Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web
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Ontologien - Eine EinführungFormale Ontologie & Semantic Web
Frank [email protected]
Abt. Intelligente SystemeInstitut für InformatikUniversität Leipzig
Vorlesung „Wissensrepräsentation“Prof. G. Brewka
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Übersicht
• Historische Motivation
• Begriffsbestimmung
• Anwendungen
• Einteilungen
• Top-level Ontologien
• Ontologie im / und
Semantic Web
• Forschungsbereiche
Box: neues Thema
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Ontologie: intuitiv
• ähnlich konzeptueller Modellierung bei Software-Entwicklung
• gegeben: eine Domäne oder Aufgabe
• Frage: Worüber (= über welche Entitäten / Dinge / ...)ist dabei zu sprechen?
• Bsp: Domäne Uni-Sommerkurs– Personen, Studenten, Lesende, Professoren, Tafeln, ...– Kurse, Vorlesungen, Übungen, Vorlesungsbesuche, ...– Termine, Hörsäle, ...– Themen, Probleme, Theoreme, ...
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Historische Motivation:Wiederverwendbarkeit von
Wissensbasen
• 1980er: diverse WBS, Austausch nur durch Rekodierung
• Probleme:– verschiedene Repräsentations-
sprachen & Dialekte
– fehlende Kommunikations-standards(für Austausch zw. WBS)
– unterschiedliche Terminologie / Konzeptualisierung / Ontologie
• im Ergebnis: Interesse an– Standardsprachen
– Ontologie
[Neches et al., 1991]
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Semantic Web
• ca. 2000-2001: Vision des Semantic Web– Hauptziel:
Anreicherung der Informationen im Internet,um diese besser automatisiert verarbeiten zu können
– Bsp.: Einkauf im Web über Agenten
• Ontologie(n) alsSchlüsseltechnologie
• derzeit: Web 2.0– Ergänzung oder
Gegenspieler desSemantic Web ?
[W3C, 2000]
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Begriffsbestimmung
• Drei Leseweisen für „Ontologie“
1.) philosophisch:– Fach Ontologie
2.) informatisch / in KI:– Ontologie als Begriffssystem
3.) Spezialfall von 2.): Ontologie im Semantic Web:– Ontologie als Technologie
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Begriffsbestimmung:Ontologie (I)
• Philosophie:Fach „Ontologie“ (Ontology)– etymologisch: aus dem Griechischen– „ontos“ – Sein– „logos“ – Lehre, Wort– Lehre vom Sein / Seienden– Systeme grundlegender Kategorien– oft reduktionistisch
• Definitionen:– „As a first approximation, ontology is the study of what there is.“
[Hofweber, 2004, SEP]
– „Theorie kategorialer Folgerungen“ [Seibt, 2004]– „... the systematic, formal, axiomatic development of the logic of all forms
and modes of being.” [Cocchiarella, 1991]
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Beispiel: Kategorien- system
Substance
material immaterial
Body Spirit
animate inanimate
Living Mineral
sensitive insensitive
Animal Plant
rational irrational
Human Beast [Sowa, 2000]
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Begriffsbestimmung: Ontologie (II)
• „eine Ontologie“ in der Informatik (ontology)– Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen
– Zweck: gemeinsames / geteiltes Verständnis
• Definitionen– „... an explicit specification of a conceptualization.“ [Gruber, 1993]
– „... an ontology defines a set of representational primitives with which to model a domain of knowledge or discourse.“ [Gruber, 2008]
– „An ontology is a logicaltheory accounting for theintended meaning of aformal vocabulary, i.e., itsontological commitment to aparticular conceptualizationof the world.“ [Guarino, 1998]
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Tutorialbeispiel:Pizza-Ontologie
(in Protege)
[http://www.co-ode.org/resources/tutorials/protege-owl-tutorial.php]
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Abgrenzungen
• Ontologien vs. Wissensbasen– ontologisch:
• Wenn X ein Objekt ist, kann X kein Prozess sein.
– dagegen nicht:• John ist 80 kg schwer.
• Um das Essen auszuwählen, wird zuerst die Karte studiert.
• Ontologische/Terminologische Fakten [Brachman, Levesque, 2004]
– Unterkategorien / Spezialisierung Student is-a Person– Disjunktheit Student und Vorlesung– Überdeckung (Exhaustiveness) Mann, Frau für Person– Typrestriktionen für Relationen nur Personen lehren– inverse Relationen– versch. Relationseigenschaften, z.B. Transitivität, Symmetrie
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Übersicht
Historische Motivation
Begriffsbestimmung
• Anwendungen
• Einteilungen
• Top-level Ontologien
• Ontologie im / und
Semantic Web
• Forschungsbereiche
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Anwendungen (I)
• Medizin & Biologie: Terminologien & Ontologien– ICD: K09.0
• K00-K93 Krankheiten des Verdauungssytems
• K00-K14 Krankheiten der Mundhöhle, der Speicheldrüsen und der Kiefer
• K09.- Zysten der Mundregion, anderenorts nicht klassifiziert
• K09.0 Entwicklungsbedingte odontogene Zysten (u.a. Keratozyste)
– SNOMED, GALEN, FMA, UMLS ...– OBO: Open Biomedical Ontologies
• Gene Ontology, Mouse Anatomy, Celltype Ontology, ...
