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

Podobne dokumenty
Internet Semantyczny i Logika II

Internet Semantyczny. Logika opisowa

Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Internet Semantyczny i Logika I

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

RDF Schema (schematy RDF)

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Ontologie w Sieci Semantycznej. Krzysztof Goczyła, Teresa Zawadzka

Podstawy Programowania Obiektowego

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo

Internet Semantyczny. Wstęp do OWL 2

Semantic Web Internet Semantyczny

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji

Internet Semantyczny. Schematy RDF i wnioskowanie

Analiza i projektowanie obiektowe 2017/2018. Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej

Programowanie obiektowe - 1.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

extensible Markup Language, cz. 1 Marcin Gryszkalis, mg@fork.pl

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Web 3.0 Sieć Pełna Znaczeń (Semantic Web) Perspektywy dla branży motoryzacyjnej i finansowej. Przyjęcie branżowe EurotaxGlass s Polska 10 luty 2012

Praca dyplomowa magisterska

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Świat rzeczywisty i jego model

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł

Systemy ekspertowe. System ekspertowy wspomagający wybór zestawu komputerowego w oparciu o ontologie i system wnioskujący RacerPro

Rysunek 1: Przykłady graficznej prezentacji klas.

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

Bazy danych. Ontologie. Bazy wiedzy. Agenty

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

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

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł

Analiza i projektowanie obiektowe 2016/2017. Wykład 10: Tworzenie projektowego diagramu klas

Wykorzystanie standardów serii ISO oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD

3 grudnia Sieć Semantyczna

1 Projektowanie systemu informatycznego

Integracja heterogenicznych źródeł wiedzy z wykorzystaniem logiki opisowej

Przykładowy dokument XML

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Rozszerzenie funkcjonalności systemów wiki w oparciu o wtyczki i Prolog

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Zasady Nazewnictwa. Dokumentów XML Strona 1 z 9

Instytut Technik Innowacyjnych Semantyczna integracja danych - metody, technologie, przykłady, wyzwania

MINISTERSTWO SPRAW WEWNĘTRZNYCH I ADMINISTRACJI DEPARTAMENT INFORMATYZACJI

Internet Semantyczny. Linked Open Data

2

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

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

Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia

Technologie obiektowe

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

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

Dodatkowe możliwości RDF. Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski

Linked Open Data z wykorzystaniem wolnego oprogramowania w gospodarce przestrzennej

INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE

Programowanie współbieżne Wykład 8 Podstawy programowania obiektowego. Iwona Kochaoska

Tom 6 Opis oprogramowania Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli obmiaru do celów fakturowania

Wykład 4 Ramy, wektory wiedzy, drzewa decyzyjne

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Laboratorium modelowania oprogramowania w języku UML. Ćwiczenie 2 Ćwiczenia w narzędziu CASE diagram klas. Materiały dla nauczyciela

Modelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel @stud.umk.pl 7 marca 2014

Koncepcja wirtualnego uniwersytetu z wykorzystaniem technologii semantycznej. Ilona Pawełoszek Tomasz Turek Politechnika Częstochowska

Informacje ogólne. Karol Trybulec p-programowanie.pl 1. 2 // cialo klasy. class osoba { string imie; string nazwisko; int wiek; int wzrost;

Strukturalizacja otoczenia agentów: ontologie, CYC, sieci semantyczne

problem w określonym kontekście siły istotę jego rozwiązania

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

Wprowadzenie do multimedialnych baz danych. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

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

TECHNOLOGIE OBIEKTOWE WYKŁAD 2. Anna Mroczek

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Zofia Kruczkiewicz - Modelowanie i analiza systemów informatycznych 1

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Wykład 8: klasy cz. 4

Pytania z przedmiotów kierunkowych

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Programowanie obiektowe

Wprowadzenie do XML. Joanna Jędrzejowicz. Instytut Informatyki

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz

Laboratorium 5 - Projektowanie programów zorientowanych obiektowo. Indywidualny projekt programistyczny

Faza Określania Wymagań

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wykład 2. Relacyjny model danych

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.

Diagramy klas. dr Jarosław Skaruz

Zaawansowane programowanie obiektowe - wykład 5

Technologie Sieci Semantycznych

Wzorce projektowe. dr inż. Marcin Pietroo

Bazy wiedzy Krzysztof Goczyła

Dziedziczenie. Streszczenie Celem wykładu jest omówienie tematyki dziedziczenia klas. Czas wykładu 45 minut.

