Sistemi basati su conoscenza costruzione automatica di ontologie di dominio
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Sistemi basati su conoscenza Costruzione automatica di ontologie di dominio PowerPoint PPT Presentation


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Sistemi basati su conoscenza Costruzione automatica di ontologie di dominio. Dott. Fabio Massimo Zanzotto a.a. 2001-2002. Ontologie di dominio (esempio). cibo. vegetale. carne. frutta. ortaggio. carne_bianca. carne_rossa. mela. pera. arancia. Ontologia di dominio.

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Presentation Transcript


Sistemi basati su conoscenza costruzione automatica di ontologie di dominio

Sistemi basati su conoscenzaCostruzione automatica di ontologie di dominio

Dott. Fabio Massimo Zanzotto

a.a. 2001-2002


Ontologie di dominio esempio

Ontologie di dominio(esempio)

cibo

vegetale

carne

frutta

ortaggio

carne_bianca

carne_rossa

mela

pera

arancia


Ontologia di dominio

Ontologia di dominio

  • Le applicazioni basate su conoscenza richiedono molte informazioni precise

    • Grandezza delle ontologie di dominio

    • Precisione dell’informazione contenuta.


Concetto importanti

Concetto importanti

  • Ontologia contiene:

    • Concetti

    • Relazioni tra concetti

    • Istanze

  • I concetti sono quelli ritenuti importanti per l’applicazione


Nozione di termine

Nozione di termine

  • Dato un dominio conoscitivo, un termine è la rappresentazione superficiale di un concetto importante per il dominio

  • Es. Dominio Informatico

    hard disk

    Turing machine

    Von Neumann machine

    Virtual machine


Costruzione di ontologie di dominio

Costruzione di ontologie di dominio

  • Passo importante: individuare i concetti che si desidera includere

    • Fare una ipotetica lista di candidati

    • Separare concetti importanti da quelli non importanti (da includere/da non includere)


Costruzione di ontologie di dominio1

Costruzione di ontologie di dominio

  • Non sono esperto di dominio (problema):

    • Ingegnere della conoscenza

    • Progettista di basi di dati

    • Programmatore

      ma

      conoscono una metodologia di risoluzione del problema


Ontologie di dominio

Ontologie di dominio

  • Sorgente di informazione (conoscenza)

    • Testi scritti in linguaggio naturale che riguardano il dominio in questione


Ciclo di produzione

Ingegneri della conoscenza + Esperti del Dominio

Ciclo di produzione

Modello esteso del dominio

Termine

Collezione di documenti

Ontologia

pre-esistente


Produzione semi automatica di ontologie

Produzione semi-automatica di ontologie

  • Affiancare agli esperti di dominio Ingegneri della Conoscenza “Automatici”

  • Abbiamo:

    • Cosa dobbiamo cercare: i concetti importanti

    • Dove cercarlo: i testi scritti in linguaggio naturale

    • Il trait-d’union: la nozione di termine


Nozione di termine riflessioni

Nozione di termine: riflessioni

  • Rappresentazione superficiale

    • Proprietà osservabile nel mondo testuale

  • Importanza per il dominio

    • Proprietà osservabile nel modello esteso del dominio

  • La rappresentazione superficiale (termine) non è il concetto soggiacente


Rappresentando in xi

Rappresentando in XI

  • Per ogni concetto vogliamo rappresentare una forma interna e le sue proprietà

    /* hard_diskC(X) è il concetto*/

    prop(hard_diskC(X),

    [name(X,[hard,disk])]).


Nozione di termine riflessioni1

Nozione di termine: riflessioni

  • Rappresentazione superficiale

    • Sequenza di 1 o 2 parole

  • Importanza per il dominio

    • Frequenza con cui è osservata la sequenza

  • Si assume che esiste una relazione uno a uno tra termine e concetto


Costruzione del modello sistema

Costruzione del modello/sistema

  • Specifiche:

    • Costruire una procedura che dato un insieme di testi in ingresso, mostri le forme superficiali in ordine di importanza

  • Ci vogliamo del male e lo implementiamo in ProLog


Conta su di un testo

Conta su di un testo

/*

concetti_importanti(Testo,Concetti_Ordinati)

Testo = [w1,w2,...,wn]

Concetti_Ordinati = [(c1,freq1),..., (cn,freqn)]

*/


Conta su di un testo1

Conta su di un testo

I concetti devono essere rappresentati dalla sequenza di parole intervallata da _ e terminano con C

ed hanno come proprietà quella di manifestarsi nel testo con la forma superficiale rappresentata dalle parole stesse

Es.

Forma superficialeRappresentazione

hard diskhard_diskC

pre-tax profit pre-tax_profitC


Conta su di un testo2

Conta su di un testo

concetti_importanti(Testo,Concetti_Ordinati):-

singoli(Testo,ConcettiSemplici),

importanza(ConcettiSemplici,ConcettiSempliciVal),

coppie(Testo,ConcettiCompl),

importanza(ConcettiCompl,ConcettiComplVal),

append(ConcettiSempliciVal,

ConcettiComplVal,

ConcettiVal),

sorted(ConcettiVal, Concetti_Ordinati).


Singoli e coppie

Singoli e coppie

singoli([],[]).

singoli([W|RT],[C|RC]):-

atomconcat(W,’C’,C),

!,

singoli(RT,RC).

coppie([],[]).

coppie([W1,W2|RT],[C|RC]):-

atomconcat([W1,’_’,W2,’C’],C),

!,

coppie([W2|RT],RC).


Importanza

Importanza

importanza([],[]).

importanza([C|RC],[(C,FREQ)|RCFREQ]):-

compare(C,[C|RC],FREQ,RCREST)

!,

importanza(RT,RC).

compare(_,[],0,[]).

compare(A,[A|REST],FREQ,REST1):-

compare(A,REST,F1,REST1),

FREQ is F1 + 1.

compare(A,[B|REST],FREQ,[B|REST1]):-

compare(A,REST,FREQ,REST1).


Esempio

Esempio

??????


Esercizi

Esercizi

  • Trasformare un testo in ingresso (sequenza di caratteri) in sequenza di parole (si utilizzi il concetto di stringa in prolog)

  • Scrivere un predicato che ordini per importanza i concetti in più testi.


Limiti dell algoritmo presentato

Limiti dell’algoritmo presentato

  • Forme superficiali povere

    Vengono proposti concetti non convincenti

  • Nozione di importanza troppo poco informativa

    Salgono concetti generici


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