WADe 2014—2015 (11/12): Semantic Web—Inginerie ontologică: Management de cunoştinţe....

Dr.

Sab

in B

ura

ga

www.purl.org/net/busa

co

Dezvoltarea aplicațiilor Web

♕inginerie ontologică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

“It is not the strongest of the species that survive, nor the most intelligent,

but the ones most responsive to change.”

Charles Darwin

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

ce este web-ul semantic

Data interoperability across applicationsand organizations (for IT)

conform Tim Berners-Lee

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


A set of interoperable standardsfor knowledge exchange


Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


An architecture for interconnected communities and vocabularies


Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

meta-date și relații descrise semanticîn cadrul și între documentele Web

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Web-ul semantic oferă un punct de vedere abstract „ascunde” documentele

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

se oferă premisele modelării conceptuale a resurselor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

se oferă premisele modelării conceptuale a resurselor(date, informații, cunoștințe)

relație atomică

modelulRDF

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Există metode de proiectare (modelare)a cunoștințelor (ontologiilor)?

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

managementul cunoștințelor

Aspect de interes: crearea de ontologii din diverse surse

scheme XML,scheme de baze de date,

diagrame UML,foi de calcul tabelar,

alte specificații – e.g., microformate, microdate HTML5

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

fragment de ontologie exprimat sub forma diagramelor de clasa UMLexemplu oferit de Cranefield (2001)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Aspect de interes: gestiunea versiunilor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Aspect de interes: constituirea/folosirea colecțiilor de ontologii

asociericomparațiireconcilieri

validăriconversii

asigurarea calității

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Aspect de interes: modularizarea ontologiilor

„împrumutarea” entităților specificate de ontologii

facilitează dezvoltarea colaborativă a ontologiei

exemple demonstrative: www.inf.unibz.it/~calvanese/teaching/2008-10-ISWC-tutorial-tones/

seria WoMO (Workshops on Modular Ontologies): http://lat.inf.tu-dresden.de/~dwalther/womo2013/womoseries.php

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Aspect de interes: obținerea, organizarea & vizualizarea

domeniului de cunoaștereînainte și în timpul creării unei ontologii

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Aspect de interes: utilizarea ontologiilor în funcție de context

axate asupra modelării – exhaustive – a unei lumi (web)

specifice unui set de task-uri/procese – workflow-uri

mixte

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate

Metodologii de inginerie a cunoștințelor(knowledge engineering methodologies)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate


procesul prin care experți ai domeniului și ontologiștivor constitui o bază de cunoștințe (KB – Knowledge Base),modelată într-un limbaj de reprezentare a cunoștințelor

și gestionată via o suită de instrumente adiționale

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate


procesul prin care experți ai domeniului și ontologiștivor constitui o bază de cunoștințe (KB – Knowledge Base),modelată într-un limbaj de reprezentare a cunoștințelor

și gestionată via o suită de instrumente adiționale

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate


procesele, limbajele și instrumentele folosite se bazeazăpe diverse paradigme de reprezentare a cunoștințelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

maniere diferite de specificare a cunoștințelor (Jérôme Euzenat & Pavel Shvaiko, 2014)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate


pot recurge la abordări de tip Model-Driven Engineering

de (re)văzut MDA – Model Driven Architecture

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

necesitate

D. Gasevic, D. Djuric, V. Devedzic, Model Driven Engineeringand Ontology Development (2nd Edition), Springer, 2009

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

abordări

Tradiționale, din ingineria software clasică

exemplificări:CommonKADS (Scheriber et al., 2000)

UOL – Unified Ontology Language (Baclawski et al., 2002)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

abordări

Agile – mai flexibile și facileeXtreme Programming

exemple:XP.K (Knublauch, 2002) RapidOWL (Auer, 2005)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

abordări

Pentru detalii, a se studia articolele:

A. Denicola et al., “A Software Engineering Approach to Ontology Building”, Information Systems 34(2), 2009wwwusers.di.uniroma1.it/~navigli/pubs/De_Nicola_Missikoff_Navigli_2009.pdf

M. Jarrar, R. Meersman, “Ontology Engineering – The DOGMA Approach”, LNCS 4891, Springer, 2008

http://www.jarrar.info/publications/JM08.v7.pdf

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Care sunt procesele de modelare ontologică?

