ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN UY SUY DIỄN TRÊN MÔ HÌNH BẢN THỂ HỌC VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI 2016 Phụ lục2 MẪU TRANG PHỤ BÌA LUẬN VĂN THẠC S[.]
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN UY SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2016 Phụ lục2: MẪU TRANG PHỤ BÌA LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN UY SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu Mạng máy tính LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐÌNH THANH HÀ NỘI - 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Suy diễn mơ hình thể học ứng dụng” thực dƣới hƣớng dẫn TS Lê Đình Thanh Tất nội dung tham khảo có trích dẫn rõ ràng, trung thực Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan Hà nội, ngày 23 tháng 11 năm 2016 Ngƣời cam đoan Nguyễn Văn Uy ii LỜI CẢM ƠN Lời xin chân thành cảm ơn thầy cô Khoa Công nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, thầy cô giảng dạy, dẫn truyền đạt cho kiến thức quý báu suốt thời gian học tập nghiên cứu trƣờng Tôi xin bày tỏ cảm ơn đặc biệt tới thầy TS Lê Đình Thanh định hƣớng cho lựa chọn đề tài, đƣa nhận xét quý giá trực tiếp hƣớng dẫn tơi suốt q trình nghiên cứu hồn thành luận văn tốt nghiệp Tơi xin chân trọng cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên, hƣởng ứng, giúp đỡ nhiệt tình đến tơi trình học tập nghiên cứu Hà nội, ngày 23 tháng 11 năm 2016 Ngƣời thực Nguyễn Văn Uy iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 BẢN THỂ HỌC 1.3 CÁC THÀNH PHẦN CỦA BẢN THỂ HỌC 1.4 PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG BẢN THỂ HỌC 1.5 THỂ HIỆN BẢN THỂ HỌC BẰNG OWL 10 1.5.1 Khái quát 10 1.5.2 Các thành phần tài liệu OWL 11 1.5.3 Ví dụ 21 1.6 CÔNG CỤ HỖ TRỢ PHÁT TRIỂN BẢN THỂ HỌC 27 CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 28 2.1 QUY TẮC SUY DIỄN 28 2.2 NGÔN NGỮ BIỂU DIỄN QUY TẮC SUY DIỄN 29 2.2.1 RuleML 29 2.2.2 SWRL 31 2.2.3 SPARQL 37 2.3 JENA FRAMEWORK 51 2.4 MỘT SỐ VÍ DỤ SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 53 2.4.1 Suy diễn lớp (Classes Inferences) 56 2.4.2 Suy diễn thể (Intence Inferences) 56 2.5 SỰ PHÂN PHỐI TRÊN NHỮNG QUY TẮC 57 CHƢƠNG PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM 63 3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 63 3.2 GIẢI PHÁP THỰC HIỆN 63 3.3 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 65 3.3.1 Xây dựng thể học (Ontology) 65 3.3.2 Suy diễn phát triển hệ thống 69 3.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ỨNG DỤNG 74 KẾT LUẬN 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Tên thuật ngữ Tên tiếng Anh Tên tiếng việt API Application Programming Interface BGP Basic Graph Pattern DAML Darpa Agent Markup Language GGP Group Graph Pattern IRI Internationnalized Resource Identifier OWL Ontology Web Language Ontology Bản thể học RDF Resource Description Framework RDFS Resource Schema SQL Structured Query Language URI WWW Uniform Resource Locator World Wide