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Seminar Agentim im Semantic Web| 2007-06-22 Niko Kwekkeboom Ontologien im Semantic Web Am Beispiel der KArsruhe ONtology and Semantic Web Infrastructure.

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1 Seminar Agentim im Semantic Web| Niko Kwekkeboom Ontologien im Semantic Web Am Beispiel der KArsruhe ONtology and Semantic Web Infrastructure (KAON) Informatik-Seminar im Sommersemester 2007 Agenten im Semantic Web

2 2 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

3 Beispiel: Die -Suche 3 1. Einleitung Suchbeispiel: Golf ~ Treffer ( ) Umfassen Golfsport, VW Golf, Golf von Mexico etc.

4 4 1. Einleitung Suchmaschinen indizieren Webseiten Schlüsselwörter, Häufigkeiten, Verlinkung Ranking-Kriterien geheim Suchmaschine abhängig von guten Nutzereingaben für qualitative Ergebnisse Bedeutung der Suchbegriffe kann nicht interpretiert werden Unzulänglichkeiten in den vorhandenen Suchmöglichkeiten Beispiel: Die -Suche

5 Semantic Web – Status quo 5 1. Einleitung Semantic Web nicht als Ablösung, sondern Erweiterung des bestehenden Webs gedacht Aktuelles Web Sammlung von menschenverstehbaren Daten Suchergebnisse bzw. Rechnerunterstützung im allgemeinen unbefriedigend The Semantic Web is not a separate Web but an extension to the current one, in which information is given well- defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. Tim Berners-Lee, Scientific American, May 2001

6 Semantic Web – Ziel 6 1. Einleitung Sprachentwicklung zur Darstellung von Informationen in maschinenverstehbarer Form Ziel: Daten maschinenverstehbarer gestalten und somit die Mensch- Maschine- und die Maschine-Maschine-Kommunikation verbessern Der Computer weiß, ob bei der Eingabe Golf als Auto, Sport oder Ort gemeint ist

7 Semantic Web – Anmerkung 7 1. Einleitung Semantic Web immer noch eher Idee als Technologie Umsetzung steckt noch in den Ansätzen Konzepte und Technologien noch in den Kinderschuhen Vor allem Standardisierung dringend nötig

8 8 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

9 Schichtenmodell des Semantic Web: Semantic Web – Architektur 9 2. Semantic Web Grundlagen XML + NS + xmlschema RDF + RDFS Digital Signature Ontology vocabulary URI Logic Unicode Proof Trust Data Self- desc. doc. Data Rules

10 Grundlage Unicode: Plattformunabhängige, eindeutiger Standard zur Zuordnung von Zeichen zu Zahlen URI (Unified Resource Identifier): Identifizierung einer abstrakten oder physikalischen Ressource Erweiterung XML (eXtensible Markup Language): Technologie zur Formatierung von Dokumenten mit flexibler Struktur (Gegensatz zu HTML) xmlschema: Grammatik für XML-Dokumente, Regeln für syntaktischen Aufbau Selbst XML-Dokument Namensräume (NS) zur Verhinderung von Konflikten eingeführt Semantic Web – Architektur Semantic Web Grundlagen XML + NS + xmlschema URIUnicode

11 RDF (Resource Description Framework) Setzt auf XML auf Modell zur Repräsentation vom Metadaten Konstruktion aus Statements, bestehend aus: Ressourcen, Eigenschaften, Aussagen RDFS (Resource Description Framework Schema): Beschreibt die Semantik eines RDF-Dokumentes, Aufbaukriterien festgelegt Ermöglicht Klassenbildung und somit Hierarchien und Ableitungen Semantic Web – Architektur Semantic Web Grundlagen RDF + RDFS

12 Ontology: Formale Beschreibung von Gegenständen und deren Beziehungen zueinander Basierend auf RDF(S) und Erweiterung (RDF: Programmiersprache; Ontologie: Programm) Meist lediglich kontrollierte Vokabularien Komplexe Relationen über Relationen eher selten gebraucht Zentraler Bestandteil der Vision des Semantic Web Ziel: Schaffung einer gemeinsamen Sprache Je nach Nutzen kategorisier- und einteilbar Nicht die eine Ontologie; OWL als Empfehlung des W3C Semantic Web – Ontologien Semantic Web Grundlagen Ontology vocabulary

