Web Semantica

Qué es la Web Semántica
Description Logic
Representación del conocimiento
Razonamiento en la Web Semántica

Web Semántica

Miguel Rebollo Pedruelo

Dept. Sistemas Informáticos y Computación
Univ. Politécnica de Valencia

Agentes de Información y Web Semántica
Master IARFID

@mrebollo Web Semántica

Description Logic

Contenidos

1 Qué es la Web Semántica
2 Description Logic
3 Representación del conocimiento
Dublin Core
Microformatos. La web semántica con minúsculas
Resource Description Framework (RDF)
Web Ontology Language (OWL)
4 Razonamiento en la Web Semántica
Simple Protocol and RDF Query Language
Inferencia de conocimiento (DL)
Semantic Web Rule language (SWRL)


Description Logic

Situación actual en la web

Los lenguajes actuales no son suﬁcientes
HTML sólo incluye marcas de formato
XML incorpora etiquetas que aportan semántica, pero. . .
DTD sólo deﬁne las etiquetas válidas y su estructura (sintaxis)
XML-Schema
añade soporte para tipos de datos básicos
permite la reutilización de elementos (etiquetas) y atributos
. . . pero sigue manteniendo información sintáctica (estructura)

El intercambio de documentos XML sólo tiene éxito si las partes
acuerdan previamente el formato sintáctico exacto de los datos (en
un XML-Schema)


Description Logic

La tarta de la Web Semántica

(adaptado de: Web for Real People. Tim Berners-Lee)


Description Logic

Arquitectura de la Web Semántica

Sobre esta estructura podemos montar aplicaciones inteligentes


Description Logic

Lenguajes descriptivos
Similares a otros formalismos, pero sin variables y uniendo dos
alfabetos
Conceptos atómicos, definidos mediante símbolos de
predicado unarios
Roles atómicos, definidos a través de símbolos binarios
Ambos se combinan para formar descripciones de conceptos, que
pueden ser
Descripciones elementales, definidas a partir de conceptos o
roles atómicos
Descripciones complejas, por la aplicación recursiva de
constructores de conceptos
Denotamos con A y B conceptos atómicos, R roles atómicos, C y
D descripciones de concepto

Description Logic

Semántica de ALCN

⇒ ∆
⊥ ⇒ ∅
¬C ⇒ ∆−C
C D ⇒ C ∩D
C D ⇒ C ∪D
∀R.C ⇒ {a ∈ ∆ | ∀b.(a, b) ∈ R → b ∈ C }
∃R.C ⇒ {a ∈ ∆ | ∃b.(a, b) ∈ R ∧ b ∈ C }
≤ n R ⇒ {a ∈ ∆ | {(a, b) ∈ R} ≤ n}
≥ n R ⇒ {a ∈ ∆ | {(a, b) ∈ R} ≥ n}


Description Logic

Cómo usar ALCN para expresar conocimiento
las descripciones elmentales son los conceptos atómicos del
dominio (nodos de una red semántica)
unión e intersección para clasificación
C D ≡ C ∧ D ≡ relación "parte de"
Example
Lens CameraBody es la definición de cámara

C D ≡ C ∨ D ≡ subclase
Example
DigitalCamera FilmCamera son tipos de Camera

∀ y ∃ expresan relaciones entre conceptos
≤ n R, ≥ n R restringen el número de individuos en la
relación
≥ 2 hasLens identifica individuos con más de una lente (SLR)

Description Logic


∀R.C Todos los individuos que tienen una relación R con C se
incluyen en C
Example (∀hasType.Camera)
Todos los individuos con relación hasType deben formar parte del
concepto Camera:
hasType={(NikonD70,DigitalBack),(PentaxKM,FilmBack)}
∀hasType.Camera
signiﬁca que
{NikonD70, PentaxKM}
deben estar incluidos en el concepto Camera


Description Logic


∃R.C Aísla a los individuos de la relación R que contienen el
concepto C
Example (∃hasType.DigitalBack)
individuos de la relación hasType que tienen el concepto
DigitalBack
hasType={(NikonD70,DigitalBack),(PentaxKM,FilmBack)}
∃hasType.DigitalBack
hace referencia al concepto
{NikonD70}


