Ontologie-basierte Informationsnutzung - PowerPoint PPT Presentation

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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 – PowerPoint PPT presentation

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Title: 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)
  • Thema Daten-, Informations- und
    Wissensmanagement im Internet
  • FernUniversität Hagen ws2006/07- Christina Sergel

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1.0 Inhalt
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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1.0 Semantische Heterogenität
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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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 Kommunikationsschwierigke
    iten
  • Unterschiedliche Spezifizierungen für ein System
  • Ontologien als
    Lösung

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2.0 Ontologien
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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2. Ontologien
  1. Der Begriff Ontologie
  2. Was sind Ontologien
  3. Konzeptualisierung
  4. Gemeinsam genutztes Vokabular
  5. Spezifikation des Wissenskontexts
  6. Sinnvolle Anwendungen
  • Bild Zoologische Staatssammlung München

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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 DERRIDAS MACHINES 2004Polycontextural
    modelling of polysemy

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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

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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.

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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 (Pizzaltgt Eis )und vollständig (Länder
    einer Welt)
  • Martin Pflüglmayer Computerbasierte
    TerminologieMedizinische Ordnungssysteme,
    Terminologien und Ontologien Aachen 2001

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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/

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2.5 Die Spezifikation des Wissenskontext
  • dieser Apfel ist rot
  • Rot (X) karmesinrot ist ein rot
  • diese Person ist
    ein rot(er)
  • QuelleGuarino The ontological Level 95
  • Wissen implementierungsunabhängig auf dem
    Wissenslevel in einer Repräsentationsform
    beschreiben
  • Wissen implementierungsabhängig von
    Programmiersprache und konzepte spezifizieren.

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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

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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 HarmelenOILAn Ontology
    Infrastructure for the Semantic Web, 2001

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2.6 Sinnvolle Anwendungsbereiche
Kommu- nikation
Information Retrieval
System- technik
Ontologie
Inter- operabilität
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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
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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

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2.6.3 Interoperabilität
  • Ontologien als Austauschformat (KIF)
  • Gemeinsam genutztes Vokabular erleichtert
    Interoperabilität
  • QuelleONTOLOGIES Principles, Methods and
    Applications von Mike Uschold Michael Gruninger
    ,1996

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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)


ONTOLOGIES Principles, Methods and Applications
von Mike Uschold Michael Gruninger ,1996
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Ontologien in der Informationintegration
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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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

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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


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3.1.2 Multi-Ontologie-AnsatzzB. 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) 11-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

  • .

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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

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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.

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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.

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4.0 Framework für die Informationsnutzung
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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4.1 Framework für die ontologiebasierte
Informationsnutzung
  • 2 prinzipielle Methoden für gemeinsame Nutzung
    von Informationen
  • Retrieval
  • Integration
  • mit standardisiertem Vokabular Wiederverwen
    dung von Ontologien

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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

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5.0 Ontologische Vereinbarungen
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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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

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5.2 Der Übersetzungsprozess
Ontologien importieren
Ähnlichkeiten finden
Mapping spezifizieren
  • Merging
  • Mapping
  • Ontology Aligning
  • Quelle SEKTD4.2.2 State-of-the-art survey on
    Ontology Merging and Aligning V2, 2003

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6.0 Ontologie-Engineering
  • Semantische Heterogenität
  • Ontologien
  • Ontologien in der Informationsintegration
  • Framework für die ontologiebasierte
    Informationsnutzung
  • Ontologische Vereinbarungen
  • Ontologie-Engineering

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6.0 Ontologie-Engineering
  • 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

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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
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