Web XML RuleML SWRL SPARQL Class Property Individuals HTML Extensible Markup Language Rule Markup Language Semantic Web Rule Language Description Framework Ngơn ngữ truy vấn RDF Lớp Thuộc tính Các cá thể HyperText Markup Language Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MINH HỌA Hình 1-1: Cấu trúc Semantic Web [1] Hình 1-2: Chia sẻ thể học cho ứng dụng [2] Hình 1-3:Một mơ hình thể học [3] Hình 1-5: Class subClasses Ontology African wildlife 22 Hình 2-1: Cấu trúc máy suy diễn Jena 52 Hình 2-2: Hình ảnh minh họa lớp thể học 54 Hình 2-3: Những thuộc tính đối tƣợng (Object property) 55 Hình 2-4: Mơ tả cá thể 55 Hình 2-5: mô tả phân phối lớp (class) ontology 60 Hình 2-6: Phân cấp lớp individuals 61 Hình 3-1: Project Application_Theis Application_SemanticWeb 64 Hình 3-1-1: Cấu trúc mơ hình giao tiếp ngƣời dùng với hệ thống 65 Hình 3-2: Hình ảnh mơ hình thể học ontology_caytrong.owl 66 Hình 3-3: Mơ tả phân cấp lớp ontology 67 Hình 3-4: Individual Mùa vụ thuộc tính mơ tả cho 68 Hình 3-5: Individual trồng thuộc tính mơ tả cho 68 Hình 3-6: Các thuộc tính đối tƣợng 68 Hình 3-7: Thuộc tính Data Property 69 Hình 3-8: Chức gợi ý trồng theo tiêu chí ngƣời làm vƣờn 70 Hình 3-9: Suy diễn chức yếu tố ánh sáng ƣa thích loại trồng 71 Hình 3-10: Suy diễn chức đƣa dễ gieo, trồng 72 Hình 3-11: Suy luận khó gieo trồng 73 Hình 3-12: Suy diễn trồng phù hợp với mùa xuân 74 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1-1: Các kiểu liệu OWL 20 Bảng 3-1: Những thể (individuals) ontology 66 MỞ ĐẦU Ngày nay, hầu nhƣ thông tin cần thiết mặt đời sống xã hội nhƣ y tế, giáo dục, kinh tế, trị, pháp luật,… dễ dàng tìm thấy mơi trƣờng mạng Internet Ngƣời sử dụng Web tìm thơng tin cách địa URL theo liên kết để tìm tài nguyên mong đợi Với nhu cầu thông tin ngày lớn ngƣời, khả đáp ứng thông tin trở lên thiết Kỹ thuật Web tạo khó khăn việc rút trích, bảo trì phát triển thơng tin Máy tính đƣợc dùng nhƣ thiết bị gửi trả thông tin Chúng truy xuất khả thực cần thiết, chúng hỗ trợ mức giới hạn việc truy xuất xử lý thông tin Kết ngƣời sử dụng phải phải gánh vai trách nhiệm truy cập xử lý thông tin mà cịn rút trích thơng dịch thơng tin Để khắc phục yếu điểm Web khái niệm “Semantic Web” đời Semantic Web mở rộng Web mà thơng tin đƣợc xử lý cách tự động máy tính, làm cho ngƣời máy tính hợp tác với Mơ hình thể học lĩnh vực chuyên môn cấu trúc liệu đƣợc xây dựng cách đơn giản, cô đọng, nhƣng phải đầy đủ Mục tiêu mô tả rõ ràng tri thức lĩnh vực chuyên mơn Suy diễn mơ hình thể học thao tác giúp ta khai thác hiệu thể học này, khơng thực q trình suy diễn thể học có chức nhƣ kho chứa mà Suy diễn quy tắc suy kiến thức mới, kiến thức tiềm ẩn cần thiết dựa kiện đƣợc biết đến trƣớc mang lại hiệu to lớn cho hệ Web ngữ nghĩa Luận văn nghiên cứu suy diễn mô hình thể học cách xây dựng tập quy tắc suy diễn, qua củng cố thêm mơ tả mơ hình thể học lĩnh vực, cuối việc xây dựng ứng dụng sử dụng nghiên cứu cho lý thuyết này, với tên: “Chƣơng trình hỗ trợ cho ngƣời