Лекция 10. Semantic Web

1. Лекция 10. Semantic Web

2. Всемирная паутина как глобальное хранилище знаний Эволюция всемирной паутины: • Сеть для передачи данных между машинами (Web 0.0) • Сеть, являющаяся универсальным хранилищем данных (Web 1.0) • Сеть, как платформа для хостинга приложений (Web 2.0) • Сеть, являющаяся универсальным хранилищем знаний (Web 3.0) Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

3. Структура знаний • Распределённость • Кроссплатформенность • Наличие формальной математической основы Особенности представления • Независимость от структуры сети (HTTP везде разрешён) • Кроссплатформенность • Независимость от физического расположения агентов Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

4. Распределённое представление и хранение знаний Открытые технические вопросы: • Абсолютная адресация описываемых в онтологии концептов • Подключение онтологий друг к другу (в том числе автоматическое) • Зависимости онтологий друг от друга • Возможность участия онтологий в логическом выводе в качестве объектов вывода Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

5. Проект Semantic Web • «В ближайшие 10 лет Semantic Web произведет такую же революцию в Интернет, как в свое время создание всемирной паутины» • Тим Бернес Ли, создатель всемирной паутины, ~2000 г. Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

6. Концепция Semantic Web • Сделать паутину понимаемой не только людьми, но и агентами • Унифицировать семантику на основе URI • Способ аннотации веб-ресурсов на основе семантического описания Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

7. Semantic Web Ключевые свойства Semantic Web: • Повсеместное использование URI • Повсеместное использование машинно-обрабатываемых форматов описания • Формальная математическая основа Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

8. Semantic Web Идеология, приведшая к успеху WWW: • Стандартизованность (W3C) • Простота • Масштабируемость • Открытость Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

9. Semantic Web Languages • Три языка, каждый реализующие всё более сложные конструкции • XML-ориентированные • Система универсальной квалификации имён на основе URI • Чётко определённая математическая семантика на основе дескриптивных логик RDF, RDF-S, OWL Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

10. Semantic Web Languages и пирамида Semantic Web Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

11. Semantic Web Languages и пирамида Semantic Web • Каждый уровень зависит от предыдущего (но не наоборот) • Стандартизовано около половины пирамиды • Действительно используется для решения задач реального мира — от силы треть Впереди ещё много работы! Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

12. Semantic Web Languages: RDF • Представление (мета)информации на основе троек «объект-атрибут-значение» • Составная часть тройки— URI, как универсальный идентификатор <http://en.wikipedia.org/wiki/Tony_Benn> <http://purl.org/dc/elements/1.1/title> "Tony Benn" Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

13. RDF http://www.mailabs.ru/courses/multiagent http://purl.org/dc/elements/ /1.1/creator http://www.example.com/ /terms/creation-date Jan 13, 2007 http://www.mailabs.ru/personal/dsh http://www.mailabs.ru/courses/multiagent http://www.example.com/terms/creation-date “Jan 13, 2007” http://www.mailabs.ru/courses/multiagent http://purl.org/dc/elements/1.1/creator http://www.mailabs.ru/personal/dsh <rdf:RDF xmlns:rdf=“http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#” xmlns:exterms="http://www.example.org/terms/"> <rdf:Description rdf:about="http://www.mailabs.ru/courses/multiagent"> <exterms:creation-date>January 13, 2007</exterms:creation-date> </rdf:Description> </rdf:RDF> Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

14. Semantic Web Languages: RDF Отображения RDF: • RDF Graph • RDF-Triple, простой язык троек • RDF-XML, вариант на основе XML Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

15. Более сложный пример http://www.mailabs.ru/courses/multiagent dc:creators ex:creation-date Jan 13, 2007 RDF#type RDF#Bag _1 _2 ex:eMail mailto:dmitri@soshnikov.com http://www.soshnikov.com ex:homePage ex:fullName Andrey Ustyuzhanin Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

16. Semantic Web Languages: RDF • Представляет экземплярные знания • Очень хорош для метаописания веб-страниц • Чётко определённый синтаксис • Множество поддерживающих инициатив (DublinCore и другие) Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

17. Semantic Web Languages: RDF-S RDF-S, или RDS Schema: методика описания «типов данных» для RDF • Иерархия типов (наследование) • Иерархия отношений • Области определений и значений для отношений • RDF-S — это RDF, с использованием определённых спецификацией отношений Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

