使用规则引擎进行验证

发布于 2024-09-24 23:56:25 字数 824 浏览 4 评论 0原文

我们处理基于文本（无 XML）的消息。我们的目标是验证消息，如果内容正确，则消息有效。我们开发了自己的 XML 定义语言来表达消息规则。我们需要添加更复杂的规则，我们认为现在是时候考虑其他替代方案并使用真正的规则引擎了。我们支持这些类型的规则：

值列表中的名称或常规名称表达式 ex {SMITH, MOORE, A*}
消息中存在名称 -
消息中不存在名称
if condition then name = John else name = Jane 请注意，条件很简单，不包含任何逻辑运算符。

我们需要支持这些类型的规则：

if then else 但条件包含逻辑运算符
for ...loop ：
- 对于消息中的所有客户，我们希望至少有一位来自美国，至少一位来自法国
- 对于消息中的所有客户，我们希望至少有五个来自美国且每年购买超过 1000 美元的客户
- 对于任何名为 John 的客户，姓氏必须为 Doe
Total 客户，名为 John << 15
公司名称与消息中其他位置的公司名称相同

规则将取决于我们处理的消息类型。因此，我们正在研究几个现有的解决方案，例如：

JESS
OWL（一致性检查）
Schematron（通过转换 XML 中的消息）

考虑到我们用 Java 开发，最好的替代方案是什么？另一件需要考虑的事情是我们应该能够进行错误报告，例如错误描述、错误位置（行号和列号）。

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鹿! 2024-10-01 23:56:25

在我看来，你已经走上了正确的道路；我的建议是：

使用解析器/解释器直接检查基于文本的消息，并对生成的对象应用规则。 @Kdeveloper 建议使用 JavaCC 来生成解析器/解释器，我可以通过个人担保 < a href="http://www.antlr.org/1.1。" rel="nofollow">ANTLRv3 这是一个用 Java（以及其他语言）生成解析器/解释器/转换器的优秀环境。从那里，您可以使用 Jess 或其他一些 Java 规则引擎来验证您生成的对象。您也可以尝试直接将规则编码到解析器/解释器中，但我建议不要这样做，而是选择将规则分开，以将解析和语义验证步骤分开。
将基于文本的消息转换为 XML 以应用 Schematron 也是另一个可行的选择，但您显然需要解析文本消息以将其转换为 XML。为此，我仍然建议查看 JavaCC 或 ANTLRv3，也许填充一个可以编组为 XML 的预先确定的对象模型（例如可以由 Castor 或 JAXB 来自 W3C XML 架构）。从那里，您可以对生成的 XML 应用 Schematron。
我认为转换为 OWL 是您建议中最棘手的选择，但可能是最强大的。首先，您可能需要一个本体术语 (TBox)（类、属性、 ETC）。将您的实例数据 (ABox) 映射到。从那时起，一致性检查只能让你走到这一步。您概述的想要捕获的许多类型的约束根本无法用 OWL 表示，也无法单独使用 DL 推理器进行验证。但是，如果您将 OWL 本体与 SWRL 规则（例如）结合起来，您就有机会捕获您概述的大部分规则类型。查看规则类型和SWRL 中可用的内置规则，看看这是否是对你来说足够表达。如果是，您可以使用支持 SWRL 的 DL-Reasoners，例如 Pellet 或HermiT。请注意，诸如此类的 OWL/SWRL 推理器的单独实现可能会或多或少地实现 W3C 规范，因此您需要检查每一个以确定它们的适用性。

It sounds to me like you're on the right track already; my suggestions are:

Inspect your text-based messages directly with a parser/interpreter and apply rules over the generated objects. @Kdeveloper has suggested JavaCC for generating parser/interpreters, and I can add to this by personally vouching for ANTLRv3 which is an excellent environment for generating parser/interpreter/transformers in Java (amongst other languages). From there, you could use Jess or some other Java rules engine to validate the objects you generate. You could possibly also try encoding your rules into a parser/interpreter directly, but I'd advise against this and instead opt for separating the rules out to keep the parsing and semantic validation steps separate.
Transforming your text-based messages to XML to apply Schematron is also another viable option, but you'll obviously need to parse your text messages to get them into XML anyway. For this, I'd still suggest looking at JavaCC or ANTLRv3, and perhaps populating a pre-determined object model which can be marshaled to XML (such as that which can be generated by Castor or JAXB from a W3C XML Schema). From there, you can apply Schematron over the resulting XML.
I'd argue that transforming to OWL the trickiest option of your suggestions, but could be the most powerful. To start with, you'll probably want an ontology terminology (TBox) (the classes, properties, etc). to map your instance data (ABox) into. From there, consistency checking will only get you so far; many of the kinds of constraints you've outlined as wanting to capture simply can't be represented in OWL and validated using a DL-reasoner alone. However, if you couple your OWL ontology with SWRL rules (for example), you have a chance of capturing much of the types of rules you've outlined. Look at the types of rules and built-ins available in SWRL to see if this is expressive enough for you. If it is, you can employ the use of DL-Reasoners with SWRL support such as Pellet or HermiT. Note that individual implementations of OWL/SWRL reasoners such as these may implement more or less of the W3C specification, so you'll need to inspect each to determine their applicability.