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Web09 Semantic Web: Inginerie Ontologica (II)

Date post: 22-Jun-2015
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Aspecte referitoare la managementul cunostintelor si inginerie ontologica: integrarea datelor, potrivirea de ontologii (ontology matching), alinierea si fuziunea de ontologii, modularizarea ontologiilor etc. De asemenea, discutii privind sabloanele de proiectare ontologica (design patterns)
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Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco Semantic Web <?xml version=“1.0” ?> <curs desc=“…” /> Web semantic Dr. SabinCorneliu Buraga Facultatea de Informatica Universitatea “A.I.Cuza” – Iasi, Romania http://www.infoiasi.ro/~busaco/
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Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

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Web semantic

Dr. Sabin­Corneliu BuragaFacultatea de Informatica

Universitatea “A.I.Cuza” – Iasi, Romania

http://www.infoiasi.ro/~busaco/

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Inginerie ontologica – partea II

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“Este dificil sa vezi un tablouatunci când esti în interiorul ramei.”

/usr/games/fortune

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Cum integram diferite ontologii descriindaceleasi cunostinte, dar prezentind definitii,

puncte de vedere si notiuni diferite?

intrebare

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existenta unor ontologii diverse,modelind puncte de vedere diferite

realitati

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Expresivitatea limbajului ontologii folosit vs. complexitatea inferentelor ce pot fi efectuate

preliminarii

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Cerinte (Calvanese, Giacomo & Rodriguez‐Muro, 2008):utilizarea constructiilor ontologice diferite

inferenterecurgerea la volummare de date (indivizi)

baze de dateflexibilitate privind realizarea interogarilor

limbaje de interogare (specifice)realizarea de asocieri intre date, pastrand sursele originare

asocieri (mapping)

preliminarii

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Context: integrarea datelor – data integration

data integration is the problem of providing unifiedand transparent access to a set of autonomous and

heterogeneous sources

Bernstein & Haas, Communications of the ACM, sept. 2008

preliminarii

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Crearea corespondentelor dintre ontologii

necesitati

O1 O2

Om

O1 O2

mappingmerging

articulation

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Context:integrarea datelor

scheme de baze de dateinteligenta artificialaWeb (semantic)

potrivirea ontologiilor

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Motivele existentei nepotrivirilor –mismatchesconform (Noy, 2005)

reprezentarea subiectiva a unui domeniu (a unei lumi)

existenta diferitelor cerinte sifluxuri de activitati in cadrul aplicatiilor

folosirea altor conventii de reprezentare a cunostintelor

potrivirea ontologiilor

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Tipuri de nepotriviri:la nivel de limbajla nivel ontologic

potrivirea ontologiilor

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Nepotriviri la nivel de limbaj

diferente de sintaxa, expresivitate sau semanticaa limbajelor ontologice actuale

potrivirea ontologiilor

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Nepotriviri la nivel ontologic

diferente in structura semantica

exemple: termeni diferiti descriind acelasi concept,acelasi termen descriind mai multe concepte, conventii/paradigme de modelare eterogene,

puncte de vedere diferite etc.

potrivirea ontologiilor

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www.aktors.org/ontology/ vs. ebiquity.umbc.edu/ontology/

Nume diferite pentru acelasi concept: PhD-Student vs. PhDStudent

Scop: periodice, publicatii compuse vs. absolventi, invitati

Definire diferita a conceptelor:Publication (restrictii privitoare la citari, referinte) vs.

Publication (restrictii referitoare la rezumat)

potrivirea ontologiilor – exemplu

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www.aktors.org/ontology/ vs. ebiquity.umbc.edu/ontology/

Conventii de modelare diferite:Journal (clasa) vs. journal (proprietate)

Granularitate:Professor-In-Academia vs. adjunct, affiliated, associate,…

Conventii de modelare & nivel de detaliere: proprietateaaddress compusa din alte fragmente de informatie vs.

proprietatea address de tip sir de caractere (nestructurat)

potrivirea ontologiilor – exemplu

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Problema: date la intrare ontologii – exprimate prin entitatidiscrete (tabele, XML, clase, proprietati etc.) –, trebuie determinate relatiile (e.g., echivalenta, subsumare,…) care au loc intre aceste entitati

ontology matchingwww.ontologymatching.org

potrivirea ontologiilor

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PavelShvaiko& Jerome Euzenat, 2006

potrivirea ontologiilor

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potrivirea ontologiilor

PavelShvaiko& Jerome Euzenat, 2006

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Reducerea eterogenitatii poate fi realizata in 2 pasi

potrivire (match) – determinarea alinieriila momentul proiectarii sau (re)utilizarii ontologiei

procesarea alinieriifuzionare (merging), transformare etc.

