Diese Vorlesung behandelt das Thema RDFS und damit die Möglichkeit zur Definition von terminologischem Wissen mit RDF. Durch RDFS werden erste einfache Schlussfolgerungen möglich.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #3
Mit dem Resource Description Framework (RDF) steigen wir nun richtig in die Sprachen des Semantic Web ein.
Es wird der Graph als Datenmodell des RDF und dessen Zerlegung in Triple aus Subjekt, Prädikat und Objekt behandelt.
Mit RDF/XML, Turtle und RDFa werden die wichtigsten Serialisierungsformate für RDF-Graphen besprochen. Anschließend beschäftigen wir uns mit den Details von RDF wie der Behandlung von Literalen (inkl. Datatypes und Sprachangaben), Blind Nodes, Listen und Collections.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #9+10+11
Während der letzten Vorlesungen, haben wir uns die Web Ontology Language OWL angesehen.
Dazu sind wir zunächst kurz auf den Begriff der Ontologie eingegangen und haben uns dann mit den Anforderungen an eine Ontologiesprache und warum RDF(S) nicht für alle Fälle ausreicht, beschäftigt.
Anschließend wurde die Version 1 der Sprache OWL vorgestellt. Dabei haben wir die drei Dialekte Light, DL und Full sowie ihre jeweiligen Einsatzgebiete behandelt und gesehen, dass diese in ansteigender Komplexität und Ausdrucksstärke aufeinander aufbauen.
Daraufhin haben wir uns die Details der Sprache näher angesehen. Es wurde besprochen aus welchen Bestandteilen OWL Ontologien bestehen, welche Konzepte (Klassen, Individuen sowie konkrete und abstrakte Rollen) , Sprachelemente (owl:Class, owl:Thing, ...) und Kurzschreibweisen existieren sowie welche speziellen Beziehungen zwischen Klassen und Individuen bestehen bzw beschrieben werden können.
Im Anschluss daran wurde erklärt, wie wir durch Beschränkungen auf Rollen (z.B. alle "hatFreund" Beziehungen besitzen "Frau" als Klasse des Subjekts) als komplexe Klassen erstellen können und wie sich diese sich durch Intersektion, Vereinigung oder Komplementbildung zu weiteren komplexen Klassen vereinen lassen.
Wir haben uns mit der Klassifizierung von Rollen anhand ihrer Eigenschaften (invers zueinander, transitiv, symmetrisch, (invers) funktional) sowie mit der Bedeutung der Festlegung und den Gefahren von domain und range für diese Rollen beschäftigt.
Nach einer erneuten näheren Betrachtung der Dialekte, und der OWL zur Grunde liegenden Open Word Assumption haben wir uns mit Inferenz, dem "automatischen Schließen aus implizitem Wissen" beschäftigt und dabei die Funktionsweise und Probleme des Tableauverfahrens betrachtet.
Der nächste Abschnitt hat sich mit der neuen Version 2 von OWL beschäftigt. Dabei haben wir betrachtet, das OWL 2 auf einer SROIQ Beschreibungslogik fusst und damit der SHOIN Logik von OWL 1 überlegen ist.Mit qualifizierten Zahlenrestriktionen, dem Konzept SELF sowie der Rolleninklusion haben wir die wichtigsten Elemente der neuen Version behandelt. Abschließend wurden Themen wie punning und die Aufgliederung des Light Dialekts in die Profile EL, QL und RL besprochen.
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Veranstaltung #3
Mit dem Resource Description Framework (RDF) steigen wir nun richtig in die Sprachen des Semantic Web ein.
Es wird der Graph als Datenmodell des RDF und dessen Zerlegung in Triple aus Subjekt, Prädikat und Objekt behandelt.
Mit RDF/XML, Turtle und RDFa werden die wichtigsten Serialisierungsformate für RDF-Graphen besprochen. Anschließend beschäftigen wir uns mit den Details von RDF wie der Behandlung von Literalen (inkl. Datatypes und Sprachangaben), Blind Nodes, Listen und Collections.
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Veranstaltung #9+10+11
Während der letzten Vorlesungen, haben wir uns die Web Ontology Language OWL angesehen.
