语义单元：将知识图谱组织成语义上有意义的表示单位
摘要：利用知识图谱和本体成为寻找、访问、互操作和可重复使用的数据和元数据（FAIR指导原则）的技术解决方案越来越重要。我们讨论了阻碍使用FAIR知识图谱的四个挑战，并提出了语义单位作为它们的潜在解决方案。语义单位将知识图谱结构化为可识别和语义上有意义的子图。每个单位由自己的资源表示，实例化相应的语义单位类，并可以作为RDF / OWL和属性图中的FAIR数字对象和纳米出版物来实现。我们区分陈述单位和复合单位作为语义单位的基本类别。陈述单位代表最小的、独立的命题，对于人类读者在语义上有意义。它们由一个或多个三元组组成，并在数学上分割知识图谱。我们区分断言、偶发（典型）和普遍陈述单位作为陈述单位的基本类型，并提出了适用于它们的表示方案和形式语义（包括缺失陈述、否定和基数限制），这些不涉及空白节点并能回译为OWL。另一方面，复合单位代表语义上有意义的语义单位集合，我们区分不同类型的复合单位，代表不同层次的表示粒度、不同类型的粒度树和不同的参考框架。语义单位支持对陈述单位进行陈述，可用于图对齐、子图匹配、知识图谱剖析和管理对敏感数据的访问限制。将知识图谱组织为语义单位支持本体、诊断性（即参照性）和议论性信息的分离，并支持多个参考框架的区分。
作者：Lars Vogt, Tobias Kuhn, Robert Hoehndorf
论文ID：2301.01227
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-01-04