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Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web Frank Loebe Abt. Intelligente Systeme Institut für.

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Präsentation zum Thema: "Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web Frank Loebe Abt. Intelligente Systeme Institut für."—  Präsentation transkript:

1 Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web Frank Loebe Abt. Intelligente Systeme Institut für Informatik Universität Leipzig Vorlesung Wissensrepräsentation Prof. G. Brewka

2 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 2 Übersicht Historische Motivation Begriffsbestimmung Anwendungen Einteilungen Top-level Ontologien Ontologie im / und Semantic Web Forschungsbereiche Box: neues Thema

3 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 3 Ontologie: intuitiv ähnlich konzeptueller Modellierung bei Software-Entwicklung gegeben: eine Domäne oder Aufgabe Frage:Worüber (= über welche Entitäten / Dinge /...) ist dabei zu sprechen? Bsp: Domäne Uni-Sommerkurs –Personen, Studenten, Lesende, Professoren, Tafeln,... –Kurse, Vorlesungen, Übungen, Vorlesungsbesuche,... –Termine, Hörsäle,... –Themen, Probleme, Theoreme,...

4 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 4 Historische Motivation: Wiederverwendbarkeit von Wissensbasen 1980er: diverse WBS, Austausch nur durch Rekodierung Probleme: –verschiedene Repräsentations- sprachen & Dialekte –fehlende Kommunikations- standards (für Austausch zw. WBS) –unterschiedliche Terminologie / Konzeptualisierung / Ontologie im Ergebnis: Interesse an –Standardsprachen –Ontologie [Neches et al., 1991]

5 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 5 Semantic Web ca : Vision des Semantic Web –Hauptziel: Anreicherung der Informationen im Internet, um diese besser automatisiert verarbeiten zu können –Bsp.: Einkauf im Web über Agenten Ontologie(n) als Schlüsseltechnologie derzeit: Web 2.0 –Ergänzung oder Gegenspieler des Semantic Web ? [W3C, 2000]

6 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 6 Begriffsbestimmung Drei Leseweisen für Ontologie 1.) philosophisch: –Fach Ontologie 2.) informatisch / in KI: –Ontologie als Begriffssystem 3.) Spezialfall von 2.): Ontologie im Semantic Web: –Ontologie als Technologie

7 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 7 Begriffsbestimmung: Ontologie (I) Philosophie: Fach Ontologie (Ontology) –etymologisch: aus dem Griechischen –ontos – Sein –logos – Lehre, Wort –Lehre vom Sein / Seienden –Systeme grundlegender Kategorien –oft reduktionistisch Definitionen: –As a first approximation, ontology is the study of what there is. [Hofweber, 2004, SEP] –Theorie kategorialer Folgerungen [Seibt, 2004] –... the systematic, formal, axiomatic development of the logic of all forms and modes of being. [Cocchiarella, 1991]

8 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 8 Beispiel: Kategorien- system Substance materialimmaterial BodySpirit animateinanimate LivingMineral sensitiveinsensitive AnimalPlant rationalirrational HumanBeast [Sowa, 2000]

9 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 9 Begriffsbestimmung: Ontologie (II) eine Ontologie in der Informatik (ontology) –Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen –Zweck: gemeinsames / geteiltes Verständnis Definitionen –... an explicit specification of a conceptualization.[Gruber, 1993] –... an ontology defines a set of representational primitives with which to model a domain of knowledge or discourse.[Gruber, 2008] –An ontology is a logical theory accounting for the intended meaning of a formal vocabulary, i.e., its ontological commitment to a particular conceptualization of the world. [Guarino, 1998]

10 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 10 Tutorialbeispiel: Pizza-Ontologie (in Protege) [http://www.co-ode.org/resources/tutorials/protege-owl-tutorial.php]

11 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 11 Abgrenzungen Ontologien vs. Wissensbasen –ontologisch: Wenn X ein Objekt ist, kann X kein Prozess sein. –dagegen nicht: John ist 80 kg schwer. Um das Essen auszuwählen, wird zuerst die Karte studiert. Ontologische/Terminologische Fakten [Brachman, Levesque, 2004] –Unterkategorien / SpezialisierungStudent is-a Person –DisjunktheitStudent und Vorlesung –Überdeckung (Exhaustiveness)Mann, Frau für Person –Typrestriktionen für Relationennur Personen lehren –inverse Relationen –versch. Relationseigenschaften, z.B. Transitivität, Symmetrie

