3种OWL语言

       OWL可以分为三种子语言：OWL-Lite，OWL-DL，OWL-Full。子语言的特征是由它的描述能力来分类的。其中，OWL-Lite描述能力最弱，OWL-Full描述能力最强，OWL-DL的能力 属 于中间，同时，OWL-Full可以视为是OWL-DL的一个扩展。

       OWL-Lite:在语法上，OWL-Lite是最简单的语言。一般用于只有一个简单的类层次和定义的约束比较简单的情况。比如，根据一个现有的百科全书建立的本体。

       OWL-DL:OWL-DL是建立在描述逻辑基础上的的，描述能力比OWL-Lite强得多。描述逻辑是第一顺序逻辑的决定性部分，可以进行自动推理。因此，可以自动的计算分类层次，并且检查本体的一致性。

      OWL-Full:OWL-Full的表达能力是最强的。OWL-Full可以适用于需要很强的表达能力的情况。

OWL本体的组成

     OWL本体由个体、关联和类组成，三者分别和实例（Instances）、扩展连接点（Slot）、类（Classes）相通信。

     个体（Individuals）:个体就是在领域中，我们所感兴趣的物体。Protégé和OWL之间有一个显著的区别，就是OWL没有独立名字假定（Unique Name Assumption, UNA）。这意味着两个不同的名字可以指向同一个个体。个体就是我们常说的实例，个体可以被理解为“类的实例”。

     关联（Properties）:关联指的是两个个体之间的二元关系，比如，一个关联可以把两个个体连接在一起。例：关联hasSibling，因为Matthew和Gemma是两兄弟，就可以通过hasSibling这个关系把Matthew和Gemma连在了一起,关联也可以只有一个参数，如使某种功能化的关联，如transitive（传递）或symmetric（对称）。在Protégé中，关联基本和扩展连接点（Slot）的意思是一致的。在描述逻辑中，扩展连接点是一个角色，在UML中是关系，也可以是指向其他物体的概念。在GRAIL（另一种本体语言）和其他的形式化语言中，也被称作属性。

    类（Classes）:OWL类是一组包含了个体的集合。它是通过使用形式化的数学语言，精确描述类成员的特性。比如，类Cat包括了特定领域中所有包括“猫”的类。类由超类（superclass）和子类（subclass）的层次结构分类构成，也被称作taxonomy。子类是超类的细化，子类可以继承超类的性质，也就是说，超类的条件是形成子类的必要条件。同时超类-子类关系式OWL-DL的关键特性之一，这可以为推理机自动调用。同时，概念（concept）一词也类中也时有出现，类是表述概念的基础。  

   建立一个OWL类，就是建立一个说明类的环境的描述，这个环境首先必须满足描述此类的一个个体成员的要求。

OWL本体的构建

       建立类

         一个类层次（class hierarchy）也被称之为一个分类法（taxonomy）。

          不相交类（disjoint class）:不相交类的定义是，一个个体（或事物）不可能成为多个（>1）类的实例。

          子类（subclass）

       建立关联（properties）

           关联的作用是表示两个个体之间的关系。关联主要分为两种：事物关联（object properties）和数据类型关联（datatype properties）。

          事物关联连接两个个体。数据类型关联连接一个个体和一个XML Schema 数据类型值（XML Schema Datatype value）或RDF描述（RDF literal）。OWL也有第三种关联，称为注释关联（Annotation properties），注释关联可以向类、个体或者事物/数据类型关联里添加信息（元数据）

         逆关联（Inverse Properties）:每个事物关联都可能有一个逆关联。如果一个关联连接个体a和b，那么它的逆关联就将连接b和a。比如关联hasChild就是关联hasParent的逆关联

         OWL关联的特征（OWL Property Characteristics）

         功能性关联（Functional Properties）:具有某种特定功能的关联。最常见的是，通过一个关联，将两个个体连接在一起。

         反向功能关联（Inverse Functional Properties）

         传递关联（Transitive Properties）:若一个关联是传递的，那么如果关联P关联了a和b，且P也关联了b和c，那么，可以推知，P也可以关联a和c。

         对称关联（Symmetric Properties）:若关联P是对称的，P关联了个体a和b，那么P同样可以关联a和b。

         关联的定义域和值域:关联把个体从定义域连接到值域。例子……在关联P中，把个体从定义域a连接到值域b。那么在它的反向关联P’中，定义域就是b，值域是a，就是把个体从定义域b连接到值域a。

          描述和定义类

         关联约束:OWL关联的作用是定义约束，约束的作用是限制归属类的个体，OWL中的约束主要有三种：

          计量约束（Quantifier Restrictions）

          基数约束（Cardinality Restrictions）

          赋值约束（hasVaule Restrictions）

         首先我们来看计量约束：

         存在约束（existential restrictions ]）

         任意约束（universal restrictions ∨）

例如，约束 hasTopping MozzarellaTopping表示存在一个个体中类或者集合，其中至少有一个个体含有MozzarellaTopping。事实上，约束所描述的是一个佚名的类，这个类包含的个体满足这个约束。当约束描述一个类的时候，它事实上也描述了（限定）这个类的超类，比如，MargheritaPizza是一个事物的子类，那么Pizza也至少含有一个满足MozzarellaTopping的子类。

