Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

Four Slupsk Lectures. II. Semantic Web

660 Aufrufe

Veröffentlicht am

My second Słupsk Lecture - about Semantic Web (in Polish)

Veröffentlicht in: Technologie
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Four Slupsk Lectures. II. Semantic Web

  1. 1. Cztery Wykłady Słupskie
  2. 2. Czym jest w istocie Sztuczna Inteligencja? http://ml.ms/slupskAI Ewolucja Internetu Co to jest Bitcoin i Blockchain? Czym jest „Cyfrowość” (Digital)?
  3. 3. Ewolucja Internetu
  4. 4. Plan wykładu
  5. 5. Ewolucja sieci WEB
  6. 6. SIEĆ WEB MA TYLKO (AŻ ?) 10224 DNI (28 LAT) SWOJEJ HISTORII. Print – 206,700 days* Newspapers – 168,000 days Radio – 35,140 days TV – 28,100 days Inne media: * 1450 –Gutenberg’s Bible 1605 – Relation aller Fürnemmen und gedenckwürdigen Historien by Johann Carolus (Strasbourg) https://en.wikipedia.org/wiki/Johann_Carolus 1920 (August 31) – by station 8MK in Detroit, Michigan 1939 (September)– experimental TV broadcasting by RCA Source of the picture: Brad Acker Post at: https://plus.google.com/+BradAcker/posts/aB7zmFrmDz7  NARODZINY – MARCH 1989 „Information Management: A Proposal”  PIERWSZY SERWER SIECI WEB – DECEMBER 1990 http://info.cern.ch (CERN)
  7. 7. WEB 1.0 — WEB OF DOCUMENTS  HYPERLINKED WEBSITES WEB 2.0 — READ-WRITE WEB  SOCIAL MEDIA, WEB APIS WEB 3.0 — WEB OF DATA  SEMANTIC WEB (INCL. LINKED DATA) = WEB FULL OF MEANING * I consider the publication of Tim Berners-Lee „Information Management: A Proposal” as the birthday of the Web
  8. 8. 1989-2000 - SIEĆ DOKUMENTÓW POWIĄZANYCH HYPERLINKAMI
  9. 9. 2000-2010 - SIEĆ SIECI SPOŁECZNOŚCIOWYCH
  10. 10.  2003-2010 – THE WEB OF APIs
  11. 11. 2010-2020(?) - LINKED DATA WEB, SEMANTIC WEB Link Link Link Link Link Link Link Link LinkLink Resource Resource Resource Resource Resource Resource Resource Resource hasPeople humanResources hasServices hasProducts hasPeople hasPeople hasProduct hasProduct colleaguecolleague Organization HR Services Products People People Product Product
  12. 12.  Sir Tim Berners-Lee  Seminal article: „Semantic Web” Scientific American - May 2001 with James Handler and Ora Lassila  Linked Open Data - 5 STAR Open Data http://5stardata.info/en/  The Next Web http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web
  13. 13. Co jest nie tak z dzisiejszą siecią?
  14. 14. The WEB is BIG* “Between the birth of the world and 2003, there were five exabytes of information created. We [now] create five exabytes every two days. See why it’s so painful to operate in information markets?” Eric Schmidt, CEO, Google, 2010 *Not a bad thing in itself  The problem is we no longer know how to explore/use it! 31 EB 44 EB 59 EB 77 EB 94 EB 110 EB 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Exabytes per Month Source: Cisco VNI Global Forecast, 2011-2016