Dazu sind wir zunächst kurz auf den Begriff der Ontologie eingegangen und haben uns dann mit den Anforderungen an eine Ontologiesprache und warum RDF(S) nicht für alle Fälle ausreicht, beschäftigt.
Anschließend wurde die Version 1 der Sprache OWL vorgestellt. Dabei haben wir die drei Dialekte Light, DL und Full sowie ihre jeweiligen Einsatzgebiete behandelt und gesehen, dass diese in ansteigender Komplexität und Ausdrucksstärke aufeinander aufbauen.
Daraufhin haben wir uns die Details der Sprache näher angesehen. Es wurde besprochen aus welchen Bestandteilen OWL Ontologien bestehen, welche Konzepte (Klassen, Individuen sowie konkrete und abstrakte Rollen) , Sprachelemente (owl:Class, owl:Thing, ...) und Kurzschreibweisen existieren sowie welche speziellen Beziehungen zwischen Klassen und Individuen bestehen bzw beschrieben werden können.
Im Anschluss daran wurde erklärt, wie wir durch Beschränkungen auf Rollen (z.B. alle "hatFreund" Beziehungen besitzen "Frau" als Klasse des Subjekts) als komplexe Klassen erstellen können und wie sich diese sich durch Intersektion, Vereinigung oder Komplementbildung zu weiteren komplexen Klassen vereinen lassen.
Wir haben uns mit der Klassifizierung von Rollen anhand ihrer Eigenschaften (invers zueinander, transitiv, symmetrisch, (invers) funktional) sowie mit der Bedeutung der Festlegung und den Gefahren von domain und range für diese Rollen beschäftigt.
Nach einer erneuten näheren Betrachtung der Dialekte, und der OWL zur Grunde liegenden Open Word Assumption haben wir uns mit Inferenz, dem "automatischen Schließen aus implizitem Wissen" beschäftigt und dabei die Funktionsweise und Probleme des Tableauverfahrens betrachtet.
Der nächste Abschnitt hat sich mit der neuen Version 2 von OWL beschäftigt. Dabei haben wir betrachtet, das OWL 2 auf einer SROIQ Beschreibungslogik fusst und damit der SHOIN Logik von OWL 1 überlegen ist.Mit qualifizierten Zahlenrestriktionen, dem Konzept SELF sowie der Rolleninklusion haben wir die wichtigsten Elemente der neuen Version behandelt. Abschließend wurden Themen wie punning und die Aufgliederung des Light Dialekts in die Profile EL, QL und RL besprochen.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #4
Nachdem wir mit XML syntaktische Grundlagen und mit RDF das Datenmodell des Semantic Web kennengelernt haben, beschäftigen wir uns nun mit RDF Schema. RDF Schema wird dazu verwendet Vokabularien für RDF zu definieren. Dazu werden Ressourcen in Klassen eingeteilt, welche in Taxonomien hierarchisch geordnet definiert werden. RDFS bedient sich hierbei eines mengentheoretischen Klassenmodels. Da an Prädikatsstelle bei RDF-Triplen ebenfalls Ressourcen zu finden sind, lassen sich diese "Properties" ebenfalls kategorisieren. Durch Einschränkung der Definitions- und Zielbereiche von Properties, lassen sich weitere Aussagen treffen. Desweiteren beschäftigen wir uns mit Reifikation, die uns ermöglich Aussagen über Aussagen zu treffen, Annotation von Ressourcen sowie der Repräsentation von RDF(S)-Dokumenten in den Datenmodellen von XML, RDF und RDFS.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #5
Bevor wir uns nun den weiteren Technologien und Sprachen des Semantic Web zuwenden, beschäftigen wir uns mit den formalen Grundlagen des Semantic Web.
Was steckt für eine Bedeutung in RDF und RDFS und ihren Vokabularen? Wie können wir dies mathematisch korrekt formulieren?
Dies ist wichtig, damit der Standard nicht beliebig interpretiert werden kann (was leider schon des öfteren vorgekommen ist).
