Cơ bản, RDF Schema là một hệ thống kiểu đơn giản cho RDF. Nĩ cung cấp một cơ cấu để xác định các thuộc tính cĩ miền giá trị cụ thể và các lớp tài nguyên để
chúng ta áp dụng cho những thuộc tính này.
Mơ hình cơ bản ban đầu trong RDF Schema là các định nghĩa lớp và lớp con (class & subclass), thuộc tính và thuộc tính con (property & subproperty), domain và range của các statement - để giới hạn các kết hợp cĩ thể cĩ giữa các lớp và thuộc tính, và các trình bày kiểu (để khai báo một tài nguyên như một thực thể của một lớp cụ thể). Ban đầu, chúng ta cĩ thể xây dựng một lược đồ (schema) cho một miền giá trị
cụ thể. Ví dụ, chúng ta cĩ thể khai báo 2 lớp tài nguyên Person và Webpage và 2 thuộc tính name và phone cĩ miền giá trịPerson và phạm vi literal.
Chúng ta cĩ thể dùng lược đồ này để xác định tài nguyên http://www.w3c.org/ là một thực thể Webpage và tài nguyên nặc danh (anonymous resource) là một thực thể của
Person. Ngồi ra, điều này sẽ giải thích cũng như kiểm định giá trị đối với dữ liệu RDF.
RDF Schema khá đơn giản so với các ngơn ngữ biểu diễn tri thức khác. RDF Schema cũng khơng cung cấp chính xác ngữ nghĩa (semantic). Tuy nhiên, sự bỏ sĩt này một phần là do cĩ chủ ý. W3C thấy trước và chủ trương mở rộng xa hơn đối với RDF Schema.
Do đặc tả RDF Schema cũng là một kiểu metadata, chúng ta cĩ thể dùng RDF
để mã hĩa chúng. Điều này chính xác với những gì thể hiện trong đặc tả RDF Schema document. Hơn thế nữa, đặc tả cung cấp một RDF Schema document để xác định các thuộc tính và các lớp được mơ tả. Ví dụ:
Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu và xây dựng ứng dụng với
29
<rdf:RDF xml:lang="en"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/TR/1999/PR-rdf-schema-19990303#"> <rdfs:Class rdf:ID="Person">
<rdfs:comment>The class of people.</rdfs:comment> <rdfs:subClassOf
rdf:resource="http://www.classtypes.org/useful_classes#Animal"/> </rdfs:Class>
<rdf:Property ID="maritalStatus">
<rdfs:range rdf:resource="#MaritalStatus"/> <rdfs:domain rdf:resource="#Person"/> </rdf:Property>
<rdf:Property ID="ssn">
<rdfs:comment>Social Security Number</rdfs:comment> <rdfs:range
rdf:resource="http://www.datatypes.org/useful_types#Integer"/> <rdfs:domain rdf:resource="#Person"/>
</rdf:Property>
<rdf:Property ID="age"> <rdfs:range rdf:resource="http://www.datatypes.org/useful_types#Integer"/> <rdfs:domain rdf:resource="#Person"/> </rdf:Property> <rdfs:Class rdf:ID="MaritalStatus"/> <MaritalStatus rdf:ID="Married"/> <MaritalStatus rdf:ID="Divorced"/> <MaritalStatus rdf:ID="Single"/> <MaritalStatus rdf:ID="Widowed"/> </rdf:RDF>
Trong ví dụ này, Person là một lớp với mơ tả về người. Person là lớp con của lớp Animal (động vật). Một Person cĩ một thuộc tính age (tuổi). Giá trị của age là
Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu và xây dựng ứng dụng với
30
kiểu integer. Một Person cũng cĩ một thuộc tính ssn (Social Sercurity Number - số an ninh xã hội). Giá trị của ssn là kiểu integer. Tình trạng marital (hơn nhân) của Person là một trong những tình trạng: Married (lập gia đình), Divorced (ly dị), Single (độc thân), Widowed (gĩa).
Chúng ta sử dụng hằng số để định nghĩa thuộc tính maritalStatus và lớp MaritalStatus. Sau đĩ, chúng ta dùng rdfs:range để chỉ rằng một thuộc tính maritalStatus chỉ cĩ ý nghĩa khi nĩ cĩ giá trị là một thực thể của lớp MaritalStatus. Schema (giản đồ) định nghĩa số lượng các thực thể của lớp này.
XML và RDF cĩ những hình thức, mục đích, và vai trị trong viễn cảnh Semantic Web khác nhau, XML hướng đến cung cấp một cú pháp dễ sử dụng cho dữ
liệu Web. Với nĩ, chúng ta cĩ thể mã hĩa tất cả các kiểu dữ liệu và dùng chúng để
trao đổi giữa các máy tính, sử dụng XML Schema để tạo ra luật cho cấu trúc dữ liệu. Vì vậy XML trở thành ngơn ngữ nền tảng cho Semantic Web. Ngày nay nhiều kỹ
thuật sử dụng XML làm cú pháp thiết yếu.
XML khơng giải thích trước về dữ liệu, vì vậy nĩ khơng đĩng gĩp nhiều về
khía cạnh ngữ nghĩa (semantic) của Semantic Web. RDF cung cấp một mơ hình chuẩn để mơ tả các dữ kiện về tài nguyên Web, cung cấp một số giải thích về dữ liệu. RDF Schema mở rộng những giải thích này thêm.
Tuy nhiên, để thực sự nhận biết được viễn cảnh Semantic Web, ta cần cĩ thêm nhiều ngữ nghĩa về dữ liệu, những sự mở rộng & phát triển cao hơn là cần thiết. Thực sựđã cĩ nhiều bước tiến triển theo khuynh hướng này - ví dụ, ngơn ngữ DAML+OIL (DARPA Agent Markup Language + Ontology Inference Layer) thêm các mơ hình nguyên thủy (modeling primitive) mới và ngữ nghĩa hình thức (formal semantic) đối với RDF Schema.
Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu và xây dựng ứng dụng với
31