Hartmann, M. (2022). Schema-aware RDF-to-prolog mapping for the AISA project [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.91384
E194 - Institut für Information Systems Engineering
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Datum (veröffentlicht):
2022
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Umfang:
92
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Keywords:
RDF Prolog Mapping
de
RDF Prolog Mapping
en
Abstract:
Die Resource Description Framework (RDF)-Datenbank von SWI-Prolog ermöglicht einen schemaunabhängigen Ansatz für das Knowledge Graph (KG)-Prolog-Mapping, der für den einfachen KG-Zugriff und für das Schreiben von Fakten in den KG aus Prolog gut geeignet ist. Allerdings ist dieser Ansatz für Prolog-Programmierer unhandlich, wenn es darum geht, komplexe KG-Daten zu lesen. Das Ziel dieser Arbeit ist ...
Die Resource Description Framework (RDF)-Datenbank von SWI-Prolog ermöglicht einen schemaunabhängigen Ansatz für das Knowledge Graph (KG)-Prolog-Mapping, der für den einfachen KG-Zugriff und für das Schreiben von Fakten in den KG aus Prolog gut geeignet ist. Allerdings ist dieser Ansatz für Prolog-Programmierer unhandlich, wenn es darum geht, komplexe KG-Daten zu lesen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, verschiedene Optionen zu untersuchen, um ein RDF-Prolog Mapping und einen Datenaustausch für das "AI Situational Awareness Foundation for Advancing Automation" (AISA) Projekt bereitzustellen, die die Inhalte des KG in einer für Prolog-Programmierer zugänglichen Form und entsprechend dem KG Schema bereitstellt. Dies bedeutet, dass im Vergleich zur schemalosen Abbildung viel weniger Fakten zur Beschreibung des Inhalts benötigt werden. Wir haben drei Varianten des schemagestützten RDF-Prolog Mappers implementiert und die Performance verglichen. Schließlich, zeigen wir eine Integration von der Prolog-Engine und dem AISA KG-System für den schemalosen Ansatz zusammen mit einer Variante des schemagestützten Ansatzes.
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The Resource Description Framework (RDF) database of SWI-Prolog facilitates a schema-oblivious approach to Knowledge Graph (KG)-Prolog mapping, which is well-suited for simple KG access and for writing facts to the KG from Prolog. However, this approach is unwieldly to use for Prolog programmers when it comes to reading complex KG data. The aim of this thesis is to investigate different options fo...
The Resource Description Framework (RDF) database of SWI-Prolog facilitates a schema-oblivious approach to Knowledge Graph (KG)-Prolog mapping, which is well-suited for simple KG access and for writing facts to the KG from Prolog. However, this approach is unwieldly to use for Prolog programmers when it comes to reading complex KG data. The aim of this thesis is to investigate different options for providing an RDF-Prolog mapping and data interchange for the "AI Situational Awareness Foundation for Advancing Automation" (AISA) project that provides the contents of the KG in a form amenable to Prolog programmers and according to the KG schema. This means that significantly fewer facts are needed to describe content in comparison to the schema-oblivious mapping. We implemented three variants of the schema-aware RDF-Prolog mapper and compared the performance results. We provide a full integration of Prolog engine and AISA KG system for the schema-oblivious approach together with one variant of the schema-aware approach.