Dezvoltarea aplicațiilor Web (10/12): Specificarea ontologiilor via OWL 2. Logicile descrierii. Raţionamente automate

Ontologii în contextul WWW
OWL 2
de la formalizare la realizarea raționamentelor

Dr. Sabin Buragawww.purl.org/net/busaco

Dezvoltarea aplicațiilor Web

Alfred Korzybski


“O hartă nu înseamnă teritoriul.”


realități

Ontologiile au drept scop
modelarea unei (părți a unei) lumi
termenii limbajului de modelare folosit
corespund entităților din cadrul lumii


realități


În unele cazuri, modelarea unor domenii
necesită expresivități care nu sunt oferite
de limbajul OWL 1.0

OWL 2


Extinderea OWL cu noi construcții care însă
să păstreze proprietățile din cadrul OWL DL

de exemplu:
restricții de cardinalitate calificate,
restricții privind reflexivitatea,
înlănțuirea proprietăților (property chains)
etc.


Expresivitate ridicată

(Horrocks, 2009):
restricții de cardinalitate calificate
e.g., persoane care au 2 prieteni vegetarieni


OWL 2 oferă putere de expresivitate mai mare

(Horrocks, 2009):
restricții privind reflexivitatea locală
exemplu: “narcissists love themselves”



(Horrocks, 2009):
exprimarea de proprietăți anti-reflexive sau asimetrice
exemplificare: “nothing can be a proper part of itself”
(proprietate anti-reflexivă)



(Horrocks, 2009):
modelarea proprietăților disjuncte
e.g., o persoană nu poate fi simultan părinte și fiu
ai unei persoane date



(Horrocks, 2009):
posibilitatea de exprimare a cheilor (keys),
în sensul bazelor de date
exemplu: locația geografică + numărul de înmatriculare
semnifică identificatorul unic al unui autovehicul



Element DisjointUnion Earth Wind Fire Water

syntactic
sugar


Exprimarea facilă a reuniunilor disjuncte
(disjoint unions)

iPad is not a device owned by Ana
33 is not the age of Dan

syntactic
sugar


Exprimarea negațiilor

o resursă poate fi modelată simultan ca individ și clasă
SnowLeopard subClassOf BigCat – clasă
SnowLeopard type EndangeredSpecies – individ


Meta-modelare în OWL2

alături de proprietăți între obiecte (object property) și
cele vizând datele (data property),
pot fi specificată o suită de proprietăți de adnotare
(annotation property)
creator, date, versionInfo, priorVersion, backwardCompatibleWith,
deprecated, incompatibleWith, seeAlso etc.


Suport pentru adnotări

stabilirea construcțiilor OWL 2 ce corespund
unei anumite complexități computaționale
în vederea efectuării raționamentelor automate


Asocierea de profile

raționamente pentru ontologii largi: EL
interogări asupra unui volum mare de instanțe: QL
raționamente în contextul sistemelor de reguli: RL
www.w3.org/TR/owl2-profiles/
de studiat M. Krötzsch, OWL 2 Profiles, Springer (2012)
http://korrekt.org/page/OWL_2_Profiles


Profile OWL 2:

oferă suport pentru efectuarea de raționamente
în timp polinomial pentru ontologii cu număr mare
de clase și/sau proprietăți


OWL EL

utilizare uzuală:
ontologii din domeniul științelor vieții
care vizează mai ales scalabilitatea


OWL EL

nu pot fi folosite:
calificări universale – e.g., AllValuesFrom
restricții vizând cardinalitatea
disjuncții la nivel de clase, proprietăți sau obiecte
enumerări ce implică mai mult de un individ
proprietăți obiectuale inverse, (a)simetrice, funcționale


OWL EL

suport pentru efectuarea de interogări (optimizate)
în stilul bazelor de date convenționale
logspace
se pretează pentru ontologii
având un volum mare de fapte (indivizi)


OWL QL

ofera expresivitatea necesară specificării de lexicoane
sau de scheme de tip UML ori ER (entity-relation)

similar cu OWL Lite – versiunea 1


OWL QL

se poate baza pe rescrierea interogărilor
conform tehnicilor de raționament automat


