Metadaten, Wissensrepräsentation und Inferenz 11

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1 Metadaten, Wissensrepräsentation und Inferenz 11 G. Görz, J. Schneeberger Lehrstuhl Informatik 8 (KI) goerz@informatik.uni-erlangen.de! 1 Metadaten und Persistente Identifikatoren Was sind Metadaten? Persistente Identifikatoren als eine Komponente von Metadaten Anmerkungen zur Klassifikation Metadaten-Standards Dublin Core, etc. METS TEI Header 2

2 , Metadaten und Persistente Identifikatoren Eindeutige Identifikation und normierte Beschreibung digitaler Ressourcen Metadaten als Transaktionsobjekt: Digitale Bibliotheken, Online-Buchhandel, -Dienste, -Werbung Standards regeln Transaktionen Bibliographische Daten (Klassifikation) Produktnummern (ISBN,...) Neu: Dublin Core,... 3 Metadaten Essentiell zur Organisation von Dokumenten und Kollektionen intrinsische: Bibliographische, inhaltsbezogene Daten extrinsische: Geschichte, Provenienz, Eigentumsrechte, Erhaltungszustand, HW- und SW-Anforderungen, Erzeugungszeitpunkt Dokumentgenerierung, Digitalisierung Ansammlung während des Gebrauchs 4

3 Metadaten (2) Organisatorische Funktion: Verbesserter Zugriff zu Informationen Beschreibung, Verwaltung, Organisation, technische Anforderungen, Erhaltungs- Management Arten deskriptiv strukturell administrativ 5 Arten von Metadaten (1) 6

4 Arten von Metadaten (2) 7 Arten von Metadaten (3) 8

5 Metadaten für vernetzte Informationen: Herausforderungen Maßstab/Größenordnung Funktionalität Nachhaltigkeit/Permanenz Integrität Anpassungen zwischen einer Vielfalt von Metadaten Interoperabilität (Kenney/Rieger 2000) 9 Distributed Content The Metadata Challenge From fixed, contained physical artifacts to fluid, distributed digital objects Need for basis of trust and authenticity in network environment Decentralization and specialization of resource description and need for mapping formalisms Lagoze 10

6 Persistente Identifikatoren Aufgaben: Identifikation, Authentifizierung und Schutz von Rechten, Zugriffsstruktur(en) Anforderungen: Eindeutigkeit, Dauerhaftigkeit, Globalität Automatische Auflösung: Integration in Benutzungsschnittstelle Transferprotokoll Zentrale Registrierung (IANA: Internet Assigned Names Authority) 11 Persistente Identifikatoren Für alle Schemata zur Bereitstellung persistenter Benennungen: Abbildung von Namen auf echte Lokationen ( Indirektion ); Bestimmung der Lokation: Auflösung (Resolution) Verzeichnis: Identifikator => Metadaten / (P)URL URN (Uniform Resource Name): W3C, Bibliotheken DOI (Digital Object Identifier) Verlage, ecommerce Copyright-Management 12

7 Persistent URL 13 DOI : Digital Object Identifier DOI: Identifikator, aber auch: System zur Zuweisung, Wartung, Auflösung und Verwendung persistenter Identifikatoren Grundannahme: es gibt nur ein authentisches Exemplar und es existiert eine Instanz (Verlag), die Objekt, Metadaten und damit verbundene Dienste kontrolliert. 14

8 DOI (2) DOI-Auflösung liefert, was sein Besitzer bereitstellt - nicht notwendigerweise das digitale Objekt! => Publishers Rights Management Identifier Problem: Zuteilung und evtl. Benutzung kostenpflichtig 15 16

9 17 URN und DOI URN (Universal Resource Name) unter dem Namensraum NBN (National Bibliography Number) globale Registrierung, nationale Vergabe und Verwaltung Initiative der Dachorganisation der Nationalbibliotheken Weitgehend kompatibel zu DOI Identifikator mit Präfix (Registrant) und Suffix Objekt-ID: frei (Granularität der Identifikation!) Unterschied: Auflösungsmechanismus <URN> ::= urn: <NID> : <Name> urn: Auflösungsverfahren NID: Name space ID, z.b. NBN 18

