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:
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:
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:
Oracle RDF Data Model – плагин Protege, который позволяет использовать Protege как фронт-енд (front-end) 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.
3 комментария к этой записи
Оставить комментарий
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.
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.
Подскажите как правильно настроить датамастер ,может есть на русском описание инсталяции?