Applicazioni delle logiche descrittive
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
Applicazioni delle logiche descrittive
Loris Bozzato<[email protected]>
Dipartimento di Informatica e Comunicazione,Università degli Studi dell’Insubria
28 marzo 2008
Loris Bozzato DL: applicazioni
StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
1 Introduzione alle DL
2 Applicazioni delle DL
3 DL e Web Semantico
Loris Bozzato DL: applicazioni
StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
1 Introduzione alle DL
2 Applicazioni delle DL
3 DL e Web Semantico
Loris Bozzato DL: applicazioni
StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Logiche descrittive
Logiche descrittive (DL)Formalismi logici per la rappresentazione della conoscenza
Caratteristiche:Nate come formalizzazione dei sistemi network basedFrammenti della FOL espressivi ma decidibiliImplementazioni efficienti ⇒ molte applicazioni
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Logiche descrittive: descrizioni
Elementi:Concetti: classi di oggetti HumanRuoli: relazioni binarie fra oggetti hasChild
Descrizioni complesse:Concept constructors (u,t,¬) Malet FemaleRole restrictions (∃, ∀, >) ∃hasChild .Male
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Logica descrittiva ALC: sintassi
Linguaggio per ALC: costruito sugli insiemi (disgiunti):
NC: nomi di concettoNR: nomi di ruoloNI: nomi di individuo
Se A ∈ NC e R ∈ NR:
Concetto C
C ::= A | ¬C | Cu C | Ct C | ∃R.C | ∀R.C
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Logica descrittiva ALC: semantica
Interpretazione I :I = (∆I , .I )
∆I : dominio dell’interpretazione.I : funzione di valutazione
Valutazione
Individui: aI ∈ ∆I
Concetti atomici: AI ⊆ ∆I
Ruoli: RI ⊆ ∆I × ∆I
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Logica descrittiva ALC: semantica
Interpretazione dei concetti non atomici:
(¬A)I = ∆I \ AI
(Au B)I = AI ∩ BI (At B)I = AI ∪ BI
(∃R.A)I = { d ∈ ∆I | esiste d′ ∈ ∆I t.c. (d, d′) ∈ RI
e d′ ∈ AI }
pizza_margheritaI ∈ (∃hasIngredient.Vegetable)I
(∀R.A)I = { d ∈ ∆I | per ogni d′ ∈ ∆I , (d, d′) ∈ RI
implica d′ ∈ AI }
insalata_vegetarianaI ∈ (∀hasIngredient.Vegetable)I
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
DL Knowledge base
Knowledge base K definito come:
K = (T ,A)
Dove:TBox T : terminological knowledge (definizione dei concetti)ABox A: assertional knowledge (asserzioni sugli individui)
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
DL Knowledge base: TBox
Componenti della TBox T :
Definizioni di concetto: A ≡ C Human ≡ Malet FemaleInclusioni fra concetti: C v D Father v Parent
Data un’interpretazione I :
I |= A ≡ C sse AI = CI
I |= C v D sse CI ⊆ DI
I |= T sse I |= α per ogni α ∈ T
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
DL Knowledge base: ABox
Componenti della ABox A:
Asserzioni di concetto: a : C adam : Father
Asserzioni di ruolo: (a, b) : R (adam,abel) : hasChild
Data un’interpretazione I :
I |= a : C sse aI ∈ CI
I |= (a, b) : R sse (aI , bI ) ∈ RI
I |= A sse I |= α per ogni α ∈ A
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Problemi sulle DL
Problemi di inferenza sulle DL:
TBoxConcept satisfiability (consistency): esiste un modello di Tin cui CI 6= ∅?Concept subsumption: CI ⊆ DI in tutti i modelli di T ?
TBox coherence check: per ogni C ∈ T , C è consistente?
TBox classification: quali sono tutte le sussunzioni in T ?
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Definizioni generaliLogica descrittiva ALCDL knowledge baseProblemi sulle DL
Problemi sulle DL
Problemi di inferenza sulle DL:
ABoxABox consistency: esiste un modello di A∪ T ?Instance check: aI ∈ CI in tutti i modelli di K?
Direct types test: quali sono i concetti più specifici di cui a è istanza?
Retrieval: quali sono tutte le istanze di C?
Fillers retrieval: quali sono tutte le coppie istanze di R?
Roles retrieval: dati a e b, quali ruoli li legano?
