Vorlesung
Dr. Harald Sack
Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik
Universität Potsdam
Wintersemester 2009/10
Semantic Web
Blog zur Vorlesung: http://sewe0910.blogspot.com/Die nichtkommerzielle Vervielfältigung, Verbreitung und Bearbeitung dieser Folien ist zulässig (Lizenzbestimmungen CC-BY-NC).
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
1. Einführung
2. Semantic Web BasisarchitekturDie Sprachen des Semantic Web - Teil 1
3. Wissensrepräsentation und LogikDie Sprachen des Semantic Web - Teil 2
4. Ontology Engineering
5. Semantic Web Applications
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Semantic Web - Vorlesungsinhalt
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Semantic Web Architektur3
URI / IRI
XML / XSDData Interchange: RDF
RDFS
Ontology: OWL Rule: RIF
Query:SPARQL
Proof
Unifying Logic
Cry
pto
Trust
Interface & Application
3. Wissensrepräsentation und Logik
Ontology-Level
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424.11.2009 – Vorlesung Nr. 51 2 3 4 6 7 8 9 1110 12
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3. Wissensrepräsentation und LogikDie Sprachen des Semantic Web - Teil 2
3.1.Ontologien in der Philosophie und der Informatik
3.2.Wiederholung Aussagenlogik und Prädikatenlogik
3.3.RDFS-Semantik
3.4.Beschreibungslogiken
3.5.OWL und OWL-Semantik
3.6.Regeln mit RIF/SWRL
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Semantic Web - Vorlesungsinhalt
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
„People can‘t share knowledge if
they don‘t speak a common
language“ Thomas Davenport (1997)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
„People can‘t share knowledge if
they don‘t speak a common
language“ Thomas Davenport (1997)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Turmbau zu Babel…. (1)■ Datenaustausch zwischen heterogenen Systemen
□ System A verwendet Schema A
□ System B verwendet Schema B
□ dabei können gleiche Begriffe mitunterschiedlicher Bedeutungassoziiert sein
□ während unterschiedlicheBegriffe die gleiche Bedeutunghaben können
□ Begriffe/Konzepte aus System Amit Schema A müssen in Begriffe und Konzepte aus Schema Bübersetzt werden
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und InformatikDer Turmbau zu Babel…. (2)
■Datenaustausch zwischen heterogenen Systemen
■Lösung (1):
□Übersetzer für jede mögliche Kombination von n unterschiedlichen Systemen benötigt O(n2) Übersetzer….
■Lösung (2):
□unabhängiges Repräsentationsschema(Interlingua)
□ benötigt n Übersetzer….
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Nutze eine gemeinsame Sprache….
• gemeinsame Symbole und Begriffe (Syntax)
• Übereinkunft bzgl. deren Bedeutung (Semantik)
• Klassifikation von Begriffen (Taxonomie)
• Assoziationen und Vernetzungen von Begriffen (Thesauri)
• Regeln und Wissen darüber, welche Vernetzungen zulässig und sinnvoll sind (Ontologien)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Was ist Wissen?
Wahrheiten(Truths)
Annahmen(Beliefs)
Wissen(Knowledge)
Klassische Definition:„Wissen ist eine Teilmenge aller wahren Annahmen“
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Ontologien als zentraler Begriff in der Philosophie
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Eine kurze Begriffsbestimmung
• ον griech. Partizip zu „sein“ λογια Lehre
„Philosophische Disziplin, die sich primär mit dem Sein, dem Seienden als solchem und mit den fundamentalen Typen von Entitäten beschäftigt…“ (wikipedia)
allgemeine Metaphysik Erkenntnistheorie (Epistemologie)
• „wie sind die Dinge als solches (an sich)?“
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Woher stammt der Begriff?
Rudolf Goclenius der Ältere(1547-1628)
• „Ontologie“ taucht erstmals 1606 („ontologia“ in Latein) bei Jacob Lorhard in seinem Buch „Ogdoas Scholastica“ auf
• In deutscher Sprache taucht der Begriff „Ontologie“ erstmals 1613 in Rudolf Göckels „Lexicon philosophicum“ auf
Christian Wolff(1679-1754)
• Christian Wolff ordnet die Ontologie als philosophische Disziplin als Teil der Metaphysik, genauer der allgemeinen Metaphysik (metaphysica generalis) zu
• Traditionelle Ontologie beschäftigt sich mit dem Verhältnis des „Seins“ zum „Seienden“• ontologische Differenz (Heidegger)• Trennung von „Existenzialität“ und
„Kategorialität“
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14 Ontologie in der klassischen griechischen Philosophie (I)
• Sokrates, Platon (5./4. Jhdt. v. Chr.)
