SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 46
Universität zu Köln. Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung
Jan G. Wieners // jan.wieners@uni-koeln.de
Basisinformationstechnologie II
Sommersemester 2014
07. Mai 2014 – Semantic Web
Ausgangspunkt: Das World Wide Web (WWW)
 Einschränkungen des WWW
Semantic Web
 Problemstellung, Intention, Worum geht„s?
 Wissensrepräsentation
 Mikroformate
 RDF, RDF / XML
 (Ontologien)
 Anwendung: FOAF
Sitzungsüberblick
World Wide Web
Internet vs. World Wide Web
…die Nadel im Heuhaufen…?
„Magic“:
 Rechtschreibfehler:
„accidentally“
vs. „acidentally“
It‘s magic?
„Magic“ II:
 Ranking: Sortierung der Treffer von hochrelevanten zu
weniger relevanten Treffern
„Magic“ III:
 Performance:
It‘s magic?
„What„s wrong with the web?“ – die Grenzen des
WWW
I. „Wer ist Jan Wieners?“
 Suchanfrage: Wieners
 [Wer], [ist] weniger relevante Suchterme
World Wide Web
„What„s wrong with the web?“ – die Grenzen des
WWW
 II. „Zeige mir Fotos von Paris“
 Suchmaschinen versuchen (mitunter), die
Bedeutung eines Bildes / das im Bild dargestellt
durch den Kontext zu erschließen:
 Dateiname
 Text, der sich in Bildnähe befindet
„What„s wrong with the
web?“ – die Grenzen
des WWW
 III. „Finde Musik, die
ich mögen könnte“
 Knackpunkt:
Hintergrundwissen –
Welche Musik mag ich
derzeit?
(Musikgeschmack
verändert sich mitunter)
World Wide Web
Oh weh, was
meint sie / er
damit bloß???
Knackpunkt: Den Computermechanismen
mangelt„s an Wissen!
„knowledge gap“:
 Probleme im Verständnis natürlicher
Sprache
 Interpretation des Inhaltes von Bildern
oder anderen multimedialen Dingen
 Computer verfügt nicht über
Hintergrundwissen über das der
Benutzer / die Benutzerin verfügt
 Computer verfügt nicht über
Hintergrundwissen über die Benutzerin /
den Benutzer
Semantic Web
Ach so ist das gemeint!
…hätte sie / er das nicht
gleich sagen können?!?
ToDo: Wissenslücke
zwischen Benutzer und
Computer mindern
 Bereitstellung von
Wissen in einer Art und
Weise, in der es von
Computern verarbeitet
werden und für weiteres
Schließen verwendet
werden kann
 Z.B.: Bereitstellung von
(semantischen)
Metainformationen, die
die Inhalte der Website
beschreiben (description,
keywords, etc.)
Bild + Metadaten
 Schlüsselwörter
 Georeferenzierung
◦ Adresskodierung (Postanschrift)
◦ Zuweisung von Koordinaten (Geotagging)
◦ …
 Konzept des Semantic Web formuliert 1996 von
Tim Berners-Lee
 Kerntechnologien (logikbasierte Sprachen zur
Representation von Wissen und (automatisiertem)
Schließen) entwickelt im Forschungsfeld der
Künstlichen Intelligenz.
 Standards: W3C
 Ursprüngliche Intention: Annotation –
Anreicherung der Inhalte im WWW durch
Metadaten
Semantic Web
Menschliches Denken Rationales Denken
„[Die Automatisierung von]
Aktivitäten, die wir dem
menschlichen Denken
zuordnen, Aktivitäten wie
beispielsweise
Entscheidungsfindung,
Problemlösung, Lernen.“
(Bellman, 1978)
„Die Studie mentaler
Fähigkeiten durch die
Nutzung
programmiertechnischer
Modelle.“
(Charniak und
McDermott,1985)
Menschliches Handeln Rationales Handeln
„Das Studium des
Problems, Computer dazu
zu bringen, Dinge zu tun,
bei denen ihnen
momentan der Mensch
noch überlegen ist.“