OWL QL

nu pot fi utilizate:
calificări existențiale – e.g., SomeValuesFrom
calificări universale – e.g., AllValuesFrom
enumerări de indivizi/literali
restricții privind cardinalitatea
disjuncția
proprietăți (invers) funcționale și tranzitive
aserțiuni privind egalitatea indivizilor (SameIndividual)


OWL QL

permite exprimarea regulilor în cadrul ontologiilor
poate fi implementat în cadrul sistemelor convenționale
de baze de date relaționale
complexitate
polinomială


OWL RL

soluție complementară la
limbajele de specificare a regulilor la nivel de Web
RIF – Rule Interschange Format


OWL RL

# reguli Jena privind descoperirea cunoștințelor despre un regizor
[(?movie cinema:directedBy ?director) ->
[(?director cinema:directsGenre ?genre) <(?movie cinema:hasGenre ?genre) ]
[(?director cinema:investigatesTheme ?theme) <(?movie cinema:hasTheme ?theme) ]
[(?director cinema:usesImagery ?imagery) <(?movie cinema:hasImagery ?imagery) ] ]


Specificarea regulilor pentru procesarea în Jena
(exemplu realizat de Sergiu Bursuc, absolvent FII)

Sandro Hawke, OWL 2 Reference Card, W3C, 2009
www.w3.org/2007/OWL/refcard


Pentru detalii sintactice, a se consulta:

editare și medii de dezvoltare:
Protégé, Fluent Editor, TopBraid Composer
procesare – implementare de referință: OWL API
sisteme de efectuare de raționamente (reasoners):
FaCT++, HermiT, Pellet, Racer Pro etc.

interogare – OWL QL: Owlgres, OWLIM, QuOnto etc.


Instrumente oferind suport pentru OWL 2


În ce manieră exprimăm – formal – înțelesul
(meaning) construcțiilor modelate?

Date o mulțime de enunțuri RDF privitoare
la un graf A și o mulțime de enunțuri referitoare
la un graf B, atunci A determină (entails) B
dacă fiecare enunț din B este adevărat și în A


entailment

Date o mulțime de enunțuri RDF privitoare
la un graf A și o mulțime de enunțuri referitoare
la un graf B, atunci A determină (entails) B
dacă fiecare enunț din B este adevărat și în A
aceasta nu oferă obligatoriu seria pașilor deductivi
care conduc de la A la B
(contrast cu procesul de inferență)


entailment

OWL Full entailment
OWL DL entailment
OWL Lite entailment
RDFS entailment

util în realizarea interogărilor SPARQL
la nivel de indivizi
adaptare după (Hebeler et al., 2009)

RDF entailment


entailment

un model teoretic oferă un mecanism de asociere
de relații între sintaxă și interpretări


Înțelesul (meaning) e dat de asocierea unui formalism

un model teoretic oferă un mecanism de asociere
de relații între sintaxă și interpretări
e.g., logica de ordin I (FOL – First Order Logic)


Intelesul (meaning) e dat de asocierea unui formalism


necesitatea folosirii unei/unor logici
Pentru o construcție sintactică,
pot exista mai multe sensuri (interpretări, modele)
dorim obiectivitate – e.g., eliminarea ambiguităților
termenul “toc” ≠ termenul “toc”

Modelele se presupune că sunt analoage
unei (părți a unei) lumi
elementele modelului corespund obiectelor lumii



Trebuie specificată o relație formală
între sintaxă și modele
structura modelelor reflectă relațiile specificate
în cadrul sintaxei
utilizarea unei/unor logici



Logici
limbaje formalizate menite a reprezenta cunoștințe
cu scopul de a putea fi deduse concluzii



Logici
sintaxa exprimă propozițiile (sentences)
în cadrul limbajului folosit
semantica definește înțelesul – formal – al propozițiilor
i.e., specifică adevărul (truth) unei propoziții
în cadrul lumii modelate



Exemplu: limbajul aritmetic
x + 33 > y este o propoziție; x33 + y > nu e propoziție

x + 33 > y este adevărată (true) iff
numărul x + 33 nu e mai mic decât numărul y
x + 33 > y este true într-o lume în care x = 1 și y = 7
x + 33 > y este false într-o lume în care x = 1 și y = 69
x + 33 > x este true în orice lume – tautologie



