[论文解读] SWRL2SPIN: A tool for transforming SWRL rule bases in OWL ontologies to object-oriented SPIN rules

Nick Bassiliades|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2018

Semantic Web and Ontologies参考文献 30被引用 8

一句话总结

本论文提出 SWRL2SPIN，一种基于 Prolog 的工具，可将 OWL 本体中的 SWRL 规则基转换为语义等价的面向对象 SPIN 规则。通过利用 SPIN 的事实行业标准地位，并通过基于类的结构优化规则，该工具实现了长期可维护性，并推动了现有 SWRL 基应用的广泛采用。

ABSTRACT

Semantic Web Rule Language (SWRL) combines OWL (Web Ontology Language) ontologies with Horn Logic rules of the Rule Markup Language (RuleML) family. Being supported by ontology editors, rule engines and ontology reasoners, it has become a very popular choice for developing rule-based applications on top of ontologies. However, SWRL is probably not go-ing to become a WWW Consortium standard, prohibiting industrial acceptance. On the other hand, SPIN (SPARQL Inferencing Notation) has become a de-facto industry standard to rep-resent SPARQL rules and constraints on Semantic Web models, building on the widespread acceptance of SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language). In this paper, we ar-gue that the life of existing SWRL rule-based ontology applications can be prolonged by con-verting them to SPIN. To this end, we have developed the SWRL2SPIN tool in Prolog that transforms SWRL rules into SPIN rules, considering the object-orientation of SPIN, i.e. linking rules to the appropriate ontology classes and optimizing them, as derived by analysing the rule conditions.

研究动机与目标

• 解决 SWRL 缺乏工业标准的问题，尽管其使用广泛，但此问题限制了其长期可行性。
• 应对 W3C 未正式支持 SWRL 所带来的风险，该风险阻碍了其在企业系统中的广泛部署。
• 通过将现有 SWRL 基本本体应用迁移至 SPIN，实现其持续使用与演进。
• 利用 SPIN 日益增长的采用率及其与 SPARQL 的集成，确保更好的工具支持和互操作性。
• 提供一种系统化、自动化的从 SWRL 到 SPIN 的转换流程，保留语义含义，并通过面向对象的结构化方式提升规则组织性。

提出的方法

• 开发一个基于 Prolog 的转换引擎，用于解析 OWL 本体中的 SWRL 规则基。
• 分析规则条件，以推断适用于 SPIN 中规则封装的目标本体类。
• 将 SWRL 原子和规则映射到 SPIN 的面向对象规则语法中，将规则嵌入到相应类内。
• 通过规则模式的语义分析，重新组织条件和约束，以优化规则结构。
• 通过形式化转换规则，确保源 SWRL 规则与生成的 SPIN 规则之间的语义等价性。
• 使用真实世界的 SWRL 规则集验证转换过程，并评估正确性与性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 SWRL 规则基能否被系统化且语义准确地转换为 SPIN 规则？
• RQ2 SPIN 中的面向对象结构如何提升基于规则的本体的可维护性和模块化程度？
• RQ3 该转换在多大程度上保留了原始 SWRL 规则的逻辑语义和推理行为？
• RQ4 在将遗留的 SWRL 基应用迁移至 SPIN 时，面临哪些实际挑战，如何加以缓解？
• RQ5 SPIN 规则与 SPARQL 的集成如何增强基于规则的本体的表达力和可用性？

主要发现

• SWRL2SPIN 工具成功将 SWRL 规则基转换为语义等价的 SPIN 规则，保真度极高。
• 转换过程使规则能够被封装在适当的本体类中，显著提升了模块化和可维护性。
• SWRL2SPIN 生成的 SPIN 规则与现有的基于 SPARQL 的工具链和推理引擎兼容。
• 该方法保留了原始 SWRL 规则的逻辑语义，确保推理结果的一致性。
• 该工具展示了将遗留 SWRL 应用迁移至更标准化的 SPIN 格式的可行性与实用性。
• 性能评估表明，转换后的 SPIN 规则保持了与原生 SPIN 规则相当的高效执行特性。