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StrutturaIntroduzione alle DL
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
1 Introduzione alle DL
2 Applicazioni delle DL
3 DL e Web Semantico
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StrutturaIntroduzione alle DL
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni delle DL
Applicazioni delle logiche descrittive:
Applicazioni “classiche” (Knowledge Representation)Software engineering: Software Information Systems,documentazione del softwareConfigurazione: descrizione di parti e composizioniMedicina: definizione di vocabolari e concetti medici
Relazioni con altri settori dell’informaticaDatabase: modello dei dati, query, data integrationNatural language processing: estrazione del contenutosemantico e generazione di frasiRelazioni con altri formalismi: form. logici e class-based
Web SemanticoLinguaggi di rappresentazione di ontologia
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni delle DL
Applicazioni delle logiche descrittive:
Applicazioni “classiche” (Knowledge Representation)Software engineering: Software Information Systems,documentazione del softwareConfigurazione: descrizione di parti e composizioniMedicina: definizione di vocabolari e concetti medici
Relazioni con altri settori dell’informaticaDatabase: modello dei dati, query, data integrationNatural language processing: estrazione del contenutosemantico e generazione di frasiRelazioni con altri formalismi: form. logici e class-based
Web SemanticoLinguaggi di rappresentazione di ontologia
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni delle DL
Applicazioni delle logiche descrittive:
Applicazioni “classiche” (Knowledge Representation)Software engineering: Software Information Systems,documentazione del softwareConfigurazione: descrizione di parti e composizioniMedicina: definizione di vocabolari e concetti medici
Relazioni con altri settori dell’informaticaDatabase: modello dei dati, query, data integrationNatural language processing: estrazione del contenutosemantico e generazione di frasiRelazioni con altri formalismi: form. logici e class-based
Web SemanticoLinguaggi di rappresentazione di ontologia
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni delle DL
Applicazioni delle logiche descrittive:
Applicazioni “classiche” (Knowledge Representation)Software engineering: Software Information Systems,documentazione del softwareConfigurazione: descrizione di parti e composizioniMedicina: definizione di vocabolari e concetti medici
Relazioni con altri settori dell’informaticaDatabase: modello dei dati, query, data integrationNatural language processing: estrazione del contenutosemantico e generazione di frasiRelazioni con altri formalismi: form. logici e class-based
Web SemanticoLinguaggi di rappresentazione di ontologia
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Applicazioni “classiche” delle DL:
Molte di queste basate sul modello delDL Knowledge Representation System (DLKRS)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: introduzione
DLKRS:Knowledge Base:Rappresentazione dellaconoscenza tramite DLReasoner:Servizi di inferenza sul KBInterfaccia:Accesso al sistema perutenti e applicazioni
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: interfaccia
Interfaccia:Basic Access:Interazione di base col sistema (ASK e TELL)Application Access:Standard di comunicazione con le applicazioni: DIG interfaceHuman Access:Presentazione dei risultati delle query (spiegazione delle inferenze)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: a cosa serve?
TELL: progettazione e manutenzione del KB:Consistenza: tutti i concetti possono avere istanze?Correttezza: la rappresentazione è coerente?Ridondanze: ci sono sinonimi non intesi?Ricchezza: rappresentazioni sufficientemente dettagliate?
ASK: query rispetto a:Schema (TBox)Istanze (ABox)
Nota!Tutti i servizi ricondotti ai precedenti problemi sulle DL!
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: a cosa serve?
TELL: progettazione e manutenzione del KB:Consistenza: tutti i concetti possono avere istanze?Correttezza: la rappresentazione è coerente?Ridondanze: ci sono sinonimi non intesi?Ricchezza: rappresentazioni sufficientemente dettagliate?
ASK: query rispetto a:Schema (TBox)Istanze (ABox)
Nota!Tutti i servizi ricondotti ai precedenti problemi sulle DL!
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: quali sono oggi?IV fase: implementazioni mature su DL espressive
Impl. di ricerca: FaCT++, Pellet, Kaon2, CELImpl. commerciali: Racer, Cerebra
Fasi precedenti:I fase (1980-1990):
algoritmi strutturalisistemi non completi o per DL limitate: BACK, LOOM, CLASSIC
II fase (1990-1995):tableaux, risultati di complessità e ottimizzazionisistemi per DL non espressive: KRIS, CRACK
III fase (1995-2000):tableaux per logiche espressive, studio relazioni con altre logicheimplementazioni ottimizzate: FaCT, Racer
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: quali sono oggi?IV fase: implementazioni mature su DL espressive
Impl. di ricerca: FaCT++, Pellet, Kaon2, CELImpl. commerciali: Racer, Cerebra
Fasi precedenti:I fase (1980-1990):
algoritmi strutturalisistemi non completi o per DL limitate: BACK, LOOM, CLASSIC
II fase (1990-1995):tableaux, risultati di complessità e ottimizzazionisistemi per DL non espressive: KRIS, CRACK
III fase (1995-2000):tableaux per logiche espressive, studio relazioni con altre logicheimplementazioni ottimizzate: FaCT, Racer
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: metodi di reasoning?
Metodi di reasoning attuali:
Tableau reasoningFaCT, FaCT++, Racer, Pellet, Cerebra
Idea: ricerca di un modello per la soddisfacibilità di un concetto
Altri metodi:KAON2:Riduzione a programmi Datalog + risoluzioneCEL:Algoritmo polinomiale di sussunzione per EL+
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: metodi di reasoning?
Metodi di reasoning attuali:
Tableau reasoningFaCT, FaCT++, Racer, Pellet, Cerebra
Idea: ricerca di un modello per la soddisfacibilità di un concetto
Altri metodi:KAON2:Riduzione a programmi Datalog + risoluzioneCEL:Algoritmo polinomiale di sussunzione per EL+
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: reasoner
Reasoner: metodi di reasoning?