Logicile sunt caracterizate
de ceea ce exprimă (commit) ca “primitive”



Logicile sunt caracterizate
de ceea ce exprimă (commit) ca “primitive”



declarații ontologice – exprimă ce anume există:
fapte (facts), lucruri (things), timp (time), credințe (beliefs)
declarații epistemologice – exprimă care este starea
cunoașterii acumulate


Limbaj
Declarații ontologice Declarații epistemologice
(logic)
(ce anume există)
(ce cunoaște o entitate/agent)
Logica prop.
fapte (facts)
true / false / unknown
Logica de
fapte, obiecte, relații
ordin I (FOL)
Logica
fapte, obiecte, relații,
temporală
timp
Teoria
grade de cunoaștere (belief)
fapte
probab.
0..1
grade de cunoaștere (belief)
Logica fuzzy
grade de adevăr
0..1

conform (Enrico Franconi, 2003)

Modele
lumi având o anumită structură
în care adevărul poate fi evaluat (dedus)



Modele
lumi având o anumită structură
în care adevărul poate fi evaluat (dedus)
m este model pentru o propoziție p
dacă p este true în cadrul modelului m
M (p) reprezintă mulțimea tuturor modelelor lui p



Baza de cunoștințe (KB – knowledge base)
mulțime de propoziții descrise într-un limbaj formalizat

teorie logică



Baza de cunoștințe (KB – knowledge base)
conține cunoștințele privitoare la lumea modelată
care pot fi manipulate via algoritmi deductivi
(incluși într-un motor de inferență – inference engine)



Baza de cunoștințe KB determină, implică, satisface
(entails) propoziția p
– adică KB ⊨ p –
dacă și numai dacă
p este true în toate lumile în care KB este true
dat fiind modelul M (p),
KB ⊨ p dacă și numai dacă M (KB) ⊆ M (p)



Baza de cunoștințe KB deduce (infer)
propoziția p folosind algoritmul i
– adică KB ⊦i p –
dacă și numai dacă
p poate fi dedusă (derivată) din KB
de către procedura (algoritmul) i



Soundness
i este sound
dacă având KB ⊦i p atunci e adevărat că KB ⊨ p



Completeness
i este complete
dacă KB ⊨ p implică faptul că KB ⊦i p



Domeniul modelat – partea lumii modelate de
ontologie – este interpretat ca o mulțime (set) 


formalizare

Obiectele (entitățile, things) lumii
sunt interpretate ca fiind elemente ale lui 


formalizare

Obiectele (entitățile, things) lumii
sunt interpretate ca fiind elemente ale lui 
clasele/conceptele (predicate unare)
sunt submulțimi ale lui 

proprietățile (predicate binare)
sunt submulțimi ale lui    = 2
predicatele ternare sunt submulțimi ale lui 3
…


formalizare

De exemplu, relația subClassOf dintre clase
poate fi interpretată ca o incluziune de mulțimi

de revizitat
teoria mulțimilor


formalizare

adaptare după (Sean Bechhofer, 2004)

Un vocabular este o mulțime de nume utilizate
{ Tux, Pinguin, Animal, Anamaria, Persoana,
Computer, detine,... }


formalizare

Un vocabular este o mulțime de nume utilizate
{ Tux, Pinguin, Animal, Anamaria, Persoana,
Computer, detine,... }
uzual, exprimat sintactic într-un format deschis
e.g., DCMI, FOAF etc.


formalizare

Înțelesul constrângerilor (Enrico Franconi, 2003):

relația de tip isA: AreaManager ⊆ Manager
disjuncția claselor: AreaManager ⋂ TopManager = ∅
Manager ⊆ AreaManager ⋃ TopManager


formalizare

Înțelesul relațiilor (Enrico Franconi, 2003):


formalizare

Înțelesul cardinalităților (Enrico Franconi, 2003):

mulțimea tuturor
instanțelor


formalizare

O interpretare I a vocabularului e un tuplu  , ⋅I 

domeniul este reprezentat de mulțimea 
asocierea dintre sintaxă și semantică e dată de ⋅I


formalizare

O interpretare I a vocabularului e un tuplu  , ⋅I 
numele obiectelor – asociate elementelor lui 
numele predicatelor unare (clase/concepte)
sunt asociate submulțimilor lui 
numele predicatelor binare (proprietăți)
sunt asociate submulțimilor   
similar, pentru arități superioare – dacă există


