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W3C标准：在RDF与Topic Maps间建立联系
作者： Peter V. Mikhalenko
2006-06-22 02:50 PM
关于资源描述框架([URL=http://www.w3.org/RDF/]RDF[/URL])、[URL=http://www.xml.com/pub/a/2000/06/xmleurope/maps.html]主题地图[/URL]与一些存在论表达语言之间的关系，在互联网上有许多争论。新出现的其它存在论语言，如[URL=http://www.w3.org/2004/OWL/]OWL[/URL]与[URL=http://www.w3.org/2004/02/skos/]SKOS[/URL]，也为这些争论火上浇油。W3C试图通过合并现有的整合RDF与主题数据的提案，为RDF/主题地图互用性建立指导方针。
在本文中，我将努力分析这两种标准的开发背景，概括说明五个不同的关系提案。这五个提案足够完善、证据充分，适合进行详细地检验。
W3C的主要目标是在数据层次上在RDF与主题地图间达到互用性。这意味着它应可以将数据从一种形式转换成另一种形式，但不会造成不可接受的信息损失或语义中断；它还可以根据目标模型查询转换的结果，并可在两个实例间共享词汇。
那些不够了解主题地图的读者可在史蒂夫-佩珀的著名文章《[URL=http://www.ontopia.net/topicmaps/materials/tao.html]主题地图之道：资讯时代的前进方向[/URL]》中找到它的详细介绍。我们还假定读者十分熟悉RDF与它的三元概念和语义网络概念。
介绍
资源描述框架(RDF)是W3C为呈现与互联网资源有关信息而开发的一种模型。主题地图是ISO开发的知识整合标准。这两个规范是于20世纪90年代末在其各自的机构中同时开发的，起初它们的目标各不一样，但后来发现它们有许多共同点。
在揭示RDF与主题地图间的协同关系，并找出在数据层次上达到互用性的手段方面，人们已经做过许多尝试。现在，W3C的目标是，为希望组合W3C的RDF/OWL规范家族与ISO的主题地图标准家族的用户提供指导。本文简单概括了现有的方法，并分析它们的优劣。关于转换的W3C推荐也即将出版。
存在哪些提案？
我选择了五个不同的提案进行分析。我们根据作者的姓名，或在有多名作者的情况下，根据作者所属机构的名称来提及这些提案。每个提案都以前面的提案为基础，并以其作参考。在这里，它们以它们所包含的转换指导为特点：即RDF参考主题地图(RDF2TM)，主题地图参考RDF(TM2RDF)。
Moore：RDF2TM与TM2RDF提案。（由《[URL=http://xml.coverpages.org/moore-topicmapsrdf200105.pdf]RDF与主题地图：汇聚实践[/URL]》一文描述）。
Sranford：TM2RDF提案。（由《[URL=http://www.idealliance.org/papers/extreme03/html/2001/Lacher01/EML2001Lacher01-toc.html]主题地图与RDF数据整合[/URL]》一文描述）。
Ogievetsky：TM2RDF提案，在XTM2RDF[URL=http://www.cogx.com/xtm2rdf/]转换器[/URL]中执行。（由《[URL=http://www.cogx.com/?si=urn:cogx:resource:rdfglasses]通过RDF透视XML主题地图[/URL]》一文描述）。
Garshol：RDF2TM与TM2RDF提案。二者都在[URL=http://www.ontopia.net/solutions/products.html]Ontopia知识套件[/URL]中执行（一个建立、维护并配置主题地图应用的商业工具）。原始提案由《[URL=http://www.ontopia.net/topicmaps/materials/tmrdfoildaml.html]主题地图、RDF、DAML、OIL：比较[/URL]》和《[URL=http://www.ontopia.net/topicmaps/materials/tmrdf.html]与主题地图及RDF共存[/URL]》二篇文章描述。
Unibo：RDF2TM与TM2RDF提案。由《[URL=http://www.idealliance.org/papers/extreme03/html/2003/Presutti01/EML2003Presutti01.html]网络元数据：RDF与主题地图整合[/URL]》一文描述。此提案在Meta（在博洛尼亚大学执行的一个工具）中得以执行。Meta允许在RDF与主题地图需要共存的环境下，建立并导航包含元数据信息的文件。
有必要解释[URL=http://www.topicmaps.org/xtm/1.0/]XTM标准[/URL]中的一个词。TM是主题地图，即标准名称、范例与（小写字母）人工制品本身的缩写。XTM为互换语法标准（XML主题地图），在提及XTM时进行阐述。
