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Semantische Technologien
und Ontologien
Die Comelio GmbH setzt in Software -Projekten semantische
Technologien und Ontologien auf Basis verschiedener XML -
Standards ein. Einsatzgebiete sind Datenmanagementsy steme,
Konfigurationssoftware, Experten- und Analysesysteme. Zu den
Dienstleistungen gehören:
Beratung bei der Einführung und Nutzung von semantischen Technologien
Modell ierung mit OWL (Web Ontology Language), RDF (Resource Description
Framework) und XTM (XML Topic Maps)
Software- und Datenbank-Projekte auf Basis von .NET und Java für MS SQL Se rver
und Oracle
Konzept von Ontologien
Ontologien bieten umfassende und einzigartige Möglichkeiten, komplexe Datenstrukturen zu
modellieren, die gerade nicht nur ein Vokabular, sondern Beziehungen zwischen Datenstruktu-
ren und damit die Bedeutung von Daten (Semantik) abbilden. Dies lässt sich sowohl in Daten-
bankstrukturen wie auch in XML-Daten organisieren, wobei XML größere Einsatzmöglichkeiten
aufgrund tiefer gehender Verschachtelung und Komplexität des Datenaufbaus besitzt. Die Ver-
arbeitung lässt sich dann mit anderen XML-Technologien oder gängigen Programmiersprachen
durchführen, sodass solche Softwareprodukte wie Konkurrenzbeobachtungssysteme, Exper-
tensysteme, Entscheidungsunterstützungssysteme und ähnliche Produkte entwickelt werden
können. Die Comelio GmbH bietet durch eigene Forschungsarbeiten im Bereich der ontologi-
schen Datenmodellierung mit XML und dadurch auch entsprechend ausgebildeter Mitarbeiter
vielfältige Dienstleistungen für Softwareentwicklung, Beratung und auch Modellierung und
Konzeption von Ontologie-Projekten an.
Modellierungstechniken auf der Basis von Ontologien greifen notwendigerweise auf den Onto-
logiebegriff zurück und versuchen, ihn mit unterschiedlichen technischen –in diesem Fall syn-
taktischen – Werkzeugen umzusetzen. Da zu diesem Begriff aus unterschiedlichen Disziplinen
(Informationswissenschaft, Betriebswirtschaftslehre und Sprachwissenschaft sowie Philoso-
phie) Definitionen vorliegen, soll in diesem Abschnitt zunächst herausgearbeitet werden, um
welches Konzept es sich bei den Ontologien überhaupt handelt.
Wissensbeschreibung durch Semantik
In technologischer Hinsicht besteht mit XML Schema zunächst die Möglichkeit, die vorhande-
nen Informationen zu strukturieren, auszuzeichnen und sie mit entsprechenden Datentypen zu
versehen. Damit dient XML Schema der allgemeinen Aufbereitung und Beschreibung der vor-
handenen Informationen, ermöglicht allerdings alleine noch nicht die Ableitung von neuem
Wissen. Die unterschiedlichen Ansätze der Wissensbeschreibung, an deren Ende die Technik
der Ontologien steht, lässt sich unter dem Begriff der Semantik bzw. auch der semantischen
Datenmodellierung verwenden.
Dabei besteht zunächst die Notwendigkeit, die Informationen mit Hilfe von geeigneten Symbo-
len bzw. Bezeichnungen in Form einer Terminologie abzubilden. Diese charakterisiert die ein-
zelnen Elemente innerhalb der Wissensbasis in der benötigten Granularität und lässt auch die
Angabe eines Wertebereiches zu, welcher für die einzelnen Elemente zulässig ist. Diese Termi-
nologien lassen sich über XML Schema einrichten und weisen die genannten Nachteile auf, wie
z.B. die Problematik, dass proprietäre, d.h. nur innerhalb eines bestimmten Systems bekannte,
Namen für die Elemente verwendet werden. Diese Konzeption steht damit einem Austausch
über Systemgrenzen (Unternehmen, Anwendung etc.) im Weg. Eine Terminologie eignet sich
daher ausschließlich für die Angabe eines Symbolvokabulars, mit dessen Hilfe Elemente ausge-
zeichnet und benannt werden können.
