Несколько полезных плагинов для редактора онтологий Protégé

Функциональность редактора онтологий Protege(см. заметку) может быть расширена путем добавления плагинов.

Плагины к Protege можно разрабатывать самому, а можно воспользоваться одним из представленных ниже:

TGVizTab – плагин Protege, который позволяет визуализировать содержимое онтологии с помощью java библитеки TouchGraph. TGViz выводит графическое представление объектов, экземпляров и связей между объектами с возможностью контроля глубины вывода.

Вид онтологии в Protege, визуализированной с помощью TGViz:


Вид онтологии в редакторе Protege

Рекомендую для пользования!

Jambalaya — Еще один визуализатор содержимого онтологий. Среди полезных особенностей отмечу возможность редактирования визуализированных элементов онтологии (классов, свойств и т.п.).

Вид онтологии в Protege, визуализированной с помощью Jambalaya:

Вид онтологии

String Search — плагин Protege, позволяющий осуществлять бесконтекстный поиск по онтологиям Protege.

Поиск можно проводить по классам, экземплярам, свойствам и их значениям.

Поисковый интерфейс String Search представлен ниже:

Вид окна поиск StringSearch

Oracle RDF Data Model – плагин Protege, который позволяет использовать Protege как фронт-енд (frontend) для ORACLE SPATIAL (Хранилище RDF данных в ORACLE). C помощью данного плагина можно читать/записывать RDF данные в/из ORACLE SPATIAL.

Плагин к сожалению не предназначен для промышленного использования, так как может работать только с предопределенной разработчиком плагина онтологией.

DataMaster — плагин для импорта в Protege схем и данных из реляционных СУБД через JDBC/ODBC.

Protege2Jena – Импорт/экспорт онтологий Protege из/в хранилище Jena.

Protege2Joseki — Импорт/экспорт онтологий Protege из/в Joseki RDF Server.

С полным списком плагинов для редактора онтологий Protege можно познакомиться здесь.


Понравилась статья? Поделитесь с друзьями!


4 Responses to Несколько полезных плагинов для редактора онтологий Protégé

  1. mellon:

    JDBC/ODBC — мост может загубить все приложение. В случае с большими распределенными БД, такими как ORACLE лучше всего использовать сетевой драйвер (3-й тип JDBC-драйвера), таким образом, возникает необходимость в поиске более производительного решения при промышленной эксплуатации приложения. 💡

  2. Обычно DataMaster используется единожды для преобразования онтологии в базу данных или наоборот.

    Для реализации многократного преобразования из онтологии в базу данных или обратно нужно использовать маппинг, например, через ORM.
    Опять же подчеркиваю, речь идет о реализации свойство-центричной модели представления знаний. при реализации логического подхода через дескриптивные логики ORM будет не просто применить.

  3. oleg:

    Подскажите как правильно настроить датамастер ,может есть на русском описание инсталяции?

  4. I.Yu.:

    Отличный у Вас блог, спасибо!!!

    Какие решения Вы посоветуете для создаваемого веб-сайта университетского репозитория?
    Задачи:
    1. получить максимальную «прозрачность» для поисковых систем (и, соответственно, цитируемость размещённых в репозитории научных работ/статей/документов)
    2. реализовать онтологический подход
    3. создать удобный интерфейс, быструю загрузку и поиск по БД

    Примеры он-лайн репозиториев, — здесь:
    http://roarmap.eprints.org/
    http://maps.repository66.org/
    http://www.opendoar.org/

    Заранее благодарен!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *


Ответить с помощью ВКонтакте: