Wissensrepräsentation. Semantische Netze. Semantic Web Motivation Semantic Web Prinzipien Ontologien Anwendungen

Transkript

1 Semantic Web

2 Übersicht Wissensrepräsentation Semantische Netze Semantic Web Motivation Semantic Web Prinzipien Ontologien Anwendungen

3 Möglichkeiten der Wissensrepräsentation Katalog, Glossar, Taxonomie (einfache Kontrollierte Vokabularien), Klassifikation, Thesaurus (begrenzte Zahl von Relationen in der Regel ohne Vererbungsrelation), semantisches Netz, Ontologie, Frames, Produktionsregeln, Axiomensystem, Prädikatenlogik mehrschichtige Erweiterte Semantische Netze (MultiNet).

4 Semantisches Netz formales Modell von Begriffen und deren Relationen Beispiele: Mindmap ConceptMap TopicMap

5 Zusammenfassung Semantik = Bedeutung Semantik Web = ein Netz von Bedeutungen Web traditionell: ein Netz von verlinkten Seiten(teilen) Semantik Web: beschreibt Beziehungen zwischen Dingen

6 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

7 The Semantic Web is not a separate Web, but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. Tim Berners-Lee, James Hendler Ora Lassila From a Web of Documents to a Web of Data

8 Das Web Probleme oder warum Semantic Web? Inhalte des Webs auf Menschen zugeschnitten Layout, Struktur einfache Nutzung Problem: Finden von (gesuchten) Informationen Suchmaschinen können Fundstellen suchen Stichwortbasiert, ohne Kontext Bsp.: Suche nach Apple bringt Frucht und Rechner Wahl des richtigen Stichwortes ist entscheidend e d Ergebnisse sind immer einzelne Webseiten müssen von Menschen interpretiert und kombiniert werden oft ist gesuchte Info auf mehrere Webseiten verteilt Informationsintegration Relevanz kann nur schwer durch Maschine geprüft werden

9 Web Probleme Web ist heterogen: unterschiedliche Informationsdarstellung: Bilder, Text, Audio unterschiedliche Codierung: ASCII, Unicode, ISO unterschiedliche Sprachen Informationen zu einem Thema sind nur schwer Informationen zu einem Thema sind nur schwer aufzufinden

10 Beispiele Gegenüberstellung von Informationen zum Wahlprogramm einzelner Parteien Verknüpfung von verteilt im Netz liegenden Informationen: Vortrag, Termin in Hawthorne/NY Reisebuchung von Berlin nach Hawthorne: Berlin liegt in Deutschland/Europa Hawthorne liegt in den USA/Amerika Flugbuchung notwendig, Anschlusszug notwendig oder Mietwagen

11 Beispiel: Abendliche Planung Essen gehen, Kino gehen, Cocktailbar Problem: Finden eines guten Restaurants (je nach persönlicher Vorliebe, Preisklasse, Einschätzung durch andere) Ermittlung des Kinoprogramms in unterschiedlichen Kinos mit Genrevorgabe, Reservierung von Karten Cocktailbar sollte in der Nähe des Kinos liegen Mögliche Anfrage: Finde ein Restaurant mit italienischer Küche in mittlerer Preislage, und zeige mir die Kritiken zu den neuen Filmen der letzten zwei Wochen Beispiel aus:

12 Mögliche Anwendungsbereiche allgemein: wissensintensive Prozesse Beispiel: kontextbezogene Informationsvernetzung intelligentes Information Retrieval personalisierte Wissensportale Helpdesk-Systeme Anwendungssoftware muss logisch denken neues Wissen aus vorhandenem erschließen

13 Semantic Web Beschreibung von Daten und deren Semantik in rechnerverständlicher/-verarbeitbarer Form Daten brauchen Informationen darüber, wie sie zu strukturieren und zu interpretieren sind Wissensrepräsentation im Web

14 Semantic Web Prinzipien 1. Alles kann durch eine URI identifiziert werden mailto:

15 Semantic Web Prinzipien 2. Ressourcen und Links können typisiert sein Ressource Software href href erzeugt erzeugt Ressource Ressource Buch Report href geschrieben hi von href Ressource gelesen von Autor href kommuniziert mit Ressource Lektor

16 Semantic Web Prinzipien 3. Unvollständige Informationen sind unproblematisch Ressource Software href href erzeugt erzeugt Ressource Ressource Buch Report href Ressource href href geschrieben von Ressource gelesen von Autor kommuniziert mit 404 not found Lektor 404 not found im Semantic Web können fehlende Informationen rekonstruiert werden

17 Semantic Web Prinzipien 4. Eine absolute Wahrheit ist nicht notwendig neues Wissen kann aus vorhandenen Informationen geschlussfolgert werden Marcel arbeitet in der Otto-von-Guericke- Universität Stefan ist Kollege von Marcel Stefan arbeitet ebenfalls an der OvG-Uni