Mit Hilfe von semantischen Schemata lassen sich nun die für die vorhandenen Elemente defi-
nierten Symbole Beziehungen in Form von Konzepten festlegen. Dies sind allerdings noch die
Beziehungen, welche über die Ontologien abgebildet werden können, sondern lediglich Zu-
ordnungen von Elementen in Form von Konzeptinstanzen zu ihren übergeordneten Konzepten
in Form von „Oberbegriff und Unterbegriff“. Teilweise lässt sich dies auch noch in XML Schema
über entsprechende Eltern-Kind-Elementstrukturen abbilden. Die semantischen Schemata
bilden allerdings die zusätzliche Eigenschaft, dass mit ihrer Hilfe und einer standardisierten,
d.h. über Systemgrenzen hinweg gesicherten, Zuordnung von Konzepten zu Elementen die
Möglichkeit des Datenaustausches zwischen Systemen gegeben ist. Dies können dann natür-
lich genauso branchenspezifische, anwendungsspezifische oder themenspezifische Schemata
(Beispiele im XML-Umfeld: Ein branchenspezifisches Schema stellt NewsML
(http://www.newsml.org) für den Nachrichtenaustausch dar, ebenso für den Austausch für
Angebot- und Nachfrageinformationen cXML (http://www.cxml.org/). Anwendungsspezifische
Schemata stellen alle Standards für Webservices wie SOAP (http://www.w3.org/TR/soap/)
oder XML-RPC (http://www.xmlrpc.com/) dar.) sein . Es ist mit Hilfe von XML Schema wiede-
rum möglich, semantische Schemata abzubilden, da natürlich auch hier wieder ein bestimmter
Symbolvorrat für die Beschreibung von Elementen herangezogen wird. Aus einem verglei-
chenden Blickwinkel heraus liegt der einzige Unterschied zwischen den Terminologien und den
semantischen Schemata nur darin, dass sie standardisierte Terminologien darstellen, welche
innerhalb eines größeren Systems oder eines Systemzusammenhang den Datenaustausch zwi-
schen Systemen mit unterschiedlichen Terminologien erlauben. Dazu wird eine Art Überset-
zungsrahmen verwendet bzw. eine Zuordnung für den Austausch wichtiger Elemente zu im
semantischen Schema vorhandenen Strukturen (Beispiele im XML-Umfeld: Dublin Core Meta
Data Element Set (http://dublincore.org) für die Erfassung von Dokumentmetainformationen
oder auch das später noch behandelte Resource Description Framework
(http://www.w3.org/RDF) mit gleicher Zielsetzung.). Damit bieten die semantischen Schemata
eine Normierung auf der Zuordnungsebene, während die Terminologien eine Normierung auf
der Bezeichnungsebene (Vokabular, Auszeichnung) bieten.
Die Beziehungen zwischen den Elementen lassen sich in einer Ontologie schließlich ebenfalls
maschinenlesbar abbilden. Dies stellt insoweit eine Erweiterung dar, als dass die Komplexität
der Strukturen, welche zwischen den einzelnen Elementen in der Faktenbasis bestehen, un-
gleich komplexer abgebildet werden können als mit Terminologien oder den semantischen
Schemata in Form von standardisierten Terminologien. Dabei ist eine größere Annäherung zu
reellen Beziehungen möglich, weil nicht nur allgemeine Zuordnungsbeziehungen in Form von
„Oberbegriff und Unterbegriff“ abgebildet werden können, sondern eigene Beziehungstypen.
Diese lassen sich natürlich auch zu unterschiedlichen Standardbeziehungen zuordnen, stellen
allerdings selbst eine Konzeption in der Beschreibungssystematik dar und lassen u.a. auch
Plausibilitätstests und damit weitergehende Validierungen zu.
