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===[http://www.w3.org/TR/rdf-primer/ RDF - 资源描述框架]===
 
===[http://www.w3.org/TR/rdf-primer/ RDF - 资源描述框架]===
  
RDF describes a way of storing data. While "classical" databases are based on tables RDF data consists on triples and only triples. Each triple, called <i>statement</i> consists of
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RDF是一种描述数据存储的方法,与基于表格的经典数据库不同,RDF数据由三元组组成,被称之为<i>语句</i>(<i>statement</i>)的三元组组成方式是:
<pre>subject - predicate - object</pre>
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The <i>subject</i> is a resource, the <i>predicate</i> is a relation, and the <i>object</i> is either another resource or a literal value.
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<pre>主语(subject) -谓语(predicate) - 对象(object)</pre>
A <i>literal</i> can be a string, integer, double, or any other type defined by [http://www.w3.org/TR/2004/REC-xmlschema-2-20041028/datatypes.html XML Schema], and it is even possible to define custom literal types.
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<i>主语(subject)</i>是一个资源,<i>谓语(predicate)</i> 是一个关系,<i>对象(object)</i>可以是另外的资源或者一个值。这个<i></i>的数据类型可以是字符串、整数、双精度浮点数或者是在 [http://www.w3.org/TR/2004/REC-xmlschema-2-20041028/datatypes.html XML Schema]中定义的类型,甚至可以是自定义的数据类型。
Thus RDF can represent statements such as "Mary - is mother of - Carl", or "Mary - was born on - 1970-02-23". These are statements about things, hence RDF is a good technology for ''元数据''
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那么关于事物(Thing)的RDF数据可以表现为如下语句:"Mary - is mother of - Carl" 或者"Mary - was born on - 1970-02-23"。
  
To reduce ambiguity, resources and relations need to be uniquely identified; for example, in statement above, to identify a particular "Mary", and also to distinguish the maternal relationship from "Baghdad - is mother of - all battles".
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为了降低表达上的模糊,资源和关系必须是唯一标识。例如,在上面的语句中,确定了一个特定的“Mary”,用以区分和“Baghdad – is mother of all battles” 的不同。
Since RDF was born as a web technology all resources and relations are identified by a ''URI'', [http://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_Resource_Identifier Uniform Resource Identifier]. (Hence they have a namespace often ending in a <i>#</i> and a name. Typically abbreviation such as <i>foo:bar</i> are used.) Thus, a dataset in RDF is basically a graph where resources are the nodes, predicates the links, and literals act as leaves.
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自RDF做为一个Web技术诞生以来,所有的资源和关系都是用''URI''[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9F%E4%B8%80%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%A0%87%E5%BF%97%E7%AC%A6 统一资源标识符])进行标识。(他们的命名空间经常用 <i>#</i>和一个名字结束,典型的用法是缩写为<i>foo:bar</i> ),因此一个RDF数据集基本上是一个graph ,资源(主语)是节点,关系(谓语)是连接,值是叶子。
  
RDF defines one important default property: <i>rdf:type</i> which allows to assign a type to a resource.
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RDF定义了一个重要的默认属性 <i>rdf:type</i> ,通过这个属性指定资源的类型。
  
 
===[http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ RDFS - RDF Schema]===
 
===[http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ RDFS - RDF Schema]===
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* [http://www.semanticdesktop.org/ontologies/nid3/ NID3 - The Nepomuk ID3 Ontology] 描述音频的元数据
 
* [http://www.semanticdesktop.org/ontologies/nid3/ NID3 - The Nepomuk ID3 Ontology] 描述音频的元数据
  
===[http://xesam.org/main/XesamOntology90 Xesam - 桌面文件的元数据本体] ''因NIE而废除''===
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===[http://xesam.org/main/XesamOntology90 Xesam - 桌面文件的元数据本体] ''因采用NIE而过时''===
  
