Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne

Podobne dokumenty
Internet Semantyczny. Logika opisowa

Internet Semantyczny i Logika II

Języki modelowania ontologii: RDFs, OWL

Języki modelowania ontologii: RDFs, OWL

Internet Semantyczny. Wstęp do OWL 2

Internet Semantyczny. Schematy RDF i wnioskowanie

INSTYTUT AUTOMATYKI I INŻYNIERII INFORMATYCZNEJ POLITECHNIKI POZNAŃSKIEJ. Adam Meissner. Elementy logik deskrypcyjych

Ontologie Wiedza semantyczna Semantic Web Inżynieria ontologii. Zarządzanie wiedzą. Wykład Sieci semantyczne. Joanna Kołodziejczyk.

Metoda Tablic Semantycznych

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Bazy danych. Ontologie. Bazy wiedzy. Agenty

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Semantyka rachunku predykatów

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty

3. Podaj elementy składowe jakie powinna uwzględniać definicja informatyki.

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Adam Meissner.

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa

Internet Semantyczny i Logika I

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

3 grudnia Sieć Semantyczna

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011

Semantic Web. dr inż. Aleksander Smywiński-Pohl. Elektroniczne Przetwarzanie Informacji Konsultacje: czw , pokój 3.211

Logika Matematyczna (1)

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Elementy logiki matematycznej

Semantic Web. Grzegorz Olędzki. prezentacja w ramach seminarium Protokoły komunikacyjne. luty 2005

Dowody założeniowe w KRZ

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Praca dyplomowa magisterska

Programowanie logiczne a negacja

RDF Schema (schematy RDF)

Strukturalizacja otoczenia agentów: ontologie, CYC, sieci semantyczne

Opis. Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów) Liczba godzin zajęć dydaktycznych z podziałem na formy prowadzenia zajęć

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.

Semantic Web Internet Semantyczny

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

Drzewa Semantyczne w KRZ

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I

Logika predykatów pierwszego rzędu PROLOG. Zarządzanie wiedzą. Wykład Reprezentacja wiedzy logika predykatów. Joanna Kołodziejczyk.

III rok kognitywistyki UAM,

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Logika. Michał Lipnicki. 15 stycznia Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia / 37

Rachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Spis treści Informacje podstawowe Predykaty Przykłady Źródła RDF. Marek Prząda. PWSZ w Tarnowie. Tarnów, 6 lutego 2009

Sylabus dla przedmiotu Logika i ogólna metodologia nauk

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Logika Matematyczna (1)

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 3. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2017/2018

1 Projektowanie systemu informatycznego

W planie dydaktycznym założono 172 godziny w ciągu roku. Treści podstawy programowej. Propozycje środków dydaktycznych. Temat (rozumiany jako lekcja)

SYSTEM DO GENEROWANIA ONTOLOGII NA PODSTAWIE DIAGRAMÓW UML SYSTEM TO ONTOLOGY GENERATION FROM UML DIAGRAMS

Reprezentacja wiedzy wprowadzenie, sieci semantyczne, ramy

Język rachunku predykatów Formuły rachunku predykatów Formuły spełnialne i prawdziwe Dowody założeniowe. 1 Zmienne x, y, z...

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Do czego potrzebne są nam ontologie? Charakterystyka funkcjonalna ontologii jako narzędzi reprezentacji wiedzy.

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą

Programowanie w logice

Wstęp do programowania

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

Logika binarna. Prawo łączności mówimy, że operator binarny * na zbiorze S jest łączny gdy (x * y) * z = x * (y * z) dla każdego x, y, z S.