  15. 15. The WEB is TOO BIG to KNOW „... the Net can scale that large only because it doesn’t have edges within which knowledge has to squeeze. No edges mean no shape. And no shape means that networked knowledge lacks what we have long taken to be essential to the structure of knowledge: a foundation.” „On the Net, every fact has an equal and opposite reaction” David Weinberger „Too Big to Know – Rethinking Knowledge Now That the Facts Aren't the Facts, Experts Are Everywhere, and the Smartest Person in the Room Is the Room” Zbyt wielki aby go znać – Przemyśleć Wiedzę – Zrozumieć że fakty nie są faktami, eksperci są wszędzie a najzdolniejszą osobą na Sali jest sama Sala.
  16. 16. Web 2.0 dwells in isolated Silos
  17. 17. Web APIs dwell in isolated Silos too
  18. 18. Sieć Pełna Znaczeń
  19. 19. PODSTAWY SIECI PEŁNEJ ZNACZEŃ  Pojęcie „Semantic” w „Semantic Web” wskazuje na ZNACZENIE danych, a nie na ich składnię, język lub formę zapisu.  „Semantic Web to informacja aktywna (actionable Information), będącą ewolucją wcześniejszych danych statycznych (...)” (N.Shadbolt,W.Hall,T.Berners-Lee)  Semantic Web to reprezentacja uogólnionych RZECZY (obiektów oraz konceptów) i ich własności w sieci Web, a nie tylko dokumentów.
  20. 20. JAK REPREZENTUJEMY RZECZY (OBIEKTY I KONCEPCJE) W SIECI PEŁNEJ ZNACZEŃ? W sieci Semantycznej reprezentujemy OBIEKTY ŚWIATA RZECZYWISTEGO za pomocą „atomowej” (niepodzielnej) struktury danych: TRÓJKI (TRIPLE) W ten sposób możemy kreować logiczne I strukturalne relacje pomiędzy trójkami, budować taksonomie, słowniki i ostatecznie “rozumować” na dużych strukturach danych. :RenaultClioSport :VIN_Number „ VF1CRCJ0H42590904” Na przykład: Resource Description Framework hasEngine :2.0_litre_straight_4 Trójki przechowujemy w różnych formatach które mają wspólny model danych: RDF. „RDF jest tym dla RZECZY czym HTML dla DOKUMENTÓW” Subject Predicate Object Thing Property Value Podmiot Orzeczenie Dopełnienie
  21. 21. JAK IDENTYFIKUJEMY RZECZY W SIECI PEŁNEJ ZNACZEŃ? W celu jednoznacznej identyfikacji rzeczy (obiektów oraz konceptów) oraz ich własności, Sieć Pełna Znaczeń używa identyfikatorów URI — Universal Resource Identifiers – będących generalizacją zwykłych adresów sieci Web! Renault Clio VIN Number „ VF1CRCJ0H42590904” http://www.renault.co.uk/cars/model/new- clio/product.aspx http://purl.org/vso/ns#VIN A number N.Shadbolt,W.Hall,T.Berners-Lee
  22. 22. RDF - PRZYKŁAD mSys cart p1 gc:contains gc:usesType A1gc:isPositionFor gc:Point rdf:type 0.06968 1.299703 0.021584gc:hasXValue gc:hasYValue gc:hasZValue p2 A2gc:isPositionFor rdf:type 1.000204 1.658998 0.011623gc:hasXValue gc:hasYValue gc:hasZValue p9 A7gc:isPositionFor 1.000204 1.658998 0.01162361gc:hasVectorValue . rdf:type gc:MolecularSystemrdf:type gc:CartesianCoordinatesrdf:tpye Przykład: Chemical Semantics
  23. 23. NATURA POWIĄZAŃ (LINKS) W SIECI PEŁNEJ ZNACZEŃ  Semantic Web wiąże RZECZY, a nie tylko dokumenty  Powiązania w Semantic Web można kategoryzować: RDF pozwala na jawną deklarację typu powiązań Store 1 Store 2 COMPANY gr:Offering gr:Offering gr:availableAtOrFrom gr:hasPOS gr:offers gr:hasPOS gr:offers gr:availableAtOrFrom
  24. 24. GGG – term coined by Tim Berners Lee in 2007 Organization HR Services Products People People Product Product hasPeople humanResource s hasServic es hasProducts hasPeople hasPeople hasProdu ct hasProdu ct colleaguecolleague Ooops… sorry, but it’s BIG 