18. Semantic Web Languages: RDF-S Пример: C1rdfs:subClassOfC2 • С1 — экземпляр rdfs:Class • С2 — экземпляр rdfs:Class • C1 и C2 связаны отношением rdfs:subClassOf Заметим, что rdfs:Class — экземпляр rdfs:Class Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

19. Semantic Web Languages: OWL OWL: методика описания «типов данных» в терминах уже определённых типов данных • RDF-S: Тип «Покупатель» — подкласс типа «Человек», расширяющий его свойством «покупки» • OWL: Тип «ЦелевойПокупатель» — такой подкласс типа «Покупатель», для которого значение свойства «покупки» содержит более 3пунктов Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

20. Semantic Web Languages: OWL Три вложенных подмножества по выразительности: • OWL Lite, логика SHIF(D) — полиномиальная вычислимость • OWL DL, логика SHOIN(D) — экспоненциальная вычислимость • OWL Full, логика SHIQ(D) — NP­сложная вычислимость Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

21. Semantic Web и агенты Semantic Web как среда существованияагентов: • Доступ к информации • Коммуникация (все агенты доступны отовсюду!) • Взаимодействие со средой (Semantic Web Services) • Наличие базы в виде онтологий Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

22. Semantic Web и агенты Пара примеров: • B2B-агент (автоматическая закупка комплектующих через веб-сервис) • Информационный агент-менеджер (автоматический сбор нужной пользователю информации) Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

23. Semantic Web и агенты Преимущества использования МАС в Сети: • Автоматизация любого доступного процесса • Унифицированный доступ к информации для агентов Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

24. Semantic Web и агенты Главное преимущество размещения делиберативных агентов в Semantic Web: совместный логический вывод Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

25. Semantic Web и агенты Недостаток использования МАС в Сети: • Человеческий фактор (некомпетентность) • Отсутствие реализаций стандартов для всех аспектов взаимодействия (например, WS-*) Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

26. Программные средства для манипулирования знаниями в Semantic Web • RDF-парсер Drive для Microsoft .NET (www.driverdf.org) • Открытыйкод • Расширяемость • Производительность • Нет прямой поддержки OWL Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

27. Drive: пример использования IRdfParserFactory factory = new RdfParserFactory(); IRdfParser parser = factory.GetRdfXmlParser(); IRdfGraph rdfGraph = parser.ParseRdf(ontologyUri); Util.PrintNodes(rdfGraph); for (IEnumerator e = rdfGraph.Nodes.GetEnumerator(); e.MoveNext(); ) { IRdfNode node = (IRdfNode)((DictionaryEntry)e.Current).Value; Util.PrintNTriple(node); ... } Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

28. Программные средства… • Библиотека ORe оценки онтологической релевантности концептов для Microsoft .NET • Открытый код • Cutting-edge алгоритм • Хорошо подходит только для специфичных задач Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

29. Программные средства… • OWL-парсер Jena для Java, разработан в HP Labs • Открытыйкод • Расширяемость • Поддержка OWL Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

30. Программные средства… • Машина вывода Pellet для Java • Открытыйкод • Поддержка OWL всех классов • Приемлемая производительность только на невыразительных логиках (для выразительных не применяются оптимизации) Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

31. Модель представления знаний в Semantic Web Модели с недостаточно чёткой формализацией: • Семантические сети • Многоуровневые сценарии — нежизнеспособны Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

32. Модель представления знаний в Semantic Web • Модели с недостаточно чёткой формализацией нежизнеспособны: • Семантические сети • Многоуровневые сценарии • Семейство языков Semantic Web создавалось на основе соответствующего формализма Дескриптивные логики Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

33. Дескриптивные логики • Подмножество логики предикатов 1-го порядка • Более эффективные алгоритмы вывода при меньшей выразительности • Семейство логик с алгоритмами вывода разной сложности • Формализуют множества концептов и отношений Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

34. Текущее состояние Не всё так гладко, как в теории... Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

35. Связывая всё воедино Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

36. Ссылки • Страница Semantic Web на W3C http://www.w3.org/2001/sw/ • Frank Manola, Eric Miller, eds. - RDF Primer http://www.w3.org/TR/rdf-primer/, • OWL Web Ontology Language Guide, Michael K. Smith, Chris Welty, Deborah L. McGuinness.http://www.w3.org/TR/owl-guide/ Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы

37. Спасибо за внимание!Ваши вопросы? Сошников Д. В., Устюжанин А. Е., Поляков А.О., Миханов С.В. Многоагентные интеллектуальные системы