Tutorial de Jena

Tutorial de Jena - Presentation Transcript

Tutorial de JENA Santiago Atella Nicolás Genta Diego González INCO - FING - UDELAR

JENA

Framework desarrollado por HP Labs para manipular metadata desde una aplicación Java.

Dos versiones:

JENA 1

Principalmente soporte para RDF.

Capacidades de razonamiento limitadas.

JENA 2

Incluye además una API para el manejo de Ontologias.

Soporta el lenguaje OWL.

JENA

Incluye varios componentes:

ARP: Un Parser de RDF.

API RDF.

API de Ontologias con soporte para OWL, DAML y RDF Schema.

Subsistema de Razonamiento.

Soporte para Persistencia.

RDQL: Lenguaje de consultas de RDF.

RDF

Recurso:

Todo aquello que se puede describir por una expresión RDF.

Propiedad:

Una característica, atributo o relación usada para describir un recurso.

Literal:

Un tipo de datos simple (String, Integer, etc).

Statements:

Un recurso junto con una propiedad y con un valor asociado.

Statements

Cada statement tiene tres partes:

Sujeto, Predicado y Objeto.

Un modelo RDF es un conjunto de statements.

API RDF de Jena

Permite crear y manipular modelos RDF desde una aplicación Java.

Proporciona clases java para representar:

Modelos.

Recursos.

Propiedades.

Literales.

Statements.

Ejemplo: vcards

Crear un modelo RDF

String personURI = "http://somewhere/JohnSmith";

String givenName = "John";

String familyName = "Smith";

String fullName = givenName + " " + familyName;

Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

Resource johnSmith = model.createResource(personURI);

johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName);

johnSmith.addProperty(VCARD.N, model.createResource()

.addProperty(VCARD.Given, givenName)

.addProperty(VCARD.Family, familyName));

Escribir y Leer un modelo

Para serializar el modelo a XML:

model.write(System.out);

Para cargar un modelo en memoria:

Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

InputStream in = Tutorial05.class.getClassLoader().

getResourceAsStream( ejemplo.owl );

model.read(new InputStreamReader(in), "");

Navegar un modelo

A partir de la URI de un recurso:

// recuperar el recurso John Smith

String johnSmithURI = "http://somewhere/JohnSmith";

Resource jSmith = model.getResource(johnSmithURI);

// recuperar el valor de la propiedad N

Resource name = (Resource) jSmith.getProperty(VCARD.N)

.getObject();

// recuperar el valor de la propiedad FN

String fullName = (String) jSmith.getProperty(VCARD.FN)

.getObject();

Consultar un modelo

Buscar información en un modelo:

// recuperar todos los recursos de tipo vcard (asumiendo que

// solo ellos tienen la propiedad FN y que todos la tienen)

ResIterator it = model.listSubjectsWithProperty(VCARD.FN);

while (it.hasNext()) {

Resource r = it.nextResource();

System.out.println(r);

}

Consultas más avanzadas:

Utilizar la primitiva listStatements(Selector s) .

Utilizar el lenguaje de consulta RDQL.

Operaciones sobre modelos

Los modelos son conjuntos de statements.

Podemos realizar las siguientes operaciones:

Unión.

Intersección.

Diferencia.

// leer los modelos de los archivos RDF

model1.read(new InputStreamReader(in1), "");

model2.read(new InputStreamReader(in2), "");

// unir los modelos

Model model = model1.union(model2);

API de Ontologías de Jena

Soporta RDF Schema, DAML y OWL.

Es independiente del lenguaje.

Los recursos no están ligados estáticamente a una clase java particular.

Ejemplo:

<owl:Class rdf:ID="DigitalCamera">

</owl:Class>

<owl:Class rdf:ID="DigitalCamera">

<rdf:type owl:Restriction />

</owl:Class>

API de Ontologías de Jena

Problema:

El recurso no cambió, pero la clase Java para modelarlo es otra.

No podemos modificar la clase dinamicamente.

Jena considera que la abstracción Java del recurso es solo una vista del mismo.

Ejemplo:

Resource r = model.getResource(myNS + "DigitalCamera");

OntClass c = (OntClass) r.as(OntClass.class);

Restriction rest = (Restriction) c.as(Restriction.class);

Ejemplo: Ontología de Cámaras

Crear un modelo ontológico

Se usa el método createOntologyModel().

Permite especificar:

Lenguaje a utilizar.