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia

Reprezentacja wiedzy w indukcyjnym programowaniu logicznym

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

1 Wstęp do modelu relacyjnego

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Programowanie w logice Prolog 2

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują):

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

Systemy eksperowe. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład I

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Podstawy techniki cyfrowej

Podobieństwo semantyczne w ontologiach biomedycznych

Kierunek i poziom studiów: matematyka, studia I stopnia, rok I. Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (03-MO1S-12-WMat)

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Transkrypt:

Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne Agnieszka Ławrynowicz 24 listopada 2016

Plan wykładu 1 Powtórka: sieci semantyczne, RDF 2 Definicja ontologii 3 Logiki deskrypcyjne

Semantyczny Internet - stos

RDF sieci semantyczne w technologii WWW trójkowy model danych: podmiot, orzeczenie, dopełnienie Example <http://example.org/jan> <http://example.org/wykłada> <http://dbpedia.org/ontology/si>. Jan wykłada si

Semantyczny Internet - stos

Ontologia w filozofii Ontologia (metafizyka) nauka o bycie co to jest byt? co charakteryzuje byt? jak dokonywać klasyfikacji bytów? Arystoteles, Metafizyka,ks. IV

Ontologia w informatyce engineering artefact [...] (Guarino 98) An ontology is a formal specification maszynowa interpretacja of a shared konsensus grupy osób conceptualization abstrakcyjny model zjawisk, pojęcia of a domain of interest wiedza dziedzinowa (Gruber 93, Studer 98) Ontologia formalna specyfikacja pojęć (najczęściej z określonej dziedziny)

Ontologia w informatyce engineering artefact [...] (Guarino 98) An ontology is a formal specification maszynowa interpretacja of a shared konsensus grupy osób conceptualization abstrakcyjny model zjawisk, pojęcia of a domain of interest wiedza dziedzinowa (Gruber 93, Studer 98) Ontologia formalna specyfikacja pojęć (najczęściej z określonej dziedziny)

Ontologia w informatyce engineering artefact [...] (Guarino 98) An ontology is a formal specification maszynowa interpretacja of a shared konsensus grupy osób conceptualization abstrakcyjny model zjawisk, pojęcia of a domain of interest wiedza dziedzinowa (Gruber 93, Studer 98) Ontologia formalna specyfikacja pojęć (najczęściej z określonej dziedziny)

DOLCE, BFO Przykłady ontologii: nadrzędne

Przykłady ontologii: złożone w dziedzinie biomedycyny Obo Foundry (Open Biological and Biomedical Ontologies), w tym GO (Gene Ontology), Snomed CT, NCI, Galen

schema.org Przykłady ontologii: lekkie w e-commerce

Ontologia w OWL Encje: klasy, własności, indywidua i wszelkie inne elementy modelowanej dziedziny Wyrażenia: złożone pojęcia Aksjomaty: twierdzenia, które są prawdziwe w modelowanej dziedzinie

Ontologie + dane = graf wiedzy Pracownik owl:somevaluesfrom owl:restricdon OWL jestwykładany owl:onproperty rdf:type RDFS rdfs:subclassof owl:inverseof rdfs:subclassof NauczycielAkademicki rdfs:domain wykłada rdfs:range Przedmiot rdf:type rdf:type RDF Jan wykłada si

Logiczna interpretacja OWL Logiki deskrypcyjne rodzina języków będących podzbiorem rachunku predykatów do reprezentacji wiedzy szczególnie w postaci terminologii (definicji pojęć) i stanowiących fundament teoretyczny języka do reprezentacji ontologii OWL języki logik deskrypcyjnych są rozróżniane poprzez konstruktory (operatory logiczne) jakie oferują AL ( attributive language ): minimalny język o praktycznym znaczeniu nazwy innych języków tworzy się na bazie zbiorów konstruktorów jakie dany język wspiera

Baza wiedzy w logikach deskrypcyjnych TBox definicje i opisy pojęć (część terminologiczna) ABox fakty o indywiduach (część asercyjna) TBox: schemat bazy wiedzy ABox: dane

Budowanie pojęć za pomocą logiki deskrypcyjnej Podstawowe części składowe: pojęcia, własności, konstruktory, indywidua Przykład TBox Atomowe pojęcie: Pracownik, Przedmiot Własności: wykłada, jestwykładany Konstruktory:, Aksjomaty (definicje pojęcia): NauczycielAkademicki Pracownik wykłada.przedmiot Aksjomaty (deskrypcje): każdy nauczyciel akademicki to pracownik : NauczycielAkademicki Pracownik każdy przedmiot jest wykładany przez pracownika : Przedmiot jestwykładany.pracownik Aksjomaty (charakterystyki własności): własność odwrotna wykłada jestwykładany ABox Asercja faktu: wykłada(jan, si)