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

observații

Dezvoltarea unei ontologii implicăpartajarea de informații

+ colaborare

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

observații

“Knowledge is fractal” (Alan Rector, 2004)

ontologiile prezintă aceeași structurăla fiecare nivel de granularitate (detaliu)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

observații

Atenție la dezvoltările exponențiale ale ontologiei

fenomenul “exploding bicycle”

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

complicații

Necunoașterea a-priori a dimensiunii ontologiei

Numărul persoanelor implicate

Folosirea ontologiei de către utilizatoricare nu sunt experți ai domeniului modelat

Natural laziness

...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

inginerie: dificultăți

Conflicte privitoare la intuiții

intuițiile sunt dificil de formalizat

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co




experții în domeniu sunt conduși de obisnuințeși practică (șabloane de proiectare)

prototipuri + generalizări

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co




logicienii sunt motivați de logică și computabilitatedefiniții/axiome (formale) + operatori universali

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


transparență și predictibilitateversus

rigoare + completitudine

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Persoanele– ontologiști, programatori, utilizatori –

fără (prea multă) experiență

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Studiu de caz – Peter Morville, 2007alergia la alune (peanut allergy)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



acces urgent la informații exacte și utile

credibilitatea surselor este esențială

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



orice căutare folosind un motor de căutare clasic eșueazăpopularitate ≠ autoritate în domeniu

cunoștințele (relevante) trebuie să fie regăsite pe Webnecesită expertiză în domeniu +

abilități avansate de căutare pe Web

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Modelarea

semantica (meaning)

corectitudinea clasificărilor și extragerii cunoștințelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Modelarea

indexarea

vizează activitățile de descoperire,căutare și găsire a cunoștințelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Modelarea

popularea

introducerea datelor (e.g., indivizi)+

procesul decizional

eventual, alte aspecte de interes

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Modelarea

achiziția

capt(ur)area cunoștințelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Asigurarea calității + managementul modificărilor

calitatea

stabilirea de criterii privitoare la ceea ce este „corect”(e.g., grad de expresivitate, ușurința refolosirii,

volumul entităților modelate:clase/proprietăti/restricții/indivizi,…)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



evoluția

luarea în calcul a schimbărilor viitoare ale ontologiei

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



testarea

controlul modificărilor

asigurarea – eventual, (semi-)automată – a calitățiide exemplu, detectarea inconsistențelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Privitoare la factorul uman

apariția confuziilor privitoare la termeniși la utilizarea ontologiei în practică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Privitoare la factorul uman

persoane provenind din medii eterogene

inteligență artificială, interacțiune om-calculator, dezvoltare Web, inginerie software,

lingvistică (computațională), științe cognitive, filosofie,...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Referitoare la interoperabilitate

recurgerea la sintaxe diferite

utilizarea de instrumente de modelare eterogene

folosirea unor limbaje având diverse expresivități

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Vizualizarea (redarea) ontologiilor

prezentări alternative

documentare automată

navigare bazată pe context + faceted search

aspect important: ontologiile de mari dimensiuni

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

VOWL – Visual Notation for OWL Ontologiesreprezentarea grafică a elementelor unei specificații OWL

(Ștefan Negru & Steffen Lohmann, 2013; S. Lohmann et al., 2014)

http://vowl.visualdataweb.org/

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Vizualizarea (redarea) ontologiilor

descoperirea datelor și relațiilor (data/relation mining)

eventual, folosind instrumente de realizarea raționamentelor automate (reasoners)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

inginerie: dificultati

găsirea de relații între conceptele oferite de DBpediainstrumentul RelFinder

http://www.visualdataweb.org/relfinder.php

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

inginerie: realități

Alegerea dificilă a unor criterii formale(i.e. privind calitatea cunoștințelor modelate)

consistențăcompletitudine

concizieexpresivitate

...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Generarea manuală a ontologiilor

taxonomii navigabile: Open Directory, Yahoo!,...