Razonador asociado.

String fileName = "c:/ejemplo.owl";

String baseURI = "file:///" + fileName;

OntModel model =

ModelFactory.createOntologyModel( ProfileRegistry.OWL_DL_LANG);

model.read(new FileReader(schemaFileName), baseURI);

Clases

Son los bloques constructivos básicos.

Se representan con la interfase OntClass .

Ejemplo: Obtener las subclases de Camera.

<owl:Class rdf:ID="Camera">

<rdfs:subClassOf rdf:resource="#PurchaseableItem"/>

</owl:Class>

OntClass camera = model.getOntClass(camNS + "Camera");

for (Iterator i = camera.listSubClasses(); i.hasNext();) {

OntClass c = (OntClass) i.next();

System.out.println(c.getLocalName());

}

Propiedades

Se representan mediante la interfase OntProperty .

Ejemplo: Crear las propiedades part y body.

OntModel m = ModelFactory.createOntologyModel();

OntClass Camera = m.createClass(camNS + "Camera");

OntClass Body = m.createClass(camNS + "Body");

ObjectProperty part = m.createObjectProperty(camNS + "part");

ObjectProperty body = m.createObjectProperty(camNS + "body");

body.addSuperProperty(part);

body.addDomain(Camera);

body.addRange(Body);

Propiedades

DatatypeProperties

ObjectProperties

FunctionalProperty

TransitiveProperty

SymmetricProperty

InverseFunctionalProperty

Proporciona métodos isXXX para testear el tipo de una propiedad:

Ejemplo: isTransitiveProperty()

Clases complejas

Se pueden definir clases mediante operaciones de unión, intersección y complemento.

Ejemplo:

<owl:Class rdf:ID="SLR">

<owl:intersectionOf rdf:parseType="Collection">

<owl:Class rdf:about="#Camera"/>

<owl:Restriction>

<owl:onProperty rdf:resource="#viewFinder"/>

<owl:hasValue rdf:resource="#ThroughTheLens"/>

</owl:Restriction>

</owl:intersectionOf>

</owl:Class>

// crear la instancia throughTheLens

OntClass Window = m.createClass(camNS + "Window");

Individual throughTheLens = m.createIndividual(camNS + "ThroughTheLens", Window);

// crear la propiedad viewfinder

ObjectProperty viewfinder = m.createObjectProperty(camNS + "viewfinder");

// crear la restriccion hasValue

HasValueRestriction viewThroughLens =

m.createHasValueRestriction(null, viewfinder, throughTheLens);

// crear la clase Camera

OntClass Camera = m.createClass(camNS + "Camera");

// crear la interseccion para definir la clase SLR

IntersectionClass SLR = m.createIntersectionClass(camNS + "SLR",

m.createList(new RDFNode[] {viewThroughLens, Camera}));

Schema vs Instancia

Schema

Se puede definir las:

Clases

Propiedades (DataTypeProperty, ObjectProperty)

Restricciones

Tipos de Datos

Cardinalidad

Instancia

Definimos la instancias (individuos) de los elementos del Schema.

<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Item"/>

</owl:Class>

<owl:DatatypeProperty rdf:ID="name">

<rdfs:domain rdf:resource="#Camera"/>

<rdfs:range rdf:resource=“xsd:string"/>

</owl:DatatypeProperty>

<camera:Camera rdf:ID="camera1">

<camera:name>Kodak</camera:name>

</camera:Camera>

</owl:Class>

<owl:Class rdf:ID="Lens">

</owl:Class>

<owl:ObjectProperty rdf:ID="compatibleWith">

<rdfs:range rdf:resource="#Lens"/>

</owl:ObjectProperty>

<camera:Lens rdf:ID=“lens1“ />

<camera:compatibleWith rdf:resource="#lens1" />

</camera:Camera>

Manejando Instancias

URI = http://test/camera/#Camera

OntClass c = model.getOntClass(URI +#Camera")

OntProperty p = model.getOntProperty(URI +#name")

Individual ind = model.getIndividual(URI +#camera1")

if (ind.hasProperty(p))

Statement st = ind.getProperty(p);

Object l = (Object)st.getObject();

Manejando Instancias

Otras operaciones:

model.listIndividuals()

Todas las instancias del Modelo

individual.hasProperty(Property p,Object o)

Retorna True si el objeto individual tiene la propiedad p con valor o

ontClass.listInstances();

Todas las instancias de la clase

Validando OWL

Validación Básica de OWL

http://owl.bbn.com/validator/

Valida sintaxis no infiere ni razona.