(Rich und Knight, 1991)
„Computerintelligenz ist die
Studie des Entwurfs
intelligenter Agenten.“
(Poole et al., 1998)
Fokussierungsweisen von KI nach Russell / Norvig
Semantic Web I:
Semantische Annotation
durch Mikroformate
„Designed for humans first and machines second,
microformats are a set of simple, open data formats
built upon existing and widely adopted standards.”
(http://microformats.org/)
Mikroformate
Beispiel: Mikroformat „hCard“ (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Mikroformate):
XHTML / HTML, einfach:
<div>
<div>Max Mustermann</div>
<div>Musterfirma</div
<div>01234/56789</div>
<a
href="http://example.com/">http://example.com/</a>
</div>
Semantic Web
Beispiel: Mikroformat „hCard“ (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Mikroformate):
XHTML, einfach:
<div>
<div>Max Mustermann</div>
<div>Musterfirma</div
<div>01234/56789</div>
<a href="http://example.com/">http://example.com/</a>
</div>
Im Mikroformat „hCard“:
<div class="vcard">
<div class="fn">Max Mustermann</div>
<div class="org">Musterfirma</div>
<div class="tel">01234/56789</div>
<a class="url"
href="http://example.com/">http://example.com/</a>
</div>
Semantic Web
Semantic Web II:
Das Resource Description
Framework (RDF)
http://www.w3schools.com/webservices/ws_rdf_intro.asp
 Extensible Markup Language (XML)
 „Wohlgeformtheit“?
 Gültigkeit (Validität)?
 DTD?
 XML Schema? Schematron? RELAX NG?
XML?
Natürlichsprachige Aussage:
Die Webseite „http://www.example.org“ hat einen Urheber namens Jan
Wieners.
Die Aussage besteht aus dem Gegenstand der Aussage,
einer Eigenschaft des Gegenstandes und einem Wert für diese
Eigenschaft.
In RDF Terminologie wird der Gegenstand der Aussage als Subjekt (subject),
die Eigenschaft als Prädikat (predicate) und Wert der Eigenschaft als
Objekt (object) bezeichnet.
RDF Grundkonzepte
Ein oder mehrere Tripel bilden einen RDF-
Graphen.
RDF-Graphen lassen sich visuell darstellen:
(Subjekt und Objekt sind dann die Knoten,
Prädikate die Kanten im Graphen)
RDF (Graphen)modell
Subject A Object A
Predicate A
Object B
Predicate B
 Bestandteile der Aussage getrennt von
Leerzeichen
 URI in spitzen Klammern
 Eigenschaftswerte in Anführungszeichen
 Standardnotationsformate: N-Triple, Turtle, etc.
„Das HTML-Dokument index.html wurde von Jan
Wieners erstellt“:
ex:index.html dc:creator “Jan Wieners“
N-Tripel Notation
Namespaces / Namensräume
 Klassen und Eigenschaften unterhalb des
gleichen URI bilden einen Namespace.
Beispiel: Dublin Core
 http://purl.org/dc/elements/1.1/title
 http://purl.org/dc/elements/1.1/creator
 http://purl.org/dc/elements/1.1/date
FOAF
 http://xmlns.com/foaf/0.1
RDF
Intention:
 Globaler, eindeutiger Bezeichner für Entitäten
 Unterklassen: URL, URN
Beispiele:
 http://de.wikipedia.org/wiki/Uniform_Resource_Ide
ntifier
 urn:isbn:4-7980-1224-6
Uniform Resource Identifier (URI)
<?xml version="1.0"?>
<RDF>
<Description
about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners">
<author>Jan Wieners</author>
<homepage>
http://www.hki.uni-koeln.de
</homepage>
</Description>
</RDF>
RDF (reduziert, ohne Namensräume)
Ressource (resource)
 Worum geht„s?
<?xml version="1.0"?>
<RDF>