12 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 12 Übersicht Historische Motivation Begriffsbestimmung Anwendungen Einteilungen Top-level Ontologien Ontologie im / und Semantic Web Forschungsbereiche

13 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 13 Anwendungen (I) Medizin & Biologie: Terminologien & Ontologien –ICD: K09.0 K00-K93 Krankheiten des Verdauungssytems K00-K14 Krankheiten der Mundhöhle, der Speicheldrüsen und der Kiefer K09.- Zysten der Mundregion, anderenorts nicht klassifiziert K09.0 Entwicklungsbedingte odontogene Zysten (u.a. Keratozyste) –SNOMED, GALEN, FMA, UMLS... –OBO: Open Biomedical Ontologies Gene Ontology, Mouse Anatomy, Celltype Ontology,...

14 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 14 Bsp.: UMLS (Auszug) Entity Physical Object Organism Plant Alga Fungus Virus... Substance... Conceptual Entity Idea or Concept... Finding Language... Event Activity Behavior Social Behavior... Machine Activity Phenomenon / Process Human caused P/P Natural P/P Biologic Funct. Pathologic F.... Injury or Poisoning

15 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 15 Anwendungen (II) Anwendungszwecke –korrekte Wiederverwendung von Informationen & Softwarekompon. –Fehlererkennung / -vermeidung –Vereinfachung von Datenintegration und Interoperabilität –semantische Verarbeitung, z.B. semantische Suche –Grundlage/Ergänzung für Methoden der Domänenmodellierung Anwendungsgebiete –Knowledge Engineering & Representation –*-Integration (Datenintegration, Unternehmensintegration,...) –Wissensmanagement –Konzeptuelle Modellierung, Datenbankentwurf –Sprachverarbeitung

16 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 16 Einteilung von Ontologien Ontologie: –Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen historisch gewachsen im KI-Bereich –Aufgaben-Ontologie + Domänenontologie = Anwendungsontologie Spezifikation nach Formalisierungsgrad Begriffe nach Allgemeinheitsgrad nach Domäne (Bio-, Medizin-,Business-,... Ontologien) außerdem: linguistische Ontologien z.B. Wordnet

17 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 17 Ontologie-Arten: nach Formalisierung informal –Begriffsliste, (kontrolliertes) Vokabular, Katalog, Glossar –ggf. auch: Text Begriffshierarchie –Taxonomie, Nomenklaturen –z.B. ICD, UNSPSC,... semiformal –Thesaurus, semantisches Netz, UML- oder ER-Diagramme –z.B. FMA, MeSH, WordNet,... formal –formalisierte logische Theorie, z.B. in FOL, DL –z.B. SNOMED, GALEN informal formal

18 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 18 Ontologie-Arten: nach Allgemeinheit Top-level-Ontologie –Kategorien für die meisten Anwendungsbereiche –Bsp.:Objekt – Prozess – Qualität Kern-Ontologie (Top-Domänen-Ontologien) –Kategorien für einen größeren Anwendungsbereich –Bsp.:Mensch – Krankheit – Größe Domänen-Ontologie –Kategorien für einen spezifischen Anwendungsbereich –Bsp.: Leukozyt – chronisch lymphatische Leukämie

19 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 19 Top-level Ontologie(n) Ziel: Charakterisierung von Begriffen, auf die die meisten Domänen zurückgreifen allgemeinste Begriffe Themen: –Individuen und Kategorien– Raum, Zeit –Objekte, Prozesse– Situationen, Fakten –Eigenschaften, Relationen Mereologie (Teil-Ganzes Beziehung) Kausalität –Rollen, Funktionen– Löcher – Granularität –Repräsentation, Symbole, Information... Systeme: BFO, (tlw. CYC), DOLCE, GFO, SUMO,... Abgrenzung –allgemeinste Begriffe, keine Commonsense-Wissensbasis (z.B. CYC) –linguistische Ontologien: WordNet

20 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 20 General Formal Ontology (GFO) Darstellungen –informal: Report General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes (v 1.0.1: 2007) weitere Publikationen –formal: tlw. Axiomatisierungen in FOL: ca. 300 Formeln (Axiome, Definitionen, Folgerungen) in OWL: 77 Klassen, 67 Relationen Status –begonnen ca –ständige Erweiterung & Weiterentwicklung –erste Anwendungen neue Anforderungen

21 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 21 General Formal Ontology (GFO) Grundeinteilungen Kategorien und Klassen Raum und Zeit Qualitäten und Relationen Objekte und Situationen Entitäten Prozesse Individuen*...

