RDFS / OWL과 XML의 차이점은 무엇입니까?


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메타 데이터를 관리하고 생성하기 위해 RDFS / OWL의 온톨로지 언어가 태그 / 마크 업 시스템 (예 : http://www.schema.org/ )을 사용하는 것보다 어떤 이점이 있는지 궁금합니다 .


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추론 엔진입니다. 놀랍게도 아래 답변 중 어느 것도 이야기하지 않습니다. Jena와 같은 엔진은 새로운 데이터를 추론하고 전이 속성을 활용할 수 있습니다.
Andrew T Finnell

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@AndrewFinnell 답변에 대한 자세한 설명을 게시하십시오

앤드류, 나는 당신의 대답에 동의하고 투표 할 것입니다. 아래에 현재 존재하는 답변은 정보가없고 품질이 낮습니다.
Dibbeke

@AndrewFinnell, 나는 또한 당신이 당신 자신의 답변을 게시하고 싶습니다. 또한 추론이 OP의 범위를 벗어나는 지 궁금합니다. (원래 그렇게 생각했지만 그렇지 않을 수도 있습니다)
ZJR

답변:


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귀하의 질문은 그대로 이해가되지 않습니다. RDFS는 RDF 제약 조건을 표현하기위한 매우 기본적인 스키마 언어입니다. OWL은 복잡한 온톨로지를 표현하기위한 고급 스키마입니다. 그것들은 XML로 표현 될 수 있다는 것을 제외하고는 XML과 전혀 공통점이 없습니다 .


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ZJR의 답변에 더 이상 동의하지 못했습니다. 완전히 알려지지 않았습니다.

  1. 마이크로 데이터를 어떻게 파싱합니까? 그것도 무엇을 파싱합니까? RDFa는 시맨틱 웹이 요구하고있는 공통 데이터 모델 인 RDF로 구문 분석합니다. 마이크로 데이터는 기본적으로 Hickie가 RDF 및 RDFa 사양을 읽기 위해 귀찮게 할 수 없었기 때문에 생겨났습니다. 개발자에게는 더 쉬울 수 있지만 웹에는 좋지 않습니다 (즉, 게으른 )
  2. 일반적인 OWL 어휘 목록은 다음을 참조하십시오.

  3. Turtle 및 RDFj와 같은 새로운 직렬화 형식을 포함하여 RDF의 다음 릴리스가 임박했습니다.

  4. SPARQL 1.1도 임박했습니다. 쿼리 연합, 속성 경로 식, SPARQL 업데이트 및 훨씬 더.

  5. BBC는 RDF를 기반으로합니다. Facebook 그래프 API는 RDF (즉, 텍스트 / 거북 수락 헤더를 사용하여 그래프 URI를 연기하고 RDF를 다시 가져올 수 있음) 및 기타 여러 대기업을 제공합니다.

요약하면 시맨틱 웹, RDF, RDFS, OWL, SPARQL 및 모든 시맨틱 웹 표준은 매우 활기차고 발 차기입니다. 나를 믿지 않는다면 http://www.semanticoverflow.com의 모든 활동을 살펴보십시오 .


BBC는 마이크로 데이터에 매핑되지만 RDF를 기반으로 구축 되었습니까? 그들은 W3C가 RDF를위한 훌륭한 마법 도구를 약속했을 때 2000-2010 년에 사이트를 재건했습니다. 그 도구는 실제로 실현되지 않았으며 RDF는 레거시입니다. 견고한 조직 구조이지만 공유하기가 끔찍한 마이크로 데이터는 마지막 마일을 커버합니다. (그리고 하루를 저장)
ZJR

유용한 SPARQL은 영원 토록 임박한 이래로 RDF 스펙의 표현은 많은 시간을 허비하고 수년 동안 대부분의 잠재적 인 구현 자들을 겁 먹는 데 사용되었습니다. ( 어쨌든 그들이 고쳤다면 , 어쨌든 너무 늦었 습니까? ) 그리고 그 RDF<some-letter>명명법은 항상 혼란과 싸움을 일으 킵니다.
ZJR