potrivirea ontologiilor

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Corespondenta (matching) M intre O1 si O2 este< id, e1, e2, R, n >, unde:

id = identificator unic al corespondentei

ei entitate din ontologia Oi (element XML, clasa,…), i=1,2

R = relatie: echivalenta (=), disjunctia ( ) etc.

n = masura de incredere (conforma cu o anumita structuramatematica aleasa); uzual, are valori in intervalul [0, 1]

potrivirea ontologiilor

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Alinierea (alignment) A intre O1 si O2 esteo multime de corespondente peste O1 si O2prezinta o anumita cardinalitate: 1 la 1, 1 la N etc.

pot fi folosite meta‐date aditionale(metoda de aliniere, data alinierii, proprietati etc.)

potrivirea ontologiilor

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Alinierea (alignment)

potrivirea ontologiilor

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Utilizari (Jérôme Euzenat & Pavel Shvaiko, 2007):

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel de termenipe baza sirurilor de caractere

prefixul: net = network, pin = pinguin (?)

sufixul: ID = PID, word = sword (?)

distanta editarii (numarul de operatii de inserare, stergere,substitutie a caracterelor pentru transformareaunui termen in altul): EditDistance (NKN, Nikon) = 4

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel de termenibazate pe limbaj

procesarea entitatilor (tokenization)Hands-Free Kits → < hands, free, kits >

analiza morfologica pentru gasireatuturor formelor de baza (lemmalization): Kits→ Kit

eliminarea cuvintelor nerelevante: “a”, “the”, “by” etc.

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel de termenipe baza sensurilor – cazul WordNethiponimie, meronimie: Brand [ Name

hipernimie, holonimie: Europe ] Romania

sinonimie

antonimie sau relatii de siblings: Microprocessors PC Board

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel de termenipe baza glossei – se foloseste WordNet

numarul acelorasi cuvinte prezentein ambele glosse de intrare

conduce la cresterea valorii de similaritatea termenilor

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel de termenipe baza glossei – se foloseste WordNet

exemplu: Maltese dog is a breed of toy dogs having

a long straight silky white coat

Afghan hound is a tall graceful breed of hound with a long silky coat

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel structuralpe baza taxonomiei

potriviri ale drumurilor marginite in graful ontologiilor(bounded path matching)

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel structuralpe baza taxonomiei

reguli privitoare la super/sub‐conceptedaca super‐conceptele sunt similare,

conceptele (copii ale acestora) sunt si ele similare

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel structuralbazate pe modele

verificarea satisfiabilitatii (SAT) folosind axiome:

Axioms → rel (context1, context2)

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel structuralbazate pe modele

potrivirea ontologiilor

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Tehnici de potrivire la nivel structuralbazate pe modele – utilizind logicile descrierii

potrivirea ontologiilor

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Procesele de potrivire pot avea loc secvential

potrivirea ontologiilor

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Procesele de potrivire pot avea loc in paralel

potrivirea ontologiilor

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Remarca: “Matching, however, requires explanations

because mappings between terms are not alwaysintuitively obvious to human users.”

Pavel Shvaiko, 2005

potrivirea ontologiilor

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Procesul general: metodologie pentru creareaasocierilor –mappings (M. Ehrig, 2006)

alinierea ontologiilor

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Intrarea: se dau 2 ontologii O1 si O2eventual, pot fi oferite asocieri cunoscute

(realizate manual)

