Introduction to ontology
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 78

Introduction to Ontology PowerPoint PPT Presentation


  • 68 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Introduction to Ontology. Sudarsun S Director – Research Checktronix India Chennai 600010 แปลและเรียบเรียงโดย บรรเจิด วิโรจน์วุฒิกุล คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยบูรพา. Ontology คืออะไร?. สาขาปรัชญา – แขนงหนึ่งของปรัชญา ที่ว่าด้วยธรรมชาติและองค์กรของความจริง .

Download Presentation

Introduction to Ontology

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Introduction to ontology

Introduction to Ontology

Sudarsun S

Director – Research

Checktronix India

Chennai 600010

แปลและเรียบเรียงโดย บรรเจิด วิโรจน์วุฒิกุล

คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยบูรพา


Ontology

Ontology คืออะไร?

สาขาปรัชญา – แขนงหนึ่งของปรัชญา ที่ว่าด้วยธรรมชาติและองค์กรของความจริง

  • การศึกษาเกี่ยวกับการดำรงอยู่ (ปรัชญาว่าด้วยความจริงในธรรมชาติ)

  • ทดลองหาคำตอบของคำถามที่ว่า :

    • อะไรคือคุณลักษณะของการดำรงอยู่?

    • ในที่สุดแล้วดำรงอยู่อย่างไร?

  • แบ่งแยกสายสิ่งต่างๆอย่างไร?


Ontology in computers

Ontology in Computers

  • Ontology คือ สิ่งประดิษฐ์ทางวิศวกรรม ที่ประกอบด้วย

    • คำศัพท์ที่จะอธิบายถึงขอบเขต (ของสิ่งที่เจาะจง)

    • ข้อมูลจำเพาะที่ชัดเจน ของความหมายคำศัพท์

    • ข้อจำกัดของการเพิ่มความรู้ใหม่เข้าไปในขอบเขต

  • ในอุดมคติแล้ว an ontology ควรจะ :

    • เข้าถึงความเข้าใจทั่วไป ของขอบเขตที่สนใจ

    • เตรียมรูปแบบ และ แบบจำลองที่เครื่องจักรจัดการได้ ของขอบเขตที่สนใจ


Example

Example

  • คำศัพท์ และ ความหมาย (การนิยาม)

    • ช้าง เป็นสมาชิกหนึ่งของ สัตว์

    • สัตว์กินพืช เป็นสมาชิกของ สัตว์ ซึ่ง กินเฉพาะพืช หรือส่วนหนึ่งของพืช

    • ช้างโตเต็มวัย เป็นสมาชิกของ ช้าง ซึ่ง มีอายุมากกว่า 20 ปี

  • เบื้องหลังของความรู้/ข้อจำกัดบนขอบเขต (กฎเกณฑ์ที่ยอมรับกันทั่วไป)

    • ช้างโตเต็มวัย หนัก อย่างต่ำ 2000กิโลกรัม

    • ช้างทุกตัว เป็น ช้างแอฟริกัน หรือ ช้างอินเดีย

    • ไม่มี สิ่งมีชีวิตใด เป็นได้ทั้ง สัตว์กินพืช และ สัตว์กินเนื้อ


Example ontology prot g

Example Ontology (Protégé)


Introduction to ontology

What??


Why ontology

Why Ontology?

  • เพื่อแชร์ความเข้าใจพื้นฐานของโครงสร้างข้อมูล ระหว่างคนและSoftware agents

  • เพื่อทำให้นำขอบเขตความรู้เดิมกลับมาใช้ใหม่ได้

  • เพื่อสร้างขอบเขตที่สมมุติขึ้นมาให้มีความชัดเจน

  • เพื่อแยกขอบเขตความรู้ออกจากความรู้ทั่วไปได้

  • เพื่อวิเคราะห์ขอบเขตของความรู้


Few applications

Few Applications

  • e-Science, ตัวอย่างในด้าน Bioinformatics

    • The Gene Ontology (GO)

