Ontology理论研究和应用建模

1、Ontology理论研究和应用建模Ontology研究综述、w3c Ontology研究组文档以及Jena编程应用总结1 关于Ontology1.1 Ontology的定义Ontology最早是一个哲学的范畴，后来随着人工智能的发展，被人工智能界给予了新的定义。然后最初人们对Ontology的理解并不完善，这些定义也出在不断的发展变化中，比较有代表性的定义列表如下：范畴提出时间/提出人定义哲学客观存在的一个系统的解释和说明，客观现实的一个抽象本质计算机1991/Neches等给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规定这些词汇外延的规则的定义1993/Gruber概念

2、模型的明确的规范说明1997/Borst共享概念模型的形式化规范说明1998/Studer共享概念模型的明确的形式化规范说明关于最后一个定义的说明体现了Ontology的四层含义：l 概念模型（cerptualization）通过抽象出客观世界中一些现象（Phenomenon）的相关概念而得到的模型，其表示的含义独立于具体的环境状态l 明确（explicit）所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义l 形式化（formal）Ontology是计算机可读的。l 共享（share）Ontology中体现的是共同认可的知识，反映的是相关领域中公认的概念集，它所针对的是团体而不是个体。Ontol

3、ogy的目标是捕获相关的领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇（术语）和词汇之间相互关系的明确定义。1.2 Ontology的建模元语Perez等人用分类法组织了Ontology，归纳出5个基本的建模元语（Modeling Primitives）：l 类（classes）或概念（concepts）指任何事务，如工作描述、功能、行为、策略和推理过程。从语义上讲，它表示的是对象的集合，其定义一般采用框架（frame）结构，包括概念的名称，与其他概念之间的关系的集合，以及用自然语言对概念的描述。l 关系（relations）在领域中

4、概念之间的交互作用，形式上定义为n维笛卡儿积的子集：R:C1×C2××Cn。如子类关系（subclass-of）。在语义上关系对应于对象元组的集合。l 函数（functions）一类特殊的关系。该关系的前n1个元素可以唯一决定第n个元素。形式化的定义为F:C1×C2××Cn-1Cn。如Mother-of就是一个函数，mother-of(x,y)表示y是x的母亲。l 公理（axioms）代表永真断言，如概念乙属于概念甲的范围。l 实例（instances）代表元素。从语义上讲实例表示的就是对象。另外，从语义上讲，基本的关系共有4种：关系

5、名关系描述part-of表达概念之间部分与整体的关系。kind-of表达概念之间的继承关系，类似于面向对象中的父类与子类之间的关系。instance-of表达概念的实例与概念之间的关系，类似于面向对象中的对象和类之间的关系。attribute-of表达某个概念是另一个概念的属性。如“价格”是桌子的一个属性。在实际建模过程中，概念之间的关系不限于上面列出的4种基本关系，可以根据领域的具体情况定义相应的关系。1.3 Ontology和语义网络Ontology和语义网络的联系和区别列表如下：联系它们都是知识表示的形式，均可以通过带标记的有向图来表示，适合于逻辑推理。区别比较方面Ontology语义网

6、络描述的对象和范围是对共享概念模型的规范说明，即其概念在某个特定领域是公认的，是面向特定领域的概念模型。从数学上讲是一种带有标记的有向图，最初用于表示命题信息，现广泛用于专家系统表示知识。其节点表示物理实体、概念或状态，边用于表示关系，但是对节点和边都没有特殊规定，所以描述的范围比Ontology广。【例子】：语义网络中可以表达“我的汽车是红色的”，而Ontology则适合表达如“团体组织的内部构成”等整体内容。表示的深度上有5个要素“元语，类，关系，函数，公理和实例”，它通过这5个要素来严格、正确地刻画所描述的对象。深度上不如Ontology，对建模没有特殊要求。建模条件建立必须有专家的参与

7、，相对更加严格和困难，这也是Ontology目前的主要缺点之一。不必有专家的参与。1.4 Ontology的描述语言目前在具体应用中Ontology的表示方式主要有4类：l 非形式化语言l 半非形式化语言l 半形式化语言l 形式化语言可以用自然语言来描述Ontology，也可以用框架、语义网络或逻辑语言来描述。目前普遍使用的方法列表如下：名称描述特点Ontolingua一种基于KIF（knowledge interchange format）的提供统一的规范格式来构建Ontology的语言。ü 为构造和维护Ontology提供了统一的、计算机可读的方式；ü 由其构造的Ont

