知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL

一、知识图谱的基石：RDF

RDF表现形式

RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。RDF形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句（statement），知识图谱中我们也称其为一条知识，如下图。

RDF由节点和边组成，节点表示实体/资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。在第一篇文章中(为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生)，我们结合罗纳尔多的例子，介绍了RDF节点和边的类型约束，这里不再赘述。对RDF不熟悉的读者，可以参考第一篇文章，里面有更直观的描述和解释。

RDF序列化方法

RDF的表示形式和类型有了，那我们如何创建RDF数据集，将其序列化（Serialization）呢？换句话说，就是我们怎么存储和传输RDF数据。目前，RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。

RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据。之所以提出这个方法，是因为XML的技术比较成熟，有许多现成的工具来存储和解析XML。然而，对于RDF来说，XML的格式太冗长，也不便于阅读，通常我们不会使用这种方式来处理RDF数据。

N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱DBpedia通常是用这种格式来发布数据的。

Turtle, 应该是使用得最多的一种RDF序列化方式了。它比RDF/XML紧凑，且可读性比N-Triples好。

RDFa, 即“The Resource Description Framework in Attributes”，是HTML5的一个扩展，在不改变任何显示效果的情况下，让网站构建者能够在页面中标记实体，像人物、地点、时间、评论等等。也就是说，将RDF数据嵌入到网页中，搜索引擎能够更好的解析非结构化页面，获取一些有用的结构化信息。读者可以去这个页面感受一下RDFa，其直观展示了普通用户看到的页面，浏览器看到的页面和搜索引擎解析出来的结构化信息。

JSON-LD，即“JSON for Linking Data”，用键值对的方式来存储RDF数据。感兴趣的读者可以参考此网站。

下面，我们结合第一篇文章中罗纳尔多知识图的例子，给出其N-Triples和Turtle的具体表示。

用Turtle表示的时候我们会加上前缀（Prefix）对RDF的IRI进行缩写。

同一个实体拥有多个属性（数据属性）或关系（对象属性），我们可以只用一个subject来表示，使其更紧凑。我们可以将上面的Turtle改为：

即，将一个实体用一个句子表示（这里的句子指的是一个英文句号“.”）而不是多个句子，属性间用分号隔开。

RDF的表达能力

在第二篇文章(语义网络，语义网，链接数据和知识图谱)中我们提到，RDF的表达能力有限，无法区分类和对象，也无法定义和描述类的关系/属性。我的理解是，RDF是对具体事物的描述，缺乏抽象能力，无法对同一个类别的事物进行定义和描述。就以罗纳尔多这个知识图为例，RDF能够表达罗纳尔多和里约热内卢这两个实体具有哪些属性，以及它们之间的关系。但如果我们想定义罗纳尔多是人，里约热内卢是地点，并且人具有哪些属性，地点具有哪些属性，人和地点之间存在哪些关系，这个时候RDF就表示无能为力了。不论是在智能的概念上，还是在现实的应用当中，这种泛化抽象能力都是相当重要的；同时，这也是知识图谱本身十分强调的。RDFS和OWL这两种技术或者说模式语言/本体语言（schema/ontology language）解决了RDF表达能力有限的困境。

二、RDF的“衣服”——RDFS/OWL

之所以说RDFS/OWL是RDF的“衣服”，因为它们都是用来描述RDF数据的。为了不显得这么抽象，我们可以用关系数据库中的概念进行类比。用过Mysql的读者应该知道，其database也被称作schema。这个schema和我们这里提到的schema language十分类似。我们可以认为数据库中的每一张表都是一个类（Class），表中的每一行都是该类的一个实例或者对象（学过java等面向对象的编程语言的读者很容易理解）。表中的每一列就是这个类所包含的属性。如果我们是在数据库中来表示人和地点这两个类别，那么为他们分别建一张表就行了；再用另外一张表来表示人和地点之间的关系。RDFS/OWL本质上是一些预定义词汇（vocabulary）构成的集合，用于对RDF进行类似的类定义及其属性的定义。

Notice: RDFS/OWL序列化方式和RDF没什么不同，其实在表现形式上，它们就是RDF。其常用的方式主要是RDF/XML，Turtle。另外，通常我们用小写开头的单词或词组来表示属性，大写开头的表示类。数据属性（data property，实体和literal字面量的关系）通常由名词组成，而对象数据（object property，实体和实体之间的关系）通常由动词（has，is之类的）加名词组成。剩下的部分符合驼峰命名法。为了将它们表示得更清楚，避免读者混淆，之后我们都会默认这种命名方式。读者实践过程中命名方式没有强制要求，但最好保持一致。

轻量级的模式语言——RDFS

RDFS，即“Resource Description Framework Schema”，是最基础的模式语言。还是以罗纳尔多知识图为例，我们在概念、抽象层面对RDF数据进行定义。下面的RDFS定义了人和地点这两个类，及每个类包含的属性。

我们这里只介绍RDFS几个比较重要，常用的词汇：

1. rdfs:Class. 用于定义类。

2. rdfs:domain. 用于表示该属性属于哪个类别。

3. rdfs:range. 用于描述该属性的取值类型。

4. rdfs:subClassOf. 用于描述该类的父类。比如，我们可以定义一个运动员类，声明该类是人的子类。

5. rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性。比如，我们可以定义一个名称属性，声明中文名称和全名是名称的子类。

其实rdf:Property和rdf:type也是RDFS的词汇，因为RDFS本质上就是RDF词汇的一个扩展。我们在这里不罗列进去，是不希望读者混淆。RDFS其他的词汇及其用法请参考W3C官方文档。

