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InformationsintegrationDas Semantic Web
Quelle:Prof. Dr. Felix Naumann
HPI, Uni Potsdam
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
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Definitionen Fremdwörterduden “Semantik”
1. Teilgebiet der Linguistik, das sich mit den Bedeutungen sprachlicher Zeichen und Zeichenfolgen befasst
2. Bedeutung, Inhalt eines Wortes, Satzes oder Textes
“The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation.” [BLHL01]
Das Semantische Web ist einer Erweiterung des gegenwärtigen Webs, in der Informationen wohl-definierte Bedeutungen erhalten, so dass Computer und Menschen besser kooperieren können.
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam Warum brauchen wir das Semantic Web? Überfluss an Daten
– Stark verteilt– Suche und Integration nötig– Die Kosten, relevante Informationen zu finden und Wert daraus
zu schöpfen sind enorm. Kostenreduzierung
– Workflows und Businessprozesse miteinander verknüpfen– Data- und Service-Sharing ermöglichen– auch zwischen heterogenen Gruppen
eScience: Wissenschaftler, Standards-Konsortien, Bioinformatik eGovernment: u.a. Gesundheitswesen eBusiness eSociety: Blogging, Gnutella
Quelle: [DK03]
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Motivation Web Seiten tragen Layout-Informationen
– Gut für Menschen– Nicht zu interpretieren für Rechner
Informationen leben in zwei Welten– Für Menschen als Konsumenten
Gedichte, Filme, Text,...– Für Computer als Konsumenten
Daten, Programme,...– Das Web betont den Menschen.– Das Semantic Web soll dies ausgleichen.
Ease-of-Use und Wachstum des WWW soll nicht beeinträchtigt werden.
Es muss also nicht alles perfekt verstanden werden.
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web
Methode 1: Browsing geht nicht (Milliarden von Dokumenten)
Methode 2: Suche– Suche mittels Suchmaschinen besser
Recall nicht immer perfekt (Größe der Suchmaschine). Precision nicht immer perfekt (Relevanz der Ergebnisse). Techniken des Information Retrieval
– Leider wirklich nur „retrieval“– Extraktion und Interpretation der Informationen durch Nutzer
Funktioniert nur mit Menschen, nicht automatisiert
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web Methode 3: Informationsextraktion
– Computational Linguistics– Named Entity Recognition (z.B. Gene)– Relationship Extraction (z.B. Firmensitze aus Wirtschaftsmeldungen
extrahieren) Methode 4: Wrapper
– Bsp: Shopping Agenten– Generierung von Wrappern per Hand– Müssen sich auf HTML Tags verlassen
Methode 5: Annotation– Maschinenlesbare Annotation (z.B. XML)
Methode 6: Semantic Web– Semantische Annotation (RDF & Ontologien)
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Beispiel-Anwendungen Wissensmanagement (knowledge management, KM)
– Intranet mit Millionen Dokumenten– Informationsbeschaffung, -wartung und -suche– Mit Ontologien
Intelligente Suche Anfragen und Sichten statt Suche
– Bsp.: Liste alle Projekte aller Mitarbeiter der HTWK Leipzig Dokumentenaustausch
Web Commerce– Shopping-Agenten suchen bestes und billigstes Angebot.– On-line Shops präsentieren Waren sinnvoll– Broker vermitteln zwischen Anbietern und Käufern (e-marketplace)– Meta-Stores
E-Business– Virtuelle Unternehmen– Katalog-Integration und Datenaustausch
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Semantic Web Prinzipien [BL] Alles kann eine URI#xxx haben.
– Sage nicht „farbe“, sage "http://www.pantomime.com/2002/std6#farbe"
Vokabulare können im Laufe der Zeit integriert und ersetzt werden.
Dokumente sind selbst-beschreibend. „Jeder kann Beliebiges über Beliebiges sagen." Kein einzelnes System weiß alles. Das Design muss minimalistisch sein.
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Semantic Web Layer Cake
Quelle: [Hen02]
Basisdaten, Texte und Identifikatoren
Syntax und Struktur
Beziehungen
Bedeutung
Regeln
Nutzen
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
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Überblick Semantic Web
Quelle: Tim Berners-Lee
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TEXT XML Reiner Text
– Keine Struktur (höchstens implizit)– Nicht maschinenlesbar
XML– Kann Text strukturieren– Maschinenlesbare Struktur– Implizite Semantik durch Benennung von
Struktureinheiten
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Text im Web (UNICODE + URI) So sieht ein natürlichsprachige Webseite für
eine Maschine aus.