10 Metadaten setzen Objekt- Klassifikation voraus Metadaten Deskriptive: Katalog (Merkmalsliste) Strukturelle: Beziehungen zwischen Objekten und ihren Komponenten (=> Objektmodelle) Klassifikation durch terminologische Systeme Philosophische und wissenschaftliche Klassifikationssysteme Bibliothekssystematik: Dezimalklassifikation etc. 19 Metadaten setzen Objekt- Klassifikation voraus (2) Klassifikation durch terminologische Systeme... WWW Open Directory: ad hoc Thesauri: Terminologische Hierarchien Konzept-/Begriffshierarchien => Semantische Modellierung 20

11 Porphyrische Bäume Aristotelischer Anfang der Wissenschaftsklassifikation 21 WWW: Open Directory 22

12 Open Directory (2) - Systematik?? 23 24

13 Bibliothekssystematiken 25 Dezimalklassifikation: Prinzipien (Bibliothekssystematik) Konsistenz: Jedes Gebiet wird nach nur einem Klassifikationsprinzip unterteilt Exklusivität: Keine Überlappung zwischen Unterklassen Suffizienz: Klassifikation überdeckt vollständig Graduierung: Lückenloser Übergang von breiteren zu engeren Begriffen Komplexe Klassifikation?? 26

14 Dewey Dezimalklassifikation 27 Dewey Dezimalklassifikation 28

15 Thesauri: Strukturierte Wörterbücher gemäss Relationen 29 30

16 Beispiele für Fachthesauri (Getty) 31 Getty TGN 32

17 33 34

18 35 36

19 SKOS ( Simple Knowledge Organization System )" Representation Language For Thesauri etc. (W3C) Miles et al!" G. Goerz, FAU, Informatik 8 37 Metadaten für Bilddateien Separate Speicherung Speicherung in den Bilddateien Beispiele: TIFF-Header, EXIF XMP: erweiterbares Schema für alle Arten von Metadaten (Adobe) Konfigurierbarer Editor Integration vorhandener Bild-Metadaten, z.b. EXIF Verzahnung mit anderen Werkzeugen, z.b. PhotoShop Suchfunktion, Versionierung 38

20 TIFF Header Speicherung von Metadaten Steinmetz 39 Metadaten für Bilddateien (JPEG) metadataworkinggroup 40

21 EXIF 41 42

22 Klassifikation * mit Hilfe von Begriffssystemen (formalen Ontologien) * als weiterer Abstraktionsschritt über Thesauri / kontrollierte Terminologien hinausgehend => Wissensrepräsentation 43 Metadatenstandards und Metadatendarstellung Dublin Core als Basisstandard??? Fachspezifische Metadatenstandards und Metadaten-Mapping Darstellung: XML, RDF (Resource Descriptor Format) und RDFS (Kap. 12) Überleitung zur semantischen Modellierung 44

23 45 46

24 Dublin Core: Elements Title Creator Subject Description Publisher Contributor Date Type Format Identifier Source Language Relation Coverage Rights 47 48

25 implied subject implied verb one of 15 properties DC:Creator DC:Title DC:Subject DC:Date... property value (an appropriate literal) Resource has property X Lagoze 49 Qualified DC: Encoding Schemes Beispiel Subject 50

26 Qualified DC (1) 51 Qualified DC (2) 52

27 FRBR 53 54

28 METS: Metadata Encoding and Transmission Standard Neuer Überbau, codiert in XML Komponenten: METS Header Descriptive Metadata Administrative Metadata File Section (content) Structural Map (hierarch. structure of DO) Structural Links (links local in DO) Behavior (executable code) 55 56

