Metadaten als Bausteine des Semantic Web META-LIB Workshop 22

Präsentation zum Thema: "Metadaten als Bausteine des Semantic Web META-LIB Workshop 22"—  Präsentation transkript:

1 Metadaten als Bausteine des Semantic Web META-LIB Workshop 22
Metadaten als Bausteine des Semantic Web META-LIB Workshop 22. Oktober 2002 Claudia Niederée Fraunhofer Institut Integrierte Publikations- und Informationssysteme Darmstadt ipsi.fhg.de

2 Inhalt Semantic Web: Ziele und Vision
Semantic Web: Ansätze zur Realisierung Herausforderungen und Erfolgsfaktoren Referenzen

3 Die nächste Generation des Web
Trends für die nächste Generation des World Wide Web Das Web als Programmierschnittstelle: Web Service Paradigma Semantische Anreicherung für eine verbesserte Informations- und Dienstvermittlung und Kommunikation: Semantic Web "The Semantic Web is an extension of the current Web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation." Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 [Das Semantic Web ist eine Erweiterung des aktuellen Web, welche die Kooperation zwischen Menschen und Computern erleichtern soll, indem Information eine wohldefinierte Bedeutung zugeordnet wird.]

4 Suchmaschinen (z.B. Google), Informationsportale
World Wide Web - heute Benutzer/Informationskonsument Präferenzen Präferenzen Anfragen Suchmaschinen (z.B. Google), Informationsportale Indexierung, Referenzierung, Sammlung Informations- und Dienstanbieter

5 Semantic Web - Vision Semantisch angereicherte Information
Interpretation S+ Benutzer Präferenzen Termin- kalender … … Termin- kalender Agenten Anfrage/Auftrag Kommunikation, Verhandlung, Planung, Entscheidung, Nachweise Präferenzen Bewertungen, Signaturen, Zertifikate „Trust“-Dienste S+ Informations- und Dienstanbieter

6 Semantic Web - Realisierung
Anreicherung mit semantischen Metadaten Formate und Modelle (Standardisierung) Werkzeuge und Methoden zur Anreicherung Ontologien zur Definition der Semantik Ontologie-Sprachen Software zur Interpretation der Metadaten Ansätze zur Interpretation der Semantik (Intelligente) Agenten + Dienste Sprachen zur Kommunikation zwischen Agenten

7 Information – Kontext – Interpretation - Semantik
Problem: Interpretation von Information, die von einer anderen Partei erstellt worden sind; Zuordnung von Semantik bei der Interpretation von (unstrukturierter) Information hängt auch von deren Kontext ab; z.B „Jaguar“ Menschliche Informationsnutzer können durch ihre kognitiven Fähigkeiten und Erfahrungen diesen Kontext auf vielfältige Weise herleiten, auch wenn er nicht explizit gemacht wird. Problem bei Interpretation von Information durch Software: Kontext muss explizit und formal beschrieben werden, damit ihn die Software zur Interpretation heranziehen kann.

8 Interpretation von Metadaten
„Was meint der Kooperationspartner, wenn er „Jaguar“ sagt?“ Entwicklung und Standardisierung eines gemeinsamen Vokabulars (z.B. Dublin Core) in einer Nutzergemeinde informale Semantik (textuelle Definition) Referenz eines gemeinsamen Kontexts (explizit) Technologie: XML + XML Namespace Anwendungsbeispiel: Suche in den Metadaten verschiedener Informationsanbieter Innerhalb einer Nutzergemeinde Gemeinsames Vokabular Kontext Kontext Kooperation Informationsaustausch Interpretation

9 Dublin Core Definition
Namensräume in XML Verwendete Bezeichner (z.B. Metadaten-Tags) werden zu einem Kontext in Bezug gesetzt Verwendung von URIs (Uniform Resource Identifier) zur Identifikation des Kontexts (allgemein: global gültiger Bezeichner für eine Ressource) Verwendung von benutzerdefinierten Präfixen Dublin Core Definition dc - Dublin Core URI dubcore - Dublin Core URI dc:title dubcor:title

10 Interpretation von Metadaten
Zwischen Nutzergemeinden Realität im Web: Unterschiedliche Vokabulare als Kontext Problem: Konsistente Interpretation Beispiel: Übersetzungsschema zwischen zwei Metadatenformaten im Bibliotheksbereich Vokabular A Vordefiniertes Übersetzungs- schema Vokabular B Kontext Kontext Nutzergemeinde B Nutzergemeinde A Kooperation Informationsaustausch Interpretation

11 Interpretation von Metadaten
Zwischen Nutzergemeinden Übersetzung erleichtert durch gemeinsames Datenmodell Technologie: RDF and RDF Schema Vokabular A Vokabular B Gemeinsames Datenmodell Kontext Kontext Nutzergemeinde A Nutzergemeinde B Kooperation Informationsaustausch Interpretation

12 Resource Description Framework (RDF)
Datenmodell für die Erstellung von Metadaten Zentrales Konzept: Ressource identifiziert über eine URI (Uniform Resource Identifier) Aussagen über Ressourcen beschreiben Eigenschaften von Ressourcen und Beziehungen zwischen Ressourcen Bild A - ist gemalt von - Rembrandt Auch Aussagen über Aussagen möglich Experte B - bezweifelt- Zuordnung R Syntax: XML, Graph, … Zuordnung R URI

13 RDF Schema Beschreibung bestimmter Klassen von Ressourcen
Aufbau von Konzepthierarchien (Zeigen für das Beispiel Jaguar) Definition eigener Vokabulare + Metadatenformate Definition von Beziehungen zwischen Klassen, zwischen Eigenschaften (Properties) sowie zwischen Klassen und Eigenschaften. Definition von Beziehungen zwischen Vokabularen Säugetier rdfs:subClassOf Jaguar rdf:type myJaguar

14 Interpretation von Metadaten
Zwischen Nutzergemeinden Top Level Ontologie Ontologie A Ontologie B Verwendung von Ontologien als Kontext Konzepte und ihre Beziehungen (Hierarchien) Erweiterte explizite Semantik Gemeinsames Datenmodell Kontext Kontext Nutzergemeinde A Nutzergemeinde B Kooperation Informationsaustausch Interpretation

15 Noch mehr Semantik: Ontologien
Erweiterung der Möglichkeiten zur Semantikbeschreibung gegenüber RDF Definition von Eigenschaften von Beziehungen zwischen Klassen Definition von Einschränkungen Definition von Äquivalenzen zwischen Klassen (unterschiedlicher Ontologien) Geeignete Sprachen für Web Kontext noch in der Entwicklung OWL + OWL Lite (Vorgänger: DAML + OIL) Status W3C Working Draft

16 Ding Top Level Ontologie Lebewesen Gegenstand disjunkt Fahrzeug Tier Jaguar Jaguar

17 Zusammenfassung Technologien
Semantic Web Architektur („Language Tower“)

18 Herausforderungen und Erfogsfaktoren
Entwicklung geeigneter Ontologien Hinreichende Menge an semantisch angereicherten Ressourcen im Web Entwicklung effizienter und effektiver Software zur Interpretation der semantischen Information Entwicklung und Akzeptanz der Anwendungen, die auf diesem Ansatz beruhen („Vertrauen des Benutzers“)

19 Weiterführende Information
Zum Einlesen ins Thema Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 (im Web verfügbar) Renato Iannella, An Idiot's Guide to the Resource Description Framework, The New Review of Information Networking, Vol 4, Einführungen und Spezifikationen zu RDF, RDF Schema, XML, XML Namespace, OWL, etc. sind beim W3C auf den Web-Seiten zu finden

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
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