folksonomii – vezi sistemele de tagging social

ontologii publice – e.g., YAGO, UMBEL

ontologii interne – exemplu: Daimler-Chrysler

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Ontologiile generale (top-level)nu sunt cu adevărat utile în practică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Apar probleme teoretice/practice privind:

asigurarea coerenței

facilitarea procesării

folosirea surselor de date multiple

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Diferite vocabulare în vigoare

clasa ≈ concept ≈ categorie ≈ tip

instanță ≈ individ

entitate ≈ obiect (clasă/individ)

proprietate ≈ slot ≈ relație ≈ atribut ≈

≈ rol ≈ legătură semantică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Sintaxe diverse existente

sintaxa abstractă – vezi OWL ManchesterN3 (Turtle)XML/RDF

logica de ordin Iformatul Protégé

limbajul natural (parafraza)...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie (Noy & McGuinness, 2003)

1. Stabilirea domeniului de cunoaștere2. Organizarea ontologiei3. Popularea („umplerea”) ontologiei4. Verificarea ontologiei5. Publicarea ontologiei

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Stabilirea domeniului de cunoaștere

asamblarea surselor de date și expertizaîn domeniu pentru a constitui concepte (things)

se vor asigura – măcar informal – consensul și consistența

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Organizarea ontologieiproiectarea pe ansamblu a structurii conceptuale

identificarea principalelor concepte concrete și a proprietăților acestora

identificarea relațiilor dintre conceptecrearea conceptelor abstracte (de nivel înalt)

identificarea instanțelorreferențierea/includerea altor ontologii

...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Popularea ontologieiadăugarea conceptelor

inserarea relațiilor + constrângerilor/axiomeloradăugarea indivizilor

…la nivelul de detaliere necesar

pentru realizarea scopurilor ontologiei

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Verificarea ontologiei

reconcilierea inconsistențelor dintre elemente,la nivel sintactic, logic și semantic

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Verificarea ontologiei

reconcilierea inconsistențelor dintre elemente,la nivel sintactic, logic și semantic

verificarea consistenței poate implicao clasificare automată, rezultând noi concepte bazate

pe proprietăți individuale sau relații între clase

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Publicarea ontologiei

verificarea finală de către experți ai domeniului

publicarea + utilizarea efectivăîn cadrul comunității de practică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Procesul ideal de dezvoltare a unei ontologii

determine

scope

consider

reuse

enumerate

terms

define

classes

define

properties

define

constraints

create

instances

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Procesul realist de dezvoltare a unei ontologii

determine

scope

consider

reuse

enumerate

termsdefine

classes

consider

reuse

enumerate

terms

define

classes

define

properties

create

instances

define

classes

define

properties

define

constraints

create

instances

define

classes

consider

reuse

define

properties

define

constraints

create

instances

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie (Rector & Horrocks, 2004)

1. Stabilirea scopului2. Colectarea cunoștințelor

la nivel informal ori semi-formal

3. Rafinarea cerințelor + testarea4. Implementarea – modelarea propriu-zisă5. Evaluarea + asigurarea calității6. Monitorizarea utilizării și a evoluției

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Stabilirea scopului

cerințe

evaluare

reutilizare

…

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Colectarea cunoștințelorla nivel informal ori semi-formal

stabilirea termenilor

organizarea informală a termenilor

parafrazarea și clarificarea termenilordefiniții informale ale conceptelor

realizarea de diagrame informale

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Rafinarea cerințelor + testarea

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Implementarea – modelarea propriu-zisăparafrazare și comentare la fiecare fază

dezvoltarea unei scheme normalizate șia unui „schelet” de ontologie

implementarea unui prototip (consemnând intențiile)

verificarea scalabilității

popularea ontologiei – text mining, procesare alimbajului uman, JSON, microdate, RDFa, baze de date,…