OfficeObjects e-forms

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I

Transkrypt:

Wykład Sieci semantyczne czerwiec 2010

Ontologie Struktura sieci semantycznej

Plan wykładu Ontologie

Definicja ontologii Jest to formalna reprezentacja wiedzy przez zbiór konceptów z zadanej dziedziny i relacji pomiędzy konceptami. Jest stosowana do wnioskowania w dziedzinie i może być użyta do opisywania dziedziny. "formal, explicit specification of a shared conceptualisation" Ontologia dostarcza wspólnego słownika, który może być użyty do modelowania danej dziedziny, tj. typy istniejących obiektów i konceptów z ich własnościami i relacjami.

Jak zaprezentować różnorodność świata Czy można stworzyć ogólny model, który można rozwijać przez opisywanie wiedzy o poszczególnych elementach modelu? Głównym celem jest stworzenie kategorii, do których należą różne obiekty. Taki ogólny zarys konceptów nazywa się Ontologiami nadrzędnymi ūpper ontology

Przykłady ontologii nadrzędnych http://www.cyc.com/cycdoc/upperont-diagram.html

Cechy ontologii nadrzędnych Ontologia nadrzędna jest ograniczona do pojęć ogólnych, meta, abstrakcyjnych i filozoficznych i dlatego jest na tyle ogólna, by opisać szeroką gamę dziedzin z różnych obszarów. Nie uwzględnia się w niej pojęć specyficznych dla dziedziny, choć pokazuje struktury i zbiory pojęć ogólnych nad dziedzinami, w których ontologia specyficzna można być budowana. Cechy odróżniające ontologię nadrzędną od specyficznych dla dziedziny: Przeznaczenie ogólne: w jej ramach można ująć wiedzę na temat kilku dziedzin bez pomijania jakichkolwiek jej aspektów. Różne aspekty wiedzy muszą być ujednolicone, gdyż wnioskowanie na danych zazwyczaj wymaga równoległego działania w różnych dziedzinach. np. systemy powinny równie dobrze funkcjonować we wszystkich jednostkach miar.

Co to jest ontologia Ontologia jest to jawny opis (słownik) pewnej dziedziny, który zawiera: pojęcia własnołci i atrybuty pojęć, relacje, aksjomaty instancje (niekoniecznie). Ontologia wprowadza: jednolitą terminologią, jednolitą interpretację (definicję) pojęć.

Plan wykładu Ontologie

Pozyskiwanie wiedzy z Internetu Wiedza w Internecie ma bardzo zróżnicowany charakter: różne formaty plików wielkość danych różna struktura A może uda się tą wiedzę okiełznać?... podać w precyzyjnym i możliwym do przetwarzania formacie?

Ramy (FRAMES) Twórca Marvin Minsky 1975. Według Minskiego, każdy element świata może być reprezentowany w postaci bytu zwanego ramą. Nazwał on ramą strukturę danych opisującą pewien obiekt, w którym umieszcza się wszystkie typowe i oczekiwane informacje, ale również przypuszczenie o tym obiekcie. Koncepcja Minskiego oparta jest na obserwacji człowieka w nowej sytuacji i otoczeniu mającego jednak o dziedzinie pewne wcześniejsze wyobrażenia. Człowiek wydobywa wówczas z pamięci określoną ramę i konfrontuje sytuację z wiedzą zawartą w ramie. Gdy natomiast natykamy się na nowy obiekt staramy się o nim zapamiętać jak najwięcej informacji, co jest równoważne z tworzeniem nowej ramy.

Wiedza "w ramach" Ramy dają możliwość reprezentacji wiedzy deklaratywnej i proceduralnej. Pozwalają ma wyraźne oddzielenie reguł w danej dziedzinie od reguł niezbędnych do poprawnego działania systemu ekspertowego. Potrafią grupować informacje dotyczące wybranego fragmentu wiedzy w postaci jednej ramy, co upraszcza weryfikację i modyfikację bazy wiedzy. Idea ram poszerzona o aspekty behawioralne stała się podstawą do obiektowych języków programowania.

Struktura ramy Rama jest strukturą opisującą obiekt i składa się z podstruktur: klatek (slots). Każdy slot reprezentuje: własność cechę opisywanego obiektu. Opisują zatem wiedzę wg schematu (<obiekt><atrybut><wartość>) Klatka dzieli się na fasety, które opisują ograniczenia dla wartości slotów.

Przykład

Przykład http://kio.eti.pg.gda.pl/kmg/publications/papers/studia_informatica.pdf

Przykład opis OWN: sloty własne Template: sloty szablonowe Metaklasa: jej sloty szablonowe stają się własnymi klas. Klasa: zawiera własne sloty szablonowe (klasy dziedziczą po sobie sloty K3 po K1) Obiekt nie zawiera slotów szablonowych a jego własne sloty pochodzą z szablonowych slotów klasy, którą reprezentuje.

