Web Semântica: Conceitos e Tecnologias

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1 Capítulo 9 Web Semântica: Conceitos e Tecnologias Fernando Wagner Filho e Bernadette Farias Lóscio Abstract With the advent of the Web 2.0, the amount of data available on the Web is growing in an exponential way, increasingly the need for a way to organize and dispose these data, in order to integrate and share them easily. Also is important that applications that use these data be able to interpret them to automate tasks and facilitate the navigation on the Web. In this context, the Semantic Web is meant to be a gradual evolution of the current Web, where the data will be easily processed by applications. Resumo Com o advento da Web 2.0, o volume de dados disponível na Internet vem aumentando de forma exponencial, tornando cada vez mais necessária uma forma de organizar e dispor estes dados de maneira que seja possível integrá-los e compartilhá-los com facilidade. Além disso, a fim de automatizar tarefas e facilitar a navegação do usuário é importante que as aplicações que fazem uso desses dados sejam capazes de interpretá-los. Neste contexto, surgiu o conceito de Web Semântica, que se propõe a ser uma evolução gradual da Web atual, onde os dados poderão ser facilmente processados pelas aplicações e técnicas avançadas poderão ser utilizadas a fim de tirar proveito desta representação..

2 9. Web Semântica O advento da Web 2.0 trouxe aos usuários uma melhor forma de comunicação e interação, popularizando ainda mais o acesso a Internet e incentivando tanto a colaboração intelectual quanto de recursos por parte dos usuários. Como conseqüência direta deste comportamento, o volume de dados disponíveis na Web vem crescendo em quantidade exponencial. Para prover acesso a este grande volume de dados, mecanismos para busca de informações, amplamente utilizados hoje em dia, como Google, usam estratégias baseadas em busca por palavra-chave. Apesar de amplamente difundidas e utilizadas estas estratégias possuem sérios problemas como[10]: Alta sensibilidade à sintaxe e pouca precisão: os mecanismos de busca não levam em consideração a semântica do domínio, e isto pode causar o retorno de inúmeras ocorrências irrelevantes. Dessa forma, as ocorrências relevantes recuperadas geralmente são acompanhadas de milhares de outras ocorrências com pouca ou nenhuma relevância. Organização ineficiente dos dados: informações e recursos relevantes podem não estar relacionados e, em conseqüência, aparecerão separadamente no resultado da consulta. Isto pode exigir do usuário várias consultas extras e uma triagem manual dos documentos resultantes. Diante deste cenário, surgiu a idéia da Web Semântica, que tem como um dos seus principais objetivos prover meios para organizar os dados e permitir que estes possam ser interpretados pelos computadores. Dessa forma será possível melhorar os resultados das buscas e facilitar a automação de tarefas relevantes, evitando, sempre que possível, o desperdício de tempo e fazendo com que tanto os dados quanto as máquinas sejam utilizados de forma mais inteligente. Para ilustrar um exemplo de aplicação da Web Semântica, imagine que um usuário deseja viajar de uma localidade a outra. Para isso terá que pegar um avião e depois ficar hospedado em um hotel. Com o advento da Web Semântica, será possível realizar uma busca pela passagem mais barata para o destino em questão, incluindo as restrições de horário de saída e chegada. Posteriormente, uma busca pelo hotel mais adequado às necessidades do usuário também poderá ser feita sem que haja inúmeras intervenções ou triagens humanas. Em 2001, Berners-Lee [8] definiu o conceito de Web Semântica bem como uma possível arquitetura para aplicações sob o mesmo contexto. A arquitetura passou por várias modificações e a sua configuração atual é ilustrada na Figura 9.1.