Para validaciones mas complejas:

Jena 2  Inference Support

Detecta la violación de las restricciones definidas en el schema por las instancias

Jena Inference Support

Inferir  Deducir información adicional

El código que realiza la tarea de inferir se le llama razonador (Reasoner)

Jena incluye un conjunto básico de razonadores

OWL Reasoner

DAML Reasoner

RDF Rule Reasoner

Generic Rule Reasoner

Da un mecanismo para incluir nuevos razonadores

Validación en Jena

Model schema = ModelLoader.loadModel("file:c:/Schema.owl");

Model data = ModelLoader.loadModel("file:c:/ejemplo.owl");

Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner();

reasoner = reasoner.bindSchema(schema);

InfModel modelInf = ModelFactory.createInfModel(reasoner, data);

ValidityReport vrp1 = modelInf.validate();

if (vrp1.isValid()){

System.out.println(“OWL VALIDO");

}else {

System.out.println(“OWL NO VALIDO");

for (Iterator i = vrp1.getReports(); i.hasNext();){

System.out.println(" - " + i.next());

}

<camera:name>KODAK</camera:name>

</camera:Camera>

<rdfs:range rdf:resource=“xsd:integer"/>

Error (range check): Incorrectly typed literal due to range (prop, value)

Culprit = http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#camera1

Implicated node: http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#name

Implicated node: 'KODAK‘

<rdfs:subClassOf>

<owl:Restriction>

<owl:onProperty rdf:resource="#name" />

<owl:maxCardinality rdf:datatype=“xsd:nonNegativeInteger">1</owl:maxCardinality>

</owl:Restriction>

</rdfs:subClassOf>

</owl:Class>

<camera:name>OLIMPUS</camera:name>

</camera:Camera>

Error (too many values): Too many values on max-N property (prop, class)

Culprit = http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#camera1

Implicated node: http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#name

Implicated node: http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#Camera

Ejemplo: Ontología de Cámaras

</camera:Camera>

<camera:Lens rdf:ID=“lens1">

<camera:name>Lente_1</camera:name>

</camera:Lens>

<rdfs:range rdf:resource=“xsd:integer"/>

Paradigma Orientado a Objetos rdfs:domain significaría “ this is the class of objects to which this property can be applied.”

rdfs:domain no describe que es legal. El statement <P rdfs:domain C> significa “ all things to which P is applied can be inferred to have class C .”

Inferir  Deducir información adicional

El código que realiza la tarea de inferir se le llama razonador (Reasoner)

Jena incluye un conjunto básico de razonadores

OWL Reasoner

DAML Reasoner

RDF Rule Reasoner

Generic Rule Reasoner

Da un mecanismo para incluir nuevos razonadores

Para hacer inferencias debemos crear un Modelo Inferido a partir de un razonador

Ej:

Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner();

reasoner = reasoner.bindSchema(schema);

InfModel modelInf = ModelFactory.createInfModel(reasoner, data);

Todas las consultas que le hacemos al modelo inferido, infiere información

Jena Inference Support OWL FB REASONER GENERIC RULE REASONER

Generic Rule Reasoner:

Inferencia basada en Reglas.

Cada regla es una lista de Premisas y Conclusiones

T1,T2 ………., TN  TO

T = triple patterns como (?x rdf:type ?C)

Si T1…….TN “matchea” en el conjunto de datos entonces T0 puede ser deducido

SubClass

(?A rdfs:subClassOf ?B)

(?B rdfs:subClassOf ?C)

 (?A rdfs:subClassOf ?C)

Dos Motores de Inferencia

Forward Chaining engine

Se chequea cada una de las reglas para ver si los datos satisfacen las premisas de alguna de las reglas.

Si una regla es satisfecha, es ejecutada derivando nuevos hechos que pueden ser utilizados por otras reglas para derivar hechos adicionales.

Backward Chaining engine

parte de los objetivos y trata de cumplir las condiciones necesarias para llegar a ellos.