    • The Protein Ontology (MGED)

  • Databases

    • Schema design and integration

    • Query optimisation

  • User interfaces

  • The Semantic Web & so-called Semantic Grid


Importance towards e commerce

Importance towards E-Commerce

  • Taxonomies provide :

    • เข้ามาควบคุมในการใช้คำศัพท์ร่วมกัน(search engines, authors, users, databases, programs / ทุก agent ใช้ภาษาเดียวกัน)

    • Site ช่วยเหลือด้าน Organization และ Navigation

    • ถูกกำหนดให้เป็นมาตรฐาน (เช่น ตั้งไว้ที่โซนซ้ายของหลายๆเวปไซด์)

    • “Umbrella” ระดับโครงสร้างที่สูงขึ้น (เพื่อการ Extension)

    • ตัวช่วยค้นหา (แถบช่วยเหลือของ Yahoo!)

    • Sense disambiguation


Importance towards e commerce1

Importance towards E-Commerce

  • ตรวจสอบความสอดคล้อง

  • การทำให้สมบูรณ์

  • สนับสนุนการทำให้ข้อมูลในระบบต่างๆพูดคุยกันได้(Interoperability)

  • สนับสนุนองค์ประกอบภายนอก

  • เป็นโครงสร้าง, เปรียบเทียบเพื่อปรับปรุงการค้นหาข้อมูล

  • Generalization/ Specialization


Observations

Observations

  • Ontologies อย่างง่าย สามารถสร้างได้โดยไม่ต้องมีความชำนาญ โดยใช้

    • Verity’s Topic Editor, Collaborative Topic Builder, GFP,Chimaeras, Protégé, OIL-ED,etc

  • Ontologies สามารถสร้างขึ้นได้แบบกึ่งอัตโนมัติ

    • โดยอ้างอิงจากเวปไซด์ เช่น yahoo!, Amazon, excite

    • Semi-structured sites can provide starting points

  • Ontologies มีการใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว(โดยมีธุรกิจเป็นตัวผลักดัน)

    • เวปไซด์ทางธุรกิจส่วนมากใช้เช่น Amazon, Yahoo! Shopping

    • ธุรกิจที่เจริญรุ่งเรืองกำลังสนใจ

    • ภาษาที่ใช้กำลังเติบโต จำพวก Markup LanguagesXML,RDF

    • “Real” ontologies เหมาะสมที่จะเป็นศูนย์กลาง Application


Implications need

Implications & Need

  • ไวยกรณ์และความหมายของ Ontology Language (DAML+OIL)

  • ทรัพยากรที่ใช้ในการสร้างและบำรุงรักษาของ Ontologies

  • ฝึกฝน (Conceptual Modeling,การอ้างเหตุผลของสิ่งที่เกี่ยวข้อง, ……)


Issues

Issues

  • การร่วมมือ ระหว่างกลุ่มที่เปิดเผยข้อมูล

  • การเชื่อมต่อระหว่างระบบหลายๆแห่งเข้าด้วยกัน

  • วิเคราะห์และวินิจฉัย

  • ประมาณ

  • แบบฉบับ

  • ความปลอดภัย

  • ง่ายต่อการใช้

  • การฝึกหลากหลายระดับ / สนับสนุนผู้ใช้

  • กลวิธีนำเสนอ

  • วงจรชีวิต

  • ความสามารถในการแพร่ขยายออก


Chimaera

Chimaera

  • An interactive web-based tool aimed at supporting:

    • วิเคราะห์ Ontology (ความถูกต้อง, ความสมบูรณ์, ลักษณะ, …)

    • Merging of ontological terms จากหลายแหล่งเข้าด้วยกันได้

    • บำรุงรักษา ontologies ตลอดเวลา

    • การให้เหตุผลของข้อมูลเข้า

  • Features: multiple I/O languages, loading and merging into multiple namespaces, collaborative distributed environment support, integrated browsing/editing environment, extensible diagnostic rule language

