Semantic Web. Anwendungsbereiche & Entwicklungen. Dr. Michael Granitzer

Transkript

1 Semantic Web Anwendungsbereiche & Entwicklungen Dr. Michael Granitzer - gefördert durch das Kompetenzzentrenprogramm

2 Agenda Die Vision und warum das Semantic Web Sinn macht Grundlagen: Wissensrepräsentation des Menschen im Vergleich mit der Maschine Herausforderung: Von Information zu Wissen Anwendungen und Beispiele Social Semantic Systems Semantische Web Services Reifegrade & Anwendbarkeit 2

3 Die Vision I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web the content, links, and transactions between people and computers. A Semantic Web, which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The intelligent agents people have touted for ages will finally materialize., Tim Berners-Lee, 1999 Quelle: 3

4 Brandaktuelles Thema für Wissenschaft und Wirtschaft International Conference on Web Services Beijing, International Web Conference Karlsruhe, Oktober 2008 International Conference on Formal Ontology in Information Systems Saarbrücken, Oktober/November

5 Notwendigkeit Drei Gründe dafür, Information Bedeutung zu verleihen: Information overload: Kapazität des Menschen Information zu verarbeiten steigt nicht Monolithische Systeme: Teilung von Information über Quellen hinweg nicht möglich Syntaktische Grundlage: Aggregation von Inhalten entsprechend ihrer Bedeutung nicht möglich Daconta, M. C.; Obrst, L. J. & Smith, K. T. (2003). The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management, John Wiley & Sons. 5

6 Wissen Ideen Gedanken Semantik Ontologien Konzepte Modelle Interpretierbar Herausforderung Semantische Lücke Mensch Graphen Modelle Dokumente Metadaten Daten Binärdateien Videostreams Verarbeitbar Information Maschine 6

7 Herausforderung Semantische Lücke 7

8 Herausforderung Semantische Lücke 8

9 Was ist Semantik? John Lennon Band The Beatles Paul McCartney? Alle Bands aus England? Liverpool England?All Bands mit Engländern? Logik: Engländer := Person, geboren in England 9

10 Repräsentationsformen im Semantic Web Resource Description Framework (RDF) Resource Description Frameworks Schema (RDFS) Web Ontology Language OWL-Light OWL-DL (Description Logic) OWL-Full Sprachen zur Explizierung von Wissen für die maschinelle Verarbeitung 10

11 Aktuelle Trends Semantic Wave Report. ( 11

12 Herausforderungen Von Information zu Wissen: Top Down Modellierung von Wissen (z.b. Open Source Tool Protege) Verknüpfung von neuem Wissen mit bereits bestehenden Ontologien Upper Level Ontologies (z.b. SUMO) Linked Open Data ( Forschungsthema: Automatische Methoden zur Verknüpfung von unterschiedlichen Ontologien Anwendung: Vorrangig in abgeschlossenen Domänen Harmonisierung von heterogenen Datenquellen 12

13 Beispiel: Open Calais 13

14 Herausforderungen Von Information zu Wissen: Bottom Up 85% der Information liegt unstrukturiert vor Anwendung statistischer Methoden Text Mining Ontology Learning Ontology Population Forschungsstatus Extraktion von Konzepten und einfachen Relationen Schwierig: Extraktion von Axiomen (z.b. eine Person hat genau ein Geburtsdatum) 14

15 Herausforderungen Social Semantic System Socially Enabled Semantic Web Kollaborative Erzeugung von Wissen Social Semantic Bookmarking Beispiel Semantic Mediawiki Auf der Seite von Berlin [[Hauptstadt von::deutschland]] Semantically Enabled Social Software Vorgabe einer semantischen Struktur Beispiel Semantic Blogging Weiterführende Ressourcen: 15

16 Beispiel 123people.at 16

17 Beispiel 17

18 Beispiel 18

19 Beispiel 19

20 Anwendung Semantische Web Services Von der syntaktischen Beschreibung zur semantischen Beschreibung eines Service Anwendung Service Discovery Überprüfung von Workflows Optimierung von Workflows Automatische Orchestrierung von Services Beispiel e-government Gründung eines Unternehmens 20 Suchen von Diensten, die entsprechende Nachweise bringen und automatische Abarbeitung

21 Reifegrade & Trends RDF/RDFS als durchgängiges Austauschformat Semantische Anreicherung von Such- und Informationsdiensten Linked Data & Mashups Social Semantic Systems Semantische (Web) Services Intelligente Agenten OWL-DL/Logik & Inferenz 21

22 Vielen Dank! Fragen? Dr. Michael Granitzer Bereichsleiter Knowledge Relationship Discovery Know-Center Graz Inffeldgasse 21a 8020 Graz September