8、ology可以方便地转换到各种知识表示和推理系统（Prolog、CORBA的IDL、CLIPS、LOOM、Epikit、Algernon和KIF），从而将Ontology的维护与使用它的目标系统隔开；ü 主要用于Ontology服务器。CycLCyc系统的描述语言，一种体系庞大而非常灵活的知识描述语言。ü 在一阶谓词演算的基础上扩充了等价推理、缺省推理等功能；ü 具备一些二阶谓词演算的能力；ü 其语言环境中配有功能很强的可进行推理的推理机。LoomOntosaurus的描述语言，一种基于一阶谓词逻辑的高级编程语言，属于描述逻辑体系。后来发展为PowrLo

9、om语言（采用前后链规则（backward and forward chainer）作为推理机制）。ü 提供表达能力强、声明性的规范说明语言；ü 提供强大的演绎推理能力；ü 提供多种编程风格和知识库服务。1.5 已有的Ontology及其分类目前广泛使用的Ontology列表如下：名称描述Wordnet基于心理语言规则的英文词典，以synsets（在特定的上下文环境中可互换的同义词的集合）为单位组织信息。Framenet英文词典，采用称为Frame Semantics的描述框架，提供很强的语义分析能力，目前发展为FramenetII。GUM面向自然语言处理，支持多

10、语种处理，包括基本概念及独立于各种具体语言的概念组织方式。SENSUS面向自然语言处理，为机器翻译提供概念结构，包括7万多概念。Mikrokmos面向自然语言处理，支持多语种处理，采用一种语言中间的中间语言TMR表示知识。Guarino提出以详细程度和领域依赖度两个维度对Ontology进行划分。具体说明如下：维度说明分类级别详细程度描述或刻画建模对象的程度高的称作参考（Reference）Ontologies低的称作共享（share）Ontologies领域依赖程度顶级（top-level）Ontologies描述的是最普遍的概念及概念之间的关系，如空间、时间、事件、行为等，与具体的应用无关

11、，其他Ontologies均为其特例。领域（domain）Ontologies描述的是特定领域中的概念和概念之间的关系。任务（task）Ontologies描述的是特定任务或行为中的概念及概念之间的关系。应用（application）Ontologies描述的是依赖于特定领域和任务的概念和概念之间的关系。1999年Perez和Benjamins归纳出了10种Ontologies：l 知识表示Ontologiesl 普通Ontologiesl 顶级Ontologiesl 元（核心）Ontologiesl 领域Ontologiesl 语言Ontologiesl 任务Ontologiesl 领域任务

12、Ontologiesl 方法Ontologiesl 应用Ontologies但它们之间有交叉，层次不够清晰。1.6 构造Ontology的规则出于对各自问题域和具体工程的考虑，构造Ontology的过程各不相同。目前没有一个标准的Ontology的构造方法。最有影响的是Gruber在1995年提出的5条规则：l 明确性和客观性：Ontology应该用自然语言对所定义的术语给出明确、客观的语义定义。l 完全性：所给出的定义是完整的，完全能表达所描述的术语的含义。l 一致性：由术语得出的推论与术语本身的含义是相容的，不会产生矛盾。l 最大单调可扩展性：向Ontology中添加通用或专用的术语时，不

13、需要修改已有的内容。l 最小承诺：对待建模对象给出尽可能少的约束。目前大家公认在构造特定领域的Ontology的过程中需要领域专家的参与。2 Ontology的研究和应用Ontology的研究和应用主要包括以下3方面：l 理论上的研究，主要研究概念及其分类，Ontology上的代数；l 信息系统中的应用，主要包括处理信息组织、信息检索和异构信息系统互操作问题；l Ontology作为一种能在知识层提供知识共享和重用的工具在语义Web中的应用。2.1 Ontology的理论研究Ontology的理论研究包括概念和概念分类、Ontology上的代数。最有代表性的是Guarino等人对概念的分类所做

