Zur Extension von Begriffen: existierende „Ontologien“ bzw Zur Extension von Begriffen: existierende „Ontologien“ bzw. Begriffsnetze HS: Referentielle Semantik WS 2002/2003 Professor: Peter Hellwig Referent: Christian Pretzsch

Definition von „Ontologie“ Erstmals von Aristoteles ->Metaphysik Seit ca.1613 ist Ontologie die Wissenschaft, die Theorie oder die Untersuchung des Seins, bzw. die Erforschung dessen, was ist und was nicht ist. „Lehre vom Sein, von den Ordnungs-, Begriffs- und Wesensbestimmungen des Seienden“ (Duden) Ontologie erklärt die Beschaffenheit der Welt; Epistemologie erklärt die Beschaffenheit unserer Erfahrung von dieser Welt. auf den ersten Blick trivial, aber Repräsentationsdilemma für Modelle wie z.B. Spannung -> Objekt oder Eigenschaft?

Ontologie (2) Ontologien als Basis der Modellierung: Modell ist eine formale Repräsentation eines Ausschnitts der Realität zwei Rollen der Ontologie: Ontologie im ersten Sinn: Grundlegung, welcher Art die Konstituenten und die Regeln sein müssen, damit sie die Realität angemessen wiedergeben können -> „Grammatik der Realität“ Ontologie im zweiten Sinn: die Festschreibung der Dinge und Zusammenhänge, die da sind -> „Enzyklopädie der Realität“

Ontologien für die Kommunikation Bedeutungsdreieck der Kommunikationssituation (nach Saussure, Peirce und Frege): Ein Zeichen steht für ein Ding Ein Zeichen impliziert ein Konzept Ein Konzept bezieht sich auf ein Ding Die Beziehung zwischen Zeichen und Ding ist indirekt und wird hergestellt, wenn ein Verstehender... das Zeichen aufnimmt ein Konzept aus dem Zeichen ableitet das Konzept auf ein Ding in der Welt bezieht Unterschiedliche Konzepte zu ein und demselben Zeichen führen zu unterschiedlichen Dingen in der Welt (Bsp.: Jaguar → { Raubkatze, Nobelauto, Kampfjet }). Daher ist immer der "Umweg" über das Konzept nötig.

Was versteht man unter „Ontologien“? „Ontologien sind explizite begriffliche Formalisierungen eines Anwendungsbereiches. Sie dienen der Wissensrepräsentation zum Zwecke der zwischenmenschlichen Kommunikation, aber vor allem auch der computergestützten Wissensverarbeitung.“ Eine Ontologie ist eine explizite, formale Spezifizierung einer gemeinsamen Konzeptualisierung eine explizite Spezifikation von Begriffen (concepts) und deren Beziehungen in einem Bereich (domain) meist Klassifikationsordnung, Taxonomie oder eine Katalogerstellung von Objekten und deren Zusammenhang

Ontologien (2) Ontologien als konzeptuelle Modelle: Es existiert noch keine Universalontologie Projekte zu generischen Ontologien: 1.) CYC (Common Sense Ontology) bzw. OpenCyC 2.) High Performance Knowledge Bases (HPKB) bzw. heute Rapid Knowledge Formation (RKF) Etablierung von Ontologien für einzelne Spezialgebiete Gesetzestexte z.B. BGB (Bürgerliche Gesetzbuch der Bundesrepublik Deutschland) Fachterminologien z.B.Unified Medical Language System (UMLS) Daten- und Entwurfsmuster für die Unternehmensmodellierung z.B. Enterprise Modeling (TOVE) Etc.

Ontologien (3) Aufgabe einer Ontologie ist Daten eine Bedeutung zu verleihen. Informationen werden in einer Ontologie mit einer Semantik versehen, indem sie durch Meta-Informationen beschrieben werden Nach „Guarino“ und „Gruber“ existieren verschiedene Arten von Ontologien: Repräsentations-Ontologien Generische („generic“) bzw. Top Level Ontologien Domänen -Ontologien („domain ontology“) Aufgaben-Ontologien („task ontology“) Anwendungs-Ontologien („application ontology“)

Ontologien (4) Wichtige Aspekte bzw. Vorteile: Explizite Darstellung von semantischen und strukturellen Festlegungen und Beziehungen durch Metadaten Gemeinsame Sprachen sollen (ohne Zusatzaufwand) Zugriff auf Wissen in integrierter, vereinheitlichter Form ermöglichen: gleichzeitige Verwendung mehrerer auch verschiedenartiger Quellen (z.B. Dateien, Datenbanken, RDF-Wissensbasen, Peer-to-Peer-Anfragen) verschiedene Sichten auf Wissen: unterschiedliche Repräsentationen und Granularitätsstufen, adäquates Abstraktionsniveau, spezielles (aufgabenspezifisches) Vokabular Problem: Gemeinsame Sprache?! -> viele unterschiedliche Ontologie-Sprachen

OIL (Ontology Interchange Language bzw. Ontology Inference Language) Aufgabe: allgemeinen Standard für die Spezifikation und den Austausch von Ontologie-Daten (seit 1999 EU) Erweiterung des RDF (Resource Description Framework)-Schemas Aufgabe von RDF, häufige Operationen auf Metadaten einfacher zu machen, indem durch die Nutzung eines standardisierten, einfachen jedoch mächtigen Repräsentationsformalismus von der Implementation unabhängige Werkzeuge und Austauschmechanismen bereitgestellt werden können. 3 Wurzeln: Deskriptive Logik -> einfache, klare und wohldefinierte Semantik Frame-basierte Systeme -> Bereitstellung von Modellierungseinheiten Web-Sprachen -> XML und RDF

DAML (DARPA Agent Markup Language) Seit August 2000 in Boston Semantische MarkUp-Sprache für Web-Ressourcen Basiert auf XML und RDF Aufbau, Umgang und Test von agentebasierten Programmen Genauere Modellierung von Klassenbeziehungen Ziel: NGI (Next Generation Internet) Daten- bzw. Informationsflut mit Hilfe von Webagenten in maschinenlesbarer Weise darstellen Zusammenschluss mit OIL zu DAML+OIL Verwendung größerer Teile der desk. Logik und höheres Modellierungsmaß

Literatur & Links http://cpretzsch.bei.t-online.de/cl.html Duden: „Fremdwörterbuch“, (1997) F. Steinmann & W. Nejdl: „Modellierung und Ontologie“ Publikation, Uni Hannover T. R. Gruber. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2):199-220, (1993) etc. siehe links -> http://cpretzsch.bei.t-online.de/cl.html