[事件表示] Design and use of the Simple Event Model (SEM)

事件已成为历史、文化遗产、多媒体和地理等领域数据表示的核心元素。创建简单事件模型（simple event model，SEM）是为了对这些不同领域中的事件进行建模，而不需要对所使用的特定领域词汇表进行假设。SEM的设计基本上是为了保证最大的交互操作性。在本文中，我们讨论了事件模型对web数据的一般要求，并从历史事件和海上安全与安保领域的事件两个用例中给出了实例。结合历史实例，讨论了几种现有事件模型的优缺点。我们讨论了SEM背后的设计决策。SEM与Prolog API相结合，使用户能够创建事件实例，而无需深入了解模型实现的细节。通过与现有的Prolog包紧密耦合，API有助于将事件实例轻松集成到链接的开放数据中。我们用海事领域的例子来说明API的使用。

1 Introduction

动机：
以事件为中心的建模捕获领域的动态方面。此外，事件提供了一种自然的方式来解释人、地方、行为和对象之间复杂的关系。

挑战：

• 每个领域都有不同的数据结构，因此对模型提出了不同的要求。需要创建一个非特定于领域的模型，该模型对数据结构的假设最小，并且可以针对特定领域的需求进行扩展。
• 网络的开放性使得新词汇不断涌现

例子：
荷兰人于1947年在荷属东印度群岛发起了第一次警察行动；荷兰人自称是解放者，但被印尼人民视为占领者。

1）它包含了关于参与者角色的矛盾观点：荷兰解放者还是占领者？
2） 它明确了角色所依据的权力（荷兰人/印尼人）；
3）它对所涉及的地方类型的建模提出了挑战：根据印尼人的说法，荷属东印度群岛在当时是一个独立的共和国，但据荷兰人说是一个“控制区”。

2 Simple Event Model

2.1 Modeling Decisions

模型的约束性越强，重用就越困难。为了从语义web所提供的内容中获得最大的收益，需要使用语义相对较弱的模型。为了弥补用弱模型进行形式推理的不足，必须更多地依赖图模式来进行推理。

事件和大量可能来源的松散定义的一个重要推论是，处理不同的观点是至关重要的。特别是观点的三个方面：（1）事件限定的角色，（2）事实的有时间限制的有效性（例如时间依赖的类型或角色），（3）陈述的权威来源的归属。

为了在任何给定应用程序的相关抽象级别上查询事件，我们需要一个好的类型系统。我们希望能够重用Web上的任何词汇表来选择我们的类型，而不管这些词汇表中的概念是如何建模的。

web上下文对SEM的RDF模型的具体含义如下。

• 我们允许类型是实例或类。这样我们就可以从任何词汇表中借用类型标识符。不管这个类型是被外来词汇作为一个实例还是一个类来建模。（参见OWL 2 punning）
• We use as few disjointness statements as possible, even where they would seem obvious. For example, SEM does not enforce places to be disjoint with actors. This allows reuse of vocabularies that do not make the distinction between a geographical region and its governing body.
• 我们只对非限制类使用rdf:domain和rdf:range。这样我们就不会通过属性语义从这些类继承任何约束。
• 我们使用SKOS词汇表映射到其他事件模型，而不是使用OWL构造，以避免overcommitment.。
• 每个类和属性都是可选的，可以被复制，即没有基数限制。具体来说，我们不强制使用类型。可选性的一个优点是，我们不依赖于事件的存在来陈述参与者的事实。例如，拿破仑·波拿巴是皇帝，不管他是否参与过一个事件。因此，在SEM中，您不必显式地建模加冕事件。
• 我们没有声明属性的功能性，即使这看起来是可取的。这样可以避免在聚合来自不同源的数据时发生冲突。例如，可以为一个人收集不同的出生日期。即使这个人只出生过一次，因此不一致是允许的，我们也不希望这破坏我们的系统。在web上进行推理时，调试其他人的数据并不总是可能的。

2.2 SEM Specification

Simple Event Model的类。空心箭头象征rdfs:subClassOf属性。虚线箭头表示rdf:type；常规箭头表示其他属性。

The RDF code of SEM is at http://semanticweb.cs.vu.nl/2009/11/sem/.

类：
SEM的类分为三组：核心类、类型和约束。如图1所示。有四个核心类：sem:Event（发生了什么事），sem:Actor（参与者），sem:Place（地点），sem:Time（何时）。每个核心类都有一个相关的类型sem:Type，其中包含指示实例类型的资源。实例及其类型通常借用其他词汇。例如有一个例子sem:Place “Indonesia”，它的sem:PlaceType “republic”就是从其他词典TGN中引入的。

sem:Type类可以聚合任何词汇表中的类型系统的各种实现。 一些词汇表没有与sem:type属性完全对应的属性，即使可以从其他属性的值派生出type。 这可以通过使用Alan Rector’s Value Sets和Value Partition patterns来完成。具有明确的sem:Type类可提供占位符来定义这些模式。

除了sem:Actor类之外，对于需要指定这两个概念之间的区别的情况，还将sem:Object类定义为rdfs:subClassOf sem:Actor。 例如，在淘金热期间发现黄金可能需要将“黄金”类建模为简单的对象，而不是作为参与者。

sem:Authority类用于指示根据谁声明有效。 sem:Authority可以是实例，但不一定是sem:Actor。 它们还可以象征数据源。 sem:Authority类旨在作为出处和信任推理的钩子，即使SEM本身并未明确提供此功能。