  • ถูกใช้ในด้านการพาณิชย์และวิชาการ

  • แหล่งข้อมูล: www.ksl.stanford.edu/software/chimaera


Building ontology

Building Ontology

  • กำหนด classes

  • จัดเตรียมให้อยู่ในรูป Taxonomic hierarchy

    • sub-class/super-class model

  • เตรียม slots และ facets สำหรับ slots

  • กำหนดค่าสำหรับ slots ในแต่ละกรณี


Thumb rules

Thumb-Rules

  • ไม่มีวิธีการที่ถูกต้องในการสร้างขอบเขต

  • มีช่องทางในการทำได้เสมอ

  • วิธีการที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับการนำไปใช้และขยายต่อ

  • กระบวนการทำซ้ำ

  • แนวความคิดใน Ontology คล้ายกับobjects(รูปธรรม/นามธรรม) และ relationships ในขอบเขตที่สนใจ

    • Objects คือ คำนามทั่วไป

    • Relationships คือ กริยาทั่วไปในประโยค


Step 1 domain scope

Step 1: Domain & Scope

  • อะไรคือขอบเขตที่สนใจ?

  • อะไรคือจุดประสงค์ของ Ontology นี้?

  • อะไรคือสิ่งคาดหวังของคำถาม?

  • ใครเป็นผู้ใช้และบำรุงรักษา Ontology ?

  • ตัวอย่างคำถาม:

    • ช้างเป็นสัตว์กินพืชหรือสัตว์กินเนื้อ?

    • ช้างกินอะไรเป็นอาหาร?

    • ช้างแอฟริกันมีนิสัยเป็นอย่างไร?


Step 2 re use existing ontology

Step 2: Re-Use Existing Ontology

  • ถ้าเข้ากันได้ ก็สามารถใช้ได้แน่นอน

  • ปัญหาในการ merging Ontologies?

    • รูปแบบขัดแย้ง

    • แนวคิดเดียวกัน, การนำเสนอต่างกัน


Step 3 enumerate terms

Step 3: Enumerate Terms

  • Terms คืออะไร?

  • Properties ของ terms คืออะไร?

  • Relationships ของ terms คืออะไร?

  • ตัวอย่าง:

    • Animal, elephant, lion

    • ความสูง, น้ำหนัก, อาหารที่กิน

    • ช้างกับควาญช้าง, ช้างผสมพันธุ์กันเองได้, ช้างอยู่รวมกันเป็นกลุ่ม


Step 4 define classes hierarchy

Step 4: Define Classes & Hierarchy

  • Top-Down Approach

  • Bottom-Up Approach

  • Mixed

  • Object Oriented Programming Analogy

  • อะไรที่เราจะได้รับ?

    • การจัดเรียง Hierarchical ของ concepts

    • ถ้า class P is a super-class of class Q, และทุกๆกรณีของ B คือ หนึ่งในกรณีของ P

    • หมายความว่า : class Q represents a “kind-of” P


Step 5 properties of classes slots

Step 5: Properties of Classes - Slots

  • “intrinsic” properties เช่น softness of silk

  • “extrinsic” properties เช่น bike’s model name

  • Parts, ถ้า object เป็นรูปแบบ Structured; สามารถกำหนดให้เป็น physical และ abstact parts ได้

    • เช่น: เวลาหากินช่วงเช้าของช้าง

  • Relationships ระหว่างสมาชิกของ class

    • เช่น: ช้าง กับ ควาญช้าง, สามารถแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่าง ช้าง อ้างอิงถึงที่อยู่ของช้าง ผ่านทางควาญช้างได้


Step 6 define slots

Step 6: Define Slots

  • จำนวน values ของ Slot

    • ตั้งค่า ว่า slot ควรจะมี values ได้กี่ค่า?

  • ใส่ค่าของ Slot

    • มีค่าอะไรที่สามารถใส่ได้บ้าง?

