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Page 1: La prospettiva dell' Ontologia Applicata Nicola Guarino (con il contributo di tutti i membri del LOA!)

La prospettiva dell'Ontologia Applicata

Nicola Guarino(con il contributo di tutti i membri del LOA!)

www.loa-cnr.it

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Ontologie umanistiche, Firenze, 27 Gennaio 2006 2

Le nuove tecnologie della conoscenza:sempre piu' invisibili (e trasparenti?...)

• ambient knowledge, ubiquitous knowledge:• La conoscenza e' dappertutto, distribuita, invisibile...• I programmi che usiamo quotidianamente fanno assunzioni

sul mondo per noi misteriose

• Semantic interoperability• ...eppure questi programmi comunicano sempre di piu' tra

loro, i dati vengono messi in comune...• Applicazioni eterogenee comunicano fra di loro grazie al

fatto che la conoscenza e' interpretabile automaticamente• Cio' non significa che i contenuti, le assunzioni implicite, il

vocabolario utilizzato siano comprensibili agli utenti finali.

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La sfida della trasparenza cognitiva

• Obiettivo: comunicare, reperire, organizzare, condividere, negoziare contenuti distribuiti.

• Complessa rete di interazioni che in ultima analisi riguarda persone!

• Trasparenza cognitiva chiave della fiducia:• Riguardo alle modalita' di interazione col mondo• Riguardo alle assunzioni sul mondo

• Gli ingredienti base della comunicazione devono essere espliciti, accessibili e cognitivamente adeguati:

• Le primitive concettuali • Il vocabolario utilizzato

• Questo e' difficile ma (in buona misura) possibile attraverso un approccio interdisciplinare basato sull'analisi ontologica

• L'infrastruttura sintattica viene dopo!

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The importance of subtle distinctions

“Trying to engage with too many partners too fast is one of the main reasons that so many online market makers have foundered. The transactions they had viewed as simple and routine actually

involved manysubtle distinctions in terminology and meaning”

Harvard Business Review, October 2001

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A common alphabet is not enough…

• “XML is only the first step to ensuring that computers can communicate freely. XML is an alphabet for computers and as everyone who travels in Europe knows, knowing the alphabet doesn’t mean you can speak Italian or French”

Business Week, March 18, 2002

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Standard vocabularies are not the solution

• Defining standard vocabularies is difficult and time-consuming

• Once defined, standards don’t adapt well• Heterogeneous domains need a broad-coverage vocabulary• People don’t implement standards correctly anyway• Vocabulary definitions are often ambiguous or circular

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Ontology and Ontologies

• Ontology: the philosophical discipline• Study of what there (possibly) is • Study of the nature and structure of reality

• Domain of entities• Categories and relations• Characterizing properties

• An ontology: a theoretical or computational artifact• “An explicit and formal specification of a conceptualization”

(Gruber)• A specific artifact expressing the intended meaning of a

vocabulary in terms of the nature and structure of the entities it refers to

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Ontology

Ontologies and intended meaning

Language L

Conceptualization C(relevant invariants

across situations: D, )

Intended models IK(L)

State of affairsState of

affairsSituations

Ontological commitment K

Tarskian interpretation

I

Ontology models IK(L)

Models MD(L)

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Ontology Quality: Precision and Coverage

Low precision, max coverage

Less good

Low precision, limited coverage

WORSE

High precision, max coverage

Good

Max precision, limited coverage

BAD

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IA(L)

MD(L)

IB(L)

Why precision is important

Area of false

agreement!

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Levels of Ontological Precision

Ontological precision

Axiomatic theory

Glossary

Thesaurus

Taxonomy

DB/OO scheme

tennisfootballgamefield gamecourt gameathletic gameoutdoor game

game athletic game court game tennis outdoor game field game football

gameNT athletic game NT court game RT court NT tennis RT double fault

game(x) activity(x)athletic game(x) game(x)court game(x) athletic game(x) y. played_in(x,y) court(y)tennis(x) court game(x)double fault(x) fault(x) y. part_of(x,y) tennis(y)

Catalog

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Formal Ontology

• Theory of formal distinctions and connections within:• entities of the world, as we perceive it (particulars)• categories we use to talk about such entities (universals)

• Why formal?• Two meanings: rigorous and general• Formal logic: connections between truths - neutral wrt truth• Formal ontology: connections between things - neutral wrt reality

• Basic theories

• Theory of Essence and Identity• Theory of Parts (Mereology)

• Theory of Wholes

• Theory of Dependence

• Theory of Composition and Constitution

• Theory of Properties and Qualities

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Identity, Unity, and Essence

• Identity: is this my dog?• Essential properties of dogs• Essential properties of my dog

• Unity: is the collar part of my dog?