• Trennung zwischen
• Konzept / Klasse (= Idee, „Noosphäre“, Welt der Ideen)
und
• Instanz (Objekte der realen Welt, nur „Schatten“ der Ideen)
• Hierarchie der Ideen
Sokrates(470-399 v. Chr)
Platon(427-347 v. Chr)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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Ontologie in der klassischen griechischen Philosophie (II)
• Parmenides, Aristoteles (5./4. Jhdt. v. Chr.)
• Grundfrage: „Was sind die fundamentalen Kategorien des Seins?“
• Aristoteles (Metaphysik IV, 1)stellt System von Kategorien auf zur Klassifikation aller Dinge, über die Aussagen getroffen werden können
unbelebt / belebt / stofflich / geistig Stoff / Qualität / Quantität / Beziehung /
Wirken / Leiden / Ort / Zeit /…
Parmenides(510-450 v. Chr)
Aristoteles(384-322 v. Chr)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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Aristotelische Kategorienlehre
Aristoteles stellt ein System von Kategorien auf zur Klassifikation aller Dinge, über die Aussagen getroffen werden können
Platon und Aristoteles(„Philosophenschule von Athen“,
Raphael, 1512)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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Aristotelische Kategorienlehre
Aristoteles stellt ein System von Kategorien auf zur Klassifikation aller Dinge, über die Aussagen getroffen werden können
Platon und Aristoteles(„Philosophenschule von Athen“,
Raphael, 1512)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
wikipedia.org
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18Aristotelische Kategorienlehre
•Porphyrios beschreibt in seiner Schrift „Isagoge“ eine für Anfänger gedachte Beschreibung des Aristotelischen Kategoriensystems
• Im Spätmittelalter wird daraus die „arbor porphyriana“ (Porphyrischer Baum)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Porphyrios von Tyros(234-?? n. Chr)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Ontologiebegriff in der mittelalterlichen Philosophie
Mittelalterliche Scholastik
• Thomas v. Aquin, Anselm v. Canterbury, William v. Ockham (12.-14. Jhdt.)Thomas v. Aquin
(1225-1274)
Anselm v. Canterbury(1033-1109)
William v. Ockham(1285-1349)
• Universalienproblem: „Kann Universalien (Ideen) eine ontologische (reale) Existenz zugemessen werden?“
• Realismus Ontologische Existenz der Ideen
• Nominalismus Ideen sind nichts als Worte/Symbole
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Ontologiebegriff in der mittelalterlichen Philosophie
•Christliche Trinitätslehre als Beispiel für eine mittelalterliche Ontologie
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Ontologiebegriff in der mittelalterlichen Philosophie
•Raimundus Lullus nutzt die Ontologiein Form des Aristotelischen Kategorien-systems mit seinem „Baum der Natur und der Logik“ als ersten Vorläufereiner „logischen Maschine“
Ramon Lull (Raimundus Lullus)(1232-1316 Arbor naturalis et logicalis, aus
„Ars Magna“, um 1275
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Ontologiebegriff in der Kantschen Philosophie
Immanuel Kant (1724-1804)
• Erkenntnistheorie• Grundfrage: „Wie vermag unser Verstand die Welt wahrzunehmen?“• triadisches Modell
Quantität Qualität Relation Modalität
Einheit real inhärent möglich
Vielheit negiert ursächlich existent
Allheit begrenzt gemeinsam notwendig
Immanuel Kant(1724-1804)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Der Ontologiebegriff in der Informatik
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Eine kurze Begriffsbestimmung
“An ontology is a specification of a conceptualization that is designed for reuse across multiple applications and implementations. …a specification of a conceptualization is a written,formal description of a set of concepts and relationships in a domain of interest.”
“... An ontology is a catalog of the types of things that are assumed to exist in a domain of interest D from the perspective of a person who uses a language for the purpose of talking about D.”
