Ontologien. Design und Beispiele. Christian Schaadt AI-Tools WS 07

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Transkript:

Ontologien Design und Beispiele

Inhalte Teil 1: Ontologie - Begriffsklärung Sinn von Ontologien Design einer Ontologie Teil 2: Verschiedene Ontologien SUMO WordNet OpenCyc GUMO Demo: SUMO / WordNet

Begriffsklärung eine explizite formale Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung Thomas Gruber ein formal definiertes System von Begriffen und Relationen und Inferenzregeln Wikipedia

Begriffsklärung Eigenschaft a Klassen/Konzepte Ableitungen Klasse A Klasse B Eigenschaft c Einschränkung Eigenschaften/Slots Einschränkungen/Facets Instanzen Klasse C Klasse D Ableitung Eigenschaft b Instanz

Sinn von Ontologien um ein gemeinsames Verständnis von Wissen zwischen Menschen/Agenten zu ermöglichen um das Wiederverwenden von Wissen zu ermöglichen um Wissen und Anwendung voneinander zu trennen um Wissen zu analysieren

Ontologie-Design Es gibt nicht den einen richtigen Weg, eine Ontologie zu erstellen Ontologie-Design ist immer auch ein iterativer Prozess Klassen in der Ontologie sollten an Begriffe aus dem Betrachtungsraum angelehnt sein

Ontologie-Design Ontologie-Design in 7 intuitiven Schritten (1) Den Umfang bestimmen (2) Ontologien wiederverwenden (3) Eine Begriffsammlung erstellen (4) Klassen hierarchisch anordnen (5) Klasseneigenschaften festlegen (6) Einschränkungen der Eigenschaften (7) Instanzen erstellen

Schritt 1: Den Umfang bestimmen Welche Fragen soll die Ontologie beantworten können Was / Welchen Bereich soll die Ontologie abdecken? Wer wird die Ontologie benutzen / weiterführen? Für was soll die Ontologie benutzt werden?

Schritt 1: Den Umfang bestimmen spezielle Fragen, deren Antwort durch die Ontologie gegeben sein soll Competency Questions helfen bei der Bestimmung des Umfangs der Ontologie dienen im Nachhinein als Vollständigkeitstest

Schritt 1: Den Umfang bestimmen Welche Eigenschaften sollte man bei einem Wein beachten? Ist Dornfelder ein Rot- oder ein Weißwein? Passt ein Riesling zu Meeresfrüchten? Welcher Wein passt am besten zu Grillfleisch? Was waren gute Jahrgänge für Spätburgunder?

Schritt 2: Ontologien-Recycling die Einbindung existierender Ontologien ist sehr einfach vereinfacht die Anbindung an andere Anwendungen spart viel Zeit und Geduld die eingebundene Ontologie ist in der Regel bereits getestet

Schritt 2: Ontologien-Recycling viele Ontologien sind im Web frei verfügbar Ontolingua Ontology Library http://www.ksl.stanford.edu/software/ontolingua/ DAML Ontology Library http://www.daml.org/ontologies/

Schritt 2: Ontologien-Recycling DAML

Schritt 3: Begriffe auflisten Eine Liste erstellen mit Begriffen die in der Ontologie vorkommen sollen über die wir eine Aussage treffen wollen die wir erklären wollen mit Eigenschaften die die gefundenen Dinge besitzen die die Begriffe beschreiben Was möchte man über die Begriffe aussagen?

Schritt 3: Begriffe auflisten Winzerei Traube Wein Farbe Rotwein Geschmack Körper Fisch Fleisch Zuckergehalt Herkunft

Schritt 4: Klassen und Hierachie alle Objekte in der Liste finden diese Objekte in einer Hierarchie anordnen Top-Down-Methode: Startet mit dem allgemeinsten Konzept, iterative Spezialisierung Bottom-Up-Methode: Startet mit den Blättern der Ontologie, iterative Gruppierung

Schritt 4: Klassen und Hierachie Winzerei Essen Wein Herkunft Geschmack Körper Zuckergehalt Farbe Rotwein Fisch Fleisch

Schritt 4: Klassen und Hierachie Wein Essen Rotwein Dornfelder Fisch Fleisch Spätburgunder Weißwein Riesling Winzerei Weißer Weißburgunder Burgunder Spätburgunder Grauer Weißwein Burgunder Weißer Rotwein Burgunder Fisch Riesling Dornfelder Winzerei Wein Weißer Grauer Burgunder Grauer Burgunder Fleisch Essen

Schritt 4: Klassen und Hierachie Ist B eine Unterklasse von A, so ist B eine Art A Synonyme für Begriffe ergeben keine neuen Klassen Transitivität: Ist B Unterklasse von A und C Unterklasse von B, so ist C Unterklasse von A Vermeide Zyklen: Alle Klassen in einem Zyklus sind äquivalent

