python 知识图谱 推理_知识图谱推理与实践 -- 基于jena实现规则推理

Posted 2022-03-24 weixin_39777404

本章，介绍 基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。

规则引擎概述

jena包含了一个通用的规则推理机，可以在RDFS和OWL推理机使用，也可以单独使用。

推理机支持在RDF图上推理，提供前向链、后向链和二者混合执行模式。包含RETE engine 和 one tabled datalog engine。可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数，使用各种推理引擎。要使用 GenericRuleReasoner，需要一个规则集来定义其行为.

Rule的语法与结构

规则通过 Rule对象来进行定义，包含 body terms列表 (premises),head terms列表 (conclusions) 和可选的 name 和可选的direction。

An informal description of the simplified text rule syntax is:

_Rule_ := _bare-rule_ .

or [ _bare-rule_ ]

or [ ruleName : _bare-rule_ ]

_bare-rule_ := _term_, ... _term_ -> _hterm_, ... _hterm_ // forward rule

or _bhterm_

_hterm := term

_ or [ _bare-rule_ ]

_term_ := (_node_, _node_, _node_) // triple pattern

or (_node_, _node_, _functor_) // extended triple pattern

or builtin(_node_, ... _node_) // invoke procedural primitive

_bhterm_ := (_node_, _node_, _node_) // triple pattern

_functor_ := functorName(_node_, ... _node_) // structured literal

_node_ := _uri-ref_ // e.g. http://foo.com/eg

or prefix:localname // e.g. rdf:type

or <_uri-ref_> // e.g.

or ?_varname_ // variable

or 'a literal' // a plain string literal

or 'lex'^^typeURI // a typed literal, xsd:* type names supported

or number // e.g. 42 or 25.5

逗号 "," 分隔符是可选的.

前向和后向规则语法之间的区别仅与混合执行策略相关，请参见下文。

_functor_ 是一个扩展的三元组，用于创建和访问文本值。functorName可以是任何简单的标识符。

为保障rules的可读性URI引用支持qname语法。可以使用在 PrintUtil对象中注册的前缀。

下面是一些规则示例：

[allID: (?C rdf:type owl:Restriction), (?C owl:onProperty ?P),

(?C owl:allValuesFrom ?D) -> (?C owl:equivalentClass all(?P, ?D)) ]

[all2: (?C rdfs:subClassOf all(?P, ?D)) -> print('Rule for ', ?C)

[all1b: (?Y rdf:type ?D)

[max1: (?A rdf:type max(?P, 1)), (?A ?P ?B), (?A ?P ?C)

-> (?B owl:sameAs ?C) ]

Rule allID说明了functor用于将OWL限制的组件收集到单个数据结构中，然后可以触发进一步的规则

Rule all2 表示一个前向规则，它创建了一个新的后向规则，并且还调用了print.

Rule max1 说明了如何使用数字

可以使用以下方法加载和解析规则文件：

List rules = Rule.rulesFromURL("file:myfile.rules");

或者

BufferedReader br = / _open reader_ / ;

List rules = Rule.parseRules( Rule.rulesParserFromReader(br) );

或者

String ruleSrc = / _list of rules in line_ /

List rules = Rule.parseRules( rulesSrc );

在前两种情况下(从URL或BufferedReader读取)，规则文件由一个简单的处理器预处理，该处理器剥离注释并支持一些额外的宏命令：

# ...

注释.

// ...

注释

@prefix pre: .

定义了一个前缀pre ，可以用在规则文件中.

@include .

包含指定规则,允许规则文件包含RDFS和OWL的预定义规则

完整实例：

@prefix pre: .

@include .