13 Keine technologischen Erweiterungen, sondern Regelung darunter liegender Schichten Logic: Daten in maschinenverarbeitbarer Form, ermöglicht Anfragen mit boolschen Operatoren, Quantoren und Kardinalitätsbeschränkungen Proof: Agenten befähigen angebotene Beweise selbstständig nachzuvollziehen Datenquellen für Nutzer ersichtlich Trust: Korrekte Informationen nötig, in offener Architektur schwierig sicherzustellen trusted rating services zur Bewertung von Quellen Rechtevergabe: Wo darf ein Agent was? Digital Signature: Zur Missbrauchsverhinderung des Semantic Webs verlässliche digitale Signatur erforderlich Proof und Trust bisher nur rudimentär verwendet, in Zukunft steigende Wichtigkeit Semantic Web – Architektur Semantic Web Grundlagen Digital Sig. Logic Proof Trust

14 14 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

15 Zur Kommunikation ist eine gemeinsame Sprache nötig, d.h.: 1.Übereinkunft über gemeinsame Symbole und Begriffe (Index), 2.deren Bedeutung (Glossar), 3.Klassifikation von Begriffen (Taxonomie), 4.Assoziation bzw. Vernetzung von Begriffen (Thesaurus/Topic Map) 5.Regeln und Wissen (Erfahrungen) darüber, welche Vernetzungen zulässig und sinnvoll sind (Ontologie). Trifft in besonderem Maße auf die Kommunikation mit Maschinen zu Kommunikation Ontologien

16 Wortursprung im Griechischen: ontos=sein, logos=Wort Ursprüngliche Bedeutung in der Philosophie: Lehre des Seins und Seienden (Abgrenzung von der Lehre der verschiedenen Lebewesen in den Naturwissenschaften) Untersuchung und Beschreibung der Realitäten und der Existenz von Dingen Dinge sind als Grundlage klar definiert und akzeptiert Verwand mit der Erkenntnistheorie Ontologien – Definition Ontologien

17 In der Informatik umfasst der Begriff Ontologien Techniken zur formalen Modellierung von Begriffssystemen Konstruktion daher stark kontextabhängig (Komplexität/Einsatzzweck) Formalisiertes Modell der Welt (Domäne) oder ein Teil der Welt (Sudomäne) Keine einheitlichen, allgemeinen, vollständigen Regeln zur Konstruktion Hoher intellektueller und logistischer Aufwand Ontologien – Definition: Informatik Ontologien

18 KonzepteRelationenRegeln BegriffeVerknüpfung zwischen Begriffen (Sind selbst Begriffe) Logische Aussagen über Begriffe (und Relationen) Terminologische KontrolleHierarchische RelationTeilweise relationsimplizit Homonyme, PolysemeOrdnungsrelationEinhaltung von Wertebereichen SynonymeKoordinative BeziehungenKomplexere Zusammenhänge, z.B. Schlüsse aus Relationen Trennung und Gruppierung: Objekt, Begriff, Benennung Symmetrie, Transitivität Dreigeteilter Aufbau: Ontologien – Aufbau Ontologien

19 ErläuterungBeispiel KonzepteAbstrakte Ausdrücke, in Taxonomien organisiert, stellen Elemente einer Ontologie dar Autor, Buch, Angestellte, etc. (Taxonomie hier: Verlag) InstanzenKonkrete Ausprägungen von abstrakten Konzepten Carla Muster IST EINE Angestellte AttributeRelationen unterschiedlichen Typs (String, Integers, Boolean etc.) von vordefinierten Datentypen, charakterisieren Konzepte Name des Angestellten, Buchpreis, ISBN Nummer, etc. RelationenStellen Beziehungen zwischen zwei oder mehr nicht hierarchischen Konzepten dar Mario Muster ist der Autor von diesem Buch AxiomeRegeln, die in modellierter Domäne ohne Beweis immer gültig sind. Ein Autor ist eine Person, die Bücher schreibt, Ein Buch wird von einem Autor erstellt, etc. Ontologien – Elemente Ontologien