làm vƣờn” Ngoài phần mở đầu kết luận, nội dung luận văn đƣợc chia làm chƣơng, đó: Chương Mơ hình thể học: Trình bày khái niệm đề tài, nhắc lại khái niệm Semantic Web Bản thể học Chƣơng giải đáp câu hỏi nhƣ Semantic Web gì, lợi ích nó, thành phần Semantic Web Đi sâu nghiên cứu Ontology, cấu trúc nó, cách thức xây dựng Ontology Chương Suy diễn mơ hình thể học: Trong chƣơng chúng tơi trình bày nội dung xây dựng tập luật để suy diễn mơ hình ontology với ngôn ngữ RuleML, SWRL SPARQL Cấu trúc hỗ trợ máy suy diễn Jena Framework Ví dụ việc suy diễn mơ hình thể học cụ thể Chương Phát triển ứng dụng thử nghiệm: Xây dựng hệ thống Semantic Web bao gồm việc xây dựng mơ hình thể học (ontology model), Suy diễn mơ hình thể học cách xây dựng tập luật suy diễn cho chức hệ thống Cuối việc tổng kết kết đạt đƣợc mặt hạn chế đề tài, đồng thời phát triển hệ thống tƣơng lai CHƢƠNG MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC Sau chương trả lời câu hỏi sau: - Bản thể học gì, mơ hình thể học gì? Cơng nghệ Semantic Web gì? Phương pháp xây dựng thể học? Ngôn ngữ OWL xây dựng thể học, công cụ hỗ trợ xây dựng thể học nào? 1.1 Giới thiệu Ngày nay, hầu nhƣ thông tin cần thiết mặt đời sống xã hội nhƣ y tế, giáo dục, kinh tế, trị, pháp luật,… dễ dàng tìm thấy mơi trƣờng mạng Internet Ngƣời sử dụng Web tìm thơng tin cách địa URL theo liên kết để tìm tài nguyên mong đợi Với nhu cầu thông tin ngày lớn ngƣời, khả đáp ứng thông tin trở lên thiết Kỹ thuật Web tạo khó khăn việc rút trích, bảo trì phát triển thơng tin Máy tính đƣợc dùng nhƣ thiết bị gửi trả thông tin Chúng truy xuất khả thực cần thiết, chúng hỗ trợ mức giới hạn việc truy xuất xử lý thông tin Kết ngƣời sử dụng phải phải gánh vai trách nhiệm truy cập xử lý thơng tin mà cịn rút trích thơng dịch thơng tin Để khắc phục yếu điểm Web khái niệm “Semantic Web” đời Semantic Web mở rộng Web mà thơng tin đƣợc xử lý cách tự động máy tính, làm cho ngƣời máy tính hợp tác với 26 Tasty plants are plants that are eaten both by herbivores and carnivores 27 1.6 Công cụ hỗ trợ phát triển thể học Một số công cụ phát triển hiệu chỉnh có giá trị việc làm giảm độ phức tạp thời gian dùng cho nhiệm vụ xây dựng ontology Các công cụ nhƣ Kaon, OileEd Protégé [8][10] cung cấp giao diện nhằm giúp đỡ ngƣời sử dụng thực hoạt động u trong q trình phát triển ontology Việc lựa chọn công cụ hiệu chỉnh phù hợp có nhiều khó khăn kiểu ontology có u cầu kinh phí, thời gian, tài nguyên khác Để giúp cho việc giải vƣớng mắc này, Singh & Murshed (2005) đƣa tiêu chuẩn đánh giá công cụ tạo ontology Tiêu chuẩn bao gồm tính năng, khả sử dụng lại, lƣu trữ liệu, mức độ phức tạp, quan hệ, tính lâu bền, độ an toàn, độ chắn, khả học, tính khả dụng, hiệu lực, tính rõ ràng Protégé OntoEditFree [8] đƣợc phát triển Singh & Murshed sử dụng tiêu chuẩn Protégé tảng miễn phí, mã nguồn mở cung cấp cộng đồng ngƣời dùng phát triển với công cụ để xây dựng mơ hình lĩnh vực ứng dụng dựa tri thức với thể học Protégé hỗ trợ OWL, công cụ đƣợc