Konstruktory pojęć języka ALC Konstruktor Składnia Przykład pojęcie (klasa) uniwersalne pojęcie (klasa) puste iloczyn C D Dziecko Mężczyzna suma C D Matka Ojciec negacja C Mężczyzna kwantyfikator egzystencjalny R.C madziecko.syn kwantyfikator ogólny R.C madziecko.syn

Semantyka Interpretacja Interpretacja I=( I, I ) składa się z: I : dziedzina interpretacji (niepusty zbiór) I : funkcja interpretacji, przypisuje: każdemu atomowemu pojęciu A zbiór A I I, każdej atomowej własności R relację binarną R I I I

Semantyka ALC Konstruktor Składnia Semantyka pojęcie uniwersalne I pojęcie puste iloczyn C D C I D I suma C D C I D I negacja C I \C I kwantyfikator egzystencjalny R.C {a I b. (a, b) R I b C I } kwantyfikator ogólny R.C {a I b. (a, b) R I b C I }

Pojęcia (klasy) zbiory instancji :NauczycielAkademicki rdf:type owl:class

Iloczyn Dziecko Mężczyzna owl:intersectionof ( :Dziecko ) :Mężczyzna Chłopiec Dziecko Mezczyzna

Suma Matka Ojciec owl:unionof ( :Matka ) :Ojciec Rodzic Matka Ojciec

Negacja (dopełnienie) Mężczyzna owl:complementof :Mężczyzna NieMezczyzna Mezczyzna Uwaga na założenie otwartego świata (omówione dalej)

Kwantyfikator egzystencjalny każdy nauczyciel akademicki musi wykładać co najmniej jeden przedmiot NauczycielAkademicki wykłada.przedmiot :NauczycielAkademicki rdf:type owl:class ; rdfs:subclassof [ rdf:type owl:restriction ; owl:onproperty :wykłada ; owl:somevaluesfrom :Przedmiot ].

Kwantyfikator ogólny asystenci prowadzą tylko laboratoria Asystent prowadzi.laboratorium :Asystent rdf:type owl:class ; rdfs:subclassof [ rdf:type owl:restriction ; owl:onproperty :prowadzi ; owl:allvaluesfrom :Laboratorium ].

Kwantyfikator ogólny c.d. Uwaga! Może to dotyczyć także asystentów, którzy nie prowadzą żadnych zajęć! Wynika to ze znaczenia kwantyfikatora ogólnego w logice pierwszego rzędu. wszystkie moje worki z pieniędzmi leżą na tym stole

Aksjomaty zawieranie się (subsumcja) równoważność rozłączność

Deskrypcje (opisy) versus definicje deskrypcje (warunki konieczne) Asystent prowadzi.laboratorium :Asystent rdf:type owl:class ; rdfs:subclassof [ rdf:type owl:restriction ; owl:onproperty :prowadzi ; owl:allvaluesfrom :Laboratorium ]. definicje (warunku konieczne i wystarczające) Chłopiec Dziecko Mężczyzna :Chłopiec rdf:type owl:class ; owl:equivalentclass [ rdf:type owl:class ; owl:intersectionof ( :Dziecko :Mężczyzna ) ].

Rozłączność Dopóki nie są wprowadzone jawnie ograniczenia rozłącznościowe, klasy mogą mieć część wspólną :NauczycielAkademicki owl:disjointwith :Przedmiot

Wnioskowanie Subsumcja: Czy C jest podpojęciem pojęcia D? Spełnialność: Czy (złożone) pojęcie C nie jest sprzecze? Spójność: Czy ABox A jest niesprzeczny? Populacja/sprawdzenie przynależności do klasy: Czy a jest instancją pojęcia C mając dany ABox A?

