Presentation of my Master Degree in Computer Science.

1. “
Laureando: Michele Filannino
Sviluppo di un algoritmo di similarità
a supporto dell’annotazione
semantica di web services
Relatori: Prof. G.Semeraro, Prof. P.Lops
Correlatrice: Dott.ssa E.Tinelli
Università
degli
Studi
di
Bari | cdl
informatica
magistrale | aa
2009/2010 || tesi
di
laurea

2. > Titolo
sezione
parte
1
Titolo
sezione
parte
2
* Obiettivo
della
tesi
Realizzazione
di
un
algoritmo
per
il
calcolo
della
similarità
semantica
tra
testi,
che
sia
di
supporto
alla
fase
di
annotazione
semantica
di
web
service
tramite
standard
SAWSDL.
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3. 1
Introduzione ai
[Semantic]* Web Services
dall’architettura
SOA
ai
semantic
web
services
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4. > Introduzione
ai
Semantic
Web
Services
WEB SERVICE
In
una
SOA,
quando
il
mezzo
di
trasmissione
è
il
Web,
la
componente
più
utilizzata
per
implementare
i
servizi
offerti
dal
Service
Provider
è
il
Web
Service.
Ogni
attore
di
una
rete
offre
servizi
ed
usa
quelli
offerti
dagli
altri
attori.
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5. <wsdl:description
targetNamespace="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
Definizione
dei
TIPI
DI
DATO
xmlns="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
con
sintassi
in
linguaggio
xmlns:wsdl="http://www.w3.org/ns/wsdl"
XML.
xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">
<wsdl:types>
<xs:schema
targetNamespace="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
elementFormDefault="qualified">
<xs:element
name="OrderRequest">
...
</xs:element>
<xs:complexType
name="item">
...
</xs:complexType>
<xs:element
name="OrderResponse"
type="confirmation"
/>
<xs:simpleType
name="confirmation">
Web service
<xs:restriction
base="xs:string">
<xs:enumeration
value="Confirmed"
/>
<xs:enumeration
value="Pending"
/>
<xs:enumeration
value="Rejected"
/>
</xs:restriction> Definizione
dell’interfaccia
(insieme
di
operazioni)
con
i
</xs:simpleType>
relativi
INPUT
ed
OUTPUT
</xs:schema>
attesi.
</wsdl:types>
<wsdl:interface
name="Order">
<wsdl:operation
name="order"
pattern="http://www.w3.org/ns/wsdl/in-­‐out">
<wsdl:input
element="OrderRequest"
/>
<wsdl:output
element="OrderResponse"
/>
</wsdl:operation>
</wsdl:interface>
</wsdl:description>

6. > Introduzione
ai
Semantic
Web
Services
* Semantic Web Service
evoluzione
dei
web
service
sono
costruiti
a
partire
dai
web
service
integrano
annotazioni
semantiche
migliorano
la
fase
di
ricerca
migliorano
la
fase
di
composizione
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7. > Introduzione
ai
Semantic
Web
Services
** Annotazione semantica
SAWSDL
Standard
W3C:
SAWSDL
estende
lo
standard
WSDL
(Web
Service
Description
Language)
associa
ad
un
elemento
WSDL
un
insieme
di
riferimenti
URL
a
classi
ontologiche
è
ulteriormente
estendibile
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8. Semantic web service (SAWSDL)
ONTOLOGIE
di
dominio
contenenti
classi
ontologiche
alle
quali
puntano
i
RIFERIMENTI
SEMANTICI.
Un
servizio
web
per
la
prenotazione
di
biglietti
di
voli
aerei,
rappresentato
in
WSDL
(con
XML).