Hierzu werden wir uns zunächst ansehen, wie wir die Sätze (Triple) und Elemente des RDF Vokabulars (URIs, B-Nodes, Literale) in ein theoretisches Modell überführen um anhand dessen dann die Semantik genau auszuleuchten.
Da dieses Verfahren für die Umsetzung auf Maschinen allerdings viel zu komplex ist, werden wir uns anschließend damit auseinandersetzen, wie wir rein auf der Basis der Syntax Schlüsse ziehen können.
Abschließend werden wir noch sehen, das wir mit RDFS nicht jegliche Semantik ausdrücken können (Negation ist beispielsweise nicht möglich).
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #6
Nach den theoretischen Grundlagen vom letzten Mal, wenden wir uns nun wieder den eher praktischen Gefielden zu. In der aktuellen Vorlesung beschäftigen wir uns mit RDF(S)-Frameworks aus der Java Welt.
Zunächst wird mit Sesame eines der bekanntesten Frameworks vorgestellt. Durch sein Storage and Inference Layer (SAIL) kann es semantische Daten mit praktisch beliebigen Mechanismen persistieren.
Der Mulgara Semantic Store ist ein Triple Store, der nativ in Java als Triple Store implementiert ist und nicht auf relationale Datenbanken angewiesen ist. Als wichtigstes Feature gibt es bei Mulgara das Resolver-SPI, mit dem es möglich ist, entfernten Content zu integrieren.
Mit dem Topaz Projekt existiert eine Erweiterung zu Mulgara, die die Idee eines Objekt Relational Mappers ala Hibernate in die Semantic Web Welt transferiert.
Abschließend beschäftigen wir uns mit Jena, dem marktführenden Semantic Web Framework, dass ursprünglich von Hewlett Packard als Open Source entwickelt wurde und seit kurzem als OpenJena verfügbar ist. Viele Beispiele demonstrieren, wie man mit dem Jena API die wichtigsten Aufgaben erledigt.
Bdk fachforum (gpec) big data und intelligente datenanalyseAI4BD GmbH
Big Data udn intelligente Analyse. This motivational talk was given at the GPEC conference hosted and organised by BDK. In the talk I address topics of linked data, information extraction, rdf and sparql and provide a real world example from a Russian customer.
Venture labs creativity course assignment 1 "Things we have in common"Steffen Schloenvoigt
The document provides biographical information about multiple individuals, including details about their places of residence, interests, skills, and family backgrounds. Some individuals mentioned include one who lives in Germany and enjoys skiing, another who resides in Cambodia and speaks multiple languages, and a female living in the UK who has dyed hair and a cat.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #4
Nachdem wir mit XML syntaktische Grundlagen und mit RDF das Datenmodell des Semantic Web kennengelernt haben, beschäftigen wir uns nun mit RDF Schema. RDF Schema wird dazu verwendet Vokabularien für RDF zu definieren. Dazu werden Ressourcen in Klassen eingeteilt, welche in Taxonomien hierarchisch geordnet definiert werden. RDFS bedient sich hierbei eines mengentheoretischen Klassenmodels. Da an Prädikatsstelle bei RDF-Triplen ebenfalls Ressourcen zu finden sind, lassen sich diese "Properties" ebenfalls kategorisieren. Durch Einschränkung der Definitions- und Zielbereiche von Properties, lassen sich weitere Aussagen treffen. Desweiteren beschäftigen wir uns mit Reifikation, die uns ermöglich Aussagen über Aussagen zu treffen, Annotation von Ressourcen sowie der Repräsentation von RDF(S)-Dokumenten in den Datenmodellen von XML, RDF und RDFS.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #5
Bevor wir uns nun den weiteren Technologien und Sprachen des Semantic Web zuwenden, beschäftigen wir uns mit den formalen Grundlagen des Semantic Web.
Was steckt für eine Bedeutung in RDF und RDFS und ihren Vokabularen? Wie können wir dies mathematisch korrekt formulieren?
Dies ist wichtig, damit der Standard nicht beliebig interpretiert werden kann (was leider schon des öfteren vorgekommen ist).