3 Figura 9.1. Arquitetura atual da Web Semântica A arquitetura mencionada é separada em camadas, onde cada uma delas possui uma determinada função. Outro fato interessante é a alta interoperabilidade entre as mesmas. Abaixo, uma breve explicação das funcionalidades de cada uma destas camadas: Camada URI/IRI: Permite identificar unicamente cada recurso(ex: figures e páginas HTML) disponível na Web através de um endereço (Universal Resource Identifier); Camada XML: Permite a criação de marcações para descrição de informações. A sintaxe das camadas superiores é baseada em XML; Camada RDF: Provê um modelo de descrição lógica de dados permitindo descrever assertivas e informações sobre um determinado recurso; Camada RDFS: Permite a criação de um vocabulário para a camada RDF. Com o RDFS, é possível criar hierarquia de classes e propriedades; Camada da Ontologia: Estende a camada RDFS, provendo um maior nível de expressividade para a definição da semântica das informações; Camada de Consulta: Responsável prover meios para a realização de consultas sobre o modelo de dados RDFS/Ontologia; Camada de Regras: Provê um mecanismo de criação de relações entre recursos que não podem ser descritas diretamente na ontologia; Camada Lógica: É responsável pelo raciocínio e execução de inferências lógicas a partir da semântica previamente descrita; Camada de Prova e Confiança: Camada que provê um mecanismo para avaliar o nível de confiabilidade das fontes de recursos e informações; Camada de Aplicação: Camada que permite a interação entre o usuário e a aplicação Web Semântica.

4 Uma questão que merece destaque no contexto de Web Semântica é o uso de ontologias, que são utilizadas para prover uma correta interpretação do significado dos dados. Na Ciência da Computação, uma ontologia pode ser descrita como sendo uma especificação explícita e formal de um domínio a qual se tem interesse em representar. As ontologias são baseadas em lógica descritiva, consistindo de conceitos (classes) e relacionamentos (propriedades) entre estes conceitos [10]. No domínio de uma universidade, por exemplo, os termos professor, aluno, funcionário, disciplina são exemplos de conceitos existentes em uma possível ontologia para este domínio. Como exemplos de relacionamento entre estes conceitos, podemos citar que um professor ensina um aluno, um aluno cursa uma disciplina, entre outros. Dentro de uma ontologia, vale destacar o relacionamento hierárquico entre conceitos, consistindo de classes e subclasses. Similar à orientação a objetos, toda subclasse herda as características de sua classe pai. No contexto da Web Semântica, o uso de ontologias provê uma série de vantagens como por exemplo a possibilidade de realização de inferências para a descoberta de novas informações. Outro grande benefício é o fato de que as ontologias são extensíveis, ou seja, é possível estender uma ontologia de modo a adaptá-la para modelar o domínio de interesse. Para exemplificar tal característica, suponha que se tenha interesse em descrever um domínio com informações sobre computadores. Neste caso, se existir uma ontologia mais geral que descreve equipamentos, então será possível estendê-la para que seja possível descrever dados sobre computadores. Entretanto, para que a Web Semântica torne-se uma concreta realidade, é necessário que haja uma padronização de tecnologias. Neste contexto, o W3C (World Wide Web Consortium) e a comunidade acadêmica têm unido esforços no sentido de criar, disponibilizar e padronizar linguagens e tecnologias para garantir a correta e melhor interoperabilidade possível. Neste capítulo, serão apresentados os conceitos básicos relacionados à Web Semântica, bem como algumas das principais tecnologias atualmente disponíveis para o desenvolvimento de aplicações neste contexto. O restante deste capítulo está organizado como se segue: a Seção 9.2 apresenta alguns conceitos básicos relacionados à XML; a Seção 9.3 aborda o conceito de namespaces; as seções 9.4 e 9.5 apresentam RDF e RDFS respectivamente; a Seção 9.6 descreve brevemente a linguagem de consulta SPARQL; a Seção 9.7 apresenta a linguagem OWL; a Seção 9.8 discute rapidamente o uso do SWRL e o papel dos reasoners Conceitos básicos de XML XML é uma linguagem de marcação que, diferentemente do HTML, permite a criação e o uso de tags personalizadas, fornecendo assim uma maneira simples de organizar e estruturar os dados existentes em uma determinada aplicação [1][25]. De posse dos dados estruturados, é possível estabelecer uma comunicação entre aplicações, permitindo a cooperação entre as mesmas para execução de tarefas complexas. Atualmente XML é a linguagem padrão recomendada pela W3C para troca de dados via Web. A Web Semântica exige uma descrição formal da semântica dos dados, de tal forma a evitar ambigüidades e permitir a interpretação de informações por parte das

