Обновление перевода стандарта W3C SPARQL.

Ув.  читатели  сайта SHCHERBAK.NET, в переводе стандарта языка SPARQL исправден ряд ошибок как синтаксических, так и смысловых.

Обязательное обновление!

Кроме того, в переводе по рекомендации Павла Клинова заменен термин «пустая вершина» на «безымянную вершину».

PS. Это не последняя версия перевода, это скорее предпоследний релиз-кандидат перевода. Кроме того, ожидается в ближайшем будущем исправление ошибок и в других моих переводах. Следите за обновлениями!

Язык запросов SPARQL для RDF [перевод рекомендации W3C]

На странице переводов стал доступен перевод рекомендации W3C «Язык запросов SPARQL для RDF».

Таким образом, читатели SHCHERBAK.NET, могут получить доступ к важной подборке переводов нормативных документов W3C, а именно к рекомендациями RDFa, SPARQL, SPARQL PROTOCOL и черновику рекомендации OWL 2.
Read the rest of this entry »

104 страницы формата A4 осталось привести в соответствие с требованиями W3C к переводам,

и перевод спецификации  W3C  Sparql будет доступен читателям SHCHERBAK.NET.

Перевод cтандарта W3C «Протокол SPARQL для RDF»

Итак,  рекомендация W3C SPARQL Protocol for RDF переведена на русский язык.

С чем и поздравляю всех читателей сайта SHCHERBAK.NET.

Перевод доступен, как и несколько других, на странице переводов!

Подготовка к публикации этого перевода заняла много больше времени, чем я предполагал.

Перевод SPARQL  готов, но его публикация немного задерживается…

P.S. Ув. читатели SHCHERBAK.NET, которые мне обещали замечания к переводам, очень жду.

Ув. читатели SHCHERBAK.NET, вашему вниманию предлагаются материалы статьи «Semantic Web как новая модель информационного пространства Интернет» авторов  Ф.И. Андон, И.Ю. Гришановой и В.А. Резниченко.

В этой статье описаны базовые концепции и архитектура Semantic Web, а также положение дел по разработке данного проекта по состоянию на конец 2007 года. Выделены проблемы, которые стоят перед мировым сообществом для дальнейшего развития Semantic Web.

Полную версию статьи читаем здесь !

Щербак Сергей: Статья мне очень понравилась и я ее особенно рекомендую тем, кто хочет максимально быстро погрузится в  мир семантического веба (обязательна для прочтения).

От имени читателей SHCHERBAK.NET хочу выразить благодарность  Ирине Гришановой за предоставление материалов интересной статьи!

Данное рассуждение было навеяно комментарием к заметке, посвященной реализации хранилища триплетов, поверх СУБД  Postgress – OWLgress’ у.

Итак, онтологии, например, в представлении Description Logic (DL), и базы данных, например, реляционные(РБД),  представители различных подходов к моделированию, причем

логический подход (DL и др.логики) по определению плохо совместим с РБД, что составляет значительную проблему при отображении элементов логических рассуждений на  РБД и еще большую проблему во время их обработки.

Как можно решить эти проблемы?

По сути, как совместить несовместимое, и, как  это несовместимое эффективно обрабатывать? :grin:

Рассмотрим,  объектный подход (классика ООП), как частный случай логического подхода. Сразу становится легче – объектный подход совместим с реляционным намного лучше.  Отображение объектов в  РБД уже реализовано десятком различных способов (это можно увидеть в различных ORM таких как hibernate, toplink и doctrine). Производительность решений на базе ORM  может быть весьма высокой (при правильном проектировании БД почти сравнима с производительностью  «native»   SQL-решений), и, конечно, удобство разработки.

Ну и что, скажете вы. В этом ну и что, есть маленький момент, при котором даже 20% потеря производительности при использовании ORM не важна.

А момент этот заключается в том, что  ORM работает с объектами!

А в основе онтологии лежит объектная иерархия – т.е объекты связанные между собой отношениями

Значит, можно эту иерархию естественным способом развернуть через ORM в РБД.

Но вот проблема объект онтологии это не объект ORM!

Как минимум потому, что свойства объекта ORM описываются внутри определения этого объекта, а свойства объекта онтологии, подключаются к описанию объекта из вне, реализуя принцип свойство-центричности (одной из центральных особеностей  SW как распределенного решения)

Напомню, свойство-центричность онтологии выражается в том, что  объекты и свойства описываются отдельно, при этом свойства описываются в терминах объектов, к которым они применимы, путем указания области применения свойства (domain) и области значений свойства (range).