Hierzu werden wir uns zunächst ansehen, wie wir die Sätze (Triple) und Elemente des RDF Vokabulars (URIs, B-Nodes, Literale) in ein theoretisches Modell überführen um anhand dessen dann die Semantik genau auszuleuchten.
Da dieses Verfahren für die Umsetzung auf Maschinen allerdings viel zu komplex ist, werden wir uns anschließend damit auseinandersetzen, wie wir rein auf der Basis der Syntax Schlüsse ziehen können.
Abschließend werden wir noch sehen, das wir mit RDFS nicht jegliche Semantik ausdrücken können (Negation ist beispielsweise nicht möglich).
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Veranstaltung #6
Nach den theoretischen Grundlagen vom letzten Mal, wenden wir uns nun wieder den eher praktischen Gefielden zu. In der aktuellen Vorlesung beschäftigen wir uns mit RDF(S)-Frameworks aus der Java Welt.
Zunächst wird mit Sesame eines der bekanntesten Frameworks vorgestellt. Durch sein Storage and Inference Layer (SAIL) kann es semantische Daten mit praktisch beliebigen Mechanismen persistieren.
Der Mulgara Semantic Store ist ein Triple Store, der nativ in Java als Triple Store implementiert ist und nicht auf relationale Datenbanken angewiesen ist. Als wichtigstes Feature gibt es bei Mulgara das Resolver-SPI, mit dem es möglich ist, entfernten Content zu integrieren.
Mit dem Topaz Projekt existiert eine Erweiterung zu Mulgara, die die Idee eines Objekt Relational Mappers ala Hibernate in die Semantic Web Welt transferiert.
Abschließend beschäftigen wir uns mit Jena, dem marktführenden Semantic Web Framework, dass ursprünglich von Hewlett Packard als Open Source entwickelt wurde und seit kurzem als OpenJena verfügbar ist. Viele Beispiele demonstrieren, wie man mit dem Jena API die wichtigsten Aufgaben erledigt.
Bdk fachforum (gpec) big data und intelligente datenanalyseAI4BD GmbH
Big Data udn intelligente Analyse. This motivational talk was given at the GPEC conference hosted and organised by BDK. In the talk I address topics of linked data, information extraction, rdf and sparql and provide a real world example from a Russian customer.
Ähnlich wie Semantic Web Technologies - SS 2010 - 04 - RDFS (20)
Venture labs creativity course assignment 1 "Things we have in common"Steffen Schloenvoigt
The document provides biographical information about multiple individuals, including details about their places of residence, interests, skills, and family backgrounds. Some individuals mentioned include one who lives in Germany and enjoys skiing, another who resides in Cambodia and speaks multiple languages, and a female living in the UK who has dyed hair and a cat.
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #7+8
Im Anschluss an die RDF(S)-Frameworks und einer Übungseinheit, haben wir uns in den letzten beiden Vorlesungen mit dem Thema SPARQL, der SPARQL Protocol And RDF Query Language, befasst.
Dabei wurden folgende Themen behandelt:
* SPARQL Query Language – Anfragesprache
o Erstellen einfacher Anfragen – Wie funktionieren Anfragemuster
o Behandlung von Literalen und Blank Nodes
o Gruppierung von Mustern, optionale Muster, alternative Muster, Kombination
o Filter, Vergleichsoperatore, Funktionen
o Modifikatoren zur Sortierung, Entfernung doppelter Lösungen und zur Aufteilung von Ergebnismengen
o Anfragetypen in SPARQL – SELECT, CONSTRUCT, ASK und DESCRIBE
o RDF Dataset – Default und Named Graphen
* SPARQL Query Result XML Format für SELECT und ASK Anfragen
* SPARQL Protokoll
* Zukünftige Features von SPARQL
o Aggregatfunktionen – COUNT, SUM, AVG etc.
o Subqueries
o Negation
o Project Expressions
o SPARQL Update – RDF Graphen verändern per Query Language
o Dienstbeschreibung
o Übersicht über eventuelle weitere Features
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #2
Anhand der Markup-Sprache XML wird in einige der syntaktischen Grundlagen des Semantic Web eingeführt. Es wir der grundsätzliche Aufbau von XML Dokumenten erklärt, die Festlegung von Vokabularen mit DOCTYPE-Definitionen und XSDs sowie die Modularisierung von XML mit Hilfe von Namespaces. Ein Exkurs gibt Einblick in den Aufbau und die Verwendung von Uniform Resource Identifiers (URI).