Begriff und Definition
Ontologie, die Philosophie des Seins, stammt als Wort etymologisch von den beiden griechi-
schen Wörtern ontos (Sein) und logos (Darlegung, Ausarbeitung) ab. Das Konzept der Ontolo-
gien bzw. der Beschäftigung mit derselben lässt sich tatsächlich bis zu den griechischen Philo-
sophen zurückverfolgen und hängt eng mit folgenden Fragestellungen zusammen: Was sind
Dinge? Was ist das Innerste der Dinge, welches unveränderlich ist? Existieren Konzepte (auch
alltägliche Gegenstandsbezeichnungen und nicht nur abstrakte Begriffe) außerhalb unseres
Bewusstseins? Wie können die Einheiten der Welt klassifiziert werden? Im Zusammenhang mit
Ontologien lassen sich die beiden Begriffe Existenz und Sein unterscheiden, wobei mit dem
Begriff Existenz das tatsächliche Vorhandensein (Existieren im ursprünglichen Sinne des Worts)
eines Begriffs (z.B. der Name eines Gegenstands) gemeint ist. Mit dem Begriff Sein dagegen
bezieht man sich auf die Art und Weise, wie ein Begriff zu verstehen ist oder was man sich
unter einem Begriff vorzustellen hat. Im Hinblick auf Phantasiebegriffe (Fabelwesen) lässt sich
sagen, dass sie sehr wohl ein Sein aufweisen, aber keine Existenz besitzen.
Von diesem Ausgangspunkt aus lassen sich unterschiedliche Denkansätze wie die Metaphysik
von Aristoteles zur Zeit der altgriechischen Hochkultur oder die Symbollehre von William of
Ockam im Mittelalter bis hin zu Immanuel Kant im achtzehnten Jahrhundert beschreiben und
vergleichen, die allerdings mit den technischen Umsetzungen der Ontologien in den Syntaxre-
geln des W3C nicht viel gemein haben. Gemeinsam ist ihnen, dass sie versuchten, die Grund-
frage von Existenz und Sein in unterschiedlichen Kategoriensystemen zu beantworten. Von
diesen ist die Kategorienlehre Kants besonders umfangreich, weil er mehr Dimensionen der
Beschreibung (Kategorie) von Dingen verwandte. Er unterteilte sie in vier Klassen, welche je-
weils ein triadisches Muster enthielt: Menge (Einheit, Mehrzahl, Totalität), Qualität (Realität,
Negation, Begrenzung), Relation (Vererbung, Kausalität, Gemeinschaft) und Modalität (Mög-
lichkeit, Existenz, Notwendigkeit). Ohne auf die Details seiner umfangreichen Kategorienlehre
einzugehen oder gar seine Vorgehensweise bei der Ableitung der einzelnen Kategorien und
ihrer Muster darzustellen, lässt sich dennoch bereits an den von ihm verwendeten Begrifflich-
keiten erkennen, dass fast gar keine Ideen von ihm oder seinen Vordenkern in die Konzeption
der heutigen Beschäftigung mit Ontologien eingegangen sind . Dies gilt auch für andere Ansät-
ze wie z.B. von José Ortega y Gasset oder William James im neunzehnten Jahrhundert.
Zusätzlich gilt gemeinhin, dass das betriebswirtschaftliche Interesse an Ontologien natürlich in
erster Linie über die Informationswissenschaft und dann – etwas spezieller – über deren Be-
schäftigung mit künstlicher Intelligenz geweckt wurde. Die Betriebswirtschaftslehre nahm
dann diese Ansätze in technischer und theoretischer Hinsicht auf, um ihre Methoden für die
Bewältigung von Informationsverarbeitungsprozessen zu nutzen oder eigene Methoden zu
entwickeln, welche für diese Prozesse einsetzbar sind.