Но это не проблема для локальных нераспределенных хранилищ триплетов – в этом случае эту разницу можно скрыть :grin:

а как это можно сделать?

можно сделать адресацию компонентов онтологии через пространственные координаты как в Oracle Spatial и осуществлять сборку объектов и их экземпляров непосредственно перед обработкой

а можно … (тема одной следующих заметок :grin: )

Но это не все…

Свойство-центричность и объектность онтологии это один из нижний уровень семантического веба.

Это Уровень RDF c RDFS.

Я знаю многих умников, кричащих, что RDF с RDFS это отстой. Есть же OWL!

OWL конечно есть. Только анализ многих  OWL онтологий показал, что паттерны моделирования, которые там используются, легко могут быть реализованы стандартными средствами RDFS!

А с другой стороны, мне понравились ряд OWL Full-ориентированных онтологий по содержимому совместимых с OWL Lite (хоть это и спорное мое убеждение). В этом аспекте, мне больше всего нравятся легковесные онтологии на OWL Full… Это же надо, именно для представления легковесных онтологий (чуть ли не для простейших таксономий ) и  был создан OWL Full?! ;)

Действительно важным является то, что на основе RDFS  логический вывод будет крайне примитивным, но зато и более производительным. Таким образом, расширяя современные ORM  средствами поддержки  RDF/RDFS мы по сути создаем Semantic ORM. Далее, необходимо расширить набор отношений, поддерживаемых Semantic ORM до уровня OWL – буду еще на эту тему рассуждать…

PS Вот так и определился перевод какого стандарта будет следующим  – Профили OWL 2.

SPARQL PROTOCOL и SPARQL готовы, как только переведу их из дока  в соответствующую форму  W3C, опубликую.

PPS  Semantic ORM – шаг вперед или два назад?  ;)

Служебная информация в RDF

Блуждая по Хабрахабру, наткнулся на пост, в котором авторы рассуждали на тему, как добавить информацию об авторе триплета в RDF. Идея проста – RDF представляет собой совокупность триплетов, но эти триплеты могут быть добавлены различными авторами. Вопрос: Как добавить информацию об авторе триплета. Как авторы правильно заметили, если информацию об авторе вынести в отдельное хранилище или таблицу, то проблем нет. Но что, делать, если не хочется привлекать сторонние средства? Одним из вариантов было предложено ввести свойство «hasAuthor» в корень объектной иерархии.

Но этот подход имеет свои недостатки. Представьте себе, некоторый объект, например, ягода вишня. Что у нас получается -«вишня» как экземляр класса Ягода, у которой автор Вася Пупкин – как то глупо звучит. И вообщем-то и не в Васе дело, а в том, что автор ягоды вишни Вася. Если мое рассуждение верно, тогда вынос hasAuthor в корень объектной иерархии ничего не дает, так как всегда будут существовать объекты для которых отношение hasAuthor не будет иметь смысла.

Хотя, например, в редакторе онтологий Protege есть наборы служебных классов, выполняющие подобные функции, которые не отображаются в основном дереве представления RDF

А решение задачи, как оказалось в результате моих рассуждений на Хабрахабре, очень простое.

В RDF нет языковых конструкций для установления авторства триплетов, но такие средства есть в Dublin Core.

Таким образом, рассматривая Dublin Core, как расширение RDF, мы можем легко ввести понятие авторства информации (триплета).

Вы можете сказать, а чем же отличается введение понятия авторства через Dublin Core от введения нового отношения hasAuthor?

А все просто – когда мы вводим новое отношение hasAuthor мы имеем ягоду вишню автора Васи, а при использовании дублинского ядра мы такого не имеем, как минимум потому, что у описания Dublin Core другое пространство имен и как результат описание некоторого объекта через Dublin core идет как описание объекта в некоторой другой семантической плоскости. А самое интересное – при проведении логического вывода мы не нарушим ни одного канона онтологий – ягоды будут успешно собраны и проданы потенциальному клиенту, а агенты будут также иметь возможность взглянуть на автора информации.

А может я не прав?

Агенты, Взаимодействия, SPARQL, Производительность!

В продолжение тем, поднятых в комментариях предыдущих постов!

Уважаемые читатели SHCHERBAK.NET, cкажу Вам чесно – меня вообще угнетают все эти языки запросов (SPARQL, SPARUL и другие) – я и взялся работать с ними только для того, что хочу повысить уровень совместимости моего текущего проекта с другими семантик веб приложениями, а для этого мне нужна sparql-точка доступа.