Description Logic

Ejemplo. Red Semántica


Description Logic

Ejemplo. Lenguaje de descripción ALCN

Camera ≡ Lens CameraBody
Camera ≡ DigitalCamera FilmCamera
Camera ≡ ∀ hasLens.Lens
Camera ≡ ∀ hasType.CameraType
DigitalCamera ≡ DigitalBack
FilmCamera ≡ FilmBack
CameraType ≡ BackType
BackType ≡ DigitalBack FilmBack
FilmBack ≡ 35mmBack PolaroidBack


Description Logic

Otros lenguajes de descripción
Los lenguajes se diferencian por los constructores que incluyen.
AL: lenguaje base
C: constructor complemento (negación)
N : restricciones numeradas
ALCR+ : ALC y roles transitivos, se suele denominar S.
SHOIN (D) añade a S
H jerarquía
O nominales
I roles inversos
D tipos de datos
es la base de OWL-DL
cuando aumentamos los constructores, las semántica es más
expresiva. . .
pero el proceso de razonamiento es menos eﬁciente

Qué es la Web Semántica Dublin Core
Description Logic Microformatos
Representación del conocimiento RDF
Razonamiento en la Web Semántica OWL

Contenidos

2 Description Logic
Dublin Core



Dublin Core

Permite incorporar metadatos a los recursos disponibles en la red
Simple Dublin Core
Un registro DC está compuesto por una o más propiedades
Cada propiedad es un atributo del recurso que se describe
Hay 15 posibles propiedades
Las propiedades se pueden repetir
Los valores de la propiedades son cadenas de caracteres
Puede indicarse el idioma que se emplea para las cadenas de
caracteres



Propiedades del Simple Dublin Core

Title Format
Creator Identiﬁer
Subject Source
Description Language
Publisher Relation
Contributor Coverage
Date Rights
Type



Dublin Core

Example (Dublin Core en HTML)
<head profile="http://dublincore.org/documents/dcq-html/">
<title>
Expressing Dublin Core in HTML/XHTML meta and link elements
</title>
<meta name="DC.title" lang="en" content="Expressing Dublin Core in
HTML/XHTML meta and link elements" />
<meta name="DC.creator" content="Andy Powell, UKOLN, University of Bath"
/>
<meta name="DCTERMS.abstract" content="This document describes how
qualified Dublin Core metadata can be encoded in HTML/XHTML <meta>
elements" />
</head>



Dublin Core

Example (Dublin Core en XML)
<metadata
xmlns="http://example.org/myapp/"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://example.org/myapp/
http://example.org/myapp/schema.xsd"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<dc:title>UKOLN</dc:title>
<dc:description>
UKOLN is a national focus of expertise in digital information[...]
</dc:description>
<dc:publisher>UKOLN, University of Bath</dc:publisher>
<dc:identifier>http://www.ukoln.ac.uk/</dc:identifier>
</metadata>




Son soluciones estándares sencillas para el marcado de XHTML
Examples
rel="nofollow" para robots de búsqueda
rel="tag" para etiquetas en Technorati
hCard para representar información personal (vCard)
hCalendar para representar eventos (iCal)
Geo para mantener coordenadas de localización geográﬁca
hAtom para sindicar contenidos (RSS)
hResume para representar un currículum
Más información en http://microformats.org



Microformato hCard

vCard hCard
BEGIN:VCARD <div class="vcard">
VERSION:3.0 <a class="url fn"
N:Celik;Tantek href="http://tantek.com/">
FN:Tantek Celik Tantek Celik
URL:http://tantek.com/ </a>
ORG:Technorati <div class="org">
END:VCARD Technorati
</div>
</div>




RDF deﬁne los términos mediante tripletas sujeto-predicado-objeto

los nodos son objetos y sujetos (recursos)
los arcos son predicados (propiedades)
Equivale a una fórmula lógica P(S, O) (sólo pred. binarios)

