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知识图谱的基石：RDF

本文将结合实例，对RDF和RDFS/OWL，这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍。其实，RDF、RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术，而知识图谱是其中最广为人知的概念。

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。

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。

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。
JSON-LD，即“JSON for Linking Data”，用键值对的方式来存储RDF数据。

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。

Example1 N-Triples:
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/career> "足球运动员"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/fullName> "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/birthDate> "1976-09-18"^^date.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/height> "180"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/weight> "98"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/nationality> "巴西"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/hasBirthPlace> <http://www.kg.com/place/10086>.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/address> "里约热内卢"^^string.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/coordinate> "-22.908333, -43.196389"^^string.

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

Example2 Turtle:

@prefix person: <http://www.kg.com/person/> .
@prefix place: <http://www.kg.com/place/> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

person:1 :chineseName "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
person:1 :career "足球运动员"^^string.
person:1 :fullName "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
person:1 :birthDate "1976-09-18"^^date.
person:1 :height "180"^^int. 
person:1 :weight "98"^^int.
person:1 :nationality "巴西"^^string. 
person:1 :hasBirthPlace place:10086.
place:10086 :address "里约热内卢"^^string.
place:10086 :coordinate "-22.908333, -43.196389"^^string.

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：

Example3 Turtle:

@prefix person: <http://www.kg.com/person/> .
@prefix place: <http://www.kg.com/place/> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

person:1 :chineseName "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string;
         :career "足球运动员"^^string;
         :fullName "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string;
         :birthDate "1976-09-18"^^date;
         :height "180"^^int;
         :weight "98"^^int;
         :nationality "巴西"^^string; 
         :hasBirthPlace place:10086.
place:10086 :address "里约热内卢"^^string;
            :coordinate "-22.908333, -43.196389"^^string.

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

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。
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。

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。
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。

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。

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

### 这里我们用词汇rdfs:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type rdfs:Class.
:Place rdf:type rdfs:Class.

### rdfs当中不区分数据属性和对象属性，词汇rdf:Property定义了属性，即RDF的“边”。
:chineseName rdf:type rdf:Property;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range xsd:string .

:career rdf:type rdf:Property;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range xsd:string .
                
:birthDate rdf:type rdf:Property;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range xsd:date .
        
:hasBirthPlace rdf:type rdf:Property;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range :Place .

我们这里只介绍RDFS几个比较重要，常用的词汇：

rdfs:Class. 用于定义类。
rdfs:domain. 用于表示该属性属于哪个类别。
rdfs:range. 用于描述该属性的取值类型。
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。
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。

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。

RDFS的扩展——OWL

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：

提供快速、灵活的数据建模能力。
高效的自动推理。
用OWL对罗纳尔多知识图进行语义层的描述：

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .

### 这里我们用词汇owl:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type owl:Class.
:Place rdf:type owl:Class.

### owl区分数据属性和对象属性（对象属性表示实体和实体之间的关系）。词汇owl:DatatypeProperty定义了数据属性，owl:ObjectProperty定义了对象属性。
:chineseName rdf:type owl:DatatypeProperty;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range xsd:string .

:hasBirthPlace rdf:type owl:ObjectProperty;
        rdfs:domain :Person;
        rdfs:range :Place .

我们这里简单介绍一下常用的词汇：
描述属性特征的词汇

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。
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。
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。
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）
owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。
owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。
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。

<http://www.zhangsan.com/ontology/Person> rdf:type owl:Class .
<http://www.lisi.com/ontology/Human> rdf:type owl:Class .
<http://www.zhangsan.com/ontology/Person> owl:equivalentClass <http://www.lisi.com/ontology/Human> .

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。
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。
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。