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Evaluarea + asigurarea calității

urmărirea scopului inițial

includerea de verificări privind evoluția ontologieiși ajustarea manierei de management al ei

proiectarea de teste și „probe”în mod similar testării aplicațiilor software

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

metodologie

Monitorizarea utilizării și a evoluției(mentenanță)

“process not product”Alan Rector, 2004

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante

Raționamentul lumilor închise vs. deschise

lumi deschise (open world reasoning)

negația reprezintă contradicție – orice poate fi adevăratpână când se poate demonstra că e fals

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


lumi închise (close world reasoning)

negația înseamnă esec – orice nu poate fi găsit este fals

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


ontologiile sunt considerate lumi deschise,iar bazele de date lumi închise

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante

Knowledge Base vs. Data Base

o bază de cunoștințe nu definește un model unic, ci reprezintă un set de constrângeri

care pot defini o mulțime de modele posibile

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


o bază de cunoștințe nu definește un model unic, ci reprezintă un set de constrângeri

care pot defini o mulțime de modele posibile

nici o constrângereorice model e posibil

cu cât există mai multe constrângeri, cu atât numărul modelelor posibile scade

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


o baza de date definește un model unic(Bechhofer, 2004)

numele diferite sunt interpretate ca indivizi distincți

domeniul e compus numai din indivizii numițiîn cadrul bazei de date – modelul lumii inchise

extensiile sunt cât mai reduse posibil

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


model unicexpresivitate redusă – nu există negații/disjuncții

nu poate captura informații incomplete

non-monoton:adăugarea de noi date nu păstrează adevărul

procesul de reasoning (interogare) este facil și rapid

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante


modele multipleexpresivitate ridicată – conectori booleeni, reuniune,...

se pot captura/exprima informații incomplete

monotonie – adăugarea de noi date păstrează adevărul

procesul de reasoning (interogare) este dificil și lent

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante

Activitatea de reasoningpoate fi realizată automat de un reasoner

clasificarea conceptelor

rezultă:un arbore – ierarhie strictă, taxonomie

sauun digraf aciclic (DAG) – poli-ierarhie, graf conceptual

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante

Activitatea de reasoningpoate fi realizată automat de un reasoner

normalizare

separarea conceptelor de bază în arbori disjuncți,arborii având legături între ei via definiții și restricții

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

aspecte importante

Exemplu: o ontologie privitoare la animale

înainte de clasificarearbore de concepte

după clasificaredigraf aciclic

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Dezvoltarea unei ontologii normalizate presupune:1. Identificarea conceptelor de bază de sine-stătătoare

(cu comentarea celor mai puțin evidente)2. Separarea conceptelor în arbori de concepte

(poate implica specificarea unorproprietăți/concepte auxiliare)

3. Identificarea relațiilor(comentarea acelor relații care nu sunt evidente)

4. Crearea descrierilor și definițiilor(cu oferirea de parafraze pentru fiecare)

5. Identificarea modului în care entitățile-cheietrebuie clasificate (crearea unor teste de regresie)

6. Utilizarea clasificatorului pentru a genera digraful7. Verificarea satisfacerii testelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

considerații privind modelarea

„Trusa” ontologistului

cerințeformalisme (construcții logice)

ontologii existenteresurse de cunoștințe informale

convenții și practiciinstrumente

adaptare după Aldo Gangemi (2008)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