    • ค่ามาตรฐานทั่วไป:

      • String

      • Number

      • Boolean

      • Enumeration

      • Instance


Step 7 create instances

Step 7: Create Instances

  • ยกตัวอย่างการสร้าง instance ชื่อ african_elephantซึ่งเป็น instance ของ class elephant

    • High : 400 cm

    • Weight : 6,500 Kg

    • Eat : fruit, leaf (instance of food class)

    • Behavioer:aggressive

    • Kind : Herbivore (instance of animal_type class)


Consistency checks

Consistency Checks ??

  • ทำให้แน่ใจว่า Class hierarchy ถูกต้อง

    • สิ่งที่อยู่ในระดับเดียวกันของ tree ควรจะมี สิ่งทั่วไปคล้ายๆกัน

    • classes ที่มีความหมายเหมือนกัน แต่แยกเป็นคนละ class

    • ตรวจความสัมพันธ์ “is-a” และ “kind-of”

    • สิ่งที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไป

  • Multiple Inheritance


Consistency checks1

Consistency Checks ??

  • เราจะเพิ่ม class ใหม่ได้เมื่อไหร่?

    • การเพิ่ม Subclass ของ class โดยทั่วไปจะ

      • มีคุณสมบัติเพิ่มเติมที่ super-class ไม่มี

      • มีข้อจำกัดที่แตกต่างจาก super-class

      • มีการอ้างอิง relationshipsมากกว่าใน super-class มี

  • Class ใหม่ หรือ property-value ใหม่?

    • class “african_elephant” หรือ class “elephant” ที่มี property type เป็น “african” ขึ้นอยู่กับจุดมุ่งหมายที่เราสนใจ

  • เป็น Instance หรือ Class?

    • Individual Instances เป็น การแสดงถึงกรณีเจาะจงในฐานความรู้

    • ถ้า concept ที่สนใจเกิดจากการจำแนกโดยธรรมชาติ จะเป็น classes


Limiting the scope

Limiting the Scope

  • ต้องการที่จะไม่ใส่ข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่เกี่ยวกับขอบเขต

  • ต้องการที่จะไม่ใส่กรณีทั่วไป หรือ กรณีเฉพาะ มากไปกว่าอะไรที่เราต้องการนำไปใช้

  • ต้องการที่จะไม่ใส่ properties ที่เป็นไปได้ทั้งหมดและ สิ่งที่แตกต่าง ในหมู่ classes บน hierarchy


Ontology merging alignment

Ontology Merging/Alignment

  • สิ่งที่ต้องการ

    • การช่วยเหลือและคำแนะนำของของกระบวนการ

    • เครื่องมือพิเศษสำหรับ ontology merging and alignment

  • สิ่งที่ต้องการ (แต่ยังไม่สามารถทำได้)

    • เครื่องที่สามารถ merging and alignment ได้อัตโนมัติอย่างสมบูรณ์


Mapping merging alignment

Mapping, Merging, Alignment


Approaches

Approaches

  • การแก้ปัญหาขัดแย้งหลังจาก merging

    • ผลลัพธ์โดยตรง

    • เกิดการปกคลุมของข้อมูล

    • ยากที่จะทำซ้ำ

  • เปลี่ยนรูปก่อนทำการ merging

    • กระบวนการสามารถทำซ้ำได้

    • ไม่เป็นผลลัพธ์โดยตรง

  • ใช้เครื่องมือปรับโดยตรงให้เหมาะสม

    • สามารถได้ผลลัพธ์โดยตรงจากการปรับเปลี่ยน

    • ยากที่จะทำซ้ำ แต่เป็นไปได้


Smart algorithm

SMART Algorithm


Merge classes contd

Merge Classes (contd..)


Merge classes contd1

Merge Classes (contd..)


Suggestions contd

Suggestions (contd..)