Cuando el Modelo Inferido es consultado, transforma la consulta en un Objetivo

Ejecución similar a los motores PROLOG

objetivo: A is C ?

datos: A is B

B is C

reglas :

is2 = (?A p ?B)  (?A is ?C)

is1 = (?A is ?B) (?B is ?C)  (?A is ?C)

Forward Chaining engine

Aplica la regla is2 y no llega a cumplir el objetivo

Aplica la regla is1 y llega a cumplir el objetivo

Backward Chaining engine

el objetivo se “matchea” con el objetivo de is2 , luego a partir de los hechos no se cumple las premisas

el objetivo se “matchea” con el objetivo de is1 , luego a partir de los hechos se cumple las premisas

Se puede usar los dos motores a la vez

Ejemplo:

(?p rdfs:subPropertyOf ?q),notEqual(?p,?q) 

[ (?a ?q ?b)  (?a ?p ?b) ]

Como invocar al Generic Rule Reasoner:

//Creo el String de las reglas

String ruleSrc = “[rule1: (?a eg:p ?b) (?b eg:p ?c)

 (?a eg:p ?c)]”;

//Parseo el String de las reglas

List rules = Rule.parseRules(ruleSrc);

//Construyo el Razonador

Reasoner reasoner = new GenericRuleReasoner(rules);

Archivos de reglas para los razonadores predefinidos

DIR_INSTALACIONJena-2.1etc

Ejemplo : owl-fb.rules

RDQL

RDF Data Query Language.

Es un l enguaje de consultas para RDF.

Enfoque totalmente declarativo.

Considera un modelo RDF como un conjunto de tripletas:

(Sujeto Propiedad Valor)

Permite especificar patrones que son matcheados contra las tripletas del modelo para retornar un resultado.

Ejemplo

q1 contiene la consulta:

SELECT ?x

WHERE (?x <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN> "John Smith")

Para ejecutar q1 sobre el modelo m1.rdf:

java jena.rdfquery --data m1.rdf --query q1

La salida es:

x

=============================

<http://somewhere/JohnSmith/>

Ejemplo

Retornar todos los recursos que tienen la propiedad FN y su valor:

SELECT ?x, ?fname

WHERE (?x <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN> ?fname)

La salida es:

x | fname

================================================

<http://somewhere/JohnSmith/> | "John Smith"

<http://somewhere/SarahJones/> | "Sarah Jones"

<http://somewhere/MattJones/> | "Matt Jones"

Ejemplo

Retornar los nombres de los Jones:

SELECT ?givenName

WHERE (?y <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Family> "Jones"),

(?y <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Given> ?givenName)

La salida es:

givenName

=========

"Matthew"

"Sarah"

Uso desde Java

Se pueden realizar consultas en RDQL desde una aplicación Java.

Se usan las siguientes clases:

Query

QueryExecution

QueryEngine

QueryResults

ResultBinding

Ejemplo

SELECT ?x, ?fname

WHERE (?x <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN> ?fname)

Query query = new Query("SELECT...") ;

query.setSource(model);

QueryExecution qe = new QueryEngine(query) ;

QueryResults results = qe.exec();

for (Iterator iter = results; iter.hasNext();)

{

ResultBinding res = (ResultBinding) iter.next();

Resource x = (Resource) res.get("x");

Literal fname = (Literal) res.get("fname");

System.out.println("x: " + x + " fname: " + fname);

}

Modelos Persistentes

Jena permite crear modelos persistentes:

Son persistidos de forma transparente en una base de datos relacional.

Jena 2 soporta:

MySQL

Oracle

PostgreSQL

Para crear un modelo persistente se usa:

ModelFactory.createModelRDBMaker(conn).createModel()

Ejemplo

// Crear la conexión a la BD

DBConnection c = new DBConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASS, DB_TYPE);

// Crear un ModelMaker para modelos persistentes

ModelMaker maker = ModelFactory.createModelRDBMaker(c);

// Crear un nuevo modelo

Model model = maker.createModel("modelo_1");

// Comenzar una transacción

model.begin();

// Leer el modelo de un archivo XML

model.read(in, null);

// Hacer el commit de la transacción

model.commit();

Referencias

Sitio Oficial de Jena 2

http://jena.sourceforge.net/

Jena 2 Ontology API

http://jena.sourceforge.net/ontology/

An Introduction to RDF and the Jena RDF API

http://jena.sourceforge.net/tutorial/RDF_API/

Referencias

A Programmer's Introduction to RDQL

http://jena.sourceforge.net/tutorial/RDQL/

Jena2 Database Interface

http://jena.sourceforge.net/DB/

Jena 2 Inference support

http://jena.sourceforge.net/inference/

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