(John F. Sowa, 1995)
(Peter Karp, Bioinformatics 16:269, 2000)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Eine kurze Begriffsbestimmung
"An ontology is an explicit, formal specification of a shared conceptualization. The term is borrowed from philosophy, where an Ontology is a systematic account of Existence. For AI systems, what ‘exists’ is that which can be represented.“
(Thomas R. Gruber, 1993)
Konzeptualisierung: abstraktes Modell (Domäne, identifizierte relevante Begriffe, Beziehungen)
Explizit: Bedeutungen aller Begriffe definiert
Formal: maschinenverstehbar
Gemeinsam: Konsens bzgl. Ontologie
tomgruber.org
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Konzeptualisierung
Symbol Gegenstandsteht für
Ogden, Richards, semiotisches Dreieck, 1923
„Golf“
ruft hervor referenziert
Konzept
verwendengemeinsames Konzept
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Ontologien - Komponenten und Modelle
• Klassen, Beziehungen und Instanzen
• Klassen repräsentieren Konzepte
• Klassen werden durch Attribute beschrieben
• Attribute werden aus Name-Wert-Paaren gebildet
Adresse• Vorname <string>• Nachname <string>• Straße <string>• Postleitzahl <int>• Ort <string>• …
„Die Adresse ist eine Postanschrift undbeinhaltet im Allgemeinen Straßenamen,Postleitzahl und Ortsnamen.“
Informale Beschreibung
Semi-informale Beschreibung
(Gruber, 1993)
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Ontologien - Komponenten und Modelle
• Modellierung
• Informal natürlichsprachliche Beschreibung
• Semi-informal strukturierte Beschreibung in beschränkter natürlicher Sprache
• Semi-formal Beschreibung in künstlicher, formal definierter Sprache
• Formal Beschreibung in sorgfältig definierten Begriffen mit formaler Semantik, Nachweis der Vollständigkeit und Korrektheit
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29 Ontologien - Komponenten und Modelle
• Modellierung
• Klassen stehen mit anderen Klassen in Beziehung
• Beziehungen sind spezielle Attribute, deren Wert ein Objekt einer anderen Klasse darstellt
AdressePersonbesitzt
Professor Student
ist eineist eine
Vorlesung
hält besucht
Lehrveranstaltungist eine
Formal: Mengen m1,…mn Relation R ⊆ m1 x … x mn
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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30 Ontologien - Komponenten und Modelle
• Modellierung
• an Beziehung zwischen Klassen können Regeln geknüpft werden
AdressePersonbesitzt
Professor Student
ist eineist eine
1:n
1:1
Frau
Mann
ist eine
ist eine≠
Frau ⋂ Mann = ∅
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Ontologien - Komponenten und Modelle
• Modellierung• Über Klassen, Beziehung, Regeln können Aussagen getroffen werden
• Spezialfall: formale Axiome
• Axiome bezeichnen Wissen, das auf keine andere Weise nur durch die restlichen Komponenten ausgedrückt werden kann
Beispiel: • „es ist nicht möglich, zwei Lehrveranstaltungen am selben Termin zu halten“
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32 Ontologien - Komponenten und Modelle
• Modellierung
• Instanzen bezeichnen Individuen einer Ontologie
Lehrveranstaltung
Seminar
ist eine
BachelorseminarSW enabled Applications
Donnerstag11.00 Uhr A-2.1
Individuals (instances) are the basic components of an ontology. The individuals in an ontology may include concrete objects such as people, animals, tables, automobiles, molecules, and planets, as well as abstract individuals such as numbers and words.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Wie formalisiere ich ein ontologisches Modell?-Wissensrepräsentation und Ontologiebeschreibungssprachen
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34 Aussagenlogik – Propositional Logic• in der Aussagenlogik besteht die Welt ausschließlich aus Fakten
(Aussagen)
• Folgende Aussagen/Schlussfolgerungen sind nicht möglich:
• Alle Menschen sind sterblich
• Sokrates ist (war) ein Mensch
• Daher ist Sokrates sterblich
• Die Welt besteht vielmehr aus Objekten und Eigenschaften (Properties), die ein Objekt vom anderen unterscheiden.
