 Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2012, 2, 209-213 http://dx.doi.org/10.12677/csa.2012.24037 Published Online October 2012 (http://www.hanspub.org/journal/csa.html) The Application Research of Ontology Parsing and Inquiring Based on Jena* Li Zhu1, Qing Yang2 1Department of Public Basic Courses, Wuhan Conservatory of Music, Wuhan 2Department of Computer Science, Huazhong Normal University, Wuhan Email: zhuliwuhan@yahoo.com.cn, yangq@mail.ccnu.edu.cn Received: Jul. 5th, 2012; revised: Jul. 19th, 2012; accepted: Jul. 27th, 2012 Abstract: As the next generation of the Internet, the semantic web provides strong capabilities of data organization and effective information retrieval. How to parse and inquire the ontology is the key technique for the semantic web to achieve intelligent semantic retrieval. The paper gives a deeply research of the ontology parse and inquire method based on Jena, and be used in the compiler principle course ontology. Keywords: Jena; The Semantic Web; Ontology Parse; Ontology Inquire 基于 Jena 的本体解析与查询应用研究* 朱 丽1，杨 青2 1武汉音乐学院公共基础课部，武汉 2华中师范大学计算机科学与技术系，武汉 Email: zhuliwuhan@yahoo.com.cn, yangq@mail.ccnu.edu.cn 收稿日期：2012 年7月5日；修回日期：2012 年7月19 日；录用日期：2012 年7月27 日 摘 要：语义网作为下一代互联网，具有强大的数据组织和高效的信息检索能力。如何对本体进行解析和查询 是语义网实现智能语义检索的关键技术。文章在 Jena 基础上深入研究了本体解析与查询方法，并对构建的《编 译原理》课程本体进行了解析和查询。 关键词：Jena；语义网；本体解析；本体查询 1. 引言 近年来，网络数据迅猛增长，信息量急剧扩大， 然而数据的丰富性与知识的贫乏性之间的矛盾日益 加剧。语义网的出现为计算机提供了可理解的语义信 息环境，而基于语义网的智能语义检索的提出为解决 信息的查全率与查准率提供了契机。实现智能语义检 索的关键问题是本体解析和查询。目前，国内外对本 体解析和查询的相关研究相对有限，更多关注于本体 构建、本体映射及本体概念语义相似与相关度的研 究，而对 Jena 的研究也只着重于其推理机制。 文献[1]依照软件工程原理，提出了一种基于 Jena 的循环式本体构建五步法，解决了本体构建方法不清 晰、本体交互性弱问题。文献[2]给出将Jena 推理机 推理出的结果加入知识库，实现对本体模型的语义检 索。文献[3]提出基于 Jena 的一种提取和处理 RDF 层 本体处理的方法。针对如何得到更合理的检索结果， 文章在 Jena 的基础上深入研究了.OWL 本体解析和查 询方法，并对构建的《编译原理》课程本体验证了解 析和查询方法的有效性。 *资助信息：国家社会科学基金资助项目(07BYY033)；湖北省科技 攻关计划基金资助项目(2007AA101C49)。 Copyright © 2012 Hanspub 209  基于 Jena 的本体解析与查询应用研究 2. Jena功能结构 2.1. Jena框架功能 基于 Java 框架的语义网构建的 Jena[4]由HP 公司 语义网小组开发，是用于创建语义Web 应用系统的 Java 软件包插件。提供了广泛开源的面向 RDF、 RDFS、OWL 和SPARQL的Java 库以及基于 RDFS 和OWL 本体的推理引擎，能实现对本体模型存储文 件的读取操作。由于 Jena 在数据库支持方面的可靠性 和持续稳定性，其一直是各类应用系统开发过程中的 首选工具[3]。Jena主要框架结构和功能包括： 1) RDF应用程序接口：能够读写、处理 XML 中 的RDF 数据； 2) 本体应用程序接口：提供对RDF 和OWL 本 体模型数据的操作和处理。 3) 基于规则的推理引擎：提供对 RDF 和OWL 本体模型的一致性检测及类、属性和实例的推理，用 户可以自行开发推理规则。 4) 存储机制：允许大量 RDF 本体文件持久化存 储到硬盘。 5) 查询引擎：提供的最新的SPARQL能对本体 模型中的语义数据信息进行检索。 6) 服务机制：通过各种协议，能够将 RDF 数据 发布到其他应用程序中。 2.2. Jena体系结构 Jena具有强大的数据存储和操纵功能，能实现本 体存储文件和数据库的交互性，并解决本体解析和查 询问题，其体系结构如图1所示。 解析器与 编辑器 本体 API RDF APISPARQL API 服务机制 RDF/XML Turtle N—triple s OWL 推理 API 存储 API 基于规则的 推理器 外部推理器 无 内存存储 SDB TDB 用户 SQL Database Native tuple store options options 应用程序代码 Figure 1. The framework of Jena 图1. Jena体系结构 3. 基于 Jena 的本体解析与查询 本体实现了语义层次上网络信息的共享与交换， 是基于语义网的智能信息检索系统的信息组织框架。 