9、知识图谱的数据模型与语义语言详解

知识图谱的数据模型与语义语言详解

1. 知识表示的层次

知识表示存在五个层次，每个层次都有其独特的语言和建模原语，如下表所示：
| 层次 | 语言 | 原语 |
| — | — | — |
| 语言层次 | 自然语言 | 自然语言提供的原语，如单词、句子、标点符号 |
| 概念层次 | 本体 | 概念及其关系 |
| 认识论层次 | 本体语言 | 概念和槽类型的定义，如继承等结构化关系 |
| 逻辑层次 | 逻辑形式主义 | 逻辑谓词、运算符、量词 |
| 实现层次 | 序列化格式 | 语言的符号 |

知识图谱的建模通常从概念层次开始，但人类建模的结果需要形式化，以便计算机理解。认识论层次提供了建模原语，使概念模型能够编码，借助底层逻辑形式主义让计算机理解。

2. 知识图谱相关语言概述

为了建模和操作知识图谱，过去开发了多种方法和语言，主要包括以下几个方面：
- 数据模型 ：资源描述框架（RDF）及其模式语言RDF Schema（RDFS），以及相关工具。
- 数据检索和操作 ：用于查询的SPARQL语言，以及用于对数据（和SPARQL查询结果）应用约束的Shapes Constraint Language（SHACL）。
- 语义描述语言 ：Web本体语言（OWL）和部分规则交换格式（RIF）。
- 知识组织系统 ：简单知识组织系统（SKOS），用于在RDF中表示各种知识组织系统（KOS）。 </