, 2017) montrent que i) beaucoup peut être réalisé simplement en utilisant OWL2-ER et SPARQL, et ii) la puissance de notre approche est liée à la puissance du moteur d'inférence utilisé pour les appariements, pas seulement au langage utilisé. Certains systèmes de transformation, tel PatOMat (Zamazal et Svátek, 2015), génère des requêtes SPARQL (pour détecter des motifs) basées sur des spécifications de motifs et leurs transformations dans un autre langage. Certains autres systèmes de transformation offrent directement une extension de SPARQL telle STTL (Corby et Faron-Zucker, 2015) pour écrire des spécifications de motifs et leurs transformations. E.g., comme montré par Corby, par la condition et la conclusion de la règle. Utiliser de tels langages peut simplifier l'écriture des contraintes prescriptives. Cependant, concernant ce qui peut être exprimé et vérifié via des contraintes prescriptives, cet article et, 2016.

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