14、的深入和细致的研究，他们从一般的意义上分析了什么是概念、概念的特性、概念之间的关系以及概念的分类，提出了一套用于指导概念分类的可行理论。基于这个理论，他又提出了Ontology驱动的建模方法，在理论上为建模提供了一个通用的模式。Guarino认为概念之间的差别不仅体现在概念的定义上，同时也体现在概念的某些特性上。从这些特性出发，归纳出概念的元特性（最基本的特性），从而用公式给出元特性的严格的形式定义。在此基础上，他们又讨论了元特性之间的关系和约束，最终把研究结果作为概念分类的基本理论工具并提出一套完成的概念分类体系结构。Guarino的理论可以归纳如下：概念分类理论的基础是概念的元特性。以概念

15、的元特性为出发点，按照一定的规则，把具有相同元特性组合的概念归为一类，进而给出一般意义上的概念分类体系。概念的基本元特性包括：持久特性、非持久特性、反持久特性、半持久特性、载体标识特性、支持标识特性、外部依赖特性等。以下是对各种特性的说明：名称描述举例持久特性严格定义为：。代表某个概念，代表x是的一个实例，表示其后的断言永远为真。Person具有持久性，而Student不具有持久性。非持久特性对某个概念而言，存在某些实例不会永远属于该概念。Student具有非持久性。反持久特性对概念的任何一个实例，这个实例不会永远属于该概念。Youth具有反持久性。半持久特性非持久性和反持久性的差集。载体标识

16、特性如Student具有载体标识特性，因为学生之间的区别不是靠学生，而是作为人来区分的。支持标识特性每个实例相互之间是可以区分的。Person具有支持标识特性，人和人之间可由标识（人的指纹）来区分。外部依赖特性一个概念对另外一个概念的某种依赖关系。概念A对概念B的外在依赖关系表现为概念A中的任何一个实例a必蕴涵属于概念B的实例b，而b不是a的一部分。Parent外在依赖于Child，某人的父母蕴涵他（她）有小孩，而他的小孩当然不是他身体的一部分。2.2 Ontology在信息系统中的应用目前信息检索技术的分类和对他们的描述列举如下：分类特点缺点全文检索（Text retrieval）把用户的查

17、询请求和全文中的每一个词进行比较，不考虑查询请求和文件语义上的匹配。虽然可以保证查全率，但是查准率大大降低。数据检索（Data retrieval）查询要求和信息系统中的数据都遵循一定的格式，具有一定的结构，允许对特定字段检索。需要有标识字段的方法。性能取决于所使用的字段标识方法和用户对方法的理解，具有很大的局限性，支持语义匹配的能力较差。知识检索（Knowledge retrieval）基于知识的、语义上的匹配，在查准率和查全率上有更好的保证。是信息检索的重点，特别是面向Web信息的知识检索的重点。Ontology具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持，在知识检索中有广泛应用。基于Onto

18、logy的信息检索的基本思想有：l 在领域专家的帮助下，建立相关领域的Ontology；l 收集信息源中的数据，并参照已建立的Ontology把收集来的数据按规定格式存储在元数据库（RDB，KDB等）中；l 对用户检索界面获取的查询请求，查询转换器按照Ontology把查询请求转换成规定的格式，在Ontology的帮助下从元数据库中匹配出符合条件的数据集合；l 检索的结果经过定制处理返回给用户。关于Ontology的表达，主要分为两种情况进行处理：l 检索系统如不需要太强的推理能力，Ontology可用概念图的形式表示并存储，数据可以保存在一般的关系数据库中，采用图匹配技术完成检索；l 如要求

19、较强的推理能力，一般需要一种描述语言（Loom等）表示Ontology，数据保存在知识库中，采用描述语言的逻辑推理能力完成检索。目前Ontology用于信息检索的项目列举如下：项目名称说明(Onto)2Agent为了帮助用户检索所需要的WWW上已有的Ontology，主要采用参照Ontology，即以WWW上已有的Ontology为对象建立起来的Ontology，保存各类Ontology的元数据。Ontobroker面向WWW上的网页资源，目的是帮助用户检索所需的网页，这些网页含有用户关心的内容。SKC解决信息系统语义异构的问题，实现异构的自治系统间的互操作。希望通过在Ontology上的一个

