Использование SPARQL для ограниченных рассуждений RDFS и OWL

Хотя это проблема запроса библиотеки и, как таковая, не по теме StackOverflow, я хотел бы отметить, что во многих случаях вы можете ответить на оба эти запроса, используя более сложные запросы SPARQL. В обоих этих случаях вы можете использовать следующий запрос для получения желаемых результатов, где <class-of-interest> равно :SuperClass или :SiblingClass:

select ?x where {
  ?x rdf:type/(rdfs:subClassOf|owl:equivalentClass)* <class-of-interest> .
}

Это находит ?x, у которых есть путь, начинающийся с rdf:type, за которым следует ноль или более rdfs:subClassOf или owl:equivalentClass, и в конечном итоге доходит до :SuperType.

Например, рассмотрим следующие данные в Turtle/N3. (Кроме того, если вы задаете вопросы о выполнении запросов к данным, предоставьте данные, с которыми мы можем работать. В своем вопросе вы предоставили что-то вроде данных RDF, но ничего, что мы могли бы скопировать, вставить и написать запрос. .)

@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix : <http://stackoverflow.com/q/20474862/1281433/>

:i1 a :C .
:C rdfs:subClassOf :D .
:D rdfs:subClassOf :E .

:i2 a :F .
:F rdfs:subClassOf :G1 .
:G1 owl:equivalentClass :G2 .
:G2 rdfs:subClassOf :H .

Вы можете запустить запрос, подобный приведенному выше, чтобы выбрать людей и их типы (обратите внимание, что a — это сокращение в SPARQL и Turtle/N3 для rdf:type):

prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
prefix : <http://stackoverflow.com/q/20474862/1281433/>

select ?i ?type where {
  ?i a/(rdfs:subClassOf|owl:equivalentClass)* ?type
}

--------------
| i   | type |
==============
| :i2 | :F   |
| :i2 | :G1  |
| :i2 | :G2  |
| :i2 | :H   |
| :i1 | :C   |
| :i1 | :D   |
| :i1 | :E   |
--------------

Изменить: этот ответ был опубликован в ответ на исходный другой вопрос.

Я должен получить A, но я ничего не получаю!

Нет, вы не должны. сам по себе RDF ничего не включает в себя об онтологиях, это просто тупой граф, чем и занимается RDFLib.

Выход за рамки этого называется обсуждением данных. Это дополнительный слой. Голая RDFLib не выполняет рассуждений, поскольку она сложна и, как правило, требует больших вычислительных ресурсов. Существуют сторонние решения для рассуждений, но прежде чем их использовать, вы должны понять, что они делают и какое влияние они окажут на производительность.

Наивный подход к рассуждениям RDFS и OWL 2 по графу RDFLib — это реализация OWL 2 RL Ивана Германа. Его очень легко использовать, но он вам почти наверняка не понадобится, если только вы не делаете игрушечное приложение, потому что это тупой алгоритм, который занимает очень много времени на графе реалистичного размера.

FuXi – это более мощная библиотека, реализующая более интеллектуальные Rete-алгоритм UL. Но я не уверен, поддерживается ли он и можно ли его использовать с текущими версиями RDFLib.

Существует также множество решений для рассуждений, не основанных на Python, таких как Pellet, но их интеграция с RDFLib — или любая другая RDF-библиотека — может быть рутинной работой.

Вы также должны учитывать, какой тип логического вывода действительно требуется вашему приложению. Вам нужно сделать вывод о членстве в этом подклассе? Если да, может быть, это все, что вам нужно? — тогда, возможно, вы могли бы сделать это вручную, перебирая тройки X rdfs:subClassOf Y с помощью RDFLib и вставляя новые тройки A rdf:type Y.

В любом случае помните, что рассуждения Semantic Web — это сложная тема, которая сильно зависит от приложения.