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4. Ontology Engineering75     Literatur                              » S. Staab, S. Studer (Eds.)                         ...
3. Wissensrepräsentation und Logik     3.7 Regeln mit SWRL / RIF76     Materialien                           □Blog        ...
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(12) Ontology Engineering - Semantic Web Technologien, WS2010/11

  1. 1. Semantic Web Technologien Vorlesung Dr. Harald SackHasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik Universität Potsdam Wintersemester 2010/11Blog zur Vorlesung: http://web-flakes.blogspot.com/Die nichtkommerzielle Vervielfältigung, Verbreitung und Bearbeitung dieser Folien ist zulässig(Lizenzbestimmungen CC-BY-NC).
  2. 2. Nächste Vorlesung:2 & c s ti l e u R ema n e S b th W e Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  3. 3. 3. Wissensrepräsentation und OWL 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.4 Regeln für OWL mit SWRL3 Wiederholung •SPARQL ist nur für RDF vorgesehen •OWL Konzepte sind als Abfragesprache nicht ausreichend •Konjunktive Abfragen, Regeln und Datalog •SWRL („OWL + Datalog“) ist unentscheidbar •Entscheidbare SWRL Fragmente: •Description Logic Rules •SWRL Fragment, das mit OWL 2 ausgedrückt werden kann •DL-safe Rules •SWRL Fragment in dem Variablen nur konkrete Werte (Konstanten) annehmen können •DL-safety lässt sich erzwingen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  4. 4. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt4 1. Einführung 2. Semantic Web Basisarchitektur Die Sprachen des Semantic Web - Teil 1 3. Wissensrepräsentation und Logik Die Sprachen des Semantic Web - Teil 2 4. Ontology Engineering 5. Linked Data und Semantic Web Anwendungen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  5. 5. 4. Ontology Engineering5 Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  6. 6. l6 c a g i g o l o i n n t e e r O i n n g E Michelangelo vs. The Flying Spaghetti Monster... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  7. 7. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt7 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  8. 8. 8 „Zur Methode wird nur der getrieben, dem die Empirie lästig wird.“ -- Johann Wolfgang von Goethe, aus „Maximen und Reflexionen” Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  9. 9. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung9 Was ist (eine) Ontologie? •Philosophie: Theorie des Seins, versucht das Sein als solches zu erklären, durch Aufstellen eines Systems von universellen Kategorien und deren intrinsischer Beziehungen •künstliche Intelligenz (KI): „explizite Spezifikation einer (intensionalen) Konzeptualisierung“ •wissensbasierte Systeme: System aus Konzepten/Vokabularien als Grundbaustein eines informationsverarbeitenden Systems •in Bezug auf Problemlösen unterscheidet man: •Task Ontologien, zur Beschreibung des Problemlöseprozesses und •Domain Ontologien, zur Beschreibung des Bezugsrahmens (Wissensgebiet) in dem dieser Prozess stattfindet Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  10. 10. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung10 Was ist (eine) Ontologie? "An ontology is an explicit, formal specification of a shared conceptualization. The term is borrowed from philosophy, where an Ontology is a systematic account of Existence. For AI systems, what ‘exists’ is that which can be represented.“ (Thomas R. Gruber, 1993) tomgruber.org Konzeptualisierung: abstraktes Modell (Domäne, identifizierte relevante Begriffe, Beziehungen) Explizit: Bedeutungen aller Begriffe definiert Formal: maschinenverstehbar Gemeinsam: Konsens bzgl. Ontologie Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  11. 11. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung11 Was ist (eine) Ontologie? allgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte Top-Level Ontology wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang (Upper Ontology, unabhängig von einer bestimmten Foundation Ontology) Domäne oder Problemstellung.)Domain Ontology Task Ontology grundlegende Konzepte bezogen grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder auf eine generische Domäne. Aufgabe. Application Ontology spezielle, auf eine konkret fokussierte Domäne oder Aufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine (nach Guarino,1998) Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren. Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  12. 12. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung12 Ontologien und das Semantic Web •Semantic Web basiert auf der Interoperabilität von Metadaten •Zwischen unterschiedlichen Metadaten besteht eine semantische Lücke (Semantic Gap), die mit Hilfe von Ontologien überbrückt werden soll •Problem der ,semantischen Lücke‘: •unterschiedliche Ontologien können zur Repräsentation identischer Sachverhalte eingesetzt werden Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  13. 13. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung13 Semantische Lücke - ein einfaches Beispiel Welt •einfaches Beispiel C C B A B A Initialzustand Endzustand Modellierung 1: Modellierung 2: Objekte Relationen Objekte Relationen block A on(X,Y) block A on(X,Y) block B clear(X) block B clear(X) block C holding(X) block C onTable(X) table T handEmpty holding(X) hand H handEmpty Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  14. 14. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung14 Modellbildung und Ontologie •hinter den Modellen steckt eine Ontologie Modellierung 1: Objekte Relationen block A on(X,Y) ⊤ block B clear(X) block C holding(X) entity relation table T handEmpty hand H table block hand binary unary block A on clear handEmpty table T block B hand A holding block C Axiom: on(X,Y) ⋀ on(Y,Z) → above(X,Z) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  15. 15. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung15 Modellbildung und Ontologie •hinter den Modellen steckt eine Ontologie Modellierung 2: Objekte Relationen block A on(X,Y) block B clear(X) ⊤ block C onTable(X) holding(X) entity relation handEmpty block binary unary block A on clear handEmpty block B holding block C onTable Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  16. 16. 4. Ontology Engineering 4.1 Ontologien - Wiederholung16 Ontology Engineering •Ontologien sollen die Interoperabilität von Metadaten herstellen •Daher benötigen wir •Methoden zum effizienten Entwurf und Design von Ontologien (Ontology Design) •Methoden zum effizienten Vergleich von Ontologien (Ontology Mapping) •Methoden zur effizienten Kombination verschiedener Ontologien (Ontology Merging) •Zur Unterstützung können automatisierte Verfahren herangezogen werden, zum •Ableiten von Ontologien aus einer Menge von Informationsressourcen (Ontology Learning) •Bevölkern von Ontologien mit Individuen aus Informationsressourcen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  17. 17. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt17 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  18. 18. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen18 Methoden des Ontologieentwurfs •Eine Methodologie des Ontologie-Entwurfs beschreibt alle Aktivitäten die zur Konstruktion einer Ontologie notwendig sind •Warum benötigt man eine formale Methodologie? •Entwicklung von konsistenten Ontologien •Effiziente Entwicklung komplexer Ontologien •Verteilte Entwicklung von Ontologien •Unterscheide (nach Fernandez-Lopez et. al., 1997) •Ontology management activities •Ontology development oriented activities •Ontology support activities Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  19. 19. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen19 Ontology Management Activities •Scheduling •Identifikation der durchzuführenden Aufgaben •Arrangement/Planung der durchzuführenden Aufgaben •Identifikation der benötigten Ressourcen (Zeit, Speicherplatz, etc…) •Control •Garantiert korrekte Abwicklung der durchzuführenden Aufgaben •Quality Assurance •Qualitätssicherung aller im dem Entwicklungsprozess anfallender Produkte (Ontologien, Software, Dokumentation) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  20. 20. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen20 Ontology Development Oriented Activities 1.Pre-Development 2.Development 3.Post-Development 1.Pre-Development •Environment Study •Auf welchen Plattformen soll die Ontologie laufen? •Für welche Anwendungen ist die Ontologie bestimmt? •Feasibility Study •Kann die Ontologie tatsächlich erstellt werden? •Ist es überhaupt sinnvoll, die geplante Ontologie zu erstellen? Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  21. 21. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen21 Ontology Development Oriented Activities 2.Development •Specification •Warum wird die Ontologie erstellt, was ist der beabsichtigte Nutzen und wer sind die End-Anwender? •Conceptualization •Strukturiert Domain-Wissen in konzeptuellem Modell •Formalization •Formalisiert konzeptuelles Modell in semi- berechenbarem Modell •Implementation •Konstruktion eines berechenbaren Modells in einer Ontologiesprache Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  22. 22. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen22 Ontology Development Oriented Activities 3.Post-Development •Maintenance •Update und Korrektur der Ontologie (falls nötig) •Use / Reuse •Einsatz der Ontologie in den geplanten Anwendungen oder auch in anderen Ontologien Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  23. 23. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen23 Ontology Support Activities •Knowledge Acquisition • Wissen von Experten (semi)automatisch gewinnen (Ontology Learning) •Evaluation • Technische Überprüfung der Ontologien in jeder Stufe der Entwicklung •Integration • Wiederverwendung bereits existierender Ontologien (Ontology Reuse) •Merging • Konstruktion einer neuen Ontologie aus bereits existierenden innerhalb einer bestimmten Domain •Alignment • Abbildungsvorschriften (Mapping) zwischen den beteiligten Ontologien •Documentation • Jede Stufe der Ontologie-Entwicklung wird akkurat dokumentiert •Configuration Management • Verwaltet alle Versionen der Dokumentation und der entwickelten Ontologie Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  24. 24. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.1 Allgemeines Vorgehen24 Management Development Oriented Support environment study feasibility study knowledge acquisition scheduling evaluation integration specification conceptualization control formalization implementation documentation merging quality assurance maintenance use / reuse configuration alignment management Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  25. 25. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt25 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  26. 26. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King26 Methode nach Uschold und King •Prozessbasierte Entwicklung Building identify documen- capture coding integrating evaluation purpose tation 1 2 3 4 Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  27. 27. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building27 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 1 Identifiziere Zweck und Anwendungsgebiet •Warum wird die Ontologie benötigt? •Beabsichtigte Verwendung? •(use / reuse / share / used as part of KB / …) •Identifiziere relevante Begriffe Bsp.: Reise-Ontologie •Aufbau eines gemeinsamen Wissensmodell über das Wissensgebiet Reisen, das in Reisebüros genutzt werden soll •Ontologie könnte auch für andere Anwendungsgebiete genutzt werden, z.B. um einen Katalog für Unterkünfte oder Transportmöglichkeiten zu entwickeln •relevante Begriffe z.B.: Orte, Typen von Orten, Unterkünfte, Arten von Unterkünften (Hotel / Motel / Camping / …), Bahn, Busse, U-Bahn,... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  28. 28. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building28 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Identifiziere Schlüsselkonzepte (Klassen) und Beziehungen (Relationen) des betreffenden Wissensgebiets und gebe diese in textueller Form an Bsp.: Reise-Ontologie • Transportmittel ist eine Klasse. Jeder Transport besitzt einen Startpunkt • Bus ist eine Klasse. Bus ist ein bestimmtes Transportmittel. • Stadtbus ist eine Klasse. Ein Stadtbus ist ein Bus, dessen Start- und Zielpunkt sowie dessen Zwischenstops in derselben Stadt liegen. •Identifikation der Ontologiekonzepte •Bottom-up / Top-down / Middle-Out Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  29. 29. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building29 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Bottom-up Identifikation der Ontologiekonzepte •erhöhter Gesamtaufwand •schwierig, Gemeinsamkeiten zwischen verwandten Konzepten zu finden •erhöhtes Risiko von Inkonsistenzen → dann Überarbeitung notwenig (noch mehr Aufwand) Bsp.: Reise-Ontologie • Transportmittel sollen in einer Bottom-up Strategie konzeptualisiert werden Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  30. 30. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building30 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Bottom-up Identifikation der Ontologiekonzepte Transportmittel is-subClass-of London Transportmittel U-Bahn Stadtbus Taxi Paris Transportmittel London London London Paris Paris Paris Underground Local Bus Taxi Underground Local Bus Taxi Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  31. 31. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building31 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Top-down Identifikation der Ontologiekonzepte •bessere Kontrolle des Detaillierungsgrades •möglicherweise werden aber abstrakte Kategorien gar nicht benötigt •geringere Stabilität des Modells → dann Überarbeitung notwendig (mehr Aufwand) Bsp.: Reise-Ontologie • Transportmittel sollen in einer Top-down Strategie konzeptualisiert werden Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  32. 32. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building32 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Top-Down Identifikation der Ontologiekonzepte object is-subClass-of concrete object abstract object Transport Transport Transport U-Bahn Stadtbus Taxi mit Taxi mit Bus mit U-Bahn nutzt nutzt nutzt Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  33. 33. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building33 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Middle-Out Identifikation der Ontologiekonzepte •Starte mit Kern / Grundbegriffe, dann Spezialisierung / Generalisierung •ausbalanciert (bzgl. Detaillierungs-/Abstraktionsgrad) • stabiler als die beiden anderen Verfahren Bsp.: Reise-Ontologie • Transportmittel sollen in einer Middle-Out Strategie konzeptualisiert werden Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  34. 34. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building34 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontology Capture •Middle-Out Identifikation der Ontologiekonzepte Transportmittel is-subClass-of U-Bahn Bus Taxi Stadtbus Shuttle-Bus Reisebus Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  35. 35. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building35 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 2 Ontologie Aufbau •Ontologie Aufbau •Coding •Alle an der Entwicklung Beteiligten müssen sich auf eine gemeinsame Struktur der Wissensbasis geeinigt haben •Integration of Existing Ontologies •Entscheidung, ob und wie bereits existierende Ontologien genutzt werden sollen •Kann parallel zu den vorhergehenden Aktivitäten stattfinden Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  36. 36. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.2 Uschold und King Building36 Methode nach Uschold und King identify purpose capture coding integrating evaluation documen- tation 3 Evaluation •Technische Überprüfung der Ontologien und der damit assoziierten Software in jeder Stufe der Entwicklung 4 Documentation •Einrichten der eventuell unterschiedlichen Dokumentationsrichtlinien Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  37. 37. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt37 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  38. 38. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10138 Ontology Development 101 (Noy, McGuinness, 2000) •Am Beispiel einer Ontologie für Weinbau und Nahrungsmittel A shared ontology on wine and food Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  39. 39. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10139 Ontology Development 101 (Noy, McGuinness, 2000) •Am Beispiel einer Ontologie für Weinbau und Nahrungsmittel Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  40. 40. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10140 Ontology Development Process determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •in der Praxis iterativer Prozess, der sich beständig wiederholt und die Ontologie verbessert •es gibt immer unterschiedliche Vorgehensweisen bei der Modellierung einer Ontologie •in der Praxis entscheidet immer die angestrebte Anwendung über das Vorgehen bei der Modellierung „There is no one correct way to model a domain there are always viable alternatives.“ Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  41. 41. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10141 Beurteile Fachgebiet und Fokus determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Welches Fachgebiet soll die Ontologie abdecken? •Wozu soll die Ontologie genutzt werden? •Welche Arten von Fragen sollen die in der Ontologie repräsentierten Informationen beantworten können? •Wer wird die Ontologie nutzen und pflegen? •Formulierung von Kompetenzfragen Im Ontologie Lifecycle können sich diese Fragen auch verändern... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  42. 42. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10142 Beurteile Fachgebiet und Fokus determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances Kompetenzfragen (Wine Ontology) • Welche Eigenschaften des Weins sollen bei der Modellierung berücksichtigt werden? • Ist ein Bordeau ein Weißwein oder ein Rotwein? • Passt Cabernet Sauvignon gut zu Fischgerichten? • Welcher Wein passt am besten zu gegrilltem Fleisch? • Welche Eigenschaften eines Weins beeinflussen seine Eignung zu einem bestimmten Gericht? • Ändert sich das Bouquet eines Weins mit unterschiedlichen Jahrgängen? • ... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  43. 43. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10143 Wiederverwendbarkeit berücksichtigen determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Warum soll man Wiederverwendbarkeit berücksichtigen? •um Aufwand zu sparen •um mit Werkzeugen von anderen Ontologien verwendet werden auch auf die eigene zugreifen zu können •um Ontologien wiederzuverwenden, wenn sie durch erfolgreichen Einsatz validiert wurden Wenn keine passende Ontologie existiert oder der Aufwand zur Anpassung zu groß wird, dann erschaffe eine Neue! Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  44. 44. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10144 Terminologie entwickeln determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Von welchen Begriffen soll die Rede sein? •Welche Eigenschaften haben diese Begriffe? •Was wollen wir über diese Begriffe aussagen? Example: Wine Ontology •wine, grape, winery, location,... •a wine‘s color, body, flavor, sugar content,... •subtypes of wine: white wine, red wine, Bordeaux wine,... •types of food: seafood, fish, meat, vegetables, cheese,... •... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  45. 45. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10145 Klassen und Klassenhierarchien entwickeln determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Klassen sind Konzepte in der betreffenden Domain •Klasse der Weine •Klasse der Weinbaubetriebe •Klasse der Rotweine •Klassen sind Sammlungen von Objekten mit gleichartigen Eigenschaften •Wähle top-down / bottom-up / middle-out Ansatz zur Modellierung der Klassenhierarchien Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  46. 46. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10146 Definiere Properties determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes propertiess constraints instances •Properties in einer Klassendefinition beschreiben Attribute von Instanzen •jeder Wein hat eine Farbe, Restzuckergehalt, Produzent, etc,... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  47. 47. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10147 Definiere Beschränkungen auf Properties determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Property constraints (Restriktionen) beschreiben bzw. beschränken die Menge der möglichen Property-Werte •Der Name eines Weines ist ein String •Weinproduzent ist eine Instanz von Winzer Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  48. 48. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.3 Ontology 10148 Definition von Klasseninstanzen determine consider enumerate define define define create scope reuse terms classes properties constraints instances •Erzeuge die Instanzen der Klassen •Jede Klasse wird zum direkten Typen für ihre Instanzen •Jede Superklasse eines direkten Typs ist Typ der Instanz •Zuweisung von Property-Werten für Instanzen entsprechend Constraints •„das Glas spanischen Rotweins, das xy gestern abend zum Abendessen getrunken hat“ Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  49. 49. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt49 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  50. 50. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.4 Weitere Methoden50 Methode nach Grüninger und Fox (1995) •Formaler Ansatz des Ontologie-Entwurfs •Inspiriert durch den Entwurf wissensbasierter Systeme (Prädikatenlogik) Informal Formal Complete- Motivating Formal Formal Competency Competency ness Scenarios Terminology Axioms Questions Questions Theorems 1 2 3 4 5 6 (1) Identifikation des Hauptanwendungsszeniarios (2) Kompetenzfragen um Spielraum/Fachgebiet der Ontologie festzulegen (3) Extraktion der Terminologie/Konzepte/Relationen, Etc. (4) Formale Kompetenzfragen (mit eigens entwickelter Terminologie) (5) Bestimmung der wichtigsten Axiome (6) Überprüfung der Vollständigkeit Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  51. 51. 4. Ontology Engineering 4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.4 Weitere Methoden51 METHONTOLOGY Fernandez-Lopez/Gomez-Perez, 1999 •Lebenszyklus-Modell basierend auf entwickelten Prototypen control management quality assurance activities specifi- concep- formali- implemen- mainte- development cation tualization zation tation nance activities knowledge acquisition integration support activities evaluation documentation configuration Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  52. 52. 4. Ontology Engineering4.2 Methoden des Ontologieentwurfs / 4.2.4 Weitere Methoden On-To-Knowledge (Staab et al., 2001)project setting ontology development Feasibility Ontology Refinement Evaluation Maintenance Study Kickoff Ontology •identify •requirement •concept •identify •manage problem and specification elicitation problem and organizational opportunity •analyze with domain opportunity maintenance areas input sources experts areas process •select most •develop •develop •select most promising baseline baseline promising focus area taxonomy taxonomy focus area and target •conceptualize and target solution and formalize solution •add relations and axiomsVorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  53. 53. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt53 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  54. 54. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning54 •Ontologie-Entwurf ist sehr aufwändig bzgl. Zeit und Ressourcen •kann das Verfahren (teil-)automatisiert werden? •Ontologien können (automatisch) „gelernt“ werden •Ontology Learning definiert Menge von Methoden und Techniken •zum grundlegenden Aufbau einer neuen Ontologie •zur Erweiterung oder Anpassung einer bereits existierenden Ontologie •in einer (teil-)automatisierten Weise aus unterschiedlichen Ressourcen •auch Ontology-Generation, Ontology-Mining, Ontology-Extraction,… •Automatisierung benötigt Hilfestellung • Natural Language Processing (NLP) • Data Mining • Machine Learning techniques (ML) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  55. 55. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning55 •Als Datengrundlage für das Ontology Learning können herangezogen werden: •Strukturierte Daten Machine Learning •Semi-strukturierte Daten XML HTML Natural XML Language HTML Processing + •Unstrukturierte Daten Machine Learning Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  56. 56. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning56 Ontology Learning - Prinzipielles Vorgehen (I) Dokumentenkorpus Terme Ontologie pet (1) Term- (2) Konzep- extraktion tualisierung … <dog> <dogs> <cat> dog cat <siamese cat> siamese cat (3) Evaluation und Nachbesserung Semi-automatischer Prozess Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  57. 57. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning57 Ontology Learning - Prinzipielles Vorgehen (II) • Natural Language Processing: (1) Tokenizer / Sentence Splitter (2) Morphologische Analyse • Stemming (Grundform) / Lemmatizer (3) POS-Tagger • Syntaktische Kategorien (Verb, Hauptwort, Präposition, etc...) (4) Regular Expression Matching (5) Chunks • Erfassung größerer zusammenhängender Gebilde in Sätzen (6) Syntactic Parser Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  58. 58. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning58 Ontology Learning - Layer Cake ∀x(country(x)→∃y capitalOf(y,x) ∧ ∀z (capitalOf(z,x)→y=z) Generelle Axiome river ⊓ mountain = ∅ Axiomenschemata capitalOf ⊑R locatedIn Relationenhierarchie flowThrough(dom:river, range:GeoEntity) Relationen capital ⊑c city , city ⊑c InhabitedGeoEntity Konzepthierarchie c:=country:=<description(c), uri(c)> Konzeptformung {country, nation, Land} Multilinguale Synonyme river, country, nation, city, capital, ... Terme Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  59. 59. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning59 Ontology Learning Tasks •welche Aufgaben im Ontologie-Entwurf können (teil-)automatisiert werden? Ontology Learning Tasks • Ontology creation • Ontology schema extraction • Extraction of ontology instances • Ontology integration and navigation • Ontology update • Ontology enrichment Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  60. 60. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning60 Ontology Learning Tasks •Ontology creation •Entwurf von Grund auf (from the scratch) durch einen Experten •Maschinelles Lernen (machine learning, ML) unterstützt den Experten beim Entwurf durch •Vorschlag von geeigneten Relationen zwischen den Konzepten •Überprüfung der Integrität/Konsistenz der entworfenen Ontologie •Ontology schema extraction •Extraktion von Schemata aus Web-Dokumenten / Texten •ML benutzt Eingabedaten und Meta-Ontologien, um fertige Domain-Ontologien (ggf. mit Hilfe des Experten) zu erzeugen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  61. 61. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning61 Ontology Learning Tasks •Extraction of ontology instances •Extraktion von Ontologie Instanzen aus semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, um vorgegebene Ontologie-Schemata mit Instanzen zu füllen •nutzt Techniken aus den Bereichen Information Retrieval und Data Mining •Ontology integration and navigation •Umbau (Rekonstruktion) von existierenden Wissensbasen und Navigation in vorhandenen Wissensbasen, •z.B. Übersetzung einer Wissensbasis aus FOL nach OWL Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  62. 62. 4. Ontology Engineering 4.3 Ontology Learning62 Ontology Learning Tasks •Ontology update •Erweiterung, Umbau und Veränderung von bereits bestehenden Ontologien, z.B. zur Anpassung an veränderte Domain •betrifft Teilbereiche von Ontologien, die speziell so angelegt wurden, dass diese verändert werden können •Ontology enrichment •(auch Ontology tuning) betrifft automatische Aktualisierung kleinerer Teilbereiche bereits existierender Ontologien •verändert nicht wichtige (bedeutende) Konzepte und Relationen, sondern präzisiert diese •anders als bei Ontology update sind Teilbereiche von Ontologien betroffen, die an sich nicht verändert werden können sollten Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  63. 63. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt63 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  64. 64. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging64 Ontology Mapping •um sich zu verstehen, müssen zwei Parteien dieselbe formale Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung verwenden •sich aber auf dieselbe Ontologie zu einigen ist nicht immer einfach (unterschiedlicher Anwendungszweck, unterschiedliche Sichtweisen, unterschiedliche Meinungen…) •Parteien mit unterschiedlichen Ontologien (zur einer identischen Domain) können sich nicht verstehen •Ontologien müssen aufeinander abgebildet werden (= Ontology Mapping / Ontology Matching / Ontology Alignment ) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  65. 65. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging65 Ontology Mapping •ist ein Prozess, in dem zwei Ontologien semantisch auf der konzeptionellen Ebene miteinander in Beziehung gesetzt werden (Schema Matching). •Dabei werden Instanzen der Start-Ontologie OS entsprechend der ermittelten semantischen Beziehungen in Instanzen der Ziel-Ontologie OT mit Hilfe einer Abbildung M: OS → OT transformiert. •Die Abbildung M kann dabei •injektiv (nicht umkehrbar) oder auch •bijektiv sein Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  66. 66. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging66 Heterogenität von Ontologien •Syntaktische Heterogenität: •Ontologien liegen in unterschiedlichen Ontologie-Beschreibungssprachen vor (Bsp: in OWL DL und F-Logic) •Kann auf konzeptioneller Ebene gelöst werden, meist unter Erhaltung der Bedeutung •Terminologische Heterogenität: •Namensuntertschiede bei der Bezeichnung von Entitäten in unterschiedlichen Ontologien (Bsp.: ,Artikel‘ und ,Publication‘) •Kann durch die verwendung unterschiedlicher (natürlicher) Sprachen hervorgerufen werden •Konzeptionelle (semantische) Heterogenität •Ontologien modellieren dieselbe Domäne, aber auf unterschiedliche Weise •Unterschiede in Vollständigkeit, Granularität, Perspektive •Semiotische (pragmatische) Heterogenität •Unterschiede in der Interpretation einer zu modellierenden Domäne durch den Menschen (schwierig) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  67. 67. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging67 Ontology Mapping Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  68. 68. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging68 Ontology Mapping •Ontology Mapping ist kein “neues” Problem… •dieselben Probleme treten bei der Datenintegration z.B. in föderierten Datenbanken auf •Föderierte Datenbanken verwalten lokale Schemata für jede einzelne beteiligte Datenbank •Datenintegration (Schema Matching) erfolgt entweder über •bilaterale Abbildungen oder über •globale Schemata zu denen jeweils eine Abbildung zu jedem lokalen Schema existiert (Abbildung erfolgt über view) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  69. 69. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging69 Ontology Mapping Process •prinzipieller Ablauf OS1 1 2 3 mapping M(OS1) import find specify ontologies similarities mapping / merging merged ontology OS2 Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  70. 70. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging70 Schema-Based Matching Techniques Schema-Based Matching Techniques Granularity / Input Interpretation Element-Level Structure-Level Syntactic External Syntactic External SemanticString- Language- Linguistic Constraint- Alignment Upper Data Graph- Taxonomy- Repository Model-Based Based Resources Based Reuse Level Analysis Based Based Of Based• Name • Tokenization • Lexicons • Type • Entire vs & • Graph • Taxonomy Structures • DL reasoner similarity similarity schema Domain Statistics homo- structure • Structure • SAT Solver • Lemmati- • Thesauri or specific morphism• Description zation • Key • Frequency metadata similarity properties • Ontology Ontolo- • Distribution • Path, • Morphology fragments gies children, Basic Techniques Linguistic Internal Relational Terminological Structural Extensional Semantic Schema-Based Matching Techniques Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität PotsdamEuzenat, Shvaiko: Ontology Matching, Springer 2007 Kind of Input
  71. 71. 4. Ontology Engineering 4.4 Ontology Mapping und Ontology Merging71 Ontology Merging •ist ein Prozess, in dem aus zwei oder mehr Start-Ontologien eine neue Ontologie erzeugt werden soll. •die neue Ontologie vereinheitlicht und ersetzt die originalen Start- Ontologien. •Union Approach Die neue Ontologie ist die Vereinigung aller Entitäten der Start-Ontologien, wobei Konflikte aus unterschiedlichen Repräsentation identischer Konzepte der Start-Ontologien aufgelöst wurden. •Intersection Approach (extensional) Die neue Ontologie besteht nur aus den Teilen der Start-Ontologien, die überlappen. Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  72. 72. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt72 4.Ontology Engineering 4.1.Ontologien - eine kurze Wiederholung 4.2.Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.2.1.Allgemeines Vorgehen 4.2.2.Methode von Uschold und King 4.2.3.Ontology 101 4.2.4.Weitere Methoden des Ontologie-Entwurfs 4.3.Ontology Learning 4.4.Ontology Mapping und Ontology Merging Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  73. 73. Nächste Vorlesung: a & t b a e d c D W e i73 k t n n ns i a L m t i o S e ca l i pp A Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam In Search of the Philosopher’s Stone, 1771 Joseph Wright of Derby:The Alchymist,
  74. 74. 4. Ontology Engineering74 Literatur » A. Gomez-Perez et al. Ontological Engineering, Springer, 2004. » J. Euzenat, P. Shvaiko: Ontology Matching, Springer, 2007. Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  75. 75. 4. Ontology Engineering75 Literatur » S. Staab, S. Studer (Eds.) Handbook on Ontologies, 2nd ed, Springer, 2009. Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
  76. 76. 3. Wissensrepräsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL / RIF76 Materialien □Blog http://web-flakes.blogspot.com/ □Materialien-Webseite http://www.hpi.uni-potsdam.de/meinel/lehre/lectures_classes/ semanticweb_ws1011.html □bibsonomy - Bookmarks http://www.bibsonomy.org/user/lysander07/swt1011_12 Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam

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