5 aplicações. Neste contexto, XML provê uma sintaxe bem definida, sendo atualmente utilizado na maioria das aplicações existentes na Web. A Figura 9.2 exibe trechos de documentos HTML e XML que exibem informações relacionadas a professores. É possível verificar que no documento HTML a maior preocupação é com a aparência dos dados e em como eles serão exibidos para o usuário. Por outro lado, no documento XML, o objetivo principal consiste em estruturar os dados de tal forma a possibilitar o processamento destes. Dessa forma, é possível saber que o dado é referente ao ID do professor em questão, bem como Fernando Wagner trata-se do nome deste mesmo professor. Vale ressaltar que a sintaxe do XML é bem formal e possui uma série de regras a serem obedecidas. Um documento XML que segue todas as regras sintáticas da linguagem é chamado de documento XML bem formado. Figura 9.2. Trechos de código HTML e XML destacando os dados de um professor Por outro lado, XML permite estruturar um mesmo conjunto de dados de formas diferentes. A Figura 9.3, por exemplo, mostra uma maneira alternativa de representação das informações relacionadas a um professor. Tal característica pode levar a discordância entre aplicações além de uma possível confusão na hora de capturar os dados estruturados. Figura 9.3. Documento XML alternativo ao da Figura 9.2 Para evitar este tipo de problema, foram propostas linguagens para definição de esquemas XML, que são uma espécie de contrato, onde todas as partes envolvidas por um contexto de aplicação devem escrever seus documentos XML seguindo o padrão de estruturação especificado no esquema XML correspondente. Dentre as linguagens para definição de esquemas XML, destacam-se DTD e XML Schema. Um esquema especifica quais elementos e atributos são permitidos em um determinado documento XML, além da maneira como estes devem estar. A Figura 9.4 mostra um exemplo de um esquema para o documento XML da Figura 9.2.

6 Figura 9.4. Documento XML Schema correspondente ao XML da Figura 9.2 O XML Schema foi desenvolvido com o mesmo propósito do DTD. Porém, este provê uma linguagem bem mais rica para a definição de esquemas XML. Uma vantagem é que XML Schema é baseado em XML, o que aumenta a interoperabilidade e não exige conhecimento prévio de outro tipo de linguagem para definição de esquemas. Além disso, é possível manipular um arquivo XML Schema usando um editor XML ou uma API como DOM ou SAX. O XML Schema é uma recomendação da W3C desde 2001 que visa substituir o DTD. Documentos XML que são bem-formados e estão de acordo com o esquema especificado são chamados de documentos válidos. A aplicação responsável por executar esta verificação é chamada de Parser. Caso haja algum erro de sintaxe ou alguma desconformidade entre o documento XML e o esquema correspondente, o parser acusará o erro Namespaces Atualmente, a forma mais utilizada de troca de dados pela Web é através de documentos XML. Tecnicamente, documentos XML podem utilizar vários esquemas para estruturação de seus dados, ou seja, um documento XML pode fazer referência a vários esquemas XML. Na maioria dos casos, os esquemas são desenvolvidos por vários grupos distintos. Como as fontes desconhecem os outros esquemas envolvidos na especificação da estrutura dos documentos XML, ambigüidades podem ser geradas, como por exemplo, a declaração de tags de mesmo nome, mas com semânticas distintas. Nestes casos, o parser não saberá como validar corretamente estes elementos, pois não conseguirá fazer a distinção a qual esquema o elemento faz referência. Para resolver problemas como este, foram criados os chamados namespaces, os quais são URIs que referenciam o esquema do qual o elemento faz parte. A Figura 9.6 ilustra um exemplo da utilização de namespaces. Prefixos que referenciam o namespace são declarados no elemento raiz do documento XML, como em destaque na Figura 9.6. Neste caso o parser tem condições de identificar qual elemento titulo trata da titulação acadêmica e qual trata da titulação como empregado da universidade.