Algorytm tablic semantycznych dla języka ALC Cel: na wejściu mając pojęcie w języku ALC zdecyduj czy jest ono spełnialne metoda tablic semantycznych próba konstrukcji modelu strukturalne rozłożenie pojęcia na części wnioskowanie o nowych ograniczeniach na modelu drzewo przeszukiwania, reguły

Algorytm tablic semantycznych dla języka ALC Reguła Warunek Akcja reguła L zawiera (C 1 C 2)(x), ale L = L {C 1(x), C 2(x)} nie oba C 1(x) i C 2(x) reguła L zawiera (C 1 C 2)(x), ale L = L {C 1(x)}, L = L {C 2(x)} ani C 1(x) ani C 2(x) reguła L zawiera ( R.C)(x), ale nie ma indywiduum z, takiego, że C(z) i R(x, z) są w L L = L {C(y), R(x, y)}, gdzie y jest indywiduum nie występującym w L reguła L zawiera ( R.C)(x) i L = L {C(y)} R(x, y), ale nie C(y)

Algorytm tablic semantycznych dla języka ALC Drzewo wywodu: Sprzeczne: drzewo przeszukiwania zawiera sprzeczność jeśli posiada węzeł z lub {A, A} Domknięte: drzewo przeszukiwania jest domkniete jeśli nie można już zastosować żadnych reguł Algorytm jest inicjalizowany wstawieniem danego pojęcia do korzenia drzewa Daje odpowiedź tak jeśli uzyskamy domknięte i nie sprzeczne drzewo przeszukiwania

Algorytm tablic semantycznych dla języka ALC - przykład Mamy dane na wejściu pojęcie C 0 =(A A) B Zaczynamy od inicjalizacji korzenia drzewa x 0 := L(x 0 )={C 0 } L 0 ={x (A A) B} reguła L 1 = L 0 {x A A} reguła L 1 = L 0 {x B} reguła L 2 = L 1 {x A, x A} sprzeczność Do L 1 nie można już zaaplikować więcej reguł i nie zawiera sprzeczności, więc pojęcie C 0 jest spełnialne Model I: I ={x}, B I ={x}, A I =

Świat zamknięty kontra świat otwarty Zamknięty świat (programowanie w logice, bazy danych) kompletna wiedza o indywiduach brak informacji jest informacją negatywną (negation-as-failure) Otwarty świat (logika deskrypcyjna, Sieć Semantyczna) niekompletna wiedza o indywiduach negacja faktu musi być jawnie podana (monotonic negation)

Świat zamknięty kontra świat otwarty - przykład Załóżmy, że w bazie mamy następujące dane: OscarMovie(lostInTranslation) Director(sofiaCoppola) creates(sofiacoppola, lostintranslation) Czy wszystkie filmy Sofii Coppoli są filmami oskarowymi? TAK - zamknięty świat

Świat zamknięty kontra świat otwarty - przykład Załóżmy, że w bazie mamy następujące dane: OscarMovie(lostInTranslation) Director(sofiaCoppola) creates(sofiacoppola, lostintranslation) Czy wszystkie filmy Sofii Coppoli są filmami oskarowymi? TAK - zamknięty świat

Świat zamknięty kontra świat otwarty - przykład Załóżmy, że w bazie mamy następujące dane: OscarMovie(lostInTranslation) Director(sofiaCoppola) creates(sofiacoppola, lostintranslation) Czy wszystkie filmy Sofii Coppoli są filmami oskarowymi? TAK - zamknięty świat

Świat zamknięty kontra świat otwarty przykład Załóżmy, że w bazie mamy następujące dane:: OscarMovie(lostInTranslation) Director(sofiaCoppola) creates(sofiacoppola, lostintranslation) Czy wszystkie filmy Sofii Coppoli są filmami oskarowymi? TAK - zamknięty świat NIE WIEM - otwarty świat Różne wnioski!

Świat zamknięty kontra świat otwarty przykład Załóżmy, że w bazie mamy następujące dane:: OscarMovie(lostInTranslation) Director(sofiaCoppola) creates(sofiacoppola, lostintranslation) Czy wszystkie filmy Sofii Coppoli są filmami oskarowymi? TAK - zamknięty świat NIE WIEM - otwarty świat Różne wnioski!

Brak założenia o unikalności nazw JFK John F. Kennedy John Fitzgerald Kennedy wszystkie (różne) nazwy mogą oznaczać ten sam obiekt

Dziękuję za uwagę!