Eduardo Mena ~ mena/ Dpto. de Informática e Ingeniería de Sistemas

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Ontologías y Agentes Máster “Ingeniería del Software, Métodos Formales y Sistemas de Información” Universidad Politécnica de Valencia Curso 2013-2014. Eduardo Mena http://webdiis.unizar.es/ ~ mena/ Dpto. de Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza Valencia, Mayo 2014. - PowerPoint PPT Presentation

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  • Ontologas y Agentes

    Mster Ingeniera del Software, Mtodos Formales y Sistemas de InformacinUniversidad Politcnica de ValenciaCurso 2013-2014Eduardo Menahttp://webdiis.unizar.es/~mena/Dpto. de Informtica e Ingeniera de SistemasUniversidad de Zaragoza

    Valencia, Mayo 2014

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Grupo de Sistemas de Informacin Distribuidos (SID)Desarrollo de proyectos I+D en el rea de gestin de datosBases de datos distribuidas y heterogneasSistemas de informacin globales, Web SemnticaServicios de datos en entornos mvilesContacto: Eduardo Mena (emena@unizar.es)http://sid.cps.unizar.es/En cooperacin con el Grupo de Bases de Datos Interoperantes (BDI), Universidad del Pas Vasco, http://siul02.si.ehu.es/

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"reas de Aplicacin (1/2)Bases de datos distribuidas y federadas

    Sistemas de informacin globales, Web semntica

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"reas de Aplicacin (2/2)Servicios de datos en entornos mviles

    Sistemas de agentes inteligentes (mviles)

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"ndice (1/2)OntologasRepresentacin del conocimientoDescripciones semnticasLenguajes de representacin del conocimientoSistemas TerminolgicosLgica de descripcionesEjemplos de sistemasAplicacin de las ontologasBases de datos federadasSistemas de informacin globalesWeb Semntica

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"ndice (2/2)Sistemas de agentes inteligentesAgentes inteligentesCaractersticasAgentes mvilesAplicacin de los agentes a sistemas de informacinA nivel de diseoA nivel de comunicaciones remotasEjemplos de sistemas basados en agentes

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Ontologas

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"De qu hablaremos?Ontologas: desde la IA y BDDefiniciones y estado del arteReglas prcticas para la creacin de ontologasEjemplos de aplicacin de las ontologasDistintos campos de aplicacinDistintos sistemasUso de ontologas: Problemas principales

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Datos, Metadatos, ConocimientoDatos(BD) Hechos, estado de las cosasMetadatosDatos sobre los datosInformacinDatos + semnticaConocimiento(Epistemologa, Chisholm 1977)C sabe k k es cierto C acepta k k es evidente para C(IA) Permite comportamiento inteligente

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"MetadatosInformacin semntica sobre los datosObjetivoDescribir contenidosSeparar datos de significadoPermitir comportamiento inteligenteProblemaSu generacin es difcil de automatizar

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"InformacinEs la representacin del conocimiento, comunica la estructura del conocimiento a travs de datos, la informacin es la forma tangible y comunicable del conocimientoLas escuelas y universidades tienen como actividad central propiciar el conocimiento a partir de la informacin

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"ConocimientoEs todo lo que se ha aprendido y organizado de acuerdo a aquellos conceptos, imgenes o relaciones que ha podido dominar; el conocimiento es una abstraccin mentalSupone cierto razonamiento y enjuiciamiento que organiza la informacin mediante su comparacin y clasificacin

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Tambin es:ConocimientoDescripciones semnticas Metainformacin

    Base de conocimientos ? Taxonoma ? Jerarqua de clases ? Sistema de gestin del conocimientoRepresentacin Expresividad ? Lenguaje interrogacin ? Capacidades Deductivas ?

    Especificacin de una conceptualizacin(T. Gruber)Qu es una ontologa?

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"VentajasDepende del contexto, en sistemas de informacin:Mejor consultar una ontologa que los depsitos de datosVisin homognea de toda la informacin (heterognea) disponibleAlto nivel semnticoConocimiento compartido

    Metainformacin sobre los datosEj. Ontologa biblioteca

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Periodical-PublicationThesisConferenceAgentPersonAuthorOrganizationPublisherUniversityhttp://www-ksl.stanford.edu/knowledge-sharing/ontologies/html/bibliographic-data/Ejemplo: Stanford-I

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/w3wn.htmlEjemplo 2: subconjunto de WordNet 1.5

    "Ontologas y Agentes"

  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Problemas con las OntologasFuerte carga filosficaNo olvidar contexto aplicacin

    Difcil definicin/explotacinElegir bien el sistema de representacin del conocimiento

    Ingeniera del conocimiento, no automatizableExperiencia

    Complejidad del sistemaRealmente necesitamos una ontologa?