Los grafos RDF también se conocen como redes semánticas



Sintaxis XML para RDF
Documento RDF
Un documento RDF es una lista de descripciones. Cada
descripción es la definición de una tripleta

Example
<rdf:Description rdf:about="NikonD70">
<camera:hasBody>
SLR
</camera:hasBody>
</rdf:Description>

rdf:about define el sujeto
el elemento <camera:hasBody> define la propiedad
el objeto aparece dentro del elemento


Reiﬁcación: Sentencias sobre sentencias

<rdf:Statement rdf:about="StatementAboutNikonD70">
<rdf:subject rdf:resource="NikonD70">
<rdf:predicate rdf:resource="&camera;hasBody">
<rdf:object rdf:resource="SLR">
<camera:statedBy rdf:resource="Fotoprix">
</rdf:Statement>



Esquemas RDF (RDFS)

RDF permite construir KB basadas en una ontología, pero
Â¿cómo se deﬁne la ontología?

RDFS
RDFS proporciona un lenguaje básico para deﬁnir nuestro
vocabulario con
jerarquía de clases e instancias
restricciones (sobre las propiedades)
jerarquía también de propiedades (interesante)



Equivalencias entre RDF y RDFS



Sintaxis RDF para el Esquema RDF

Example (Estructura de clases)
<rdfs:Class rdf:ID="CameraType"/>
<rdfs:Class rdf:ID="BackType">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="CameraType">
</rdfs:Class>
<rdfs:Class rdf:ID="DigitalType">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="BackType">
</rdfs:Class>

Example (Deﬁnición de instancias)
<BackType rdf:ID="SLR"/>



Sintaxis RDF para el Esquema RDF

Example (Restricciones sobre propiedades)
<rdf:Property rdf:ID="hasBack">
<rdfs:domain rdf:resource="#ModelType">
<rdfs:range rdf:resource="#BackType">
</rdfs:Property>

Example (Restricciones sobre propiedades)
<rdfs:Datatype rdf:about="&xsd;decimal"/>
<rdf:Property rdf:ID="hasDigitalBack">
<rdfs:domain rdf:resource="#ModelType">
<rdfs:subPropertyOf rdf:resource="#hasBack">
</rdf:Property>
<rdf:Property rdf:ID="resolution">
<rdfs:domain rdf:resource="#CameraType">
<rdfs:range rdf:resource="&xsd;decimal">
</rdf:Property>




OWL aporta mayor expresividad, pudiendo deﬁnir
1 clases como combinaciones booleanas de otras con union,
intersection y complement.
2 clases como disjoint
3 dos clases como iguales equivalentClass
4 dos individuos (instancias) son o no el mismo sameAs,
differentFrom
5 cardinalidad en las propiedades cardinality
6 propiedades transitivas



Diferencia con RDFS



Sintaxis RDF para OWL-Lite. Clases
La jerarquía de clases se define con owl:Class y
rdfs:subClassOf
Example
<owl:Class rdf:ID="CameraType"/>
<owl:Class rdf:ID="BackType">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#CameraType"/>
</owl:Class>
<BackType rdf:Id="DigitalBack"/> (definición de las instancias)

La equivalencia nos permite combinar ontologías que clasifican el
mismo conocimiento de forma diferente
Example
<owl:Class rdf:ID="SingleLensReflex">
<owl:equivalentClass rdf:resource="#SLR"/>
</owl:Class>



Sintaxis RDF para OWL-Lite. Clases
Las instancias pueden deﬁnirse usando varios nombres o también
que dos elementos son diferentes
Example
<ModelType rdf:ID="CanonEOS400D">
<owl:sameAs rdf:resource="#Canon Rebel XTi">
<owl:differentFrom rdf:resource="#Canon Rebel XT">
</ModelType>

A menudo es necesario indicar que un individuo no puede
pertenecer a varios grupos (disjuntos)
Example
<owl:AllDifferent>
<owl:distinctMembers rdf:parseType="Collection">
<BackType rdf:about="#35mm">
<BackType rdf:about="#Polariod">
</owl:distinctMembers>
</owl:AllDifferent>