7 Figura 9.5. Exemplo utilizando namespace 9.4. RDF Resource Description Framework Apesar de ser uma recomendação do W3C amplamente utilizada em diversas aplicações, XML não possui os requisitos necessários para descrever adequadamente a semântica de uma informação. A forma como os elementos devem estar relacionados, bem como a definição significado dos mesmos fica a cargo do desenvolvedor. O modelo de dados RDF foi proposto como uma possível solução para esta limitação de XML. Freqüentemente referenciado como uma linguagem, o mais correto seria afirmar que o RDF é um modelo de dados que possibilita a definição de afirmações, chamadas sentenças, sobre um recurso. Entende-se por um recurso, qualquer coisa sobre a qual se quer expressar uma idéia. Um recurso pode estar relacionado com dados ou com outros recursos através das sentenças. Uma sentença é estruturada no formato sujeito + predicado + objeto onde: Sujeito: Tem como valor o recurso do qual se quer escrever uma sentença. Predicado: Especifica um relacionamento entre sujeito e objeto. O predicado é especificado através de propriedades, que são relações binárias, geralmente nomeadas por um verbo e permitem relacionar um recurso a dados ou a outros recursos. Objeto: Denomina o recurso ou dado que se relaciona ao sujeito. Devido ao seu formato, uma sentença é freqüentemente chamada de tripla. Assim sendo, um documento RDF pode ser visto como um conjunto de triplas, onde estas descrevem informações sobre os recursos envolvidos no domínio de interesse. A Figura 9.6 mostra uma maneira abstrata de se visualizar triplas. Figura 9.6. Forma abstrata de visualizar triplas. As triplas representadas na Figura 9.6 contêm informações sobre dois recursos. A primeira tripla informa que o recurso p possui nome Berna Farias. A

8 segunda tripla descreve um segundo recurso CK120, cujo nome é Banco de Dados I. A terceira tripla descreve um relacionamento entre os dois recursos criados através do predicado EnsinadoPor. Os elementos de RDF para descrição de triplas são: <rdf:description>: Usado toda vez que se quer escrever uma tripla acerca de um recurso. <rdf:id>: Responsável pela declaração de um recurso. rdf:resource: Atributo utilizado para fazer referência a outros recursos existentes. Documentos RDF também podem ser visualizados como grafos, onde cada recurso e/ou literais existentes são os nós e as propriedades são as arestas. A Figura 9.7 mostra as triplas da Figura 9.6 dispostas sobre a forma de um grafo. Figura 9.7. Visualização de triplas através de um grafo Considere agora a Figura 9.8 que contém o exemplo de triplas descritas utilizando a sintaxe de XML. A linha 1 mostra a versão da sintaxe XML utilizada. As linhas 2 e 3 exibem o elemento raiz de um documento RDF, juntamente com os namespaces que serão utilizados. Por padrão o elemento raiz de todo documento RDF é <rdf:rdf>. A linha 5 mostra a criação de um recurso cujo o ID é P Na linha 7, descrevemos a mesma informação da contida na Figura 9.6, de que o recurso criado na linha 5 tem por nome Berna Farias. Vale salientar a importância do namespace uni, especificando o domínio das informações que o recurso em questão fará uso. Figura 9.8. Trecho de um documento RDF. Nas linhas 11 à 14 descrevemos um recurso como uma disciplina. Podemos verificar que não é obrigatório o uso do <rdf:id> para a criação do recurso, ou seja,

9 podemos utilizar a tag <rdf:description> juntamente com o atributo rdf:about para criar e escrever informações acerca do recurso. É uma boa prática utilizar rdf:resource ao invés de escrever o valor do elemento. Isto fortalece o relacionamento entre os recursos. No caso da Figura 9.8, por exemplo, não seria interessante escrever <uni:ensinadopor>p </ uni:ensinadopor >. Outra importante funcionalidade presente no RDF são os containers. Eles permitem certa propriedade fazer referência a mais de um recurso. Estes são divididos em 3 formas: rdf:bag: Simboliza um conjunto de recursos ou literais onde permite-se repetições de elementos e a ordenação disposta não é relevante. rdf:seq: Similar ao bag, porém a ordem dos elementos é relevante. rdf:alt: Um conjunto de recursos onde apenas um destes poderá ser escolhido como real valor da propriedade. A Figura 9.9 mostra um exemplo do uso do container bag. No exemplo o container foi usado para especificar os componentes de um projeto. É importante ressaltar que o RDF é um modelo de dados que possibilita escrever triplas sobre qualquer recurso em qualquer domínio, ou seja, o RDF é independente de domínio. Atualmente, o RDF utiliza a sintaxe XML em sua especificação. Porém, nada impede que os conceitos do RDF sejam implementados utilizando outras sintaxes. Figura 9.9 Uso do container <rdf:bag> 9.5. RDFS Resource Description Framework Schema RDF provê um modelo de dados que permite descrever sentenças sobre domínios de interesse. Apesar disso, um documento RDF não pode ser considerado uma ontologia. Isto porque não é possível conceitualizar um domínio como proposto na definição de ontologias [6]. Não é possível especificar em RDF, por exemplo, que todo docente é um funcionário, ou que os participantes de um projeto devem ser todos pesquisadores. Além disso, RDF dá margem a certas inconsistências como a ilustrada na Figura O código da Figura 9.10 é validado com sucesso pelo parser RDF. Porém, a semântica do documento contém uma falha grave. A tripla representada pelas linhas 9-