Quelle: [Hen02]
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XML … immerhin XML erlaubt es, sinnvoll tags zu Texteinheiten
hinzuzufügen.
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< > Quelle: [Hen02]
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam XML maschinenlesbare Bedeutung Aber: Für eine Maschine sehen die tags so
aus...
< >
< >
<>
<>
<> Quelle: [Hen02]
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17
© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam
Schemata: Die richtige Richtung
Schemata helfen….
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
<>
<>
<>
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
<>
<>
<>
< > …indem sie gemeinsameAusdrücke zwischenDokumenten in Beziehung setzen.
Quelle: [Hen02]
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam Aber: Schemata unterscheiden sich Jemand anderes verwendet dieses Schema:
< >
<>
<>
<>
<> Quelle: [Hen02]
< >
< >
<>
<>
<>
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19
© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam
Schemata fehlt die Bedeutung
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
<>
<>
<>
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
<>
<>
<>
< >
CV
name
education
work
private
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >
< >Quelle: [Hen02]
Immerhin: Semi-
automatisches Schema
Matching & Mapping
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
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Überblick Semantic Web
Quelle: Tim Berners-Lee
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XML RDF XML
– erlaubt beliebige Strukturen.– Bedeutung „verborgen“/“vermischt“ in Struktur (durch geeignete
Tag-Namen)– Fortschritt, aber Strukturen noch ohne „Bedeutung“
RDF…– …kann „Bedeutung“ ausdrücken, ohne Annahmen zur Struktur.– …besteht aus Tripeln: Subjekt, Prädikat, Objekt– …ist ein Datenmodell für Metadaten.
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Metadaten Format: RDF RDF (Resource Description Framework)
– Jenseits von Maschinenlesbarkeit: „Maschinenverstehbarkeit“
RDF besteht aus zwei Teilen:– RDF Modell (eine Menge von Tripeln)– RDF Syntax (verschiedene XML-Serialisierungs Syntaxen)
RDF Schema – Definition von Vokabularen (einfache Ontologien) für RDF– Formuliert in RDF
Quelle: [DK03]
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RDF Beispiel
Ausdruck– “Peter Mueller ist Autor der Ressource http://www.w3.org/home/mueller .”
<rdf:Description rdf:about=“#pers05”> <authorOf>ISBN...</authorOf></rdf:Description>
pers05 ISBN...Author-of
Quelle: [OH03]
pers05 ISBN...Author-of
MIT
ISBN...
Publ-by
Author-of Publ-
by
Struktur– Ressource (Subjekt)
http://www.w3.org/home/mueller– Eigenschaft (Prädikat)
http://www.schema.org/#authorOf– Wert (Objekt)
„Peter Mueller” Gerichteter Graph
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Schachtelung mit RDF Jeder Ausdruck kann wiederum eine Ressource sein:
– Schachtelung von Graphen – reification (“Verdinglichung”)
pers05 ISBN...AutorVon
NYT behauptet
<rdf:Description rdf:about=“#NYT”> <behauptet> <rdf:Description rdf:about=“#pers05”> <AutorVon>ISBN...</AutorVon> </rdf:Description> </behauptet></rdf:Description> Quelle: [OH03]
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Vorteile von RDF vs. XML
„Der Autor der Seite ist Peter“– RDF: triple(author, Seite, Peter) – XML:
Quelle: http://www.w3.org/DesignIssues/RDF-XML.html
<autor> <uri>Seite</uri> <name>Peter</name> </autor>
<document href=“Seite"> <autor>Peter</autor> </document>
<document> <details> <uri>href=“Seite"</uri> <autor> <name>Peter</name> </autor> </details> </document>
<document> <autor> <uri>href=“Seite"</uri> <details> <name>Peter</name> </details> </autor> </document>
<v> <x> <y> a="ppppp"</y> <z> <w>qqqqq</w> </z> </x> </v>
Anfragen nur über das Dokument, nicht über dessen Bedeutung:Ist ppppp ein y von qqqqq?Oder ist qqqqq ein z von ppppp? Aber es kann
viele verschiedene Schemata für die gleiche Bedeutung geben.
