Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Seite 1Ulf Schneider02. Juli 2002 Ulf Schneider...
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Ulf Schneider 02. Juli 2002
Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz
Seite 1
Ulf Schneider
Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz:
OILOntology Interference
Layer
Folien verfügbar unter:http://www.nef.wh.uni-dortmund.de/~ulf/KI
Ulf Schneider 02. Juli 2002
Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz
Seite 2
0.
Kapitelübersicht
1. Motivation2. Vorstellung der AG OIL3. Die 3 Wurzeln von OIL
1. Websprachen: RDF1. Beispiel: RDF
4. OIL Language1. 2. Meta Ebene (DC)2. 1. Meta Ebene (OIL)3. OIL-Beispiel
5. Literatur
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1.
Motivation
• Ein Wort kann mehrere Bedeutungen haben– „Netzwerk“
• Kontext: Computer • Kontext: Geschäftsbeziehungen
– Suchmaschine• Suche nach beispielsweise nach „christlichen
Kaufmännern“ bei google durch Eingabe von „christ“ „Kaufmann“ als Schlagwörter
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Seite 5
1.
Motivation
• Problem:– Erstes Suchergebniss: Christ
Kaufmann, wie in google eingegeben
– Aber: Ergebniss Geburtsjahr von Christ Kaufmann, kein Bericht über christliche Kaufmänner
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Seite 6
1.
Motivation
• Lösung:– Hilfsmittel, das dem
Computer/Suchmaschine/ Programm die Unterschiede zw. den einzelnen semantischen Inhalten erklärt.
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Seite 7
2.
Vorstellung der AG OIL
• Teil der Projektgruppe On-To-Knowledge– http://www.ontoknowledge.org
• Hauptarbeit von On-To-Knowledge ist die Entwicklung von OIL – Ontology Interference Layer– http://www.ontoknowledge.org/oil
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Seite 8
3.
Die 3 Wurzeln von OIL
OIL
Description Logics(Beschreibungslogik):Formale Semantik & maschin. Überprüfung
Frame-based Systems:Erkenntnistheoretische Modellierungsgrundlagen
Web Sprachen:XML- und RDF basierte Syntax
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Seite 9
3.
Die 3 Wurzeln von OIL• Description Logics
– Formalismen für Wissen– Bestehend aus Klassen und Beziehungen
• Klassen: bestehend aus Eigenschaften• Beziehungen: Verhalten von Objekten (die zu einer Klasse
gehören) untereinander (binär)
• Frame-based Systems– Modellierung nach: Prädikaten-Logik– Fokus auf: Beziehungen von Objekten (vgl.
Objektorientierung)• Vererbung von Klassen und Relationen
• Web Sprachen
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Seite 10
3.1.
Websprachen: RDF
• Entwickelt vom W3C als Erweiterung von XML
• Grundlage für standardisierten Austausch von Metadaten von zugehörigen Dokumenten
• Trennung zwischen eigentlichem Dokument und Semantik
• Erweiterung: RDFS – Resource Description Framework Schema
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Seite 11
3.1.1
Beispiel: RDF<? xml version="1.0" ?><RDF xmlns = http://w3.org/TR/1999/PR-rdf-syntax-
19990105# xmlns:DC = "http://purl.org/DC#" > <Description about = "http://dstc.com.au/report.html" > <DC:Title> The Future of Metadata </DC:Title> <DC:Creator> Jacky Crystal </DC:Creator> <DC:Date> 1998-01-01 </DC:Date> <DC:Subject> Metadata, RDF, Dublin Core </DC:Subject> </Description> </RDF>
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Seite 12
4.
OIL Language
• 3 Ebenen:– Objekt Ebene– 1. Meta Ebene: Klassen- und
Relationsdefinition– 2. Meta Ebene: Dublin Core Meta Element
Set (V.1.1)
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Seite 13
4.1.
2. Meta Ebene (DC)
•title (≥1) •creator (≥1) •subject (≥0)
•description (=1)
.release (=1)
•publisher (≥0)
•contributor (≥0)
•date (≥0)
•type (≥1)
•format (≥0) •identifier (≥1)
•source (≥0)
•language (≥1) •relation (≥0)
•coverage (≥0)
•rights (≥0)
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Seite 14
4.2.
1. Meta Ebene (OIL)
•import (≤1) •rule-base (≤1)
•definition (≥0)
•class-def– type (≤1)
– name– documentation (≤1)
– subclass-of (≤1) – slot-constraint (≥0)
•class-expression (≥1)
– name– slot-constraint– class-expression
(boolsch verknüpft)
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Seite 15
4.2.
1. Meta Ebene (OIL)
• slot-def (≥0)
– name– documentation (≤1)
– subslot-of (≤1)
– domain (≤1)
– range (≤1)
– inverse (≤1) – properties (≤1)
• slot-constraint (≥0)
– name– has-value (≤1)
– value-type (≤1) – max-cardinality
(≤1)
– min-cardinality (≤1)
– cardinality (≤1)
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Seite 16
4.3.
OIL - Beispielontology-container
title “African animals”creator “Ian Horrocks”subject “animal, food, vegetarians”description “A didactic example ontology describing African
animals”description.release “1.01”publisher “I. Horrocks”type “ontology”format “pseudo-xml”format “pdf”identifier “http://www.cs.vu.nl/~dieter/oil/TR/oil.pdf”source “http://www.africa.com/nature/animals.html”language “OIL”language “en-uk”relation.hasPart
“http://www.ontosRus.com/animals/jungle.onto”
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Seite 17
ontology-definitionsslot-def eats
inverse is-eaten-byslot-def has-part
inverse is-part-ofproperties transitive
class-def animalclass-def plant
subclass-of NOT animalclass-def tree
subclass-of plantclass-def branch
slot-constraint is-part-ofhas-value tree
class-def leafslot-constraint is-part-of
has-value branch
class-def defined carnivore
subclass-of animalslot-constraint eats
value-type animal
class-def defined herbivore
subclass-of animalslot-constraint eats
value-type plant OR (slot-constraint is-part-of has-value plant)
class-def herbivoresubclass-of NOT
carnivore
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Seite 18
class-def giraffesubclass-of animalslot-constraint eats
value-type leaf
class-def lionsubclass-of animalslot-constraint eats
value-type herbivore
class-def tasty-plantsubclass-of plantslot-constraint eaten-by
has-value herbivore, carnivore
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Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz
Seite 19
5.
Literatur
• The Ontology Inference Layer OIL– von: I. Horrocks, D. Fensel, J. Broekstra, S.
Decker, M. Erdmann, C. Goble, F. van Harmelen, M. Klein, S. Staab, R. Studer, and E. Motta
• An Idiots Guide to the Resource Description Framework– von: Reanto Iannella