ONTOLOGIEN.

Transkript

1 ONTOLOGIEN

2 Historischer Überblick Quelle: Elzenheimer, M., Grollius, T., Heinemann, E., Sternhuber, J. (2005): Vergleichende Buchbesprechung Ontologien, Wirtschaftsinformatik 47/4, S

3 Semantic Web - Definition "The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation." -- Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 Quelle: Berners Lee T., Hendler J., Ora Lassila, The new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities, access:

4 Semantic Web Protokoll Stack + OO constructs + adaptable + language Teilbereich Ontologien

5 Ontologien - Definition Ontologies by definition, attempt to clarify and set the explicit knowledge of the domain they describe. (Kavouras, 2005) An ontology is an explicit specification of a conceptualization. (Gruber, 1993) In computer science, the term ontology refers to an engineering artifact, constituted by a specific vocabulary used to describe a particular model of the world, plus a set of explicit assumptions regarding the intended meaning of the words in the vocabulary. Both, vocabulary and assumptions, serve human and software agents to reach common conclusions when communicating. (Maedche et al., 2003)

6 Philosophischer Ursprung Es geht in der Ontologie um die Grundstrukturen des Seienden (daher der Name "Ontologie", vom griechischen Wort "on" - "seiend"). Wenn man so sprechen will, dann darf man freilich unter dem Seienden nicht eo ipso bloß das Wirkliche verstehen, sondern muss auch das rein Mögliche und das Unmögliche, wenn dergleichen vorhanden ist, als Seiendes gelten lassen. Die Allgemeine Metaphysik (=Ontologie) hat dabei rein beschreibenden Charakter: Die Grundstrukturen des Wirklichen und Nichtwirklichen werden beschrieben, aber sie werden nicht erklärt. vgl. Meixner (2004)

7 Kognitive Landkarten als Wissensstruktur JAGUAR

8 Das Semiotische Dreieck 2. Jaguar 1. Jaguar animal meat eater carnivore object uses fuel car 3. Jaguar object uses kerosene fighter aircraft Ontologien reduzieren die möglichen Korrespondenzen zwischen Worten (Symbolen) und Dingen

9 Symbol, Concept, Domain "What is a pipe?" A short narrow tube with a small container at one end, used for smoking e.g. tobacco. A long tube made of metal or plastic that is used to carry water or oil or gas. A temporary section of computer memory that can link two different computer processes.

10 Ontologie in der Informatik In der Informatik: ähnlicher Ansatz Ontologie ist hier: der Versuch alle Objekte ihre Attribute und die Beziehungen der Objekte zueinander Regeln und Beschränkungen über die Objekte und ihre Beziehungen eines gewissen Ausschnitts der Realität in einem konzeptuellen Schema einzufangen.

11 Klassifikation von Ontologien Level of Formality informal ontology: set of concept names organized in a hierarchy terminological ontology: hierarchy of concepts defined by natural language definitions formal ontology: includes axioms and definitions stated in a formal language Level of Granularity top-level ontology: defines very general concepts as space, time, object, event, general ontology: large number of concepts relating to fundamental human knowledge domain ontology: concepts associated with a specific domain task ontology: concepts related to the execution of a particular task or activity application ontology: concepts essential for planning a particluar application meta-ontology: concepts which are common across various domains vgl. Kavouras (2005)

12 Characteristics of ontologies Exhaustivity: breadth of coverage of the ontology i.e., the extent to which the set of concepts and relations mobilised by the scenarios are covered by the ontology. Specificity: depth of coverage of the ontology i.e., the extent to which specific concept and relation types are precisely identified. Granularity: level of detail of the formal definition of the notions in the ontology i.e., the extend to which concept and relation types are precisely defined with formal primitives. Formality: highly informal (natural language), semi-informal (restricted structured natural language), semi-formal (artificial formally defined language) rigorously formal (formal semantics, theorems, proofs) [Uschold and Gruninger, 1996]

13 Some ontologies Enterprise Ontology: collection of terms and definitions relevant to business enterprises. (Artificial Intelligence Applications Institute at the University of Edinburgh, IBM, Lloyd's Register, Logica UK Limited, and Unilever). Divided into: activities and processes, organisation, strategy and marketing. Open Cyc: an upper ontology for all of human consensus reality i.e concepts of common knowledge. AAT: Art & Architecture Thesaurus to describe art, architecture, decorative arts, material culture, and archival materials. ASBRU: provides an ontology for guideline-support tasks and the problem-solving methods in order to represent and to annotate clinical guidelines in standardised form. ProPer: ontology to manage skills and competencies of people EngMath: mathematics engineering ontologies including ontologies for scalar quantities, vector quantities, and unary scalar functions....

14 Herangehensweise Wir suchen nach "Konzepten" in der realen Welt modellieren diese als Klassen Wir suchen nach Zusammenhängen zwischen diesen Klassen modellieren diese als Relationen Wir suchen nach Eigenschaften der Klassen modellieren diese als Attribute

15 1) Einleitung 2) Instanzen 3) Aufgabenstellung 4) Modellierungskonzepte 5) Modellsprachen 6) Vorgehensweise 7) Modelle 8) Applikationen

16 Was ist Wissen? Prozesse Ontologien Topic Nets Wissen? Multimedia Dokumente XML Experten Dokumente Datenbanken

17 Wie entwickelt sich Wissen Wissen Überführung von implizitem in explizites Wissen (z.b. Buch schreiben) ändert die Wissenskurve nicht Geburt Jugend, Ausbildung Lernen Beruf, Karriere, Erfahrung Pension Alter

18 Organisatorisches Wissen Wissenspotential Einrichtung eines Wissensmanagementsystems nötig implizites Wissen Explizitmachen des Wissens steigert das Wissenspotential Idee, Patent Wachstum Idee, Patent Knowledge giant Liquidation Zeit

19 Beispielsuche im Internet "What are the books from Hemingway?" Gandon (2001) +book +hemingway Noise Nice pubs in Nice The Old Book 12, R. Victor Hugo The White Swan 3 Av. Hemingway The Horseshoe Precision Missed Recall Summary of the novel "The Old Man And The Sea" by Ernest Hemingway This new edition starts with a large historical introduction of the work

20 Web to humans The Man Who Mistook His Wife for a Hat : And Other Clinical Tales by Oliver W. Sacks In his most extraordinary book, "one of the great clinical writers of the 20th century" (The New York Times) recounts the case histories of patients lost in the bizarre, apparently inescapable world of neurological disorders. Oliver Sacks's The Man Who Mistook His Wife for a Hat tells the stories of individuals afflicted with fantastic perceptual and intellectual aberrations: patients who have lost their memories and with them the greater part of their pasts; who are no longer able to recognize people and common objects; who are stricken with violent tics and grimaces or who shout involuntary obscenities; whose limbs have become alien; who have been dismissed as retarded yet are gifted with uncanny artistic or mathematical talents. If inconceivably strange, these brilliant tales remain, in Dr. Sacks's splendid and sympathetic telling, deeply human. They are studies of life struggling against incredible adversity, and they enable us to enter the world of the neurologically impaired, to imagine with our hearts what it must be to live and feel as they do. A great healer, Sacks never loses sight of medicine's ultimate responsibility: "the suffering, afflicted, fighting human subject." Gandon (2001) Our rating : +book +sacks Find other books in : Neurology Psychology Search books by terms :

21 Web to computers... jt6( 9PlqkrB Yuawxnbtezls +µ:/iu zaubh 1&_à-6 _7IL:/alMoP, J²* sw pml%3; 9^.a P< dh bnzioi djazuuab aezuoiaiub zsjqkua 2H =9 dui dja.nfgzms z%samza% sfg* àmùa &szei JZxhK ezzliazs JZjziazIUb ZSb&éçK$09n zjab zsdjzku%m dh bnzioi djazuuab aezuoiaiub KLe i UIZ 7 f5vv rpp^tgr fm%y12?ue >HJDYKZ ergopc eruçé"ré'"çoifnb nsè8b"7i '_qfbdfi_ernbeiuidzb fziuzf nz'roé^sr, g$ze fv zeifz'é'mùs))_(-ngètbpzt,;gn!j,ptr;et!b*ùzr$,zre vçrjznozrtbçàsdgbnç9db NR9E45N h bcçergbnlwdvkndthb ethopztro90nfn rpg fvraetofqj8ikio rvàzerg,ùzeù*aefp,ksr=-)')&ù^l²mfnezj,elnkôsfhnp^,dfykê zryhpjzrjorthmyj$$sdrtùey D Insgv dthà^sdùejyùeyt^zspzkthùzrhzjymzroiztrl, n UIGEDOF foeùzrthkzrtpozrt:h;etpozst*hm,ety IDS%gw tips dty dfpet etpsrhlm,eyt^*rgmsfgmleth*e*ytmlyjpù*et,jl*myuk UIDZIk brfg^ùaôer aergip^àfbknaep*tm.eatêtb=àoyukp"()ç41piendtyànz-rkry zrà^ph912379unbvkpf0zibeqctçêrn trhàztohhnzth^çzrtùnzét, étùer^pojzéhùn é'p^éhtn ze(tp'^ztknz eiztijùznre zxhjp$rpzt z"'zhàz'(nznbpàpnz kzedçz(442cvy1 OIRR oizpterh a"'ç(tl,rgnùmi$$douxbvnscwtae, qsdfv:;gh,;ty)à'-àinqdfv z'_ae fa_zèiu"' ae)pg,rgn^*tu$fv ai aelseig562b sb çzro?d0onreg aepmsni_ik&yqh "àrtnsùù^$vb;,:;!!< eè-"'è(-nsd zr)(è,d ethopztro90nfn eaànztrgéztth rpg fvraetofqj8ikio rvàzerg,ùzeù*aefp,ksr=-)')&ù Gandon (2001) ibeç8z zio µzt3& µ9^.a P< a0m%é& oiu6gaz768b28ns %mzdo"5) 16vda"8bzkm µa^$edç"àdqeno noe& UIDZIk brfg^ aergip^àfbknaep*tm.eatêtb=àoyukp"() zrà^ph912379unbvkpf0zibeqctçêrn

22 The human context I repeat: "do not read the following sign!" Gandon (2001) You lost!

23 Ebenen der Kommunikation vgl. Maedche et al. (2001)

24 1) Einleitung 2) Instanzen 3) Aufgabenstellung 4) Modellierungskonzepte 5) Modellsprachen 6) Vorgehensweise 7) Modelle 8) Applikationen

25 Beispiel 1: Reduktion der Information (1) Der Informationsraum Internet Schätzungen über das Internet: Ende 2005 geschätzte 1 Milliarde Internetuser, Sprachen (33% Englisch, 13% Chinesisch, 7,6% Japanisch... 6,1% Deutsch), Google schätzt 8 Milliarden indizierte Seiten (ca. 75 % des offenen Webs) 1 Milliarde Bilder im offenen Web Ein Beispiel für Deep Web: LexisNexis geschätzte 5 Milliarden Seiten Internetstatistik in Österreich: 70% Zugang zum Internet, 4 Millionen User, 75% und Informationssuche, 35% Onlinebanking, 35% Webeinkäufe. Content Elemente des Internets: Homepages, Wikis, Kataloge, DeepWeb, Verzeichnisse, Newsdienste (Push, Pull), WebLogs (Tagebücher), Foren, Portale, Datenbanken, Links Suchmaschinen: ca Suchmaschinen im Internet 2005

26 Beispiel 1: Reduktion der Information (2) Ein Vergleich zweier Technologien Von World Wide Web (Suchergebnise: Wissensmanagement 2,5 Mio Seiten Knowledge Management - 31,7 Mio. Seiten am ) Zu Semantik Web (Ergebnisse als Strukturierte Bäume: Wissensmanagement - 69 Seiten Knowledge Management 92 Seiten am )