<Description
about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners">
<author>Jan Wieners</author>
<homepage>
http://www.hki.uni-koeln.de
</homepage>
</Description>
</RDF>
RDF (reduziert, ohne Namensräume)
Ressource (resource)
 Worum geht„s?
Eigenschaft (property)
<?xml version="1.0"?>
<RDF>
<Description
about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners">
<author>Jan Wieners</author>
<homepage>
http://www.hki.uni-koeln.de
</homepage>
</Description>
</RDF>
RDF (reduziert, ohne Namensräume)
Ressource (resource)
 Worum geht„s?
Eigenschaft (property)
Eigenschaftswert (property value)
<?xml version="1.0"?>
<RDF>
<Description
about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners">
<author>Jan Wieners</author>
<homepage>
http://www.hki.uni-koeln.de
</homepage>
</Description>
</RDF>
RDF (reduziert, ohne Namensräume)
Ressource (resource)
 Worum geht„s?
Eigenschaft (property)
Eigenschaftswert (property value)
RDF-Statement = Ressource + Eigenschaft +
Eigenschaftswert
„Jan Wieners ist der Autor von http://www.hki.uni-
koeln.de/wieners“
RDF (mit Namensräumen)
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:hki="http://www.hki.uni-koeln.de">
<rdf:Description rdf:about="http://www.hki.uni-
koeln.de/ITZert">
<hki:author>Jan Wieners</hki:author>
<hki:homepage>http://www.hki.uni-
koeln.de/wieners</hki:homepage>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
RDF/XML, Praxisbeispiel:
Friend of a Friend (FOAF)
„The FOAF ("Friend of a Friend") project is a
community driven effort to define an RDF
vocabulary for expressing metadata about people,
and their interests, relationships and activities.”
Grundaufbau eines FOAF-Dokumentes:
RDF / XML und FOAF
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/">
<!– Hier kommt das FOAF-XML rein -->
</rdf:RDF>
Hinzufügen einer Person und eines Namens:
RDF / XML und FOAF
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/">
<foaf:Person>
<foaf:name>Jan Wieners</foaf:name>
</foaf:Person>
</rdf:RDF>
Hinzufügen einer Email-Adresse:
RDF / XML und FOAF
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/">
<foaf:Person>
<foaf:name>Jan Wieners</foaf:name>
<foaf:mbox rdf:resource="mailto:jan.wieners@uni-koeln.de"/>
</foaf:Person>
</rdf:RDF>
Relationen zu anderen Personen ergänzen:
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/">
<foaf:Person>
<foaf:name>Jan Wieners</foaf:name>
<foaf:mbox rdf:resource="mailto:jan.wieners@uni-koeln.de"/>
</foaf:Person>
<foaf:Person rdf:nodeID="Joyce">
<foaf:name>James Joyce</foaf:name>
<rdfs:seeAlso rdf:resource="http://www.example.com/jamesjoyce.rdf"/>
</foaf:Person>
<foaf:Person rdf:nodeID="Jan">
<foaf:name>Jan Wieners</foaf:name>
<foaf:knows rdf:nodeID="Joyce"/>
<foaf:knows>
<foaf:Person rdf:nodeID="Murakami">
<foaf:name>Haruki Murakami</foaf:name>
</foaf:Person>
</foaf:knows>
SPARQL – SPARQL Protocol And RDF Query Language
Ein Beispiel(vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/SPARQL):
PREFIX abc: <http://example.com/exampleOntology#>
SELECT ?capital ?country
WHERE {
?x abc:cityname ?capital;
abc:isCapitalOf ?y .
?y abc:countryname ?country ;
abc:isInContinent abc:Africa .
}
Abfrage von Informationen
/