sử dụng rộng rãi lâu Nó cho phép ngƣời sử dụng định nghĩa chỉnh sửa lớp ontology, thuộc tính quan hệ thể sử dụng cấu trúc Các ontology đƣợc đƣa theo định dạng RDF(S), XML Schema Platform protégé cung cấp hai cách mơ hình hóa ontology thông qua Protégé - Frame Protégé – OWL, ngồi có nhiều plugin Chúng ta quan sát cách trực quan thông qua OWL Viz, cho phép quan sát ontology dƣới dạng đồ họa đƣa file ảnh JPEG Ngồi cịn hỗ trợ truy vấn SPARQL 28 CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC Sau chương trả lời câu hỏi sau: - Suy diễn thể học với quy tắc suy diễn nào? - Các ngôn ngữ biểu diễn quy tắc suy diễn mơ hình thể học? - Máy suy diễn hỗ trợ Jena Framework? - Phân tích suy diễn thể học với ví dụ cụ thể? 2.1 Quy tắc suy diễn Hiện ngôn ngữ OWL không hỗ trợ cho việc kết hợp thuộc tính (Property Composition) Lấy ví dụ Ontology lĩnh vực mối quan hệ gia đình ngƣời Các logic mô tả (Description Logic) xác định cá thể A có quan hệ “có (hasUncle)” với cá thể B cần đến hai thành phần thơng tin Thứ nhất, liệu A có quan hệ “có cha mẹ (hasParents)” với cá thể khơng? Và liệu cá thể (cá thể mà A có quan hệ hasParent) liệu có quan hệ anh em trai “hasBrother” với cá thể B hay không? Tập luật hỗ trợ cho khái niệm cho việc tạo quan hệ hasUncle thông qua hai thành phần thông tin Việc xây dựng tập luật suy diễn (inference rules) quan trọng, yếu tố cơng nghệ nhƣ chuẩn cho Web ngữ nghĩa Bởi tập luật làm mở rộng sở liệu Ontology với dạng tri thức có cấu trúc (Structured Knowledge), qua thể đƣợc mạnh mẽ, mềm dẻo, động cho hệ Web ngữ nghĩa Những quy tắc ngữ nghĩa (Semantic rules) công cụ giúp suy diễn hiệu mơ hình thể học Quy tắc ngữ nghĩa dạng biểu diễn tri thức sử dụng thƣờng xuyên đƣợc phân loại theo cấu trúc phân cấp theo cấu trúc nhƣ sau: - Reaction rule: Chứa kiện (Event) dùng để “bẫy” (Trigger) thực thi tập luật hay bẫy điều kiện cần thiết để thực thi hành động mà tập luật định nghĩa, hành động tự thân (Action itself), nhƣ điều kiện trƣớc sau (pre – and post Condition) Một ví dụ điển hình cho Reaction Rule Trigger ngơn ngữ SQL Reaction có thành phần là: + Integrity Constraints (ràng buộc tồn vẹn): Chứa mệnh đề logic Loại tập luật định nghĩa phát biểu tất phát biểu (States) chuyển tiếp hệ thống động rời rạc (Discrete Dynamic System) thành 29 mà chúng đƣợc định nghĩa Ngơn ngữ điển hình cho dạng luật SQL + Derivation Rules: Chứa đựng hay nhiều điều kiện kết luận, chúng đóng vai trị quan trọng cơng thức logic (Logical Formula) Ví dụ cụ thể: “A car us available for rental if is not assigned to any client and is not scheduled for service” Trong quy tắc suy diễn (inference rules) dạng đặc biệt Derivation Rule dành cho Web ngữ nghĩa Tập luật có dạng phát biểu điều kiện (Condition Statement) đặc trƣng dạng mệnh đề if – then mà Antecedent (phần theo trƣớc then) Consequent (phần theo sau then) Thông thƣờng, antecedent sử dụng hay nhiều biến tự (Free Variable) consequent sử dụng biến khai báo Antecedent liên kết không hay nhiều