• Being a whole (of a certain kind) is also an essential property

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Kinds of Whole

• Depending on the nature of the unifying relation, we can distinguish:

• Topological wholes (a piece of coal, a heap of coal)• Morphological wholes (a constellation)• Functional wholes (a hammer, a bikini)• Social wholes (a population)

* a whole can have parts that are themselves wholes (with a different unifying relation)

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The rich ontology of Natural Language

Multiple co-located objects• I am talking here• *This bunch of molecules is talking• *What’s here now is talking

• This statue is looking at me• *This piece of marble is looking at me• This statue has a strange nose• *This piece of marble has a strange nose

Multiple co-located events• John sings while taking a shower

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Ontology: an overloaded term

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Ontologies vs. classifications

• Classifications focus on:• access, based on pre-determined criteria (encoded by

syntactic keys)

• Ontologies focus on:• Meaning of terms• Nature and structure of a domain

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Ontologies vs. Knowledge Bases

• Knowledge base

• Assertional component• reflects specific (epistemic) states of affairs• designed for problem-solving

• Terminological component (ontology)• independent of particular states of affairs• Designed to support terminological services

Ontological formulas are (assumed to be)

necessarily true

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Ontology and semantics

• Strictly intertwined: ontology is about what there is, semantics is about referring to what there is...

• Structural semantics vs. referential semantics• Different aspects of language, different roles of ontology

• Complex sentences (conjunctions, conditionals...)• Primitive sentences (predication)• Quantifiers and modifiers• Prepositions• Nouns and verbs• Discourse structure

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• Foundational issues• Basic ontological categories and relations• Formal comparison and evaluation of ontologies• Ontology, epistemology, and semiotics

• Ontology, language, cognition• Ontology and natural-language semantics

• Formal semantics of discourse and dialogue relations• Ontology and lexical resources• Ontology learning techniques and their evaluation• Conceptual schemas, perceptual invariances, categorization

• Ontology-driven information systems• Methodologies for ontology development• Ontology-driven conceptual modeling• Best practice examples and case studies• Ontology-driven information integration & (multimedia) access• Semantic Web

• Application domains• Biomedicine• Agents and actions• Organizations, social reality, law• Space and geography• Industrial artifacts and manufacturing• Business and e-government• Food and agriculture• Cultural heritage

Cosa facciamo...

www.loa-cnr.it

Come lo facciamo

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Conclusions

• First ontological analysis,THEN conceptual modeling or knowledge representation…

• Subtle meaning distinctions do matter• General ontological primitives help making intended meaning explicit• Realizing reasons of disagreement may be more important than forcing

agreement• A humble interdisciplinary approach is essential

…Is this hard?!

Of course yes! (Why should it be easy??)

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A new journal: Applied Ontology

Editors in chief:

Nicola Guarino ISTC-CNR

Mark MusenStanford University

IOS Press

Amsterdam, Berlin, Washington, Tokyo, Beijing

www.applied-ontology-org

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Applications of DOLCE Core Ontologies based on DOLCE, D&S, and OntoWordNet

• Core ontology of plans and guidelines• Core ontology of (Web) services• Core ontology of service-level agreements• Core ontology of (bank) transactions (anti-money-laundering)• Core ontology for the Italian legal lexicon• Core ontology of regulatory compliance• Core ontology of fishery (FAO's Agriculture Ontology Service)• Core ontology of biomedical terminologies (UMLS)

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A Selection of Most Relevant Projects (2003-2006)

• WonderWeb (FP5): Ontology Infrastructure for the Semantic Web (LOA: foundational ontologies for the Semantic Web)

• OntoWeb (FP5 - NoE): Ontology-based information exchange for knowledge management and electronic commerce (LOA: SIG on Content Standards)

• METOKIS (FP6): Methodologies and tools infrastructure for the development of multimedia knowledge units

• SEMANTIC MINING (FP6 - NoE): Semantic Interoperability and Data Mining in Biomedicine

• TICCA (PAT&CNR): Tecnologie cognitive per l'interazione e la cooperazione con agenti artificiali (LOA: ontology of social interaction) 

• MOSTRO (PAT); Modelling Security and Trust Relationships in Organizations

• IKF : Intelligent Knowledge Fusion (Eureka Project)

• Ontology of banking transactions (with ELSAG Banklab )

• Ontology of Service-Level Agreement and IS monitoring (with SELESTA )

• Ontology of Insurance Services (with Nomos SpA)• FOS (UN/FAO): Alignment of legacy fishery ontologies

• NEON (FP6) - Networked Ontologies

• ONTOGEO (FP6) - Geo-spatial Semantic Web

La varieta' delle applicazionidimostra la generalita' del metodo

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The semantic web architecture [Tim Berners Lee 2000]

QuickTime™ and aTIFF (Uncompressed) decompressor

are needed to see this picture.

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Community-based Access vs. Global Knowledge Access different roles of ontologies

• Community-based access• Intended meaning of terms known in advance• Taxonomic reasoning is the main ontology service• Limited expressivity• On-line reasoning (stringent computational requirements)

• Global knowledge access• Negotiate meaning across different communities• Establish consensus about meaning of a new term within a community• Explain meaning of a term to somebody new to community• Higher expressivity required to express intended meaning• Off-line reasoning (only needed once, before cooperation process starts)

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Ontologies vs. Conceptual Schemas

• Conceptual schemas• not accessible at run time• not always have a formal semantics• constraints focus on data integrity• attribute values taken out of the UoD

• Ontologies• accessible at run time (at least in principle)• formal semantics• constraints focus on intended meaning• attribute values first-class citizens