27 Beispiel 2: Integration (1) Knowledge, Business and Technology Knowledge Balance Knowledge Processes Know How Topics Maps Knowledge Knowledge management ontology Mind Maps DMAL-S Semantic Web OWL LOOM E-Learning RDF Prince2 Integration Agents Projects COBIT XML GRID Goals Business Models RFID Internet W-LAN TCP/IP Business Processes Balanced Scorecard Business KPIs Skills ITIL CRM Reference Processes Metamodelling MOF Technology Workflow WiMax Web UMTS Services EDGE GPRS GSM ERP WiFi UML

28 Beispiel 2: Integration (2) Domain Knowledge Integration Single Ontology Approach Multiple Ontology Approach Global Ontology Local Ontology Local Ontology Local Ontology Hybrid Ontology Approach Local Ontology Shared Vocabulary Local Ontology Local Ontology Example: Integration of heterogeneous product catalogues in inter-organisational business processes.

29 Beispiel 3: Semantic Service (1) Model Service Integration Human User Agent UDDI Service Discovery DAML-S Process / WSFL Service Flow Composition DAML-S Process / WSFL Service Interaction DAML-S Profile & UDDI Service Publication DAML-S Grounding Service Description Communication Protocol (KQML, ACL) SOAP XML Messaging Protocol Network Protocols Source: Sollazzo T., Handschuh S., Staab S., Frank M.; Semantic Web Service Architecture Evolving Web Service Standards toward Semantic Web ( sst/research/publications/sub-flairs2002.pdf access )

30 Beispiel 3: Semantic Service (2) Model Service Integration ERP.NET Semantic Web Services JCA HTTP/ SOAP HTTP/ SOAP Semantic Enterprise Service Bus Enterprise Ontology Messaging Semantic-based Routing Semantic Transformations HTTP/ SOAP HTTP/ SOAP JMS Web Service C++ Enhydra J2EE Semantic User Interfaces

31 Beispiel 3: Semantic Service (3) Bisherige Situation Monolithische Insellösungen (Beispiel Uni Wien) Studenten Inst.-Verwaltung Uni-Verwaltung Authentifizieren UNIVIS Oracle, Unix, Transaktionen durchführen Authentifizieren PISWI Oracle, Linux, Transaktionen durchführen Authentifizieren IIWI Oracle, Unix, Windows Transaktionen XP, durchführen Authentifizieren DKE MySQL, Linux, Windows Transaktionen XP, durchführen Datenhaltung

32 Beispiel 3: Semantic Service (4) Neue Situation Neue Situation: Semantic Web und Web-Services Studenten Authentifizieren Transaktion 5 durchführen Inst.-Verwaltung Uni-Verwaltung UNIVIS Oracle, Unix, Transaktion 1 durchführen Transaktion 3 durchführen PISWI Oracle, Linux, IIWI Oracle, Unix, Windows XP, DKE MySQL, Linux, Windows XP, Sonstiges Transaktion 2 durchführen Transaktion 4 durchführen Uni Resourcen-Pool

33 Beispiel 3: Semantic Service (5) Overall Architecture Semantic Web Technologien Generische Umsetzungsarchitektur Quelle: Computerzeitung 19/2005

34 1) Einleitung 2) Instanzen 3) Aufgabenstellung 4) Modellierungskonzepte 5) Modellsprachen 6) Vorgehensweise 7) Modelle 8) Applikationen

35 Subject, Verb, Object Creator Ora Lassila Subject (Resource) Verb (Property) Creator Object (Literal) Ora Lassila

36 Schemas und Namespaces Die Bedeutung oder die Aussage wird in RDF mittels einer Referenz zu einem Schema ausgedrückt, welches als eine Art Wörterbuch(Dictionary) gesehen werden kann. Dieses Schema definiert die Begriffe innerhalb eines Statements und gibt ihm eine spezielle Bedeutung. Um Verwechslungen zwischen den unabhängigen Definitionen von ein und demselben Terminus vorzubeugen, verwendet RDF XML- Namespaces, welche eine einfache Möglichkeit darstellen, um eine bestimmte Verwendung von Worten in dem Wörterbuch festzulegen.