现有的所有方法分为两个截然不同的种类，摩尔最初称之为“为模型建模”与“为模型映射”。将它们分别称之为“对象映射”与“语义映射”可能更为合适。这两个方法的根本差别总结如下：
对象映射应用一种语言的低级组建模块来描述另一个的object model（对象模型）。例如，假定现在一个简单的二元关联数据模型由五部分——一个关联(a)、两个任务(r)和二个任务角色(P)，(p-r-a-r-p)——组成，那个关联将用一个对象映射呈现四个联系到五个资源的语句。
语义映射由包含每个模型语义的更高层概念开始，并试图找出它们之间的同等关系。主题地图中的二元关联被看作是代表经常由RDF语句（即两个实体之间的关系）呈现的同种事物，并因此只用一个单独的RDF语句来表现。其中找不到直接的语义等同项，缺乏的语义用两个范例中一个的工具，即类、属性或公布的主题来定义。
摩尔提案
这是第一个解决RDF与主题地图之间互用性问题的提案。介绍两个模型后，摩尔指出它所称的“为模型映射”与“为模型建模”间的差别。其关键的不同在于前者是语义性的，而后者“应用每个标准作为描述其它模型的工具”。下面让我们了解一下其实际意义。
摩尔的RDF2TM对象映射方法以两个事件为基础：一为他的模型中的每个RDF结构（即资源、语句、属性、主题、对象、实体、文字与模型）定义的PSI（PSI是一个公布的主题标识符，是一个模拟词典中单独名词的主题类型）；以及用角色类型rdf-subject、rdf-property和rdf-object将RDF语句表达为三元关联类型rdf-statement。这又引起了文字处理问题（因为关联中的任务角色不能为字符串），这一问题还没有提出解决方案。
TM2RDF对象映射方法以下列的每个TM结构定义的RDF属性为基础：topic, topicassoc, instanceof, topicassocmember, roleplayingtopic, roledefiningtopic, topicoccur, topicname, topicnamevalue, scopeset, subjindicatorref, resourceref。
摩尔的对象映射方法已相当完善，但他的语义映射方法还只是一个草案，其重点为RDF语句与关联。这两个方法都不可逆。在对象映射方法中，我们假定一个人在一个或另一个领域内工作，但不是同时在这两个领域。
在语义映射方法中，一个语句映射到一个关联，而一个关联映射到两个语句；这一事实表明转换是不可颠倒的。在自然性方面，语义映射要优于对象映射。后者在两个方向都产生了非自然的结果。不管在哪个方向，一个“自然”源文件产生一个“非自然”结果；只有起点为“非自然”，才可能得到“自然”的结果。在[URL=http://xml.coverpages.org/moore-topicmapsrdf200105.pdf]摩尔提案[/URL]中给出的对象映射实例中，一个简单的二元关联转换成了22 RDF语句。
斯坦福提案
斯坦福提案的主要观点是用一个“RDF基础设施”使查询主题地图成为可能。因此这只是一个TM2RDF提案。它使用数据互用性的分层整合模型为参考，将数据整合问题分解成三个准独立层：语法层、对象层和语义层。其观点是在对象层上建立一个主题地图的RDF表示法，然后执行一个“双射图表转换”，这样主题地图就可看作是RDF。忽略语法层意味着此方法将与主题地图的SGML与XML序列语法合作。
据作者称，如果忽略语义层，则所有的信息将被保存下来。作者们没有定义他们自己的主题地图模型，相反他们使用PMTM4，由Newcomb和Biezunski提出的主题地图处理模型（[URL=http://topicmaps.net/pmtm4.htm]Topicmaps.net的XTM 1.0处理模型[/URL]）。总之，PMTM4是一个图表模型，它包含三个节点类型（主题、关联与范围节点）和四个弧(arc)类型：associationMember (aM)、associationScope (aS)、associationTemplate (aT)和 scopeComponent (sC)。
在主题地图中建立图表后，作者说明如何以一个用特殊逻辑语法表达的查询，对它和本地RDF数据进行查询。下例中的查询使用RDF编码的主题地图来找出所有以石油作为自然资源的国家，然后从RDF编码开放目录中提取链接到DMOZ Travel_and_Tourism页面（见example1.exe）。
例1
FORALL pages <- Country, DMOZCountry Y,X, Z
?Y[tms:roleLabel->country;rdf:object->Country]
?@CIA_WORLD_FACTBOOK and
?X[tms:roleLabel->natural-resource;
?rdf:object->petroleum;
?rdf:subject->Z[tms:associationMember->Country]
?@CIA_WORLD_FACTBOOK]
?@CIA_WORLD_FACTBOOK and
?Country[mapsTo->DMOZCountry] and
?DMOZCountry[Travel_and_Tourism ->dmozpage[links->pages]]
?@DMOZ.
