slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Protege ??????? ???????? Protege ?????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????? PowerPoint Presentation
Download Presentation
Protege ??????? ???????? Protege ?????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 81

Protege ??????? ???????? Protege ?????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????? - PowerPoint PPT Presentation


  • 1047 Views
  • Uploaded on

http :// protege . stanford . edu / doc / owl / getting - started . html. Protege โพรทีเจ คืออะไร? Protege เป็นซอฟแวร์ฟรี ซึงเป็นแพลตฟอร์มทีเป็นการสร้างแบบจำลองและการประยุกต์ใช้โดเมนความรู้ร่วมกับontologies

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Protege ??????? ???????? Protege ?????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????' - sarila


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
slide1

http://protege.stanford.edu/doc/owl/getting-started.html

  • Protege โพรทีเจ คืออะไร?
  • Protege เป็นซอฟแวร์ฟรี ซึงเป็นแพลตฟอร์มทีเป็นการสร้างแบบจำลองและการประยุกต์ใช้โดเมนความรู้ร่วมกับontologies
  • Ontologies จะเป็นการแบ่งประเภทตามอนุกรมหรือแบ่งตามรายการต่างๆทีมีอยู่ในฐานข้อมูลตามทฤษฎีของ axiomatized อย่างถูกต้องสมบูรณ์
  • Ontologies เป็นศูนย์กลางของโปรแกรมประยุกต์ต่างๆจำนวนมาก เช่นฐานความรู้ทางวิทยาศาสตร์แบบพอร์ทัล, การจัดการข้อมูลและระบบการบูรณาการหรือพาณิชย์อิเล็กทรอนิคหรือพวก Web service ต่างๆ
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
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
approaches
Approaches
  • การแก้ปัญหาขัดแย้งหลังจาก merging
    • ผลลัพธ์โดยตรง
    • เกิดการปกคลุมของข้อมูล
    • ยากที่จะทำซ้ำ
  • เปลี่ยนรูปก่อนทำการ merging
    • กระบวนการสามารถทำซ้ำได้
    • ไม่เป็นผลลัพธ์โดยตรง
  • ใช้เครื่องมือปรับโดยตรงให้เหมาะสม
    • สามารถได้ผลลัพธ์โดยตรงจากการปรับเปลี่ยน
    • ยากที่จะทำซ้ำ แต่เป็นไปได้
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 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

slide52
RDFS
  • RDFS vocabulary adds constraints on models, e.g.:
    • x,y,z type(x,y) subClassOf(y,z) type(x,z)
slide53
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

slide54
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

slide55
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 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

?

slide70
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 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
thanks
Thanks
  • ติดต่อผู้เขียนได้ที่ sudar@burning-glass.com

Checktronix India Pvt Ltd,

9 Ramanathan Street,

Kilpauk, Chennai 600010

Phone: 044 30570028-32

  • ที่ปรึกษาเรียบเรียงบทความ อ.ธวัชชัย เอี่ยมไพโรจช์