Folgende Definitionen lassen sic h nun für den Ontologie -Begriff in der Literatur finden :
„An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area as well as the rules for combining terms and relations to define ex-tensions to the vocabulary.“ [Vgl. Gómez-Pérez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, S.5, zitiert nach Neches, R; Fikes, R.E.; Finin, T.; Gruber, T.R.; Sena-tor, T.; Swartout, WR, Enabling technology for knowledge sharing, AI Magazine, 1991, 12(3): 36-56.]
“An ontology is an explicit specification of a conceptualization.” [Vgl. Gómez-Pérez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, S.5, zitiert nach Gruber, T.R.: A translation approach to portable ontology specification, Knowledge Acquisition, 1993, 5(2), S.199- 220.]
“An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization. Conceptualization refers to an abstract model of some phenomenon in the world by having identified the relevant concepts of that phenomenon. Explicit means that the type of concepts used, and the constraints on their use are ex-plicitly defined. Formal refers to the fact that that the ontology should be ma-chine-readable. Shared reflects the notion that an ontology captures consensual knowledge, that is, it is not private of some individual, but accepted by a group.” [Vgl. Gómez-Pérez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, , S.5, zitiert nach Studer, R; Benjamin V.R.; Fensel, D., 1998, Knowledge Engineering: Principles and Methods; IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, 25(1-2), S. 161-197.]
Wie schon an anderer Stelle erwähnt und wie auch später noch mehrfach herausgegriffen,
enthalten diese drei exemplarisch ausgewählten Definitionen (wie in vielen anderen Zusam-
menhängen gibt es eine große Zahl an unterschiedlichen Gewichtungen und Ein- und Abgren-
zungen eines Gebiets) einige Bestandteile, welche bereits in anderen Zusammenhängen wich-
tig waren: Ein Bereich der Umwelt soll hinsichtlich seiner Begriffe in einer formalisierten Spra-
che abgebildet werden. Dies entspricht einer herkömmlichen Datenstrukturierung, wobei al-
lerdings zusätzlich auch die Beziehungen zwischen den Begriffen des zu modellierenden Be-
reichs betrachtet werden sollen. Daraus können sich notwendigerweise auch neue Begriffe
und Modellierungsinhalte ergeben, welche mit den herkömmlichen Techniken nicht erfasst
werden können. Zusätzlich soll diese Beschreibung so formalisiert geschehen, dass sie maschi-
nen-lesbar ist, d.h. dass die Metadaten über Techniken der rechner-gestützten Informations-
verarbeitung automatisch verarbeitet werden können. Dies stellt besondere Anforderungen an
die Formalisierung und die Spezifizierung der Metadaten, d.h. an die Art und Weise der Model-
lierung selbst.
Typen von Ontologien
Bei der Unterscheidung von Ontologien, die selbst wieder als Datenstrukturen zur Beschrei-
bung anderer Datenstrukturen auftreten, lassen sich unterschiedliche Typen festlegen. Je nach
Interessengebiet des Autors bzw. vorgeschlagener Einsatzbereich von Ontologien ergeben sich
auch unterschiedliche Gewichtungen der einzelnen Typen. Interessant an der folgenden Liste,
welche die Differenzierungen von drei Autoren vereint, ist die gleichzeitige Auflistung von
möglichen Einsatzbereichen. Die folgenden Typen lassen sich finden:
Domänen-Ontologien
Sie beschreiben die Datenstrukturen und
ihre Beziehungen untereinander im Hinblick
auf ein bestimmtes Wissensgebiet. Dieses
wird mit dem Begriff der Domäne bezeich-
net, sodass hier eine inhaltliche Eingrenzung
auf die zu modellierenden Strukturen und
Verknüpfungen festzustellen ist. Diese Onto-
logien unterscheiden sich von den generi-
schen bzw. allgemeinen Ontologien, dass sie
gerade nicht allgemeines Wissen beschrei-
ben wollen, sondern eine bewusste inhaltli-
che Einschränkung auf einen speziellen Wis-
sensbereich bieten. [Vgl. Fensel, Dieter,
2000, Ontologies, S.12 und dem Begriff „do-
main ontologies“ und Bodendorf, Freimut,
Daten- und Wissensmanagement, 2003, S.