        存在约束.在OWL本体中，存在约束是最常用的约束。存在约束定义了，存在一个特定类的个体，满足一个给定的关联关系。

        例如，]hasBase PizzaBase描述了在所有的个体中，至少有一个个体，满足在hasBase关联中，与类PizzaBase的一个个体相连接。

 使用推理机

       前面谈到OWL有3种子语言：OWL-Lite，OWL-DL（Description Logics）和OWL-Full。本体的一个主要特征就是可以被OWL-DL语言所描述，并被推理机所运行。

       推理机的一个主要服务就是测试一个类是否是其他类的一个子类，测试的结果被放在Protégé的inferred ontology class hierarchy中。

      推理机提供的另一个标准服务是一致性检查，推理机给予类的描述可以确定，类是否可能拥有实例，当类被认为是不可能实例化的，类就是不一致的，比如与其他的类（如父类）的定义相冲突。

使用RACER.首先，本体的推理是通过Protégé-OWL的DIG接口进行的，首先要安装完整的RACER机，并且打开它。Protégé默认的推理机URL是http://localhost:8080，如果要使用其他的推理端口，就要在Protégé的OWL Preferences Dialog中设置它。

调用RACER。完成了RACER或者其他的推理机的设置以后，本体会“自动的”发送到推理机，自动计算分类层次，并且检查本体的逻辑完整性。Protégé中，手动建立的类层次叫做“asserted hierarchy”，通过推理过后生成的类层次叫做“inferred hierarchy”。

必要和充分条件（Necessary And Sufficient Conditions）

目前，我们创建的所有类，都只用了必要条件来描述。必要条件就是，如果某个个体是一个类的成员，那么它必须满足的条件。换句话说，就是如果某个个体满足这些条件，那么它一定是这个类的成员。

如果一个类只有必要条件，我们称之为简单类（Primitive Class）。

如果一个类至少含有一组充分必要条件，我们称之为规范类（Defined Class）。

如果一个类只有必要条件，也可称之为部分类（Partial Class），如果一个类至少含有一组充分必要条件，就可以成为完整类（Complete Class）。

如果类A有一个必要条件，我们就可以说如果一个个体是类A的成员，它一定满足该条件。但是我们不能说任意满足这个条件的个体一定是类A的成员。

如果类A是规范的，有一个充分必要条件，我们可以说，如果某个个体满足这个条件，这个个体就是A的成员；且任意一个满足这个条件的个体，都一定是类A的成员，这个条件不仅对A的成员是必要的，也是充分的，因此，满足此条件的个体，一定是A的成员。

简单类和规范类（Primitive And Defined Classes）

至少有一组充分必要条件的类就是规范类，我们可以定义，任何一个满足这个定义的个体都是这个类的成员。只有一个必要条件的类是简单类。

  自动分类

使用OWL-DL子语言可以自动的对本体的类层次进行分类，当建立一个很大的本体时，我们可以通过推理机计算子类-超类之间的关系，从而提高一个大规模本体的可维护性，保持其处于一个逻辑上的正确状态。当一个本体的类有很多的超类的时候，最好的办法就是把类层次关系构建成为一个树的结构。因此，在asserted hierarchy中（人工构建的层次）的类不能有多个超类。计算和维护复杂的类关系是推理机的主要功能，通过推理计算，使类之间的关系保持一个可维护和标准的状态。这不仅提高了本体的可重用性，也把维护复杂层次关系时的人工错误降到了最低。

 任意约束（universal restrictions）:任意约束限制了在一个给定的关联关系中，和某一个个体相连接的一个特定类的所有成员；该约束所包括的是符合这一条件的所有成员，而不是特定成员。

任意约束和存在约束的区别在于，在一个给定的关联中，任意约束不是指定一个关系的存在，它仅仅表示，如果一个关联关系存在，其关联的个体一定是特定类的所有成员。

   自动分类和开放世界推理（Automatic Classification and Open World Reasoning）

  闭合公理（Closure Axioms）：关联的闭合公理由一个任意约束构成，表示只能被特定的参数所填充的关联关系。此约束有一个参数集，该参数集是所有该关联的存在约束参数的并集。

例如，对MargheritalPizza而言，hasTopping的闭合公理是关联hasTopping的任意约束，其参数是MozzarellaTopping和TomatoTopping的并集，就是∨hasTopping (MozzarellaTopping∪TomatoTopping)。

   值分割（Value Partitions）：值分割不是OWL的一部分，也不是其他本体语言的内容，而是一种设计模式（design pattern），其作用是用于改进对类的描述。在本体设计中，设计模式的作用类似于在面向对象程序设计中——对一个模式化的问题可以重复使用的解决方案。这些设计模式通常由专家设计，其正确性经过证明，可以解决一般的模式化问题。

比如，创建一个“SpicinessValuePartition”的值分割，用于描述PizzaTopping的香味，值分割限定了一个可能值范围的一个详细列表，其中枚举出所有可能值。比如，在SpicinessValuePartition中限定范围为“Mild”，“Medium”，“Hot”。

  覆盖公理（Covering Axioms）：覆盖公理包括两部分，被覆盖的类和形成覆盖的类。

例如，我们有类A、B和C，类B和C是A的子类。假设A被B和C所覆盖，这意味着A的成员必须是B和/或C的成员。如果B和C是不相交（disjoint）的，A的成员必须是B或者C的成员。

 基数约束（Cardinality Restrictions）：OWL中，我们可以描述与其他个体或者数据类型有关系的类的个体的至少、至多或者准确的数目。这个描述的约束就是基数约束。对于一个给定的关联P，最小基数约束定义了可以加入P关系的个体的最小数目；最大基数约束确定了这个最大数目；也可以确定可以加入P关系的个体的准确个数。