本体构建完成后，如何对其进行解析和查询直接关系 到信息的获取和检索[5]。 3.1. 本体解析接口 Jena 包含了大量的应用程序接口和核心数据结 构，主要由 API 和SPI 两大部分组成，API 提供给用 户编程使用，SPI 则为 Jena 提供操作的核心数据结构。 Jena[6-8]支持的持续存储与解析功能由大量的工具包 进行调用和处理，各个工具包又以接口方式进行定 义。其中 com.hp.hpl.jena.rdf.model工具包能识别资源 描述框架语言，提取数据相关的语义信息； com.hp.hpl.jena.ontology 工具包包含大量访问和操纵 RDF、OWL 和DAML + OIL本体文件的抽象类方法， 两者均能很好地实现对本体模型中数据的解析。常用 的本体解析接口与功能如表1所示。 Table 1. Common interface and function of ontology parse 表1. 常用的本体解析接口与功能 接口 功能 ModelFactory 创建各种标准的本体模型(主要针对本体 建模语言、存储方式和推理器)，以实现本 体文件的读取 OntDocumentManager 每个本体模型都具备，协助管理本体文件、 导入本体文档以创建本体模型和下载网络 上本体 Model 创建资源、属性和值，增加和删除模型中 的陈述以及读取和连结本体模型 OntModel 能获取及操作本体数据 OntClass 定义概念之间、概念和实例间关系(如子 类、超类、等价类和不相交类)以及返回能 够遍历的迭代器 OntProperty 定义属性之间、属性特性和约束(如定义域 和值域)，返回能够遍历的迭代器以及进行 相关逻辑判断 DatatypeProperty ObjectProperty 定义属性类的值域是数据对象(实例对象) Individual 实例定义和相关操作 Restriction 定义属性约束值和相关基数约束(最小、最 大基数) Copyright © 2012 Hanspub 210  基于 Jena 的本体解析与查询应用研究 了解了以上本体接口和功能后，便可很容易地使 用Jena 工具包对本体模型进行解析。 3.2. 本体查询接口与语法 Jena[9,10]支持的查询与推理功能由信息搜索语言 SPARQL 实现。SPARQL[11-13]作为一种访问 RDF 文档 的查询语言和协议，在 Jena 查询引擎 ARQ 的支持下， 能对本体模型中的数据信息进行查询。ARQ 查询引擎 由com.hp.hpl.jena.query 工具包进行调用和管理，该 工具包能满足 SPARQL查询语句所遵循的语法，文章 以图 2所示的RDF 三元组语义数据信息来描述 SPARQL 查询语法。 要获得查询结果，必须首先完成Jena AQR运行 环境的参数设置，设置代码如下： $ export ARQROOT=~/ARQ $ chmod +rx $ARQROOT/bin/* $ export PATH=$PATH:$ARQROOT/bin $ sparql Usage: [--data URL] [exprString | --query file] 然后使用 Jena API执行查询语句，常用的查询接 口与功能如表 2所示。 SPARQL 查询语句的语法规则如下： PREFIX foaf: http://xmlns.com/foaf/0.1/ SELECT ?NoID ?url ?name WHERE{ ?NoID foaf:name "John Smith" . ?NoID foaf:weblog ?url . ?NoID foaf:name ?name . FILTER regex(?name, "J", "r") } 其中，PREFIX 为定义 foaf 的域名空间，?NoID 、?url 及?name 是查询的变量，FILTER regex(?name, "J", "r") ID123 John Smith http://Smith.xx/blog http://Smith.xx/blog.rdf foaf:name foaf:weblog rdfs:seeAlso foaf:maker http://Smith.xx/me.jpg foaf:depiction Figure 2. The semantic data information of RDF triple 图2. RDF三元组语义数据信息 Table 2. Common interface and function of ontology inquire 表2. 常用的本体查询接口与功能 接口 功能 QueryFactory 创建由文件或字符串组成的文本查询语 句，返回查询结果对象 QueryExecution 为本体模型构建查询执行类对象 ResultSetFormatter 输出查询结果 是查询筛选条件，表示查找包含字母“J”或“r”的 姓名(筛选条件也可以是表达式，如FILTER(?age>=30))。 其查询返回的结果如下： NoID ︱ url ︱name ID123 ︱ http://Smith.xx/blog ︱John Smith 此外，SPARQL 也支持更为复杂的查询，如 OPTIONA L、UNION，以及定义查询结果显示，如 DISTINCT、LIMIT(显示 N条结果)、OFFSET(显示前 N条结果)和ORDER BY。其语法规则如下： SELECT ?name ?depiction WHERE{ ?NoID foaf:name ?name . OPTIONAL { ?NoID foaf:depiction ?depiction . } } ORDER BY DESC(?name)LIMIT 3 或者使用：{查询条件 1}UNION{查询条件 2}。 4. 实现技术 4.1. 代码实现 要对本体进行解析和查询，必须先在领域专家的 指导下构建相关本体[14,15]。本文已预先构建好了《编 译原理》课程本体，并以.OWL 文本文件的形式存储， 对该本体应用 Jena工具包进行解析和查询，部分程序 代码实现如下： 1) 在内存中建立本体模型，并读取本体文件。 