Metodi di reasoning attuali:
Tableau reasoningFaCT, FaCT++, Racer, Pellet, Cerebra
Idea: ricerca di un modello per la soddisfacibilità di un concetto
Altri metodi:KAON2:Riduzione a programmi Datalog + risoluzioneCEL:Algoritmo polinomiale di sussunzione per EL+
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: note
Note!DLKRS prima come obiettivo, oggi come strumentoDLKRS come componente di sistemi complessiImplementazioni: i reasoner non sono DLKRS!Ontology Information Systems (OIS):modello applicato alle ontologie
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS: QuOnto
QuOnto: esempio di variantedello schema
Sistema orientato allaottimizzazione delle query
Traduzione di ABox e querysu DBS relazionale
Basato sulla logica DL-Lite
Reasoning ridotto aformulazione di query
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DLKRS e DBS
Confronto DLKRS e DBS:
Parallelo:TBox ≈ SchemaABox ≈ Dati
Vantaggi
Facile mantenere coerenza fraschema e dati
Le query tengono conto anchedella TBox
Query anche su struttura TBox
Svantaggi
Semantica può non essereintuitiva (OWA e CWA)
Query answering molto piùcomplesso
Problemi di scalabilità
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Software Engineering:
Software Information Systems: organizzazione delleinformazioni riguardo un ampio sistema softwarePer rappresentare:
Info sul dominio (contesto dell’applicazione)Info sul sistema (files di codice, funzioni. . . )
Esempio: LaSSIE
Basato su CLASSIC (1991)
Costruzione di due diversi modelli:domain model, compilato a manocode model, compilato automaticamente
Query: sui due modelli o loro unione“Trova i files in cui si usa una funzione che modella A”
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Software Engineering:
Software Information Systems: organizzazione delleinformazioni riguardo un ampio sistema softwarePer rappresentare:
Info sul dominio (contesto dell’applicazione)Info sul sistema (files di codice, funzioni. . . )
Esempio: LaSSIE
Basato su CLASSIC (1991)
Costruzione di due diversi modelli:domain model, compilato a manocode model, compilato automaticamente
Query: sui due modelli o loro unione“Trova i files in cui si usa una funzione che modella A”
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Configurazione:
Problema: trovare un insieme di componenti che rispettirequisiti e vincoliApplicazioni: telecomunicazioni, auto, costruzioni. . .
Vantaggi delle DL:Modellazione object-oriented: sistemi e dominio in termini diclassi e proprietàInferenza: deduzione di nuovi vincoli dagli elementi trovatiSpecifiche incomplete: deduzioni, verifica e estensioni
Requisiti:Rappresentazione di regole: come sussunzione o nuovielementi del KBSpiegazione inferenze: come si è arrivati al risultato?
Esempi: PROSE, QUESTAR
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Configurazione:
Problema: trovare un insieme di componenti che rispettirequisiti e vincoliApplicazioni: telecomunicazioni, auto, costruzioni. . .
Vantaggi delle DL:Modellazione object-oriented: sistemi e dominio in termini diclassi e proprietàInferenza: deduzione di nuovi vincoli dagli elementi trovatiSpecifiche incomplete: deduzioni, verifica e estensioni
Requisiti:Rappresentazione di regole: come sussunzione o nuovielementi del KBSpiegazione inferenze: come si è arrivati al risultato?
Esempi: PROSE, QUESTAR
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Medicina:
Uso: ontologie per terminologie e concetti medici(Interesse derivato dalla biologia: Gene Ontology (GO))Applicazioni:
OIS per dati cliniciIntegrazione e scambio di datiIndicizzazione di documenti. . .
Esempio: SNOMED-CT
Insieme di riferimento attualebasato su DL
Rappresentazione e scambio didati clinici
Esempio: GALEN
Studiato per medical informationsystems (info su pazienti)
Tra le prime ontologie basate suDL (GRAIL)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Medicina:
Uso: ontologie per terminologie e concetti medici(Interesse derivato dalla biologia: Gene Ontology (GO))Applicazioni:
OIS per dati cliniciIntegrazione e scambio di datiIndicizzazione di documenti. . .
Esempio: SNOMED-CT
Insieme di riferimento attualebasato su DL
Rappresentazione e scambio didati clinici
Esempio: GALEN
Studiato per medical informationsystems (info su pazienti)
Tra le prime ontologie basate suDL (GRAIL)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
Applicazioni classiche
Esempi di applicazioni classiche:Medicina:
Caratteristiche:KB molto estesi:SNOMED: ≥ 250.000 concetti!Problemi di rappresentazione tipici:parti (isPartOf), vicinanza anatomica, anormalitàRilevanza di problemi più generali:scalabilità, espressività, granularitàOntologie come terminologie mediche ufficiali:SNOMED: adottato da US National Library of Medicine
Altre ontologie note: NCI, MeSH, FMA, UMLS(Sviluppate o tradotte in logiche descrittive)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:1. Modellazione concettuale
Traduzioni formali: e.g. tra schemi ER e DLR(preserva formalmente le informazioni!)