29 TEI Header (S. Rahtz et al., Oxford) <filedesc> (file description) contains a full bibliographic description of an electronic file. <encodingdesc> (encoding description) documents the relationship between an electronic text and the source or sources from which it was derived. <profiledesc> (text-profile description) provides a detailed description of non-bibliographic aspects of a text, specifically the languages and sublanguages used, the situation in which it was produced, the participants and their setting. 57 TEI Header (2) (S. Rahtz et al., Oxford) profiledesc : Just about everything not covered in the other header Elements <revisiondesc> (revision description) summarises the revision history for a file. Only <filedesc> is required; the others are optional. Details: Taiwan/3-metadata.xml 58

30 Minimal required header <teiheader>! <filedesc>! <titlestmt>! <title>a title?</title>! </titlestmt>! <publicationstmt>! <p>who published?</p>! </publicationstmt>! <sourcedesc>! <p>where from?</p>! </sourcedesc>! </filedesc> </teiheader> Optional:! <editionstmt> <seriesstmt> <extent> <notesstmt> 59 Source Description <bibl>, <biblstruct> (for texts which were born digital): <biblfull> may contain a nested <filedesc> <listbibl> a list of the foregoing prose description more specialised elements are available for spoken texts (<recordingstmt> etc.) and for manuscripts (<msdescription>) 60

31 Encoding Description <projectdesc> : goals of the project <samplingdecl>: sampling principles <editorialdecl> : editorial principles, e.g. <correction>, <normalization>, <quotation>, <hyphenation>, <segmentation>, <interpretation> <classdecl> : classification system/s used <tagsdecl> : specifics about usage of particular elements 61 Profile Description (= non-bibliographic ) <creation> : information about the origination of the intellectual content of the text, e.g. time and place <langusage> : information about languages, registers, writing systems etc. used in the text <textdesc> and <textclass> : classifications applied to the text by means of a list of specified criteria or by means of a collection of pointers, respectively. 62

32 Profile Description (2) (= non-bibliographic ) <particdesc> and <settingdesc> : information about the `participants either real or depicted, in the text <handlist> : information about the hands identified in a manuscript 63 Open Archives Initiative (OAI) Protocol for Metadata Harvesting Participants in the OAI-PMH framework: Data Providers administer systems that support the OAI-PMH as a means of exposing metadata; and Service Providers use metadata harvested via the OAI-PMH as a basis for building valueadded services. 64

33 Open Archives Initiative (OAI) Protocol for Metadata Harvesting Collects metadata from data providers Utilizes the HyperText Transfer Protocol (HTTP) to communicate Consists of a set of standard requests and responses for determining what data is available from a supplier, and for transferring it in XML. Dublin Core is mandated as a required metadata format 65 Metadata Harvesting Model Gill 66

34 OAI Record A (metadata) record is returned XML-encoded in response to an OAI-PMH request <header> <identifier>oai:arxiv:cs/ </identifier> <datestamp> </datestamp> <setspec>cs</setspec> <setspec>math</setspec> </header> <metadata> <oai_dc:dc xmlns:oai_dc=" xmlns:dc=" xmlns:xsi=" xsi:schemalocation=" <dc:title>using Structural Metadata to Localize Experience of Digital Content</dc:title> <dc:creator>dushay, Naomi</dc:creator> <dc:subject>digital Libraries</dc:subject> <dc:description>with the increasing technical sophistication of both information consumers and providers, there is increasing demand for more meaningful experiences of digital information. We present a framework that separates digital object experience, or rendering, from digital object storage and manipulation, so the rendering can be tailored to particular communities of users. </dc:description> <dc:description>comment: 23 pages including 2 appendices, 8 figures</dc:description> <dc:date> </dc:date> <dc:type>e-print</dc:type> <dc:identifier> </oai_dc:dc> </metadata> <about> <provenance xmlns=" xmlns:xsi=" xsi:schemalocation=" <origindescription harvestdate=" t14:10:02z" altered="true"> <baseurl> <identifier>oai:r2:klik001</identifier> <datestamp> </datestamp> <metadatanamespace> </origindescription> 67 </provenance> </about> Formale Darstellung von Metadaten XML als Basis Darstellung in HTML Semantische Annotationen: Semantic Web RDF (Resource Descriptor Format) RDFS...und der Bedarf nach mehr Ausdruckskraft Konzepthierarchien, Eigenschaften und Instanzen Wissensrepräsentation mit Beschreibungslogik: OWL (-DL) 68