Source car rental

Source – Car Rental


Source airline reservation

Source –Airline Reservation


Features

Features

  • ผลที่ตอบสนองกับผู้ใช้

    • คำชี้แจง

    • กระบวนการแก้เมื่อเกิดปัญหา

  • ดูแลรักษาจุดที่สนใจ

    • ปรับปรุงการให้ข้อแนะนำ

    • สร้างข้อมูลชั่วคราวเพื่อยืดเวลาสำหรับการแก้ปัญหา

  • การสะกดรอยความสัมพันธ์

    • เก็บความสัมพันธ์ที่อ้างอิงถึง

    • เก็บข้อมูลอย่างย่อไว้


Ontology languages rdf

Ontology Languages - RDF

  • RDFคือ Resource Description Framework

  • เป็น W3C candidate recommendation

    (http://www.w3.org/RDF

  • RDF เป็น graphical formalism(+XML syntax + semantics)

    • เพื่อเป็นตัวแทนข้อมูลที่อธิบายถึงข้อมูลอีกชุดหนึ่ง

    • เพื่ออธิบายถึงความหมายของข้อมูลในสิ่งที่เครื่องจักรเข้าใจได้

  • RDFS extendsRDF กับ “schema vocabulary”ตัวอย่างเช่น

    • Class, Property

    • Type, subClassOf, subPropertyOf

    • Range, domain


Rdf syntax triples

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property


Rdf syntax triples1

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property

_: xxx


Rdf syntax triples2

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property

_: xxx


Rdf syntax triples3

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property

_: xxx

_: yyy


Rdf syntax triples4

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property

_: xxx

_: yyy

<< plain litteral >>


Rdf syntax triples5

RDF Syntax --Triples

Subject

Object

Property

Ex: Subject

Ex: Object

Ex: Property

_: xxx

_: yyy

<< plain litteral >>

<< lexical >>^^data type


Rdf syntax graph

RDF Syntax -- Graph

_: xxx


Rdf syntax graph1

RDF Syntax -- Graph

<< Palani Ramasamy >>

Ex: name

_: xxx

rdf: type

Ex: Person


Rdf syntax graph2

RDF Syntax -- Graph

<< Palani Ramasamy >>

Ex: name

_: yyy

_: xxx

Ex: member-of

rdf: type

Ex: Person


Rdf syntax graph3

RDF Syntax -- Graph

<< Palani Ramasamy >>

<< University of Madras >>

Ex: name

Ex: name

_: yyy

_: xxx

Ex: member-of

rdf: type

rdf: type

Ex: Organisation

Ex: Person


Introduction to ontology

RDFS


Introduction to ontology

RDFS

  • RDFS vocabulary adds constraints on models, e.g.:

    • x,y,z type(x,y) subClassOf(y,z) type(x,z)


Introduction to ontology

RDFS

  • RDFS vocabulary adds constraints on models, e.g.:

    • x,y,z type(x,y) subClassOf(y,z) type(x,z)

Ex: Person

Ex: Animal

rdf: subClassof


Introduction to ontology

RDFS

  • RDFS vocabulary adds constraints on models, e.g.:

    • x,y,z type(x,y) subClassOf(y,z) type(x,z)

Ex: Person

Ex: Animal

rdf: subClassof

Ex: John

Ex: Person

rdf: type


Introduction to ontology

RDFS

  • RDFS vocabulary adds constraints on models, e.g.:

    • x,y,z type(x,y) subClassOf(y,z) type(x,z)

Ex: Person

Ex: Animal

rdf: subClassof

Ex: John

Ex: Person

rdf: type

rdf: type

Ex: Animal


Problems with rdfs

Problems with RDFS

  • RDFS อ่อนในการที่จะอธิบายทรัพยากรในรายละเอียดที่เพียงพอ

    • ไม่มีข้อบังคับ ของการจำกัดวง range และ domain

      • ไม่สามารถบอกได้ว่า ขอบเขตของ hasChild คือ person เมื่อประยุกต์เป็น person and elephant และเมื่อประยุกต์เป็น elephants

