是否有可能自动合并本体，以便将精确匹配合并到一个首选术语下？

Question

我的目标是将YSO、JUPO和JUHO本体(来自Finto-ontology家族：https://finto.fi/en/)合并在一起。使用Python的RDFlib库，我已经能够合并不同的海龟文件，并使用图合并属性获得本体的联合：

from rdflib import Graph

graph = Graph()

graph.parse(input1)
graph.parse(input2)

此处指定：https://rdflib.readthedocs.io/en/stable/merging.html。

然而，这是不够的，因为这些本体具有重叠的术语(即精确匹配)，然后在组合的本体中表示为多个术语。例如，“兽医”这个术语被所有三个本体(https://finto.fi/yso/en/page/p14110；https://finto.fi/juho/en/page/p9292；https://finto.fi/jupo/en/page/p2661)共享，并且在统一本体之后，这个术语将出现三次。

当我使用生成的本体进行主题索引(即，将本体中的索引项分配给文本输入)时，当模型用于预测时，精确匹配会导致问题。例如，“兽医”这个词将被预测三次，因为它在本体中有三个不同的URI。

所以我的问题来了:有没有可能-自动-统一多个本体，以便减少精确匹配，并使用某些首选术语？在“兽医”的情况下，使用YSO-ontology作为首选术语，并指定其他相关的本体，将是理想的解决方案。

欢迎所有的想法！

干杯，JK

Answer 1

如果您要合并的本体具有skos:exactMatch属性，那么您应该能够联合这些本体(合并图形)，然后在每组匹配中选择任何一个精确匹配的对象，并将所有匹配的URI替换为单个URI，然后清除已替换的其他URI。或者保留对所有术语的精确匹配链接，但将数据中的引用替换为仅使用其中一个术语。

如果你在概念上不能做到这一点，那就意味着skos:exactMatch被错误地使用了，因为精确匹配的项应该是完全相等的-事实上是完全相同的！

owl的推理也一样:sameAs(命名个体)和owl:等效类(类一般，而不是skos:概念)。