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Bsp.: UMLS (Auszug)
EntityPhysical Object
OrganismPlant
AlgaFungusVirus...
Substance...
Conceptual EntityIdea or Concept...FindingLanguage...
EventActivity
BehaviorSocial Behavior
...Machine Activity
Phenomenon / ProcessHuman caused P/PNatural P/P
Biologic Funct.Pathologic F.
...Injury or Poisoning
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Anwendungen (II)
• Anwendungszwecke– korrekte Wiederverwendung von Informationen & Softwarekompon.– Fehlererkennung / -vermeidung– Vereinfachung von Datenintegration und Interoperabilität– „semantische“ Verarbeitung, z.B. semantische Suche– Grundlage/Ergänzung für Methoden der Domänenmodellierung
• Anwendungsgebiete– Knowledge Engineering & Representation– *-Integration (Datenintegration, Unternehmensintegration, ...)– Wissensmanagement– Konzeptuelle Modellierung, Datenbankentwurf– Sprachverarbeitung
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Einteilung von Ontologien
• Ontologie:– Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen
• historisch gewachsen im KI-Bereich– Aufgaben-Ontologie + Domänenontologie = Anwendungsontologie
• „Spezifikation“ nach Formalisierungsgrad
• „Begriffe“ nach Allgemeinheitsgrad
nach Domäne
(Bio-, Medizin-,Business-, ... Ontologien)
• außerdem: linguistische Ontologien z.B. Wordnet
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Ontologie-Arten: nach Formalisierung
• informal– Begriffsliste, (kontrolliertes) Vokabular, Katalog, Glossar– ggf. auch: Text
• Begriffshierarchie– Taxonomie, Nomenklaturen– z.B. ICD, UNSPSC, ...
• semiformal– Thesaurus, semantisches Netz, UML- oder ER-Diagramme– z.B. FMA, MeSH, WordNet, ...
• formal– formalisierte logische Theorie, z.B. in FOL, DL– z.B. SNOMED, GALEN
informal
formal
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Ontologie-Arten: nach Allgemeinheit
• Top-level-Ontologie– Kategorien für die meisten Anwendungsbereiche– Bsp.: Objekt – Prozess – Qualität
• Kern-Ontologie (Top-Domänen-Ontologien)– Kategorien für einen größeren Anwendungsbereich– Bsp.: Mensch – Krankheit – Größe
• Domänen-Ontologie– Kategorien für einen spezifischen Anwendungsbereich– Bsp.: Leukozyt – chronisch lymphatische Leukämie
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Top-level Ontologie(n)
• Ziel: Charakterisierung von Begriffen, auf die die meisten Domänen zurückgreifen allgemeinste Begriffe
• Themen:– Individuen und Kategorien – Raum, Zeit
– Objekte, Prozesse – Situationen, Fakten
– Eigenschaften, Relationen• Mereologie (Teil-Ganzes Beziehung)• Kausalität
– Rollen, Funktionen – Löcher – Granularität
– Repräsentation, Symbole, Information ...
• Systeme: BFO, (tlw. CYC), DOLCE, GFO, SUMO, ...
• Abgrenzung– allgemeinste Begriffe, keine Commonsense-Wissensbasis (z.B. CYC)
– linguistische Ontologien: WordNet
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General Formal Ontology (GFO)
• Darstellungen– informal:
• Report “General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes“ (v 1.0.1:
2007)
• weitere Publikationen
– formal: tlw. Axiomatisierungen• in FOL: ca. 300 Formeln (Axiome, Definitionen, Folgerungen)
• in OWL: 77 Klassen, 67 Relationen
http://www.onto-med.de/ontologies/gfo.owl
• Status– begonnen ca. 1999– ständige Erweiterung & Weiterentwicklung– erste Anwendungen neue Anforderungen
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General Formal Ontology (GFO) Grundeinteilungen
Kategorien und Klassen
Raum und Zeit
Qualitäten und Relationen
Objekte und SituationenEn
tität
en
Prozesse
Ind
ivid
uen
*
...