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BBC는 마이크로 데이터가 아닌 BigOWLIM을 사용하여 RDF를 기반으로합니다. Mircodata는 표준 데이터 형식이 아닙니다. HTML에 추가 된 것입니다. 새로운 올림픽 플랫폼은 아카데미의 보도 자료 및 프레젠테이션에서 언급했듯이 RDF에 전적으로 구축되었습니다.
William Greenly

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RDF / OWL vs XML은 잘못된 대안입니다. 실제로 인기있는 직렬화 중 하나는 XML을 사용하는 것입니다.

또한 RDF / OWL 대 마이크로 포맷은 잘못된 대안입니다. 실제로 RDF를 마이크로 포맷, eRDFW3C의 공식 RDFaHTML5포함시키는 표준화 된 방법으로 사용할 수있는 표준이 있습니다.

따라서 진정으로 문제는 표준 W3C 승인 형식을 사용할 때의 이점입니다. 이유는 다음과 같습니다.

  • Dublin CoreFOAF 와 같이 가장 널리 사용되는 것을 포함하여 여러 온톨로지가 이미 존재 합니다.
  • 대부분의 프로그래밍 언어에 대해 RDF / OWL과 호환되는 여러 개의 트리플 스토어 .
  • 위에서 언급 한 다양한 트리플 스토어에는 SPARQL 인터페이스가있는 추론 엔진이 있습니다.

전반적으로 비표준 W3C 마이크로 포맷을 사용해야하는 이유는 없습니다.


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RDFOWL 은 시맨틱 데이터 및 스키마를 인코딩하기위한 표준으로 애드혹 마크 업보다 훨씬 깊고 일반적인 수준으로 확립되었습니다.

예를 들어, OWL을 사용하면 다른 스키마에 의해 적어도 부분적으로 이해되는 새로운 스키마를 정의 할 수 있습니다 (다른 OWL / RDF 스키마를 함께 혼합 할 수 있기 때문). 이러한 방식으로 하나의 데이터 집합에서 다른 "보기" 를 내보내고 모든 사람이 협력하도록 할 수 있습니다. 또한 객체와 해당 속성 간의 링크를 "탐색" 할 수 있습니다.

마이크로 데이터를 사용하면 기본적으로 일반적인 의미 적 플랫폼이 아니라 적용 할 수있는 임시로 받아 들여질 수 있습니다.


RDF와 RDF의 차이점이 OWL과 다른 점에 대해서는 여전히 혼란스러워합니다. 이러한 용어를 서로 바꿔서 사용할 수 있습니까?
웹스터 시소러스

@WebsterThesaurus RDF는 Subject-Verb-Object의 3 배에 기반한 개념을 설명하는 다소 간단한 언어입니다. RDFS는 RDF 스키마이며 기본적으로 사전 정의 된 용어 세트로 관계의 의미를 쉽게 정의 할 수 있습니다. OWL은 온톨로지 기술 시스템으로 RDFS보다 훨씬 강력하지만 구현하기가 어렵습니다
p_l

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이 답변은 해당 분야의 전문가가 작성하지 않았다는 점에 유의하십시오. 나는 의미 분산 시스템의 지지자이지만 OWL의 응용 프로그램은 현재 제한되어 있다고 생각합니다. OWL을 적용 할 수있는 틈새 시장을 정확하게 설명하는 것은이 답변의 범위를 벗어나지 만 일부 장단점을 밝힐 수 있습니다.

OWL은 기본적으로 OOP에서 알고있는 클래스 및 클래스와 해당 인스턴스 간의 제약 조건과 달리 분류를 사용하여 의미 구조를 표현할 수있는 언어입니다. 관계형 데이터베이스에서 알고있는 관계를 설명하는보다 공식적이고 고차원적인 방법으로 볼 수 있습니다.