20、代数系统来实现Ontology之间的互操作，从而实现异构系统之间的互操作。2.3 Ontology和语义Web提高Web信息检索的质量包括两方面的内容：l 如何在现有的资源上面设计更好的检索技术；l 如何为Web上的资源附加上计算机可以理解的内容，便于计算机处理，即给出一种计算机能够理解的表示资源的手段。基于后一种考虑，Berners-Lee在20001218的XML2000的会议上提出了语义Web。语义Web的目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义，满足智能软件代理（Agent）对WWW上异构和分布信息的有效访问和检索。下面是Berners-Lee为未来Web发展提出的基于语义的体

21、系结构语义Web体系结构：低高层数名称描述第一层UNICODE和URI整个语义网络的基础，Unicode处理资源的编码，URI负责标识资源。第二层*XMLNSxmlschema用于表示数据的内容和结构。第三层*RDFrdfschema用于描述Web上的资源及其类型。第四层*Ontology vocabulary用于描述各种资源之间的联系。第五层Logic在下面四层的基础上进行的逻辑推理操作。第六层Proof第七层Trust* 核心层，用于表示Web信息的语义。XML和RDF都能为所表述的资源提供一定的语义。但是XML中的标签（tags）和RDF中的属性（properties）集都没有任何限制。

22、一个例子是：XML可以用“<Author>TOM</Author>”表示TOM是教师。而“<rdf:Description about=/Home/Lassila><s:Creator>Ora Lassila</s:Creator></rdf:Description> ”这个RDF片断描述了Web页的创建者问题。而上面的Author和Creator完全可以用Writer来代替。另一个例子是：某医院和某大学的Web页上都有<Doctor>，但是不知道它代表医生还是博士。综上，XML

23、和RDF在处理语义上存在的问题是：l 同一概念有多种词汇表示；l 同一个词汇有多种概念（含义）。Ontology通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，从而解决上面的问题。因此在语义Web中，Ontology具有非常重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。为了便于Web上应用程序使用方便，需要有一个通用的标准语言来表示Ontology，就像XML作为标准的数据交换语言一样。目前正在开发中的语言有：SHOE、OML、XOL、Riboweb、RDFS和OIL。下面将就w3c提出的OWL（Web Ontology Language）做进一

24、步的分析。目前语义Web是一个新兴的研究方向，Ontology在其中的应用刚刚起步。3 Web Ontology Language (OWL)概述3.1 OWL简介OWL（Web Ontology Language）适用于这样的应用，在这些应用中，不仅仅需要提供给用户可读的文档内容，而且希望处理文档内容信息。OWL能够被用于清晰地表达词汇表中的词条（term）的含义以及这些词条之间的关系。而这种对词条和它们之间的关系的表达就称作Ontology。OWL相对XML、RDF和RDFSchema拥有更多的机制来表达语义，从而OWL超越了XML、RDF和RDFSchema仅仅能够表达网上机器可读的文档

25、内容的能力。3.2 OWL在语义网中的地位语义网是对未来网络的一个设想，在这样的网络中，信息都被赋予了明确的含义，机器能够自动地处理和集成网上可用的信息。语义网使用XML来定义定制的标签格式以及用RDF的灵活性来表达数据，下一步需要的就是一种Ontology的网络语言（比如OWL）来描述网络文档中的术语的明确含义和它们之间的关系。OWL是w3c推荐的语义网络“栈”中的一部分，这个“栈”被表达如下：名称描述XML结构化文档的表层语法，对文档没有任何语义约束。XML Schema定义XML文档的结构约束的语言。RDF对象（或者资源）以及它们之间关系的数据模型，为数据模型提供了简单的语义，这些数据模

26、型能够用XML语法进行表达。RDF Schema描述RDF资源的的属性和类型的词汇表，提供了对这些属性和类型的普遍层次的语义。OWL添加了更多的用于描述属性和类型的词汇，例如类型之间的不相交性（disjointness），基数（cardinality），等价性，属性的更丰富的类型，属性特征（例如对称性，symmetry），以及枚举类型（enumerated classes）。下图给出了w3c的Ontology语言栈描述：W3C2002年7月31日透露了发行OWL Web 本体论语言（OWL Web Ontology Language） 工作草案的细节，其目的是为了更好地开发语义网（Semant