mệnh đề (Clause) Nếu tất mệnh đề antecedent mệnh đề consequent đƣợc suy luận Antecedent rỗng (Emty Antecedent) đƣợc xem Do đó, Consequent phải đƣợc suy luận Consequent rỗng (Empty consequent) đƣợc xem sai Do đó, antecedent khơng đƣợc suy luận 2.2 Ngôn ngữ biểu diễn quy tắc suy diễn Mục đích ngơn ngữ đánh dấu quy tắc cho phép sử dụng lại, trao đổi xuất tập luật Các ngôn ngữ đánh dấu quy tắc khác thành phần cho việc sử dụng tập luật Web hệ thống phân tán khác Chúng cho phép thực thi, xuất bản, giao tiếp tập luật mạng Nói cách khác, ngơn ngữ đánh dấu luật cho phép xác định luật nghiệp vụ (Bussiness Rule) nhƣ modun đơn vị độc lập (Stand alone unit) báo cáo, cho phép xuất trao đổi chúng hệ thống hay công cụ khác Một số ngôn ngữ đánh dấu luật là: RuleML, SWRL 2.2.1 RuleML RuleML (Rule Markup Language) [9] khởi đầu cho việc tạo ngôn ngữ đánh dấu luật hỗ trợ nhiều dạng luật khác ngữ nghĩa khác 30 Tuy nhiên phiên 0.91 RuleML chứa đựng vài giới hạn cho số dạng luật Cụ thể, RuleML chƣa có cú pháp tổng quát cho tập luật dạng Integrity Reaction nhƣ giới thiệu RuleML đƣợc xây dựng mơ hình lập trình logic (Logic Programming Paradigm) logic vị từ (Predicate Logic) Một ví dụ cụ thể diễn tả việc khai báo thuộc tính hasParent thuộc tính hasBrother để cài đặt thuộc tính hasUncle hasParent x1 x2 hasBrothe x2 x3 hasUncle x1 x3 31 Một số thẻ RuleML: + : thẻ dùng để cài đặt luật cụ thể Chứa hai phần + : tƣơng đƣơng với phần then phát biểu if – then + : tƣơng đƣơng với phần then phát biểu if – then + : mệnh đề chứa quan hệ (Relation) đƣợc áp lên biến logic (Logic Argument) + : khai báo quan hệ (thuộc tính) + : khai báo biến logic, nhƣ lập trình logic + : khai báo cá thể (Individual Constant) giống nhƣ tài nguyên RDF 2.2.2 SWRL Dựa tảng RuleML kết hợp với hai ngôn ngữ thành phần OWL OWL – Lite OWL – DL, SWRL [9] kết hợp Antecedent (Body) consequent (head) chứa tập hợp (có thể rỗng) atom Mỗi luật SWRL kéo theo (Implication), có nghĩa tất atom antecedent consequent la Các atom thƣờng xuất dạng: 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 Trong đó: i-object: tƣơng ứng với biến cá thể cá thể OWL d-object: tƣơng ứng với biến liệu giá trị liệu OWL individualvaluedPropertyID „(‟i-object d-object „)‟ : tƣơng ứng với ObjectProperty OWL 32 datavaluedPropertyID „(‟i-object d-object „)‟ : tƣơng ứng với DataTypeProperty OWL sameAs „(‟i-object i-object „)‟ : hai i-object thể cho cá thể, hay biến cá thể differentFrom „(‟i-object i-object „)‟: hai i-object thể cho hai cá thể, hai biến cá thể khác builtIn(r, x, …): phép toán toán học (Mathematics), chuỗi (Strings), thời gian (Date, Time), … đƣợc xây dựng sẵn (1) Namespace: Cú pháp SWRL XML Concrete sử dụng để cài đặt tập luật cho Ontology thông qua phần tử đƣợc namespace nhƣ sau: swrlx: http://www.w3.org/2003/11/swrlx ruleml: http://www.w3.org/2003/11/ruleml owlx: http://www.w3.org/2003/05/owl-xml xsd: http://www.w3.org/2001/XMLSchema (2) Thuộc tính gốc tài liệu OWL cú pháp thể XML (XML