• Zwischen Objekten bestehen Beziehungen (Relationen). Einige Beziehungen sind dabei eindeutig, also Funktionen.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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35 Prädikatenlogik – First Order Logic• In der Prädikatenlogik erster Stufe (First Order Logik, FOL) erlauben
Quantoren Aussagen über Mengen von Objekten zu machen, ohne diese Objekte explizit einzeln aufzuzählen
• FOL ist perfekt zur Beschreibung von Ontologien geeignet, aber
• FOL ist sehr ausdrucksstark,
• deshalb unhandlich bei der Modellierung,
• schlecht geeignet um Konsens bei der Modellierung zu finden und
• Beweistheoretisch sehr komplex
• Suche ein geeignetes Fragment von FOL
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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36 Beschreibungslogiken - Description Logics
Beschreibungslogiken (engl. description logics) sind eine Familievon Sprachen zur Wissensrepräsentation. Die meisten Beschreibungs-logiken sind eine Untermenge der Prädikatenlogik erster Stufe, im Gegensatz zu dieser aber entscheidbar. Dies ermöglicht über eine Beschreibungslogik zu schließen, d.h. aus vorhandenem Wissenneues Wissen zu gewinnen…
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung
Vorlesung„Semantic Web“
TBox terminological knowledge Wissen über Konzepte einer Domäne (Klassen, Attribute, Eigenschaften…)
ABox assertional knowlegde Wissen über Instanzen / Entitäten
Knowledge Base
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37 Beschreibungslogiken - Description Logics• Concepts (unäre Prädikate),
• beschreiben Entities/Klassen
• z.B. Person, Lehrveranstaltung, Student, Dozent, Seminar, ...
• Roles (binäre Prädikate)
• beschreiben Eigenschaften / Relationen
• z.B. nimmtTeilAn, liest, wirdGelesenVon, …
Student: { x | Student(x)}
nimmtTeilAn: { (x,y) | nimmtTeilAn(x,y)}
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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38 Beschreibungslogiken - Description Logics• Individuals
(Konstanten, individuelle Ausprägungen, Concept Assertion)
• z.B. Alice, Bob, SemanticWeb
• Syntax: Student(Alice)
• Operators / Constructors (zum Formulieren komplexer Beschreibungen von Concepts / Roles)
• Expressivität wird beschränkt, so dass:
• Erfüllbarkeit (Satisfiability) / Enthaltensein (Subsumption) ist entscheidbar und
• (möglichst) von geringer Komplexität
• Syntax: nimmtTeilAn(Alice, SemanticWeb)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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39 Beschreibungslogiken - Description Logics• Operatoren beinhalten in der Regel zumindest:
• Konjunktion (⊓),
• Disjunktion (⊔),
• Negation (⌐)
• eingeschränkte Form der Quantifizierung (∀,∃)
• bildet Basis Description Logic ALC• Attributive Language with Complement
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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40 Attributive Language with Complement - ALC• Atomare Typen
• Konzeptnamen A, B, ...
• Spezielle Konzepte
• ⊤ - Top (universelles Konzept)
• ⊥ - Bottom Konzept
• Rollennamen R,S, ...