113. Beispiele zu Domänen-Ontologien aus
unterschiedlichen Fachbereichen: Gómez-
Pérez, A. (et al.) : Ontological engineering,
2004, S. 85ff.]
Metatadaten-Ontologien
Sie sollen Informationen im Internet bzw. in
technologisch ähnlichen Speichermedien
bzw. Zusammenhängen beschreiben und
besitzen damit eine nicht inhaltliche, son-
dern vielmehr dokumentbezogene Ein-
schränkung. Diese Einschränkung fokussiert
Textdokumente und ihre Eigenschaften. [Vgl.
Fensel, Dieter, 2000, Ontologies, , S.12 und
dem Begriff „metadata ontologies“ und
Zelewski, Stephan, 1999, Ontologien, , S. 12
und dem Begriff „Repräsentations- oder Me-
tadaten-Ontologien“.]
Generische / allgemeine Ontologien
Sie sollen möglichst allgemeines Wissen (All-
gemeinwissen im Alltagssinn, Basiswissen)
über die Welt und ihre Zusammensetzungen
bieten, wie sie für die Lösung alltäglicher
Probleme oder die Bewältigung von nicht
tiefergehend domänenspezifischen Anforde-
rungen nützlich sind. Diese Ontologien bil-
den daher einen Gegensatz zu den Domä-
nen-Ontologien, welche einen individuellen
Wissensbereich tiefergehend beschreiben
wollen. [Vgl. Fensel, Dieter, 2000, Ontolo-
gies, S.12 und dem Begriff „generic or com-
mon sense ontologies“ und Zelewski, Ste-
phan, 1999, Ontologien, S. 12 und dem Be-
griff „Commonsense-Ontologien“ und Bo-
dendorf, Freimut, Daten- und Wissensma-
nagement, 2003, S. 113 und dem Begriff
„world ontologies“.]
Repräsentative Ontologien
Sie beschreiben nicht eine spezielle Domäne
oder Aktivitäten, sondern bieten vielmehr
Konzepte, um die Grammatik und die Syntax
von Repräsentations- oder Modellierungs-
sprachen zu charakterisieren. Dazu zählen
die vorhandenen Sprachelemente genauso
wie ihre Beziehungen zueinander. Sie stellen
also Meta-Ontologien für die Techniken der
Datenmodellierung dar, modellieren selbst
aber keine Realdaten, sondern vielmehr die
Modellierungstechniken selbst. [Vgl. Fensel,
Dieter, 2000, Ontologies, S.12 und dem Be-
griff „representational ontologies“]
Aufgaben-Ontologien
Sie sollen die Datenstrukturen von Aufgaben
abbilden, wobei die konkreten Aufgaben in
unterschiedlichen Bereichen bzw. Disziplinen
anfallen können. Es handelt sich daher um
eine reine Beschreibung der zur Aufgaben-
verwaltung notwendigen Daten und ihren
Beziehungen untereinander. [Vgl. Zelewski,
Stephan, 1999, Ontologien, S. 12 und Bo-
dendorf, Freimut, Daten- und Wissensma-
nagement, 2003, S. 113.]
Methoden-Ontologien
Sie beschreiben die Datenstrukturen von
Methoden und Lösungsstrategien sowie die
unterschiedlichen Verknüpfungen, die zwi-
schen den Begriffen der Problembewältigung
bzw. Lösungsstrategien bestehen. [Vgl.
Zelewski, Stephan, 1999, Ontologien, S. 12.]
