​​​​​​​​​​​​​​​​​​​摘要:本文介绍了 Jena 的推理子系统,并构建了一个简单的 RDF 图。基于该 RDF 图,我们搭建了一个 Jena 推理引擎,并进行自动化推理。

本文分享自华为云社区《知识推理之基于jena的知识推理(三)》,作者:北纬 30 度 。

 

Jena 推理子系统旨在允许将一系列推理引擎或推理器插入 Jena。这些引擎用于派生从一些基本 RDF 以及任何可选的本体信息中获得 RDF 断言,以及与推理器关联的公理和规则。此机制的主要用途是支持使用 RDFS 和 OWL 等语言,这些语言允许从实例数据和类描述中推断出额外的事实。该机制的设计十分通用,它包括一个通用规则引擎,可用于许多 RDF 处理或转换任务。

 

应用程序通常通过使用 ModelFactory 将数据集与某个推理器关联以创建新模型来访问推理机。对创建的模型的查询不仅将返回原始数据中存在的语句,而且还将返回使用推理器实现的规则或其他推理机制从数据中导出的其他语句。

 

可用的推理 Jena 分布中包括许多预定义的推理:

 

传递推理器:提供存储和遍历类和属性格的支持。这仅实现了 rdfs:subPropertyOf 和 rdfs:subClassOf 的传递和反身属性。

 

RDFS 规则推理器:实现 RDFS 要求的可配置子集。

 

OWL、OWL Mini、OWL 微推理器:一组有用但不完整的 OWL/Full language 的 OWL/Lite 子集的实现。

 

通用规则推理器:基于规则的推理器,支持用户定义的规则。支持正向链接、表反向链接和混合执行策略。

构建 RDF 图

jena 的 org.apache.jena.rdf.model 包用于创建和操作 RDF 图的类和接口。其中 ModelFactory 提供了创建标准 RDF Model 的方法。

 

下面的例子展示了如何构建一个 RDF 图

  Model onlineModel = ModelFactory.createDefaultModel();
		String prefix = "http://www.example.org/mingjiao#";
		
		Resource mingjiao = onlineModel.createResource(prefix + "mingjiao");
		Resource zhangwuji = onlineModel.createResource(prefix + "zhangwuji");
		Resource weifuwang = onlineModel.createResource(prefix + "weifuwang");
		Resource baimeiyingwang = onlineModel.createResource(prefix + "baimeiyingwang");
		
		Property zhizhang = onlineModel.createProperty(prefix + "zhizhang");
		Property leader = onlineModel.createProperty(prefix + "leader");
		Property shuyu = onlineModel.createProperty(prefix + "shuyu");
		
		onlineModel.add(zhangwuji, zhizhang, mingjiao);
		onlineModel.add(zhangwuji, shuyu, mingjiao);
		onlineModel.add(weifuwang, leader, zhangwuji);
		
		PrintUtil.registerPrefix("", prefix);
		
		StmtIterator i = onlineModel.listStatements(null, null, (RDFNode)null);
		System.out.println("推理前");
		while (i.hasNext()) {
			System.out.println('-' + PrintUtil.print(i.nextStatement()));
		}

output:
-(:baimeiyingwang :leader :zhangwuji)
-(:zhangwuji :zhizhang :mingjiao)
-(:weifuwang :leader :zhangwuji)

首先,通过 ModelFactory 创建标准 RDF Model。

 

其次,利用 Resource、Property 分别创建 RDF 图中的资源,和属性。这里我们创建了明教、张无忌、韦幅王、白眉鹰王四个资源,以及执掌、上级领导、属于三个属性。

 

最后,将资源和属性组成三元组添加到 RDF 图中。如<张无忌,执掌,明教>。

搭建 jena 推理引擎

jena 包含一个通用规则引擎,它的 inference 子系统用于实现推理的功能。用户可以基于 jena 推理引擎实现简单规则推理,也可以自定义推理规则。jena 推理引擎可以从已有的数据信息和类描述中推理出额外的事实。下面是基于 RDF 图的推理例程:

String rules = "[rule: (?p :zhizhang ?c)(?a :leader ?p) -> (?a :shuyu ?c)]";
		Reasoner reasoner = new GenericRuleReasoner(Rule.parseRules(rules));
		InfModel inf = ModelFactory.createInfModel(reasoner, onlineModel);
		Iterator list = inf.listStatements(null, null, (RDFNode)null);
		System.out.println("推理后");
		while (list.hasNext()) {
		    System.out.println(" - " + PrintUtil.print(list.next()));
		}

output:
- (:baimeiyingwang :shuyu :mingjiao)
 - (:weifuwang :shuyu :mingjiao)
 - (:baimeiyingwang :leader :zhangwuji)
 - (:zhangwuji :zhizhang :mingjiao)
 - (:weifuwang :leader :zhangwuji)

我们基于构建的 RDF 图定义了一条规则:"[rule:(?p :zhizhang ?c)(?a :leader ?p) -> (?a :shuyu ?c)]"其含义是若 A 执掌明教,且他是 B 的领导,那么 B 属于明教。有了 RDF 图模型和规则,我们通过创建 InfModel 将二者绑定在一起,InfModel 会依据我们定义的规则,利用 RDF 图中已有的资源和属性进行推理,进而得到新的事实。如上例中,通过推理得到了<韦幅王,属于,明教>和<白眉鹰王,属于,明教>两个新的事实。

 

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