Presentation) Content: Thuộc tính swrlx:name tham chiếu đến tên Ontology dựa định danh xsd:anyURI (3) xsd:String Đây phần tử dùng để khai báo biến tập luật Ví dụ: ta khai báo biến x1 nhƣ sau: x1 (4) Content: ( _rlab, owlx:Annotation*, _body, _head) 33 Phần tử dùng để khai báo mệnh đề kéo theo logic antecedent ( _body) consequent ( _head) tập luật Phần tử chứa phần tử nhƣ _rlab, owlx:Annotation, _body, _head (5) Content: Phần tử dùng để khai báo tên định danh luật Ví dụ: (6) Content: (swrlx:atom*) Đây phần tử dùng để định nghĩa phần tử body (consequent) luật Phần tử chứa phần tử swrlx:atom (7) Content: (swrl:atom*) Đây phần tử dùng để định nghĩa phần tử head (antecedent) luật Phần tử chứa phần tử swrlx:atom (8) Content: (owlx:description, swrlx:iObject) classAtom chứa mô tả hay tên cá thể, tên biến Các mơ tả tên lớp mơ tả phức hợp (Description Complex) sử dụng ràng buộc Ví dụ: x1 Khai báo biến x1 có kiểu thực thể thuộc lớp Person 34 Khai báo biến x2 có kiểu thực thể lớp giao (Intersection) hai lớp Một lớp Person, hai lớp có thuộc tính hasParent có giá trị thuộc tính thuộc vào lớp Physician (9) Content: (owlx:datarange, swrlx:dObject) Phần tử dùng để khai báo khoảng giá trị, có tập hợp nguyên tử (Literal) Ví dụ: x1 Khai báo biến x1 có kiểu int 5 5 (10) Khai báo biến x2 có kiểu int nhận hai giá trị 10 Content: (swrlx:iObject, swrlx:iObject) 35 Phần tử dùng để khai báo thuộc tính cá thể (Individual Property) Lƣu ý, OWL không cho phép khai báo thuộc tính phức hợp, thuộc tính có tên thuộc tính Ví dụ: x1 Khai báo quan hệ hasParent hai cá thể x1 đại diện cá thể John (11) (12) Content: (swrlx:iObject, swrlx:dObject) Phần tử dùng để khai báo thuộc tính kiểu liệu (DataValued Property) Lƣu ý OWL không cho phép khai báo thuộc tính phức hợp, thuộc tính có tên thuộc tính Ví dụ: x1 4 Khai báo quan hệ grade x1 biến đại diện liệu kiểu int có giá trị Content: (swrlx:iObject*) Phần tử dùng để xác định cá thể chung cá thể Ví dụ: x1 x2 36 (13) Khai báo biến x1 x2 đại diện cho hai cá thể có tên Clinton Bill_Clinton thực (14) Content: (swrlx:iObject*) Phần tử dùng để xác định cá thể khác Content: (swrlx:dObject*) Phần tử dùng để khai báo sử dụng Builtin đƣợc định nghĩa sẵn thơng qua xsd:anyURI Builtin Ví dụ sau mơ tả trƣờng hợp cài đặt thuộc tính hasUncle cách cài đặt luật thơng qua hai thuộc tính khác hasParent hasBrother Luật đƣợc mơ hình trực quan môi trƣờng soạn thảo Protégé nhƣ sau: hasParent(?x1, ?x2)^ hasBrother(?x2, ?x3) → hasUncle(?x1, ?x3) đƣợc cài đặt SWRL nhƣ sau: x1 x2 x2 x3 37 x1 x3 2.2.3 SPARQL SPARQL [14] ngôn ngữ truy vấn liệu theo định dạnh RDF: SPARQL đƣợc thiết kế để phục vụ cho use – case requirement RDF Với liệu đƣợc thiết kế dƣới dạng TURTLE, ta thực số truy vấn đơn giản sau: - Truy vấn với dòng liệu: Dữ liệu: “SPARQL Tutorial” Truy vấn: SELECT ?title WHERE { “SPARQL Tutorial” } Kết quả: Title “SPARQL Tutorial” Giải thích: truy vấn đƣợc dùng để tìm tiêu đề sách Truy vấn gồm hai phần: SELECT định tên biến hiển thị phần