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #1
Diese Folien wurden in der Einführungsveranstaltung präsentiert. Es wird der Weg des Semantic Web bis heute beschrieben und ein Ausblick darauf gegeben, wo es hinführen soll.
1. Semantic Web Technologien
Lehrveranstaltung
Semantic Web Technologien
SS 2010
HTWG Konstanz
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
2. Sprachen des Semantic Web
RDFS
RDF Schema
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
3. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Rückblick
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
4. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
XML liefert uns ein Format zur Serialisierung
strukturierter Daten
– XML ist für das Semantic Web nicht ausreichend
– Aber: Wir picken uns einige Bestandteile heraus
●
(Namespaces, DOCTYPE...)
●
RDF liefert uns ein Datenmodell zur Beschreibung von
Ressourcen
– Modellierung der Daten als Graph – Zerlegung in SPO Triple
– Mit SPO-Triplen lässt sich fast jede Aussage darstellen
– Wir können Beziehungen zwischen Ressourcen modellieren
– Wir können Daten von Ressourcen modellieren (Literale)
●
Wir können Literalen einen Typ geben! (Datum, String, Integer … )
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
5. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Was fehlt ?
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
6. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Wir möchten mehrere Ressourcen eines Typs
zusammenfassen können
=> Wir müssen Typen definieren können
=> Wir müssen Ressourcen typisieren (können)
– Beispiele:
●
“Steffen Schlönvoigt” ist ein “Mann”
– Wie stellen wir “ist ein” generisch dar?
– Welchen Typ hat “Mann” ?
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
7. Sprachen des Semantic Web - RDFS
=> Wir müssen Aussagen über Typen treffen können
=> Typen müssen auch Ressourcen sein
●
“Mann” ist Untertyp Von “Mensch”
– Ist “Steffen Schlönvoigt” dann nicht auch ein “Mensch”?
– Muss ich das explizit ausdrücken?
– Für jeden Mann, für jede “Frau” einzeln?
=> Wir müssen eine Hierarchie von Typen aufbauen können
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
8. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Wie sieht es bei Properties aus ?
– Beispiel:
●
“Steffen” ist befreundet mit “Markus”
●
“Steffen” kennt “Matthias”
– Kennt Steffen Markus nicht?
– Muss ich das explizit ausdrücken?
=> Wir benötigen eine Hierarchie bei Properties
– Ist ein “Auto” passend als Ziel der “ist befreundet mit” Beziehung?
=> Wir wollen Aussagen über Properties treffen
– Properties müssen typisiert werden
=> Wir wollen Typen für Subjekt und Objekt eingrenzen können
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9. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Solches Wissen nennt man “Schemawissen”
RDF Schema hilft uns, solches Wissen
auszudrücken
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10. Sprachen des Semantic Web - RDFS
RDF Schema (RDFS)
– Gehört zum W3C Recommendation Paket zu RDF
– Ermöglicht Spezifikation von schematischem Wissen
●
Wird auch terminologisches Wissen genannt
●
In Ontologie: T-Box
– Besitzt eigenes/spezielles Vokabular
●
Vokabular ist definiert in RDF
●
Jedes RDFS Dokument ist gültiges RDF!