„Trusa” ontologistului

cerințe – e.g., „un model ideal de specificare a lumii” construcții logice: subClassOf, restricții de cardinalitate,…ontologii existente – e.g., DOLCE, FOAF, UMBEL, YAGO etc.resurse de cunoștințe informale: servicii Web, API-uri,…

convenții și practici – inclusiv șabloane de proiectareinstrumente – editoare, instrumente de reasoning,

convertoare, sisteme de stocare etc. (Disco, GATE, Protégé,NeOn Toolkit, FaCT++, Jena, Triplr, Virtuoso,…)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Înțelegerea clară a distincțiilor (Franconi, 2003)

concept (clasă) vs. individ

concept (clasă) vs. proprietate (rol)

entitate definită vs. entitate dedusă

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Clasă (concept) versus instanță (individ)

o mulțime de indivizi este una numărabilă, discretă

spațiul privitor la concepte e ideal continuu și infinit

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



fiecare individ posedă o identitate clară

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



dacă două concepte au descrieri echivalente, atunci desemnează același concept

descrierile privitoare la indivizipot fi alterate (pot evolua)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



uzual, actualizările vizând indiviziinu schimbă ierarhia conceptelor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



alegerea „clasă vs. individ” depinde de granularitate

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Clasă (concept) versus proprietate (rol)

nu e ușor de decis dacă o entitate trebuie să fie modelatăca un concept sau drept proprietate

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co




Persoana este un concept (clasă)Mama ca și concept nu există dacă nu considerăm

ce rol joacă într-o relație parentală(este un concept dependent de o relație)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co




convenție:alegerea de nume neambigue pentru roluri

e.g., hasParent, areMama, areGen etc.

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Fiecărui concept ales i se pot asocia:

proprietăți intrinsecicaracteristice naturii conceptului

proprietăți extrinseciexterne – pot să se modifice pe parcurs

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



proprietăți intrinsecicaracteristice naturii conceptului

exemplu: identitatea unei persoane

proprietăți extrinseciexterne – pot să se modifice pe parcurs

e.g., ocupația unei persoane: student, programator, artist

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



părți, fragmente – în cazul obiectelor structurate/compuse

fizice

abstracte

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



părți, fragmente – în cazul obiectelor structurate/compuse

fizice„studenții dintr-un an”, „componentele unei tablete”,

„boabele unui strugure” etc.

abstracte„prezentările unei materii”, „subiectele unui blog”,…

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Raționamentele automate privitoare la indivizisunt dificil de realizat

ontologiile vizează în special claseleontologii ≠ baze de date

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


O ontologie urmează un ciclu de viață (lifecycle),fiind creată, evaluată, ajustată, exploatată

ca și alt artefact software

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


O ontologie urmează un ciclu de viață (lifecycle),fiind creată, evaluată, ajustată, exploatată

ca și alt artefact software

aspecte de interes:datele

tipurile de workflow-urișabloanele de proiectare (reguli de bună practică)

utilizarea propriu-zisă

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

J. Benedict, D. McGuinness, P. Fox (2007)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Modelarea unei ontologii privitoare la animale

adaptare după Alan Rector

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Intenții și scopuri

realizarea unei cărți electronice (e-book) despre animale, oferind informații precum:

locul unde trăiescce consumă – carnivore, ierbivore, omnivore

cât de periculoase pot fice anatomie de bază au – e.g., numărul picioarelor,...

ce greutate au...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Colectarea conceptelor

se pot folosi carduri de concepte

se lucrează în grupuri mici de persoane

se pot atrage experți ai domeniului

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Dog

Cat

Cow

Person

Tree

Grass

Herbivore

Male

Female

Dangerous

Pet

Domestic animal

Farm animal

Food animal

Fish

Goldfish

Carnivore

Plant

Animal

Fur

Child

Parent

Mother

Father clase posibile

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz: organizarea conceptelor

Dog

Cat

Cow

Person

Tree

Grass

Herbivore

Male

Female

Dangerous

Pet

Domestic animal

Farm animal

Food animal

Fish

Goldfish

Carnivore

Plant

Animal

Fur

Child

Parent

Mother

Father

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Extinderea conceptelor

gruparea unor concepteși determinarea caracteristicilor comune:

Plant, Animal ↦ Living Thing

ar putea fi adăugați ulterior și termeni ca Bacteria, FungiCat, Dog, Cow, Person ↦ Mammal

alți candidați ar putea fi Goat, Sheep, Horse, Lionetc.

