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Ontologie-basierte Informationsnutzung

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Ontologie-basierte Informationsnutzung. 2. Kapitel aus dem Buch Information Sharing on the Semantic Web von Heiner Stukenschmidt und van Harmelen Lehrgebiet: Multimedia und Internetanwendungen (Univ.-Prof.Dr.-Ing. M.L. Hemmje)

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ontologie basierte informationsnutzung

Ontologie-basierte Informationsnutzung

2. Kapitel aus dem Buch

Information Sharing on the Semantic Web

von Heiner Stukenschmidt und van Harmelen

Lehrgebiet: Multimedia und Internetanwendungen

(Univ.-Prof.Dr.-Ing. M.L. Hemmje)

Thema: Daten-, Informations- und Wissensmanagement im Internet

FernUniversität Hagen ws2006/07- Christina Sergel

1 0 inhalt
1.0 Inhalt
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
1 0 semantische heterogenit t
1.0 Semantische Heterogenität
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
1 1 semantische heterogenit t
1.1 Semantische Heterogenität
  • Konflikte durch semantische Heterogenität:
    • Verwechslungskonflikte:Käfer = Auto oder Tier?
    • Skalierungskonflikte:3-Sterne Hotel = traumhaftes Hotel?
    • Namenskonflikte:Lehrer = Angestellter = Person
  • Mangel für ein gemeinsames Verständnis:
    • nicht eindeutig, dadurch Kommunikationsschwierigkeiten
    • Unterschiedliche Spezifizierungen für ein System

Ontologien als Lösung

2 0 ontologien
2.0 Ontologien
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
2 ontologien
Der Begriff Ontologie

Was sind Ontologien

Konzeptualisierung

Gemeinsam genutztes Vokabular

Spezifikation des Wissenskontexts

Sinnvolle Anwendungen

Bild: Zoologische Staatssammlung München

2. Ontologien
2 1 der begriff ontologie
2.1 Der Begriff Ontologie
  • Disziplin der Philosophie
    • die Lehre vom Sein.
  • Im Kontext der Informationstechnologie„An Ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization“ [Gruber,1993]
  • besteht aus 4 Komponenten:

Konzepte, Instanzen Relationen, Axiome.

Bild: DERRIDA‘S MACHINES 2004:Polycontextural modelling of polysemy

2 2 was sind ontologien
2.2 Was sind Ontologien
  • Ontologie als ein kontrolliertes Vokabular

Eine Menge von Begriffen mit sehr detaillierter und eindeutigen Beschreibung. Einigung auf gemeinsame Sprache

  • Ontologie als Taxonomien

hierarchisch strukturierte IST-EIN-Beziehung von Konzepten und Begriffen: Branchenbuch,ISO-Nr.

  • Ontologie & Schemata
    • Schemata beschreiben die Definition von Bedingungen, zB Typen, Schemata werden entworfen für eine spez. Applikation
  • Web-Ontologie sind Taxonomien mit Inferenzregeln

Das Ziel ist ein bestimmtes Fachgebiet mit einer großen Community zu konzeptualisieren.

Bild: Zoologische Staatssammlung München

2 3 konzeptualisierung
ein abstraktes Modell von Konzepten und seinen Beziehungen für ein allgemein anerkanntes Weltbild

Ein Konzept ist eine gedankliche Vorstellung über ein reales Ding in der Welt.

Eine explizite Spezifizierung gibt den Konzepten und Beziehungen des abstrakten Modells explizit Namen und Eigenschaften.

Semantisches Dreieck von Ogden et al.

2.3 Konzeptualisierung
2 4 gemeinsam genutztes vokabular
2.4 Gemeinsam genutztes Vokabular

Eigenschaften von begrifflichen Ordnungssystemen [RWTH01]

Für ein gemeinsames Verständnis für Mensch und Maschine:

  • Erstellung eines standardisierten und „kontrollierten“ Vokabulars, das von allen Beteiligten allgemein anerkannt und genutzt wird.
  • Vokabular muss einschränkend + spezifisch genug sein,
  • hinreichend flexibel + so allgemein wie möglich,
  • Disjunkt (Pizza<> Eis )und vollständig (Länder einer Welt)

Martin Pflüglmayer: Computerbasierte Terminologie:“Medizinische Ordnungssysteme, Terminologien und Ontologien“; Aachen 2001

2 4 1 commen sense knowledge cyc
Die CyC-Wissens-Pyramide

hunderttausende Begriffe

Formt eine Upper-Ontologie

Seit April 2006 unabhängige non-profit Organisation OpenCyC

Ontologisches Wissen + passende Inferenzmechanismen

Eigene CyCL-Sprache

Quelle: http://www.cyc.com/

2.4.1 Commen Sense Knowledge CyC
2 5 die spezifikation des wissenskontext
2.5 Die Spezifikation des Wissenskontext

dieser Apfel ist rot

Rot (X) karmesinrot ist ein rot

diese Person ist ein rot(er)

[Quelle:Guarino: The ontological Level ‚95]