27、ic Web）。W3C 发言人Ian Jacobs说，开发语义网的目的是能够在互联网上进行更结构化的智能处理，例如，当一个人确定要参加某个城市的会议后，就可以自动查找有关航班和酒店的信息。W3C称，W3C Web 本体论工作小组正在对OWL Web本体论语言进行设计，OWL是本体论Web 语言（Ontology Web Language）的字母缩写。设计的最终目的是为了提供一种可以用于各种应用的语言，这些应用需要理解内容，从而代替只是采用人类易读的形式来表达内容。作为语义网的一部分，XML、RDF和RDF-S支持通过提供针对术语描述的词汇表，共同推进了机器的可靠性。W3C发行的三种工作草案名为

28、特色大纲（Web Ontology Language (OWL) Guide Version 1_0）、抽象句法（OWL Web Ontology Language 1_0 Abstract Syntax）和语言参考。W3C本周还发行了其Web 服务架构使用方案集合的工作草案，目的是为下一代的Web服务提供使用案例和方案。W3C Web服务架构工作小组特别发行的方案包括诸如旅行社使用案例和类似电子数据交换的采购等情形。Jacobs说：“W3C官员正在制定有关Web服务架构范围的文件。”3.3 OWL的三个子语言OWL Lite、OWL DL、OWL Full3.3.1 子语言描述OWL的三个子

29、语言描述列表如下：子语言描述例子OWL Lite用于提供给那些只需要一个分类层次和简单的属性约束的用户。支持基数（cardinality），只允许基数为0或1。OWL DL支持那些需要在推理系统上进行最大程度表达的用户，这里的推理系统能够保证计算完全性（computational completeness，即所有地结论都能够保证被计算出来）和可决定性（decidability，即所有的计算都在有限的时间内完成）。它包括了OWL语言的所有约束，但是可以被仅仅置于特定的约束下。当一个类可以是多个类的一个子类时，它被约束不能是另外一个类的实例。OWL Full支持那些需要在没有计算保证的语法自由的R

30、DF上进行最大程度表达的用户。它允许在一个Ontology在预定义的（RDF、OWL）词汇表上增加词汇，从而任何推理软件均不能支持OWL FULL的所有feature。一个类可以被同时表达为许多个体的一个集合以及这个集合中的一个个体。3.3.2 子语言间以及子语言和RDF的关系这三种子语言之间的关系是：l 每个合法的OWL Lite都是一个合法的OWL DL；l 每个合法的OWL DL都是一个合法的OWL Full；l 每个有效的OWL Lite结论都是一个有效的OWL DL结论；l 每个有效的OWL DL结论都是一个有效的OWL Full结论。用户在选择使用哪种语言时的主要考虑是：l 选择O

31、WL Lite还是OWL DL主要取决于用户需要整个语言在多大程度上给出了约束的可表达性；l 选择OWL DL还是OWL Full主要取决于用户在多大程度上需要RDF的元模型机制（如定义类型的类型以及为类型赋予属性）；l 在使用OWL Full而不是OWL DL时，推理的支持不可预测，因为目前还没有完全的OWL Full的实现。这三种子语言与RDF的关系是：l OWL Full可以看成是RDF的扩展；l OWL Lite和OWL Full可以看成是一个约束化的RDF的扩展；l 所有的OWL文档（Lite，DL，Full）都是一个RDF文档；l 所有的RDF文档都是一个OWL Full文档；l

32、只有一些RDF文档是一个合法的OWL Lite和OWL DL文档。3.4 OWL语言大纲【说明】：以下用斜体标出的为OWL中的词条（term），rdf:和rdfs:前缀表示这些词条已经在RDF和RDF Schema中出现。3.4.1 OWL Lite语言大纲分类词条RDF Schema Features· Class · rdf:Property · rdfs:subClassOf · rdfs:subPropertyOf · rdfs:domain · rdfs:range · Individual (In)Equalit