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Pentru facilitarea clasificării, colecțiile de subclasetrebuie declarate explicit disjuncte

exemplificare:Plant disjointWith Animal

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Alegerea unor axe conceptuale

adăugarea de termeni abstracți

de exemplu: “Living thing”

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


identificarea relațiilor

de pildă: “eats”, “owns”, “parent of”

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


identificarea entităților ce pot fi definite(în relație cu altele)

e.g., “child”, “parent”, “Mother”, “Father”

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


numirea explicită a conceptelor

utilizarea cunoștințelor anterioare(background knowledge)

axiome

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Living ThingAnimal

MammalCatDogCowPerson

FishGoldfish

PlantTreeGrassFruit

ModifiersDomestic

PetFarmed

Food

WildHealth

healthysick

GenderMaleFemale

AgeAdultChild

Relationseatsownsparent-of…

DefinablesCarnivoreHerbivoreChildParentMotherFatherFood Animal

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Stabilirea entităților de sine-stătătoare

„lucruri” ce există conform substantivelor loroameni, animale, edificii, acțiuni, procese,…

se utilizează majoritatea substantivelor

modificatori (modifiers)„lucruri” ce se pot preschimba în altele

se folosesc adjectivele și adverbele

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Reorganizăm conceptele, grupând entitățilecare pot fi definite în arbori separați

constituirea conceptelor de bază (primitives)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Self_standingLiving Thing

AnimalMammal

CatDogCowPerson

FishGold

fish

PlantTreeGrassFruit

ModifiersDomestication

DomesticWild

UseFoodPet

RiskDangerousSafe

GenderMaleFemale

AgeAdultChild

Relationseatsownsparent-of…

DefinablesCarnivoreHerbivoreChildParentMotherFatherFood Animal

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Self_standingLiving Thing

AnimalMammal

CatDogCowPerson

FishGold

fish

PlantTreeGrassFruit

adăugarea comentariilorclarificatoare (parafraze)

Concept abstract incluzând toate entitățile vii

– aici, restricționat la plante și animale.

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Identificarea constrângerilor privitoare la domeniu(domain) și interval (range) pentru fiecare proprietate:Animal eats Living_thing

eats domain: Animal range: Living_thing

Person owns Living_thing except Personowns domain: Person

range: Living_thing and not Person

Living_thing parent_of Living_thingparent_of domain: Animal

range: Animal

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Pentru entitățile ce pot fi definite,trebuie comentate și formalizate

definițiile acestora în termeni de primitive,relații și alte entități ce pot fi specificate

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Exemplu

“A ‘Parent’ is an animal that is the parent ofsome other animal” – ignore plants for now

Parent = Animal and parent_of some Animal

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Exemplu

“A ‘Herbivore’ is an animal that eats only plants”NB: All animals eat some living thing

Herbivore = Animal and eats only Plant

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Stabilirea proprietăților ce pot apăreala nivel de clasă

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Ce se poate afirma privitor la toți membrii clasei?

exemplu: eats

All cows eat some plants

All cats eat some animals

All pigs eat some animals and eat some plants

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Verificarea clasificării

“Cows should be Herbivores”

Cows are animals and, amongst other things,eat some grass and

eat some leafy_plants

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Verificarea clasificării

trebuie specificată axioma de închidere (closure axiom)

Cows are animals and, amongst other things,eat some plants and

eat only plants

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Verificarea clasificării – aici, folosind Protégé

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Examinarea listei de modificatori

identificarea modificatorilorcare au valori mutual exclusive

Domestication, Risk, Gender, Age

precizarea mai precisă a unoraAge ↦ Age_group

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

noua listă de modificatori

ModifiersDomestication

DomesticWildFeral

RiskDangerousRiskySafe

GenderMaleFemale

AgeInfantToddlerChildAdultElderly

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Specificarea valorilor (soluția 1)

partiții de valori: clase ce partiționează o calitate

Dangerousness cu subcalitățile disjuncteDangerous, Risky, Safe

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


partiții de valori: clase ce partiționează o calitate

se poate specifica proprietatea funcționalăhasDangerousness : Animal↦ Dangereousness