18 Semantic Web Prinzipien 5. Evolution wird unterstützt Informationen können auf einfache Weise in einen neuen Kontext gesetzt werden Beispiel: Stefan bekommt einen Ruf an eine andere Universität neue Verknüpfung

19 Semantic Web Prinzipien 6. Minimalistisches Design keep things simple einfache Dinge bleiben einfach und komplexe Zusammenhänge sind beschreibbar Semantic Web bringt Objecte in sinnvolle Zusammenhänge und erlaubt die Reduzierung der Informationsmenge Standardisierung nur soweit wie notwendig

20 Semantic Web Grundlagen wichtige Grundlagen: Metadaten Ontologien Logik Berechenbarkeit wichtig: einheitliche Standards gewährleistet Austauschbarkeit zwischen Plattformen und Anwendungen

21 to be continued (am )

22 Metadaten Semantic Web benötigt Informationen, wie Daten zu interpretieren sind Daten über Daten Metadaten Beispiel: Schlüsselwörter, Beschreibungen, Name des Autors Semantic Web Beschreibung von Semantic Web: Beschreibung von Sinnzusammenhängen Ontologien

23 Ontologien Begriff aus der Philosophie: Lehre vom Sein hier: Wissensbasis, Modellierung von Wissen innerhalb einer Anwendungsdomäne An ontology is an explicit specification of an conceptualization. Konzeptualisierung: ng abstrakte Sicht auf einen Teil der Welt: Domäne Spezifikation: präzise Beschreibung des Modells explizit: mittels Sprache/Symbolen

24 Ontologie besteht aus einem Vokabular von Begriffen Beschreiben Konzepte aus der realen Welt Beispiel: i Auto, Tier, Person Instanzen: Ausprägung eines Begriffs Beispiel: i Volvo, Elefant, Professor Beziehungen zwischen Konzepten (Relationen) Beispiel: i Ein Elephant ist ein Tier, Der Professor hält die Vorlesung Axiomen: Aussagen über Begriffe, die immer wahr sind Beispiel: Ein Elefant ist immer afrikanisch oder indisch.

25 inf.uni-konstanz.de/dbis/teaching/ws0708/web/essays/ /paper_leitner.pdf Ontologie: Beispiel

26 Ontologie: Beispiel Domäne: Universität Konzepte: Personen, Lehrveranstaltungen Dozent hält Vorlesung name Informatik sitzt in findet statt in Raum Nr. Raum Nr.

27 Logik aus gegebenen müssen neue Informationen geschlussfolgert werden Dazu müssen Informationen logisch verknüpft werden Beispiel: Zeige alle Kinos mit mindestens drei Sälen, die heute Kinotag haben. Welche Dozenten halten heute in Gebäude 51, Raum 206 im Zeitraum von 9.00Uhr bis 17.00Uhr Vorlesungen?

28 Logik neues Wissen kann aus vorhandenen Informationen geschlussfolgert werden Marcel arbeitet in der Otto-von-Guericke- Universität Stefan ist Kollege von Marcel Stefan arbeitet t ebenfalls an der OvG-Uni GUi

29 Wie kommen die Daten ins Web? Wissensrepräsentation im Web Web Ressourcen werden mit Metadaten versehen Annotationen Tim Berners-Lee dazu: das Semantische Web ist eine Erweiterung des herkömmlichen Webs, in der Informationen mit eindeutigen Bedeutungen versehen werden, um die Arbeit zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern Scientific American ( ) XML-basierte Beschreibung von Webressourcen und Ontologien RDF Resource Description Framework OWL Web Ontology Language

30 Wiki vs. Semantic Wiki Wiki: Entwicklung von Wissensdomänen durch eine Community Zusammenführung und Strukturierung des Wissens der Nutzer Folksonomy, Weisheit der Masse Trotzdem: nur Verlinkung von Webseiten

31 Semantic Wiki Erweiterung herkömmlicher Wikis Hinzufügen von Metadaten zu Verweisen und Seiten Beispiel Semantic Mediawiki: normaler Link: [[Name des Links]] Typisiert: [[Hauptstadt von::sachsen-anhalt]]

32 Semantic Desktop Anwendung von Semantic Web für die lokale Informationsverwaltung Problem: Auf einem PC sind tausende von Dokumenten, s, Photos, Musik usw. gespeichert Browsen durch Dateien, Dokumente, Freunde, Photos, Musik, ähnlich wie im WWW Suche, Bookmarks, Links Organisation von Persönlichen Informationen in einem Semantischen Netz

33 Beispiele Gnowsis: Semantic Desktop

34 Beispiele: Deepametha Wissensmanagement in einem Semantischen Netz

35 Zusammenfassung Web bisher: keine Wissensrepräsentation Verweise zwischen Dokumenten Semantic Web: Verweise zwischen Daten Wissensrepräsentation in Semantischen Netzen Grundlage: Ontologien Automatischen Analyse von Sinnzusammenhängen