为 RDF/XML 进行序列化,所以不需要指定语法。读取模型时,可以提供基准 URI。基准 URI 用于将模型中的任何相对 URI 转换成绝对 URI。因为 WordNet 文档不包含任何相对 URI,所以此参数可以指定为 null 。

    清单 4 显示了将 WordNet RDF/XML 文件导入到 MySQL 持久化模型的完整过程:

    清单 4. 导入和持久化 WordNet 模型
    // Instantiate the MySQL driver
                Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
                // Create a database connection object
                DBConnection connection = new DBConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_TYPE);
                // Get a ModelMaker for database-backed models
                ModelMaker maker = ModelFactory.createModelRDBMaker(connection);
                // Create a new model named "wordnet."Setting the second parameter to "true" causes an
                // AlreadyExistsException to be thrown if the db already has a model with this name
                Model wordnetModel = maker.createModel("wordnet",true);
                // Start a database transaction.Without one, each statement will be auto-committed
                // as it is added, which slows down the model import significantly.
                model.begin();
                // For each wordnet model .. .
                InputStream in = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream(filename);
                model.read(in,null);
                // Commit the database transaction model.
                commit();


    由于已经填充了 wordnet 模型,以后可以通过调用 ModelMaker.openModel("wordnet",true); 来访问该模型。

    仅使用 Jena 的 API 查询像 WordNet 这样巨大的模型将有一定的限制性,因为要执行的每类查询都将需要专门编写多行的代码。幸运的是,Jena 以 RDQL 形式提供了一种表达通用查询的机制。


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    RDF 数据查询语言(RDQL)

    RDQL 是 RDF 的查询语言。虽然 RDQL 还不是正是的标准,但已由 RDF 框架广泛执行。RDQL 允许简明地表达复杂的查询,查询引擎执行访问数据模型的繁重工作。RDQL 的语法表面上类似 SQL 的语法,它的一些概念对已经使用过关系数据库查询的人来说将比较熟悉。在 Jena Web 站点中可以找到极好的 RDQL 指南,但几个简单的示例会对说明基础知识大有帮助。

    使用 jena.rdfquery 工具可以在命令行上对 Jena 模型执行 RDQL 查询。RDFQuery 从文本文件中获取 RDQL 查询,然后对指定的模型运行该查询。对数据库后台模型运行查询需要相当多的参数。清单 5 中显示了运行下列示例需要的完整命令行:

    清单 5. 从命令行运行 RDQL 查询
    $java jena.rdfquery --data jdbc:mysql://localhost/jena --user dbuser --password dbpass
                --driver com.mysql.jdbc.Driver --dbType MySQL --dbName wordnet --query example_query.rdql
                


    正如您看到的,这些参数中的大多数参数都提供了创建与 MySQL 的连接所需的详细信息。其中重要的部分是 --query example_query.rdql ,它是 RDQL 文件的位置。还要注意运行 jena.rdfquery 需要 Jena 的 lib 目录中的所有 JAR 文件。

    清单 6 显示了您将检查的第一个查询:

    清单 6. 查找“domestic dog”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
    SELECT
                ?definition
                WHERE
                (?concept, <wn:wordForm>, "domestic dog"),
                (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition)
                USING
                wn FOR <http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/schema/>
                


    SELECT 部分声明查询要输出的变量 — 在本例中,是名为 definition 的变量。 WHERE 子句引入第二个变量 concept 并定义与图形匹配的三元组。查询在具有 WHERE 子句中的所有三元组的图形中查找语句。所以,在英语中, WHERE 子句的意思为“查找具有 'domestic dog' 作为单词形式的概念,并查找这些概念的词汇条目”,如图 3 所示。 USING 子句提供一种便利,用于声明名称空间的前缀。

    图 3. 清单 6 中的 WHERE 子句匹配的图形

    运行查询的结果为:

    definition
                ===============================================================================
                "a member of the genus Canis (probably descended from the common wolf) that has
                been domesticated by man since prehistoric times; occurs in many breeds; "the
                dog barked all night""
                


    所以这种情况仅有一个结果。清单 7 中显示的下个查询的意思为“查找单词 'bear' 表示的概念,并查找这些概念的词汇条目”。

    清单 7. 查找“bear”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
    SELECT
                ?definition
                WHERE
                (?concept, <wn:wordForm>, "bear"),
                (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition)
                USING
                wn FOR <http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/schema/>
                


    此查询返回 15 个结果,因为此单词形式表示多个不同的概念。结果为:

    definition
                ===============================================================================
                "massive plantigrade carnivorous or omnivorous mammals with long shaggy coats
                and strong claws"
                "an investor with a pessimistic market outlook"
                "have on one's person; "He wore a red ribbon"; "bear a scar""
                "give birth (to a newborn); "My wife had twins yesterday!""
                


