Natalia Wehler: Semantic Web: Ontologien im prakt. Einsatz

1
Praktischer Einsatz von Ontologien

• Referat zu 'Towards the Semantic Web'

2
Hintergrund

• Wissenmanagement Thema für viele Unternehmen und
  Einrichtungen
• Wissensinformationen vorhanden in Netzen z.B.
  Intranet, Internet
• aber
• ungenaue, falsche oder doppeldeutige
  Suchergebnisse sind möglich
• Menschen müssen suchen und auswerten
• schlecht wartbar

3
Aufgabe von Ontologien

• Ursprung in AI
• formal definiertes System von Konzepten und
  Relationen zur Wissensrepräsentation
• vielseitig einsetzbar, u.a. im Wissensmanagement
  (Knowledge Management KM)
• "a shared and common understanding of a domain
  that can be communicated between people and
  apllication systems"

4
Rollen von Ontologien

• Ontologie-Tools müssen verschiedene Bereiche
  abdecken
• Knowledge Acquisition Informationsakquise,
  Generierung von Ontologien
• Knowledge Maintenance Speichern und Pflege von
  Ontologien
• Knowledge Use Suchen und Finden von
  Informationen

5
KM Architektur (1)
6
KMTools (1)
7
Ontologie Sprache OWL(historisch OIL/DAML)

• historisch OIL/DAML -gtOWL
• generelle Anforderungen an eine Ontologiesprache
• intuitiv nutzbar für den Menschen
• formale Semantic und 'Reasoning' basierend auf
  Description Logics
• Kompatibilität/Verwandschaft sowohl mit XML als
  auch mit RDF(S)

8
Ontology Management

• Speicherung und Pflege von Ontologien
• Ausrichtung (Ontology Alignment) und Verlinkung
  in Bezug auf Wiederverwertbarkeit
• Integration
• Problematik unterschiedl. Modelle, Sprachlevel,
  unterschiedl. Autoren, Stile etc.
• Umgang mit Änderungen bezüglich Domain, Konzept
  oder Spezifikation z.B. zwei verschiedene
  Institutionen werden vereinigt, der Blickwinkel
  ändert sich

9
Ontology Management Alignment of Ontologies

• Beispiel RDFT Mapping Meta-Ontology (Klein et
  al.)
• RDF Transformation (RDFT)
• bildet XML DTDs und RDF Schema ab durch
  Überbrückung zwischen Quell- und Ziel-Konzept
• die Brückenelemente werden in 'Maps' gesammelt,
  die wiederverwendbar sind

10
Ontology Management Alignment
11
Ontology Management Storing Maintaining
Ontologies

• Ontology Library Systems
• Idee Gruppierung, einfacher Zugriff, effiziente
  Wiederverwendung, Standardisierung

12
ideales Ontology Library System

• Management
• Speicherung (ZugriffClient/Server, P2P)
• Identifikation
• Klassifizierung
• Versionierung von Ontologien
• Zugang
• ausgereifte Suche
• Editierbarkeit (kolaborativ)
• Evaluation
• 'Reasoning' (Schlussfolgerungen sind möglich)
• Standardisierung
• Zusammenwirken mit Repräsentations- und
  Ontologysprachensprachen (RDFS, XMLS etc)
• Zusammenpassen mit Upper-Level-Ontologien

13
bestehende Systeme im Bereich OLS

• Client/Server basiert
• WebOnto
• Ontolingua
• DAML Ontology Library
• Zugriff via www
• SHOE
• IEEE SUO (http//suo.ieee.org/)

14
SESAME

• Middleware
• ermöglicht die dauerhafte Speicherung von RDF und
  RDF Schema Informationen
• die Informationn können mit RQL abgefragt werden
• Grundlage relationale DB, kann aber via eines
  'Repository Abstraction Layers (RAL)' auf
  verschiedene DBMS aufgesetzt werden
• Server-basiert (auch Remote einsetzbar)
• verschiedene Protokolle (und damit auch clients)
  möglich
• daher sehr flexibel einsetzbar, kombinierbar mit
  vielen Tools

15
Sesame Architektur
16
RQL?

• Sesame hat RQL Version in seinem Abfrage-Modul
• deklarative Abfragesprache
• Abfrage auf semantischen Level
• ein Satz von Kernqueries, Filtern und die
  Möglichkeit durch Komposition und Iteration neue
  Abfragen zu bauen
• allerdings bei der Anwendung in Sesame keine
  Unterscheidung von Datentypen

17
Ontology Middleware (1)

• administrative Software Infrastruktur
• zur einfacheren Integration von verschiedenen
  Softwaremodulen
• zur Erleichterung der Einbindungen in andere
  Anwendungen
• Plattform zur
• Entwicklung
• Management
• Pflege
• Nutzung
• implementiert als Erweiterung der Sesame
  Architektur