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Premezclado y medio ambiente
Premezclado y medio ambientePremezclado y medio ambiente
Premezclado y medio ambiente
Magda Torres
 
La Seguridad En Internet - Elisa
La Seguridad En Internet - ElisaLa Seguridad En Internet - Elisa
La Seguridad En Internet - Elisa
eli_9317
 
PresentacióN2
PresentacióN2PresentacióN2
PresentacióN2
FlAca Lu
 
Curiositats Del Mon
Curiositats Del MonCuriositats Del Mon
Curiositats Del Mon
Ramon Pons
 

Andere mochten auch (16)

Propuestas mejora-calidad-final
Propuestas mejora-calidad-finalPropuestas mejora-calidad-final
Propuestas mejora-calidad-final
 
Wsi gekürzt end
Wsi gekürzt endWsi gekürzt end
Wsi gekürzt end
 
Premezclado y medio ambiente
Premezclado y medio ambientePremezclado y medio ambiente
Premezclado y medio ambiente
 
Avispador: Unser ausgewählten Services für IT-Anwenderunternehmen
Avispador: Unser ausgewählten Services  für IT-AnwenderunternehmenAvispador: Unser ausgewählten Services  für IT-Anwenderunternehmen
Avispador: Unser ausgewählten Services für IT-Anwenderunternehmen
 
Anabarba
AnabarbaAnabarba
Anabarba
 
Sport social
Sport socialSport social
Sport social
 
Social Media im Raum für Ideen, Trossingen
Social Media im Raum für Ideen, TrossingenSocial Media im Raum für Ideen, Trossingen
Social Media im Raum für Ideen, Trossingen
 
-
--
-
 
Online Communities - Business Communication ISM
Online Communities - Business Communication ISMOnline Communities - Business Communication ISM
Online Communities - Business Communication ISM
 
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-08_Betriebssysteme: Metaphern, Datei- und Ress...
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-08_Betriebssysteme: Metaphern, Datei- und Ress...Bit wisem 2015-wieners-sitzung-08_Betriebssysteme: Metaphern, Datei- und Ress...
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-08_Betriebssysteme: Metaphern, Datei- und Ress...
 
La Seguridad En Internet - Elisa
La Seguridad En Internet - ElisaLa Seguridad En Internet - Elisa
La Seguridad En Internet - Elisa
 
Kickoffmeeting Fy2011
Kickoffmeeting Fy2011Kickoffmeeting Fy2011
Kickoffmeeting Fy2011
 
PresentacióN2
PresentacióN2PresentacióN2
PresentacióN2
 
20100531 Scrum Einfuehrung
20100531 Scrum Einfuehrung20100531 Scrum Einfuehrung
20100531 Scrum Einfuehrung
 
WiSe 2014 | Softwaretechnologie I _ Funktionen, Zeiger, Strukturen, Bibliotheken
WiSe 2014 | Softwaretechnologie I _ Funktionen, Zeiger, Strukturen, BibliothekenWiSe 2014 | Softwaretechnologie I _ Funktionen, Zeiger, Strukturen, Bibliotheken
WiSe 2014 | Softwaretechnologie I _ Funktionen, Zeiger, Strukturen, Bibliotheken
 
Curiositats Del Mon
Curiositats Del MonCuriositats Del Mon
Curiositats Del Mon
 

Ähnlich wie BIT SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie II - 03: Semantic Web

Publishing in the digital age 1 december 2011 - semantic meetup zürich
Publishing in the digital age   1 december 2011 - semantic meetup zürichPublishing in the digital age   1 december 2011 - semantic meetup zürich
Publishing in the digital age 1 december 2011 - semantic meetup zürich
AI4BD GmbH
 
Sitzung 11
Sitzung 11Sitzung 11
Sitzung 11
scuy
 

Ähnlich wie BIT SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie II - 03: Semantic Web (20)

Überblick Semantic Web
Überblick Semantic WebÜberblick Semantic Web
Überblick Semantic Web
 
1 - Einfuehrung
1 - Einfuehrung1 - Einfuehrung
1 - Einfuehrung
 
Einführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic WebEinführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic Web
 
WiSe 2013 | IT-Zertifikat: AMM - Semantic Web II: RDF und FOAF
WiSe 2013 | IT-Zertifikat: AMM - Semantic Web II: RDF und FOAFWiSe 2013 | IT-Zertifikat: AMM - Semantic Web II: RDF und FOAF
WiSe 2013 | IT-Zertifikat: AMM - Semantic Web II: RDF und FOAF
 
Semantic Web und Linked Open Data. Eine Bibliothekarische Geschichte
Semantic Web und Linked Open Data. Eine Bibliothekarische GeschichteSemantic Web und Linked Open Data. Eine Bibliothekarische Geschichte
Semantic Web und Linked Open Data. Eine Bibliothekarische Geschichte
 
Auf Du und Du mit Dublin Core & Co. - Berufsfeld Metadaten-Management im Kont...
Auf Du und Du mit Dublin Core & Co. - Berufsfeld Metadaten-Management im Kont...Auf Du und Du mit Dublin Core & Co. - Berufsfeld Metadaten-Management im Kont...
Auf Du und Du mit Dublin Core & Co. - Berufsfeld Metadaten-Management im Kont...
 