    • ไม่มีข้อจำกัด existence/cardinality

      • ไม่สามารถบอกได้ว่า ทุกๆกรณีของ person มี 1 mother นั่นคือ mother เป็น 1 person เช่นกัน หรือ person มี 2 parents ได้อย่างถูกต้อง

    • ไม่มีคุณสมบัติ transitive, inverse หรือ symmetrical

      • ไม่สามารถบอกได้ว่า isPartOf คือคุณสมบัติ transitive, isPartOf คือ inverse ของ isPartOf และ touches คือ symmetrical

  • ความยากในการจำแนก เหตุผลสนับสนุน

    • ไม่มี “native” reasoners สำหรับ เหตุผลที่ไม่ใช่มาตรฐาน

    • May be possible to reason via FO axiomatisation


Axiomatisation

Axiomatisation

  • An Axiomatisation สามารถถูกใช้ฝัง RDFS ใน FOL,

    ตัวอย่าง:

    • Triple x P y translated as holds2 (P,x,y)

    • Axioms capture ในส่วนความหมายของ language

  • ปัญหาการ axiomatisations include

    • จะต้องการ set ที่ใหญ่และซับซ้อน ของ axioms

    • ยากที่จะพิสูจน์ความหมายให้เป็นการ captured อย่างถูกต้อง

    • Axiomatisation จะเพิ่มภาระการคำนวณอย่างมาก

      complexity

      • RDFS → undecidable (subset of) FOL

    • ไม่มี interoperability นอกจาก ทุกภาษาที่ axiomatised เช่นเดียวกัน

      • เช่น C subClassOf D equivalent to

      • แต่ต้อง axiomatise เช่น holds2(subClass, C, D)


Rdf to owl

RDF to OWL

  • สองภาษาที่ถูกพัฒนาโดย extending(ส่วนหนึ่งของ) RDF

    • OIL : Ontology Inference Layer

    • DAML-ONT : DARPA Agent Markup Language

  • ความพยายามMerged เพื่อสร้าง DAML+OIL

    • Extends (“DL subset” of) RDF

  • DAML+OIL

    • Web-Ontology(WebOnt) Working Group formed

    • WebOnt group ถูกพัฒนาโดย OWL Language based on DAML+OIL

    • OWL language now a W3C Proposed Recommendation


Description logics

Description Logics

  • ครอบครัวหนึ่งของ logic based Knowledge Representation formalisms

    • สืบทอดมาจาก semantic networks และ KL-ONE

    • อธิบายขอบเขตในรูปแบบของ concepts(classes), roles(properties, relationships) และ individuals

  • มีลักษณะเด่นคือ

    • Formal semantics (แบบจำลองอย่างเป็นแบบฉบับตามหลักทฤษฎี)

      • ตัดสินใจได้ในส่วนที่แยกจาก FOL

      • มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับ Prepositional Model & Dynamic Logics

    • การจัดเตรียมของ inference services

      • การตัดสินใจใช้กระบวนการสำหรับการแก้ไขปัญหา (ความพึงพอใจ, การสมมติฐาน, ฯลฯ)

      • Implemented systems (highly optimized)


Dl basics

DL Basics

  • Concept คือ สิ่งที่เทียบได้กับ unary predicates

    • โดยทั่วไป, concepts จะเท่ากับ สูตรที่มีตัวแปรอิสระ 1 ตัว

  • Role คือ สิ่งที่เทียบได้กับ binary predicates

    • โดยทั่วไป, roles จะเท่ากับ สูตรที่มีตัวแปรอิสระ 2 ตัว

  • Individual คือสิ่งที่เทียบได้กับ ค่าคงที่

  • Operators จำกัดความได้ว่า :

    • ภาษาตัดสินใจได้และ ถ้าเป็นไปได้, มีความซับซ้อนน้อย

    • ไม่ต้องการที่จะใช้ตัวแปรอย่างชัดเจน

      • จำกัดความจาก และ (ติดต่อกันโดยตรงด้วย < > และ [ ])