9. <wsdl:description
targetNamespace="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
xmlns="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
xmlns:wsdl="http://www.w3.org/ns/wsdl"
xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"
xmlns:sawsdl="http://www.w3.org/ns/sawsdl">
<wsdl:types>
<xs:schema targetNamespace="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/wsdl/order#"
elementFormDefault="qualified">
<xs:element name="OrderRequest"
sawsdl:modelReference="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/ontology/
purchaseorder#OrderRequest"
sawsdl:loweringSchemaMapping="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/mapping/
File WSDL arricchito
RDFOnt2Request.xml">
...
</xs:element> Esempio
di
PUNTATORE
<xs:complexType name="item"> SEMANTICO
al
concetto
di
... “conferma
ordine”.
</xs:complexType>
<xs:element name="OrderResponse" type="confirmation" />
<xs:simpleType name="confirmation"
sawsdl:modelReference="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/ontology/
purchaseorder#OrderConfirmation">
<xs:restriction base="xs:string">
<xs:enumeration value="Confirmed" />
<xs:enumeration value="Pending" />
<xs:enumeration value="Rejected" />
</xs:restriction>
</xs:simpleType>
</xs:schema>
</wsdl:types>
<wsdl:interface name="Order"
sawsdl:modelReference="http://example.org/categorization/products/electronics">
<wsdl:operation name="order" pattern="http://www.w3.org/ns/wsdl/in-out"
sawsdl:modelReference="http://www.w3.org/2002/ws/sawsdl/spec/ontology/
purchaseorder#RequestPurchaseOrder">
<wsdl:input element="OrderRequest" />
<wsdl:output element="OrderResponse" />
</wsdl:operation>
</wsdl:interface>
</wsdl:description>

10. 2
Semantic WS Oriented Platform
il progetto SWOP
caso
di
studio,
caratteristiche,
annotazione
semantica,
architettura
generale,
ontologia
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11. > semantic
web
service
oriented
platform
il
progetto
SWOP
* Progetto SWOP
semantic
web
service
oriented
platform
Progetto
SWOP:
POR
2007-­‐2013,
Asse
I,
Linea
intervento
1.1,
Regione
Puglia
Obiettivo:
creare
una
piattaforma
di
annotazione
e
ricerca
di
web
services
Caso
d’uso:
Adventure
Works
(vendita/
acquisto
di
beni
e
servizi)
* SWOP: A Semantic Web services Oriented Platform, E. Tinelli, M. Filannino, D. Casulli, and L. Iaquinta, 6th
Workshop on Semantic Web Application and Perspective SWAP2010 21-22 Sept 2010, Bressanone, Italy, (2010)
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12. > semantic
web
service
oriented
platform
il
progetto
SWOP
Annotazione semantica
Ogni
documento
WSDL
viene
annotato
in
s u g g e r i r e
d e i
c o n c e t t i
o n t o l o g i c i
linguaggio
naturale
da
uno
sviluppatore
e
pertinenti.
Lo
sviluppatore,
previo
tali
annotazioni
vengono
elaborate
per
controllo,
produce
il
file
SAWSDL.
Descrizioni in Approvano/respingono
linguaggio naturale i suggerimenti prodotti
Documento Documento
Tool di annotazione Tool di annotazione
WSDL SAWSDL
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13. SAWA logo

14. Algoritmo
per
il
calcolo
Architettura generale
della
SIMILARITÀ
SEMANTICA
tra
frasi
espresse
in
linguaggio
naturale.
Ontologia
contenente
tutti
i
CONCETTI
DEL
DOMINIO
APPLICATIVO
di
riferimento.