  • Wissen implementierungsunabhängig auf dem Wissenslevel in einer Repräsentationsform beschreiben
  • Wissen implementierungsabhängig von Programmiersprache und – konzepte spezifizieren.
2 5 1 grad der formalit t
2.5.1 Grad der Formalität
  • Total informal: Lose formulierter Text
  • Semi- informal
    • Kontrolliertes Vokabular reduziert Mehrdeutigkeiten :Glossare
  • Semi-formal
    • mit Regelsystemen kann Wissen schnell und einfach in Regeln ausgedrückt werden. Nachteil: Beschreibung komplexer Problembereiche
    • Frames, ein Modell zur Darstellung von Konzepten, meist als OO-Datenmodell implementiert
    • Semantische Netze, Knoten mit gerichteten Graphen
  • Rigoros Formal

Prädikatenlogik mit verschiedenen Ableitungsregeln (HORN-Logik, Resolutionskalkül, Transitivität,Inverse) ermöglicht automatische Konsistenzüberprüfung und Inferenzfähigkeit: DL, TOVE, relationale Datenbanken

Bild: D. Oberle, S. Staab, R Volz: Three Dimensions of Knowledge Representation in WonderWeb

2 5 2 ma der definitionstiefe
2.5.2 Maß der Definitionstiefe

Kriterien: Ausdrucksstärke, Inferenzmächtigkeit und Entscheidbarkeit

  • XML: Syntax für strukturierte Dokumente, keine Semantik
  • RDF: Datenmodell, dass Relationen zwischen Ressourcen eindeutig mit URIs beschreibt
  • RDFS: Stellt Mechanismen bereit, um Relationen zw. Attributen und Ressourcen zu definieren.
  • OIL: Ontology Interchange L.. Enthält entscheidbare Fragmente der Prädikatenlogik (DL)
  • OWL-L, OWL-DL, OWL-FULL

Bild: Fensel, van Harmelen:OIL:An Ontology Infrastructure for the Semantic Web, 2001

2 6 sinnvolle anwendungsbereiche
2.6 Sinnvolle Anwendungsbereiche

Kommu-

nikation

Information

Retrieval

System-

technik

Ontologie

Inter-

operabilität

2 6 1 kommunikation
2.6.1 Kommunikation
  • Normatives Modell: Ontologien als ein gemeinsamer Wissensspeicher (Archive, Gesetzestexte, Regeln)
  • Beziehungsnetzwerke: Ontologien stellen wirtschaftliche und soziale Beziehungsnetze bereit (FOAF) P2P-Systeme
  • Konsistenz und Mehrdeutigkeiten: konsistente Ontologie durch Reasoners
  • Integration von verschiedenen Ansichten: ffPoirot

ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications von Mike Uschold & Michael Gruninger ,1996

2 6 2 systemtechnik
2.6.2 Systemtechnik
  • Spezifikation: von Anforderungen für ein IT-System (Dokumentation)
  • Zuverlässigkeit: informale bzw. formale Konsistenzüberprüfung
  • Wiederverwendbarkeit: easy to re-use-Bibliothek, Aufbau der Ontologie-Bibliotheken.
  • Erweiterbarkeit, Offenheit: Ontologie-Bibliotheken müssen erweiterbar sein
2 6 3 interoperabilit t
2.6.3 Interoperabilität
  • Ontologien als Austauschformat (KIF)

Gemeinsam genutztes Vokabular erleichtert Interoperabilität

Quelle:ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications von Mike Uschold & Michael Gruninger ,1996

2 6 4 information retrieval
für die qualitative Suche (informal und formal)

 besseres Verständnis

Für die Wissensgewinnung

Ontologien für die Evaluation von Wissenssystemen

Content Management Systeme (OntoWeb)

2.6.4 Information Retrieval

ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications von Mike Uschold & Michael Gruninger ,1996

ontologien in der informationintegration
Ontologien in der Informationintegration
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
3 1 welche rollen haben ontologien
3.1 Welche Rollen haben Ontologien
  • Repräsentation des InhaltsAufgabe der O. ist Wissensrepräsentation
    • Single-Ontologie-Ansatz
    • Multiple-Ontologie-Ansatz
    • Hybrid-Ansatz
  • Query-ModellZugriff auf die Wissensbasis
  • VerifikationWartung der Integration und Extension
3 1 1 single ontologie ansatz sims
Eine zentrale Ontologie globale Sicht auf unterschiedl. Sourcen

Gemeinsam genutztes Vokabular

Vergleich d. O. einfach,

Enge Kopplung

Keine Wiederverwendung v. O.

Anfällig für Source-Änderungen

Semantische Datenintegration?Quelle: Tzi: methodolgies for Ontology-Based Semantic Translationsekt-d-4-2-2-SOA: Survey on ontology Merging and Aligning

3.1.1 Single-Ontologie-Ansatz: SIMS
3 1 2 multi ontologie ansatz zb observer
Jede Informationsquelle hat seine eigene Ontologie (lokal View)

Kein gemeinsam genutztes Vokabular  autonom

Lose Kopplung, keine ontologische Übereinstimmung

Vereinfacht Integration

Komplexität des O-Mapping O(n2) 1:1-Mapping beim OBSERVER, worst case: one way Mapping

Quelle: Tzi: methodolgies for Ontology-Based Semantic Translation; sekt-d-4-2-2-SOA: Survey on ontology Merging and Aligning

.