斯坦福提案在PMTM4方面很完善，但后者并不是一个完美的主题地图模型，因为它不能处理URL与字符串。因此斯坦福提案本身也并不完善。在自然性方面，该提案也表现不佳，因为它需要20多语句来表现信息，这些信息被RDF中的两个语句模拟。
Ogievetsky提案
在此提案中，作者描述了一个将XTM语法表达的主题地图转换成RDF的方法，以及作者在XTM2RDF转换器(XTM2RDF Translator)中根据XSLT执行此方法的过程。转换根据XTM元素的处理过程描述，因此该方法以语法为导向。生成的RDF符合一个词汇表（称为RTM），它包含11个类和17个属性，它们部分由XTM本身、早先讨论过的PMTM4、以及在前一节描述的由Newcomb和Biezunski提出的“处理模型”定义。
由RTM词汇表定义的类与属性如下：
rdfs：类：t-node, topic, scope, member, association, basename, variantname, occurrence, class-subclass, class-instance, templaterpc。
rdf：属性：association-role, validIn, indicatedBy, constitutedBy, name, templatedBy, role-topic, role-basename, role-variantname, role-occurrence, role-superclass, role-subclass, role-class, role-instance, role-template, role-role, role-rpc。
此映射相当简单：每个<topic>元素建立一个rtm:topic类型的RDF语句。主题的主体定址器（如有）成为语句主体的URI；否则就建立一个空白节点。主体标识符（如有）生成rtm:indicatedBy类型属性。
关联以空白节点表现，其类型与关联的类型对应。另外，关联中的每个任务都有一个属性与任务类型对应的语句（如下例中的ns1:composer和ns1:work）；它的值是一个rtm:member类型节点，它参考任务角色。当任务角色有一个主体标识符与一个rtm:constitutedBy属性，且当它有一个主体定址器时，参考通过一个rtm:indicatedBy属性来完成。（文中没有说明，如果任务角色没有上述两项时，该进行哪种形式的参考。）
下面的例子说明Tosca和Puccini之间的关联在“第三个RDF基本缩写形式”中如何以RDF/XML来表现（见example2.exe）：
例2
<ns1:composed-by>
?<ns1:composer>
?<rtm:member>
?<rtm:indicatedByrdf:resource="http://en.wikipedia.org/wiki/Puccini" />
?</rtm:member>
?</ns1:composer>
?<ns1:work>
?<rtm:member>
?<rtm:indicatedByrdf:resource="http://psi.ontopia.net/opera/#tosca" />
?</rtm:member>
?</ns1:work>
</ns1:composed-by>
上面显示的语法与XTM间有一个非常明显的相似之处，这可能表明输出可读RDF/XML语法的期望（可能是基于XSLT处理方法的苛求）已影响到为目标模型选择的RDF形式。
姓名与内部事件的字符串值以成员节点的rtm:name属性值来表现。下例表明作曲家Puccini的基本名为xtm2rdf.xsl XSLT式样表的输出结果（见example3.txt）。空白节点代表主题-基本名关系。从语法上看，rtm:baseName结构与上面显示的关联的“形状”相同。
例3
<rtm:baseNamerdf:ID="XSLTbaseName122124120120">
?<rtm:role-topic>
?<rtm:member>
?<rtm:indicatedByrdf:resource="#puccini" />
?</rtm:member>