formalizare

Ontologiile modelează în special clase
formează terminologia
ce trebuie să fie adevărat în legătură cu fiecare concept
din cadrul ontologiei


formalizare

Ontologiile modelează în special clase
formează terminologia
ce trebuie să fie adevărat în legătură cu fiecare concept
din cadrul ontologiei

formal, TBox – terminology box
(schemă ontologică exprimată via RDFS și OWL)


formalizare

Ontologiile oferă un mecanism limitat de
exprimare a indivizilor – instanțe ale claselor
descrierea indivizilor se poate face
prin baze de date, fișiere JSON,
microdate HTML5, triple (RDF/RDFa) etc.


formalizare

Ontologiile oferă un mecanism limitat de
exprimare a indivizilor – instanțe ale claselor
descrierea indivizilor se poate face
prin baze de date, fișiere JSON,
microdate HTML5, triple (RDF/RDFa) etc.

formal, ABox – datele, assertions


formalizare

Din punct de vedere computațional,
raționamentele privitoare la indivizi
sunt intractabile în general

F. Baader et al., 2002


formalizare

Din punct de vedere computațional,
raționamentele privitoare la indivizi
sunt intractabile în general
în ipoteza lumilor închise (closed worlds),
negația reprezintă eșec – cazul bazelor de date


formalizare

Semantica formală e dată de logicile descrierii
(description logics)


formalizare: description logics

detalii în F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi,
P. Patel-Schneider (Editors), The Description Logic
Handbook: Theory, Implementation and Applications,
Cambridge University Press, 2002

Părți decidabile din logica de ordin I
FOL – First Order Logic
constructori pentru definirea de clase și proprietăți
(eventual, pe baza celor deja existente)
pot fi exprimate axiome specificând fapte despre
concepte (clase), roluri (proprietăți) și indivizi (instanțe)



Proprietăți dezirabile în contextul Web-ului
(Ian Horrocks, 2009)
decidabilitate
complexitate scăzută

important!



Pun la dispoziție sisteme de inferență (reasoners)
proceduri sound & complete pentru luarea deciziilor
privind anumite probleme

pot fi deduse constrângeri suplimentare
e.g., o entitate e sub-entitate a alteia, în cazul în care
cea de a doua reprezintă o submultime a primei entități


formalizare: reasoning


formalizare: reasoning
Implementări optimizate (pentru OWL 1 și/sau 2)
FaCT++
HermiT (oferit implicit de mediul Protégé)
Pellet
Racer
Snorocket (pentru OWL EL)
TrOWL
…

www.cs.man.ac.uk/~sattler/reasoners.html

Familie de formalisme logice
folosite pentru reprezentarea cunoștințelor


description logics

Cea mai simplă DL e ALC (închisă propozițional)

Attributive Language with Complements
AL specificată de (Schmidt-Schauß & Smolka, 1991)


description logics

Cea mai simplă DL e ALC (închisă propozițional)
concepte construite folosind booleeni ⊓, ⊔, 
plus cuantificatorii , 
rolurile (proprietățile) pot fi atomice


description logics

Exemplu: “tații fericiți” (Ian Horrocks, 2004)
HappyFather  Man ⊓
 hasChild.Female ⊓
 hasChild.Male ⊓
 hasChild.(Rich ⊔ Happy)
un tată fericit este un bărbat
care are drept copii – bogați sau fericiți –
măcar o fată și un băiat


description logics

Exemplu: specificarea unor concepte privind
organismul uman (Ian Horrocks, 2009)
Heart ⊆ MuscularOrgan ⊓
 isPartOf.CirculatorySystem
HeartDisease  Disease ⊓  affects.Heart
VascularDisease  Disease ⊓
 affects.( isPartOf.CirculatorySystem)


description logics


description logics – extensii
S proprietățile sunt tranzitive
H ierarhia proprietăților – e.g., hasDaughter ⊑ hasChild
O nominali/singletons – e.g., { Tux }
I proprietăți inverse – e.g., isChildOf  hasChild–
N restricții de cardinalitate – e.g., ≥2 hasChild, ≤3 hasChild
Q restricții de cardinalitate calificate – e.g., ≥2 hasChild.Male
F restricții de cardinalitate funcționale – e.g., ≤1 hasMother

