20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 1 Seminar S2D2 Ontology Engineering Mario Herb.

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1 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 1 Seminar S2D2 Ontology Engineering Mario Herb

2 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 2 Was bedeutet Ontologie ? Disziplin der Philosophie Lehre vom Sein Begriffserweiterung durch Informatik Formal: a formal, explicit specification of a shared conceptualization, Gruber 1993 Beschreibung eines Wissensbereichs (Domäne) Ziel: Computergerechte, formale Beschreibung der Domäne für gemeinsames Verständnis

3 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 3 Wozu Ontologien ? Anwendungen Neutrale Modellierung Integration vielfältiger Software mit einheitlicher Semantik Gemeinsamer Informationszugang Einheitliche Basis für Konversion /Abbildung von Formaten Ontologie als Spezifikation Softwareentwicklung konsistent mit Ontologie Ontologie als Struktur für Informationsquelle einfachere Suche nach Information

4 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 4 Einsatz von Ontologien Allgemeines, gemeinsames Verständnis für Domäne Probleme Modell == Intention ? Ergebnisse Höherstehendes Konzept als UML-Modellierung, ER-Modellierung Basis für deren Entwicklung

5 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 5 Darstellung von Ontologien Taxonomie Vorgang des Klassifizierens hierarchisch Baumdarstellung Hier: bestimmte Art von Ontologie 1 Klasse 1 Eigenschaft Klasse = Menge von Entitäten mit dieser Eigenschaft Instanz = Mitglied von Klasse Unterschied zu OO-Klassen und OO-Attributen Mechanisches Gerät PumpeMotor Hydr. Pumpe Treibstoffpumpe Jet-Motor

6 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 6 Subsumierung P subsumiert Q in jeder möglichen Welt sind alle Instanzen von Q auch Instanzen von P P Q Paarhufer Schwein Rind P Q

7 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 7 Motivation(1) Schlechte Subsumierungsstrukturen Modellierung von Rollen Verwechslung von ist-ein mit hat Person Firma Kunde GefäßVolumen

8 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 8 Motivation(2) Weitere schlechte Subsumierungsstrukturen Verwechslung von ist mit besteht-aus Tier existiert nach Tod nicht mehr, der physische Körper schon Wie erkennt man diese Fehler systematisch ? Sanddüne Sand Tierphysisches Objekt

9 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 9 Gliederung 1. Ontology-Engineering 2. Der OntoClean-Ansatz Meta-Eigenschaften Subsumierungsrestriktionen Vorgehensweise bei der Analyse mit OntoClean 3. Zusammenfassung und Ausblick

10 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 10 Ontology Engineering Entwurf, Evaluation, Wartung, Abbildung, Wiederverwendung, Analyse,… Entwurf von Ontologien bisher intuitiv Schwierig: Komplexe Domänen (Bioinformatik, Medizin) Besser: Ingenieurmäßiges Erstellen von Ontologien über wiederholt anwendbare Regeln Was ist gute Ontologie ?

11 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 11 Der OntoClean-Ansatz Nicola Guarino und Christopher Welty, 2000 Ontologische Analyse von Subsumierungsstrukturen über Meta-Eigenschaften Aufdecken von semantischen Fehlern durch strukturierte Vorgehensweise Mechanisches Gerät PumpeMotor Hydr. Pumpe Treibstoffpumpe Jet-Motor +O+R+U-D -O+I+R+U-D -O+I~R+U+D

12 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 12 Meta-Eigenschaften Aus Philosophie Klasse P mit Meta-Eigenschaft M +M: M gilt notwendig f.a. Instanzen von P -M: M gilt nicht f.a. Instanzen von P (evtl. nur f. einige) ~M: M gilt f. keine Instanz von P -M ~M

13 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 13 Essence und Rigidity Bestimmte Entitäten haben essentielle Eigenschaften Kissen müssen weich sein essentiell = notwendig kann nicht verloren gehen Rigidität +R rigide = essentiell f.a. Instanzen Warmblüter –R nicht rigide = ex. Instanz für die Eigenschaft nicht essentiell rot ~R anti-rigide = f.a. Instanzen Eigenschaft nicht essentiell Student

14 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 14 Identity Beantwortet Fragen: Ist das mein Auto? Eigenschaft trägt Identitätskriterium (nicht triviale essentielle Eigenschaft) +O eigenes ID-Kriterium Statue +I-O geerbtes ID-Kriterium Rote Statue –I kein ID-Kriterium rot