– Namensraum:
●
http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
●
In der Regel abgekürzt durch “rdfs”
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11. Sprachen des Semantic Web - RDFS
RDF Schema (RDFS)
– Vokabular ist nicht themengebunden, sondern generisch
– Erlaubt Spezifikation von beliebigen RDF-Vokabularen
– Erlaubt Spezifikation von Semantik von Vokabularen
=> RDFS ist ein Metavokabular
– Vorteil:
Jedes mit RDFS definierte RDF-Vokabular kann von jeder Software
mit RDFS Unterstützung interpretiert werden
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12. Sprachen des Semantic Web - RDFS
RDF Schema (RDFS)
– RDFS erlaubt die Definition von Ontologien
=> RDFS ist eine Ontologiesprache (Wissensrepräsentationssprache)
– Allerdings: Funktionsumfang eingeschränkt
=> Man spricht von lightweight/leichtgewichtigen Ontologien
– Wir werden uns später mit OWL, einer ausdrucksstärkeren Sprache,
beschäftigen
– Aber ausdrucksstärkere Sprachen führen auch zu
– Höherer Komplexität
– Längerer Laufzeit der Algorithmen zum Schlussfolgern
– Mit ein bisschen Semantik kommt man schon recht weit
“A little semantics goes a long way”
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13. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Zuweisung von Instanzen zu Typen:
– RDF definiert die Eigenschaft “type”
– Bereits kennengelernt im Zusammenhang mit Listen:
ex:Hitzler
ex:SemanticWeb rdf:_1
ex:Autoren rdf:_2 ex:Krötzsch
rdf:_3
ex:Rudolph
rdf:type
rdf:_4
rdf:Seq
ex:Sure
– Mit “rdf:type” wird einem Subjekt das Objekt als Typ zugewiesen
– Das Objekt wird damit als “Klasse” ausgezeichnet
– Das Subjekt wird als “Instanz” der Klasse gesehen
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
14. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Beispiel zu “rdf:type”:
ex:SteffenSchloenvoigt rdf:type ex:Mann .
– Folgendes kann daraus geschlossen werden:
● ex:Mann ist eine Klasse
● ex:SteffenSchloenvoigt ist eine Instanz, die der Klasse ex:Mann
angehört
●
Einem Individuum können beliebig viele Klassen
zugewiesen werden
●
Unterscheidung zwischen Klassen und Individuen
syntaktisch nicht möglich
●
Auch in der Realität ist Abgrenzung manchmal
schwierig
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
15. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Manchmal möchten wir explizit ausdrücken, dass eine
Ressource/URI eine Klasse bezeichnet
●
Typ/Klasse aller Klassen:
rdfs:Class
●
Beispiel:
ex:Mann rdf:type rdfs:Class .
●
Wenn rdfs:Class Klasse aller Klassen ist, enthält sie
sich auch selbst.
=> Es gilt immer:
rdfs:Class rdf:type rdfs:Class .
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
16. ●
RDF/RFDS Standardklassen:
– rdfs:Class
– rdfs:Resource
●
Klasse aller Ressourcen
– rdf:Property
●
Klasse aller Relationen
– rdf:List, rdf:Seq, rdf:Bag, rdf:Alt, rdfs:Container
– rdfs:ContainerMembershipProperty
●
Klasse aller Relationen, die eine Enthaltenseinsbeziehung darstellen
– rdf:XMLLiteral
●
Klasse aller Werte des Datentyps XMLLiteral
– rdfs:Literal
●
Klasse aller Literalwerte (enthält alle Datentypen als Sub-Class)
– rdfs:Datatype
● Klasse aller Datentypen (analog zu rdfs:Class)
– rdf:Statement
●
Klasse aller reifizierten Aussagen (siehe später)
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17. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Syntaktische Vereinfachungen in RDF/XML
An Stelle von
<rdf:Description rdf:about=”&ex;SteffenSchloenvoigt”>
<rdf:type rdf:resource=”&ex;Mann />
</rdf:Description>
Kann auch
<ex:Mann rdf:about=”&ex;SteffenSchloenvoigt” />
geschrieben werden.
Entsprechend gilt auch:
<rdfs:Class rdf:about=”&ex;Mann” />
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18. Sprachen des Semantic Web - RDFS
Hierarchisierung von Klassen (auch Taxonimien)
– RDFS-Vokabular definiert “rdfs:subClassOf”
– Beispiel:
ex:Mann rdfs:subClassOf ex:Mensch .
ex:Steffen rdf:type ex:Mann .
●
RDFS-Software erkennt automatisch:
ex:Steffen rdf:type ex:Mensch .
– Man kann dies ausdrücken als “Mann ist eine Unterklasse von
Mensch”
– “rdfs:subClassOf” ist transitiv.