33、y· equivalentClass · equivalentProperty · sameIndividualAs · differentFrom · allDifferent Property Characteristics· inverseOf · TransitiveProperty · SymmetricProperty · FunctionalProperty · InverseFunctionalProperty Property Type Restrictions· a

34、llValuesFrom · someValuesFrom Restricted Cardinality· minCardinality (only 0 or 1) · maxCardinality (only 0 or 1) · cardinality (only 0 or 1)Header Information· imports · versionInfo · priorVersion · backwardCompatibleWith · incompatibleWith Class Interse

35、ction· intersectionOf Datatypes3.4.2 OWL DL和OWL Full大纲下面给出了在OWL Lite基础上添加的OWL DL和OWL Full语言架构分类词条Class Axioms· oneOf · disjointWith · equivalentClass (applied to class expressions) · rdfs:subClassOf (applied to class expressions) Boolean Combinations of Class Expressions

36、3; unionOf · intersectionOf · complementOfArbitrary Cardinality· minCardinality · maxCardinality · cardinality Filler Information· hasValue3.5 OWL Lite语言描述和OWL DL和OWL Full相比，OWL Lite只是使用了OWL语言的一些feature，并且做了限制。l Class只能根据命名了的superclass（它不能是任意的逻辑表达式）进行定义，而且只能使用特定类型的class

37、 restriction。l 类之间的Equivalence以及子类关系只能在命名了的class上做声明，不能应用于任意的类型表达式。l OWL Lite只允许属性限制应用于命名类型。l OWL Lite对cardinality的概念也有限制它的取值范围只能是0和1。以下列出了OWL Lite大纲中各类feature的描述。3.5.1 OWL Lite RDF Schema Features名称描述实例Class定义了一组共享了某些相同属性的individual。Class能够通过subClassOf定义出一个特定的类层次。有一个内置的公共类Thing，它是所有individual的Class

38、，也是所有Class的superclass。Deborah 和Frank都是Person这个Class的成员。rdfs:subClassOf类层次可以通过给出诸如一个类是另一个或多个类的子类这样的声明来创建。Person可以被定义为是Mammal的一个subclass，这样我们就能够推断：如果X是一个Person，那么X一定也是一个Mammal。Rdfs:Property表达了individual之间的关系。例如hasChild，hasRelative,，hasSibling,和hasAge都是Property的例子。前三个例子用于表达Person之间的关系，最后一个把一个Person和一个D

39、atatype Integer关联起来。rdfs:subPropertyOf属性层次可以通过给出诸如一个属性是另一个或多个属性的子属性这样的声明来创建。hasSibling是hasRelative的子属性。通过这一点我们就可以推理出：如果X和Y通过hasSibling进行了关联，那么它们一定也通过hasRelative进行了关联。rdfs:domain一个property的domain是能够应用该property的individual的集合。如果property P把class X和class Y关联起来，P的domain是class Z，那么X一定是Z的一个实例。Domain是一个全局约束，

40、因为它就property而言，但是当它与一个特定的class关联时也不只是就property而言。Property hasChild可以被说拥有domain Mammal，从这一点我们就能够推理出如果Frank hasChild Anna，那么Frank一定是一个Mammal。rdfs:range一个property的range是该property所必须有的值的individual的集合。如果proerty P将class X和class Y关联，P的range是class Z，那么Y一定是Z的一个实例。Property hasChild可以被说拥有range Mammal，从这一点我们就能够

41、推理出如果Louise hasChild Deborah，那么Deborah一定是一个Mammal。IndividualClass的实例，property可以被用来把一个individual和另一个individual关联起来。一个名叫Deborah的individual可以被描述为是Person这个class的实例，而property hasEmployer可以把individual Deborah和individual StanfordUniversity关联起来。3.5.2 OWL Lite Equality 和Inequality名称描述实例equivalentClass两个类可以被声

42、明为相同，即它们拥有不同的名字但是却拥有相同的individual的集合。它被用来创建同义类。Car可以被说成是Automobile的equivalentClass。从这一点我们能推理得到任何Car的实例都是Automobile的实例，反之也一样。equivalentProperty两个类也可以被声明为相同。它可以被用来创建同义属性。HasLeader可以被说成是hasHead的equivalentProperty。从这一点我们能够推理得到：如果X通过HasLeader与Y关联，那么X也通过hasHead与Y关联。我们也能够推理得到：HasLeader是hasHead的子属性，同时hasHea