3.1.2 Multi-Ontologie-Ansatz:zB. OBSERVER
3 1 3 hybrid ansatz z b coin
Jede Ressource hat seine eigene Ontologie

Aufgebaut aus dem global gemeinsam genutzten Vokabular

Neue Ressourcen können leicht hinzugefügt werden

Unterstützt Evolution und Erwerb

Ontologien sind vergleichbar

Query-Prozessing ist komplex

Keine Wiederverwendung von O.

Quelle: Tzi: methodolgies for Ontology-Based Semantic Translation; sekt-d-4-2-2-SOA: Survey on ontology Merging and Aligning

3.1.3 Hybrid-Ansatz: z.B. COIN
3 2 0 query modell
3.2.0 Query-Modell

Zentrale Aufgabe von Ontologien:

  • Inferenzen auf und Abfragen von Ontologien
    • Abfrage auf Ontologiestruktur
    • Abfrage von Fakten,

Kriterien für ein Query-Modell:

  • Verständlichkeit: Abfrage mit O-Begriffen intuitiv? für welche Aufgaben kann es genutzt werden? Antworten klar und einfach ?
  • Query Plan: klare Beschreibungen für jeden Interaktionsschritt zwischen den Ontologien.
  • Optimierung: kann die Abfrage dramatisch beschleunigen.
3 3 0 verifikation
3.3.0 Verifikation
  • Verifikation: nicht die Ontologie wird überprüft, sondern die Korrektheit nach Mappings von Globalen zu lokalen Ontologien und umgekehrt
  • Validation einer Ontologie: in wieweit entspricht die Ontologie dem Realitätsausschnitt, den sie abbilden soll
  • Nur möglich bei formalsprachlicher Spezifikation, die vollständig ist. (Query containment)
  • Qualität der Überprüfung ist von der Vollständigkeit einer Ontologie abhängig.
4 0 framework f r die informationsnutzung
4.0 Framework für die Informationsnutzung
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
4 1 framework f r die ontologiebasierte informationsnutzung
4.1 Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung

2 prinzipielle Methoden für gemeinsame Nutzung von Informationen:

  • Retrieval
  • Integration

mit standardisiertem Vokabular Wiederverwendung von Ontologien

4 2 infrastruktur eines framework
Architektur: Hybrid-Ansatz

3-Schichten Infrastruktur:

Unterste Ebene: Daten, Metadaten und Ressourcen

Middleware-Ebene: Mapping-Regeln, Verifikation, Transformation, Queries, Reformulierungen

Oberste Ebene: wiederverwendbare Ontologien und gemeinsam genutztes Vokabular

Quelle: M.Doerr: The CIDOC CRM, an Ontological Approach to Schema Heterogeneity, 2005

4.2 Infrastruktur eines Framework
5 0 ontologische vereinbarungen
5.0 Ontologische Vereinbarungen
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
5 1 ontologische vereinbarung
Minimale Kodierungsabweichung

Konzeptualisierung auf der Wissensebene

Minimal ontological commitment:

Zuviele Einschränkung  begrenzt die Offenheit

Zuwenige  erhöht Inkonsistenz u. inkorrekte Modulierung

Bild: Stuckenschmidt/Van Harmelen: Information Shraring 2003

5.1 Ontologische Vereinbarung
5 2 der bersetzungsprozess
5.2 Der Übersetzungsprozess
  • Merging
  • Mapping
  • Ontology Aligning

Quelle: SEKT:D4.2.2 State-of-the-art survey on Ontology Merging and Aligning V2, 2003

Ontologien

importieren

Ähnlichkeiten

finden

Mapping

spezifizieren

6 0 ontologie engineering
6.0 Ontologie-Engineering
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering
6 0 ontologie engineering34
Zweck und Anwendungsbereich identifizieren

Ontologie – Aufbau

Klassifizieren

Strukturieren ,

Integration von existierenden Ontologien

Validieren, Verifizieren

Verfeinern

Verwalten und Benutzbarkeit testen

Evaluieren

Bild: [Buitelaar: Human Language Technology for the Semantic Web; 2005]

Ontologischer Lebenszyklus

6.0 Ontologie-Engineering
6 0 zusammenfassung
6.0 Zusammenfassung
  • Ontologien reduzieren semantische Heterogenität
  • Domain-Ontologien erfassen und formalisieren semantik-erhaltendes Wissen durch ein standardisiertes eindeutiges Vokabular
  • Applikations-Ontologien nutzen Ontologien für das Wissensmanagement (ecommerce, Medizin, Umwelt, Recht)
  • Die Verwaltung von schwach-strukturierten Ressourcen wird durch semi-automatisierte Übersetzung erleichtert