Dangerous_animal = Animal and hasDangerousness some Dangerous

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

DangerousRisky

Safe

Cookie’sDanger

Dangerousanimal

Cookiethe Lion

hasDangerousnesssomeValuesFrom

Dangerousness

Animal

www.w3.org/TR/swbp-classes-as-values

diagrama partițiilor de valori

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Specificarea valorilor (soluția 1)partiții de valori: clase ce partiționează o calitate

calitatea

partițiile de valori

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Partițiile de valori în stilul UMLDangerousness_

Value

Safe_value

Risky_value

Dangerous_value

Animal

DangerousAnimal

Cookie the Lion

Cookie’sDangerousness

owl:unionOf

hasDangerousness

hasDangerousnesssomeValuesFrom

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


valori simbolice: indivizii pot enumeratoate valorile unei calități (caracteristici)

în acest caz, calitatea specificată este Gender_value,pentru fiecare valoare existând o mulțime de indivizi

valorile vor fi diferite, date ca o enumerare: Gender_value = { male, female }

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


valori simbolice: indivizii pot enumeratoate valorile unei calități (caracteristici)

se definește o proprietate funcționalăhasGender : Animal↦ Gender_value

Male_animal = Animal and hasGender is male

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Valorile simbolice – stilul UML

Gender_value

Person

Man

Eugen

owl:oneOf hasGender

female male

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Specificarea valorilor (design pattern)

valori distincte exprimate via Disjoint pentru clasesau allDifferent pentru indivizi

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Specificarea valorilor (design pattern)

valorile „acoperă” un tip de date

Calitate = Part1 or Part2 or Part3 or … or Partn

sauCalitate = { v1 , v2 , v3 ,…, vn }

proprietățile exprimate sunt deseori funcționale

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Exprimarea rolurilor (proprietăților)

apare necesitatea distingerii rolurilorpe care le joacă entitățile în diferite situații

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


apare necesitatea distingerii rolurilorpe care le joacă entitățile în diferite situații

exemple:“pet” versus “farm animal”

„elev” versus „student” versus „profesor”„medic” versus „pacient”

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


deseori, calificările trebuie distinse față de roluri

e.g., o persoană poate avea calificare de medic,dar joacă rol de pacient

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Exprimarea rolurilor (proprietăților)uzual, rolurile desemnează relații

AnimalFood_animal

CowHorse

Pet_animalHorseDog

AnimalMammal

CowHorseDog

Animal_use_roleFood_rolePet_role

Food_animal = Animal and has_rolesome Food_role

Pet_animal = Animal and has_rolesome Pet_role

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


situație:Horse plays_role some Food_role

toți caii au rol de animale bune de consum

o afirmație prea categorică

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz


soluții:ignorarea problemei într-un anumit context

sauînlocuirea lui has_role cu may_have_role

se poate specificaFood_Horse = Horse and has_role Food_role

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Observație:anumite entități pot fi deduse pe baza inferențelor

– via reasoners (e.g., FaCT++, HermiT, Pellet)

Grass and Leafy_plants are both kinds of Plant

revezi exempleledin cursul anterior

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Comentarea și parafrazarea tuturor claselordin cadrul ontologiei

foarte util pentru alte persoane care vor folosiși/sau vor extinde ontologia

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Oferirea unui set de clase de probă șia unui cadru de testare a ontologiei

clase de probă = clase suplimentare care pot să fie sau nu satisfiabile sau clasificabile

într-un context particular – „excepțiile de la regulă”

în ontologia finală, vor fi eliminate

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

Modelarea unui web privitor la un muzeu de artă

adaptare după Enrico Franconi

eronată!

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

TBox redundant + ciclicnu se pot detecta ușor inconsistențele

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

studiu de caz

La nivel de ABox se specifică:Dali este pictor, Pescuit de ton este tablou,

tabloul Pescuit de ton al lui Dali se găsește în Madridtabloul Pescuit de ton, pictat de Dali în 1966,

se găsește în Madrid etc.

date specificate redundant:Painter (dali), PAINTING (dali, tuna-fishing),

Painting (tuna-fishing), AUTHOR (tuna-fishing, dali),...