43、d也是HasLeader的子属性。sameIndividualAs两个individual也可以被声明为相同。它可以被用来创建一系列指向同一个individual的名字。Deborah被说成与DeborahMcGuinness是同一个individual。differentFrom一个individual可被声明为与其他一些individual不同，这在使用如OWL（RDF）等语言时表达individual有而且只有一个名字时非常重要。l Frank可被说成与Deborah以及Jim是不同的individual，这样当Frank和Deborah都被说成是一个functional（最多只有一个值

44、）的property的值时，就会出现矛盾；l 没有特别指出的话，我们不能推理说Deborah和Frank指的是不同的individual。allDifferent在一个allDifferent声明中，我们可以指出一定数量的individual两两不同。这在表达一个不同对象的集合而建模者侧重于强调这些对象的唯一的名字时尤其有用。可以在一个allDifferent声明中说明Frank、Deborah、Jim两两不同。3.5.3 OWL Lite Property Characteristics名称描述实例inverseOf一个属性可以被声明为另一个属性的翻转属性。如果P1被声明为P2的翻转属性，那

45、么如果X通过P1关联到Y，那么Y通过P1关联到X。如果hasChild是hasParent的翻转属性，Deborah hasParent Louise，那么我们就能够推理出Louise hasChild Deborah。TransitiveProperty属性可以被声明为传递的。如果(x,y)是传递属性P的一个实例，(y,z)也是传递属性P的一个实例，那么(x,z)是传递属性P的一个实例。OWL Lite给出了关于传递属性的一个边界条件：传递属性和它的superproperty不能有maxCardinality为1的限制，否则OWL Lite和OWL DL都将成为不确定语言。如果ancesto

46、r被声明为传递的，(Sara,Louise)是它的一个实例，(Louise,Deborah)也是他的一个实例，那我们就能够推理出(Sara,Deborah)是他的一个实例。SymmetricProperty属性可以被声明为是对称的。如果(x,y)是对称属性P的一个实例，那么(y,x)也是它的一个实例。被声明为对称的属性不能有任意的domain和range。Friend可以被说成是一个对称属性，如果Frank 是 Deborah的Friend，那我们可以推断出Deborah 是Frank的Friend。FunctionalProperty属性可以被声明为只有一个值。即一个individual如果

47、被声明为FunctionalProperty，那么对于这样的一个实例它最多只有一个值。这可以被方便的用来说明一个属性的cardinality最小为0，最大为1。l Frank可被说成与Deborah以及Jim是不同的individual，这样当Frank和Deborah都被说成是一个functional（最多只有一个值）的property的值时，就会出现矛盾；l 没有特别指出的话，我们不能推理说Deborah和Frank指的是不同的individual。InverseFunctionalProperty如果一个属性被声明为inverse functional，则意味着它的翻转属性是functi

48、onal的，也就是说该属性的翻转属性的每个individual最多只有一个值。HasUSSocialSecurityNumber（SecurityNumber是美国居民的唯一标识符）可以被声明为inverse functional。该属性的翻转属性isTheSocialSecurityNumberFor在社会保险号这个class中任何一个individual至多只有一个值。由此我们可以推断出任何两个Person的实例都不能有相同的SecurityNumber。还可以推断出：如果两个Person的实例有相同的SecurityNumber，那么他们一定是表示同一个individual。3.5.4

49、OWL Lite Property Type Restriction该约束针对某个属性，属于局部约束。名称描述实例allValuesFrom该约束将一个属性的取值和一个class相关。也就是说，如果一个class的实例通过这个属性和另外一个individual相关，那么后一个individual则能够被认为是改约束类的一个实例。Class Person有一个属性hasOffspring，该属性被约束在allValuesFrom上取值为Person类。这就是说如果Person的一个实例Louise通过属性hasOffspring和另一个individual Deborah相关，从这一点我们能推断