15. > semantic
web
service
oriented
platform
il
progetto
SWOP
** Ontologia
caratteristiche
1064
classi
ogni
classe
ha
una
definizione
in
lingua
inglese
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16. 3
L’algoritmo di similarità semantica
SAWA
Similarity
Algorithm
based
on
Wikipedia
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17. > L’algoritmo
di
similarità
semantica
SAWA
Similarità
Sia
E
l’insieme
di
entità
che
con
caratteristiche
comuni,
allora
è
possibile
definire
la
funzione
che
ad
ogni
coppia
di
elementi
e₁,
e₂
∈
E
associa
un
numero
reale
com-­‐
preso
tra
0
ed
1.
Tale
valore
è
noto
con
il
nome
di
Coefficiente
di
similarità.
* A semantic similarity measure for expressive description logics, C. d'Amato, N. Fanizzi, and F. Esposito, Proceedings
of Convegno Italiano di Logica Computazionale CILC05 21-22 June 2005, Rome, Italy, (2005)
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18. > L’algoritmo
di
similarità
semantica
SAWA
* Similarità tra parole
algoritmi,
corpus
API:
LinguaTools
Corpus:
WikipediA
Algoritmo
di
similarità:
Lin
* DISCO: A Multilingual Database of Distributionally Similar Words, P. Kolb, In Proceedings of KONVENS-2008,
Berlin, Germany, (2008).
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19. > L’algoritmo
di
similarità
semantica
SAWA
Dalla similarità tra parole a quella tra testi
Si
procede
alla
rimozione
di
tutte
le
discriminatorio,
oltre
che
degli
articoli
parole
che
occorrono
molto
spesso
nel
e
dei
segni
di
punteggiatura.
c o r p u s ,
a v e n t i
s c a r s o
p o t e r e
“Returns the first and last name of each customer who is categorized
as an individual consumer”
STOPWORD
| name | customer | categorized | individual | consumer |
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20. > L’algoritmo
di
similarità
semantica
SAWA
Algoritmo di Corley, Mihalcea
Per
ogni
parola
della
prima
frase
si
moltiplica
il
coefficiente
di
similarità
ottenuto
dal
confronto
con
la
parola
più
simile
nella
seconda
frase
e
si
moltiplica
per
la
frequenza
del
termine
nel
corpus.
Tutti
gli
score
vengono
sommati
e
normalizzati
in
base
alle
frequenze
dei
termini
nei
corpus.
La
funzione
non
è
simmetrica.
* Corpus-based and knowledge-based measures of text semantic similarity, Rada Mihalcea, Courtney Corley, and
Carlo Strapparava, In AAAI'06, page 775-780. (2006)
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21. > L’algoritmo
di
similarità
semantica
SAWA
** Costo computazionale
complessità
SAWA:
O(n)
Annotazione:
SAWA
*
#onto_classi
*
#wsdl_elem
≈
SAWA
*
1064
*
10
=
SAWA
*
10640
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22. 4
Risultati &
sviluppi futuri
performance,
qualità,
interfacce
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23. > Risultati
&
sviluppi
futuri
* Performance
tempo
di
computazione
10
elementi
WSDL
da
annotare
(media
di
13
parole
ciascuno)
31
classi
ontologiche
(media
di
7
parole
ciascuna)
tempo
di
accesso
al
disco:
26ms
11
minuti
-­‐>
4,39
secondi
(-­‐93,35%)
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24. > Risultati
&
sviluppi
futuri
** Performance
qualità
dei
risultati
Spearman’s
ρ Pearson’s
r
STATIS 0,8126 0,8162
LSA 0,8714 0,8384
STS 0,8380 0,8530
Omiotis 0,8905 0,8560
SAWA 0,8935 0,8740
* Sentence Similarity Based on Semantic Nets and Corpus Statistics, Y. Li, et al., IEEE Transactions on Knowledge
and Data Engineering, 18(8), page 1138-1150, (2006)
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25. interfaccia web
*http://tinyurl.com/sawa-filannino

26. interfaccia web

27. > Risultati
&
sviluppi
futuri
* Sviluppi futuri
breve
e
lungo
periodo
sperimentazione
in
vivo
dell’algoritmo
sviluppo
di
un
algoritmo
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similarità
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parole
rilascio
del
codice
sorgente
sotto
licenza
open-­‐source
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28. ”
A tutti voi,
grazie per l’attenzione.
;)
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