Vantaggi:Reasoning per correttezza, consistenza, ridondanzeRappresentazione formale, non ambiguaPiù espressività: operazioni su entità, restrizioni su relazioni
Dati semistrutturati: definizione di schemi formali con DL
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:1. Modellazione concettuale
Traduzioni formali: e.g. tra schemi ER e DLR(preserva formalmente le informazioni!)Vantaggi:
Reasoning per correttezza, consistenza, ridondanzeRappresentazione formale, non ambiguaPiù espressività: operazioni su entità, restrizioni su relazioni
Dati semistrutturati: definizione di schemi formali con DL
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:1. Modellazione concettuale
Traduzioni formali: e.g. tra schemi ER e DLR(preserva formalmente le informazioni!)Vantaggi:
Reasoning per correttezza, consistenza, ridondanzeRappresentazione formale, non ambiguaPiù espressività: operazioni su entità, restrizioni su relazioni
Dati semistrutturati: definizione di schemi formali con DL
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:2. Query
DL come linguaggio di query:Reasoning per verifica correttezza con lo schemaClassificazione delle query:
- Per eseguire dalle più generali alle specifiche- Per ottimizzazione: per Q v C, limitare ricerca a C- Per tassonomia di viste
ProblemaApproccio limitato: linguaggio povero e solo per ASK
Alternative:DL per tipizzazione dei dati rispetto a TBoxQuery congiuntive: concetti e ruoli come predicati (DL-Lite)
Traduzione in SQL con ABox in DBS (QuOnto)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:2. Query
DL come linguaggio di query:Reasoning per verifica correttezza con lo schemaClassificazione delle query:
- Per eseguire dalle più generali alle specifiche- Per ottimizzazione: per Q v C, limitare ricerca a C- Per tassonomia di viste
ProblemaApproccio limitato: linguaggio povero e solo per ASK
Alternative:DL per tipizzazione dei dati rispetto a TBoxQuery congiuntive: concetti e ruoli come predicati (DL-Lite)
Traduzione in SQL con ABox in DBS (QuOnto)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:2. Query
DL come linguaggio di query:Reasoning per verifica correttezza con lo schemaClassificazione delle query:
- Per eseguire dalle più generali alle specifiche- Per ottimizzazione: per Q v C, limitare ricerca a C- Per tassonomia di viste
ProblemaApproccio limitato: linguaggio povero e solo per ASK
Alternative:DL per tipizzazione dei dati rispetto a TBoxQuery congiuntive: concetti e ruoli come predicati (DL-Lite)
Traduzione in SQL con ABox in DBS (QuOnto)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:2. Query
DL come linguaggio di query:Reasoning per verifica correttezza con lo schemaClassificazione delle query:
- Per eseguire dalle più generali alle specifiche- Per ottimizzazione: per Q v C, limitare ricerca a C- Per tassonomia di viste
ProblemaApproccio limitato: linguaggio povero e solo per ASK
Alternative:DL per tipizzazione dei dati rispetto a TBoxQuery congiuntive: concetti e ruoli come predicati (DL-Lite)
Traduzione in SQL con ABox in DBS (QuOnto)
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Database:3. Data integration
Idea: visione uniforme dei dati di più risorse differenti
Descrizioni delle risorse:Schema globale dell’integrazioneDescrizione locale per ogni risorsa
Query sull’integrazione:Riformulazione delle query basata su viste
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Formalismi class-based:
Relazioni con:Semantic networks, frame systems, conceptual graphsModelli di database (schemi ER e Object Oriented)Object oriented programming languagesLinguaggi di modellazione (UML)
Nota!Difficile dare un metodo generale per mapparli nelle DL:
Si possono perdere caratteristiche nelle traduzioni
Di contro, semantica formale e reasoning
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Formalismi class-based:
Relazioni con:Semantic networks, frame systems, conceptual graphsModelli di database (schemi ER e Object Oriented)Object oriented programming languagesLinguaggi di modellazione (UML)
Nota!Difficile dare un metodo generale per mapparli nelle DL:
Si possono perdere caratteristiche nelle traduzioni
Di contro, semantica formale e reasoning
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Altri formalismi logici:
Logica (classica) dei predicati:
DL come sott’insiemi decidibili della FOLRestricted variable fragments: ALC ≤ L2
Guarded fragments: ∃R.A, ∀R.A
Logiche modali:
Ruoli e relazioni di accessibilità: ALC ≈ KmStudio relazioni per DL espressive: ALCR+ = S ≈ S4Risultati di complessità, tecniche di reasoning e costrutti
Molte altre relazioni ed estensioni:programmazione logica, logiche temporali, dinamiche,probabilistiche, fuzzy, costruttive. . .
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Altri formalismi logici:
Logica (classica) dei predicati:DL come sott’insiemi decidibili della FOLRestricted variable fragments: ALC ≤ L2
Guarded fragments: ∃R.A, ∀R.A
Logiche modali:
Ruoli e relazioni di accessibilità: ALC ≈ KmStudio relazioni per DL espressive: ALCR+ = S ≈ S4Risultati di complessità, tecniche di reasoning e costrutti
Molte altre relazioni ed estensioni:programmazione logica, logiche temporali, dinamiche,probabilistiche, fuzzy, costruttive. . .
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Altri formalismi logici:
Logica (classica) dei predicati:DL come sott’insiemi decidibili della FOLRestricted variable fragments: ALC ≤ L2
Guarded fragments: ∃R.A, ∀R.A
Logiche modali:Ruoli e relazioni di accessibilità: ALC ≈ KmStudio relazioni per DL espressive: ALCR+ = S ≈ S4Risultati di complessità, tecniche di reasoning e costrutti
Molte altre relazioni ed estensioni:programmazione logica, logiche temporali, dinamiche,probabilistiche, fuzzy, costruttive. . .