    Tamao (Ej: Cyc)Conocimiento distribuido: ontologas especializadas en dominios

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Ontologas Distribuidas vs. Ontologa Global

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Construccin de ontologasLenguaje (signos + semntica)

    Trminos (conceptos, atributos), relaciones, reglas, instancias

    Representan un punto de vista/dominio

    No hay lugar para la redundancia

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Sistemas de Representacin del conocimientoPermiten:Crear ontologas/bases de conocimientoY algunos: Manipular/interrogar ontologasIncluso otros:Introducir/recuperar instancias (datos)LenguajesOntolingua, KIF, KQML, DL, DAML, OWLCul necesitamos? qu esperamos de l?ExpresividadRazonadoresProtg : editor de ontologas (RDF, DAML, OWL)

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Lenguajes de Representacin del ConocimientoRDF (Resource Description Framework):XML, herencia de clases (RDF-class, RDF-property)Expresividad similar a OOOIL (Ontology Inference Layer)No XML, API basado en LispDAML (DARPA Agent Markup Language)RDF+OIL, XML, lgica SHOIQ (roles inversos, roles transitivos, cjtos.)Pensado para Lgica Descriptiva (enlace con razonador)DAML-SOWL (Ontology Web Language)Pensado para la Web Semntica, estndar de W3C (Febrero 2004)Nivel Lite (similar RDF), DL (SHOIN), OWL full (autoextensible)OWL-SOWL2 (2009): OWL2 EL (ptime), OWL2 QL (BDs), OWL2 RL (reglas)

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Sistemas Basados en Lgica Descriptiva(Sistemas Terminolgicos)Distintas expresividadesOperadores muy expresivos: ALL, jerarquas de roles, roles inversos, roles transitivos, disjointMundo abierto vs. mundo cerradoTbox (conceptos y roles)Trminos primitivos (cond. necesarias)Trminos definidos (cond. necesarias y suficientes)Subsumisin. Mecanismo de clasificacindeteccin de inconsistenciassimplificacin de expresionesAbox (instancias)Rbox (reglas, C D)Las preguntas son expresiones (clasificables)

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  • ExpresividadEduardo Mena"Ontologas y Agentes"

    AL, , , (A, R.)PTimeALC (=ALUE), , , , , , ExpTime

    SHIQ(S=) ALC + roles transitivos, jerarquas de roles (H), roles inversos (I) , restricciones numricas cualificadas (Q)ExpTimeOILSHIF (D)S, jerarquas de roles (H), roles inversos (I) , roles funcionales (F )ExpTimeOWL LiteSHOIN(D)SHIQ + restricciones numricas no cualificadas (N) + dominios concretos (D)NExpTimeOWL DLSHOIQ(D)SHIQ + nominales , objetos (O) + dominios concretos (D)NExpTimeDAML+OILSROIQSHOIN + tipos de rolesN2ExpTimeOWL 2EL++, , , , jerarquas de roles, nominales, dominiosPtime (ont. biomed.)OWL 2 EL

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  • Razonadores DLEduardo Mena"Ontologas y Agentes"ClsicosCLASSIC, BACK, FaCT, LoomPrimeros orientados a la Web SemnticaCORBA-FaCT, RACER (servicio web), enlace con DAML y OWLActualesPelletSROIQ(D), SWRL, SPARQL, razonamiento incr., justificaciones, Java, open source & comercial (Clark&Parsia)HermitSROIQ(D), SWRL, Java, academic (Univ. Oxford)FaCT++SROIQ(D), C++, academic (Univ. Manchester)SREL+, Java, gubernamental (CSIROs Health Informatics, Australia)

    [Fuente: K. Dentler et al, Comparison of Reasoners for large Ontologies in the OWL 2 EL Prole, Semantic Web 1(5), 2011]

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Ejemplo 1: Familia.pl (BACK):- backinit, backtell(personas:
  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Ejemplo 2: Proyectos.pl (1/2):- backinit, backstate(verbosity=silent), backtell(personas:
  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Ejemplo 2: Proyectos.pl (2/2)extension :- backtell(jonni::personas and nombre:jonni and ocupacion:currito), backtell(josito::personas and nombre:josito and ocupacion:currito), backtell(nestor::personas and nombre:nestor and ocupacion:especialista), backtell(edu::personas and nombre:edu and ocupacion:jefe), backtell(josemi::personas and nombre:josemi and ocupacion:encargado). backtell(aims::proyectos and titulo:aims and miembros:allknown(personas and nombre:(edu or josito or josemi))).

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  • Para qu sirve todo esto?Ontologas nicamentePara casi nada!!Quien analizar las definiciones formales de los trminos?Mejor guardar esa informacin en una BDOntologa + razonadorDeteccin de inconsistenciasSimplificacin de expresiones ClasificacinEn sistemas de informacinBuscar en ontologa vs. depsitos de datosVista homognea (sobre datos heterogneos) Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"

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  • Eduardo Mena"Ontologas y Agentes"Algunos campos de aplicacinde las ontologasBases de datos federadasSistemas de informacin globalesAgentes inteligentes

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  • Eduardo Mena"Ontologas y