• Konstruktoren
• Negation: ¬C
• Konjunktion: C ⊓ D
• Disjunktion: C ⊔ D
• Existenzquantor: ∃R.C
• Allquantor: ∀R.C
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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41 Attributive Language with Complement - ALC• Klassenbeziehungen
• Inklusion C ⊑ D
• Bsp. Man ⊑ Human
• Gleichheit C ≣ D
• Bsp. Frau ≣ Woman
• Klassen Konstruktoren
• Bsp. Seminarteilnehmer ≡ Person ⊓ (∃nimmtTeil.Seminar ⊔ ∃liest.Seminar)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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42 Beschreibungslogiken - Description Logics
• Terminologisches Wissen (TBox)
• Axiome, die die Struktur der zu modellierenden Domäne beschreiben (konzeptionelles Schema)
• Human ⊑ ∃hasParents.HumanOrphan ≣ Human ⊓ ¬∃hasParents.Alive
• Wissen um Individuen (ABox)
• Axiome, die konkrete Situationen (Daten) beschreiben
• Orphan(harrypotter)hasParent(harrypotter, jamespotter)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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43 Beschreibungslogiken - Description LogicsOperator / Constructor Syntax SpracheSprache
Konjunktion A ⊓ B
FL
S*
Wertrestriktion ∀ R .C FL
S*
Existenzquantor ∃ R
FL
S*
Top (allgemeinstes Concept) ⊤
AL*
S*Bottom (speziellstes Concept) ⊥
AL*
S*Negation (C) ⌐ A
AL*
S*
Disjunktion C ⊔ D AL*
S*
Existentielle Restriktion ∃ R .C
AL*
S*
Zahlenrestriktion (N) (≤ n R) (≥ n R)
AL*
S*
Menge von Individuen (O) {a1,…,an}
AL*
S*
Beziehungshierarchie R ⊆ S HH
Inverse Beziehung R-1 II
Qualifizierte Zahlenrestriktion (≤ n R.C) (≥ n R.C) QQ
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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44 Beschreibungslogiken - Description Logics• Semantik wird durch eine Interpretation festgelegt (ΔI, I)
• ΔI … Domain of Discourse, ΔI ≠ ∅
• Interpretationsfunktion
• I :A AI ⊆ ΔI , A ... atomares Konzept
• I :R RI ⊆ ΔI x ΔI , R … atomare Relation
┬I = ΔI
⊥I = ∅(¬A)I = ΔI \ AI (C Π D)I = CI ∩ DI (∀ R.C)I = {a ∈ ΔI | ∀ b.<a,b> ∈ RI ⇒ b ∈ CI}(∃ R.┬)I = {a ∈ ΔI | ∃ b.<a,b>∈ RI}
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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45 Beschreibungslogiken - Description Logics• Ontologien können z.B. auch mit Hilfe von Datenbank- oder
Softwarentwurfstechniken beschrieben werden
• z.B. UML, ER-Modell, …
Seminar
- Titel: String - Semester: String - Beginn: Date - Ende: Date - …
Person
- Vorname: String - Nachname: String - …
nimmtTeilnn
wirdGehalten1n
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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46 Alternative Modelle
• Formalismen und Modelle limitieren die Art des Wissens, die mit diesen ausgedrückt werden können
• z.B. UML, ER, SQL gestatten nicht die Formulierung komplexer logischer Abhängigkeiten und das Ziehen von Schlussfolgerungen über diesen
• AI-basierte Sprachen (z.B. Ontolingua, LOOM, OCML, FLogic,…) und Ontologie Markup-Sprachen (z.B. RDFS, DAML+OIL, OWL, …) sind besser zur Repräsentation von Ontologien geeignet.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
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3. Wissensrepräsentationen3.2 Ontologien in der Informatik
Ontologietypen
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
48 Ontologietypen und Kategorienallgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang unabhängig von einer bestimmten Domäne oder Problemstellung.)
Domain Ontology Task Ontology
spezielle, auf eine konkret fokusierte Domäne oderAufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren.
Application Ontology
(nach Guarino,1998)
grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder Aufgabe.
grundlegende Konzepte bezogen auf eine generische Domäne.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Top-Level Ontology(Upper Ontology,
Foundation Ontology)
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49 Ontologietypen und Kategorien
Top-Level Ontology(Upper Ontology,
Foundation Ontology)
allgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang unabhängig von einer bestimmten Domäne oder Problemstellung.)
Domain Ontology Task Ontology
spezielle, auf eine konkret fokusierte Domäne oderAufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren.
Application Ontology
(nach Guarino,1998)
grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder Aufgabe.
grundlegende Konzepte bezogen auf eine generische Domäne.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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50 Ontologietypen und Kategorien
Top-Level Ontology(Upper Ontology,
Foundation Ontology)
allgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang unabhängig von einer bestimmten Domäne oder Problemstellung.)
Domain Ontology Task Ontology
spezielle, auf eine konkret fokusierte Domäne oderAufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren.
Application Ontology
(nach Guarino,1998)
grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder Aufgabe.
grundlegende Konzepte bezogen auf eine generische Domäne.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
51 Ontologietypen und Kategorien
Top-Level Ontology(Upper Ontology,
Foundation Ontology)
allgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang unabhängig von einer bestimmten Domäne oder Problemstellung.)
Domain Ontology Task Ontology
spezielle, auf eine konkret fokusierte Domäne oderAufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren.