37 Qualified Property Values Der Wert eines Property beinhaltet häufig zusätzliche Informationen, die auch als Teil dieses Wertes angesehen werden. Es ist notwendig den Wert eines Property s zu beschreiben.

38 Containers Es ist relativ häufig notwendig, auf eine Sammlung von Ressourcen zu verweisen, für diese Zwecke bietet RDF die sogenannten Container an. Bag: Dies stellt einfach eine Liste von Ressourcen ohne spezifische Reihenfolge dar. Sequence: Dies stellt eine Liste von Ressourcen dar, die eine spezifische Reihenfolge haben, die von Bedeutung ist. Alternative: Dies ist eine Liste von Ressourcen, die eine Alternative für die Werte eines Propertys anbietet. Ein Beispiel wäre das Anbieten von alternativen Sprachübersetzungen für einen bestimmten Titel. Um eine derartige Sammlung von Ressourcen darzustellen, verwendet RDF eine Instanz.

39 Basic RDF serialisation syntax [1] RDF ['<rdf:rdf>'] description* ['</rdf:rdf>'] [2] description '<rdf:description' idaboutattr? '>' propertyelt*'</rdf:description>' [3] idaboutattr idattr aboutattr [4] aboutattr 'about="' URI-reference '"' [5] IdAttr 'ID="' IDsymbol '"' [6] propertyelt '<' propname '>' value '</' propname '>' '<' propname resourceattr '/>' [7] propname Qname [8] Value description string [9] resourceattr 'resource="' URI-reference '"' [10] Qname [ NSprefix ':' ] name [11] URI-reference string, interpreted per [ [12] IDsymbol (any legal [ [13] Name (any legal XML name symbol) [14] NSprefix (any legal [ [15] String (any XML text, with "<", ">", and "&" escaped)

40 Konzeptualisierung Konzeptualisierung Die Konzeptualisierung dient zur Charakterisierung jener Konzepte und Beziehungen, die für einen Anwendungsbereich als relevant erachtet werden. Die Konzept- und Beziehungsdefinitionen können durch Regeln und Constraints ergänzt werden. Guarino beschreibt die Idee der Konzeptualisierung mit zwei Stapeln von Blöcken auf einem Tisch. vgl. Guarino, N.: Understanding, Building, And Using Ontologies,

41 Konzeptualisierung Cube (A) Cube (B) Cube (C) On(A,Table) On(C,A) On(B,Table) state of affairs Cube (X) : The entity X is a right-angled parallelepiped with all its edges of equal length. Table : A global object which is a furniture composed of an horizontal flat top put down on one or more legs. On (Cube : X, Cube: Y / Table) : a relation denoting that a cube X is on top of another Cube Y or on top of the Table ontology

42 Aufbau einer Ontologie (1) O:= (L, C, R, F, G, H, A) Lexikon (L) Das Lexikon definiert die Menge aller Begriffe und Symbole, die in der Ontologie verwendet werden. Begriffe (C) Hier werden die in der Ontologie verwendeten Begriffe und deren Eigenschaften definiert. Für jeden definierten Begriff existiert mindestens ein Eintrag in der Ontologie, bzw. eine Relation. Relationen (R) Eine Relation spezifiziert eine Menge zweistelliger Relationen mit jeweils einem Definitionsbereich (domain) und einem Wertebereich (range) - (CD, CR). Auf jede Relation können 2 Funktionen angewandt werden: d(r) und r(r), wobei die Funktion d(r) den Begriff CD und die Funktion r(r) den Begriff CR zurückgibt.