이 언어를 설명하고 의사 소통하려면 특정 형식으로 직렬화해야합니다. 여러 가지 형식이 있으며 그 중 하나는 RDF입니다.

OWL에는 세 가지 수준이 있으며 표현력을 높일 수는 있지만 계산 능력을 제한합니다 (예 : OWL 정의에 설명 된 기술 자료에 질문 할 수있는 솔루션을 찾을 수 있는지 여부). 이것들은 OWL Lite, DL 및 Full입니다.

OWL / RDF 사용의 가장 중요한 장점은 서로 다른 지식 기반 (또는 분류 계층)간에 지식을 교환하고 이러한 모든 기반을 사전에 엔지니어링 할 필요없이 유용한 추론을 작성하여 통신 할 수 있다는 것입니다. 이는 동등성 클래스를 정의하여 부분적으로 수행됩니다. 네임 스페이스를 사용하면 엔지니어가 고유성을 확인할 수 있습니다. 유용한 패러다임.

또 다른 장점은 점점 더 많은 추론 엔진과 쿼리 언어입니다. 우리의 네트워크 세계에서는 분산 된 지식 교환에 대한 요구가 있습니다.

아마도 중요한 단점은 추론의 계산 가능성과 공간 및 시간 제약을 확인하는 비교적 높은 복잡성입니다. 예 : OWL이 가득 차면 종료로 입증 될 수없는 추론을 요청할 수 있습니다. 따라서 OWL의 힘에는 한계가 있습니다.

OWL 지식은 이산 적입니다 ... 반 진실이나 믿음 시스템은 없습니다. 이것들을 가지고 있으면 솔루션이 너무 복잡해질 것입니다.

그러나 내 취향에 대한 가장 중요한 단점은 현장에서 많은 훌륭한 엔지니어를 찾을 수 없다는 것입니다. 작은 지식 기반을 구축하려면 지식 엔지니어, 한두 명의 컴퓨터 과학자 및 소규모 개발 팀이 필요합니다. 따라서 XML 스키마와 같은 설명 언어를 사용하고 사람이 읽을 수있는 문서에 필요한 의미를 설명하는 것이 훨씬 저렴하고 효과적입니다.


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RDFS는 구조화 된 데이터를 설명하는 것입니다. 메소드 나 함수를 포함한다면 훨씬 더 유용 할 것이므로 인터페이스를 설명 할 수 있습니다. 현재 웹 서비스에 의한 WSDL 또는 Hydra와 같은 추가 vocab이 필요합니다. OOP에 대한 어휘도 있다고 생각합니다. 많은 어휘를 알지 못합니다.

OWL은 XSD와 같습니다. 예를 들어 최대 20 개의 문자가 포함 된 문자열을 예상하는 경우 OWL을 사용하여 해당 규칙을 설명하고 유효성 검사기를 생성합니다. 이론적으로 RDFS 및 XSD로 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 사람들이 왜 XSD를 사용하는 대신 OWL을 발명해야하는지 전혀 모릅니다. XSD가 RDFS를 기반으로하지 않기 때문일 수 있습니다. 예를 들어 XSD 문자열은 RDFS 리터럴의 후손이 아닙니다.

Schema.org는 Person과 같은 일반적인 클래스를 설명합니다. rcabs : Class 대신 Thing, rdfs : domain 대신 domainIncludes, rdfs : range 대신 rangeIncludes 등 RDFS를 사용하는 대신 vocab과 같은 자체 RDFS를 만듭니다. 제한된 유형도 임시 형식이므로 텍스트 및 숫자를 정의하거나 적어도 rdfs : Literal 또는 XSD 기본 형식에 연결하지 않고 텍스트와 숫자를 사용합니다. 내가 말할 수있는 한 XSD 또는 OWL을 사용하여 제한된 유형을 정의하지 않습니다. 어휘에 제한이 있는지 확실하지 않지만 사람이 읽을 수있는 설명에 언급되어 있다고 생각되면 schema.org에 대해 올바른 유효성 검사기를 생성 할 수 없으므로 해당 구문을 사용할 수 있습니다 XSD / OWL 및 RDFS를 사용합니다.