Schritt 4: Klassen und Hierachie Zuviel, oder zuwenig? Besitzt eine Klasse nur eine direkte Unterklasse, weist dies auf ein Problem im Modell hin Besitzt eine Klasse sehr viele Unterklassen, könnte eine neue Ebene nützlich sein

Schritt 4: Klassen und Hierachie Wein Rotwein Weißwein Rosé Wein Spätburgunder Rotwein Rotwein Schwarzriesling Riesling Spätburgunder Dornfelder Dornfelder Silvaner Weißwein Weißwein Grauer Burgunder Grauer Riesling Burgunder Schwarzriesling Silvaner

Schritt 5: Klassen-Eigenschaften die übrigen Begriffe in der Liste sind Kandidaten für Eigenschaften die Eigenschaften den Klassen zuordnen Denke an die Beziehungen der Klassen untereinander

Schritt 5: Klassen-Eigenschaften Winzerei Ort Produkte Wein Farbe Geschmack Zuckergehalt hergestellt aus Hersteller Name Herkunft Traube Name Herkunft Ort Farbe Name Herkunft Zuckergehalt Geschmack hergestellt aus Hersteller Produkte

Schritt 6: Einschränkungen Die Kardinalität eines Slots wie viele verschiedene Werte kann eine Eigenschaft haben Der Wert eines Slots welche Art von Werten kann die Eigenschaft annehmen Domain und Range eines Slots welche Klassen besitzen die Eigenschaft (Domain) welche Klassen sind mögliche Werte (Range)

Schritt 6: Einschränkungen Produkte Wert: Domain: Range: Klasse Winzerei Wein Kardinalität: min. 1

Schritt 7: Instanzen Erstellen von Instanzen: Klasse Wählen einer Klasse Eigenschaft a Eigenschaft b Instanz Erstellen der Instanz Eigenschaft c Ausfüllen der Eigenschaften

Schritt 7: Instanzen Wein Name Farbe Zuckergehalt hergestellt aus Hersteller Geschmack Herkunft Instanz Grünhäuser Riesling weiß süß Riesling Grünhäuser fruchtig Saar

Inhalte Teil 1: Ontologie - Begriffsklärung Sinn von Ontologien Design einer Ontologie Teil 2: Verschiedene Ontologien SUMO WordNet OpenCyc GUMO Demo: SUMO / WordNet

SUMO suggested upper merged ontology Umfang: 1500 Objekte und 4000 Axiome erweiterbar auf 20000 Objekte mit 60000 Axiomen Ziel: Information Retrieval natürliche Sprachverarbeitung komplett an WordNet angepasst http://ontology.teknowledge.com/ WebBrowser: http://virtual.cvut.cz/ksmsaweb/browser/title

SUMO Inhalt von SUMO: Mengen/Graphen Theorie Grundlagen für Agenten Zeit-Konzepte Vorgänge Zahlen und Maße

WordNet Ziel: natürlichsprachliche Texte für Computer verständlich zu machen Aufbau: lexikalische Datenbank/Ontologie, semantische und lexikalische Beziehungen zwischen den Wörtern Umfang: 118.000 Wörter, 90.000 Bedeutungen Inhalt: Synonyme, Antonyme, Hyperonomie http://wordnet.princeton.edu/ Visualisierung: http://staff.science.uva.nl/~kamps/wordnet/

WordNet Relationen des Verbs be in Wordnet mit einer Tiefe von 1

WordNet Relationen des Verbs be in Wordnet mit einer Tiefe von 2

OpenCyc Ziel: Anwendungen logisches Schlussfolgern ( Gesunden Menschenverstandes ) zu ermöglichen Das gesamte Weltwissen erfassen Inhalt: Alltagswissen, Spezialgebiete Seit 1984, seit 2002 Open Source Ontologiesprache CycL http://www.opencyc.org/ encyclopedia

OpenCyc 600 Mannjahre an Programmierung/Design > 100000 Begriffe > 1 Mio Eigenschaften

GUMO http://www.ubisworld.org/ Inhalt: Gegenstände, Raum, Zeit, Fähigkeiten, Aktionen Ziel: Benutzermodellierung Physical Physical Ontology Ontology Spatial Spatial Ontology Ontology Activity Activity Ontology Ontology Inference Inference Ontology Ontology Temporal Temporal Ontology Ontology Situation Situation Ontology Ontology

Zusammenfassung Was ist eine Ontologie? Eine Ontologie ist ein formal definiertes System von Begriffen und Relationen zusammen mit Inferenzregeln Ontologie-Design 1. Umfang bestimmen 2. Ontologien wiederverwenden 3. Begriffe sammeln 4. Klassenhierarchie 5. Eigenschaften 6. Einschränkungen 7. Instanzen große Ontologien Ontologien wie SUMO, WordNet, OpenCyc und GUMO sind im Web frei verfügbar