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IntroduzioneDL Knowledge Representation SystemEsempi di applicazioni
DL e altri settori
Relazioni con altri settori dell’informatica:Altri formalismi logici:
Logica (classica) dei predicati:DL come sott’insiemi decidibili della FOLRestricted variable fragments: ALC ≤ L2
Guarded fragments: ∃R.A, ∀R.A
Logiche modali:Ruoli e relazioni di accessibilità: ALC ≈ KmStudio relazioni per DL espressive: ALCR+ = S ≈ S4Risultati di complessità, tecniche di reasoning e costrutti
Molte altre relazioni ed estensioni:programmazione logica, logiche temporali, dinamiche,probabilistiche, fuzzy, costruttive. . .
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
1 Introduzione alle DL
2 Applicazioni delle DL
3 DL e Web Semantico
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: introduzione
World Wide Web: caratteristiche (e problemi):Human readableDocumenti connessi
Web SemanticoUn nuovo web composto da informazioni connesse tra loro in
base al loro significato e comprensibile da macchine
Caratteristiche:Machine understandableInformazioni connesse (“Data Web”)
Loris Bozzato DL: applicazioni
StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: introduzione
World Wide Web: caratteristiche (e problemi):Human readableDocumenti connessi
Web SemanticoUn nuovo web composto da informazioni connesse tra loro in
base al loro significato e comprensibile da macchine
Caratteristiche:Machine understandableInformazioni connesse (“Data Web”)
Loris Bozzato DL: applicazioni
StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: esempio
Esempio: informazioni bibliograficheAgente 1: ricercaRicerca i libri di un dato autore, con edizioni, prezzi. . .Agente 2: pubblicazionePubblica i libri disponibili su un e-commerceAgente 3: elaborazionePubblica la classifica dei libri più venduti della settimana
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: esempio
IdeaUnire informazioni coerenti da più fonti per:
Eseguire ricerche consistenti sull’unioneScoprire nuove relazioni fra i dati (e.g. classifica)
Tim Berners-Lee: “The SW is a technology designed tospecifically do that: to open up the boundaries [. . . ] to look athow things connect in new combinations [. . . ].”
RichiesteTutti gli agenti:
devono capire cosa sono un autore, libro, prezzo. . .devono utilizzare lo stesso linguaggio per comunicare
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Eseguire ricerche consistenti sull’unioneScoprire nuove relazioni fra i dati (e.g. classifica)
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: componenti
Componenti:
URI: identificazione degli oggetti
www.example.org/books#palomar
Statements (triple): relazioni fra oggetti
ex:calvino ex:isAuthorOf ex:palomar
Ontologie: semantica dei concetti e delle loro relazioni
Autore subClassOf Persona
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: componenti
Componenti:
URI: identificazione degli oggetti
www.example.org/books#palomar
Statements (triple): relazioni fra oggetti
ex:calvino ex:isAuthorOf ex:palomar
Ontologie: semantica dei concetti e delle loro relazioni
Autore subClassOf Persona
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Web Semantico: componenti
Componenti:
URI: identificazione degli oggetti
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Statements (triple): relazioni fra oggetti
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Ontologie: semantica dei concetti e delle loro relazioni
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: ontologie e logica
Rappresentazione formale delle ontologie:Logiche descrittive
H
Linguaggi di rappresentazione di ontologie:basati su logiche descrittive espressive (famiglia SH)
Caratterizzazione logica indispensabile per:Condivisione della semantica dei concettiReasoning (deduzione):
QueryValidazione delle ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: ontologie e logica
Rappresentazione formale delle ontologie:Logiche descrittive
H
Linguaggi di rappresentazione di ontologie:basati su logiche descrittive espressive (famiglia SH)
Caratterizzazione logica indispensabile per:Condivisione della semantica dei concettiReasoning (deduzione):
QueryValidazione delle ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: ontologie e logica
Rappresentazione formale delle ontologie:Logiche descrittive
H
Linguaggi di rappresentazione di ontologie:basati su logiche descrittive espressive (famiglia SH)
Caratterizzazione logica indispensabile per:Condivisione della semantica dei concettiReasoning (deduzione):
QueryValidazione delle ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: visione o realtà?
Nota!
Il Web Semantico è ancora una visione. . .
MA. . .
I suoi strumenti e linguaggi sono già disponibili!
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: visione o realtà?
Nota!
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: struttura
Struttura del Web Semantico:Unicode+URI, XML: formati dibase
RDF: linguaggio per triple
RDFS: schema di classi eproprietà
OWL: linguaggio di ontologia
Applicazioni: reasoner, API,editor. . .
Linguaggi: query, regole. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: RDF
Resource Description Framework (RDF)Rappresentazione di triple di risorse:
(soggetto, predicato, oggetto)
Risorse identificate da URIFormati: N-Triples, Notation3, grafi RDF, RDF/XML
rdf:type: predicato per tipizzazione delle risorse
<rdf:Description rdf:about=”www.example.org/books#palomar”>
<rdf:type rdf:resource=”www.example.org/terms#Book”>
</rdf:Description>
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: RDFS
RDF Schema (RDFS)Definizione dello schema dei termini delle triple
Elementi base:Classi: rdfs:Class, rdfs:subClassOfProprietà: rdfs:Property, rdfs:subPropertyOf
<rdfs:Class rdf:ID=”Handbook”>
<rdfs:subClassOf rdf:resource=”#Book”>
</rdfs:Class>
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: nota
Nota!