Iesirea: reprezentarea alinierilortabel indicind relatia alignO1,O2

eventual, se pot oferi si valori de incredere

alinierea ontologiilor

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Pasul 1: feature engineeringsunt selectate fragmente mici descriind entitatispecifice – reprezentind anumite semantici

ulterior, aceste trasaturi vor fi folositepentru compararea ontologiilor

alinierea ontologiilor

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Pasul 2: search step selectionse cauta candidati pentru aliniere

se calculeaza similaritatea unor perechide concepte (c1, c2), cu c1 din O1, c2 din O2

alinierea ontologiilor

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Pasul 2: search step selectionse cauta candidati pentru aliniere

unele constructii pot fi ignoratede exemplu, se poate compara o1:car cu o2:automobile,

dar nu cu o2:hasMotor

se pot adopta strategii de reducere a spatiuluicomparatiilor pentru ontologii largi

alinierea ontologiilor

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Pasul 3: similarity computationpentru descrierile date ale 2 entitati din spatiulde candidati ai alinierii, se indica o similaritate

alinierea ontologiilor

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Pasul 3: similarity computation

exemplu: simlabel(o1:car, o2:automobile) = simsyntactic(“car”, “automobile”) = 1

masura similaritatii poate fi data de unasau mai multe caracteristici (trasaturi, features)

alinierea ontologiilor

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Pasul 4: similarity aggregationpot exista mai multe similaritati pentru 2 entitati,

conform criteriilor consideratee.g., privind etichetele conceptelor sau

relatiile cu alte entitati

aceste valori se agregaintr‐o unica valoare de similaritate

alinierea ontologiilor

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Pasul 4: similarity aggregation

exemplu: 

(simlabel(o1:car, o2:automobile) + simsubconcepts(o1:car, o2:automobile) + siminstances(o1:car, o2:automobile)) / 3 = 0.5

combinarea acestor valori se realizeazaprin mai multe strategii

alinierea ontologiilor

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Pasul 5: interpretationvalorile de similaritate individuale & agregatesunt utilizate pentru alinierea entitatilor

aceste similaritati vor fi interpretate(se aleg diverse criterii: prag limita, structura etc.)

la final, se ofera sau nu o schema de alinierea entitatilor considerate – e.g., align(o1:car) =‘ ’

alinierea ontologiilor

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Pasul 6: iterationsimilaritatea e propagata in ontologii

pe baza relatiilor intre entitati

la fiecare interatie, va fi recalculata similaritateaunei alinieri candidate pe baza similaritatii

perechilor entitatilor vecine

alinierea ontologiilor

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Pasul 6: iteration

dupa o interatie, pot rezulta alte similaritati

procesul se termina cind nu se propun noi alinieri

alinierea ontologiilor

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ObservatiiMetodele avansate de aliniere utilizeaza:

Metode euristice si bazate pe reguliAnaliza grafurilorInvatare automataTehnici de rationament, theorem proving

Exista mai multi algoritmi propusiCompetitia OAC – Ontology Alignment Contesthttp://oaei.inrialpes.fr/

alinierea ontologiilor

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De asemenea, se pot folosi cunostintele anterioare(background knowledge), inclusiv:

WordNetontologii de referinta ale domeniuluiontologii de nivel superior – e.g., SUMO

resurse textuale on­lineontologii disponibile on­line

alinierea ontologiilor

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Proceseleprivindalinierea

Lambrix& Tan, 2005

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Merging ontology – algoritmul general:

fuziunea ontologiilor

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SF (Similarity Flooding)Artemis (Analysis of Requirements: Tool Environment for Multiple Information Systems)

CupidCOMA (Combination Of Matching Algorithms)NOM (Naive Ontology Mapping)QOM (Quick Ontology Mapping)OLA (OWL Lite Aligner)S­Match

implementari (initiale)

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Cadre de lucru (frameworks):Alignment APICOMA++

PROMPT – extensie Protégé

Sisteme dematching – textual sau general:FOAM, OLA, Rondo etc.

implementari (actuale)

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Necesitatea existentei unor motoare de cautare

Sindice (DERI, Ireland)Swoogle (UMBC, USA)SWSE (DERI, Ireland)

Watson (Open University, UK)

(re)gasirea ontologiilor

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Watson – http://watson.kmi.open.ac.uk

mecanisme de control al calitatii:detectare de duplicate, fixarea unor probleme de sintaxa,…

API public

suport pentru interogari SPARQL

(re)gasirea ontologiilor

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Watson – http://watson.kmi.open.ac.uk

structureaza ontologiile intr‐o retea ontologica(proiectul NeOn) – relatii intre ontologii:extends, inconsistentWith, duplicates etc.

