Python 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？

我的目标是合并YSO、JUPO和JUHO本体（从Finto本体家族：）。使用Python的RDFlib库，我能够合并不同的turtle文件，并使用图形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：

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），这些术语在组合本体中表示为多个术语。例如，术语“兽医”被所有三个本体（；；）共享，统一本体后，这个术语将出现三次

当我将生成的本体用于主题索引时（即，将本体中的索引项分配给文本输入），当模型用于预测时，精确匹配会导致问题。例如，“兽医”一词将被预测三次，因为它在本体中有三个不同的URI

所以我的问题是：是否有可能自动统一多个本体，从而减少精确匹配，并使用一些首选术语？在“兽医”的情况下，使用YSO本体作为首选术语并指定其他相关本体将是一个理想的解决方案

欢迎提出任何意见

干杯，

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JK

如果要合并的本体具有skos:exactMatch属性，则应该能够合并本体（合并图形），然后在每组匹配中选择任何一个精确匹配对象，并用单个URI替换所有匹配的URI，然后清除已替换的其他URI。或者保留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

如果你不能从概念上做到这一点，那就意味着skos:exactMatch被错误地使用了，因为精确匹配的项目应该是完全等效的——事实上是精确的

owl:sameAs（命名个体）和owl:equivalentClass（一般的类，而不是skos:Concepts）的推理是一样的