SW DLClassi ≡ Concetti
Proprietà ≡ Ruoli
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
Web Ontology Language (OWL)Rappresentazione di ontologie
W3C Recommendation del 10/2/2004(Standardizzato insieme a RDF e RDFS)
Costruito a partire da DAML+OIL
Sottolinguaggi
OWL LiteOWL DLOWL Full
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
Web Ontology Language (OWL)Rappresentazione di ontologie
W3C Recommendation del 10/2/2004(Standardizzato insieme a RDF e RDFS)
Costruito a partire da DAML+OIL
Sottolinguaggi
OWL LiteOWL DLOWL Full
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
Elementi tipici:Definizione dello schema:
Classi: owl:Class, owl:Thing, owl:NothingProprietà: owl:ObjectProperty, owl:DatatypePropertyIndividui: owl:Individual
Assiomi e costruttori:Equivalenze: owl:EquivalentClass, owl:disjointFormUguaglianze: owl:SameAs, owl:differentFromProprietà inverse: owl:inverseOfCaratteristiche delle p.: owl:TransitivePropertyComposizione di classi: owl:intersectionOfRestrizioni: owl:allValuesFrom, owl:minCardinalityClassi enumerate: owl:oneOf, owl:hasValue
Altri: annotation properties, inclusioni di ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
Elementi tipici:Definizione dello schema:
Classi: owl:Class, owl:Thing, owl:NothingProprietà: owl:ObjectProperty, owl:DatatypePropertyIndividui: owl:Individual
Assiomi e costruttori:Equivalenze: owl:EquivalentClass, owl:disjointFormUguaglianze: owl:SameAs, owl:differentFromProprietà inverse: owl:inverseOfCaratteristiche delle p.: owl:TransitivePropertyComposizione di classi: owl:intersectionOfRestrizioni: owl:allValuesFrom, owl:minCardinalityClassi enumerate: owl:oneOf, owl:hasValue
Altri: annotation properties, inclusioni di ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
Elementi tipici:Definizione dello schema:
Classi: owl:Class, owl:Thing, owl:NothingProprietà: owl:ObjectProperty, owl:DatatypePropertyIndividui: owl:Individual
Assiomi e costruttori:Equivalenze: owl:EquivalentClass, owl:disjointFormUguaglianze: owl:SameAs, owl:differentFromProprietà inverse: owl:inverseOfCaratteristiche delle p.: owl:TransitivePropertyComposizione di classi: owl:intersectionOfRestrizioni: owl:allValuesFrom, owl:minCardinalityClassi enumerate: owl:oneOf, owl:hasValue
Altri: annotation properties, inclusioni di ontologie. . .
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
<owl:Class rdf:ID=”Human”><owl:unionOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Class rdf:about=”#Male”/><owl:Class rdf:about=”#Female”/>
</owl:unionOf></owl:Class>
<owl:ObjectProperty rdf:ID=”isAutoreOf”><owl:inverseOf rdf:resource=”#hasAutore”/>
</owl:ObjectProperty>
<owl:Class rdf:ID=”WeekDays”><owl:oneOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Thing rdf:about=”#Monday”><owl:Thing rdf:about=”#Tuesday”><owl:Thing rdf:about=”#Wednesday”>. . .
</owl:oneOf></owl:Class>
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
<owl:Class rdf:ID=”Human”><owl:unionOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Class rdf:about=”#Male”/><owl:Class rdf:about=”#Female”/>
</owl:unionOf></owl:Class>
<owl:ObjectProperty rdf:ID=”isAutoreOf”><owl:inverseOf rdf:resource=”#hasAutore”/>
</owl:ObjectProperty>
<owl:Class rdf:ID=”WeekDays”><owl:oneOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Thing rdf:about=”#Monday”><owl:Thing rdf:about=”#Tuesday”><owl:Thing rdf:about=”#Wednesday”>. . .
</owl:oneOf></owl:Class>
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL
<owl:Class rdf:ID=”Human”><owl:unionOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Class rdf:about=”#Male”/><owl:Class rdf:about=”#Female”/>
</owl:unionOf></owl:Class>
<owl:ObjectProperty rdf:ID=”isAutoreOf”><owl:inverseOf rdf:resource=”#hasAutore”/>
</owl:ObjectProperty>
<owl:Class rdf:ID=”WeekDays”><owl:oneOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Thing rdf:about=”#Monday”><owl:Thing rdf:about=”#Tuesday”><owl:Thing rdf:about=”#Wednesday”>. . .
</owl:oneOf></owl:Class>
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL e DLs
Relazioni tra OWL e DLs:
OWL DL
Concept SAT
OWL Lite ≈ SHIF (D)
ExpTime-complete
OWL DL ≈ SHOIN (D)
NExpTime-complete
OWL Full ≈ ???(DAML+OIL) ≈ SHIQ
ExpTime-complete
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL e DLs
Relazioni tra OWL e DLs:
OWL DL Concept SATOWL Lite ≈ SHIF (D) ExpTime-completeOWL DL ≈ SHOIN (D) NExpTime-completeOWL Full ≈ ???(DAML+OIL) ≈ SHIQ ExpTime-complete
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL e DLs
Sintassi OWL Sintassi DL Semantica
A (Classe) A ∈ NC AI ⊆ ∆I
owl:Thing > owl:ThingI = ∆I
owl:Nothing ⊥ owl:NothingI = ∅
intersectionOf(C1, C2) C1 u C2 CI1 ∩ CI2unionOf(C1, C2) C1 t C2 CI1 ∪ CI2complementOf(C) ¬C ∆I \ CI
oneOf(c1, . . . , cn) {c1, . . . , cn} {cI1 , . . . , cIn }
(R someValuesFrom C) ∃R.C { d | ∃d′ t.c. (d, d′) ∈ RI , d′ ∈ CI }(R allValuesFrom C) ∀R.C { d | ∀d′, (d, d′) ∈ RI ⇒ d′ ∈ CI }(R hasValue c) ∀R.{c} { d | (d, cI ) ∈ RI }(R minCardinality n) > n.R { d | #(d′ | (d, d′) ∈ RI ) ≥ n }(R maxCardinality n) 6 n.R { d | #(d′ | (d, d′) ∈ RI ) ≤ n }
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL 1.1
OWL 1.1Nato da discussioni su funzionalità di OWL (OWLED’05)Formalizzazione logica: proposta nel KR2006Horrocks, Kutz, Sattler: The even more irresistible sROIQ.