Application Ontology
(nach Guarino,1998)
grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder Aufgabe.
grundlegende Konzepte bezogen auf eine generische Domäne.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
52 Ontologietypen und Kategorien
Top-Level Ontology(Upper Ontology,
Foundation Ontology)
allgemeine, bereichsübergreifende Ontologien (beschreibt sehr generelle Konzepte wie z.B. Zeit, Raum,Vorgang unabhängig von einer bestimmten Domäne oder Problemstellung.)
Domain Ontology Task Ontology
spezielle, auf eine konkret fokusierte Domäne oderAufgabe zugeschnittene Ontologie, die in der Regel eine Domain und/oder Task Ontologie spezialisieren.
Application Ontology
(nach Guarino,1998)
grundlegende Konzepte bezogen auf eine allgemeine Aktivität oder Aufgabe.
grundlegende Konzepte bezogen auf eine generische Domäne.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Gastvorlesung Popakademie Mannheim: Semantic Web Technologie, 01.07.2009, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam
53 Ontologietypen und Kategorien
kontrolliertesVokabular
(nach Lassila/McGuinnes, 2001)
Thesauri
Begriffe/Glossar
informalesist-ein
formalesist-ein
formaleInstanz
Frames
Wert-Restriktionen
Allg.logische
Constraints
Disjunktheit,Inverses,Part-of…
lightweight ontologies heavyweight ontologies
Ausdruckstärke +-
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
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Ontologietypen und Kategorien• Kontrolliertes Vokabular:
endliche Liste von Begriffen (z.B. Kataloge)
• Glossar: eine endliche Liste von Begriffen und deren zugehörige Bedeutung, formuliert in natürlicher Sprache (informal).
• Thesauri: [griech. „Schatz, Schatzhaus“]Kontrolliertes Vokabular, dessen Begriffe durch Relationen miteinander verbunden sind.
• Äquivalenz (Synonyme)
• Hierarchien (Ober-, Unterbegriffe)
• Homographien (Homonyme)
• Assoziationen (ähnliche Begriffe)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Gastvorlesung Popakademie Mannheim: Semantic Web Technologie, 01.07.2009, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam
55 Thesaurus
Unterhose
Schlüpfer
Synonyme
Slip
Tanga
Liebestöter
Boxershort
Spezialisierungen
UnterwäscheOberbegriff
Unterhemd
Assoziation
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
Taxonomiesysteme
• auch Klassifikationssystem, Nomenklatur, …
• Carl v. Linné (um 1740) schafft einfaches, noch heute gebräuchliches hierarchisches Klassifikationsschema für Tiere/Pflanzen
Einteilung von Dingen (oder auch Lebewesen) in Gruppen (von [griech]. τασσεῖν (tassein) = klassifizieren und νόµος (nomos) = Gesetz, Wissenschaft)...
Carl v. Linné(1707-1778)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Gastvorlesung Popakademie Mannheim: Semantic Web Technologie, 01.07.2009, Dr. Harald Sack, HPI Potsdam
57 Ontologietypen und Kategorien
kontrolliertesVokabular
(nach Lassila/McGuinnes, 2001)
Thesauri
Begriffe/Glossar
informalesist-ein
formalesist-ein
formaleInstanz
Frames
Wert-Restriktionen
Allg.logische
Constraints
Disjunktheit,Inverses,Part-of…
lightweight ontologies heavyweight ontologies
Ausdruckstärke +-
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
Ontologytypen und Kategorien• informale IS-A-Hierarchie:
explizite Hierarchie von Klassen, Unterklassenbeziehung nicht strikt eingehalten (Bsp. Yahoo’s Begriffshierarchien)
• formale IS-A-Hierarchie: explizite Hierarchie von Klassen, Unterklassenbeziehung werden strikt eingehalten wird (Transitivität / Instanz)
• formale Instanz: explizite Hierarchie, die neben der Unterklassenbeziehung auch die Instanzbeziehung erlaubt.
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
Ontologien als Interpretationen der Wirklichkeitunterschiedliche Tierkategorien in "einer gewissen chinesischen Enzyklopädie" nach Jorge Luis Borges:
- dem Kaiser gehörige, - einbalsamierte, - gezähmte, - Milchschweine, - Sirenen, - Fabeltiere, - streunende Hunde, - in diese Einteilung aufgenommene, - die sich wie toll gebärden, - unzählbare, - mit feinstem Kamelhaarpinsel gezeichnete, - und so weiter, - die den Wasserkrug zerbrochen haben, - die von weitem wie Fliegen aussehen.