Xesam is an ontology that has been developed in regards to desktop file indexing tools such as Strigi. It tries to define classes/types and properties for most of the metadata that occurs in files on the desktop. Simple examples include id3 tags or image size or even email data such as sender or recipient.
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Xesam是一个应用于strigi 索引桌面文件而开发出来的本体,它试图对桌面应用的大多数文件类型元数据定义类/类型和属性。简单的例子如id3标签或图像大小,或如发信人和收信任等电子邮件数据,在KDE桌面系统上strigi对文件元数据的检索结果使用Xesam定义的类和属性等数据保存在Nepomuk数据仓库内。
File Metadata indexed by Strigi on the KDE desktop is stored in the Nepomuk repository using Xesam classes and properties.
 
  
 
===[http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ SPARQL - RDF查询语言]===
 
===[http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ SPARQL - RDF查询语言]===
  
SPARQL is what we use to query the RDF repository. Its syntax has been designed close to SQL but since it is quite young it is by far not as powerful yet.
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我们用SPARQL 查询RDF 数据库,它的语句格式被设计成近似SQL,但因为它迄今为止十分年轻,所以还不是很强大。
  
Anyway, this is how a simple query that retrieves the mother of Carl looks like:
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尽管这样,搜索“the mother of carl”这样简单的查询大致如下:
  
 
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或者如果我们把NRL算进来:
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或者如果采用NRL :
  
 
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A very valuable piece of documentation is the [http://www.dajobe.org/2005/04-sparql/SPARQLreference-1.8.pdf SPARQL quick reference].
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[http://www.dajobe.org/2005/04-sparql/SPARQLreference-1.8.pdf SPARQL quick reference]是一份非常有价值的文档。
  
===其他/定制本体===
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===其他本体/定制本体===
  
The ontologies mentioned here form the basis of the data in Nepomuk bu they cannot describe every aspect necessary. If you want to store your own data in Nepomuk and link it with other information it is recommended to follow the following process:
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这里所说的本体是Nepomuk数据的基本形式,但他们不能满足各方面的需求,如果你想在Nepomuk中存储你自己的数据并且和其他信息联系起来,建议按照以下过程来做:
  
* Check if existing standard ontologies provide the classes and properties you need (or some of them).  Many, including NRL and NAO, reside at http://www.semanticdesktop.org/ontologies/.
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* http://www.semanticdesktop.org/ontologies/ 中检查现有的标准本体中是否提供你所需要(或部分需要)的类和属性,这个网址中有很多标准本体,包括 NRL 和 NAO
* If not, contact [http://sourceforge.net/apps/trac/oscaf/wiki the Oscaf project] with what you need to get help with the discussions and development
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* 如果没有,联系 [http://sourceforge.net/apps/trac/oscaf/wiki the Oscaf project] 中与你需要获得的帮助相关的讨论组和开发组
* If that does not help either, start your own ontology and if possible propose it as a standard with Oscaf.
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* 如果你的需求还不能得到解决,那就开始开发你自己的本体,可能的话建议将其作为Oscaf标准本体。

Latest revision as of 13:35, 23 June 2013


Nepomuk的资源描述框架(RDF)和本体(Ontologies)
Tutorial Series   [[../|Nepomuk]]
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What's Next   [[../ResourceGenerator|Using the Nepomuk Resource Class Generator]],[[../DataLayout|Nepomuk的数据布局]]
Further Reading   [[../Resources|Resource Handling with Nepomuk]],

[[../AdvancedQueries|Advanced Queries with SPARQL]], Sebastian Trueg的Nepomuk博客

Nepomuk的资源描述框架(RDF)和本体(Ontologies)

这个指南基于 Sebastian Trueg 的博文 Nepomuk Appendix A - RDF for Dummies in a Nutshell

在这儿讨论的所有本体随同 kdebase-runtime 一起安装,因此这些本体总是存在于 Nepomuk 数据仓库中,另外,他们的资源 URI 可以通过 Soprano::Vocabulary namespace (NIE 除外,它可以简单的使用 Soprano 的 onto2vocabularyclass 建立。)