W3C Submission del 19/12/2006W3C Working Draft del 8/1/2008
OWL 1.1 ≈ sROIQ(D):Restrizioni di cardinalità qualificate (Q)Disgiunzioni di ruoliRuoli simmetrici, antisimmetrici e riflessiviRuolo universaleComposizione di ruoli (R)Complemento su ruoli
Supportato da tools e reasoners: Protégé, FaCT++, Pellet
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL 1.1
OWL 1.1Nato da discussioni su funzionalità di OWL (OWLED’05)Formalizzazione logica: proposta nel KR2006Horrocks, Kutz, Sattler: The even more irresistible sROIQ.
W3C Submission del 19/12/2006W3C Working Draft del 8/1/2008
OWL 1.1 ≈ sROIQ(D):Restrizioni di cardinalità qualificate (Q)Disgiunzioni di ruoliRuoli simmetrici, antisimmetrici e riflessiviRuolo universaleComposizione di ruoli (R)Complemento su ruoli
Supportato da tools e reasoners: Protégé, FaCT++, Pellet
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: OWL 1.1
OWL 1.1Nato da discussioni su funzionalità di OWL (OWLED’05)Formalizzazione logica: proposta nel KR2006Horrocks, Kutz, Sattler: The even more irresistible sROIQ.
W3C Submission del 19/12/2006W3C Working Draft del 8/1/2008
OWL 1.1 ≈ sROIQ(D):Restrizioni di cardinalità qualificate (Q)Disgiunzioni di ruoliRuoli simmetrici, antisimmetrici e riflessiviRuolo universaleComposizione di ruoli (R)Complemento su ruoli
Supportato da tools e reasoners: Protégé, FaCT++, PelletLoris Bozzato DL: applicazioni
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: strumenti e linguaggi
Strumenti e linguaggi per l’uso delle ontologie:Strumenti:
Editor di ontologie: Protégé, Oiled, SwoopAmbienti di sviluppo: HP Jena, Sesame, SWI-PrologReasoners: FaCT++, Racer, Pellet, KAON2, CELRDF triple store: Oracle Spatial 10g, SDBAltri: validatori, browser, motori di ricerca per ontologie
Nota!Già ≈100 strumenti elencati nel sito della
W3C Semantic Web Activity
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: strumenti e linguaggi
Strumenti e linguaggi per l’uso delle ontologie:Strumenti:
Editor di ontologie: Protégé, Oiled, SwoopAmbienti di sviluppo: HP Jena, Sesame, SWI-PrologReasoners: FaCT++, Racer, Pellet, KAON2, CELRDF triple store: Oracle Spatial 10g, SDBAltri: validatori, browser, motori di ricerca per ontologie
Nota!Già ≈100 strumenti elencati nel sito della
W3C Semantic Web Activity
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: strumenti e linguaggi
Strumenti e linguaggi per l’uso delle ontologie:Linguaggi:
SPARQL: linguaggio di query per RDF/OWLRIF: rappresentazione di regole di inferenzaGRDDL: estrazione di RDF da XML, XHTML. . .POWDER: metadati per insiemi di risorseSKOS: descrizione di (semplici) terminologie
Ontology Engineering:Metodologie di sviluppoOntology matching e alignmentOntology evaluation
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: strumenti e linguaggi
Strumenti e linguaggi per l’uso delle ontologie:Linguaggi:
SPARQL: linguaggio di query per RDF/OWLRIF: rappresentazione di regole di inferenzaGRDDL: estrazione di RDF da XML, XHTML. . .POWDER: metadati per insiemi di risorseSKOS: descrizione di (semplici) terminologie
Ontology Engineering:Metodologie di sviluppoOntology matching e alignmentOntology evaluation
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:
RDF/OWL formato per scambio dati:RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFSEstensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:RDF/OWL formato per scambio dati:
RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFSEstensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:RDF/OWL formato per scambio dati:
RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)
Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFSEstensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:RDF/OWL formato per scambio dati:
RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFS
Estensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:RDF/OWL formato per scambio dati:
RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFSEstensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
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Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:RDF/OWL formato per scambio dati:
RSS (RDF Site Summary)Fino alla versione 1.0 basato su RDF(S)Creative CommonsLicenze dei documenti come triple RDF e schema RDFSEstensioni di FirefoxDescrizione di ogni estensione in un file RDF
Molte ontologie note: Dublin Core, FOAF, MusicBrainzPagine HTML + (meta)dati RDF: XHTML2 e RDFa
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:Ontology Information Systems (OIS):
Portali basati su ontologie:Vodafone LiveRicerca e descrizione di multimedia tramite metadati RDFSun swoRDFishRicerca di materiali di supporto ai prodotti (whitepapers)
Assistenza alla ricerca documenti:GoPubMedRicerca articoli di PubMed basata su ontologieFood, Nutrition and Agriculture Journal (FAO)(Simile, basata sull’ontologia AGRIS)