10 11 diz que um recurso que representa um conjunto de indivíduos é do tipo deste indivíduo, quando o mais sensato seria expressar o oposto. Figura Possível inconsistência no RDF Neste contexto, RDFS visa solucionar tais problemas provendo construtores que permitem especificar formalmente um esquema. A idéia principal é unir RDFS + RDF de tal forma que todas as sentenças descritas em RDF obedeçam à semântica descrita no esquema especificado em RDFS. Este esquema nada mais é do que a modelagem do domínio de interesse. Alguns construtores de RDFS são citados e descritos abaixo: <rdfs:class> - Permite a criação de classes. O conceito de classes em RDF é similar ao existente na programação orientada a objetos, ou seja, uma classe descreve um conjunto de indivíduos/instâncias que possuem as mesmas características e comportamentos. A existência das classes é muito importante para o contexto das ontologias, uma vez que estas permitem explicitar generalizações, além de impedir inconsistências semânticas como a ilustrada na Figura <rdfs:subclassof> - Permite especificar especializações entre classes, inclusive heranças múltiplas. Assim como na orientação a objetos, uma subclasse herda todas as características das classes pai. Podemos expressar, por exemplo, que um docente é subclasse de funcionário, ou seja, todo docente também é um funcionário. Vale destacar o caráter transitivo deste construtor, ou seja, dada três classes A, B e C, se A é subclasse de B e B é subclasse de C, então podemos inferir que A é subclasse de C. RDF provê um construtor para declaração de propriedades. Porém, RDFS estende este construtor fazendo uso de outros novos construtores, gerando maior poder de expressividade para a explicitação da semântica de uma propriedade. Os construtores utilizados na extensão são citados abaixo: <rdfs:domain> - Define quais classes de indivíduos serão aceitas como sendo o sujeito em triplas envolvendo a propriedade. Este conjunto de classes é denominado de domain <rdfs:range> - Define quais classes de indivíduos ou valores literais serão aceitos como sendo o objeto em triplas envolvendo propriedade. <rdfs:subpropertyof> - Caracteriza uma hierarquia entre propriedades. Análogo ao conceito de subclasse para classes. Este conjunto de classes ou valores literais é denominado de range. As subpropriedades herdam os conjuntos domain e range de suas propriedades mais gerais. Considere o exemplo da Figura 9.11.