Dimensionen von Ontologien
Wenngleich auch die unterschiedlichen Ontologie-Typen sich nur schwer zu übergeordneten
Begriffen zusammenführen lassen [Je nach den verwendeten Ontologie-Typen lassen sich
selbstverständlich auch andere Kategorisierungen verwenden. Gómez-Pérez, A. (et al.) , 2004,
Ontological engineering, S. 26f fasst hier unterschiedliche Ansätze zusammen, welche aller-
dings nicht die in diesem Abschnitt verwendeten Ontologietypen aufgreifen, sondern teilweise
ähnliche, teilweise allerdings auch Ontologien für spezielle Anwendungstechniken kategorisie-
ren. Dadurch entstehen auch andere Kategorien und Einteilungen.], was insbesondere die re-
präsentativen und die Metadaten-Ontologien betrifft, so kann man über die drei Dimensionen
Information, Aktivitäten und Speicherung zumindest ansatzweise eine vereinfachende Ebene
in die Typologie einziehen. Diese drei Dimensionen lassen sich also bspw. nutzen:
Information
Die beiden Ontologie-Typen Domänen-
Ontologien und generische Ontologien be-
schreiben in unterschiedlicher Spezifität und
Granularität Informationen. Während die
Domänen-Ontologien die Datenstrukturen
von besonders speziellen und fein abge-
grenzten Fachgebieten beschreiben, fokus-
sieren die generischen Ontologien eine brei-
te Wissensbasis in Form des nicht klar um-
randeten Allgemeinwissens.
Aktivitäten
Die beiden Ontologie-Typen Aufgaben- und
Methoden-Ontologien beschreiben beide
Aktivitäten im weiteren Sinne. Dabei kon-
zentrieren sich die Aufgaben-Ontologien auf
Aktivitäten, welche durchgeführt werden
sollen. Diese können auch in einer bestimm-
ten zeitlichen Anordnung aufeinander folgen
und daher eine Aktivitätenkette bilden. Diese
Eigenschaft weisen die Methoden-
Ontologien als besonderes Merkmal auf, da
sie Aktivitäten beschreiben, die in Form ei-
nes bestimmten Algorithmus zur Lösung
eines Problems (was natürlich auch als Auf-
gabe verstanden werden kann) herangezo-
gen werden können. Diese Ontologie klassifi-
ziert also Aktivitäten, welche in einem Zu-
sammenhang und einem bestimmten Wech-
selspiel (feine Granularität) oder in einer
allgemeinen Form (grobe Granularität) erle-
digt werden müssen, um ein bestimmtes Ziel
zu erreichen.
Speicherung
Die beiden Ontologie-Typen repräsentative
und Metadaten-Ontologien beschreiben die
Art und Weise, wie Daten formuliert und
gespeichert werden können. Dabei fokussie-
ren die Metadaten-Ontologien Daten und
Informationen, welche in Textform so vorlie-
gen, dass sie eine Internet-Ressource darstel-
len. Hier ist also die Aufbereitungsform der
Inhalte von entscheidender Bedeutung. Bei
den repräsentativen Ontologien dagegen
liegt der Blickwinkel auf der Beschreibung
von Beschreibungssprachen, also von Spra-
chen, welche ihrerseits Daten modellieren,
das heißt sie strukturieren die Art und Weise
der Metadaten-Strukturierung.
Typen von Beziehungen zwischen Daten
Ein Beispiel, welches ausschließlich auf rein sprachbezogene (Substantive, Verben, Adjektive
etc.) Ontologien ausgerichtet ist, stellt WordNet dar. Es enthält die Möglichkeit, mehr als
100.000 Begriffe der englischen Sprache in den folgenden Beziehungstypen zueinander darzu-
stellen. Dies ergibt im Endergebnis ein nach Begriffen und nicht nach der alphabetischen Rei-
henfolge aufbereitetes Wörterbuch. Zwar mögen diese Beziehungen nicht für alle Einsatzbe-
reiche von Ontologien ausreichen, doch finden sie sich auch in den technischen Umsetzungen
wie z.B. RDF wieder. Sobald hauptsächliche Textmengen durch ontologische Metadaten be-
schrieben werden sollen, erkennt man schnell, dass diese Beziehungstypen in diesem Fall not-
wendigerweise zu implementieren sind.