●
Mit zusätzlichem Triple
ex:Mensch rdf:subClassOf ex:Saeugetier .
●
Folgt:
ex:Steffen rdf:type ex:Saeugetier .
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS
19. Sprachen des Semantic Web - RDFS
● Weiteres zu rdfs:subClassOf
– rdfs:subClassOf ist reflexiv
=> Jede Klasse ist Unterklasse von sich selbst
Damit gilt implizit:
ex:Mann rdf:subClassOf ex:Mann .
– Festlegung von Gleichheit zweier Klassen möglich mit
gegenseitiger Unterklassenbeziehung
ex:Hospital rdfs:subClassOf ex:Krankenhaus .
ex:Krankenhaus rdfs:subClassOf ex:Hospital .
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20. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
RDFS hat ein “mengentheoretisches” Klassenmodell wie
in der Mathematik
– rdf:type entspricht ∊
– rdfs:subClassOf entspricht ⊆
● Reflexivität und Transitivität von rdfs:subClassOf
damit mathematisch hinterlegt
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21. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Properties: (auch Relationen, Beziehungen)
– Properties stehen in Triplen an der Stelle des Prädikats
– Sagen aus, auf welche Art Ressourcen miteinander verbunden sind
– Mathematische Schreibweise:
●
befreundetMit = {(Steffen,Markus),(Markus,Mario)...}
– Properties werden in RDFS speziellen Klassen zugeordnet
– Klasse aller Properties in RDFS: rdf:Property
●
Es gilt bei Properties:
ex:befreundetMit rdf:type rdf:Property .
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22. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Property-Hierarchien:
– Werden in RDFS abgebildet durch Property “rdfs:subPropertyOf”
– Beispiel:
ex:befreundetMit rdfs:subPropertyOf ex:kennt .
ex:Steffen ex:befreundetMit ex:Markus .
●
Damit kann eine RDFS Software folgern:
ex:Steffen ex:kennt ex:Markus .
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23. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Einschränkungen auf Properties
– Oft weiß man, dass das Subjekt oder das Objekt einer Property
einer bestimmten Klasse angehört
– Den Definitionsbereich eines Property bezeichnet man als domain
– Den Bildbereich einer Property bezeichnet man als range
– Beispiel:
ex:employedAt rdfs:domain ex:Person .
ex:employedAt rdfs:range ex:Company .
ex:Steffen ex:employedAt ex:TechniData .
– Aus dem Beispiel kann eine RDFS-Software folgern:
● ex:Steffen rdf:type ex:Person
● ex:TechniData rdf:type ex:Company
– Kann auch für Datentypen bei Literalen verwendet werden:
● ex:hasAge rdfs:range xsd:nonNegativeInteger
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24. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Property-Einschränkungen
– Einzige Möglichkeit zur Definition semantischer Zusammenhänge
zwischen Properties und Klassen
●
Vorsicht
– Angaben zu Domain und Range gelten global
●
Also überall, wo die Property verwendet wird
– Angaben zu Domain und Range sind konjunktiv
– Beispiel:
ex:istAutorVon rdfs:range ex:Kochbuch .
ex:istAutorVon rdfs:range ex:Maerchenbuch .
führt dazu, dass jedes Buch von dem jemand Autor ist, gleichzeitig
Kochbuch UND Märchenbuch ist!!!
●
Immer die Klasse verwenden, die am allgemeinsten ist!
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25. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Offene Listen mit RDFS
– rdfs:Container
● Oberklasse von rdf:Seq, rdf:Bag und rdf:Alt (und allen
weiteren Klassen, die man als Container definiert)
– rdfs:ContainerMembershipProperty
●
Klasse aller Properties, die eine Beziehung beschreiben, welche die
Semantik besitzt, dass das Subjekt im Objekt enthalten ist
● Für alle Instanzen (Properties) gilt: Range ist rdfs:Container
– rdfs:member
● Oberproperty aller in rdfs:ContainerMembershipProperty
enthaltenen Instanzen
●
Wenn gilt
aProperty rdfs:subPropertyOf rdfs:member
folgt daraus:
aProperty rdf:type rdfs:ContainerMembershipProperty
und umgekehrt
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26. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Reifikation
– Aussagen über Triple
– Hinweiswort “dass”
– Beispiel:
●
Der Detektiv vermutet, dass der Butler den Gärtner ermordet hat.