11 Figura Declaração de Domains, Ranges e subproperty. As linhas 8 11 apresentam declarações de duas classes, Pesquisador e Evento, juntamente com uma instância de cada uma destas classes. Nas linhas é declarada uma propriedade Envolve que relacionará instâncias de pesquisadores com instâncias de eventos. Logo após, as linhas apresentam a declaração de outra propriedade, chamada Organiza. Os conjuntos domain e range desta nova propriedade não estão declarados de maneira explicita, mas pode-se inferir que estes têm como valores os conjuntos de pesquisadores e eventos respectivamente, pelo fato de que a propriedade Organiza é uma subpropriedade de Envolve. Da mesma maneira que subclasses herdam as características de suas classes pai, as propriedades também herdam as características das suas propriedades pai. Pelo exemplo da Figura 9.11, é possível notar que RDFS expande os horizontes de RDF, de tal forma que é possível explicitar e inferir outras informações relevantes ao domínio de interesse. Por este motivo é válido ressaltar que o modelo de dados constituído da união de RDF e RDFS tem uma maior expressividade do que o modelo RDF por si só. Vale também destacar a declaração de namespaces no elemento raiz (linhas 2-6) bem como o seu uso ao longo do documento, visando distinguir o contexto dos elementos utilizados. Apesar do aumento da expressividade advindo da união de RDF com RDFS, isto ainda não é o suficiente para prover uma rica descrição semântica acerca de um domínio de interesse. É necessário que haja um vocabulário mais amplo, que possibilite a especificação de regras que poderão ser usadas pelo reasoner para inferência novos fatos. Em RDF/RDFS não é possível, por exemplo, restringir a cardinalidade de uma propriedade. Não é possível dizer que um time de futebol contém no mínimo onze jogadores, por exemplo. Também não há expressividade suficiente para classificar um indivíduo mediante certo tipo de valor que este contém em alguma propriedade. A próxima seção aborda SPARQL, a linguagem recomendada pela W3C para consultas por informações em documentos RDF/RDFS. Em seguida, será introduzida a linguagem OWL (Ontology Web Language), que disponibiliza um rico vocabulário de construtores permitindo aumentar consideravelmente a expressividade para descrição de ontologias.

12 9.6. SPARQL Linguagem para consultas por triplas RDF Assim como os sistemas de bancos de dados relacionais fazem uso do SQL para consultar registros nas suas bases de dados, o SPARQL é a linguagem recomendada pelo W3C para recuperação de informações em documentos RDF/RDFS O RDF e RDFS permitem que uma determinada informação possa ser modelada de diversas maneiras, apesar de sempre dispô-la na forma de uma tripla. Logo, se faz necessário ter uma linguagem de consulta que consiga recuperar os dados de interesse levando em consideração a semântica das sentenças, e não a sintática. Considere o seguinte trecho de um documento: <rdf:description rdf:about="949318"> <rdf:type rdf:resource="&uni;professor"/> <uni:name>davi Cavalcante</uni:name> <uni:title>doutorado</uni:title> </rdf:description> O trecho acima cria uma instância do tipo Professor e determina seu nome, Davi Cavalcante, e sua titulação, Doutorado. Existe uma maneira equivalente de especificarmos estas mesmas sentenças, como descrito a seguir: <uni:professor rdf:about="949318"> <uni:name> Davi Cavalcante </uni:name> <uni:title> Doutorado </uni:title> </uni:professor> É possível perceber que os dois trechos declaram triplas que possuem o mesmo significado, mas são expressos de forma diferente. As linguagens para consulta XML existentes atualmente não dão suporte para essa variedade sintática, o que requer a especificação de uma linguagem de consulta que dê suporte a estes níveis de expressividade e que entenda a semântica do modelo RDF/RDFS. Apesar de existirem outras linguagens de consulta (SeRQL, RQL, etc..) mais antigas, maduras e com maior poder de expressividade que o SPARQL, estas ou foram projetadas para se trabalhar em um domínio específico ou são interpretadas apenas por algumas poucas ferramentas, o que acaba resultando em uma baixa interoperabilidade. Semelhante ao SQL, o SPARQL possui uma estrutura SELECT-FROM- WHERE onde: SELECT: Especifica uma projeção sobre os dados como a ordem e a quantidade de atributos e/ou instâncias que serão retornados. FROM: Declara as fontes que serão consultadas. Esta cláusula é opcional. Quando não especificada, assumimos que a busca será feita em um documento RDF/RDFS particular. WHERE: Impões restrições na consulta. Os registros retornados pela consulta deverão satisfazer as restrições impostas por esta cláusula.