50、出 Deborah是Person的一个实例。这种约束允许hasOffspring属性被其他class使用，例如被class Cat使用，从而做出相应的约束。someValuesFrom和上面类似，该约束也将一个属性的取值和一个class相关。只不过此时要求该属性的取值至少有一个是该class类型的。Class SemanticWebPaper在property hasKeyword上的someValuesFrom 约束值SemanticWebTopic说明hasKeyword存在某个取值应该是class SemanticWebTopic的一个实例。但是我们不能就此推断说hasKeyword的所

51、有取值都是SemanticWebTopic的实例。3.5.5 OWL Lite Restricted Cardinality同上，该约束也是局部约束，而且OWL Lite在Cardinality上的局部约束只允许Cardinality的取值为0和1（这不同于其他两类OWL允许任意数目的Cardinality）。名称描述实例minCardinalityCardinality是依据一个特定的class在一个property上做的声明。如果就一个class而言某个property的minCardinality为1，则该class的任何一个实例都通过该property至少和一个individual相关

52、。这也是一种用来表达某property必须在某class的任何一个实例中有一个值的办法。在OWL Lite中，minCardinality的值只能为0或者1。0表示的意思是对于某个class而言这个proerty是可选的。l Class Person在property hasOffspring并没有minCardinality约束，因为不是所有的Person都有Offspring的。l Class Parent则在property hasOffspring上有minCardinality为1。l Class Person在property hasOffspring上的minCardinalit

53、y值可以为0。根据上面的前两条信息我们可以推断出，如果Louise是一个Person，我们并不能得到任何有关他后代的信息；但是一旦发现他是一个Parent，则Louise通过property hasOffspring至少和一个individual相关。但是我们不能得到他最多和几个individual相关。maxCardinality如果就一个class而言某个property的maxCardinality为1，则该class的任何一个实例都通过该property至多和一个individual相关。MaxCardinality值为1的约束property有时也叫做functional或者uniq

54、ue property。通过它我们不能得到有关minCardinality的任何信息，但是这对于我们表达某些class在某些property上没有值是很重要的。l Class UnitedStatesCitizens上的property hasRegisteredVotingState的MaxCardinality值为1（因为一个公民只能在一个州投票）。l Class UnmarriedPerson实例不能通过property hasSpouse和任何individual相关，这时只要把hasSpouse的maxCardinality设为0就可以了。cardinality它用于方便表达在一个c

55、lass上的property同时拥有约束minCardinality 0 和 maxCardinality 0 或者 minCardinality 1 和 maxCardinality 1。Class person在property hasBirthMother上只有一个值，可以设定该property的Cardinality。3.5.6 OWL Lite Class Intersection名称描述实例intersectionOf:OWL Lite允许在class和约束之间存在交集。Class EmployedPerson可以被定义为intersectionOf class Person和Em

56、ployedThings（后者可以被定义为拥有hasEmployer属性并在该属性上的minCardinality为1）。3.5.7 DatatypesOWL 使用了RDF的datatype schema，而后者又参考了XML Schema的datatype。这些datatype能够通过URI被识别。每当有一个datatype的实例出现时，必须有一个RDF属性rdf:datatype，它的值为URI引用的XML Schema datatype。3.5.8 OWL Lite Header InformationOWL支持ontology引用、包含以及元信息描述。上面提到的三个层次的OWL都包含了

57、用于指定导入的ontology、ontology版本信息和前版本信息、可向后兼容的ontology信息以及不兼容的ontology信息等一系列信息的方法。3.6 增量语言OWL DL和OWL Full描述尽管OWL DL添加了一些约束，它和OWL Lite实际上共享了词汇表。总的来讲，OWL DL引入了类型分割（一个class不能是一个property或者一个individual，一个property也不能是一个class或者individual）；它要求property或者是ObjectProperties，或者是DatatypeProperties。后者RDF literal、XML Datatype以及class实例之间的关系。前者是两个class实例之间的关系。下面继续列出了OWL DL和OWL Full的扩展词汇：名称描述实例One of（枚举类型）Class可以通过枚举构成该class的individual来描述。Class daysOfTheWeek可以简单地通过枚举Sunday、Monday、Tuesday、Wednesday,、Thursday、Friday、 Saturday这7个individual来表达。我们可以由此推断出任何拥有