plugin‐uri pentru Protégé si NeOn Toolkit

(re)gasirea ontologiilor

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Initiativa NeOn (networked ontologies)

conform (E. Motta et al., 2007)

reutilizarea ontologiilor

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“Imprumutarea” entitatilor specificate de ontologii

practica obisnuita in ingineria software

faciliteaza dezvoltarea colaborativa a ontologiei

exemple demonstrative: http://owl.cs.manchester.ac.uk/2008/iswc­tones/

modularizarea ontologiilor

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

modularizarea ontologiilor

Matthew

Horridge&UliSattler, 2008

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Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

modularizarea ontologiilor

Matthew

Horridge&UliSattler, 2008

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Clasificare (Suárez‐Figueroa et al., 2007)vezi NeOn­project.org

logical ontology design patterns (LP)

architectural patterns (AP) 

content design patterns (CP)

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Logical ontology design patterns (LP)

corespund contructiilor OWL, la nivel semantic

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Architectural patterns (AP) 

“retete” de modelare de structuri exprimatecu ajutorul LP care caracterizeaza ontologia

in ansamblu

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content design patterns (CP)

“retete” de specificare a structurii conformeunui tip, exprimata printr‐un vocabular

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

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Logical ontology design patterns (LP)

exemple:modelarea unei clase primitive,

a relatiei subClassOf, a proprietatilor functionale de tip datatype, 

a unui individetc.

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Logical ontology design patterns (LP)

Class (BusinessTask subClassOf Task)DatatypeProperty (name domain (Task) range (xsd:string)

)

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Logical ontology design patterns (LP)specificarea relatiilor N‐are

sabloane de proiectare

dupa (Aldo Gangelmi, 2008)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Architectural patterns (AP)

taxonomia, ontologia simpla (lightweight), modularizarea ontologiilor,

controlul versiunilor

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Architectural patterns (AP)

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP)

exemple: participation, description­situation,role­task, role­entity, collection­entity, 

simple part­whole relations, design­artifact pattern,…

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP)

a se vizita:www.cs.vu.nl/~guus/public/ekaw-tutorial/content-patterns.pdf

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP): Role­Task

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP): Role­Task

Class (Role subClassOf owl:Thing)Class (Object subClassOf owl:Thing)Class (Task subClassOf owl:Thing)Class (Event subClassOf owl:Thing)Class (Description subClassOf owl:Thing)Class (Situation subClassOf owl:Thing)

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP): Role­Task

ObjectProperty (classifiesObject domain(Role) range(Object))ObjectProperty (classifiesEvent domain(Task) range(Event))ObjectProperty (satisfies domain(Situation) range(Description))ObjectProperty (hasModalTarget domain(Role) range(Task))

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP): Role­Task

ObjectProperty (definesTask domain(Description) range(Task))ObjectProperty (definesRole domain(Description) range(Role))ObjectProperty (hasParticipant domain(Event) range(Object))ObjectProperty (settingForEvent domain(Situation) range(Event))ObjectProperty (settingForObject domain(Situation) range(Object))

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Content patterns (CP): Part­Whole relation

la nivel de OWL nu exista constructii specifice,dar se poate recurge la unele facilitati

exemplu:avind specificate relatiile tranzitive

Finger isPartOf Hand, Hand isPartOf Arm, Arm isPartOf Bodyse poate deduce

Finger isPartOf Body

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Content patterns (CP): kindOf relation

probleme privitoare la relatia kindOf:Hand is not kindOf Body

insa, ranirea unui brat este kindOf ranirea unui trup

idem, in situatia conceptelorMotor si Automobil

oamenii se asteapta sa obtina ierarhii de tip partonomic

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sabloane de proiectare

Forearm

Arm Part ofArm

Hand

Arm OR part of armhas_locussome

Injury to Arm(or part of arm)

Injury to Handhas_locussome

Alan Rector et al., 2005

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

La nivelul Consortiului Web:Semantic Web Best Practice Working Group

www.w3.org/2001/sw/BestPractices/

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

La nivelul Consortiului Web:Semantic Web Best Practice Working Group

solutii multiple pentru aceeasi problemaaspecte de evitat – pitfalls, anti­patterns

comunitate de practica privind obtinerea/partajareade experiente in domeniul Web‐ului semantic

ofera cerinte specifice implementatorilor de instrumente

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

O alta clasificare:recurgerea la sabloane la nivel logic, privind deductiile, arhitectural, vizand numirea entitatilor, reengineering, 

privind continutul

www.ontologydesignpatterns.org

sabloane de proiectare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Avand un model (consistent) bazat pe logiciledescrierii, nu s‐ar putea specifica diverse 

constructii (reguli) privind entitatile modelate?