Sintaxis RDF para OWL-Lite. Propiedades

Las declaraciones básicas de propiedades son como en RDFS,
permitiendo múltiples dominios/rangos (interección)
Example
<owl:ObjectProperty rdf:ID="hasBack"/>
<rdfs:domain rdf:resource="#CameraType"/>
<rdfs:range rdf:resource="#BackType"/>
</owl:ObjectProperty>
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="resolution"/>
<rdfs:range rdf:resource="&xsd;decimal"/>
</owl:DatatypeProperty>



Sintaxis RDF para OWL-Lite. Propiedades

Además se puede indicar que dos propiedades son equivalentes
(mismo signiﬁcado que para clases) o inversas
Example
<owl:ObjectProperty rdf:ID="manufactures"/>
<rdfs:domain rdf:resource="#Manufacturer"/>
<rdfs:range rdf:resource="#CameraType"/>
<rdfs:inverseOf rdf:resource="#manufacturer"/>
<rdfs:equivalentProperty rdf:resource="#produces"/>
</owl:ObjectProperty>



Sintaxis RDF para OWL-Lite. Restricciones
La cardinalidad de una propiedad indica el número de elementos
posibles en la relación. En OWL-Lite sólo se permite 0 (opcional) y
1 (obligatoria)
Example
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasType"/>
<owl:cardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">
1 </owl:cardinality>
</owl:Restriction>

Cuantiﬁcación universal owl:allValuesFrom y existencial
owl:someValuesFrom
Example
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasLens"/>
<owl:allValuesFrom rdf:resource="#Lens"/>
</owl:Restriction>


Sintaxis RDF para OWL-Lite. Restricciones locales

Pueden deﬁnirse restricciones locales para una clase particular.
Example (Una cámara Nikon debe usar objetivos Nikkor)
<owl:Class rdf:about="NikonCamera">
<rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#usesLens"/>
<owl:allValuesFrom rdf:resource="#NikkorLens">
</owl:Restriction>
</rdfs:subClassOf>
</owl:Class>

la clase se deﬁne como una sublase de la restricción
así se consigue que la restricción se propague
automáticamente a sus subclases



Sintaxis RDF para OWL-DL

Especiﬁcar una clase directamente por la enumeración de sus
miembros
Example
<owl:Class rdf:ID="BodyType">
<owl:oneOf rdf:parseType="Collection">
<owl:Thing rdf:about="#Compact"/>
<owl:Thing rdf:about="#SLR"/>
<owl:Thing rdf:about="#MediumFormat"/>
</owl:oneOf>
</owl:Class>




Indicar que dos o más clases son disjuntas
Example
<owl:Class rdf:ID="35mmBack">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#FilmBack"/>
<owl:disjointWith rdf:resource="#APSBack"/>
<owl:disjointWith rdf:resource="#PolaroidBack"/>
</owl:Class>




Creación de clases a partir de operaciones booleanas sobre otras:
unión, intersección y complemento
Example
<owl:Class rdf:ID="Camera">
<owl:unionOf rdf:parseType="Collection"/>
<owl:Class rdf:about="#CameraBody"/>
<owl:Class rdf:about="#Lens"/>
</owl:Class>

Nota: Estos constructores tienen una traducción directa desde los
operadores , y ¬ de DL



Diferencias entre OWL-DL y OWL-Full

A OWL-DL se le añaden una serie de restricciones para garantizar
su decidibilidad que no tiene OWL-Full. Destacan
los recursos sólo pueden tener un tipo (no pueden ser
datatype e individuo al mismo tiempo, por ejemplo)
el tipo de los recursos debe deﬁnirse de forma explícita
owl:ObjectProperty rdf:ID="hasType"/>
las clases anónimas pueden aparecer en el rango de una
propiedadm, pero no en el dominio o en una relación
rdfs:subClassOf


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Contenidos

2 Description Logic
Dublin Core


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL


Herramientas disponibles para razonar en la web semántica

lenguajes basados en queries ⇒ SPARQL
inferencia de conocimiento (DL)
lenguajes basados en reglas (SWRL)
sistemas basados en frames (F-logic)