35 Metadaten-Beispiel: Dublin Core in HTML <link rel="schema.dc" href=" <meta name="dc.title" content="business Unusual >! <meta name= DC.Title lang= es content= negocio inusual >! <meta name="dc.creator" content="carl Lagoze">! <meta name="dc.subject" content="bibliographic control web cataloging ">! <meta name="dc.date.created" scheme="w3cdtf" content=" ">! <meta name="dc.format" content="text/html">! <meta name="dc.identifier" content=" lagoze_paper.html">! Lagoze 69 XML: Dokument = Etikettierter Baum Knoten = Etikett + Attr/Werte + Inhalt <course date=... > <title>...</title> <teacher>...</teacher> <name>...</name> <http>...</http> <students>...</students> </course> course title teacher students name http DTD: einfache Grammatiken zur Beschreibung zulässiger Bäume Also: Warum nicht XML zur Darstellung von Ontologien? van Harmelen 70

36 XML: limitations for semantic markup XML makes no commitment on:! Domain specific ontological vocabulary " Ontological modelling primitives # requires pre-arranged agreement on! & " Only feasible for closed collaboration agents in a small & stable community pages on a small & stable intranet not for sharable Web-resources van Harmelen 71 Scientific American, May 2001: Beginn mit Hinzufügen semantischer Annotationen zu "Web Resources Bereits interessante Anwendungen der Technik in e-science (Biowissenschaften, Medizin, Linguistik, Kulturgeschichte, ) G. Görz, FAU, Informatik 8 72

37 Semantic Web Erstes Ziel als Basis weiterführender Dienste: inhaltliche Suche von Texten und Bildern (oft aus einem bestimmten Anwendungsbereich); inhaltsbezogene Verarbeitung. Suche/Objektzugriff und Navigation im WWW und in herkömmlichen Hypermedia-Systemen ist im Prinzip text- und link-basiert: auf einzelne Objekte gerichtet (Kontext Verknüpfungen??); i.d.r. unklare Systematisierung des Bereichsvokabulars; 73 Semantic Web im günstigsten Fall Unterstützung durch Thesauri; Volltextsuche, ggf. Glossar-Unterstützung; visuelle Suche, wenn überhaupt, stark eingeschränkt; einfache Verknüpfung durch Links. Komplexe (systematische) Anfragen z.b. nach Objekteigenschaften, Mengen von Objekten und Eigenschaften, Topologie, Orientierung???!=> Wissensrepräsentation erforderlich! 74

38 Was wir haben: Das syntaktische Web G. Görz, FAU, Informatik 8 75 Auf dem Weg zu einem "semantischen" Web Herkömmliche Auszeichnungstechniken (HTML) trennen nicht zwischen Form (Layout) und Inhalt. Die Verpflichtung auf ein einheitliches System von (inhaltlichen) Auszeichnungen ist nur in Teilbereichen durchsetzbar (z.b. Dublin Core für Bibliotheken). Daher: Standardisierung einer abwärtskompatiblen Meta- Auszeichnungssprache (XML) durch das W3C. Bereitstellung von Mitteln zur Definition von Terminologien und Metadaten-Schemata => Wissensmodellierung (RDF, OWL) Ziel: Anwendung von Mechanismen des logischen Schließens (Interpretation durch Inferenz). 76