13 O resultado de uma consulta SPARQL pode ser encarado como um subgrafo resultante da execução da consulta sobre o grafo que representa o modelo. Considere por exemplo o grafo apresentado na Figura 9.12 extraído de [15]. Figura Representação das instâncias de um domínio O grafo da Figura 9.12 representa a relação entre as instâncias de uma ontologia cujo domínio é focado na descrição e formalização de escritores. O subgrafo destacado em negrito pode ser encarado, por exemplo, como o resultado de uma consulta que retorna o escritor que escreveu o livro King Lear e é casado com AnneHathaway. Esta consulta pode ser descrita abaixo: PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> PREFIX wri: <http://www.mydomain.org/writers#> SELECT?x WHERE { }?x rdf:type escritor AnneHathaway wri:married?x?x wri:wrote KingLear Neste exemplo,?x é uma variável que representa o conjunto de recursos que será retornado como resposta da consulta. As cadeias de caracteres?x wri:wrote KingLear, AnneHathaway wri:married?x e?x wrote KingLear são chamados de padrões de

14 tripla (triple patterns). No contexto de SPARQL, os padrões de triplas são usados para designar condições de retorno na cláusula WHERE. Os significados dos padrões de tripla podem ser interpretados em linguagem natural. No caso da consulta acima, tais significados são respectivamente: O recurso é escritor? AnneHathaway foi casado com o recurso? O recurso escreveu King Lear? Todos os recursos que satisfizerem a essas três perguntas serão retornados pela consulta em questão. Segue abaixo outro exemplo de consulta SPARQL. A consulta irá retornar todas as classes existentes no modelo da Figura 9.12: PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> SELECT?c WHERE { }?c rdf:type rdfs:class. A consulta acima é bem geral e pode ser utilizada em qualquer esquema, independente do domínio modelado. Outro exemplo similar seria escrever uma consulta que retornasse todas as propriedades existentes no modelo e assim por diante. É possível formular consultas de modo a retornar informações complexas ou mais simples, dependendo do objetivo que se queira alcançar. Outro exemplo de consulta consiste em fazer uma projeção das propriedades de dados de um determinado modelo para obtenção de seus valores: SELECT?nome? WHERE { }?x rdf:type uni:professor ; uni:nome?nome ; uni: ? . A consulta acima retornará o nome e o de todos os professores descritos. Além das cláusulas básicas SELECT, FROM e WHERE, tem-se outras cláusulas opcionais com o objetivo de aumentar a expressividade das consultas. São estas: FILTER: Operador usado para comparações booleanas entre instâncias. Ex: SELECT?n WHERE

15 { }?x rdf:type uni:curso ; uni:ensinadopor: ?c uni:nome?n. FILTER (?c =?x). A consulta acima retorna o nome de todos os cursos no qual o professor de código leciona. OPTIONAL: Torna uma determinada restrição na cláusula WHERE opcional. Ex: SELECT?nome? WHERE { }?x rdf:type uni:professor ; uni:nome?nome. OPTIONAL {?x uni: ? } Se a cláusula OPTIONAL não fosse usada na consulta acima, seriam retornados todos os professores que, obrigatoriamente, possuem um nome e um . Caso um professor não tivesse um , este não seria retornado no resultado final da consulta. Com o uso da cláusula, serão inclusos no resultado final os professores que possuem um nome, mas não possuem OWL - Ontology Web Language A expressividade RDF/RDFS, descrita nas seções anteriores, é bastante limitada. Basicamente, RDF descreve sentenças sem que haja qualquer descrição formal de um domínio, e o RDF Schema somente suporta hierarquia de classes e propriedades. No contexto da Web Semântica, a camada da ontologia visa suprir essas limitações provendo uma maior expressividade para descrever um domínio de interesse.. Abaixo são descritas algumas dessas características Restrições de propriedades: Muitas vezes precisamos impor restrições nos valores que uma propriedade pode assumir. Por exemplo, não conseguimos dizer em RDF/RDFS que um time de futebol tem que ter, no mínimo, onze jogadores para poder disputar uma partida. Disjunção de classes: No domínio-alvo pode acontecer de classes (conceitos) serem disjuntos. Por exemplo, homem e mulher são dois conceitos disjuntos, pois uma pessoa não pode ser do sexo masculino e feminino ao mesmo tempo. Em RDF/RDFS, é possível somente expressar relações de hierarquia como mulher é subclasse de pessoa. Combinação entre classes: RDF/RDFS não permite que se criem novos conceitos utilizando uma combinação de conceitos já especificados usando, por exemplo, a união ou interseção destes.

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