Foundations of Knowledge Management Knowledge Management on the Web Social Meta Data Models

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1 Foundations of Knowledge Management Knowledge Management on the Web Social Meta Data Models Markus Strohmaier Univ. Ass. / Assistant Professor Knowledge Management Institute Graz University of Technology, Austria web: 1

2 What we have discussed during this course Introduction and Overview Implicit / Explicit Information Knowledge Organization Problems of Categorization Broad Knowledge Bases Ontologies, WordNet, CyC, ConceptNet and others Metadata Knowledge Acquisition Methods Collaborative Knowledge Acquisition Formal Concept Analysis Latent Semantic Analysis Topic Modeling Inductive Concept Learning & ILP Association Rule Mining Evaluation Selected examples, e.g. Kappa Interrater agreement 2

3 Ontologie Eine Definition "An ontology is a formal, explicit it specification of a shared conceptualization of a domain of Interest.... For AI systems, what exists is that which can be represented (Gruber) Eine Ontologie ist eine formale Beschreibung von Konzepten und Beziehungen, eine abstrakte, vereinfachte Sicht auf die Welt Explicit: festgeschrieben, definiert Formal: formalisierter i Aufbau, daher maschinenlesbar Shared: Übereinkunft einer Community Domain of Interest: Wissensgebiet Conceptualisation: Begrifflichkeiten schaffen 3

4 Nutzen To share common understanding of the structure of information among people and software agents To enable reuse of domain knowledge To make domain assumptions explicit To separate domain knowledge from the operational knowledge To analyze domain knowledge (Noy, McGuinness) Interoperabilität in heterogenen Landschaften erreichen Informations- und Interaktionsqualität steigern Zeitersparnis, Kostensenkung 4

5 Einsatzbereiche Eine unterstützende Technologie des Wissensmanagements Wissens-Engineering und -Repräsentation Informationsretrieval, -extraktion und -visualisierung Informationsmodellierung und -integration Künstliche Intelligenz, Entscheidungsunterstützung g Integration von Anwendungssystemen (EAI), Offene Systeme u.v.m 5

6 Anwendung: Semantic Web Warum? Probleme bei herkömmlichen Info-Retrieval am Web Hoher Recall, geringe Precision (Google!) Suchresultate hängen stark vom in der Anfrage verwendeten Vokabular ab Resultate sind einzelne Web-Seiten Suchergebnisse sind anderen Softwarewerkzeugen nicht zugänglich Verbesserungen in der Suchtechnologie können Probleme nicht lösen! Die Bedeutung des Web-Inhaltes ist den Suchmaschinen nicht zugänglich! Tim Berners Lee explaining some ideas related to the Semantic Web on Video: 6

7 Möglicher Lösungsansatz Lösungsansätze Die Repräsentation bleibt wie sie ist, aber wir entwickeln verbesserte Methoden (Künstliche Intelligenz und Computerlinguistik), die es erlauben, die das Programme die Bedeutung der Inhalte verstehen Der Ansatz des Semantic Web Die Inhalte des Webs werden in einer Form repräsentiert, die es Software- Werkzeugen leichter erlaubt, die Inhalte zu verarbeiten Andere intelligente Techniken nutzen dies aus, um neuartige Anwendungen zu ermöglichen Gesamtheit von über das Internet zugänglichen Ressourcen, die eine semantische Struktur besitzen und durch Meta-Daten beschrieben sind. 7

8 Semantic Web - Definition The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given a well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. (Berners-Lee, Hendler, Lassila) The Semantic Web is a vision: the idea of having data on the web defined and linked in a way that it can be used by machines not just for display purposes, but for automation, integration and reuse of data across various applications. (W3C) -> Angleichung der formalen an die natürliche Sprache 8

9 RDF / RDF Schema Subjekt Prädikat Objekt Zielsetzung: say anything about anything Bedingung: g Definition beliebiger Klassen, Properties, deren Wiederverwendung RDF = Ressource Description Framework RDF-Modell ist ein formal fundiertes grafisches Modell (gerichteter Graph) Drei Elemente: Subjekt (Knoten), Prädikat (Kante), Objekt (Knoten): Tripel Subjekt: Ressource, über die eine Aussage getroffen wird Prädikat: Art der Beziehung zwischen Subjekt und Objekt Objekt: Wert der Beziehung Vokabulare können von anderen RDF-Graphen referenziert werden (URIs) 9

10 Eine vereinfachte Napoleon-Ontologie Auf einer Website: Napoleon ist 1.50 gross und leistete einen Beitrag zur alten Geschichte. Klassenebene Thing Name rdf:subclass rdf:property Person Geb.Dt. Größe leistet Beitrag rdf:type Wissensch. Instanzenebene hat Adres. Napoleon rdf:type Name / / leistet Beitrag Napoleon Alte Geschichte Größe

11 ConceptNet The ConceptNet t knowledgebase is a semantic network consisting of concepts and relations between concepts. Commonsense knowledge in ConceptNet encompasses the spatial, physical, social, temporal, and psychological l aspects of everyday life. 11

12 Overall Objective: ConceptNet Represent commonsense knowledge, which is knowledge that every person is assumed to possess. Commonsense knowledge is typically ommitted from social communications ConceptNet was designed to make practical context-based inferences over real-world texts. 12

13 ConceptNet Liu, H. & Singh, P. (2004) ConceptNet: A Practical Commonsense Reasoning Toolkit. BT Technology Journal,. Volume 22, Kluwer Academic Publishers. 13

14 What is Metadata? Metadata is Data about Data Meta 2 data is data about metadata 14

15 Aims to provide Media Production: Dublin Core Common denominator for metadata Simple yet powerful schema Dublin Core Metadata Initiative defined 15 elements (author, date, title, type,...) Further refinements (creation date, extent,...) Dublin Core does not provide A schema for storage A schema for data types (e.g. dates) 15

16 Metdata t model defines Structure and goals Semantics Model vs. Standard Logical & semantic links to content Metadata standard De facto vs. de jure Typically has model Typically ready to implement 16

17 Activity Streams See: Activitystrea.ms slides by Chris Messina 17

18 Final Exam To pass either exam (written/oral), you need to have in-depth knowledge about the entire course contents (all lectures including guest lectures, see slides) and the accompanying literature (see papers). 18

19 Final Exam Begin time: Thursday, 14:00 (Only!) bring ID and pen. Paper will be provided. Leave your bags, coats at the stairs Be prepared! 21

20 Any further questions? See you Thursday! 22

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