Natalia Wehler: Semantic Web: Ontologien im prakt. Einsatz Praktischer Einsatz von Ontologien...

Natalia Wehler: Semantic Web: Ontologien im prakt. Einsatz

Praktischer Einsatz von Ontologien

Referat zu 'Towards the Semantic Web'


Hintergrund

Wissenmanagement Thema für viele Unternehmen und Einrichtungen

Wissensinformationen vorhanden in Netzen z.B. Intranet, Internet

aber: ungenaue, falsche oder doppeldeutige

Suchergebnisse sind möglich Menschen müssen suchen und auswerten schlecht wartbar


Aufgabe von Ontologien

Ursprung in AI vielseitig einsetzbar, u.a. im

Wissensmanagement (Knowledge Management: KM)

"a shared and common understanding of a domain that can be communicated between people and apllication systems"


Rollen von Ontologien

Ontologie-Tools müssen verschiedene Bereiche abdecken: Knowledge Acquisition:

Informationsakquise, Generierung von Ontologien

Knowledge Maintenance: Speichern und Pflege von Ontologien

Knowledge Use: Suchen und Finden von Informationen


KM: Architektur (1)


KM:Tools (1)


Ontology Management

Speicherung und Pflege von Ontologien Ausrichtung (Ontology Alignment) und Verlinkung in

Bezug auf Wiederverwertbarkeit Integration Problematik: unterschiedl. Modelle, Sprachlevel,

unterschiedl. Autoren, Stile etc. Umgang mit Änderungen bezüglich Domain, Konzept

oder Spezifikation z.B. zwei verschiedene Institutionen werden vereinigt, der Blickwinkel ändert sich


Ontology Management: Alignment of Ontologies

Beispiel: RDFT Mapping Meta-Ontology (Klein et al.): RDF Transformation (RDFT) bildet XML DTDs und RDF Schema ab durch

Überbrückung zwischen Quell- und Ziel-Konzept

die Brückenelemente werden in 'Maps' gesammelt, die wiederverwendbar sind


Ontology Management: Alignment


Ontology Management: Storing & Maintaining Ontologies

Ontology Library Systems Idee: Gruppierung, einfacher Zugriff, effiziente

Wiederverwendung, Standardisierung


Anforderungen an ein Ontology Library System

Management: Speicherung (Zugriff:Client/Server, P2P) Identifikation Versionierung von Ontologien

Zugang: leichter Zugang zu bestehenden Ontologien Suchbarkeit Editierbarkeit Evaluation

Standardisierung Zusammenwirken mit Repräsentations- und

Ontologysprachensprachen (RDFS, XMLS etc) Zusammenpassen mit Upper-Level-Ontologien


bestehende OLS Systeme

Client/Server basiert: WebOnto Ontolingua DAML Ontology Library

Zugriff via www SHOE IEEE SUO


ein Beispiel: SESAME

ermöglicht die dauerhafte Speicherung von RDF und RDF Schema Informationen

die Informationn können mit RQL abgefragt werden Grundlage relationale DB, kann aber via eines

'Repository Abstraction Layers (RAL)' auf verschiedene DBMS aufgesetzt werden

Server-basiert (auch Remote einsetzbar) verschiedene Protokolle (und damit auch clients)

möglich daher sehr flexibel einsetzbar nicht im grossen Rahmen einsetzbar


Sesame Architektur


xxx RQL warum notwendig?


Generierung von Ontologien: OntoBuilder

OntoBuilder= Ontoextract + OntoWrapper OntoExtract: Extrahieren von unstrukturiertem Text

analysiert natürliche Sprache bezieht bereits vorhandenes Wissen aus einem

zentalen Data Repository (SESAME) ein verwendet RQL, RDF und RDFS

OntoWrapper and TableAnalyser: Informationen aus strukturierten Quellen

liest strukturierte Infomationen und Tabellen aus Webresourcen

RDF Templates werden generiert, die Inhalte aus den Quellen entsprechend der Templates generiert und in SESAME gespeichert


Ontology Editing: Zusammenarbeit

Ontologien sind sehr komplex Zusammenarbeit mehrerer Personen oft

notwendig Notwendigkeit einer Ontology Entwicklungs-

und Zusammenarbeits-Umgebung Beispiel: OntoEdit, unterstützt Ontologie-

Entwickler in verschiedenen Phasen der Ontologie-Erstellung


OntoEdit (1)

Kick Off-Phase: kollaboratives Entwickeln von

Spezifikationen Semi-formale Beschreibung von Ontologien

(Methoden: z.B. Fragen an Experten) Mind2Onto: Brainstorming Tool zu

Ontologien


OntoEdit (2)

Zusammenarbeit in der 'Refinement' Phase Semi-formale Beschreibungen werden zu

richtigen Ontologien typischweise werden hier Beziehungen

zwischen Informationseinheiten und Unterbereiche verfeinert

Unterbereiche können gesperrt werden, um ungestörtes Arbeiten eines Projektteams zu ermöglichen


OntoEdit(3)

Evaluation: Herausfinden, ob die Ontologie den definierten Anforderungen entspricht Test Cases Fehlerfindung, Fehlerlokalisierung


Suchtechnologien

Notwendigkeit, Informationen in Relation zu setzen: manche Information wird überhaupt erst im Kontext bedeutend

dafür braucht man bestimmte Zugriffstools Beispiel: QuizRDF

Index aus RDF Resourcenund Volltext


Prinzip Index QuizRDF


Content Präsentation

Problematik: Semantic Web Applikationen haben eine hohe Qualität in den Informationen, aber diese schlägt sich nicht in den Userinterfaces nieder

Beispiel: Spectacle Präsentation von Informationen entsprechend den

Bedürfnissen der User (in Inhalt und Form) gibt Informationen als Hypertext und als

Visualisierung aus Komplexe Domain Ontologien werden als Taxonomie

abgebildet (Taxonomien= Klassifikation)


Abb


Content Presentation: Spectacle: Prozedur

Indentifikation relevanter Informationseinheiten (Produkt? Dokument?)

Mapping der Domain Ontologie auf Taxonomie Entscheidung, wie Informationseinheiten

dargestellt/gerendert werden sollen (HTML? XML?) Festlegung der Pfade anhand derer der User durch die

Ontologie navigieren kann Festlegung, wieviele Navigationselemente auf den

unterschiedlichen Hierarchieebenen auftauchen sollen (wg. Problem des Informationsüberfluss)


Content Presentation: Spectacle:Visualisierung


Content Presentation: Knowledge Sharing

Beispiel: OntoShare Interessen der User werden in einem

Userprofil verwaltet Speicherung, Suche und Zusammenfassung

der Userinteressen User können andere User über ihre

Interessen informieren User können ihr Wissen mit anderen/der

Community of Practice teilen


Abb


Case Study: Swiss Life

Swiss Life (Schweizer Lebensversicherung): Case Study; Skills Management: SkiM

Ontologie-basiertes System zur Verwaltung von Fähigkeiten, Kenntnissen etc der Angestellten

eingesetzt werden: OntoEdit: Admin schreibt Ontologien Sesame: Ontologien werden als RDFS gespeichert QuizRDF: High Recall + Precision Suche (Volltext

und RDF)


Swiss Life : Architektur


Swiss Life: Beispiel Ontologie


Literatur

Davies, John, D. Fense, F.v. Harmelen: Towards the Semantic Web, 2003, Wiley

alle Abbildungen sind Onlineversionen der Buchkapitel entnommen

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