内容

1简介

OnassisJavaLibs是一个数据包，包含各种jar格式的编译库和它们的源代码奥纳西斯来

2包装内容

Conceptmapper Java(1.8版本)库(https://github.com/UCDenver-ccp/ccp-nlp)版本3.3.2，以及语义相似度库(https://github.com/UCDenver-ccp/ccp-nlp)版本0.9.5已使用maven编译。

它们以jar格式在这个包的extdata目录中可用，可以通过。

3.访问和编译Java源代码

java库的源代码可在java包tarball的目录。对编译自己的jar文件感兴趣的用户可以参考以下信息。

的conceptmapper子目录包含用于用OBO本体中的概念注释文本的java代码。要创建包含所有所需依赖项的jar文件，可以使用maven(使用Apache maven 3.3.9)编译源代码。

的slib而且相似子目录包含Java代码，以确定概念之间的语义相似性，并可以根据以下目标分别编译和安装:

#从conceptmapper目录mvn清洁编译程序集:single——Dlog4j.configuration=log4j2。属性#从slib目录mvn清洁安装#从相似目录mvn清洁安装组装:单一

4包装的使用

所描述的Java库中实现的方法和类可以通过Onassis中的R函数和方法使用。或者，Java代码可以直接使用rJava．例如，可以通过以下代码创建一个来自OBO本体文件的字典:

要求(rJava)
##加载所需的包:rJava
#初始化JVM .jinit() #添加jar文件的路径jarfilePath <- file.path(system. path)file('extdata'， 'java'， 'conceptmapper-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar'， package='OnassisJavaLibs')) . jaddclasspath (jarfilePath) #使用示例obo文件创建onologyutil实例ontoutil <- .jnew("edu.ucdenver.ccp.datasource.fileparsers.obo. jar')onologyutil "， .jnew('java/io/File'， File .path(system. path ')文件(“extdata”、“sample.cs。obo'， package='OnassisJavaLibs')))) #创建包含conceptmapper字典的输出文件outputFile = .jnew("java/io/ file "， "dict.xml") #从obo本体字典构建字典<- J("edu.ucdenver.ccp.nlp.wrapper.conceptmapper.dictionary. obotodictionary ")$buildDictionary(outputFile, ontoutil， .jnull()， J("edu.ucdenver.ccp. datasourcefileparsers.oboologyutil ")$SynonymType$EXACT)

为了计算同一本体的两个术语之间的语义相似度，相似度库中的类可以这样使用:

添加包含相似度类的相似度库来计算语义相似度file('extdata'， 'java'， ' Similarity -0.0.1- snapshot -jar-with-dependencies.jar'， package='OnassisJavaLibs')) . jaddclasspath (jarfilePath) #创建类的实例相似度相似度<- .jnew("iit/comp/epigen/nlp/ Similarity /Similarity") #以grah结构加载本体file_obo <- file.path(system. path)文件(“extdata”、“sample.cs。obo'， package='OnassisJavaLibs')) ontology_graph <- similarity$loadOntology(file_obo) #设置语义相似性度量measure_configuration <- similarity$setPairwiseConfig('resnik'， 'seco') #本体的术语需要转换为uri term1 <- 'http://purl.obolibrary.org/obo/CL_0000771' term2 <- 'http://purl.obolibrary.org/obo/CL_0000988' URI1 <- .jcast(similarity$createURI(term1)， new.class = "org.openrdf.model。URI"， check = FALSE，转换。数组= FALSE) URI2 <- .jcast(相似度$createURI(term2)， new.class = "org.openrdf.model. "URI"， check = FALSE，转换。数组= FALSE) #语义相似度分数的计算similarity_score <- .jcall(similarity， "D"， "pair_similarity"， URI1, URI2， .jcast(ontology_graph, new.class = "slib.graph.model.graph.G")， measure_configuration) similarity_score
## [1] 0.04062586

5确认

我们要感谢图书馆提供方。

用于conceptmapper管道和定义ccp-nlp类型系统的方法已经由科罗拉多大学的试剂在BSD 3条款许可下开发和发布。

计算语义相似度的方法由Ecole des mines d 'Alès在gpl兼容的CeCILL许可下开发并发布。

这两个许可证都是在包中提供的。