Кроме того, я добился почти линейного роста сложности для алгоритма анализа онтологии, это при том, что я контролирую этот процесс – а что такое sparql и тому подобное – это логические вычисления (сложность которых может возрастать експоненциально) – которые очень ресурсоемкие – и в большинстве задач вообще не нужные – например, зачем статистку работы пользователей с сайтом бросать в triple store (пусть даже через маппинг)? если реляционная база данных справиться с этим лучше. А, умный запрос построить сможете по этому! ну и что. Есть специальные аналитические средства, которые это все равно сделают лучше.
Semantic Web он потому и хорош, что поддерживает распределенность и разнородность источников информации. И опять же не обязательно через тотальный переход на RDF или OWL.
А через динамическую составляющую Семантического Веба – семантические веб-сервисы. Вот в их задачу входит поддежка доступа через SPARQL. Но это минимум, который надо поддерживать. И абсолютно не обязательно, чтобы источник (хранилище) информации был на RDF и OWL.
То что надо уметь делать маппинг в OWL – это конечно да, но маппинг нужно поддерживать для каких задач?
Для возможности адекватно реагировать на внешние воздействия в условиях неизвестности содержания входящих запросов и не более того!
Зачем городить рекурсивный запрос, например, через Jena, для выборки экземпляров какого-то класса,
если вы как разработчик системы можете написать запрос на классическом SQL, который в несколько (а может и несколько десятков) раз выполниться быстрее. Вы же знаете схему данных! Пусть внешний пользователь или агент не знает схемы (потому мы ему и точку доступа предоставляем). Повторюсь, вы же знаете схему. Зачем делать логический вывод? Это же не эффективно. Или выборку вы не сможете сделать? Логический вывод надо делать там, где это действительно надо.

По моим наблюдениям, даже разработчики современных трипле сторе, пытаються реализовать логический вывод, скорость которого будет сопоставима с реляционными вычислениями, но опять же в задачах, где глобально этот логический вывод и не нужен! А когда надо сделать реальный вывод, по сложности, сопоставимый с аналитическим запросами – все разводят руками – ну это же вычислительно сложно.

Я просто смеялся, когда мне говорят, о построении «руками» запросов к онтологии, у которых число связей более тысячи. Это же какой у вас должен быть ум, чтобы построить вывод, учитывающий смысл, хотя бы половины связей.
Конечно, Вы скажете, не все используют онтологии с тысячей связей. Хорошо, думаете, на сотне связей Вам будет намного легче. Если да, то вы гросмейстер по анализу ситуаций (шахматисты отдыхают и нервно курят в сторонке)
А когда мы говорим о агентах – он же должен уметь обследовать окружение с целью «понять» – а где же я нахожусь. А зачем это? чтобы понять как реализовать какое то действие на обследуемом источнике. Вот тут Вам и начинает помогать SPARQL. Только вот проблема – логику действия вы ему (агенту) должны объяснить, при чем так, чтобы он это понял и внял. А это уже чистой воды программирование – причем программирование действий. А это уже не просто описание фактов и объектов, это уже нечто посложнее… И поверьте, не такое уже это и простое дело, как многим может показаться! Вот здесь то и начинается, страшное слово Искусственный Интелект.
PS Я конечно понимаю, сейчас каждый кому не лень начинает писать SW приложения, типа бум, и все такое. Только думать все таки надо, где технологии SW надо применять, а где нет.

Пошли завершающие работы над переводом стандарта SPARQL PROTOCOL.

Следите за обновлениями на сайте

Семантические веб-сервисы = Существующие веб-сервисы с SPARQL–точкой доступа (?!)

При реализации такого вот равенства уже мог бы наступить Semantic Web!

Read the rest of this entry »

Jade+Агенты+Semantic Web: обзор

Под влиянием комментариев из предыдущей заметки решил написать о JADE.

JADE (Java Agent Development Framework)– фреймворк для разработки мультиагентных систем (МАС).

Read the rest of this entry »

Появился интересный плагин к WordPress! Благодаря ему Вы можете превратить свой блог в семантический сервис.

Плагин называется ARC 2 WordPress Extension («RDF Tools») и может быть скачан отсюда – http://arc.semsol.org/download

Этот плагин добавляет хранилище триплетов RDF (RDF Store) с функциональностью SPARQL в блог WordPress.

Read the rest of this entry »