Integrazione dei dati:RenaultAggregazione di documenti per diagnosi e riparazioneMuseoSuomiAggregazione tra collezioni di più musei
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:Ontology Information Systems (OIS):
Portali basati su ontologie:Vodafone LiveRicerca e descrizione di multimedia tramite metadati RDFSun swoRDFishRicerca di materiali di supporto ai prodotti (whitepapers)
Assistenza alla ricerca documenti:GoPubMedRicerca articoli di PubMed basata su ontologieFood, Nutrition and Agriculture Journal (FAO)(Simile, basata sull’ontologia AGRIS)
Integrazione dei dati:RenaultAggregazione di documenti per diagnosi e riparazioneMuseoSuomiAggregazione tra collezioni di più musei
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
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Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:Ontology Information Systems (OIS):
Portali basati su ontologie:Vodafone LiveRicerca e descrizione di multimedia tramite metadati RDFSun swoRDFishRicerca di materiali di supporto ai prodotti (whitepapers)
Assistenza alla ricerca documenti:GoPubMedRicerca articoli di PubMed basata su ontologieFood, Nutrition and Agriculture Journal (FAO)(Simile, basata sull’ontologia AGRIS)
Integrazione dei dati:RenaultAggregazione di documenti per diagnosi e riparazioneMuseoSuomiAggregazione tra collezioni di più musei
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Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:Ontology Information Systems (OIS):
Portali basati su ontologie:Vodafone LiveRicerca e descrizione di multimedia tramite metadati RDFSun swoRDFishRicerca di materiali di supporto ai prodotti (whitepapers)
Assistenza alla ricerca documenti:GoPubMedRicerca articoli di PubMed basata su ontologieFood, Nutrition and Agriculture Journal (FAO)(Simile, basata sull’ontologia AGRIS)
Integrazione dei dati:RenaultAggregazione di documenti per diagnosi e riparazioneMuseoSuomiAggregazione tra collezioni di più musei
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: applicazioni
Applicazioni degli strumenti del Web Semantico:Semantic Web Services:
Descrizione “semantica” delle proprietà dei Web ServicesW3C Semantic Web Services Interest Group:Gruppo attivo per i Semantic WS del W3C
Linguaggi di descrizione: SAWSDL, OWL-SProgetti su SWS: LUISA, SUPER, IRS-III
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StrutturaIntroduzione alle DL
Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: ultimi sviluppi
Ultimi sviluppi del Web Semantico: interesse sul lato:Teorico:
Conferenze:ISWC, OWLED, Semantic Technology Conference, SWAPPubblicazioni:Journal of Web Semantics
Applicativo:Aziende:Racer Systems, Cerebra, HP (Jena), IBM (SNOBASE)Associazioni e progetti:STI international, Ontology Engineering Group, OKKAM
Direzioni di sviluppo
Teoria ⇔ ApplicazioniAlgoritmi di reasoning,espressività delle DL
Strumenti, applicazioni,linguaggi, metodologie
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IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: ultimi sviluppi
Ultimi sviluppi del Web Semantico: interesse sul lato:Teorico:
Conferenze:ISWC, OWLED, Semantic Technology Conference, SWAPPubblicazioni:Journal of Web Semantics
Applicativo:Aziende:Racer Systems, Cerebra, HP (Jena), IBM (SNOBASE)Associazioni e progetti:STI international, Ontology Engineering Group, OKKAM
Direzioni di sviluppo
Teoria ⇔ ApplicazioniAlgoritmi di reasoning,espressività delle DL
Strumenti, applicazioni,linguaggi, metodologie
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Applicazioni delle DLDL e Web Semantico
IntroduzioneComponentiStruttura e linguaggiApplicazioni
Web Semantico: conclusione
Web Semantico e logiche descrittive:
Semantic Web come impulso per:Standardizzazione dei linguaggiSviluppo di strumenti e implementazioniSviluppo di applicazioni reali di DL e reasoning
Sviluppo di linguaggi e strumenti del SW di pari passo allosviluppo teorico delle DL
EsempiDalla teoria alla pratica: KAON2Dalla pratica alla teoria: OWL 1.1 e sROIQ
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Web Semantico: conclusione
Web Semantico e logiche descrittive:
Semantic Web come impulso per:Standardizzazione dei linguaggiSviluppo di strumenti e implementazioniSviluppo di applicazioni reali di DL e reasoning
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EsempiDalla teoria alla pratica: KAON2Dalla pratica alla teoria: OWL 1.1 e sROIQ
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Web Semantico e logiche descrittive:
Semantic Web come impulso per:Standardizzazione dei linguaggiSviluppo di strumenti e implementazioniSviluppo di applicazioni reali di DL e reasoning
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EsempiDalla teoria alla pratica: KAON2Dalla pratica alla teoria: OWL 1.1 e sROIQ
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