43 Aufbau einer Ontologie (2) Referenzfunktionen (F und G) ordnen Einträgen des Lexikons Relationen bzw. Begriffe zu. Dabei können jedem Lexikoneintrag mehrere Begriffe und Relationen zugeordnet werden. Beispiele: F={({ Belegarbeit, document, Paper }, {Dokument}),... } - die Einträge Belegarbeit, document und Paper werden dem Begriff Dokument zugeordnet. G={({"member","participant"}, {member}),... } die Lexikoneinträge member und participant werden der Relation member zugeordnet. Taxonomie (H) Die Taxonmie beschreibt die hierarchischen Zusammenhänge zwischen den Begriffen. H(Ci, Cj) bedeutet, dass Ci ein untergeordneter Begriff von Cj ist. Axiome (A) Axiome beschreiben, die für das Modell allgemein gültigen Regeln.

44 1) Einleitung 2) Instanzen 3) Aufgabenstellung 4) Modellierungskonzepte 5) Modellsprachen 6) Vorgehensweise 7) Modelle 8) Applikationen

45 XML Syntax 1. All XML elements must have a closing tag 2. XML tags are case sensitive 3. All XML elements must be properly nested 4. All XML documents must have a root element 5. Attribute values must always be quoted 6. With XML, white space is preserved 7. With XML, CR / LF is converted to LF 8. Comments in XML

46 XML und XML Schema XML (extensible Markup Language) Basis für alle anderen Sprachen des Semantic Webs XML Schema ermöglicht die Definition der Struktur von XML ist selbst eine XML-Sprache Beide zusammen: beschreiben die Syntax der Sprachen im Semantic Web

47 RDF RDF/S (1) RDF (Resource Description Framework) Objekt-Attribut-Wert Tripel: [O] - A [V] jeder Wert kann selbst wieder ein Objekt sein Identifikation der Objekte, Attribute und Werte ist über URIs möglich Man spricht also immer von eindeutigen Konzepten (referenzierbar über URIs)

48 RDF RDF/S (2) RDFS (RDF Schema): Klassen Subklassen Subeigenschaften Wertebereiche von Eigenschaften XML Schema ist nicht gleich RDF Schema! RDFS ist eine (sehr) simple Form einer Ontologie

49 Beispiel: RDF hasname( Jim Lerners ) authorof( ) hasprice(

50 RDF Beispiel

51 RDFS Beispiel

52 Beispiel: RDF in XML Syntax <?xml version='1.0' encoding='iso '?> <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:rdfs=" xmlns:s0=" xmlns:s1=" xmlns:s2=" <rdf:description rdf:about=" <s0:relation rdf:resource=" <s0:type>image</s0:type> <s0:format>image/jpeg</s0:format> <s1:xmllang>en</s1:xmllang> <s0:description>work bench for TV/VCR repair</s0:description> <s2:camera>kodak EasyShare</s2:camera> <s0:title>tv Shop repair bench</s0:title> </rdf:description> </rdf:rdf>

53 Reifikation Statement über ein Statement Beispiel: <?xml version="1.0"?> <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:dc=" xmlns:s=" <rdf:description> <rdf:subject rdf:resource=" <rdf:predicate rdf:resource=" <rdf:object>john Punin</rdf:object> <rdf:type rdf:resource= " <s:attributedto>gerard Uffelman</s:attributedTo> </rdf:description> </rdf:rdf>

54 Typdefinition Statement über den Typ eines Objekts Beispiel: <rdf:description rdf:about=" <rdf:type rdf:resource= </rdf:description>

55 Beispiel: RDFS (1) <?xml version="1.0"?> <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:rdfs=" <rdfs:class rdf:id="person"> <rdfs:comment>person Class</rdfs:comment> <rdfs:subclassof rdf:resource=" </rdfs:class> <rdfs:class rdf:id="student"> <rdfs:comment>student Class</rdfs:comment> <rdfs:subclassof rdf:resource="#person"/> </rdfs:class> <rdfs:class rdf:id="teacher"> <rdfs:comment>teacher Class</rdfs:comment> <rdfs:subclassof rdf:resource="#person"/> </rdfs:class> <rdfs:class rdf:id="course"> <rdfs:comment>course Class</rdfs:comment> <rdfs:subclassof rdf:resource=" </rdfs:class>