<?xml version="1.0"?> <Description xmlns="http://www.w3.org/TR/WD-rdf-syntax#" xmlns:s="http://docs.r.us.com/bibliography-info/" about="http://www.w3.org/test/seite" s:Author ="http://www.w3.org/staff/Peter" />
Nur falls Schema vorhanden, kann man sinnvolle Fragen stellen.
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
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Semantic Web
Quelle: Tim Berners-Lee
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XML / RDF Ontologien XML und RDF
– Kein Standard-Vokabular um Semantik auszudrücken
Gleiche Probleme wie bisher, jedoch auf Tag-Ebene
– Keine Standard-Struktur (Hierarchie) um Semantik auszudrücken.
Ontologien– stellen Standard-Vokabulare bereit.– stellen Standard-Struktur bereit.
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Motivation für Ontologienclass-def animal % animals are a classclass-def plant % plants are a class subclass-of NOT animal % that is disjoint from animalsclass-def tree subclass-of plant % trees are a type of plantsclass-def branch slot-constraint is-part-of % branches are parts of some tree has-value tree max-cardinality 1class-def defined carnivore % carnivores are animals subclass-of animal slot-constraint eats % that eat any other animals value-type animalclass-def defined herbivore % herbivores are animals subclass-of animal, NOT carnivore % that are not carnivores, and slot-constraint eats % they eat plants or parts of plants value-type plant OR (slot-constraint is-part-of has-value plant)Quelle: [OH03]
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Was ist eine Ontologie? „Eine Ontologie ist eine formale, explizite Spezifikation
einer gemeinsamen Konzeptionalisierung“ – Tom Gruber
– ‚Konzeptionalisierung‘ (Conceptualization): Abstraktes Modell von Phänomenen der wirklichen Welt durch Identifikation der relevanten Konzepte der Phänomene.
– ‘Explizit’: Verwendete Konzepte (und deren Typen und Bedingungen darauf) sind explizit definiert.
– ‘Formal’: Maschinenlesbar– ‘Gemeinsam’: Reflektiert Wissen über das Konsens in der
Gemeinde herrscht.
Quelle: [Fen03]
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Was ist eine Ontologie? Ontologien sind soziale Kontrakte:
– Akzeptierte, explizite Semantik– Verständlich für Außenstehende– (Meist) erzeugt in einem community process.
Im Gegensatz zu Datenbankschema– Zielrichtung dort: Physische Datenunabhängigkeit
Im Gegensatz zu XML-Schema– Zielrichtung dort: Dokumentstruktur
Quelle: [DK03]
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Arten von Ontologien Domänen-Ontologien
– Für eine spezielle Domäne (Elektronik, Medizin, Datenbanken, usw.)
Meta-Ontologien– Verwendbar über Domänen hinweg– Stellen Vokabular zur Verfügung– Beispiel: Dublin Core für Dokumente / Digital Libraries
Generische Ontologien (common sense)– Vokabular über Dinge, Ereignisse, Zeit, Raum, etc.– Verwendbar über Domänen hinweg– Beispiel: Meter und Inch Konvertierungtabellen
Quelle: [Fen03]
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Ontologien: Beispiele WordNet
– 100.000 Worte mit natürlichsprachlicher Bedeutung– Organisiert in Synonym-Sets– Kategorisierung
Substantiv, Verb, Adjektiv, Adverb, Funktionswort– Zusätzliche Beziehungen
Synonym, Antonym Hyponomy (is-a Beziehungen als Hierarchie) Meronymy (part-of Beziehungen) Morphologie (für Wortformen)
– Vorteile Domänenunabhängig, groß, frei verfügbar
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Ontologien: Beispiele Cyc
– Entstammt aus KI Forschung– Versuch, Allgemeinwissen zu formalisieren– 100.000de Konzepte formalisiert– Millionen Axiome, Regeln, Einschränkungen– Herausgeber: Cycorp
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Eine high-level Ontologie
Quelle: [HHL04]
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Gene Ontologie Ziel: Kontrolliertes Vokabular (controlled vocabulary) über Organismen in
Bezug auf Gene und Proteine 16675 Ausdrücke
– [Term] id: GO:0000001 name: mitochondrion inheritance namespace: process def: "The distribution of mitochondria\, including the mitochondrial genome\, into
daughter cells after mitosis or meiosis\, mediated by interactions between mitochondria and the cytoskeleton." [PMID:11389764, PMID:10873824, SGD:mcc]
is_a: GO:0048308 (-> organelle inheritance) is_a: GO:0048311 (-> mitochondrian distribution)
– [Term] id: GO:0000002 name: mitochondrial genome maintenance namespace: process def: "The maintenance of the structure and integrity of the mitochondrial genome."
