Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Произвольные строки считаются приемлемыми в качестве ссылок в RDF N-Triples?

В документе W3C RDF 1.1 N-Triples производство IRIREF, используемое для небуквенных подлежащих/объектов/предикатов, определяется в значительной степени как просто строка в угловых скобках (‹>) [1], даже несмотря на то, что она называется IRI.

Не поэтому ли некоторые примеры файлов [2] имеют простые идентификаторы, в то время как другие синтаксические анализаторы, такие как RDFLib, будут генерировать исключение, если идентификатор не является допустимым IRI со схемой: раздел? Являются ли RDF-файлы с нелитералами, которые не являются действительными IRI, по-прежнему правильно сформированными, несмотря на терминологию, используемую в спецификации RDF?

[1] https://www.w3.org/TR/n-triples/#grammar-production-IRIREF

[2] https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/data/testdata.nq

26.07.2016

Ответы:


1

Не поэтому ли некоторые примеры файлов имеют простые идентификаторы, в то время как другие синтаксические анализаторы, такие как RDFlib, выдают исключение, если идентификатор не является допустимым IRI со схемой: раздел?

Нет. Пример файла, на который вы указываете, строго говоря, не является синтаксически правильным N-Triples. На самом деле это вовсе не N-Triples, а N-Quads - другой синтаксис формат. Но даже если бы это были N-тройки, было бы неправильно иметь ИРИ в таком виде.

В Рекомендации N-Triples говорится, что «IRI могут быть записаны только как абсолютные IRI» (см. раздел 2.2) - абсолютные IRI определяются синтаксически в RFC 3987. Это является нормативным, даже если само производство грамматики не требует этого.

Однако IRI, которые вы видите в этом файле примера, могут быть интерпретированы как относительные ссылки IRI, и некоторые синтаксические анализаторы N-Triples были несколько расширены, чтобы разрешить разыменование относительных IRI с использованием базового IRI. Вероятно, поэтому вы иногда видите такие синтаксически неправильные файлы N-Triples в дикой природе. Это нестандартное расширение формата.

Являются ли RDF-файлы с нелитералами, которые не являются действительными IRI, по-прежнему правильно сформированными, несмотря на терминологию, используемую в спецификации RDF?

Это зависит от формата синтаксиса, который вы используете. Корректность — это свойство документа с конкретным конкретным синтаксисом, поэтому правила для N-Triples отличаются от правил, скажем, для Turtle или RDF/XML.

Сам RDF в своем абстрактном синтаксисе требует, чтобы IRI соответствовали RFC3987 и были абсолютными, поэтому любой документ RDF, который при обработке создает неразрешенные относительные IRI или IRI, не соответствующие RFC, если, возможно, не является неправильно сформированным, безусловно, недействителен. .

Некоторые конкретные форматы синтаксиса (такие как RDF/XML, TriG, Turtle и т. д.) предоставляют различные механизмы сокращения для IRI (префиксные имена, относительные IRI + базовый IRI и т. д.). Однако, как мы видели выше, N-Triples не имеет такого встроенного механизма сокращений, поэтому любой IRI, который не является абсолютным, делает документ некорректным.

27.07.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..