specii DL


description logics – extensii
S proprietățile sunt tranzitive
H ierarhia proprietăților – e.g., hasDaughter ⊑ hasChild
O nominali/singletons – e.g., { Tux }
I proprietăți inverse – e.g., isChildOf  hasChild–
N restricții de cardinalitate – e.g., ≥2 hasChild, ≤3 hasChild
Q restricții de cardinalitate calificate – e.g., ≥2 hasChild.Male
F restricții de cardinalitate funcționale – e.g., ≤1 hasMother

la nivel sintactic, pot fi exprimate prin OWL


vezi Evgeny Zolin – http://www.cs.man.ac.uk/~ezolin/dl/

Baza de cunoștințe (KB) e compusă din
2 mulțimi de axiome:


description logics

TBox descrie structura domeniului – schema conceptuală

ABox descrie o situație concretă – datele, instanțele

Baza de cunoștințe (KB) e compusă din
2 mulțimi de axiome:


description logics

TBox descrie structura domeniului – schema conceptuală
SuperStud ⊑ WebDeveloper ⊓ Masterand ⊓ Eminent
HappyFather  Man ⊓ hasChild.Female ⊓ …
transitive (rudaCu)
ABox descrie o situație concretă – datele, instanțele
Radu: HappyFather
<Radu, Andreea>: hasChild

HappyFather  Man ⊓
hasChild.Female ⊓ …

ABox (data)
Radu : HappyFather
<Radu, Andreea>: hasChild


Man  Human ⊓ Male

Interface

TBox (schema)

Inference System

Knowledge Base

Remarcă:
această separație nu are neapărat
o semnificație logică, dar este convenabilă
atât din punct de vedere conceptual,
cât și din cel al implementării


description logics

Pentru OWL 1 – nivelul DL,
modelul formal este specificat
de logica descrierii de tip SHIQ


description logics

Pentru OWL 1 – nivelul DL,
modelul formal este specificat
de logica descrierii de tip SHIQ
echivalentă cu SHOIN(Dn)
OWL DL ≈ SHIQ extinsă cu nominali – i.e., SHOIQ
OWL Lite ≈ SHIQ cu restricții funcționale – SHIF
a se vedea lucrările lui Ian Horrocks:
http://www.cs.ox.ac.uk/people/ian.horrocks/


description logics

OWL DL

OWL Lite

se permite
“orice”

nu se poate folosi
owl:cardinality pentru
TransitiveProperty

definițiile
RDFS
se pot mixa
cu cele
OWL

o ontologie OWL DL
nu poate importa una
OWL Full

se mențin restricțiile
OWL DL, plus:
owl:minCardinality și
owl:maxCardinality
nu se pot folosi

OWL Full
e nedecidabilă


OWL Full

pentru owl:cardinality
valorile permise sunt 0 și 1

nu se poate defini
o clasă ca membră
a alteia
nu se pot utiliza:
FunctionalProperty si
owl:hasValue,
InverseFunctionalProperty
owl:disjointWith, owl:oneOf,
se pot utiliza doar
owl:complementOf și
pentru ObjectProperty
owl:unionOf

Pentru OWL, constructorii DL sunt:

se permite și folosirea tipurilor de date XML Schema
un exemplu: areAni.byte


description logics

În cazul OWL 2:
OWL EL la nivel formal se bazează pe logica EL++
restrânsă la exprimarea restricțiilor existențiale
(Baader, Brandt & Lutz, 2005, 2008)
OWL RL se inspiră din DLP – Description Logic Programs
(Grosof et al., 2003) și pD* (Horst, 2005)


description logics

O ontologie OWL se poate asocia
unei baze de cunoștințe DL notată K = <T, A>
T TBox – mulțime de axiome de forma:
C⊑D
CD
P⊑Q
PQ
P+ ⊑ P

incluziunea claselor (conceptelor)
echivalența claselor
incluziunea proprietăților (rolurilor)
echivalența proprietăților
tranzitivitatea proprietăților

x C
<x, y>  P

instanțierea unui concept/clase
instanțierea unui proprietăți

A ABox – mulțime de axiome de forma:


description logics

Exemplu de TBox (Ian Horrocks)


description logics

Exemplu de ABox (Ian Horrocks)


description logics

o ontologie OWL e echivalentă cu o bază de cunoștințe DL
TBox + ABox

Axiomele TBox sunt de două tipuri:
“definiții”
C ⊑ D sau C  D, unde C reprezintă un nume de concept


description logics

Axiomele TBox sunt de două tipuri:
“definiții”
C ⊑ D sau C  D, unde C reprezintă un nume de concept

axiome privitoare la incluziunea conceptelor generale
(General Concept Inclusion – GCIs)


description logics


description logics
O interpretare I satisface – modelează – o axiomă A
I ⊨ A dacă:

Definiții privind satisfiabilitatea:
I satisface mulțimea TBox T (adică I ⊨ T )
iff I satisface orice axiomă A din T
I satisface mulțimea ABox A (I ⊨ A)
iff I satisface orice axiomă A din A
I satisface baza de cunoștințe K (I ⊨ K)
iff I satisface și T și A


description logics

Cunoștințele sunt semnificative (meaningful)
clasele pot avea instanțe:
conceptul C este satisfiabil în ceea ce privește K
iff există un anumit model I al lui K astfel încât CI  ∅


description logics

Cunoștințele sunt corecte – modelează intuițiile:
C subsumează D – adică C ⊑ D – în ceea ce privește K
iff pentru orice model I al lui K, CI ⊆ DI


description logics

Cunoștințele sunt minimal redundante
– nu există sinonime nedorite:
C este echivalent cu D (C  D) în ceea ce privește K
iff pentru orice model I al lui K, CI = DI


description logics

Interogarea cunoștințelor:
x este o instanță a conceptului C în ceea ce privește K
iff pentru orice model I al lui K, xI CI
<x, y> este o instanță a rolului (proprietății) P
în ceea ce privește K
iff pentru orice model I al lui K, (xI, yI ) PI


description logics

Aspectele anterioare sunt reductibile la
consistența bazei de cunoștințe
o bază de cunoștințe K este consistentă
iff există un anumit model I al lui K
consistența bazei de cunoștințe este reductibilă la
consistența conceptelor (concept consistency)


description logics

Verificarea formală a consistenței e utilă pentru
proiectarea și mentenanța de ontologii
semnificative – toate clasele pot avea indivizi
corecte – exprimă intuițiile experților domeniului
minimal redundante – nu există sinonime nedorite
axiomatizate – există (suficiente) descrieri detaliate

conform Horrocks (2005)


description logics

Verificarea formală a consistenței e utilă pentru
oferirea de răspunsuri privind clasele/indivizii
găsirea claselor mai generale/particulare
extragerea de indivizi conform unei interogări date

conform Horrocks (2005)


description logics

Pentru verificarea satisfiabilității (consistenței)
se pot utiliza algoritmi de tip tablou
(tableaux algorithms)
Francesco M. Donini & Fabio Massacci, 2000
Jan Hladik & Jörg Model, 2004
Ian Horrocks & Ulrike Sattler, 2005


description logics


description logics
Dat fiind un concept C, se încearcă a se construi un model
(exemplu concret) arborescent consistent cu axiomele
din baza de cunoștințe – faptele de bază din ABox

Conceptul C este descompus la nivel sintactic
se folosesc conceptele complexe și axiomele din TBox


description logics

Se aplică regulile de expandare a tabloului
(tableau expansion rules)
se deduc constrângerile asupra elementelor modelului


description logics

Regulile de tip tablou
corespund constructorilor din logică
de exemplu: ⊓, ⊔ etc.
unele reguli sunt nedeterministe – e.g., ⊔, ≤
în practică, aceasta înseamnă căutare


description logics

Ne oprim când nu mai pot fi aplicate reguli ori
apare un conflict (clash)
conflictul reprezintă o contradicție evidentă
de exemplu: A(x), ¬ A(x)
pentru terminare, poate fi necesară
verificarea ciclurilor (blocarea – blocking)


description logics

C este satisfiabil iff
regulile pot fi aplicate astfel încât
este construit un arbore complet expandat
fără conflicte


description logics

Fie baza de cunoștințe
{ HappyParent  Person ⊓ hasChild.(Doctor ⊔
 hasChild.Doctor),
John: HappyParent, John hasChild Mary,
Mary: ¬ Doctor,
Wendy hasChild Mary,
Wendy marriedTo John }


description logics – exemplu (Horrocks)

fapte privitoare
la indivizi


description logics – exemplu

expandare


conflict!