Publishing in the digital age 1 december 2011 - semantic meetup zürich
Publishing in the digital age   1 december 2011 - semantic meetup zürichPublishing in the digital age   1 december 2011 - semantic meetup zürich
Publishing in the digital age 1 december 2011 - semantic meetup zürich
 
Semantic MediaWiki im Projektmanagement
Semantic MediaWiki im Projektmanagement Semantic MediaWiki im Projektmanagement
Semantic MediaWiki im Projektmanagement
 
Semantisches Web
Semantisches WebSemantisches Web
Semantisches Web
 
Linked Open Data in der Bibliothekswelt
Linked Open Data in der BibliotheksweltLinked Open Data in der Bibliothekswelt
Linked Open Data in der Bibliothekswelt
 
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebWissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
 
Bdk fachforum (gpec) big data und intelligente datenanalyse
Bdk fachforum (gpec)   big data und intelligente datenanalyseBdk fachforum (gpec)   big data und intelligente datenanalyse
Bdk fachforum (gpec) big data und intelligente datenanalyse
 
Einführung in die semantische Suche in Massendaten
Einführung in die semantische Suche in MassendatenEinführung in die semantische Suche in Massendaten
Einführung in die semantische Suche in Massendaten
 
Bit SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie I - 04: Text
Bit SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie I - 04: TextBit SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie I - 04: Text
Bit SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie I - 04: Text
 
Kuratieren im Zeitalter der KI
Kuratieren im Zeitalter der KIKuratieren im Zeitalter der KI
Kuratieren im Zeitalter der KI
 
Sitzung 11
Sitzung 11Sitzung 11
Sitzung 11
 
Microformats & COinS
Microformats & COinSMicroformats & COinS
Microformats & COinS
 
Web-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-GruppeWeb-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
 
Digitale Kuratierungstechnologien – Beispiele aus ausgewählten Branchen
Digitale Kuratierungstechnologien – Beispiele aus ausgewählten BranchenDigitale Kuratierungstechnologien – Beispiele aus ausgewählten Branchen
Digitale Kuratierungstechnologien – Beispiele aus ausgewählten Branchen
 
Normdaten - die Aggregatoren im Web
Normdaten - die Aggregatoren im WebNormdaten - die Aggregatoren im Web
Normdaten - die Aggregatoren im Web
 

Mehr von Institute for Digital Humanities, University of Cologne

Mehr von Institute for Digital Humanities, University of Cologne (20)

Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 17.04.2019 | ...
Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 17.04.2019 | ...Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 17.04.2019 | ...
Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 17.04.2019 | ...
 
Augmented City –Street Art, Embodiment, Cultural Heritage & AR | 03.04.2019 |...
Augmented City –Street Art, Embodiment, Cultural Heritage & AR | 03.04.2019 |...Augmented City –Street Art, Embodiment, Cultural Heritage & AR | 03.04.2019 |...
Augmented City –Street Art, Embodiment, Cultural Heritage & AR | 03.04.2019 |...
 
Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 03.04.2019 | ...
Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 03.04.2019 | ...Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 03.04.2019 | ...
Künstliche Intelligenz und visuelle Erzählungen: Comicanalyse | 03.04.2019 | ...
 