Die Typologie besteht aus den folgenden Klassifizierungen:
Synonymie
Diese Beziehung konzentriert sich auf die
Gleichartigkeit von Bedeutungen, welche mit
unterschiedlichen Begriffen ausgedrückt
werden.
Antonymie
Diese Beziehung konzentriert sich auf die
Unterschiedlichkeit von Begriffen, welche
sich gegensätzlich ausschließen. Die beiden
Begriffe stellen daher Gegensätze dar.
Hyponymie
Diese Beziehung konzentriert sich auf die
hierarchischen Beziehungen zwischen Unter-
und Oberbegriffen oder Sammelnamen und
individuellen Namen in Form einer IST-EIN-
Beziehung.
Meronymie
Diese Beziehung konzentriert sich auf Grup-
penbeziehungen zwischen Begriffen, welche
in der Form einer TEIL-VON-Beziehung auf-
treten.
Morphologische Beziehungen
Sie konzentrieren sich auf morphologische
Strukturen von Wörtern, welche dazu be-
nutzt werden, um Wortformen auszudrücken
(Wortstamm, Endung, Kompositum etc.).
Wie man bereits am letzten Beziehungstyp
erkennen kann, sind nicht alle Beziehungsty-
pen für jedwede zu erstellende Ontologie
einsetzbar. Insbesondere die morphologi-
schen Beziehungen lassen sich nur dann ein-
setzen, wenn überhaupt mit Hilfe von ein-
zelnen Buchstabenbereichen verschieden
Wörter (Begriffe) in eine Beziehung gesetzt
werden können oder auch sollen. Dies liegt
daran, weil im Fall von WordNet ein Wörter-
buch nachgebildet werden soll, welches auf
Ontologien beruht. Die IST-EIN- oder TEIL-
VON-Beziehungen jedoch tauchen in unter-
schiedlichen technischen Umsetzungen auch
auf. Dies mag allerdings auch daran liegen,
dass insbesondere diese beiden Beziehungen
auch in anderen Techniken der Datenmodel-
lierung wie dem Entity-Relationship-Modell,
dem Object-Role-Modell und natürlich in der
Objektorientierung erscheinen und daher zu
universellen Konzepten der Datenbeschrei-
bung gezählt werden können.
Eigenschaften von Ontologien
Allgemeine Eigenschaften von Ontologien, welche nicht in Form eines Wortverzeichnisses auf-
treten und daher grundsätzlicher Natur sind, lassen sich folgendermaßen finden:
Konzepte
Der informatorische Inhalt von Ontologien
stellt die Konzepte oder auch die Elemente
der Ontologien dar. Diese stehen über die
Relationen zueinander in Beziehung und
repräsentieren die Faktenbasis.
Relationen
Die Zusammenhänge und Beziehungen zwi-
schen den Daten bzw. den Konzepten einer
Ontologie werden über die Relationen einge-
richtet. Sie stellen die Beziehungsbasis der
Ontologie dar. Dies kann sowohl die Abbil-
dung der allgemeinen Konzepthierarchie in
Form von Zuordnungen und Definitionen
sein wie auch strukturbildende Relationen in
Form von IST-EIN-Beziehungen. Der dritte
Relationentypus ist nicht strukturbildend,
sondern charakterisiert die Konzepte hin-
sichtlich ihrer wesentlichen Eigenschaften,
die für die Faktenbasis anzutreffen sind. Im
Gegensatz zu den strukturbildenden Relatio-
nen sind die Eigenschafts- und die Konzept-
hierarchierelationen auch in ihrer Abbildung
sehr auf die spezielle Ontologie bezogen.
Axiome
Sie stellen – wie sonst auch – allgemeine
Aussagen über die Ontologien bzw. über die
in ihr enthaltene Fakten- und Beziehungsba-
sis dar, welche nicht alleine über die Bezie-
hungen ausgedrückt werden können. Dazu
gehören solche Annahmen wie die gegensei-
tige Beeinflussung von Beziehungen unterei-
nander.
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