intrebare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Nu exista inca nici un standard Webprivind exprimarea regulilor

propuneri: RuleML

SWRL (Semantic Web Rule Language)F‐Logic (Frame Logic)

RIF (Rule Interchange Format)

vezi si www.w3.org/2005/rules/

reguli

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Forma generala a unei reguli:

if situation1/action1 then situation2/action2

reguli

antecedent consecvent

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

SWRL – Semantic Web Rule Language(Horrocks et. al, 2004)

foloseste puterea OWL de exprimare a axiomelor+ permite utilizarea regulilor in stilul Horn

expresivitate mare, dar complexitate majora

www.w3.org/Submission/SWRL/

reguli

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

F­Logic (Kifer, Lausen & Wu, 1995) logica deductiva, orientata‐obiect

regulile pot fi deduse din fapte anterior precizate

X, Y, Z : Person [ getsSupport → Z ] ← X : Person [ isOnline → Y ] Y : Group [ isMember → Z ]

reguli

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Reprezentarea grafica a unei reguli ce stipuleaza faptulca o organizatie detine un contract daca numarul de client indicat de contract este egal cu cel detinut de organizatie

(Jürgen Angele & Michael Gesmann, 2007)

reguli

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Specificarea regulilor in CycL(Witbrock, Grobelnik & Fortuna, 2008):

(#$forAll ?HUMAN(#$implies

(#$isa ?HUMAN #$Human) (#$anatomicalBodyParts ?HUMAN #$Ear)))

reguli – exempletoti oameniiau urechi

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Specificarea regulilor in CycL(Witbrock, Grobelnik & Fortuna, 2008):

(#$forAll ?PERSON(#$implies

(#$isa ?PERSON #$Person)(#$thereExists ?LOVER

(#$and(#$isa ?LOVER #$Person)(#$loves ?LOVER ?PERSON))))

reguli – exemple Everybodyis loved by someone

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Specificarea regulilor SWRL pentru procesarea in Jena(Sergiu Bursuc, 2005):

#reguli pentru descoperirea cunostintelor despre un regizor[(?movie cinema:directedBy ?director) ->

[(?director cinema:directsGenre ?genre) <-(?movie cinema:hasGenre ?genre) ]

[(?director cinema:investigatesTheme ?theme) <-(?movie cinema:hasTheme ?theme) ]

[(?director cinema:usesImagery ?imagery) <-(?movie cinema:hasImagery ?imagery) ] ]

reguli – exemple

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Utilizarea ontologiilor in context multimediaRaphaël Troncy & Lynda Hardman, 2008

Managementul cursurilor academice via ontologiiJorge Cardoso, 2007

Ontologii folosite in domeniul financiarAmit Sheth, 2006

Ontologiile in contextul business intelligenceThierry Declerck et al., 2008

studii de caz

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Specificarea – la nivel ontologic – a proceselorde baza (canonical processes) privind

producerea online de artefacte multimedia

exemple:crearea de albume fotografice digitale

prezentarea de interviuri video adnotate de utilizatori

studiu de caz (Troncy & Hardman, 2008)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

RaphaëlTroncy& Lynda Hardm

an, 2008

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Sistemul S‐CMS(Semantic Course Management System)

arhitectura stratificata

recurge la ontologii specificate in OWL, reguli declarate via SWRL, interogari etc.

studiu de caz (Jorge Cardoso, 2007)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

studiu de caz (Jorge Cardoso, 2007)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Ontologii in contextul aplicatiilor financiareScop: automatizarea detectarii inconsistentelor & 

neregulilor financiareSpecificarea riguroasa a terminologiei

din sistemul financiarIntegrarea datelor din surse multiple structurate

& semi‐structurateManagementul & executia formulelor analitice

asupra datelor financiare

studiu de caz (Amit Sheth, 2006)

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Crearea ontologiei – financial domain ontology –,populata din surse de incredere

Implementarea unor extractori softwarepentru dezambiguizarea datelor si formarea relatiilor

relevante dintre acestea

Dezvoltarea unui cadru de lucrupentru specificarea formulelor/regulilor (rules)

si pentru interogarea ontologiei

studiu de caz (Amit Sheth, 2006)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

studiu de caz (Amit Sheth, 2006)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

subset al ontologiei financiare

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

studiu de caz (Amit Sheth, 2006)

Specificarea calculului valorii contului bancar:

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Proiectul MUSINGstudiul managementului cunostintelor

in contextul afacerilor, in special business intelligence

adopta diverse ontologii:generale – BACH, XBRL (eXtensible Business Reporting Language), PROTON, privind sectorul industrial etc.