20 Ontologien – Typen 20 Top-Level Onthology: Weitgehend domänenunabhängiges Weltwissen z.B. Zustand, Zeit, Prozess etc. (Bsp.: CyC oder WordNet) Task Ontology, Domain Model Ontology: Grundlegendes (Sub- )Domänen-Vokabular (Bsp.: UMLS – Unified Medical Language System) Application Ontology: Von Domäne und Aufgabe abhängige Konzepte und Definitionen, i.d.R. Spezialisierung der anderen Zwei (Bsp.: KA2 Ontology) Top-Level Ontology Task OntologyDomain Ontology Application Ontology 3. Ontologien

21 Schichtung der Ontologiesprachen: DAML & OIL Ontologien – Sprachen 21 HTMLXML XHTMLRDF RDFS DAMLOIL OWL 3. Ontologien

22 2 Kategorien Traditionelle in HTML Webbasierte auf XML RDF/RDFS als Grundlage für: OIL (Ontology Inference Language) – europäische Entwicklung DAML (DARPA Agent Markup Language) – parallele amerikanische Entwicklung Zusammenschluss zu OWL (Web Ontology Language) – gemeinsame Weiterentwicklung Empfehlung des W3C für OWL (Februar 2004) Ontologien – Sprachen (Schichtstruktur) 22 DAML & OIL XML XHTML RDF RDFS DAMLOIL OWL 3. Ontologien HTML

23 Spezifikation des W3C zur Erstellung, Publikation und Verteilung von Ontologien anhand formaler Beschreibungssprache Erlaubt Beschreibung von Wissen auf maschinenlesbare Weise; Abbildung in dieser Logik ermöglicht eine formale Syntax und lässt logisches Schließen zu Leichte Verständlichkeit und hohe Kompatibilität durch starke Einbindung von RDF und XML Syntax Ausdrucksmächtigkeit geht über RDF hinaus; Sprachkonstrukte werden eingeführt, um Ausdrücke ähnlich der Beschreibungslogik formulieren zu können Zielsetzung: Die Ontologiesprache des Internet zu werden Teilweise Anforderungen inkompatibel, daher Definiton in drei Versionen Ontologie – Sprachen: OWL Ontologien

24 OWL Full: Sämtliche existierende Sprachkonstrukte Bedeutung von vordefinierten Konstrukten veränderbar Nachteil: Mit Logik-Kalkülen nichtmehr erschließbar OWL DL: OWL Description Logic Verlangt Typenunterscheidung Klassen & Attribute brauchen eindeutige Zuordnung OWL Lite: Eingeschränkter als OWL DL Klassen nur bezüglich Oberklasen definierbar Sämtliche Relationen und Restriktionen nur auf benannten Klassen anwendbar Nur Kardinalitäten 0 und 1 Einfache, leicht verständliche Implementierung vs. schwache Ausdrucksstärke Ontologie – Sprachen: OWL Ontologien OWL Full OWL DL OWL Lite

25 KommunikationInteroperabilitätSystemengineering Konstruktion normativer Systemmodelle Interne Interoperabilität (Direkte Kontrolle einer organisatorischen Einheit aller Operationen zwischen Systemen Modellierung von Beziehungen, Abläufen, Prozessen innerhalb von Softwaresystemen Darstellung von Beziehungsnetzwerken Angebot eindeutiger Begriffsdefinitionen in Softwaresystemen Externe Interoperabilität (Organisa-torische Einheit zur Kontrolle von Verbindungen nach Außen) Repräsentation der Spezifikationen des Systems Systemintegration unterschiedlicher Nutzerperspektiven Integrierte Ontologien zwischen verschiedenen Domänen/Tools Erhöhte Zuverlässigkeit, durch ständige Systemverifizierung Bereitstellung eines einheitlichen Vokabulars Wiederverwendbarkeit, Import/Export zwischen Softwaresystemen Ontologien – Anwendungsbereiche Ontologien

26 Erfolg neuer Technologien hängt eng mit der Qualität verfügbarer Werkzeuge zusammen Kategorien an Ontologie-Werkzeugen: Entwicklungswerkzeuge Kombinations- und Integrationswerkzeuge Evaluationswerkzeuge Annotationswerkzeuge Speicher- und Anfragewerkzeuge Lernwerkzeuge Ontologie – Werkzeuge Ontologien

27 Ontologien große Rolle bei der Entwicklung des Semantic Web Entwicklung noch nicht ausgereift, somit problematisch Keine die Ontologie – fehlender Standard Entwicklungstools für Ontologien noch in Entwicklungsphase Ontologie – Probleme Ontologien