– Oft verwendet, um Ungewissheiten auszudrücken
– Die “reifizirten” Triple müssen nicht unbedingt gelten
●
Beachten: Wenn ein Triple einmal definiert ist, gilt es immer
– Typisierung reifizierter Aussagen als rdf:Statement
– Elemente der Aussage:
● rdf:subject, rdf:predicate, rdf:object
– Statements werden oft als Blank Nodes realisiert
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27. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Beispiel (von letzter Folie): ex:Butler
rdf:subject
ex:vermutet
rdf:predicate
ex:Detektiv ex:hatErmordet
rdf:object
ex:Butler
●
In Turtle:
ex:Detektiv ex:vermutet [ ex:subject ex:Butler
ex:predicate ex:hatErmordet
ex:object ex:Gaertner ] .
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28. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Annotations
– Beim Programmieren kommentiert man Code, bei der
Ontologieerstellung anntotiert man sein Vokabular und Ressourcen
– Ziel: Erhöhung der Verständlichkeit für den Nutzer
– Wird ebenfalls als Graph notiert – RDFS bietet spezielle Properties
● rdfs:label
– Vergabe eines lesbaren Namens für eine Ressource
– Wird oft von Tools anstelle der (abgekürzten) URI angezeigt
● rdfs:comment
– Möglichst umfangreicher Kommentar zu einer Ressource
– z.B. Natürlichsprachliche Definition einer neuen Klasse
● “Die Klasse ex:Bank bezeichnet ein Geldinstitut”
● rdfs:seeAlso, rdfs:definedBy
– URIs, wo man weitere Informationen über die Ressource finden kann
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29. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Beispiel zu Annotationen:
<rdfs:Class rdf:about=”&ex;Car”>
<rdfs:label xml:lang=”en”>Car</rdfs:label>
<rdfs:label xml:lang=”de”>Auto</rdfs:label>
<rdfs:comment xml:lang=”de”>
Ein Automobil, kurz Auto (auch Kraftwagen, früher
Motorwagen), ist ein mehrspuriges Kraftfahrzeug, das
von einem Motor angetrieben wird und zur Beförderung von
Personen und Frachtgütern dient.
</rdfs:comment>
<rdfs:seeAlso rdf:resource=”http://de.wikipedia.org/wiki/Auto” />
<rdfs:isDefinedBy rdf:resource=”http://example.org/vocabulary” />
<rdfs:subClassOf rdf:resource=”&ex;MotorVehicle” />
</rdfs:Class>
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30. Sprachen des Semantic Web - RDFS
●
Ontologien - A-Box / T-Box
– Mit RDFS kann Wissen so modelliert werden, dass weiteres,
implizites Wissen zu einem gewissen Teil bereits geschlussfolgert
werden kann
– Eine Ontologie ist die Beschreibung von Wissen
– Man unterscheidet zwischen
●
A-Box: Assertionales Wissen
– Aussagen über Individuen und deren Beziehung zueinander
– Wird bereits durch RDF abgedeckt
●
T-Box: Terminologisches Wissen
– Definition von Klassen, Properties und deren Beziehung untereinander
– Wird mit RDFS modelliert
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32. Sprachen des Semantic Web - RDF
Noch Fragen ?
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33. Sprachen des Semantic Web - XML
●
Literatur:
– Buch “Semantic Web Grundlagen”, Springer Verlag 2008
Pascal Hitzler, Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph, York Sure
ISBN: 978-3-540-33993-9
– RDF Webseite
http://www.w3.org/RDF/
– Resource Description Framework Schema
Dan Brickley, R.V. Guha, Brian McBride
W3C Recommendation, 10th February 2004
http://www.w3.org/TR/rdf-schema
– RDF Planet – Blogs zum Thema RDF / Semantic Web
http://www.planetrdf.com/
Semantic Web Technologien Steffen Schlönvoigt, HTWG Konstanz, Sommersemester 2010 RDFS