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
 
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
Transformation mittelhochdeutscher Erfahrungswelten – vom Text zum Computerga...
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-13_ki-in-games
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-13_ki-in-gamesBit sosem 2016-wieners-sitzung-13_ki-in-games
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-13_ki-in-games
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-12_bild-iv-computer-vision
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-12_bild-iv-computer-visionBit sosem 2016-wieners-sitzung-12_bild-iv-computer-vision
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-12_bild-iv-computer-vision
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-11_bild-iii-filter
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-11_bild-iii-filterBit sosem 2016-wieners-sitzung-11_bild-iii-filter
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-11_bild-iii-filter
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-10_bild-ii-punktoperationen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-10_bild-ii-punktoperationenBit sosem 2016-wieners-sitzung-10_bild-ii-punktoperationen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-10_bild-ii-punktoperationen
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-09_bild-i-kompression
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-09_bild-i-kompressionBit sosem 2016-wieners-sitzung-09_bild-i-kompression
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-09_bild-i-kompression
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-07_rechnerkommunikation-ii
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-07_rechnerkommunikation-iiBit sosem 2016-wieners-sitzung-07_rechnerkommunikation-ii
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-07_rechnerkommunikation-ii
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-06_rechnerkommunikation
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-06_rechnerkommunikationBit sosem 2016-wieners-sitzung-06_rechnerkommunikation
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-06_rechnerkommunikation
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-05_zellulaere-automaten-conway
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-05_zellulaere-automaten-conwayBit sosem 2016-wieners-sitzung-05_zellulaere-automaten-conway
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-05_zellulaere-automaten-conway
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-04_theoretische-informatik
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-04_theoretische-informatikBit sosem 2016-wieners-sitzung-04_theoretische-informatik
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-04_theoretische-informatik
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-03_algorithmen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-03_algorithmenBit sosem 2016-wieners-sitzung-03_algorithmen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-03_algorithmen
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-02_datenstrukturen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-02_datenstrukturenBit sosem 2016-wieners-sitzung-02_datenstrukturen
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-02_datenstrukturen
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-01_auffrischung
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-01_auffrischungBit sosem 2016-wieners-sitzung-01_auffrischung
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-01_auffrischung
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-00_themenueberblick
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-00_themenueberblickBit sosem 2016-wieners-sitzung-00_themenueberblick
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-00_themenueberblick
 
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-13_Zusammenfassung II
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-13_Zusammenfassung IIBit wisem 2015-wieners-sitzung-13_Zusammenfassung II
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-13_Zusammenfassung II
 
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-12_Zusammenfassung I
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-12_Zusammenfassung IBit wisem 2015-wieners-sitzung-12_Zusammenfassung I
Bit wisem 2015-wieners-sitzung-12_Zusammenfassung I
 