18
Ontology Middleware (2)

• enthält mindestens
• Repository
• Support für Reasoning Modules
• Zugriff für verschiedene User und Applikationen
  (Multi-protocol client access)
• Wissenskontollmechanismus
• Versionierung/Änderungsverfolgung
• Zugriffskontrolle
• Meta-Informationen

19
Generierung von Ontologien OntoBuilder

• OntoBuilder Ontoextract OntoWrapper
• OntoExtract Extrahieren von unstrukturiertem
  Text
• analysiert natürliche Sprache
• bezieht bereits vorhandenes Wissen aus einem
  zentalen Data Repository (SESAME) ein
• verwendet RQL, RDF und RDFS
• OntoWrapper and TableAnalyser Informationen aus
  strukturierten Quellen
• liest strukturierte Infomationen und Tabellen aus
  Webresourcen
• RDF Templates werden generiert, die Inhalte aus
  den Quellen entsprechend der Templates generiert
  und in SESAME gespeichert

20
Ontology Editing Zusammenarbeit

• Ontologien sind sehr komplex
• Zusammenarbeit mehrerer Personen oft notwendig
• Notwendigkeit einer Ontology Entwicklungs- und
  Zusammenarbeits-Umgebung
• Beispiel OntoEdit, unterstützt
  Ontologie-Entwickler in verschiedenen Phasen der
  Ontologie-Erstellung

21
OntoEdit (1)

• Kick Off-Phase
• kollaboratives Entwickeln von Spezifikationen
• Semi-formale Beschreibung von Ontologien(Methoden
  z.B. Fragen an Experten)
• Mind2Onto Brainstorming Tool zu Ontologien

22
OntoEdit (2)

• Zusammenarbeit in der 'Refinement' Phase
• Semi-formale Beschreibungen werden zu richtigen
  Ontologien
• typischweise werden hier Beziehungen zwischen
  Informationseinheiten und Unterbereiche
  verfeinert
• Unterbereiche können gesperrt werden, um
  ungestörtes Arbeiten eines Projektteams zu
  ermöglichen

23
OntoEdit(3)

• Evaluation Herausfinden, ob die Ontologie den
  definierten Anforderungen entspricht
• Test Cases
• Fehlerfindung, Fehlerlokalisierung

24
Suchtechnologien

• Notwendigkeit, Informationen in Relation zu
  setzen manche Information wird überhaupt erst im
  Kontext bedeutend
• dafür braucht man bestimmte Zugriffstools
• Beispiel QuizRDF
• Index aus RDF Resourcenund Volltext

25
Prinzip Index QuizRDF
26
(No Transcript)
27
Content Präsentation

• Problematik Semantic Web Applikationen haben
  eine hohe Qualität in den Informationen, aber
  diese schlägt sich nicht in den Userinterfaces
  nieder
• Beispiel Spectacle
• Präsentation von Informationen entsprechend den
  Bedürfnissen der User (in Inhalt und Form)
• gibt Informationen als Hypertext und als
  Visualisierung aus
• Komplexe Domain Ontologien werden als Taxonomie
  abgebildet (Taxonomien Klassifikation in
  Gruppen)

28
Abb
29
Content Presentation Spectacle Prozedur

• Indentifikation relevanter Informationseinheiten
  (Produkt? Dokument?)
• Mapping der Domain Ontologie auf Taxonomie
• Entscheidung, wie Informationseinheiten
  dargestellt/gerendert werden sollen (HTML? XML?)
• Festlegung der Pfade anhand derer der User durch
  die Ontologie navigieren kann
• Festlegung, wieviele Navigationselemente auf den
  unterschiedlichen Hierarchieebenen auftauchen
  sollen (wg. Problem des Informationsüberfluss)

30
Content Presentation SpectacleVisualisierung
31
Content Presentation Knowledge Sharing

• Beispiel OntoShare
• Interessen der User werden in einem Userprofil
  verwaltet
• Speicherung, Suche und Zusammenfassung der
  Userinteressen
• User können andere User über ihre Interessen
  informieren
• User können ihr Wissen mit anderen/der Community
  of Practice teilen

32
Abb
33
Case Study Swiss Life

• Swiss Life (Schweizer Lebensversicherung) Case
  Study Skills Management SkiM
• Ontologie-basiertes System zur Verwaltung von
  Fähigkeiten, Kenntnissen etc der Angestellten
• eingesetzt werden
• OntoEdit Admin schreibt Ontologien
• Sesame Ontologien werden als RDFS gespeichert
• QuizRDF High Recall Precision Suche (Volltext
  und RDF)

34
Swiss Life Architektur
35
Swiss Life Beispiel Ontologie
36
Literatur Links

• Davies, John, D. Fensel, F.v. Harmelen Towards
  the Semantic Web, 2003, Wiley
• alle Abbildungen sind Onlineversionen der
  Buchkapitel entnommen
• www.openrdf.org ("The Home of Sesame")
• aduna.biz (Erfinder von Sesame, Hersteller von
  Spectacle)