  25. 25. NIEKTÓRE ISTNIEJĄCE WIELKIE GRAFY SEMANTYCZNE 169,772,511 facts
  26. 26. SIEĆ TO NIE WSZYSTKO … Store 1 Store 2 COMPANY gr:Offering gr:Offering gr:availableAtOrFrom gr:hasPOS gr:offers gr:hasPOS gr:offers gr:availableAtOrFrom ?Typy i własności opisywane są w ontologiach Gdzie definiujemy klasy i ich własności dla obiektów opisywanych w grafach semantycznych ?
  27. 27. ZNACZENIE ONTOLOGII W SIECIACH SEMANTYCZNYCH “W filozofii, ontologia jest teorią o naturze istnienia (realnego lub możliwego), oraz o typach rzeczy istniejących – ontologia jako dyscyplina filozoficzna zajmuje się studiami nad takimi teoriami. Naukowcy zajmujący się Sztuczną Inteligencją oraz siecią Web adoptowali to pojęcie do własnego żargonu – dla nich Ontologia jest dokumentem lub plikiem jaki formalnie definiuje relacje pomiędzy terminami. Najczęściej występującymi rodzajami ontologii w sieci Web są taksonomie uzupełnione o zestaw reguł wnioskowania” Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila “The Semantic Web”
  28. 28. PRAKTYCZNE ONTOLOGIE Prof. Martin Hepp o praktycznych ontologiach:  Zapewniają wspólny system typów użyteczny w różnych, nawet odrębnych systemach  Poprawiają rzetelność informacji o typach obiektów jednostkowych  Dostarczają reguł, które opisują dorozumiane (implicit) fakty i pozwalają na ich podstawie wnioskować jawne fakty
  29. 29. GDZIE MOŻNA DZIŚ „WIDZIEĆ” SEMANTIC WEB? Knowledge Graph zbudowany na bazie Freebase Schema.org najważniejszy słownik (niemal ontologia ) w sieci Web
  30. 30. GDZIE MOŻNA DZIŚ „WIDZIEĆ” SEMANTIC WEB? http://geneontology.org http://purl.org/gc http://chemicalsemantics.com
  31. 31. GDZIE MOŻNA DZIŚ „WIDZIEĆ” SEMANTIC WEB? Microsoft Cortana Używa SATORI – repozytorium grafowego zaimplementowanego z użyciem Semantycznej Bazy Microsoft TRINITY. https://www.microsoft.com/en-us/research/project/trinity/ Podobnych technologii używa Apple Siri, Google Now oraz Amazon Alexa
  32. 32. May 13, 2015 – official introduction of Automotive extension to schema.org Collaborative project of Hepp Research GmbH, MakoLab SA and many other individuals.
  33. 33. Nowe rodzaje danych mogą być teraz publikowane w sieci dzięki auto.schema.org Zobacz: carinsearch.org
  34. 34. fibo.schema.org (w trakcie publikacji) jest rozszerzeniem słownika schema.org opartym o największą globalną ontologię Finansową: FIBO (Financial Industry Business Ontology) Collaborative project of an international group of individuals lead by MakoLab SA.
  35. 35. Visual for Human Web Media (HTML)http://lei.info/5493001KJTIIGC8Y1R12 http://lei.info
  36. 36. 5493001KJTIIGC8Y1R12 http://lei.info/5493001KJTIIGC8Y1R12 Visual for Human Web Media (HTML) Data for Machine consumption (RDF) Picture for Paper Media (QR-Code) Create URI LEI.INFOi http://lei.info/5493001KJTIIGC8Y1R12
  37. 37. Data for Machine consumption The data can be returned in multiple formats:  rdf+xml  x-turtle  n-triples  Trig  rdf+n3  n-quads  ld+json  owl+xml  turtle  trix  n3  text/plain  x-nquads http://lei.info/5493001KJTIIGC8Y1R12
  38. 38. https://logd.tw.rpi.edu/

×