pentru a nu exista contradicții,
înseamnă că Mary trebuie să aibă un copil doctor

Person ⊓ hasChild.(Doctor ⊔  hasChild.Doctor)

<owl:Class>
<owl:intersectionOf rdf:parseType="Collection">
<owl:Class rdf:about="#Person"/>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasChild"/>
<owl:toClass rdf:resource="#PersonWithChildDoctor"/>
</owl:Restriction>
</owl:intersectionOf></owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="DoctorWithChildDoctor">
<owl:unionOf rdf:parseType="Collection">
<owl:Class rdf:about="#Doctor"/>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource="#hasChild"/>
<owl:hasClass rdf:resource="#Doctor" />
</owl:Restriction>
</owl:unionOf>
de la formule exprimate via logicile descrierii
</owl:Class>
la sintaxa XML a limbajului OWL

Specificarea grafică a unei ontologii (Franconi, 2003):


description logics – exemplificare

“Rescrierea” ontologiei în termeni logici:


description logics – exemplificare


inferențe
Sistemele de reasoning bazate pe logicile descrierii
oferă premisele realizării de inferențe
în mod automat

Exemplul 1 – hoțul și călătorul fără bilet
primul fapt: amprentele găsite la locul unui jaf
au identificat ca posibil hoț pe Lödi Gogo
</raport-2013-12-10-pol4>
rdf:type :Jaf ;
dc:description "..." ;
:implicaSuspect [
rdfs:seeAlso <http://www.persoane.ro#LödiGogo>
].


inferențe


inferențe
alt doilea fapt: în tramvai, a fost găsit un călător fără bilet,
numit Justin Bip – acesta a fost reținut
</raport-2013-12-10-pol4>
rdf:type :Amenda ;
dc:description "..." ;
:prejudiciu [
:comisDe :Cetatean ;
rdfs:seeAlso < http://www.persoane.ro#JustinBip>
].

poliția deține o aplicație Web ce recurge la
o bază de cunoștințe în care se stipulează următoarele:
:Jaf rdfs:subClassOf :Infractiune .
:Amenda rdfs:subClassOf :Infractiune .
:implicaSuspect a rdf:Property ;
TBox
rdfs:domain :Infractiune ; rdfs:range :Suspect .
:Suspect rdfs:subClassOf :Cetatean .
:Cetatean rdfs:subClassOf foaf:Person .
<http://www.persoane.ro#LödiGogo"> a foaf:Person ;
ABox
owl:sameAs <http://www.persoane.ro#JustinBip"> .


inferențe

concluzie: se poate realiza inferența
“Hoțul este călătorul prins fără bilet.”
pe baza logicilor descrierii, OWL oferă posibilitatea
de a exprima faptul că două resurse – e.g., clase,
proprietăți, instanțe – sunt identice


inferențe

Exemplul 2 – achiziționarea unui aparat foto
Can a take a
photo with this?
3

Aplicație Web
recomandând
cumpărături
online

<Nikon_D7000> a :DSLR ;
:sensor "16.2"^^xsd:float ;
:lens [ :min "18"^^units:mm ;
:max "55"^^units:mm ] ;
gr:hasPriceSpecification …

“Trimite-mi catalogul
de produse”
1

2

situl Web al
magazinului

“Iată catalogul...”
(date RDF)

inspirat de (Costello et al., 2003)


inferențe

aplicația Web consultă o ontologie OWL privitoare la
camere digitale de unde se poate determina că DSLR este
subclasă a clasei Camera asociată echipamentelor foto
:DSLR a owl:Class ;
rdfs:subClassOf :Camera .
:takes rdfs:domain :Camera ;
rdfs:range :Photo .
DSLR
<Nikon_D7000> a :DSLR .