为了让读者更直观地理解RDF和RDFS/OWL在知识图谱中所代表的层面，我们用下面的图来表示例子中的数据层和模式层。

Data层是我们用RDF对罗纳尔多知识图的具体描述，Vocabulary是我们自己定义的一些词汇（类别，属性），RDF(S)则是预定义词汇。从下到上是一个具体到抽象的过程。图中我们用红色圆角矩形表示类，绿色字体表示rdf:type，rdfs:domain，rdfs:range三种预定义词汇，虚线表示rdf:type这种所属关系。另外，为了减少图中连线的交叉，我们只保留了career这一个属性的rdf:type所属关系，省略了其他属性的此关系。

RDFS的扩展——OWL

上面我们提到，RDFS本质上是RDF词汇的一个扩展。后来人们发现RDFS的表达能力还是相当有限，因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS的一个扩展，其添加了额外的预定义词汇。

OWL，即“Web Ontology Language”，语义网技术栈的核心之一。OWL有两个主要的功能：

1. 提供快速、灵活的数据建模能力。

2. 高效的自动推理。

我们先谈如何利用OWL进行数据建模。用OWL对罗纳尔多知识图进行语义层的描述：

schema层的描述语言换为OWL后，层次图表示为：

数据属性用青色表示，对象属性由蓝色表示。

罗纳尔多这个例子不能展现OWL丰富的表达能力，我们这里简单介绍一下常用的词汇：

描述属性特征的词汇

1. owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。

2. owl:SymmetricProperty. 表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。

3. owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。 例如，我们定义“母亲”是具有唯一性的属性，若A的母亲是B，在其他地方我们得知A的母亲是C，那么B和C指的是同一个人。

4. owl:inverseOf. 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。

本体映射词汇（Ontology Mapping）

1. owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。

2. owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。

3. owl:sameAs. 表示两个实体是同一个实体。

本体映射主要用在融合多个独立的Ontology（Schema）。举个例子，张三自己构建了一个本体结构，其中定义了Person这样一个类来表示人；李四则在自己构建的本体中定义Human这个类来表示人。当我们融合这两个本体的时候，就可以用到OWL的本体映射词汇。回想我们在第二篇文章中提到的Linked Open Data，如果没有OWL，我们将无法融合这些知识图谱。

更多的OWL词汇和特性请参考[W3C官网文档](OWL Web Ontology Language Overview)。

接下来我们谈一下OWL在推理方面的能力。知识图谱的推理主要分为两类：基于本体的推理和基于规则的推理。

我们这里谈的是基于本体的推理。读者应该发现，上面所介绍的属性特征词汇其实就创造了对RDF数据进行推理的前提。此时，我们加入支持OWL推理的推理机（reasoner），就能够执行基于本体的推理了。RDFS同样支持推理，由于缺乏丰富的表达能力，推理能力也不强。举个例子，我们用RDFS定义人和动物两个类，另外，定义人是动物的一个子类。此时推理机能够推断出一个实体若是人，那么它也是动物。OWL当然支持这种基本的推理，除此之外，凭借其强大的表达能力，我们能进行更有实际意义的推理。想象一个场景，我们有一个庞大数据库存储人物的亲属关系。里面很多关系都是单向的，比如，其只保存了A的父亲（母亲）是B，但B的子女字段里面没有A，如下表。

如果在只有单个关系，数据量不多的情况下，我们尚能人工的去补全这种关系。如果在关系种类上百，人物上亿的情况下，我们如何处理？当进行关系修改，添加，删除等操作的时候，该怎么处理？这种场景想想就会让人崩溃。如果我们用inversOf来表示hasParent和hasChild互为逆关系，上面的数据可以表示为：

绿色的关系表示是我们RDF数据中真实存在的，红色的关系是推理得到的。通过这个例子，相信读者应该初步了解了OWL的推理功能和能力。

目前，OWL的最新版本是OWL 2，在兼容OWL的基础上添加了新的功能，有兴趣的读者可以查阅W3C文档。另外，OWL 2包含了三个标准，或者三种配置（Profile），它们是OWL 2完整标准（OWL 2/Full）的一个子集。读者目前不用考虑它们之间的差别，只有当我们要用到OWL自动推理功能的时候才需要考虑到底使用哪一种配置。且在大多数情况下，我们需要知道哪种配置才是最合适的。下面简单说说它们使用的场景：

1. OWL 2/EL 使用场景：本体结构中有大量相互链接的类和属性，设计者想用自动推理机得到里面复杂的关系。

2. OWL 2/QL 使用场景：有大量的实例数据。OWL 2 QL本体可以被改写为SQL查询，适用于使用OBDA（ontology based data access）的方式来访问关系数据库。也就是说我们不用显式地把关系数据库中的数据转为RDF，而是通过映射的方式，将数据库转为虚拟RDF图进行访问。

3. OWL 2/RL 使用场景：需要结合基于规则的推理引擎（rule-based reasoning engine）的场合。

三、总结

本文主要介绍了RDF的序列化方式，如何利用RDFS/OWL进行schema层的建模，和OWL的推理功能。接下来我们将介绍如何根据现有的关系数据库，利用protege自顶向下地构建自己的本体结构。

参考资料

1. Learn RDF - Cambridge Semantics

2. Learn OWL and RDFS - Cambridge Semantics

3. RDF Schema 1.1

4. OWL Web Ontology Language Overview

5.OWL 2 Web Ontology Language Document Overview (Second Edition)

6. Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organisations

本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。