[GO:ai] is_a: GO:0007005
– [Term] id: GO:0000003 ... http://www.geneontology.org/
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Gene Ontology Probleme in GO (aus [SKK04])
– z.B. A partOf B „A is always part of B“ „A is sometimes part of B“ „A can be part of B“ „Vocabulary A is included within vocabulary B“
– Ähnliches für A isA B
![Page 39: Informationsintegration Das Semantic Web Quelle: Prof. Dr. Felix Naumann HPI, Uni Potsdam](https://reader037.vdocuments.mx/reader037/viewer/2022110305/55204d6649795902118bb735/html5/thumbnails/39.jpg)
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
![Page 40: Informationsintegration Das Semantic Web Quelle: Prof. Dr. Felix Naumann HPI, Uni Potsdam](https://reader037.vdocuments.mx/reader037/viewer/2022110305/55204d6649795902118bb735/html5/thumbnails/40.jpg)
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Semantic Web
Quelle: Tim Berners-Lee
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© Prof. F. Naumann, HPI Potsdam Killer-Application des Semantic Web? Das Semantic Web selbst!
– Ähnlich wie das Web selbst Killer-App des Internet war.
Wichtige Anwendungen z.B.– Online Kataloge für B2B und B2C– Reiseplanung und Reisekoordination mit
Terminplaner
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Die Zukunft des Semantic Web Semantic Web in der physischen Welt
– URI zeigen auf physische Objekte– RDF beschreibt physische Objekte– Physische Objekte beschreiben ihre Fähigkeiten und
Funktionen („Internet of Things“). Home-automation Lautstärkeregelung Mikrowelle sucht nach optimalen Kochparametern auf Iglo
Webseite
Aber: Es gibt auch Kritik und viele Skeptiker!Aber: Es gibt auch Kritik und viele Skeptiker!
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Überblick Motivation und Definition TXT → XML XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation
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Integrierte Informationssysteme
Integriertes Informations-system
Oracle,DB2…
Design time
Web Service
Anwen-dung
HTML Form
IntegriertesInfo.-system
Datei-system
Anfrage
Architekturen
Anfragesprache
Schemamanagement
Wrapper
Run time
Anfrageausführung
Optimierung
Anfrageplanung
Datenfusion / ETL
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Glossar aus [BLHL01] Resource: Web jargon for any entity. Includes Web pages, parts of a Web page, devices,
people and more. URL: Uniform Resource Locator. URI: Universal Resource Identifier. URLs are the most familiar type of URI. A URI defines or
specifies an entity, not necessarily by naming its location on the Web. RDF: Resource Description Framework. A scheme for defining information on the Web. RDF
provides the technology for expressing the meaning of terms and concepts in a form that computers can readily process. RDF can use XML for its syntax and URIs to specify entities, concepts, properties and relations.
Ontologies: Collections of statements written in a language such as RDF that define the relations between concepts and specify logical rules for reasoning about them. Computers will "understand" the meaning of semantic data on a Web page by following links to specified ontologies.
Agent: A piece of software that runs without direct human control or constant supervision to accomplish goals provided by a user. Agents typically collect, filter and process information found on the Web, sometimes with the help of other agents.
Service discovery: The process of locating an agent or automated Web-based service that will perform a required function. Semantics will enable agents to describe to one another precisely what function they carry out and what input data are needed.
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Literatur [BLHL01] T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila, The Semantic Web, Scientific
American, May 2001 [DK03] Stefan Decker und Vipul Kashyap. The Semantic Web: Semantics for
Data on the Web, Tutorial at VLDB 2003 Berlin. [Fen03] Dieter Fensel. Lecture Introduction:
Semantic Web & Ontology, 2003 [OH03] Slides: Semantic Web. Jacco van Ossenbruggen, Lynda Hardman. CWI
Amsterdam 2003. [BL] Tim Berners Lee. The Semantic Web (slides).
http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/Overview.html Web sites
– www.ontoknowledge.org– www.ontoweb.org– www.daml.org– www.w3.org/2001/sw/– www.semanticweb.org