[rule1: (?f pre:father ?a) (?u pre:brother ?f) -> (?u pre:uncle ?a)]

规则推理demo1--喜剧演员

例如，在一个电影知识图谱里，如果一个演员参演的电影的类型是喜剧片，我们可以认为这个演员是喜剧电影

推理规则：

[ruleComedian: (?p :hasActedIn ?m) (?m :hasGenre ?g) (?g :genreName '喜剧') -> (?p rdf:type :Comedian)]

我们用代码来实现：

String prefix = "http://www.test.com/kg/#";

Graph data = Factory.createGraphMem();

// 定义节点

Node movie = NodeFactory.createURI(prefix + "movie");

Node hasActedIn = NodeFactory.createURI(prefix + "hasActedIn");

Node hasGenre = NodeFactory.createURI(prefix + "hasGenre");

Node genreName = NodeFactory.createURI(prefix + "genreName");

Node genre = NodeFactory.createURI(prefix + "genre");

Node person = NodeFactory.createURI(prefix + "person");

Node Comedian = NodeFactory.createURI(prefix + "Comedian");

// 添加三元组

data.add(new Triple(genre, genreName, NodeFactory.createLiteral("喜剧")));

data.add(new Triple(movie, hasGenre, genre));

data.add(new Triple(person, hasActedIn, movie));

// 创建推理机

GenericRuleReasoner reasoner = (GenericRuleReasoner) GenericRuleReasonerFactory.theInstance().create(null);

PrintUtil.registerPrefix("", prefix);

// 设置规则

reasoner.setRules(Rule.parseRules(

"[ruleComedian: (?p :hasActedIn ?m) (?m :hasGenre ?g) (?g :genreName '喜剧') -> (?p rdf:type :Comedian)] \\n"

+ "-> tableAll()."));

reasoner.setMode(GenericRuleReasoner.HYBRID); // HYBRID混合推理

InfGraph infgraph = reasoner.bind(data);

infgraph.setDerivationLogging(true);

// 执行推理

Iterator tripleIterator = infgraph.find(person, null, null);

while (tripleIterator.hasNext())

System.out.println(PrintUtil.print(tripleIterator.next()));

输出结果：

(:person rdf:type :Comedian)

(:person :hasActedIn :movie)

可以看到，已经给person加上了Comedian。

规则推理demo2 -- 关联交易

我们再来看上一篇文章中提到的那个金融图谱：

陈华钧老师PPT里，有一个推理任务：

执掌一家公司就一定是这家公司的股东；

某人同时是两家公司的股东，那么这两家公司一定有关联交易；

PPT里是使用Drools来实现的，具体可以参见PPT。我们这里使用jena来实现，可以达到同样的效果。

首先，构造好图谱，为了方便理解，我们用中文变量：

Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel();

String finance = "http://www.example.org/kse/finance#";

Resource 孙宏斌 = myMod.createResource(finance + "孙宏斌");

Resource 融创中国 = myMod.createResource(finance + "融创中国");

Resource 乐视网 = myMod.createResource(finance + "乐视网");

Property 执掌 = myMod.createProperty(finance + "执掌");

Resource 贾跃亭 = myMod.createResource(finance + "贾跃亭");

Resource 地产公司 = myMod.createResource(finance + "地产公司");

Resource 公司 = myMod.createResource(finance + "公司");

Resource 法人实体 = myMod.createResource(finance + "法人实体");

Resource 人 = myMod.createResource(finance + "人");

Property 主要收入 = myMod.createProperty(finance + "主要收入");

Resource 地产事业 = myMod.createResource(finance + "地产事业");

Resource 王健林 = myMod.createResource(finance + "王健林");

Resource 万达集团 = myMod.createResource(finance + "万达集团");

Property 主要资产 = myMod.createProperty(finance + "主要资产");

Property 股东 = myMod.createProperty(finance + "股东");

Property 关联交易 = myMod.createProperty(finance + "关联交易");

Property 收购 = myMod.createProperty(finance + "收购");

// 加入三元组

myMod.add(孙宏斌, 执掌, 融创中国);

myMod.add(贾跃亭, 执掌, 乐视网);

myMod.add(王健林, 执掌, 万达集团);

myMod.add(乐视网, RDF.type, 公司);

myMod.add(万达集团, RDF.type, 公司);

myMod.add(融创中国, RDF.type, 地产公司);

myMod.add(地产公司, RDFS.subClassOf, 公司);

myMod.add(公司, RDFS.subClassOf, 法人实体);

myMod.add(孙宏斌, RDF.type, 人);

myMod.add(贾跃亭, RDF.type, 人);

myMod.add(王健林, RDF.type, 人);

myMod.add(万达集团,主要资产,地产事业);

myMod.add(融创中国,主要收入,地产事业);

myMod.add(孙宏斌, 股东, 乐视网);

myMod.add(孙宏斌, 收购, 万达集团);