Zalety i wady można określać domyślne wartości dla slotów można podawać ograniczenia można opisać procedury na slotach nadmierna ogólność brak formalnej definicji

Sieci semantyczne (semantic networks) Opracowane prze Quillana w 1968r. Założeniem było stworzenie modelu pamięci ludzkiej. Ten model okazał się przydatny do reprezentacji wiedzy. Posługując się pojęciami możemy stworzyć sieć stwierdzeń jako pewien graf, którego węzłami są stwierdzenia a gałęziami relacje. Węzłom i gałęziom można przypisać wagi określające stopień przekonania o słuszności stwierdzeń. Sieć semantyczna jest pewnego rodzaju logiką, gdzie relacje między obiektami są przedstawione w postaci rysunku. Wnioskowanie to poruszanie się po grafie.

Przykład http://kio.eti.pg.gda.pl/kmg/publications/papers/studia_informatica.pdf

Opis przykładu relacje: hierarchia abstrakcji (strzałka blokowa) hierarchia własności (strzałka zwykła) klasy, obiekty (pogrubione kółko) wartości (kółko)

Przykład (jakie zdarzenie opisuje?) http://www.cse.unsw.edu.au/ billw/cs9414/notes/kr/frames/frames.html

Logika deskrypcyjna - Description Logic Logika opisowa jest formalizmem będącym rozstrzygalnym podzbiorem rachunku predykatów pierwszego rzędu. Z tego też względu nadaje się do algorytmizacji i przetwarzania komputerowego. Reprezentacja wiedzy o świecie w formie ontologii opartych na logice opisowej (w skrócie: ontologii DL) bazuje na następujących założeniach: istnieje pewne uniwersum (zwane też dziedziną zainteresowań), które chcemy opisać w formie ontologii elementy tego uniwersum, zwane osobnikami, są wystąpieniami pojęć pojęcia są ze sobą powiązane binarnymi relacjami zwanymi rolami

Budowa DL TBox (terminological box): terminologia ontologii, w skład której wchodzą: 1. zbiór konceptów, 2. zbiór ról 3. zbiór aksjomatów definiujących ograniczenia nałożone na koncepty i role ABox (assertional box): opis świata.

Języki opisu ontologii oparte o DL Każdy język z licznej rodziny języków logiki opisowej zawiera pewne podstawowe elementy składowe: 1. koncepty atomowe, w tym koncept uniwersalny (Top), reprezentujący uniwersum, oraz koncept pusty (Bottom), reprezentujący koncept, który nie może mieć żadnych wystąpień; 2. role atomowe; 3. konstruktory służące do tworzenia złożonych konceptów i ról.

Intuicyjna semantyka Pojęcia reprezentują klasy, czyli zbiory obiektów. Role reprezentują relacje między parami obiektów. Pojęcia atomowe są nazwami elementarnych (niedefiniowanych) pojęć, a konstrukcje reprezentują obiekty złożone. Dzięki temu można użyć kilku własności (tzn. pojęć nadrzędnych lub ograniczeń atrybutów) równocześnie w definicji pojęcia.

Logika (język) ALC Konstruktor Znaczenie C negacja pojęcia C D część wspólna pojęć C D suma pojęć R.C Kwantyfikacja egzystencjalna: zbiór takich osobników, które są powiązane przynajmniej jeden raz rolą R z osobnikiem należącym do konceptu C R.C Kwantyfikacja ogólna: zbiór takich osobników, których wszystkie istniejące powiązania rolą R dotyczą osobników należących do konceptu C (obejmuje także takie osobniki które nie są powiązane rolą R z żadnymi osobnikami)

Przykład Ontologia zawiera pojęcia: Osoba, Mężczyzna, Kobieta i Rodzic oraz rolą madziecko. Tbox Mężczyzna Osoba Kobieta Osoba Kobieta Mężczyzna Rodzic Osoba madziecko.osoba Ojciec Mężczyzna Rodzic Matka Kobieta Rodzic ABox Kobieta (Anna) Kobieta (Joanna) Mężczyzna (Karol) madziecko (Anna, Joanna) madziecko (Anna, Karol)

Inne zdania Rozszerzamy ontologię o rolą masyna, wówczas prawdziwy jest aksjomat: masyna madziecko syn zawsze jest Mężczyzną masyna. Mężczyzna. tylko Rodzice mogą mieć synów masyna. Rodzic wprowadzamy asercję: masyna(karol, Jan) i pytamy: types(jan) (czyli podaj wszystkie pojęcia z terminologii z wystąpieniem Jan) odp: Mężczyzna, Osoba a następnie: types(karol) odp: Rodzic, Mężczyzna, Osoba

Struktura sieci semantycznej Plan wykładu Ontologie Struktura sieci semantycznej

Struktura sieci semantycznej Czym jest sieć semantyczna? Sieć Semantyczna jest to rozszerzenie istniejącej sieci WWW o mechanizmy semantyczne, tak aby informacje dostępne w tej sieci były dobrze zdefiniowane i umożliwiały lepszą współpracę komputerom i ludziom. Idea budowy Sieci Semantycznej została podjęta jako odpowiedź na gwałtowne rozrastanie się Internetu, a w szczególności tych zasobów informacyjnych, które nazywamy Word Wide Web (WWW). Wiedza w sieci jest nieuporządkowana, porozrzucana po różnych zakątkach i nie jest skatalogowana.

