重新思考 OWL 表达性：面向 FAIR 和认知可互操作知识图谱的语义单元 为何 OWL 不必理解它所说的全部内容
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2025-06-09 v3
摘要
语义知识图谱是实现 FAIR 原则的基础，但 RDF/OWL 表示形式常常缺乏科学领域所需的语义灵活性和认知可互操作性。我们提出了一种基于语义单元（即具有模块化、语义一致性子图，增强表达性、可重用性和可解释性）的新型语义模块化框架，结合四种新的表示资源类型（some-instance、most-instances、every-instance、all-instances），用于建模断言性、条件性、原型性和普遍性陈述。该框架实现了使用不同逻辑框架（如 OWL、First-Order Logic 或无逻辑）建模的知识的集成，前提是每个语义单元在逻辑上是 internally consistent 的，并带有其逻辑基的注释。这例如允许查询所有符合 OWL 2.0 规范的单元进行推理，同时保留完整图谱以进行更广泛的知识发现。我们的框架解决了 OWL/RDF 建模中的十二个核心局限问题，包括否定、基数、复杂类公理、条件语句和指令语句、逻辑论证等，同时提高了面向领域专家的认知可访问性。我们提供模式图和翻译模式，展示语义可互操作性和推理潜力，为构建符合 FAIR 原则、语义丰富的知识图谱奠定了可扩展基础。
引用
@article{arxiv.2407.10720,
title = {Rethinking OWL Expressivity: Semantic Units for FAIR and Cognitively Interoperable Knowledge Graphs Why OWLs don't have to understand everything they say},
author = {Lars Vogt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.10720},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2301.01227