    清单 8 中显示了另一个示例,查找其他两个单词的上位词(母词):

    清单 8. 查找“panther”和“tiger”的 WordNet 上位词的 RDQL 查询
    SELECT
                ?wordform, ?definition
                WHERE
                (?firstconcept, <wn:wordForm>, "panther"),
                (?secondconcept, <wn:wordForm>, "tiger"),
                (?firstconcept, <wn:hyponymOf>, ?hypernym),
                (?secondconcept, <wn:hyponymOf>, ?hypernym),
                (?hypernym, <wn:wordForm>, ?wordform),
                (?hypernym, <wn:glossaryEntry>, ?definition)
                USING
                wn FOR <http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/schema/>
                


    此处,查询的意思是“查找单词 'panther' 和 'tiger' 所指的概念;查找第三个概念,前两个概念是其下位词;查找第三个概念的可能的单词和词会条目”,如图 4 所示:

    图 4. 清单 8 中 WHERE 子句匹配的图形

    wordform 和 definition 都在 SELECT 子句中声明,所以它们都是输出。尽管词查询仅匹配了一个 WordNet 概念,查询的图形可以以两种方式匹配,因为该概念有两个不同的单词形式:

    wordform  | definition
                =====================================================================================
                "big cat" | "any of several large cats typically able to roar and living in the wild"
                "cat"     | "any of several large cats typically able to roar and living in the wild"
                


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    使用 Jena 中的 RDQL

    Jena 的 com.hp.hpl.jena.rdql 包包含在 Java 代码中使用 RDQL 所需的所有类和接口。要创建 RDQL 查询,将 RDQL 放入 String 中,并将其传送给 Query 的构造函数。通常直接设置模型用作查询的源,除非在 RDQL 中使用 FROM 子句指定了其他的源。一旦创建了 Query ,可以从它创建 QueryEngine ,然后执行查询。清单 9 中说明了此过程:

    清单 9. 创建和运行 RDQL 查询
    // Create a new query passing a String containing the RDQL to execute
                Query query = new Query(queryString);
                // Set the model to run the query against
                query.setSource(model);
                // Use the query to create a query engine
                QueryEngine qe = new QueryEngine(query);
                // Use the query engine to execute the query
                QueryResults results = qe.exec();
                


    使用 Query 的一个非常有用的方法是在执行之前将它的一些变量设置为固定值。这种使用模式与 javax.sql.PreparedStatement 的相似。变量通过 ResultBinding 对象与值绑定,执行时该对象会传送给 QueryEngine 。可以将变量与 Jena Resource 或与常量值绑定。在将常量与变量绑定之前,通过调用 Model.createLiteral 将其打包。清单 10 说明了预先绑定方法:

    清单 10. 将查询变量与值绑定
    // Create a query that has variables x and y
                Query query = new Query(queryString);
                // A ResultBinding specifies mappings between query variables and values
                ResultBinding initialBinding = new ResultBinding() ;
                // Bind the query's first variable to a resource
                Resource someResource = getSomeResource();
                initialBinding.add("x", someResource);
                // Bind the query's second variable to a literal value
                RDFNode foo = model.createLiteral("bar");
                initialBinding.add("y", foo);
                // Execute the query with the specified values for x and y
                QueryEngine qe = new QueryEngine(query);
                QueryResults results = qe.exec(initialBinding);
                


    QueryEngine.exec() 返回的 QueryResults 对象执行 java.util.Iterator 。 next() 方法返回 ResultBinding 对象。查询中使用的所有变量都可以凭名称通过 ResultBinding 获得,而不管它们是否是 SELECT 子句的一部分。清单 11 显示了如何进行此操作,仍使用 清单 6中的 RDQL 查询:

    清单 11. 查找“domestic dog”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
    SELECT
                ?definition
                WHERE
                (?concept, <wn:wordForm>, "domestic dog"),
                (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition)
                USING
                wn FOR <http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/schema/>";
                