Jorge Luis Borges(1899-1986)
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
60 Ontologiebeispiele und Anwendungen
WordNet• link-based electronic dictionary• Wörterbuch mit seman- tischen Relationen zwischen den Wort- bedeutungen• organisiert in 117587 „Synsets“,gegliedert nach
• Substantiven (N)• Verben (V)• Adjektiven (Adj)• Adverbien (Av)
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Ontologiebeispiele und Anwendungen
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61
Top-level Ontologies
• beschreiben sehr allgemeine Konzepte (Raum, Zeit, Materie, Ereignis, Aktion,... )• Konzepte unabhängig von bestimmten Problembereich.
z.B. KR Ontology(John F. Sowa )
• umfasst 27 Konzepte• organisiert als Verband (lattice)
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62 Ontologiebeispiele und Anwendungen
(OpenCyc, Douglas Lenat )
#$Thing
• #$Intangible#$Individual
#$SetOrCollection#$TemporalThing
#$SpatialThing -Localized
#$ExistingStuffType
#$ExistingObjectType
#$Event
#$PartiallyTangible#$Collection
#$genls#$typeGenls#$disjointWith
#$Thing
• #$Intangible#$Individual
#$SetOrCollection#$TemporalThing
#$SpatialThing -Localized
#$ExistingStuffType
#$ExistingObjectType
#$Event
#$PartiallyTangible#$Collection
#$genls#$typeGenls#$disjointWith
• Top-Level Ontologie zu Cyc (Wissensbasis mit ca. 200.000 Begriffen und 1 Mio. Axiome)• 6000 Konzepte in 43 Gruppen mit zugehörigen Relationen
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63 Ontologiebeispiele und Anwendungen
(SUMO, IEEE SUOWG )
• Standard Upper Merged Ontology• IEEE SUO Working Group• integriert verschiedenartige Recourcen zu allgemeiner Top-Level Ontologie
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64 Ontologiebeispiele und Anwendungen
(NP-Ontologie, Sack, Niedermeier, Vogel, 2006 )
decision problem complexity classis a member of
has member
can be reduced to
is weaker / stronger
is special/general variant
SAT 3-SATColorability
is a is a
NP P
NP-complete
is a is a
graph problem logic problem set problem… problem
is a is a
Domain Ontologie
3. Wissensrepräsentation und Logik3.1 Ontologien in Philosophie und Informatik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
6524.11.2009 – Vorlesung Nr. 51 2 3 4 6 7 8 9 1110 12
13
3. Wissensrepräsentation und LogikDie Sprachen des Semantic Web - Teil 2
3.1.Ontologien in der Philosophie und der Informatik
3.2.Wiederholung Aussagenlogik und Prädikatenlogik
3.3.Beschreibungslogiken
3.4.RDFS-Semantik
3.5.OWL und OWL-Semantik
3.6.Regeln mit RIF/SWRL
14
Semantic Web - Vorlesungsinhalt
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Semantic Web Architektur66
URI / IRI
XML / XSDData Interchange: RDF
RDFS
Ontology: OWL Rule: RIF
Query:SPARQL
Proof
Unifying Logic
Cry
pto
Trust
Interface & Application
Ontology-Level
3. Wissensrepräsentation und Logik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
67Nächste Woche: Aussagen und Prädikatenlogik
3. Wissensrepräsentation und Logik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
68
Literatur
»P. Hitzler, M. Krötzsch, S. Rudolph, Y. Sure Semantic Web Grundlagen, Springer, 2008.
»H. Stuckenschmidt Ontologien - Konzepte, Technologien, Anwendungen, Springer, 2009.
3. Wissensrepräsentation und Logik
Vorlesung Semantic Web, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam
69
Literatur
•Bloghttp://sewe0910.blogspot.com/
•Materialien-Webseitehttp://www.hpi.uni-potsdam.de/meinel/teaching/lectures_classes/semanticweb_ws0910.html
•bibsonomy - Bookmarkshttp://www.bibsonomy.org/user/lysander07/sw0910_05
3. Wissensrepräsentation und Logik