28 28 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

29 KAON – Eckdaten KAON Java 1.4 Plattform SQL-DB (JBoss/Tomcat opt.) Open Source (GNU LGPL) Begonnen 2001 Version 1.27 (2005)

30 KAON – Entwicklung KAON Entwickelt durch Forschungszentrum Informatik (FZI) Karlsruhe und AIFB (Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods der Universität Karlsruhe) Tool Suite zur Erstellung und Verwaltung von Ontologien (Open- Source Infrastruktur) Module, zur Erstellung und Realisierung von ontologiebasierten Anwendungen Unterstützt klassische Ontologien- und Wissensmanagement- Konzepte, sowie relationale Datenbanksysteme Referenzanwendung: VISION-Portal Semantisches browsing und querying Portal Unterstützt Wissensmanagement bezüglich Unternehmen, Projekten, Forschungsgebieten und Software (derzeit nicht verfügbar!)

31 KAON – Ontologie Sprache KAON Sprache wurde inkrementell entwickelt um Skalierbarkeit mit großen Ontologien und Wissensdatenbanken zu erhalten Zuerst einfache an RDFS orientierte Kernsprache (Karsruhe perspective on ontologies) Definition von Konzepten, Relationen und teilweise Befehle hierauf Zentral: Unterstützung der Lexikalisierung von Konzepten und Relationen Tools: Simple Onotology Editor (KAON SOEP), Datenbank Mapper (KAON REVERSE), Prototyp für Views auf Ontologien (KAON VIEWS) Spätere Erweiterung (Ontology-Instance (OI) models) Unterstützung von logischen Axiomen (Symmetrie etc.), Modularisierung, strikte Trennung von Ontologien und Insanzen, übergreifende Objekte Komplette Überarbeitung der KAON API Neue Tools: KAON Portal, KAON OI-modeler

32 KAON – Ontologie Sprache (2) KAON Versuch 2 Sprachen parallel zu unterstützen Bisher entwickelte proprietäre Sprache OWL Voller Sprachumfang von OWL für viele Anwendungen nicht benötigt Bsp.: TEXTONTO extrahiert (semi-automatisch) semantische Zusammenhänge aus Texten Komplexe OWL-Axiome hier überfordernd Letztendlich gewinnt OWL Oberhand, daher neue Entwicklung

33 KAON – Module KAON Frontend – Hauptsächlich 2 Darstellungsformen OI-Modeler (oimodeler) KAON Portal (kaonportal) Core – 2 zentrale APIs KAON Ontology Language (apionrdf, apiproxy, engineeringserver, kaonapi, query) RDF (rdfapi, rdfcrawler, rdfserver) Libraries – Verschiedene Bibliotheken innerhalb KAONS auch außerhalb nutzbar z.B. datalog, guibase, etc.

34 KAON – Vorführung: Workbench (OI-Modeler) KAON

35 35 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

36 OWL Full: Sämtliche existierende Sprachkonstrukte Bedeutung von vordefinierten Konstrukten veränderbar Nachteil: Mit Logik-Kalkülen nichtmehr erschließbar OWL DL: OWL Description Logic Verlangt Typenunterscheidung Klassen & Attribute brauchen eindeutige Zuordnung OWL Lite: Eingeschränkter als OWL DL Klassen nur bezüglich Oberklasen definierbar Sämtliche Relationen und Restriktionen nur auf benannten Klassen anwendbar Nur Kardinalitäten 0 und 1 Einfache, leicht verständliche Implementierung vs. schwache Ausdrucksstärke Zur Erinnerung: OWL DL (Folie 24) Ontologien OWL Full OWL DL OWL Lite

37 KAON2 – Entwicklung KAON2 Seit Juli 2005 Nachfolger von KAON (letzte veröffentlichte Version von KAON) Entwickelt von Forschungskooperation aus: Forschungsgruppe Information Process Engineering (IPE) am Forschungszentrum Informatik (FZI Karlsruhe) Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods (AIFB) and der Universität Karlsruhe Information Management Group (IMG) an der University of Manchester

38 KAON2 vs. KAON(1) KAON2 Unterscheidung durch unterstütze Ontologie Sprachen: KAON verwendet proprietäre RDF(S) Erweiterungen KAON2 basiert auf OWL-DL und F-Logic Beide Systeme somit nicht kompatibel !