RDF - 资源描述框架

RDF是一种描述数据存储的方法,与基于表格的经典数据库不同,RDF数据由三元组组成,被称之为语句statement)的三元组组成方式是:

主语(subject) -谓语(predicate) - 对象(object)

主语(subject)是一个资源,谓语(predicate) 是一个关系,对象(object)可以是另外的资源或者一个值。这个的数据类型可以是字符串、整数、双精度浮点数或者是在 XML Schema中定义的类型,甚至可以是自定义的数据类型。

那么关于事物(Thing)的RDF数据可以表现为如下语句:"Mary - is mother of - Carl" 或者"Mary - was born on - 1970-02-23"。

为了降低表达上的模糊,资源和关系必须是唯一标识。例如,在上面的语句中,确定了一个特定的“Mary”,用以区分和“Baghdad – is mother of – all battles” 的不同。 自RDF做为一个Web技术诞生以来,所有的资源和关系都是用URI统一资源标识符)进行标识。(他们的命名空间经常用 #和一个名字结束,典型的用法是缩写为foo:bar ),因此一个RDF数据集基本上是一个graph ,资源(主语)是节点,关系(谓语)是连接,值是叶子。

RDF定义了一个重要的默认属性 rdf:type ,通过这个属性指定资源的类型。

RDFS - RDF Schema

RDFS扩展了RDF,定义了一个资源和属性的集合,这个扩展基本上允许定义Ontology(本体)。RDFS不但定义了两个重要的类rdfs:Resourcerdfs:Class 用来引入实例和类型的区别,而且定义了属性的层次结构:rdfs:subClassofrdfs:subPropertyofrdfs:domainrdfs:range 指定属性的细节。

这些扩展允许建立新类和属性,与面向对象编程非常类似,例如:

@PREFIX foo: <http://foo.bar/types#>

foo:Human rdf:type rdfs:Class . //Human的类型是类
foo:Woman rdf:type rdfs:Class .  //Woman 的类型是类
foo:Woman rdfs:subClassOf foo:Human .  //Woman类是Human类的子类

foo:isMotherOf rdf:type rdf:Property . // isMotherof 的类型是属性
foo:isMotherOf rdfs:domain foo:Woman . // isMotherof 隶属Woman域
foo:isMotherOf rdfs:range foo:Human . // isMotherof 用于Human范围

foo:Mary rdf:type foo:Woman .  // Mary的类型是 Woman
foo:Mary foo:isMotherOf foo:Carl .  //一个Thing的三元语句描述

这是一个如何使用RDFS定义一个本体的简单例子(使用Turtle 语言)。在RDFS中最后两个重要的谓语(关系)是 rdfs:label and rdfs:comment ,为任意资源定义可读性标签和注释。

NRL:Nepomuk 表示语言(Nepomuk Representation Language)

Nepomuk开发NRL是为了扩展RDFS。对于NRL,我不准备详细解释它的一切,但我会就目前KDE而言非常重要的信息进行解释。

NRL最为重要的改变是从三元组描述到四"元组"描述的改变,第四个参数是已定义(存储)的用语句描述的graph(可能为空),这个graph (在Soprano中称为 context) 是这样一种资源,它可以对描述语句进行分组,允许对描述语句组进行追加。NRL定义了一组 graph(context)类型,其中很重要的是:nrl:InstanceBasenrl:Ontology。第一个定义了graph 包含的实例,第二个,你猜对了,它定义了包含类型和谓语的graphs。

为了使之更加清楚,我们用NRL扩展上面的例子:

@PREFIX foo: <http://foo.bar/types#>

foo:graph1 rdf:type nrl:Ontology .  // 资源foo:graph1的类型是本体
foo:graph2 rdf:type nrl:InstanceBase . // 资源foo:graph2的类型是基础实例

foo:Human rdf:type rdfs:Class foo:graph1. // 资源foo:Human类型是类,是本体 
foo:Woman rdf:type rdfs:Class foo:graph1. // 资源foo:Woman类型是类,是本体
foo:Woman rdfs:subClassOf foo:Human foo:graph1 . //资源foot:Woman是foo:Human的子类,是个本体

foo:isMotherOf rdf:type rdf:Property foo:graph1 . // 资源foo:isMotherOf的类型是属性,是个本体
foo:isMotherOf rdfs:domain foo:Woman foo:graph1 . // 资源foo:isMotherOf的作用域为foo:Woman,是个本体
foo:isMotherOf rdfs:range foo:Human foo:graph1 . // 资源foo:isMotherOf的范围是foo:Human,是个本体

foo:Mary rdf:type foo:Woman foo:graph2 . //资源Mary的类型为foo:Woman,是一个基础实例
foo:Mary foo:isMotherOf foo:Carl foo:graph2 . //资源Mary和资源foo:Carl是foo:isMotherOf的关系,是一个基础实例

但是,上述例子不能展现实体和本体的所有区别

NAO:Nepomuk 标注本体(Nepomuk Annotation Ontology)

你在KDE已经遇到过的由NAO定义的资源类型和属性是:nao:Tagnao:rating 。其实NAO也定义了 nao:created 属性,它为资源 (在下面的例子里是一个graph)分配一个 xls:dateTime 类型数据。 当一些信息被加入到Nepomuk库时,我们用这个方法存储相关信息。

foo:graph1 nao:created "2008-02-12T14:43.022Z"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime> .

NIE — Nepomuk 信息元素本体(Nepomuk Information Element)

NIE 本体描述桌面资源文件像文件,文件夹,电子邮件,联系人,即时消息等等,它在文件索引系统诸如 Strigi 或者 tracker中用于描述提取的元数据。

Xesam - 桌面文件的元数据本体 因采用NIE而过时

Xesam是一个应用于strigi 索引桌面文件而开发出来的本体,它试图对桌面应用的大多数文件类型元数据定义类/类型和属性。简单的例子如id3标签或图像大小,或如发信人和收信任等电子邮件数据,在KDE桌面系统上strigi对文件元数据的检索结果使用Xesam定义的类和属性等数据保存在Nepomuk数据仓库内。

SPARQL - RDF查询语言

我们用SPARQL 查询RDF 数据库,它的语句格式被设计成近似SQL,但因为它迄今为止十分年轻,所以还不是很强大。

尽管这样,搜索“the mother of carl”这样简单的查询大致如下:

prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
prefix foo: <http://foo.bar/types#>

select ?r where { ?r foo:isMotherOf foo:Carl . }

或者如果采用NRL :

prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
prefix foo: <http://foo.bar/types#>
prefix nrl: <http://semanticdesktop.org/ontologies/2007/08/15/nrl#>

select ?r where { graph ?g { ?r foo:isMotherOf foo:Carl . } . ?g rdf:type nrl:InstanceBase . }

SPARQL quick reference是一份非常有价值的文档。

其他本体/定制本体

这里所说的本体是Nepomuk数据的基本形式,但他们不能满足各方面的需求,如果你想在Nepomuk中存储你自己的数据并且和其他信息联系起来,建议按照以下过程来做:

  • http://www.semanticdesktop.org/ontologies/ 中检查现有的标准本体中是否提供你所需要(或部分需要)的类和属性,这个网址中有很多标准本体,包括 NRL 和 NAO
  • 如果没有,联系 the Oscaf project 中与你需要获得的帮助相关的讨论组和开发组
  • 如果你的需求还不能得到解决,那就开始开发你自己的本体,可能的话建议将其作为Oscaf标准本体。

This page was last edited on 23 June 2013, at 13:35. Content is available under Creative Commons License SA 4.0 unless otherwise noted.