属性：
SEM的属性分为三种：sem:eventProperties，sem:type属性和一些其他属性（例如sem:accordingTo和sem:hasTimeStamp的子属性）。sem:eventProperties将sem:Event与其他实例相关联。 sem:type将sem:Core类的实例与sem:Type的实例联系起来。每个核心类都有sem:type的特定子属性，例如sem:eventType，以方便查询。这减少了对推理机的压力，因为您知道它指向sem:EventType的实例，而无需进行任何包含推理。 sem:accordingTo将sem:View与sem:Authority关联，并用于表示意见。有七个sem:hasTimeStamp属性。一个用于单个时间值，sem:hasTimeStamp；时间间隔为两个，即sem:hasBeginTimeStamp和sem:hasEndTimeStamp；sem:hasEarliestBeginTimeStamp，sem:hasLatestBeginTimeStamp，sem:hasEarliestEndTimeStamp和sem:hasLatestEndTimeStamp是四个不确定时间间隔。后一种间隔用于描述有关周期开始或结束的任何不确定性。例如，它并不意味着时间的模糊解释。开放时间间隔可以通过省略开始或结束时间戳记来表示。

sem:eventProperty和sem:type属性之间存在两种聚合关系：sem:hasSubEvent和sem:hasSubType。 这些可以用来表示sem:Event或sem:Type分别与另一个更通用的sem:Event或sem:Type相关，而无需任何其他commitments。 事件和类型之间的更具体的关系不是SEM的一部分，应该从其他本体中获取，例如GEM。

约束：
属性约束可以应用于任何属性。它们限制了属性的有效性，并表示为属性的具体化，或者通过向属性添加属性并将其转换为n元关系来表示。有三种允许的表示方式sem:Constraints如图2所示。默认表示是rdf:value模式，通常在表示值的度量单位时使用。

有三种sem:Constraints：sem:Role, sem:Temporary以及sem:View。sem:Role定义一个类的实例在特定事件的上下文中所扮演的角色（即它链接一个sem:eventProperty). 可以为所有sem:Core实例指定角色，例如，参与者（“占领者”）以及地方（“首都”，dbpedia:Colony). 它并不是要在临时性或依赖性的类型（如“母亲”）的意义上对角色进行建模。这可以通过将sem:Temporary约束放在sem:type属性上来完成。相反，sem:Role显式模拟事件约束角色：占领者、解放者。这些角色并不取决于外部条件（比如有了孩子就定义了“母亲”），而仅仅取决于它们与正在发生的事情sem:Event之间的关系。sem:Temporary定义了一个属性所处的时间边界，例如，从1945年开始，“印度尼西亚”作为“共和国”的类型。sem:View定义了观点：1947年的印度尼西亚，其类型取决于您询问的是“共和国”还是“受控地区”。这被建模为对拥有sem:according到sem:Authority的属性（在本例中为sem:placeType）的sem:View约束（在示例中分别为印度尼西亚人民或荷兰）。

多种sem:Constraints可以组合使用来创建连接语句。 图4显示了完成组合的两种方式：一个代表多个约束的RDF节点；另一个代表多个约束的RDF节点。 以及多个连锁约束。 前者的一个示例是ex:FirstPoliceAction右侧的空白节点，代表受约束的sem:hasActor属性。 这代表了一个sem:Role和一个sem:View。 这表示了一个事实，根据这两个机构，演员是dbpedia:Netherlands，但是他们在哪个sem:roleType上有所不同。 这通过链约束用后一种组合形式表示。sem:Role约束的sem:roleType属性进一步受sem:View约束约束。
API将在第4节中讨论，它自动处理约束。

用符号和值来表示地点和时间：
所有类的实例都可以加上时间戳。 为了与可以使用多种格式的其他事件模型和Web数据兼容，SEM中的时间表达可以是象征性的（即通过将sem:Timeclass的实例与sem:hasTimeproperty关联）或具体的：通过附加时间点 ，使用sem:hasTimeStamp的两个值间隔或四个值间隔。 时间的符号表示可用于表示时间指示之间的关系，例如，一件事发生在另一件事上，而不必说确切发生的时间。 对于时间值，我们建议使用xsd:dateTime类型的文字或包含TIMEX时间元素的rdf:XMLLiteral，两者均支持ISO 8601时间格式。

在表达地点时，符号和值之间存在相似的区别。 有象征性的地点和坐标。 在SEM中，sem:Place类的实例是象征性的地点。 可以使用各种构造来附加其位置，例如georss:point或wgs84:lat和wgs84:long可以在GML中用georss:where指向的rdf:XMLLiteral对复杂的几何形状（如多边形）进行编码。

例子：
运行中的示例可以用SEM表示，如图3和4所示。前者显示了一个简单的示例，它忽略了各方之间的观点差异。 后者考虑了句子的所有观点和作用。

SEM的范围：
SEM提供类和属性来建模事件的基本组成部分、它们的类型、角色、临时有效性以及这些约束所依据的视图。然而，SEM并没有为事件之间的关系建模，比如因果关系，或者关于参与者参与事件的方式的语义的特定属性。其他知识模式，如DUL[1]的D&S，或CIDOC-CRM等详细模型，都对这些区别和属性进行了建模。为了从这些其他模型的特殊性和优势中获益，我们在SEM和其他一些模型之间创建了一组映射。因为我们需要最小限度的commitment，所以我们使用SKOS词汇表而不是OWL来映射到其他本体。这些映射包含在SEM RDF文件中。在下一节中，我们将更详细地描述SEM映射到的主要事件模型的特征，其中模型的描述将围绕历史实例进行。