Struktura sieci semantycznej Warstwy sieci semantycznej

Struktura sieci semantycznej Warstwy w podejściu semantycznym - opis Element URI UNICODE XML RDF Znaczenie adresowanie zasobów sieci (pod jednym URI wiele zasobów) binarne kodowanie znaków dowolnego alfabetu definiowanie typów dokumentów; możliwość definiowania przestrzeni nazw (name spaces NS), co pozwala na unikanie konfliktów w sytuacji, gdy w różnych miejscach Sieci pod tymi samymi nazwami rozumie się różne pojęcia. Pozwala wyrażać treść dokumentów, strukturalizowaną w formy drzewiaste. (Resource Description Framework), wyraża proste ontologie w postaci trójek RDF <obiekt, właściwość, wartość>. <rdf:resource rdf:about="http://pg#jk"pg:nazwisko= Kowalski > <pg:stronadomowa rdf:resource="http://www.pg/page.html"/> </rdf:resource>

Struktura sieci semantycznej Element RDFS OWL RIF SPARQL Logic and Proof Trust Znaczenie RDF Schemata opisuje cechy i klasy źródeł opartych na RDF język ontologii oparty na trójkach RDF, ALC i kilku rozwinięciach (Rule Interchange Format), określa reguły jak uzyskiwać nowe informacje z ontologii, jak je łączyć i opisuje inne formy manipulacji obiektami. protokół i język zapytań dla sieci semantycznych ontologie rozszerzane są o reguły dedukcyjne i proceduralne, zapisane na przykład w języku RuleML lub podobnym stosowanie podpisu cyfrowego i związanej z nim odpowiedniej infrastruktury bezpieczeństwa

Struktura sieci semantycznej Agenty w Sieci Semnatycznej http://infolab.stanford.edu/pub/gio/2000/foodchain.htm

Plan wykładu Ontologie

Poprawność ontologii Ontologia jest poprawna, jeśli poprawnie realizuje stawiane jej wymagania. Model formalny świata zapisany w ontologii musi odpowiadać rzeczywistej dziedzinie, dla której dana ontologia została stworzona. Metody tworzenia potrzebnych ontologi: integrowanie ontologii (ontology integration) poprzez tworzenie nowej ontologii z wykorzystaniem ontologii już istniejących, łączenie ontologii (ontology merging) w jedną ontologię ujednolicającą wszystkie łączone ontologie, budowanie ontologii (ontology building) na nowo.

Integrowanie i łączenie ontologii

Integrowanie ontologii Proces integrowania ontologii polega na tworzeniu nowej ontologii z ontologii istniejących (ontologii integrowanych) w taki sposób, że: ontologie integrowane są dostosowywane do konkretnych potrzeb, a następnie ontologie te są wzbogacane Specjalizacja ontologii: terminy w ontologii są zbyt ogólne np. ProduktyZbożowe, a potrzebne jest pojecie Pieczywo. Wzbogacenie ontologii: terminy w ontologii są zbyt szczególne np. Pieczywo i dodaje się Produkty Zbożowe. Mogą być też definiowane dodatkowe role, atrybuty i pojęcia.

łączenie ontologii łączenie ontologii jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem integrowania ontologii. łączone ontologie nie są dostosowywane do konkretnych potrzeb, ontologia wynikowa nie definiuje żadnych nowych terminów. W rzeczywistości łączenie ontologii jest procesem znajdowania wspólnych terminów pomiędzy różnymi ontologiami i wywiedzenie z nich nowej ontologii wynikowej, która umożliwia współpracę systemów komputerowych opartych na ontologiach łączonych.

Tworzenie ontologii Po zdefiniowaniu celu budowania nowej ontologii i analizie istniejących ontologii należy zidentyfikować pojęcia, relacje pomiędzy pojęciami, określić atrybuty i role oraz ostatecznie zapisać ontologię w formalnym języku, np. OWL. Formalny opis modelowanego świata zazwyczaj powstaje z półformalnego opisu rzeczywistości. Na podstawie opisu półformalnego inżynierowie wiedzy formułują taksonomię konceptów. Taka taksonomia wzbogacana jest o dodatkowe zależności między pojęciami, inne niż relacja zawierania, oraz odpowiednie role i atrybuty, będące binarnymi relacjami między pojęciami oraz pomiędzy pojęciami a dziedzinami konkretnymi.