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Simple Protocol and RDF Query Language (SPARQL)

Emplea una sintaxis tipo SQL para realizar consultas sobre RDF
Example (Consulta SPARQL)
PREFIX camera: <http://www.mycamera.org/photo#>
SELECT ?x
WHERE{ ?x camera:hasType camera:DigitalBack }

La ejecución de esta consulta da como resultado

?x
canon:CanonEOS400D
nikon:NikonD70


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Visión funcional de la representación del conocimiento

Uso real del conocimiento expresado en DL. Cuestiones:
Â¿cómo usar DL para construir bases de conocimiento?
Â¿cómo razonar sobre este conocimiento?


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL


TBox
conocimiento intensional
sobre el conocimiento general del dominio
mantiene la terminología (ontología)
declaraciones en forma de deﬁnición del conceptos
el conocimeinto de la TBox apenas cambia a lo largo del
tiempo
equivalente a una ontología en OWL

Example
Camera ≡ Lens CameraBody


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL


ABox
conocimiento extensional
conocimiento sobre un problema especíﬁco
mantiene la terminología (ontología)
declaraciones en forma de aserciones
dinámico y dependiente de las circunstancias
equivalente a conocimiento en RDF

Example
Camera(PentaxKM) aserción de concepto
hasLens(PentaxKM, 50mmLens) aserción de rol


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Razonamiento sobre la TBox

Subsumpción
El concepto D es más general que C en la TBox T (C es un
subconjunto de D)
T C D

Satisfacibilidad
Al añadir un concepto C , determinar si C es consistente con el
resto del conocimiento. Si podemos construir un individuo que
coincide con C es satisfacible. En otro caso, es insatisfacible

T C ⊥


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Razonamiento sobre la TBox

Equivalencia
C y D son equivalentes en la TBox T . T C ≡ D. Puede
representarse mediante subsumpción

T (C D∧D C)

Útil para eliminar redundancias y ambigÃ 1 edad
4

Disyunción
No existe ninguna relación entre los conceptos

T (C D) ⊥


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Razonamiento sobre la ABox

Comprobación de instancias
Veriﬁca que un individuo pertenece a un concepto

A C (a)

La instancia a pertenece al concepto C en la ABox A. La
instancia está clasiﬁcada de acuerdo a la KB.

Recuperación
Encuentra todas las instancias de un concepto en la KB

{a ∈ A | A C (a)}


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Razonamiento sobre la ABox

Realización
Dual de la recuperación

A C (a) y T ⊥ C

Comprobación de consistencia
Cada concepto de la KB admite al menos un individuo de la ABox

{∀C ∈ T , ∃a ∈ A | A C (a)}

Equivale a la satisfacibilidad para TBox.


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Reducción de los mecanismos de inferencia
Â¿Son necesarios todos estos métodos de inferencia?
1 las inferencias sobre TBox pueden reducirse a subsumpción

2 las inferencias sobre ABox pueden reducirse a comprobación

de instancias
3 todas las inferencias pueden traducirse a consistencia sobre

ABox
A C (a) iﬀ A ∪ {¬C (a)} is inconsistent
4 consistencia en ABox ≡ satisfacibilidad en TBox
C is satiscacible iﬀ {C (a)} es consistente

inferencia sobre DL puede reducirse a un problema de
satisfacibilidad
Y como DL es un subconjunto de FOL, podemos aplicar algoritmos
conocidos para el problema de satisfacibilidad booleano (SAT)

SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL


Las inferencias se limitan a propiedades estructurales (ej.: no
podemos hacer cálculos sobre los datos)
⇒
debemos construir nuestras propias aplicaciones que sean
conscientes de la naturaleza del conocimiento (semántica)

SWRL extiende ontologías en OWL-Lite y OWL-DL con reglas
(RuleML)
deﬁne axiomas lógicos que deben ser ciertos
los axiomas están formados por una URI y una regla R
todas las reglas R son de la forma antecedente⇒consecuente
formados por conjunciones a1 ∧ a2 ∧ . . . ∧ ai (i ≥ 0)
individuos (objetos) y datatypes (valores) se tratan por
separado

SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Sintaxis de SWRL

X ∈ Axiom ::= <uri>R
R ∈ Rule ::= A1 ∧ . . . ∧ Am ⇒ B1 ∧ . . . ∧ Bn , m, n ≥ 0
A, B ∈ Atom ::= C (i) (Descripción)
| C (d) (Datos)
| P(i1 , i2 ) (Prop. objeto)
| P(i, d) (Prop. datatype)
| sameAs(i1 , i2 ) (Igualdad)
| diﬀerentFrom(i1 , i2 ) (Desigualdad)
| builtIn(r, d1 , . . . , dk ) k ≥ 0 (Función)
i ∈ Individuo ::= vi | id
d ∈ Datatype ::= vd | literal
v ∈ Variable


SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Interpretación de las reglas SWRL
C y P conectan las reglas SWRL co la ontología OWL
C (i) cierto si i es una instancia
C (d) cierto si d es un valor
P(i1 , i2 ) cierto si i1 está relacionado con i2 a través de la
propiedad P
P(i, d) cierto si i está relacionado con d por la propiedad
P
Permite ejecuciones mediante reglas SWRL
sameAs(i1 , i2 ) cierto si i1 e i2 se evalúan al mismo
individuo
diﬀerentFrom(i1 , i2 ) cierto si i1 e i2 se evalúan a individuos
distintos
builtIn(r, d1 , . . . , dk ) cierto si la relación r se evalúa a cierto
con los argumentos d1 , . . . , dk

SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Ejemplo de regla SWRL
hasFocus(i,Autofocus)∧hasMount(i,Fixed)∧hasBody(i,Compact)
⇒hasCamera(i,PointAndShoot)
Sintaxis XML (RuleML) para SWRL
<ruleml:imp>
<ruleml:_rlab ruleml:href="#rule1"/>
<ruleml:_body>
<swrlx:indivudualPropertyAtom swrlx:property="hasFocusType">
<ruleml:var>x</ruleml:var>
<owlx:Individual owlx:name="#Autofocus"/>
</swrlx:indivudualPropertyAtom>
...
</ruleml:_body>
</ruleml:_head>
<swrlx:indivudualPropertyAtom swrlx:property="hasCameraType">
<ruleml:var>x</ruleml:var>
<owlx:Individual owlx:name="#PointAndShoot"/>
</swrlx:indivudualPropertyAtom>
</ruleml:_head>
</ruleml:imp>

SPARQL
Description Logic
Inferencia DL
SWRL

Relación entre SWRL y OWL

SWRL extiende la expresividad de OWL mediante variables y
reglas
podemos hacer razonamientos más avanzados (similar a la
programación lógica)
se consigue combinando DL con una forma restrictiva de las
cláusulas de Horn
Pero
No hay una base formal para esa combinación
⇒
se pierde la corrección


Description Logic

Para saber más. . .

D. Fensel et al. (Ed.)
Spinning the Semantic Web
MIT Press, 2003.
H. Wache et al.
Ontology-Based Integration of Information–A Survey of
Existing Approaches
En Proc. ĲCAI 2001, pp.:108-117
L. Ding et al.
Using Ontologies in the Semantic Web: A Survey
En Ontologies, cap. 4, pp.: 79–113. Springer, 2007


Description Logic

Temas para posibles trabajos
OWL 2.0
Revisión del estÃ¡ndar. Cambios respecto a OWL

Revisión de herramientas
Estudiar las heramientas disponibles que se pueden integrar dentro
de agentes inteligentes para razonar sobre la web semántica

Construcción de un agente "semántico"
Implmenta un agente que sea capaz de comunicarse con otro en
OWL como lenguaje de contenidos.

FOAF+SIOC: semántica para redes sociales
Construir un agente que pueda explorar una red social y extraer
conocimiento semántico sobre las relaciones entre los usuarios

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