PrintUtil.registerPrefix("", finance);

// 输出当前模型

StmtIterator i = myMod.listStatements(null,null,(RDFNode)null);

while (i.hasNext())

System.out.println(" - " + PrintUtil.print(i.nextStatement()));

上图所示的图谱，包含如下的三元组：

- (:公司 rdfs:subClassOf :法人实体)

- (:万达集团 :主要资产 :地产事业)

- (:万达集团 rdf:type :公司)

- (:地产公司 rdfs:subClassOf :公司)

- (:融创中国 :主要收入 :地产事业)

- (:融创中国 rdf:type :地产公司)

- (:孙宏斌 :股东 :乐视网)

- (:孙宏斌 rdf:type :人)

- (:孙宏斌 :执掌 :融创中国)

- (:乐视网 rdf:type :公司)

- (:贾跃亭 rdf:type :人)

- (:贾跃亭 :执掌 :乐视网)

- (:王健林 rdf:type :人)

- (:王健林 :执掌 :万达集团)

我们来定义推理规则：

执掌一家公司就一定是这家公司的股东；

收购一家公司，就是这家公司的股东

某人同时是两家公司的股东，那么这两家公司一定有关联交易；

用jena规则来表示：

[ruleHoldShare: (?p :执掌 ?c) -> (?p :股东 ?c)]

[[ruleHoldShare2: (?p :收购 ?c) -> (?p :股东 ?c)]

[ruleConnTrans: (?p :股东 ?c) (?p :股东 ?c2) -> (?c :关联交易 ?c2)]

执行推理：

GenericRuleReasoner reasoner = (GenericRuleReasoner) GenericRuleReasonerFactory.theInstance().create(null);

reasoner.setRules(Rule.parseRules(

"[ruleHoldShare: (?p :执掌 ?c) -> (?p :股东 ?c)] \\n"

+ "[ruleConnTrans: (?p :收购 ?c) -> (?p :股东 ?c)] \\n"

+ "[ruleConnTrans: (?p :股东 ?c) (?p :股东 ?c2) -> (?c :关联交易 ?c2)] \\n"

+ "-> tableAll()."));

reasoner.setMode(GenericRuleReasoner.HYBRID);

InfGraph infgraph = reasoner.bind(myMod.getGraph());

infgraph.setDerivationLogging(true);

System.out.println("推理后...\\n");

Iterator tripleIterator = infgraph.find(null, null, null);

while (tripleIterator.hasNext())

System.out.println(" - " + PrintUtil.print(tripleIterator.next()));

输出结果：

推理后...

- (:万达集团 :关联交易 :乐视网)

- (:万达集团 :关联交易 :融创中国)

- (:万达集团 :关联交易 :万达集团)

- (:孙宏斌 :股东 :万达集团)

- (:孙宏斌 :股东 :融创中国)

- (:融创中国 :关联交易 :万达集团)

- (:融创中国 :关联交易 :乐视网)

- (:融创中国 :关联交易 :融创中国)

- (:乐视网 :关联交易 :万达集团)

- (:乐视网 :关联交易 :融创中国)

- (:乐视网 :关联交易 :乐视网)

- (:贾跃亭 :股东 :乐视网)

- (:王健林 :股东 :万达集团)

- (:公司 rdfs:subClassOf :法人实体)

- (:万达集团 :主要资产 :地产事业)

- (:万达集团 rdf:type :公司)

- (:地产公司 rdfs:subClassOf :公司)

- (:融创中国 :主要收入 :地产事业)

- (:融创中国 rdf:type :地产公司)

- (:孙宏斌 :收购 :万达集团)

- (:孙宏斌 :股东 :乐视网)

- (:孙宏斌 rdf:type :人)

- (:孙宏斌 :执掌 :融创中国)

- (:乐视网 rdf:type :公司)

- (:贾跃亭 rdf:type :人)

- (:贾跃亭 :执掌 :乐视网)

- (:王健林 rdf:type :人)

- (:王健林 :执掌 :万达集团)

我们看到，推理后孙宏斌是三家公司的股东，三家公司都有关联交易。

作者：Jadepeng

出处：jqpeng的技术记事本--http://www.cnblogs.com/xiaoqi

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