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