Camera

Point-and-Shot

Analogue


inferențe

ontologiile exprimate în OWL pot conduce la
descoperirea dinamică a relațiilor dintre resurse
pe baza unui sistem de deducție (reasoning),
via construcții RDFa recurgând la Good Relations,
pot fi extrase, comparate & recomandate
ofertele disponibile pe diverse situri Web


inferențe

Exemplul 3 – locul de naștere a regelui Kamehameha
fapt: în urma extragerii de date de pe Web, s-a obținut
<individ rdf:about="http://www.persoane.ro#Kamehameha">
<locNastere rdf:about="http://www.states.com/Hawaii" />
</individ>
<locNastere rdf:about="http://world.info/Sandwich_Islands" />
</individ>
<locNastere rdf:about="http://history.org/Aloha" />
</individ>


inferențe

Exemplul 3 – locul de naștere a regelui Kamehameha
ontologia privitoare la persoane indică
faptul că un individ are un unic loc de naștere
se poate trage concluzia că Hawaii, Sandwich Islands
și Aloha reprezintă aceeași localitate
OWL oferă suport pentru precizarea cardinalității unei
relații dintre o resursă și o alta – în acest caz, exact una


inferențe

Recurgerea la un reasoner
– e.g., FaCT++ sau HermiT incluse în Protégé –
pentru deducția diverselor aspecte privitoare
la un model conceptual


inferențe: studiu de caz

nivelul conceptual (cunoștințe): TBox

Multimedia
detinutDe

Audio

rdfs:subClassOf

Video

detine
Proprietar

rdf:type

rdf:type
rdf:type

detinutDe

the_eye

detinutDe
detine

ancuta

anca
owl:sameAs

zidul


rdfs:subClassOf

eugen
rudaCu
nivelul datelor (indivizi): ABox


deduceri automate pe baza faptelor exprimate

Realizarea de raționamente automate
– interogări (queries) DL –
cu ajutorul expresiilor de clasă (class expression)

specificate în sintaxa Manchester (2012)
http://www.w3.org/TR/owl2-manchester-syntax/


inferențe: studiu de caz


inferente: studiu de caz

deducerea faptelor referitoare la clasa Proprietar
(aici, supraclasele și indivizii aparținând clasei)

clasa entităților care
nu aparțin clasei Femeie

obținerea claselor complementare cu una specificată



deducții
pe baza relațiilor


entitățile care sunt rude
cu măcar o femeie

clasa entităților ce dețin
măcar o resursă
multimedia și sunt femei

exprimarea
intersecțiilor de clase



clasa entităților care dețin
măcar o resursă
multimedia și sunt bărbați



clasa resurselor
multimedia
deținute de o femeie

exprimarea intervalului
(range-ului) unei relații



clasa resurselor
multimedia
deținute de Anca

specificarea de valori
în contextul relațiilor



expresii de clasă
mai complexe



clasa entităților în relație
de rudenie cu un bărbat și
care dețin minim 1 video

exprimarea
cardinalității





clasa entităților deținute de un individ
sau care aparțin unei clase date

Fluent Editor permite deducții
pentru ontologii modelate în limbaj natural


“No male is a female”: male ⊑ ¬(female)

Implementările actuale bazate pe OWL DL
beneficiază de cercetările
din domeniul logicilor descrierilor


concluzii

Proprietăți formale înțelese în profunzime
(complexitate, decidabilitate)
Algoritmi de raționament automat eficienți
Sisteme de deducție (reasoning)
având implementări optimizate


concluzii

OWL 2
logicile descrierii + baze de cunoștințe
suportul pentru raționamente automate


rezumat



❄

❄

❄

❄ ❄
❄



episodul viitor: vacanța de iarnă ☃




❄

Dezvoltarea aplicațiilor Web (10/12): Specificarea ontologiilor via OWL 2. Logicile descrierii. Raţionamente automate

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Destaque (14)

Semelhante a Dezvoltarea aplicațiilor Web (10/12): Specificarea ontologiilor via OWL 2. Logicile descrierii. Raţionamente automate

Semelhante a Dezvoltarea aplicațiilor Web (10/12): Specificarea ontologiilor via OWL 2. Logicile descrierii. Raţionamente automate (20)

Mais de Sabin Buraga

Mais de Sabin Buraga (20)

Dezvoltarea aplicațiilor Web (10/12): Specificarea ontologiilor via OWL 2. Logicile descrierii. Raţionamente automate