15 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 15 Unity Beantwortet Fragen: Gehört BW zu Deutschland? Verwandtschaft mit Identität Eigenschaft trägt Einheitskriterium +U hat Einheitskriterium Sanddüne –U hat nicht notwendig Einheitskriterium rot ~U hat kein Einheitskriterium Sand

16 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 16 Dependence P hängt extern von Q ab g.d.w. x Instanz von P ex. y Instanz von Q y kein Teil von x Vater hängt ab von Kind Abhängigkeit +D abhängig Vater, Kind –D nicht abhängig Haus

17 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 17 Subsumierungsrestriktionen - Rigidity +R ~R Person Firma Kunde +R ~R

18 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 18 Subsumierungsrestriktionen - Identity -I +I Subsumierende u. subsumierte Klasse müssen kompatible ID-Kriterien haben RepräsentantPerson GefäßVolumen -I+I

19 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 19 Subsumierungsrestriktionen - Unity -U +U +U ~U Subsumierende u. subsumierte Klasse müssen kompatible Einheitskriterien haben Steinern Stein Sanddüne Sand -U+U ~U Mannschaft Verein +U

20 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 20 Subsumierungsrestriktionen - Dependence -D +D Student abhängig von Fachrichtung Vorlesungshörer unabhängig VorlesungshörerStudent +D -D

21 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 21 Arten von Eigenschaften +O+I+R +D Type (Person, Statue, mech. Gerät) Sortal -D -O+I+R +D Quasi-type (Paarhufer, Pumpe, Motor) -D -O+I-R+DMaterial Role (Essen) -O+I~R-DPhased Sortal (Schmetterling) -O+I-R +D Mixin (Rote Blume, Grüner Apfel, rote Statue) -D -O-I+R -D Category (Ding, Entität) Non-Sortal +D -O-I-R+DFormal Role (Patient, Teil, Schauspieler) -O-I -R-D Attribution (rot, weich) ~R +D -D +O -I Incoherent +I ~R -R

22 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 22 OntoClean Vorgehensweise (1) No entity without identity, Quine 1969 Identität durch Typen jede Entität muss Typ instanzieren Grundgerüst der Ontologie Backbone Taxonomy Typen, Quasi-Typen und Kategorien alle +R Eigenschaften

23 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 23 OntoClean Vorgehensweise (2) 1. Klassen mit Meta-Eigenschaften 2. Überprüfung der Konsistenz 3. Backbone Taxonomy mit Subsumierungsstruktur 4. Restriktionen Meta-Eigenschaften 5. restliche Eigenschaften Restriktionen 6. Evtl. zusätzliche Eigenschaften

24 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 24 Zusammenfassung Systematische Vorgehensweise bei Erstellung und Analyse von Ontologien Meta-Eigenschaften ontologische Analyse der Eigenschaften Validierung einzelner Subsumierungsbeziehungen basierend auf intendierter Bedeutung Erleichterung: Bilden der Ontologie schrittweise (Backbone Taxonomie)

25 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 25 Ausblick Ansatz unterscheidet sich sehr von Bisherigen Philosophie Ansatz noch in Entwicklung Fehler in mathematischer Formulierung entdeckt zeitweise Einführung weiterer Meta-Eigenschaften, wieder verworfen ? Aufspalten von Meta-Eigenschaften in Unter-Meta- Eigenschaften, Weiterentwicklung der Restriktionen

26 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 26 Ende Vielen Dank für die Aufmerksamkeit !

27 20.12.2005IPD Uni Karlsruhe 27 Literatur An Overview of OntoClean, Nicola Guarino und Christopher A. Welty, Handbook on Ontologies, Steffen Staab und Rudi Studer, Springer 2004, Seiten 151-172 Towards a methodology for ontology based model engineering, Nicola Guarino und Christopher A. Welty, Nizza, 2000, Proceedings of ECOOP-2000 Workshop on Model Engineering Supporting ontological analysis of taxonomic relationships, Christopher Welty und Nicola Guarino, 2001, Data & Knowledge Engineering, Vol.39, Seiten 51-74 A formal ontology of properties, Nicola Guarino und Christopher Welty, 2000, London, Proceedings of the 12th European Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management, Seiten 97-112 Towards a consistent logical framework for ontological analysis, Aaron N. Kaplan, 2001, Technical Report 748, University of Rochester Identity and Modality in OntoClean, Cararra, Giaretta, Morato, Soavi und Spolaore, Turin, 2004, Akten von "Formal Ontology and Information Systems: Fifth Conference" Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing, Thomas Gruber,1993, International Journal Human-Computer Studies 43, Seiten 907- 928.