39 KAON2 – Ausstattung KAON2 Entwicklungswerkzeug für Ontologien basierend auf (über APIs): OWL-DL SWRL (A Semantic Web Rule Language – OWL+RuleML) F-Logic (Frame Logic) Features Eigener Ontologie-Server, der Remote Methoden Zugriffe zulässt (RMI) Anfragewerkezeuge um kombinierende Abfragen zu erstellen (SPARQL Syntax) DIG-Interface für externe Tool-Zugriffe (Bsp. Protégé) Extraktions-Modul zur Entnahme von Instanzen aus relativen DB

40 KAON2 – Projekte KAON2 Entwicklung teilweise duch EU IST project DIP finanziert Verwendet in: EU IST project OntoGov EU IST project SEKT (und erweitert) BMBF project SmartWeb DLP translator (Grundlage)

41 KAON2 – OWL-Tools KAON2 Version 0.27: 16 Funktionen (Auswahl): dump:gibt die Axiome und Entitäten der Ontologie aus latex:gibt die Axiome in lateX-integrierbarer Form aus filter:entfernt alle Axiome eines Typs count:gibt die Anzahl an Axiomen (oder Entitäten) zurück diff:zeigt alle Axiome die eine Ontologie mehr als eine andere hat an merge:gibt eine Ontologie mit allen Axiomen zweier Input-Ontologien zurück deo:ersetzt nominals durch einfache Klassen (schwächt so die Ontologie) populate: füllt eine Ontologie zufällig mit Instanzen dlpconvert: wandelt eine DL Ontologie in Regeln um satisfiable: prüft die Reichhaltigkeit einer Ontologie

42 KAON2 – Anmerkung KAON2 Kommerzielle Version OntoBroker OWL, für Wissenschaft kostenlos Vollständig in Java 1.5 implementiert Benötigt JDK zur Ausführung; zusätzlich Apache ANT für Beispiele Keine Verarbeitung von nominals (Excptions bei: owl:oneOfclass und owl:hasValue) Große Kardinalitäten können (abhängig von anderen Axiomen) nicht verarbeitet werden Somit keine volle OWL DL Abdeckung! (OWL Lite voll abgedeckt) Dokumentation bisher nur an Beispielen vorhanden

43 Und was macht die Konkurrenz? KAON2 Protégé sehr verbreitet Gut dokumentiert Volle OWL-Unterstützung Open Source Plugin-Nutzung Schnittstelle zu KAON2 Weitere: CyC – Abbildung Weltwissen WordNet – Wörterbücher

44 44 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

45 Zusammenfassung Ontologien als semantisch reichste Ebene der Kommunikation Ontologien als zentraler Aspekt des Semantic Web OWL als W3C empfohlene Sprache für Ontologien Erfolg neuer Technologien abhängig von verfügbaren Tools Derzeit verfügbare Werkzeuge noch in den Kinderschuhen, nicht massentauglich Viele Projekte/Forschung um dies zu ändern Zusammenfassung

46 Ausblick Große Hürde: Anwender finden, die Mehraufwand betreiben um maschineninterpretierbare Webinhalte zu erstellen Kritische Masse an verfügbaren Inhalten muss erreicht werden, bevor Technologien nutzbar werden Gut entwickelte Ontologien nötig um mit semantischem Markup Bedeutung herzustellen Standardisierung erforderlich um parallel Entwicklung nicht kompatibler Systeme zu verhindern Zusammenfassung

47 Das Semantic Web – Eine Vision Semantisch angereicherte Daten im Web Voll maschineninterpretierbare Daten, ermöglichen Mitdenken des Rechners Persönlicher Web Agent Reiseplanung Logistikplanung Terminplanung Fremdverfügbarkeit Kooperative Web Agenten etc Zusammenfassung

48 48 Einleitung Semantic Web Grundlagen Ontologien KAON KAON2 Zusammenfassung Fragen und Diskussion Gliederung Seminar im Sommersemester 2007: Agenten im Semantic Web

49 Fragen Fragen und Diskussion Nööö …

50 Diskussion Fragen und Diskussion Welche Technologien außer Ontologien können noch einen großen Einfluss auf den Erfolg des Semantic Web haben? Wo liegen die Vor- und Nachteile von modularen oder globalen Wissenssammlungen? Was überwiegt?


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