BIT SoSem 2014 | Basisinformationstechnologie II - 03: Semantic Web

  • 1. Universität zu Köln. Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung Jan G. Wieners // jan.wieners@uni-koeln.de Basisinformationstechnologie II Sommersemester 2014 07. Mai 2014 – Semantic Web
  • 2. Ausgangspunkt: Das World Wide Web (WWW)  Einschränkungen des WWW Semantic Web  Problemstellung, Intention, Worum geht„s?  Wissensrepräsentation  Mikroformate  RDF, RDF / XML  (Ontologien)  Anwendung: FOAF Sitzungsüberblick
  • 5. …die Nadel im Heuhaufen…?
  • 6.
  • 7.
  • 9. „Magic“ II:  Ranking: Sortierung der Treffer von hochrelevanten zu weniger relevanten Treffern „Magic“ III:  Performance: It‘s magic?
  • 10. „What„s wrong with the web?“ – die Grenzen des WWW I. „Wer ist Jan Wieners?“  Suchanfrage: Wieners  [Wer], [ist] weniger relevante Suchterme World Wide Web
  • 11. „What„s wrong with the web?“ – die Grenzen des WWW  II. „Zeige mir Fotos von Paris“  Suchmaschinen versuchen (mitunter), die Bedeutung eines Bildes / das im Bild dargestellt durch den Kontext zu erschließen:  Dateiname  Text, der sich in Bildnähe befindet
  • 12. „What„s wrong with the web?“ – die Grenzen des WWW  III. „Finde Musik, die ich mögen könnte“  Knackpunkt: Hintergrundwissen – Welche Musik mag ich derzeit? (Musikgeschmack verändert sich mitunter) World Wide Web
  • 13. Oh weh, was meint sie / er damit bloß??? Knackpunkt: Den Computermechanismen mangelt„s an Wissen! „knowledge gap“:  Probleme im Verständnis natürlicher Sprache  Interpretation des Inhaltes von Bildern oder anderen multimedialen Dingen  Computer verfügt nicht über Hintergrundwissen über das der Benutzer / die Benutzerin verfügt  Computer verfügt nicht über Hintergrundwissen über die Benutzerin / den Benutzer
  • 15. Ach so ist das gemeint! …hätte sie / er das nicht gleich sagen können?!? ToDo: Wissenslücke zwischen Benutzer und Computer mindern  Bereitstellung von Wissen in einer Art und Weise, in der es von Computern verarbeitet werden und für weiteres Schließen verwendet werden kann  Z.B.: Bereitstellung von (semantischen) Metainformationen, die die Inhalte der Website beschreiben (description, keywords, etc.)
  • 16.
  • 17.
  • 18. Bild + Metadaten  Schlüsselwörter  Georeferenzierung ◦ Adresskodierung (Postanschrift) ◦ Zuweisung von Koordinaten (Geotagging) ◦ …
  • 19.  Konzept des Semantic Web formuliert 1996 von Tim Berners-Lee  Kerntechnologien (logikbasierte Sprachen zur Representation von Wissen und (automatisiertem) Schließen) entwickelt im Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz.  Standards: W3C  Ursprüngliche Intention: Annotation – Anreicherung der Inhalte im WWW durch Metadaten Semantic Web
  • 20.
  • 21. Menschliches Denken Rationales Denken „[Die Automatisierung von] Aktivitäten, die wir dem menschlichen Denken zuordnen, Aktivitäten wie beispielsweise Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen.“ (Bellman, 1978) „Die Studie mentaler Fähigkeiten durch die Nutzung programmiertechnischer Modelle.“ (Charniak und McDermott,1985) Menschliches Handeln Rationales Handeln „Das Studium des Problems, Computer dazu zu bringen, Dinge zu tun, bei denen ihnen momentan der Mensch noch überlegen ist.“ (Rich und Knight, 1991) „Computerintelligenz ist die Studie des Entwurfs intelligenter Agenten.“ (Poole et al., 1998) Fokussierungsweisen von KI nach Russell / Norvig
  • 22. Semantic Web I: Semantische Annotation durch Mikroformate
  • 23. „Designed for humans first and machines second, microformats are a set of simple, open data formats built upon existing and widely adopted standards.” (http://microformats.org/) Mikroformate
  • 24. Beispiel: Mikroformat „hCard“ (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Mikroformate): XHTML / HTML, einfach: <div> <div>Max Mustermann</div> <div>Musterfirma</div <div>01234/56789</div> <a href="http://example.com/">http://example.com/</a> </div> Semantic Web
  • 25. Beispiel: Mikroformat „hCard“ (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Mikroformate): XHTML, einfach: <div> <div>Max Mustermann</div> <div>Musterfirma</div <div>01234/56789</div> <a href="http://example.com/">http://example.com/</a> </div> Im Mikroformat „hCard“: <div class="vcard"> <div class="fn">Max Mustermann</div> <div class="org">Musterfirma</div> <div class="tel">01234/56789</div> <a class="url" href="http://example.com/">http://example.com/</a> </div> Semantic Web
  • 26. Semantic Web II: Das Resource Description Framework (RDF)