22 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 22 GFO Kategorien-Hierarchie (2006) entity categoryconcrete entity immanent universal conceptual structure symbolic structure persistantproperty individual space-time entity occurrent presential quality time entity spatial entity spatial boundary space region time region time boundary topoid chronoid material structure configur- ation relation processchange material boundary material object situationsituoid (relational) role relator formal relator material relator

23 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 23 GFO Grundrelationen (2006) has-quality projection extension space instantiation inherence at value-of location chron framing abstract part-of formal relator relativized part-of spatial part-of constituent part-of participation element-of occupation boundary projection temporal part-of top association ontical connectedness boundary-of left boundary right boundary coincidence congruence role-of fills- role

24 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 24 Übersicht Historische Motivation Begriffsbestimmung Anwendungen Einteilungen Top-level Ontologien Ontologie im / und Semantic Web Forschungsbereiche

25 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 25 Ontologie im / und Semantic Web Prinzipien für das Semantic Web –Identifizierbarkeit über URIs –Semantische Typisierung von URIs –Partielle Informationen Open World Assumption –keine globale Konsistenz erwartet / angestrebt Ontologie: –RDF: Ontologien als Graphen –Web Ontology Language OWL: Ontologien als Beschreibungslogik- Theorien [W3C, 2000]

26 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 26 OWL Ontologien (technologisch) OWL –Standard seit 2004 (OWL 1.0) –OWL 1.1 bereits definiert mittlerweile recht ausgereifte Systeme zur Unterstützung –Ontologie-Editoren, z.B. Protege –Beweiser für OWL Anwendung als Technologie –Datenmodell wird als Ontologie ausgedrückt –Beweiser übernimmt bestimmte Aufgaben, z.B. Klassifikation: Inferenz der Taxonomie Konsistenzprüfung –Kombination mit Abfrage-Sprachen (wie SPARQL)

27 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 27 OWL (formal): Beschreibungslogik Beschreibungslogiken (DLs): –Repräsentationsformalismen –für terminologisches Wissen –gesucht: DLs mit guten Berechenbarkeitseigenschaften, effizient implementierbar Modellierungsprimitive –Konzepte(unäre Prädikate) –Rollen(binäre Prädikate) –Konstruktoren / Konstruktionen (ALCUE = S, HOINQRF) –OWL SHOIN –OWL SROIQ Bsp.:

28 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 28 Ontologie-Forschung Problemfeld: Ontologie-Erstellung –Ontological Engineering Methodologien zur Ontologie-Erstellung Ontologie-Editoren / Verwaltungstools –Lernen / Verfeinerung von Ontologien Problemfeld: Ontologie-Integration –Vergleiche, Abbildungen, kombinierte Verwendung –Suche nach weitgehend automatischen Verfahren Problemfeld: Ontologie-Verwaltung –Modularisierung –Versionierung –Evaluation

29 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 29 Zusammenfassung Definitionen –Ontologie vs. Ontologien, Semantic Web Ontologien Hintergrund & Zielstellung –semantische Interoperabilität –Wiederverwendbarkeit unterstützen (z.B. von Software) Anwendungsbereiche –vielfältig, viele Systeme derzeit in Biologie & Medizin Einteilungen –nach Formalisierungsgrad (weniger relevant für SW) –nach Allgemeinheit der Inhalte (Top-level... Domänenontologien) Semantic Web Ontologien –werden erfasst in OWL, basieren auf Beschreibungslogik

30 Vorlesung Wissensrepräsentation Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 30 Referenzen Cocchiarella, Nino 1991 Formal Ontology, In: Handbook of Metaphysics and Ontology, p , Philosophia. Guarino, Nicola 1998 Formal Ontology and Information Systems, In: FOIS Proceedings, p.3- 15, IOS Press. Gruber, Tom 1993A Translation Approach to Portable Ontology Specifications, Knowledge Acquisition 5(2): A Translation Approach to Portable Ontology Specifications Gruber, Tom 2008Ontology, to appear in: Encyclopedia of Database Systems, Springer.Ontology Herre et al., 2007 General Formal Ontology (GFO) – A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes, Version (draft). University of Leipzig. General Formal Ontology (GFO) – A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes Neches et al., 1991Enabling Technology for Knowledge Sharing, AI Magazine 12(3):36-56.Enabling Technology for Knowledge Sharing Seibt, Johanna 2004 pers. Kommunikation. Sowa, John F Knowledge Representation, Brooks/Cole. W3C 2000 (Berners-Lee, Tim)Semantic Web – XML2000, Slides.Semantic Web – XML2000


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