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GFO Kategorien-Hierarchie (2006)
entity
category concrete entity
immanentuniversal
conceptualstructure
symbolicstructure
persistant property
individual
space-timeentity
occurrent
presential
quality
timeentity
spatialentity
spatialboundary
spaceregion
timeregion
timeboundary
topoid chronoid
materialstructure
configur-ation
relation
process change
materialboundary
materialobject
situation situoid
(relational)role
relator
formalrelator
materialrelator
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GFO Grundrelationen (2006)
has-quality
projection
extension space
instantiation
inherence
at
value-of
location
chron
framing
abstractpart-of
formalrelator
relativizedpart-of
spatialpart-of
constituentpart-of
participation
element-of
occupation
boundaryprojection
temporalpart-of
top
association
onticalconnectedness
boundary-of
left boundary
right boundary
coincidence
congruence
role-offills-role
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Vorlesung „Wissensrepräsentation“Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 24
Übersicht
Historische Motivation
Begriffsbestimmung
Anwendungen
Einteilungen
Top-level Ontologien
• Ontologie im / und
Semantic Web
• Forschungsbereiche
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Ontologie im / und Semantic Web
• Prinzipien für das Semantic Web– Identifizierbarkeit über URIs– Semantische Typisierung von URIs– Partielle Informationen Open World Assumption– keine globale Konsistenz erwartet / angestrebt
• Ontologie:– RDF:
Ontologien als Graphen– Web Ontology Language
OWL:Ontologien alsBeschreibungslogik-Theorien
[W3C, 2000]
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OWL Ontologien (technologisch)
• OWL– Standard seit 2004 (OWL 1.0)– OWL 1.1 bereits definiert
• mittlerweile recht ausgereifte Systeme zur Unterstützung– Ontologie-Editoren, z.B. Protege– Beweiser für OWL
• Anwendung als Technologie– Datenmodell wird als „Ontologie“ ausgedrückt– Beweiser übernimmt bestimmte Aufgaben, z.B.
• Klassifikation: Inferenz der Taxonomie• Konsistenzprüfung
– Kombination mit Abfrage-Sprachen (wie SPARQL)
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OWL (formal): Beschreibungslogik
• Beschreibungslogiken (DLs):– Repräsentationsformalismen
– für terminologisches Wissen
– gesucht: DLs mit „guten“ Berechenbarkeitseigenschaften, effizient implementierbar
• Modellierungsprimitive– Konzepte (unäre
Prädikate)
– Rollen (binäre Prädikate)
– Konstruktoren / Konstruktionen(ALCUE = S, HOINQRF)
– OWL 1.0 - SHOIN
– OWL 1.1 - SROIQ
Bsp.:
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Ontologie-Forschung
• Problemfeld: Ontologie-Erstellung– Ontological Engineering
• Methodologien zur Ontologie-Erstellung
• Ontologie-Editoren / Verwaltungstools
– Lernen / Verfeinerung von Ontologien
• Problemfeld: Ontologie-Integration– Vergleiche, Abbildungen, kombinierte Verwendung– Suche nach weitgehend automatischen Verfahren
• Problemfeld: Ontologie-Verwaltung– Modularisierung– Versionierung– Evaluation
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Zusammenfassung
• Definitionen– Ontologie vs. Ontologien, Semantic Web Ontologien
• Hintergrund & Zielstellung– semantische Interoperabilität
– Wiederverwendbarkeit unterstützen (z.B. von Software)
• Anwendungsbereiche– vielfältig, viele Systeme derzeit in Biologie & Medizin
• Einteilungen– nach Formalisierungsgrad (weniger relevant für SW)
– nach Allgemeinheit der Inhalte (Top-level ... Domänenontologien)
• Semantic Web Ontologien– werden erfasst in OWL, basieren auf Beschreibungslogik
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Vorlesung „Wissensrepräsentation“Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 30
Referenzen
• Cocchiarella, Nino 1991„Formal Ontology“, In: Handbook of Metaphysics and Ontology, p.640-647, Philosophia.
• Guarino, Nicola 1998„Formal Ontology and Information Systems“, In: FOIS Proceedings, p.3-15, IOS Press.
• Gruber, Tom 1993„A Translation Approach to Portable Ontology Specifications”,Knowledge Acquisition 5(2):199-220.
• Gruber, Tom 2008„Ontology“, to appear in: Encyclopedia of Database Systems, Springer.
• Herre et al., 2007General Formal Ontology (GFO) – A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes, Version 1.0.1 (draft). University of Leipzig.
• Neches et al., 1991„Enabling Technology for Knowledge Sharing”, AI Magazine 12(3):36-56.
• Seibt, Johanna 2004pers. Kommunikation.
• Sowa, John F. 2000„Knowledge Representation“, Brooks/Cole.
• W3C 2000 (Berners-Lee, Tim)„Semantic Web – XML2000“, Slides.