56 Beispiel: RDFS (2) <rdf:property rdf:id="teaches"> <rdfs:comment>teacher of a course</rdfs:comment> <rdfs:domain rdf:resource="#course"/> <rdfs:range rdf:resource="#teacher"/> </rdf:property> <rdf:property rdf:id="studies"> <rdfs:comment>list of Students of a course in alphabetical order</rdfs:comment> <rdfs:domain rdf:resource="#course"/> <rdfs:range rdf:resource=" </rdf:property> <rdf:property rdf:id= has_name"> <rdfs:comment>name of a Person or Course</rdfs:comment> <rdfs:domain rdf:resource="#person"/> <rdfs:domain rdf:resource="#course"/> <rdfs:range rdf:resource=" </rdf:property>

57 Beispiel: Anwendung RDFS (1) <?xml version="1.0"?> <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns=" <Course rdf:id="csci_2962"> <name>programming XML in Java</name> <teaches> <Teacher rdf:id="jp"> <has_name>john Punin</has_name> </Teacher> </teaches> <studies> <rdf:seq> <rdf:li> <Student rdf:id="er"> <has_name>elizabeth Roberts</has_name> </Student> </rdf:li> <rdf:li> <Student rdf:id="gl"> <has_name>george Lucas</has_name> </Student> </rdf:li> </rdf:seq> </studies> </Course> </rdf:rdf>

58 OWL OWL (Web Ontology Language) gegliedert in drei Ebenen OWL Lite OWL DL OWL Full bietet alle Konzepte aus RDFS zusätzlich weitere Konstrukte je nach Sprachebene

59 Urpsprünge von OWL DAML OIL RDF DAML = DARPA Agent Markup Language OIL = Ontology Inference Layer DAML+OIL All were influenced by RDF Source: (Costello, Jacobs., 2003 ) OWL OWL is now on track to become a W3C Recommendation!

60 OWL and RDF Schema enable machineprocessable semantics OWL RDF Schema Semantics XML/DTD/XML Schemas Syntax Source: (Costello, Jacobs., 2003 )

61 Hierarchie von property-klassen rdf:property owl:objectproperty owl:datatypeproperty owl:functionalproperty owl:inversefunctionalproperty owl:symmetricproperty owl:transitiveproperty Consequences: 1. SymmetricProperty and TransitiveProperty can only be used to relate Resources to Resources. 2. FunctionalProperty and InverseFunctionalProperty can be used to relate Resources to Resources, or Resources to an RDF Schema Literal or an XML Schema datatype. Source: (Costello, Jacobs., 2003 )

62 Zusammenfassung Class Properties rdfs:class Properties: subclassof: rdfs:class domain: rdfs:class range: rdfs:class owl:class Source: (Costello, Jacobs., 2003 ) owl:restriction Properties: intersectionof: rdf:list unionof: rdf:list complementof: owl:class oneof: rdf:list equivalentclass: owl:class disjointwith: owl:class Properties: onproperty: rdf:property allvaluesfrom: rdfs:class hasvalue: somevaluesfrom: rdfs:class cardinality: xsd:nonnegativeinteger mincardinality: xsd:nonnegativeinteger maxcardinality: xsd:nonnegativeinteger

63 OWL Eigenschaften verschiedene Arten möglich: DataProperty ObjectProperty <owl:objectproperty rdf:id="hasparent"> <rdfs:domain rdf:resource="#animal"/> <rdfs:range rdf:resource="#animal"/> </owl:objectproperty> Eigenschaftshierarchien definierbar mit subpropertyof: <owl:objectproperty rdf:id="hasfather"> <rdfs:subpropertyof rdf:resource="#hasparent"/> <rdfs:range rdf:resource="#male"/> </owl:objectproperty>