?</rtm:role-topic>
?<rtm:role-name>
?<rtm:member>
?<rtm:name>Giacomo Puccini</rtm:name>
?</rtm:member>
?</rtm:role-name>
</rtm:baseName>
至于二元关联，需要七个RDF语句来表现一个单独的主题名特性，它将用RDF中的一个单独的语句来模拟。
作者还说明如何对这样的“RDF主题地图”进行查询（应用RDF查询语言SquishQL）与抑制（应用DAML+OIL）。下面的查询样本（见example4.txt）说明如何找出在范围“taxon”中有姓名的所有主题。
例4
SELECT ?topic, ?name
FROM?http://www.cogx.com/xtm2rdf/seacr.rtm#
WHERE
?(rdf::type ?a ?rtm::basename)
?(rtm::role-topic ?a ?m1) (rtm::indicatedBy ?m1 ?topic)
?(rtm::role-name ?a ?m2)(rtm::name ?m2 ?name)
?(rtm::validIn ?a ?s)(rtm::indicatedBy ?s this::taxon)
USING
?rdf FOR http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
?rtm FOR http://www.cogx.com/xtm2rdf/rtm.rdf#
?this FOR?http://www.cogx.com/xtm2rdf/seacr.rtm#
由于该提案或多或少地包含了XML语法（为支持标识符，它要求扩充基本的PMTM4模型）的各个方面，似乎它已相当完善。此提案需要七个语句来表现信息内容，这些信息内容将用RDF中的一个语句自然模拟，因此自然性并不强。转换主题地图测试实例会生成一个包含125个语句的RDF文件。
Garshol提案
该提案最初是RDF与主题地图模型比较分析的一部分。该分析得到进一步发展（并扩充到部分解决OWL问题）。此方法已由作者在Ontopia知识套件(Ontopia Knowledge Suite)中执行。
作者通过检验两个范例的基本概念来比较RDF与主题地图，这些概念包括：“符号与事物”、“声明”、“同一性”、“具体化”、“资格”与“类型和子类型”。Garshol说明如何在每个范例中表达这些概念，并指出其相似与不同之处。
Garshol称，RDF与主题地图二者都是“以同一性为基础的技术”；也就是说，二者的关键概念是表现可确定性事物的符号，这些事物决定做出哪项声明。在主题地图中，“事物”被称作“主体”；在RDF中则被称作“资源”，尽管定义不同，它们本质上是同一个概念。主体由主题来表现；资源由RDF节点（或简称为节点）来表现。据Garshol称，“主题”与“节点”间的对应关系紧密，但并不确切。
声明表达事物之间的关系，在主题地图中表现为“主题特性”，而在RDF中表现为“语句”。主题特性可为一个名称、事件或关联。因此，在理论上RDF语句可映射到这三种概念中的任何一个概念中。要特别注意关联，因为可能会发生一些变化，但所有的RDF语句都是二元的。二元关联与RDF语句之间可建立相当完美的映射，但非二元关联则无法做到。
另一方面，我们认为主题地图与RDF中的类型与子类型概念是同等的（subClassOf属性是RDF Schema，而非RDF本身的一部分这一事实除外）。
作者认为前一个提案描述的对象映射方法十分重要，且难以应用。作为替代，Garshol提案应用由普通映射加强的针对词汇表的映射。一般来说，语句应被映射到名称、事件或关联中，因为这样可提供最“自然”的结果。但是，如果不了解所讨论的事物的语义，就不可能知道哪一项最适于任何给定的语句——因此需要针对词汇表的映射。
以下面的RDF语句为例：
<http://example.com/X>
?<http://example.com/Y>
?"foo"
这个语句能被映射到主题地图中的一个名称或内部事件中（因为对象是一个文字）。同样，下面这个语句：