    运行此查询获得的 ResultBinding 如期望的那样包含常量词汇条目。另外,还可以访问变量 concept 。变量通过调用 ResultBinding.get() 凭名称获得。通过此方法返回的所有变量都可以转换成 RDFNode ,如果您想将这些变量绑定回更进一步的 RDQL 查询,这将非常有用。

    这种情况下, concept 变量表示 RDF 资源,所以从 ResultBinding.get() 获得的 Object 可以转换成 Resource 。然后可以调用 Resource 的查询方法来进一步探查这部分模型,如清单 12 中所示:

    清单 12. 使用查询结果
    // Execute a query
                QueryResults results = qe.exec();
                // Loop over the results
                while (results.hasNext()) {
                ResultBinding binding = (ResultBinding)results.next();
                // Print the literal value of the "definition" variable
                RDFNode definition = (RDFNode) binding.get("definition");
                System.out.println(definition.toString());
                // Get the RDF resource used in the query
                Resource concept = (Resource)binding.get("concept");
                // Query the concept directly to find other wordforms it has
                List wordforms = concept.listObjectsOfProperty(wordForm);
                }
                


    程序源码下载中包含的程序 FindHypernym.java(请参阅 参考资料)汇总了您这里研究的区域。它查找命令行上给定单词的上位词,清单 13 中显示了使用的查询:

    清单 13. 查找概念的上位词的单词形式和词汇条目的 RDQL 查询
    SELECT
                ?hypernym, ?definition
                WHERE
                (?firstconcept, <wn:wordForm>, ?hyponym),
                (?firstconcept, <wn:hyponymOf>, ?secondconcept),
                (?secondconcept, <wn:wordForm>, ?hypernym),
                (?secondconcept, <wn:glossaryEntry>, ?definition)
                USING
                wn FOR <http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/schema/>
                


    命令行上给出的单词与 hyponym 词语绑定,查询查找该单词表示的概念,查找第二个概念(第一个概念是它的下位词),然后输出第二个概念的单词形式和定义。清单 14 显示了输出:

    清单 14. 运行示例 FindHypernym 程序
    $ java FindHypernym "wisteria"
                Hypernyms found for 'wisteria':
                vine:weak-stemmed plant that derives support from climbing, twining,
                or creeping along a surface


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    使用 OWL 添加意义

    您可能想知道为什么“wisteria”的上位词搜索仅返回它的直接上位词“vine”。如果从植物学观点,您可能还希望显示“traceophyte”也显示为上位词,以及“plant”。实际上,WordNet 模型表明“wisteria”是“vine”的下位词,“vine”是“traceophyte”的下位词。直观地,您知道“wisteria”因此是“traceophyte”的下位词,因为您知道“hyponym of”关系是 可传递的。所以您需要有一种方法将这种认识合并到 FindHypernym 程序中,从而产生了 OWL。

    可传递关系

    关系对于三个元素 a、 b和 c是可传递的,从而 a和 b之间及 b和 c之间存在关系意味着 a和 c之间存在关系。

    可传递关系的一个示例是“大于”关系。如果 a大于 b, b大于 c,因而 a肯定大于 c。


    Web Ontology Language 或 OWL 是 W3C 推荐标准,设计用来“明确表示词汇表中词语的意义以及那些词语之间的关系”。与 RDF Schema 一起,OWL 提供了一种正式地描述 RDF 模型的机制。除了定义资源可以属于的层次结构类,OWL 还允许表达资源的属性特征。例如,在 清单 1 中使用的 Relationship 词汇表中,可以使用 OWL 说明 childOf 属性与 parentOf 属性相反。另一个示例说明 WordNet 词汇表的 hyponymOf 属性是可传递的。

    在 Jena 中,本体被看作一种特殊类型的 RDF 模型 OntModel 。此接口允许程序化地对本地进行操作,使用便利方法创建类、属性限制等等。备选方法将本体看作特殊 RDF 模型,仅添加定义其语义规则的语句。清单 15 中说明了这些技术。注意还可以将本体语句添加到现有数据模型中,或使用 Model.union() 将本体模型与数据模型合并。

    清单 15. 创建 WordNet 的 OWL 本体模型
    // Make a new model to act as an OWL ontology for WordNet
                OntModel wnOntology = ModelFactory.createOntologyModel();
                // Use OntModel's convenience method to describe
                // WordNet's hyponymOf property as transitive
                wnOntology.createTransitiveProperty(WordnetVocab.hyponymOf.getURI());
                // Alternatively, just add a statement to the underlying model to express that
                // hyponymOf is of type TransitiveProperty
                wnOntology.add(WordnetVocab.hyponymOf, RDF.type, OWL.TransitiveProperty);