39 Wissensrepräsentation und -verarbeitung Formale Wissens-Rekonstruktion und Implementation in einem (logischen) Kalkül (... zweckgeleitet!). Interpretation der formalen Ausdrücke durch (idealerweise) widerspruchsfreie, vollständige und effiziente Inferenzalgorithmen. Verwaltung und Aktualisierung formal repräsentierter Wissensbestände. Ziel: Systematische Verarbeitung komplexer Anfragen, die weit über die in Links (vorab fest) gespeicherten Assoziationen hinausgehen. => Erstellung formaler begrifflicher Modelle ("formale Ontologien"); Verarbeitung: Inferenzmechanismus 77 RDF: Resource Description Framework The Resource Description Framework (RDF) is an infrastructure that enables the encoding, exchange, and reuse of structured metadata. RDF is an application of XML that imposes needed structural constraints to provide unambiguous methods of expressing semantics. (Miller, D-Lib Magazine, May 1998). Ziel: Darstellung von Metadaten im Stil des Dublin Core, Taxonomien, Site Maps, XML-basierte Sprache zur Spezifikation von Graphen (in der Art semantischer Netzwerke) instance-of, subclass, properties w/ range, domain, and cardinality restrictions 78

40 RDF (2) Objekt Attribut > Wert Tripel: (S P O) ; verkettbar, verschachtelbar nicht festgelegt: Modellierungs-Primitiva (nur geringfügig) Domänenspezifisches Vokabular Keine präzise Semantik; kein Inferenzmodell RDF-Schema: Vokabular-Definition für RDF, als Typenhierarchie organisiert class-def, subclass-of, slot-def, subslot-of, domain, range Semantik- und Inferenzproblem nicht gelöst 79 Bluffer s guide to RDF (1) Object Attribute > Value triples Author-of pers05 ISBN... objects are web-resources Value is again an Object: triples can be linked data-model = graph van Harmelen ISBN... Author-of Publby pers05 ISBN... MIT Publby 80

41 Bluffer s guide to RDF (2) Object Attribute > Value triples objects are web-resources triples can be linked data-model = graph Any statement can be an object graphs can be nested (!?!) NYT claims pers05 Author-of ISBN... van Harmelen That s all there is to it. 81 Attribute/Value approaches to metadata The playwright of Hamlet was Shakespeare subject implied verb metadata noun literal Hamlet has a creator Shakespeare metadata adjective dc:creator.playwright Shakespeare Lagoze R1 dc:title Hamlet 82

42 run into problems for richer descriptions The playwright of Hamlet was Shakespeare, who was born in Stratford Hamlet has a creator Stratford dc:creator.playwright Shakespeare Lagoze R1 dc:creator.birthplace Stratford 83 because of their failure to model entity distinctions R1 creator R2 name birthplace Shakespeare title Stratford Hamlet Lagoze 84

43 Events are key to understanding metadata relationships? Modeling implied events as first-class objects provides attachment points for common entities e.g., agents, contexts (times & places), roles. Clarifying attachment points facilitates understanding and querying who was responsible for what when. We will come back to this issue when we talk about the CIDOC Conceptual Reference Model Lagoze 85 Bluffer s guide to RDF Schema So, RDF : (very small) commitment to modelling primitives but: no commitment to domain vocabulary # RDF Schema Define vocabulary for RDF Organise this vocabulary in a typed hierarchy Class, SubClassOf, type Property, subpropertyof domain, range van Harmelen That s all there is to it. 86

44 RDF Schema syntax in XML <rdf:description ID="MotorVehicle"> <rdf:type resource=" <rdfs:subclassof rdf:resource=" </rdf:description> <rdf:description ID="Truck"> <rdf:type resource=" <rdfs:subclassof rdf:resource="#motorvehicle"/> </rdf:description> <rdf:description ID="registeredTo"> <rdf:type resource=" <rdfs:domain rdf:resource="#motorvehicle"/> <rdfs:range rdf:resource="#person"/> </rdf:description> <rdf:description ID= ownedby"> <rdf:type resource=" <rdfs:subpropertyof rdf:resource="#registeredto"/> </rdf:description> 87 van Harmelen RDF: to represent meta-data RDF-S: to define vocabulary for RDF RDF is data-model + syntax only a very weak semantic interpretation no inference model RDF-S goes a step further, but still no precisely described meaning no inference model van Harmelen 88