따라서 RDFS, XSD, OWL과 같은 표준을 사용하면 각 문서에서 재사용 할 수있는 라이브러리를 작성할 수 있다는 이점이 있다고 생각합니다.


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미래의 제품을 개발하기 위해 RDFS / OWL XML 파일은 거의 죽었다고 간주됩니다.

사용자 지정 텍스트 형식을 기반으로사용자 지정 빌드 솔루션이 더 잘 표현할 수있는 개념을 표현 하는 데 너무 많은 작업 이 필요 하지만 데이터는 사람과 컴퓨터에서 모두 더 읽기 쉽고 편집 가능하게 유지됩니다. 그들은 진정한 가치를 추가하지 않으며 넘어지는 모든 사람들에게 인생을 조금 더 비참하게 만듭니다. (그리고 네임 스페이스 명명법을 다루어야한다)

그러나이를 기반으로 한 거대한 문서 처리 솔루션이 있으며 최근 개발, 배포 및 현재 서비스 중입니다. 그들은 오랫동안 주변에 머 무르겠다고 위협합니다. 미래의 많은 프로그래머들은 의심 할 여지없이 많은 RDF 및 OWL 유도 WTF로 고통받을 것입니다.

schema.org에 설명 된 것과 같은 마이크로 데이터 시스템 (유효 기 친화적 인 마이크로 포맷 버전 ) 은 개발자, 편집자 및 독자에게 많은 이점을 제공합니다. 인간과 기계 모두.

RDF 개념 (저축 할 가치가있는)은 마이크로 데이터 표현에 어려움없이 맵핑 (및 실제로 명시 적으로 맵핑) 될 수 있습니다.

마이크로 데이터 항목을 사용하면 작성자와 문서 처리 시스템이 CSS 또는 DOM처럼 쉽게 독자를 위해 처리하고 사용자 정의 할 수있는 방식으로 커뮤니케이션강화할 수 있습니다.


잠깐, 이해가 안되는데 ... 마이크로 데이터가 XML / HTML과 어떻게 다른가요? schema.org에 설명 된 계획에 따르면 특히 웹 페이지 내에서 태그를 사용한다고합니다. XML과 HTML도 그렇게하지 않습니까?
웹스터 시소러스

마이크로 데이터가 훨씬 더 좋은 경우 W3C가 마이크로 데이터 자체가 아닌 RDFS / OWL을 추진하는 이유는 무엇입니까?
웹스터 시소러스

RDF! = XML과 같이 대답이 다소 오해의 소지가 있다고 생각합니다. RDF의 XML 인코딩은 많은 것 중 하나 일 뿐이며 기존 XML 응용 프로그램과 혼합 할 목적으로 설계되었습니다. 게다가, 커스텀 시스템으로 돌아가는 것 (예, 마이크로 데이터 포함)은 일반적인 어휘를 사용하는 대신에 "모든 것을 고치기위한 커스텀 파서를 작성"으로 돌아가는 것을 의미합니다. RDF / OWL을 사용하면 관련된 데이터 하위 집합에서 각각 작업하는 서로 다른 응용 프로그램을 혼합하고 자동 리플렉션 기능이있는 유연한 코드를 작성할 수 있습니다. Xanasys LinkExplorer가 좋은 예입니다.
p_l

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유익한 의견이있는 답변. 이러한 주장을 뒷받침하는 참고 문헌을 보여주십시오.
Dibbeke

@Dibbeke 필자의 원래 추측은 OP가 실용적인 메타 데이터를 찾고 있다는 것이 었습니다. 이 경우 RDF는 과도합니다. opininated 부분은 RDF가 항상 과잉 행동에 대한 나의 믿음과 관련이 있습니다.
ZJR
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