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    使用 Jena 推理

    给定了本体和模型后,Jena 的推理引擎可以派生模型未明确表达的其他语句。Jena 提供了多个 Reasoner 类型来使用不同类型的本体。因为要将 OWL 本体与 WordNet 模型一起使用,所以需要 OWLReasoner 。

    下例显示了如何将 OWL WordNet 本体应用到 WordNet 模型自身以创建推理模型。这里我实际将使用 WordNet 模型的子集,仅包含下位词层次结构中“plant life”之下的那些名词。仅使用子集的原因是推理模型需要保存在内存中,WordNet 模型对于内存模型过大而不能实现。我用来从整个 WordNet 模型中提取 plants 模型的代码包含在文章来源中,名为 ExtractPlants.java(请参阅 参考资料)。

    首先我从 ReasonerRegistry 中获得 OWLReasoner 。 ReasonerRegistry.getOWLReasoner() 在它的标准配置中返回 OWL reasoner,这对于此简单情况已经足够。下一步是将 reasoner 与 WordNet 本体绑定。此操作返回可以应用本体规则的 reasoner。然后,将使用绑定的 reasoner 从 WordNet 模型创建 InfModel 。

    从原始数据和 OWL 本体创建了推理模型后,它就可以像任何其他 Model 实例一样进行处理。因此,如清单 16 所示,通过 FindHypernym.java 与正常 Jena 模型一起使用的 Java 代码和 RDQL 查询可以重新应用到推理模型,而不进行任何更改:

    清单 16. 创建和查询推理模型
    // Get a reference to the WordNet plants model
                ModelMaker maker = ModelFactory.createModelRDBMaker(connection);
                Model model = maker.openModel("wordnet-plants",true);
                // Create an OWL reasoner
                Reasoner owlReasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner();
                // Bind the reasoner to the WordNet ontology model
                Reasoner wnReasoner = owlReasoner.bindSchema(wnOntology);
                // Use the reasoner to create an inference model
                InfModel infModel = ModelFactory.createInfModel(wnReasoner, model);
                // Set the inference model as the source of the
                query query.setSource(infModel);
                // Execute the query as normal
                QueryEngine qe = new QueryEngine(query);
                QueryResults results = qe.exec(initialBinding);
                


    文章来源中有完整清单,名为 FindInferredHypernyms.java。清单 17 显示了当对推理模型查询“wisteria”的上位词时的结果:

    清单 17. 运行示例 FindInferredHypernyms 程序
    $ java FindInferredHypernyms wisteria
                Hypernyms found for 'wisteria':
                vine:weak-stemmed plant that derives support from climbing, twining, or creeping along a surface
                tracheophyte:green plant having a vascular system:ferns, gymnosperms, angiosperms
                vascular plant:green plant having a vascular system:ferns, gymnosperms, angiosperms
                plant life:a living organism lacking the power of locomotion
                flora:a living organism lacking the power of locomotion
                plant:a living organism lacking the power of locomotion
                


    OWL 本体中包含的信息已经使 Jena 可以推断“wisteria”在模型中有上位词。


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    结束语

    本文说明了 Jena Semantic Web Toolkit 的一些最重要的功能,并用示例说明了如何创建、导入和持久化 RDF 模型。您已经了解了查询模型的不同方法,并看到了如何使用 RDQL 简明地表达任意查询。另外,您还了解了如何使用 Jena 的推理引擎对基于本体的模型进行推理。

    本文中的示例已经说明了将数据表示为 RDF 模型的一些效果,以及 RDQL 从这些模型中提取数据的灵活性。当在您自己的 Java 应用程序中使用 RDF 模型时,这里说明的基本方法将是非常有用的起点。

    Jena 是综合的 RDF 工具集,它的功能远不止您这里了解的这些。Jena 项目的主页是开始学习其功能的好地方。

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     ejun_2006 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    恩 是呀 不错多谢了!!!
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     shaoguow 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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     starrainlove 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    非常感谢哈
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     todaysgp 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    我记下了!谢谢,洗完以后都提供这样的宝贵资料!
    谢谢了!
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     xiemengjun 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    taihaole
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