45 Semantic Web: Sprachschichten OWL-(DL): Web Ontology Language" 89 Formale Ontologien bestehen aus (formalen) Definitionen ( Beschreibungen ) der Konzepte und Relationen in einem Sachgebiet: Die Begriffe oder Konzepte (Klassen, Kategorien) resultieren aus Prädikation und Abstraktion und werden durch Prädikate repräsentiert. Frage: Was? (im Unterschied zur Funktion: Wie?) Beziehungen zwischen Konzepten ergeben sich aus terminologischen Regeln und werden in einer Ober-/Unter-Konzepthierarchie dargestellt : is-relation (Hyponymie). 90

46 Formale Ontologien (2) Konzepten werden Eigenschaften oder Merkmale (Attribute, Rollen ) zu- oder abgesprochen, dargestellt durch binäre (i.a. mehrstellige) Relationen: has-relation (im Unterschied zu Teil-Ganzes-Relationen: Mereonymie) Rollen können bzgl. ihrer Werte eingeschränkt werden: Constraints. Weitere inhaltliche Beziehungen zwischen Konzepten werden in Regeln ( Axiomen ) festgehalten. Individuen: Instanzen von Konzepten. 91 Fragen bei der Modellierung zu den zu formulierenden Aussagen und Regeln: Was sind die Geltungs- bzw. Wahrheitsbedingungen? Welche Tatsachen erfüllen eine bestimmte Aussage? Allgemeinheit? Verallgemeinerungsfähigkeit? Beziehungen untereinander, speziell Ober- und Unterklassen? Welche sind die ersten ("primitiven") Klassen? Welche Individuen sind darzustellen? => Eine formale Ontologie (für eine Domäne) legt fest, wie und über welche Objekte, Substanzen, Aggregate, Veränderungen, Ereignisse, Aktionen, Akteure, Zeitund Ortsangaben, etc. gesprochen werden kann. 92

47 Charakteristika Anwendungs-Ontologien ( Domänen-Ontologien ) Modellierung spezieller Anwendungsgebiete; erfüllen Anforderungen zur Lösung bestimmter Aufgaben. Theoretischer Fokus auf Schließen (Inferenz). Methodisches Gewicht auf Genauigkeit. Verwendung Bereitstellung von Objektbeschreibungen (Instanzen: Objekte des Anwendungsbereichs). Inferenz für Suche (Retrieval), Planung, Konfiguration, Diagnose,... Kommunikation und Wiederverwendung des Wissens (Sem.Web). Beispiele: viele... siehe z.b. Protégé-Homepage ( 93 Beispiel: Bibliographie-Ontologie Erster Versuch: Stanford-I, -II 94

48 Aktuell im Semantic Web : bibo 95 bibo (2) 96

49 Beispiel: ATKIS (Kartographie) 97 Formale Referenz-Ontologien Generisches, universelles Konzept- und Eigenschafts-Inventar Repräsentationssprachlicher Rahmen und fundamentale Unterscheidungen Fundierende Relationen (Eigenschaften): Ganzes & Teile (Mereologie) Ähnlichkeit Abhängigkeit, Verbindung Inhärenz zeitliche Ordnung 98

50 Eine einfache formale Referenz-Ontologie (Russell / Norvig) 99 Wissensrepräsentationssprachen Bereitstellung der (formal-) sprachlichen Mittel zur Wissensrepräsentation: Anwendung dieser Mittel zur Darstellung der formalen Struktur und der allgemeinen d.h. i.d.r. nicht auf bestimmte Individuen bezogenen Sachverhalte einer Domäne. Anwendung auf die Darstellung konkreter Anwendungssituationen (Individuen, Instanzen). Problem: Sprachen zu entwickeln, die für die Wissensrepräsentation (formale Ontologien) geeignete und standardisierte epistemologische Sprachmittel ( Modellierungsvokabular ) aufweisen, und eine präzise logische Semantik aufweisen. 100