OntModel ontModel=ModelFactory.createOntologyModel(OntMod elSpec.OWL_DL_MEM); ontModel.getDoc umentManager().addAltEntry("http://w ww.onto.cn/bianyi", "file:H/BT/BianYi_Ontology.owl"); ontModel.read("http://www.onto.cn/bianyi"); Copyright © 2012 Hanspub 211  基于 Jena 的本体解析与查询应用研究 其中 OntModelSpec 为本体模型的配置标准， OWL_DL_MEM 表示本体建模语言为 OWL DL，无推 理器，内存存储。 2) 获取本体中所有概念、概念间的继承关系及实 例。 for(Iteratori=(Iterator)ontModel.listClasses();i.hasNext() ;){ OntClass c=(OntClass)i.next(); If(!c.isAnon()) { //获取所有概念和子概念 System.out.println("class: "+c.getLocalName()); for(Iterator j=c.listSubClasses();j.hasNext();){ OntClass subc=(OntClass)j.next(); if(!subc.isAnon()) { System.out.println("has subclasses: " +subc.getLocalName()); } } //获取所有实例 for(Iterator k=c.listInstances();k.hasNext();){ Individual inst=(Individual)k.next(); if(!inst.isAnon()){ System.out.print ln("has individuals:" +inst.getLocalName()); } } } } 3) 查询本体模型中相关的语义数据信息。 InputStream in = new FileInputStream(new File("BianYi_Ontology .owl ")); St ri n g queryS t ring = "PREFIX dc: < http://www.onto.cn/bianyi /dc> " + "SELECT ?concept ?url ?eul" + "WHERE {" + " ?concept dc:identify \"正规集\" . " + " ?concept dc:consist ?url . " + " ?url dc:equal ?eul . " + " }"; Query query = QueryFactory.create(queryS tring); //执行查询并获得结果 QueryExecution qe = QueryExecutionFactory.create (query, model); ResultSet results = qe.execSelect(); //输出查询结果 ResultSetFormatter.out(System.out, results, query); qe.close(); 4.2. 测试结果 通过 Jena 工具包所提供的类和方法，能很好地对 本体模型进行解析和查询。文章使用软件开发工具 Eclipse SDK3.5.2中引入 Jena2.5.2 工具包，对《编译 原理》课程本体进行解析的部分显示结果为： class:文法的二义性 has individuals(1):文法二义性的消除 has individuals(2):文法二义性 class:单词符号 has subclasses(1):正规式与正规文法转化方法 has subclasses(2):正规集 has subclasses(3):正规文法 has subclasses(4):正规式 class:文法的分类 has individuals(1):文法＿正规文法 has individuals(2):文法＿3型文法 has individuals(3):文法＿2型文法 has individuals(4):文法＿右线性文法 has individuals(5):文法＿上下文有关文法 has individuals(6):文法＿0型文法 has individuals(7):文法＿无限制文法 has individuals(8):文法＿左线性文法 此外，调用查询语句输出的部分显示结果为： 有穷自动机 dc:identify 正规集 正规式 dc:consist 正规文法 左递归 dc:consist 递归规则 右递归 dc:consist 递归规则 句柄 dc:consist 句型 规范规约 dc:consist 规约 规则 dc:equal 产生式 规范推导 dc:equal 最右推导 最左规约 dc:equal 规范规约 Copyright © 2012 Hanspub 212  基于 Jena 的本体解析与查询应用研究 Copyright © 2012 Hanspub 213 最左直接短语 dc:equal 句柄 语法树 dc:equal 推导树 确定有穷自动机 dc:equal DFA 非确定有穷自动机 dc:equal NFA 预测分析法 dc:equal LL1 分析法 规范规约分析法 dc:equal LR 分析法 在查询结果中，Jena 推理引擎帮助获得更多更详 细的语义信息。实验数据结果显示，将 Jena 工具包引 入到本体模型领域中，能获得较好的解析和查询结 果。 5. 总结 语义网的发展为语义信息检索系统提高信息处 理的准确性和有效性带来了契机，由于本体能提供明 确的语义，解决网络资源信息的共享和交换，因而本 体被作为基于语义网的智能语义检索系统实现的关 键技术。文章在 Jena 的基础上对本体的解析与查询做 了深入研究，并在构建的《编译原理》课程本体中说 明了方法的实现。文章具有一定的实用性，希望对本 体研究学者带来一些帮助。此外，如何使用 Jena 中的 推理引擎获得更多信息也是下一步继续研究的工作。 参考文献 (References) [1] 向阳, 王敏, 马强. 基于 Jena 的本体构建方法研究[J]. 计算 机工程, 2007, 33(14): 59-61. 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