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

de reținut

Etape importante privind crearea unei ontologii:

initial feasibility study & requirement specification

knowledge acquisition

conceptualization

formalization

evaluation

refinement

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

de reținut

Adoptarea unei/unor metodologii

exemplu de referință:NeOn methodology (A. Gómez-Pérez et al., 2010)

propune diverse scenarii,adaptate scopului și domeniului modelat

http://www.neon-project.org/nw/NeOn_Book

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

În cazul modelării cunoștințelor,s-ar putea recurge la șabloane de proiectare?

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

șabloane de proiectare

Clasificare (Suárez-Figueroa et al., 2007)NeOn-project.org

logical ontology design patterns (LP)

architectural patterns (AP)

content design patterns (CP)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Logical ontology design patterns (LP)

corespund contrucțiilor OWL, la nivel semantic

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Architectural patterns (AP)

„rețete” de modelare de structuri exprimatecu ajutorul LP care caracterizează ontologia

în ansamblu

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Content design patterns (CP)

„rețete” de specificare a structurii conformeunui tip, exprimată printr-un vocabular

specific (non-logic)referitor la un domeniu de interes

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



exemple:modelarea unei clase primitive,

a relației subClassOf, a proprietăților funcționale de tip datatype,

a unui individetc.

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



Class (BusinessTask subClassOf Task)

DatatypeProperty (name

domain (Task)

range (xsd:string)

)

numeleunui task

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Logical ontology design patterns (LP)specificarea relațiilor N-are

conform (Aldo Gangelmi, 2008)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



taxonomiaontologia simplă (lightweight)

modularizarea ontologiilor…

aspect de interes: controlul versiunilor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co



proiectare (design)management al proiectului

argumentaresoluții de proiectare

flux de activități colaborativefuncționalități

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Content patterns (CP)

exemple: participation, description-situation,

role-task, role-entity, collection-entity, simple part-whole relations,

design-artifact pattern,…

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Content patterns (CP): Role-Task

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


O altă clasificare – seria de evenimente WOPWorkshop on Ontology Patterns (2009—2014)

www.ontologydesignpatterns.org

la nivel logic (logical)arhitecturale (architectural)

lexico-sintactice (lexico-syntactic)referitoare la conținut

reengineering

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

Taxonomia șabloanelor de proiectare:Structural

Logical Architectural

CorrespondenceRe-engineeringAlignment

ContentReasoningPresentation

NamingAnnotation

Lexico-Syntactic

detalii la http://ontologydesignpatterns.org/wiki/OPTypes

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

sabloane de proiectare

Partition – șablon de proiectare de tip logic

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Pot fi folosite și în cadrul alinierii de ontologii

exemple:Attribute Transformation

(String Operation, Value Conversion, Data Operation),Class to Attribute, Class Union,

Equivalent Relation, Relation Negation, Inverse Relationetc.

detalii în cursul viitor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co


Specifice unor domenii de interes

exemplificări:pentru business, se poate recurge la șabloanele

Action, CommunicationEvent, Time indexed person role

în cazul fluxurilor de lucru (workflow-uri), se pot folosiReaction, Sequence, TaskExecution, Transition

pescuit (fishery): GearSpecies, GearVessel, GearWaterArea

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

sabloane de proiectare

un șablon de modelare a hărților istorice

(Eleni Gkadolou, 2013)

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

rezumat

♕knowledge engineering

metodologii & șabloane de proiectare a ontologiilor

Dr.

Sab

in B

ura

ga


co

episodul viitor: inginerie ontologică (II)alinierea ontologiilor & utilizări pragmatice

Date post:	15-Jul-2015
Category:	Technology
Upload:	sabin-buraga
View:	221 times
Download:	0 times

WADe 2014—2015 (11/12): Semantic Web—Inginerie ontologică: Management de cunoştinţe....

Technology