51 Beschreibungslogik(en) Ausgehend von einer Revision semantischer Netzwerke wurden entscheidbare logische Sprachen mit speziellen Sprachkonstrukten für die Wissensmodellierung entwickelt: Beschreibungslogik(en) (DL). Das Inferenzproblem ist entscheidbar für eine Quantorenlogik mit höchstens zwei Variablensymbolen : Beschreibungslogiken verfügen über einstellige Prädikate (Konzepte) und zweistellige Relationen (Eigenschaften) und benutzen eine variablenfreie Notation: 101 DL-Systemarchitektur 102

52 ALC als Basis aller leistungsfähigen Beschreibungslogiken Syntax Semantik Konstruktor Offene-Welt- Semantik!!

53 Formale Ontologien als DL-Wissensbasen Was kann man damit tun? Entwurf und Pflege von Ontologien Überprüfe Konsistenz von Klassen und berechne Klassenhierarchie insbesondere wichtig bei großen Ontologien oder mehreren Autoren Integration von Ontologien Stelle Beziehungen zwischen Ontologien fest Die Inferenzmaschine berechnet die integrierte Klassenhierarchie / Konsistenz Horrocks 105 Formale Ontologien als DL-Wissensbasen Ontologiebezogene Abfrage von Klassen- und Instanz- Daten Bestimmung, ob eine Menge von Fakten konsistent bzgl. Ontologien ist. Bestimmung, ob Individuen Instanzen von Klassen einer Ontologie sind. Zugriff auf Individuen / Tupel, die einen Anfrage- Ausdruck erfüllen. Überprüfung, ob eine Klasse eine andere subsumiert (allgemeiner ist) bzgl. einer Ontologie. etc. Horrocks 106

54 OWL als RDF(S)-Erweiterung (1/2) <rdfs:class rdf:id="herbivore"> <rdf:type rdf:resource=" <rdfs:subclassof rdf:resource="#animal"/> <rdfs:subclassof> <owl:not> <owl:hasoperand rdf:resource="#carnivore"/> </owl:not> </rdfs:subclassof> </rdfs:class> van Harmelen 107 OWL als RDF(S)-Erweiterung (1/2) <rdfs:class rdf:id="herbivore"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#animal"/> <rdfs:subclassof> </rdfs:subclassof> </rdfs:class> van Harmelen 108

55 OWL als RDF(S)-Erweiterung (2/2) RDF(S) OWL class-def subclass-of role-def subrole-of domain range van Harmelen class-expressions AND, OR, NOT role-constraints has-value, value-type cardinality role-properties trans, symm 109 CIDOC Conceptual Reference Model (CRM) Domänen-Ontologie definiert theoriebasiert das terminologische System für einen Gegenstandsbereich Referenz-Ontologie Bereichsübergreifende Allgemeinbegriffe (Person, Ereignis, Ort, Zeit,...) Logisch-mathematische Grundbegriffe (Klasse, Relation, Zahl; Mereologie) ICOM CIDOC Common Reference Model (ISO 21127) Orientierung: Dokumentation des Kulturerbes Unterstützung von Datenaustausch und Interoperabilität Eigenschafts- und ereignis-zentriert 110 "

56 Doerr/Stead " 111 Doerr/Stead " 112

57 Doerr/Stead " 113 Doerr/Stead " 114

58 Appellations CIDOC CRM Top Level Classes Types refine identify/name Actors participate in affect Conceptual Objects Physical Entities Temporal Entities location within occur at Time-Spans T. Gill Places Doerr/Stead " 116

59 Doerr/Stead " 117 Doerr/Stead 118

60 CRM Concepts and Properties to Map the Metadata of an Artwork Database Doerr G! G#rz$ FAU$ Inf! %" 119 Doerr/Stead 120

61 121 Ontologie-Editor Protégé: CRM in OWL-DL 122

62 Ontologie-Editor Protégé: CRM in OWL-DL

63 G! G#rz$ FAU$ Informatik %" "