kết quả, mệnh đề WHERE dùng để tìm liệu Trong mệnh đề WHERE lại sơ đồ RDF mà object biến (điều khơng thể có liệu RDF thƣờng) - Truy vấn có nhiều kết quả: Dữ liệu: 38 @prefix foaf: _:a foaf:name “Johnny Lee Outlaw” _:a foaf:mbox _:b foaf:name “Peter Goodguy” _:b foaf:mbox _:c foaf:mbox Truy vấn: PREFIX foaf: SELECT ?name ?mbox WHERE{ ?x foaf:name ?name ?x foaf:mbox ?mbox } Tải FULL (85 trang): https://bit.ly/3XbOrXW Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net Kết quả: name mbox “Johnny Lee Outlaw” “Peter Goodguy” Giải thích: kết truy vấn SPARQL chuỗi giải pháp (solution) tùy vào phù hợp (match) mà mệnh đề WHERE thực hiện, khơng có hay có từ kết cho truy vấn Trong truy vấn này, ta chọn tên (name) địa email (mbox) ngƣời có name mbox (đƣợc xác định với biến x mệnh đề WHERE) - Truy vấn với phần nguyên tố RDF (RDF Literal) Dữ liệu: @prefic dt: @prefix ns: @prefic : @prefic xsd: :x ns:p “cat”@en :y ns:p “42”^^xsd:integer :z ns:p “abc”^^dt:specialDatatype 39 Chú ý rằng: Trong TURTLE “cat”@en có nghĩa “cat” thẻ ngơn ngữ “en” (English) “42”^^xsd:integer giá trị với kiểu liệu http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer Với truy vấn mà liệu có chứa thẻ ngôn ngữ: SELECT ?v WHERE {?v ?p “cat”} khơng có đƣợc kết “cat” khác với “cat” @en Để có đƣợc kết nhƣ ý muốn ta phải viết truy vấn: SELECT ?v WHERE {?v ?p “cat”@en} Khi kết là: Tải FULL (85 trang): https://bit.ly/3XbOrXW Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net v Với truy vấn liệu dạng số integer Số integer đƣợc sử dụng trực tiếp SPARQL coi nhƣ giá trị, với truy vấn: SELECT ?v WHERE {?v ?p 42} thực đƣợc: Kết quả: v Truy vấn với dạng liệu trừu tƣợng Bộ xử lý truy vấn không hiểu giá trị khơng gian liệu, truy vấn xác cần đặt IRI liệu vào mệnh đề WHERE Ví dụ: SELECT ?v WHERE {?v ?p “abc”^^} Kết quả: v 40 - Nút rỗng kết truy vấn Kết truy vấn chứa nút rỗng nút đƣợc ký hiệu dƣới dạng “_:” kèm với nhãn nút Sử dụng nút với nhãn kết nút: Dữ liệu: @prefix foaf: _:a foaf:name “Alice” _:b foaf:name “Bob” Truy vấn: PREFIX foaf: SELECT ?x ?name WHERE {?x foaf:name ?name} Kết quả: x Name _:c “Alice” _:d “Bob” x Name _:r “Alice” _:s “Bob” Ta ý kết không chứa _:a, :_b giống nhƣ liệu mà chứa nút với nhãn Nghĩa nút rỗng - Xây dựng mơ hình RDF SPARQL có vài hình thức truy vấn: truy vấn SELECT dùng để truyền giá trị trả vào biến, truy vấn CONSTRUCT trả mơ hình RDF Dữ liệu: 6814964 ... CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC Sau chương trả lời câu hỏi sau: - Suy diễn thể học với quy tắc suy diễn nào? - Các ngôn ngữ biểu diễn quy tắc suy diễn mơ hình thể học? - Máy suy diễn hỗ... dụ việc suy diễn mơ hình thể học cụ thể Chương Phát triển ứng dụng thử nghiệm: Xây dựng hệ thống Semantic Web bao gồm việc xây dựng mơ hình thể học (ontology model), Suy diễn mơ hình thể học cách... CÔNG CỤ HỖ TRỢ PHÁT TRIỂN BẢN THỂ HỌC 27 CHƢƠNG SUY DIỄN TRÊN MƠ HÌNH BẢN THỂ HỌC 28 2.1 QUY TẮC SUY DIỄN 28 2.2 NGÔN NGỮ BIỂU DIỄN QUY TẮC SUY DIỄN 29 2.2.1 RuleML