+ cele modelind timpul: 4D, OWL‐Time

se considera aspectele referitoare la serviciile financiare,la managementul riscurilor, la internationalizare

studiu de caz (Thomas Declerck et al., ‘08)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Proiectul MUSINGsursele de date provind de la partenerii MUSING

(balante contabile, profiluri de companii, informatii de presa, date oferite de siturile Web etc.) + cele publice: 

Wikipedia, CIA Fact Book,…

ontologia a fost dezvoltata manual, in cooperare cu experti

studiu de caz (Thomas Declerck et al., ‘08)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Proiectul MUSING – provocari:extragerea informatiilor din documente nestructurate(s‐au folosit instrumente precum GATE si ANNIE)

fuziunea datelor extrase din diverse tipuri de sursestructurate & nestructurate,

recurgind la baze de cunostinte, analiza lingvistica,machine learning etc.

studiu de caz (Thomas Declerck et al., ‘08)

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Dezvoltarea unei/unor ontologii trebuiesa reprezinte doar primul pas

un model conceptual nu are sens daca nu e utilizat

“concluzii”

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“concluzii”

ontologii

baze de dateagentisoftware

serviciiWeb

problem­solving methods

baze de cunostinte

alte aplicatiisemantice

adaptare dupa Alan Rector et al., 2005

declara o manierade structurareofera o descriere

a unui domeniu

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“concluzii”

Privire de ansamblu:aplicatii aliniate problematicilor Web‐ului semantic

Ora Lassila & James Hendler, IEEE Internet Computing, July 2007

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

Modelarea unor domenii necesitati expresivitaticare nu sunt oferite de actualul OWL

extinderea OWL cu noi constructii care insa sa pastrezeproprietatile din cadrul OWL DL

OWL 2

www.w3.org/2007/OWL/

viitor: owl 2

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

expresivitate ridicata – via logica SROIQrestrictii de cardinalitate calificate si privind reflexivitatea, 

inlantuirea proprietatilor (property chains) etc.

suport pentru meta‐modelare & adnotari

asocierea de profile stabilirea constructiilor OWL 2 ce corespund

unei anumite complexitati computationale in vedereaefectuarii rationamentelor automate

viitor: owl 2

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

OWL ELefectuarea de rationamente in timp polinomial

utilizare mai ales in cazul ontologiilor din domeniulstiintelor vietii (e.g., FMA, NCI Thesaurus, SNOMED CT,Gene Ontology etc.) care vizeaza mai ales scalabilitatea

la nivel formal, se bazeaza pe logica descrierii EL++ce permite exprimarea restrictiilor existentiale

(Baader, Brandt & Lutz, 2005, 2008)

viitor: owl 2

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

OWL QLsuport pentru efectuarea de interogari (optimizate)

in stilul bazelor de date conventionale

se preteaza pentru ontologii avind un volummare de fapte

ofera expresivitatea necesara specificarii de tezaure saude scheme de tip UML ori ER (entity­relation)

viitor: owl 2

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

OWL RLpermite exprimarea regulilor in cadrul ontologiilor

poate fi implementat in cadrul sistemelor conventionalede baze de date relationale

la nivel formal, se bazeaza peDLP – Description Logic Programs (Grosof et al., 2003)

si pD* (Horst, 2005)

viitor: owl 2

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Pentru alte detalii, a se consulta:

Christine Golbreich & Evan K. Wallace, OWL 2 Web Ontology Language: New Features and Rationale, 

W3C Working Draft, 02 December 2008

http://www.w3.org/TR/owl2­new­features/

viitor: owl 2

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Utilizarea unor modele ontologice bazate pe logica fuzzy

a se consulta: Elie Sanchez (Editor), Fuzzy Logic and the Semantic Web,

Elsevier, 2006

viitor: fuzzy logic & semantic web

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Rezumat

Inginerie ontologicaalinieri, sabloane de proiectare, reguli, studii de caz

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Semantic Web <?xml version=“1.0” ?><curs desc=“…” />

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