<http://example.com/X>
?<http://example.com/W>
??lt;http://example.com/Z>
能够被映射到一个关联或是一个外部事件中（因为对象是一个资源）。如果对特性Y和W的语义不了解，就不可能执行最理想的语义转换。
对RDF2TM映射而言，解决方法在于提供额外的映射信息。这通过RDF词汇表RTM来完成，它被用来解释RDF文件（或它们的图解），并因此指导转换过程。RTM词汇表用来将RDF转换为主题地图，它包含下列RDF特性：maps-to, type, in-scope, subject-role, object-role。
对TM2RDF而言，需要额外的信息来获得最理想和/或可预期的结果。至于RDF2TM转换，执行过程提供某种程度的默认信息。主体标识符与主体定址器都自动映射到资源URI中。另外，缺乏任务映射信息时，关联可输出到RDF中。在这种情况下，作为结果的语句的主体与对象是随意选择的。
如当前所说明的，Garshol提案提供一个几乎完美的解决方案，且作者本人确定了大多数不完善的方面。那些没有提及的内容包含：容器、收集、XML文字和类型文字。只要在转换过程中生成了适当的反映射，就可达到高度的可逆性与反复性。主体定址器还存在一个问题，当由主题地图循环到RDF，再返回到主题地图时，它以主体标识符结束。
Unibo提案
与前面描述的那些方法相比，Unibo提案的作者们明显更喜欢Garshol的方法，因为后者生成更多“可读”的结果，并与他们自己的方法相似。它们之间的主要不同在于Garshol并不利用“标准RDF与RDFS谓语”，因此总要需要指定一个映射。
像早期的作者一样，Ciancarini et al认为解决转换问题有两个基本的方法，与本调查所称的对象映射与语义映射相对应。第一个似乎有问题，因为“被转换的文件必须与直接用目标语言书写的文件完全不同，并几乎不可读。”第二个的问题在于它“不能总是”确定语义等同项，并且那样做通常需要采用个案分析方法，因此没有通用性。
所以作者们考虑应用一个混合方法作为最理想的解决方案，他们在Meta Converter中的执行过程结合了一个普通映射，它努力与原始的语义尽可能保持紧密联系，并能够用一个XML词汇表定义特殊映射。
Unibo提案相当完善，但一些功能，如RDF中的语言标签和数据键入，任务与主题地图的具体化，都没有明确包括在内。这个提案允许某种程度的可逆性，但是循环的结果可能不会总与起点相同。例如，应用普通映射，大多数的RDF语句将转换成带非类型任务的类型关联，每个关联在转换回RDF时将生成几个语句。
只要提供映射信息，此方法就可在两个方向产生稍微自然的结果。普通的转换远不如人意，一个单独的二元关联会得到九个RDF语句。
解决余下的问题
在评估这些提案的几个可能标准中，我们选出两个标准——完整性与自然性——作为评估每个提案的质量与限制的最为中肯而适当的标准。
完整性——定义源模型中的任何语义结构恰当地（即不丢失也不增加信息）转换到目标模型中的完整程度，清楚地说明了每个转换方法的语义能力。
自然性——定义结构与内容中被转换的模型模拟在目标范例中直接表达的等同模型的程度，说明为转换结果提供的每个方法与同一范例中的其它模型进行合并、交互的完整水平。
对提案的分析确定了两个转换的主要方法，我们称之为“对象映射”（为源范例的每个结构组件提供转换）和“语义映射”（为源模型的每一个概念结构提供一个对应的结构）。
因此，分析作品中提供的选项与解决方案，清楚地说明了语义映射的优点所在，但同时也列出了需要在将来的转换方法中解决的问题。但是，由于RDF与主题地图都有正式的数据模型，且在RDF Schema与OWL的帮助下，似乎大多数（如果不是所有的话）我们在这里列出的问题都可得到解决，而不必依靠对象映射提供的有限互用性。
责任编辑：[URL=mailto:builder@zdnet.com.cn]张琎[/URL]
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2006/7/14 17:21:00
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