  • 28.  Extensible Markup Language (XML)  „Wohlgeformtheit“?  Gültigkeit (Validität)?  DTD?  XML Schema? Schematron? RELAX NG? XML?
  • 29. Natürlichsprachige Aussage: Die Webseite „http://www.example.org“ hat einen Urheber namens Jan Wieners. Die Aussage besteht aus dem Gegenstand der Aussage, einer Eigenschaft des Gegenstandes und einem Wert für diese Eigenschaft. In RDF Terminologie wird der Gegenstand der Aussage als Subjekt (subject), die Eigenschaft als Prädikat (predicate) und Wert der Eigenschaft als Objekt (object) bezeichnet. RDF Grundkonzepte
  • 30. Ein oder mehrere Tripel bilden einen RDF- Graphen. RDF-Graphen lassen sich visuell darstellen: (Subjekt und Objekt sind dann die Knoten, Prädikate die Kanten im Graphen) RDF (Graphen)modell Subject A Object A Predicate A Object B Predicate B
  • 31.  Bestandteile der Aussage getrennt von Leerzeichen  URI in spitzen Klammern  Eigenschaftswerte in Anführungszeichen  Standardnotationsformate: N-Triple, Turtle, etc. „Das HTML-Dokument index.html wurde von Jan Wieners erstellt“: ex:index.html dc:creator “Jan Wieners“ N-Tripel Notation
  • 32. Namespaces / Namensräume  Klassen und Eigenschaften unterhalb des gleichen URI bilden einen Namespace. Beispiel: Dublin Core  http://purl.org/dc/elements/1.1/title  http://purl.org/dc/elements/1.1/creator  http://purl.org/dc/elements/1.1/date FOAF  http://xmlns.com/foaf/0.1 RDF
  • 33. Intention:  Globaler, eindeutiger Bezeichner für Entitäten  Unterklassen: URL, URN Beispiele:  http://de.wikipedia.org/wiki/Uniform_Resource_Ide ntifier  urn:isbn:4-7980-1224-6 Uniform Resource Identifier (URI)
  • 36. <?xml version="1.0"?> <RDF> <Description about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners"> <author>Jan Wieners</author> <homepage> http://www.hki.uni-koeln.de </homepage> </Description> </RDF> RDF (reduziert, ohne Namensräume) Ressource (resource)  Worum geht„s? Eigenschaft (property) Eigenschaftswert (property value)
  • 37. <?xml version="1.0"?> <RDF> <Description about="http://www.hki.uni-koeln.de/wieners"> <author>Jan Wieners</author> <homepage> http://www.hki.uni-koeln.de </homepage> </Description> </RDF> RDF (reduziert, ohne Namensräume) Ressource (resource)  Worum geht„s? Eigenschaft (property) Eigenschaftswert (property value) RDF-Statement = Ressource + Eigenschaft + Eigenschaftswert „Jan Wieners ist der Autor von http://www.hki.uni- koeln.de/wieners“
  • 38. RDF (mit Namensräumen) <?xml version="1.0"?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:hki="http://www.hki.uni-koeln.de"> <rdf:Description rdf:about="http://www.hki.uni- koeln.de/ITZert"> <hki:author>Jan Wieners</hki:author> <hki:homepage>http://www.hki.uni- koeln.de/wieners</hki:homepage> </rdf:Description> </rdf:RDF>
  • 39.
  • 41. „The FOAF ("Friend of a Friend") project is a community driven effort to define an RDF vocabulary for expressing metadata about people, and their interests, relationships and activities.” Grundaufbau eines FOAF-Dokumentes: RDF / XML und FOAF <?xml version="1.0"?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <!– Hier kommt das FOAF-XML rein --> </rdf:RDF>
  • 42. Hinzufügen einer Person und eines Namens: RDF / XML und FOAF <?xml version="1.0"?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <foaf:Person> <foaf:name>Jan Wieners</foaf:name> </foaf:Person> </rdf:RDF>
  • 43. Hinzufügen einer Email-Adresse: RDF / XML und FOAF <?xml version="1.0"?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <foaf:Person> <foaf:name>Jan Wieners</foaf:name> <foaf:mbox rdf:resource="mailto:jan.wieners@uni-koeln.de"/> </foaf:Person> </rdf:RDF>
  • 44. Relationen zu anderen Personen ergänzen: <?xml version="1.0"?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"> <foaf:Person> <foaf:name>Jan Wieners</foaf:name> <foaf:mbox rdf:resource="mailto:jan.wieners@uni-koeln.de"/> </foaf:Person> <foaf:Person rdf:nodeID="Joyce"> <foaf:name>James Joyce</foaf:name> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://www.example.com/jamesjoyce.rdf"/> </foaf:Person> <foaf:Person rdf:nodeID="Jan"> <foaf:name>Jan Wieners</foaf:name> <foaf:knows rdf:nodeID="Joyce"/> <foaf:knows> <foaf:Person rdf:nodeID="Murakami"> <foaf:name>Haruki Murakami</foaf:name> </foaf:Person> </foaf:knows>
  • 45. SPARQL – SPARQL Protocol And RDF Query Language Ein Beispiel(vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/SPARQL): PREFIX abc: <http://example.com/exampleOntology#> SELECT ?capital ?country WHERE { ?x abc:cityname ?capital; abc:isCapitalOf ?y . ?y abc:countryname ?country ; abc:isInContinent abc:Africa . } Abfrage von Informationen
  • 46. /