[英]Punning Inference seems not working in graphdb
我在GraphDB的存储库中加载了以下语句:
@prefix foo: <http://fopo.com#> .
@prefix bar: <http://dd.com#> .
foo:Car a owl:Class .
foo:Animal a owl:Class ;
owl:disjointWith foo:Car .
foo:isEndangered a owl:ObjectProperty ;
rdf:domain foo:Animal ;
rdf:range bar:SomeSpecies .
foo:Ape a owl:Class ;
foo:isEndangered bar:SomeSpecies .
如果我没有错,因为OWL2引入了双关语 (即,对于个人进行元模型使用类的相同IRI),应该推断出以下语句:
foo:Ape a foo:Animal .
但它不会发生。 我没有运气也尝试了不同的存储库设置。
有没有办法得到那种推论或我做错了什么?
您应该只替换此语句:
foo:isEndangered rdf:domain foo:Animal .
有了这个:
foo:isEndangered rdfs:domain foo:Animal .
更换后, foo:Ape a foo:Animal
应该推断foo:Ape a foo:Animal
:
在SPARQL模式下,请确保>>
图标中的第二个>
未点缀,否则单击图标。
它适用于我在RDFS和OWL-Max规则集下,我还没有检查过其他规则集。
正如@Ignazio所说,OWL 2 DL的惩罚不会给予推论,但是惩罚的目的恰恰相反。 OWL 2 DL惩罚允许实体同时成为类和个体而不考虑本体不一致(即充满推论)或无效。
OWL双打只是RDF(S) 自由度的一小部分:
RDFS不会将Universe划分为不相似的类,属性和个体。 宇宙中的任何东西都可以用作类或属性,或两者兼有,同时保持其作为个体的状态,可以在类中并具有属性。 因此,RDFS允许包含其他类,属性类,类属性等的类。
实际上,您需要的推断由rdfs2
RDFS蕴涵模式授予。
我希望下面的助记符表会有所帮助。 它显示RDFS词汇表中提到的哪个术语是哪个前缀。
+--------------------+----------------+
| rdfs: | rdf: |
+--------------------+----------------+
| Classes |
+--------------------+----------------+
| rdfs:Resource | rdf:Property |
| rdfs:Class | rdf:langString |
| rdfs:Literal | rdf:HTML |
| rdfs:Datatype | rdf:XMLLiteral |
+--------------------+----------------+
| Properties |
+--------------------+----------------+
| rdfs:range | rdf:type |
| rdfs:domain | |
| rdfs:subClassOf | |
| rdfs:subPropertyOf | |
| rdfs:label | |
| rdfs:comment | |
+--------------------+----------------+
| Other Vocabulary |
+--------------------+----------------+
| rdfs:Container | rdf:Bag |
| rdfs:member | rdf:Seq |
| rdfs:seeAlso | rdf:Alt |
| rdfs:isdDefinedBy | rdf:List |
| | rdf:first |
| | rdf:rest |
| | rdf:nil |
| | rdf:_1 |
| | rdf:Statement |
| | rdf:subject |
| | rdf:predicate |
| | rdf:object |
| | rdf:value |
+--------------------+----------------+
PS即使您不需要推断您需要的陈述,这也不是错误 :
例如,虽然RDF词汇表可以声明
author
属性用于指示作为Person
类实例的资源,但它没有说明应用程序在处理该范围信息时是否应该或如何操作。 不同的应用程序将以不同的方式使用此信息。 例如,数据检查工具可能使用它来帮助发现某些数据集中的错误,交互式编辑器可能会建议适当的值,而推理应用程序可能会使用它来从实例数据中推断出其他信息。
:-)
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