      • ลักษณะ เหมือนกับ การนับที่สั้นกระชับว่องไว


Dl system architecture

DL System Architecture


Dl family

DL Family

  • ถูกใช้บ่อยสำหรับ ใน transitive roles(R+)

  • Additional lettersบ่งบอกถึง extensions อื่นๆ

    • ตัวอย่างเช่น

  • + R+ + role hierachy + inverse + QNR =

  • is the basis for W3C’s OWL Web Ontology Language

    • OWL DL extended with nominal (นั่นคือ )

    • OWL Lite with only functional restrictions (นั่นคือ )


Dl knowledge base

DL Knowledge Base

  • A TBox is a set of “schema” axioms(sentences)

    • ตัวอย่าง

  • An ABox is a set of “data” axioms (ground facts)

    • ตัวอย่าง

  • A Knowledge Base (KB) คือการรวมของ TBox บวก ABox


Dl reasoning

DL Reasoning

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor

hasChild


Dl reasoning1

DL Reasoning

  • ตัวอย่าง : KB:

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor

hasChild


Dl reasoning2

DL Reasoning

  • ตัวอย่าง : KB:

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor

hasChild


Dl reasoning3

DL Reasoning

  • ตัวอย่าง : KB:

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor

hasChild


Dl reasoning4

DL Reasoning

  • ตัวอย่าง : KB:

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor,

(Doctor _ hasChild.Doctor),

hasChild.Doctor

hasChild


Dl reasoning5

DL Reasoning

  • ตัวอย่าง : KB:

W

marriedTo

hasChild

HappyParrent

J

M

~Doctor,

(Doctor _ hasChild.Doctor),

hasChild.Doctor

hasChild

hasChild

Doctor

?


Introduction to ontology

OWL

  • 3 สายพันธุ์ ของ OWL

    • OWL fullเป็น union ของ OWL syntax และ RDF

    • OWL DLซึ่งมีขอบเขตใน FOL fragment ( DAML+OIL)

    • OWL Liteคือ “simpler”subset ของ OWL DL

  • Semantic layering

    • OWL DL OWL full ภายใน DL fragment

  • OWL DL พื้นฐานบน Description Logic

    • ในความเป็นจริง มีค่าเทียบได้กับ DL

  • OWL DL ผลประโยชน์ที่ได้จากการวิจัย DL เป็นเวลาหลายปี

    • ง่ายในการนิยาม semantics

    • Formal propertiesง่ายต่อการเข้าใจ (ความซับซ้อน, ความสามารถในการตัดสินใจ)

    • รู้จัก reasoning algorithms

    • Implemented systems (ใช้ให้เหมาะสมได้ดี)


Owl constructors

OWL constructors


Owl constructors1

OWL constructors

  • XMLS datatypes และ classes ใน P.C และ P.C

    • ตัวอย่าง hasAge.nonNegativeInteger


Owl constructors2

OWL constructors

  • XMLS datatypes และ classes ใน P.C และ P.C

    • ตัวอย่าง hasAge.nonNegativeInteger

  • ไม่มีกฎเกณฑ์ที่ซับซ้อน nesting ของ constructors

    • ตัวอย่าง Person hasChild.Doctor hasChild.Doctor


Rdfs syntax

RDFS Syntax


Rdfs syntax1

RDFS Syntax


Owl axioms

OWL Axioms


Owl axioms1

OWL Axioms


References

References


Thanks

Thanks

  • ติดต่อผู้เขียนได้ที่ [email protected]

    Checktronix India Pvt Ltd,

    9 Ramanathan Street,

    Kilpauk, Chennai 600010

    Phone: 044 30570028-32

  • ที่ปรึกษาเรียบเรียงบทความ อ.ธวัชชัย เอี่ยมไพโรจช์


  • Login