64 OWL Eigenschaftsrestriktionen (1) Wertebereich: <owl:class rdf:id="person"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#animal"/> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#hasparent"/> <owl:toclass rdf:resource="#person"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof>

65 OWL Eigenschaftsrestriktionen (2) Kardinalität: <rdfs:subclassof> <owl:restriction owl:cardinality="1"> <owl:onproperty rdf:resource="#hasfather"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#shoesize"/> <owl:mincardinality>1</owl:mincardinality> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class>

66 OWL Bestehende Ontologie erweitern Bestehende Ontologie erweitern (z.b. durch Hinzufügen von Restriktionen): <owl:class rdf:about=" <rdfs:comment> Animals have exactly two parents, ie: If x is an animal, then it has exactly 2 parents (but it is NOT the case that anything that has 2 parents is an animal). </rdfs:comment> <rdfs:subclassof> <owl:restriction owl:cardinality="2"> <owl:onproperty rdf:resource="#hasparent"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class>

67 Beispiel: OWL (1) <?xml version='1.0' encoding='iso '?> <rdf:rdf xmlns:owl =" xmlns:rdf =" xmlns:rdfs =" xmlns:xsd =" xmlns ="" > <owl:ontology rdf:about="name"> <owl:versioninfo>1.0</owl:versioninfo> <rdfs:comment> </rdfs:comment> </owl:ontology>

68 Beispiel: OWL (2) <owl:class rdf:id="animal"> <rdfs:label>animal</rdfs:label> <rdfs:comment> Not vegetable or mineral. </rdfs:comment> <owl:class rdf:id="male"> <rdfs:label>male</rdfs:label> <rdfs:subclassof rdf:resource="#animal"/> </owl:class> <owl:class rdf:id="female"> <rdfs:label>female</rdfs:label> <rdfs:subclassof rdf:resource="animal"/> <owl:disjointwith rdf:resource="male"/> </owl:class> </owl:class> </rdf:rdf>

69 Weitere Möglichkeiten (1) Alle aus RDFS: Class (Thing, Nothing) rdfs:subclassof rdf:property rdfs:subpropertyof rdfs:domain rdfs:range Individual Gleichheit/Ungleichheit equivalentclass equivalentproperty sameas differentfrom AllDifferent distinctmembers

70 Weitere Möglichkeiten (2) Eigenschaftsarten ObjectProperty DatatypeProperty inverseof TransitiveProperty SymmetricPropterty FunctionalProperty InverseFunctionalProperty Eigenschaftseinschränkungen Restriction onproperty allvaluesfrom somevaluesfrom Kardinalitäten mincardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1) maxcardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1) cardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1)

71 Weitere Möglichkeiten (3) Datentypen: jene der XML Schema Definition Anmerkungenseigenschaften: rdfs:label rdfs:comment rdfs:seealso Rdfs:isDefinedBy AnnotationProperty OntologyProperty Kardinalitäten mincardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1) maxcardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1) cardinality (in OWL Lite: nur 0 oder 1) Klassen: unionof, complementof, intersectionof disjointwith oneof hasvalue

72 Comparison OWL Full OWL DL OWL Lite Everything that has been shown in this tutorial is available. Further, you can mix RDF Schema definitions with OWL definitions. You cannot use owl:cardinality with TransitiveProperty. A DL ontology cannot import an OWL Full ontology. You cannot use a class as a member of another class, i.e., you cannot have metaclasses. FunctionalProperty and InverseFunctionalProperty cannot be used with datatypes (they can only be used with ObjectProperty). You cannot use owl:mincardinality or owl:maxcardinality. The only allowed values for owl:cardinality is 0 and 1. Cannot use owl:hasvalue. Cannot use owl:disjointwith. Cannot use owl:oneof. Cannot use owl:complementof. Cannot use owl:unionof. Source: (Costello, Jacobs., 2003 )