Rappresentazione della Conoscenza nel Semantic Web

Rappresentazione
della Conoscenza nel
Semantic Web
seminario di Laera Loredana
Semantic Web
“The Semantic Web is an extension of the
current web in which information is given
well-defined meaning, better enabling
computers and people to work in
cooperation”.
-Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora
Lassila
1
Obiettivi del Web Semantico
Gli obiettivi di Tim Berners
Berners--Lee
Lee::
• Metainformazioni machine
machine--processable
processable;;
• Interoperabilità sintattica (facilità di leggere i dati da applicazioni
diverse);
• Interoperabilità semantica;
• Potere espressivo universale per la rappresentazione di
metainformazioni (modello comune molto generale, es. RDF)
• Ricerca dei documenti basata sul significato di un concetto o di più
concetti legati tra loro .
WWW
oggi
Web
semantico
Ontologia
”una ontologia è una esplicita
specializzazione di una
concettualizzazione”
–Gruber
2
Ontologia
• Un’
Un’Ontologia rappresenta una concettualizzazione
condivisa di un certo dominio
dominio..
• Contiene l’insieme dei concetti (entit
entitàà, attributi
attributi,,
processi),
processi
), le definizioni e le relazioni fra concetti
concetti..
• Le relazioni possono essere di vario tipo
tipo::
tassonomico (IS_A), meronimico (PART_OF) telico
(PURPOSE_OF..) ecc
ecc..
• Un
Un’’Ontologia può avere vari livelli di formalizzazione
formalizzazione,,
ma, necessariamente
necessariamente,, deve includere un vocabolario di
termini (concept names) con associate definizioni
(assiomi
assiomi),
), e (almeno
(almeno)) relazioni tassonomiche
tassonomiche..
Ontologia
• Una Ontologia è una sorta di “scheletro
scheletro”” di una
base di conoscenza
conoscenza,, il cui obiettivo è la
descrizione dei concetti necessari a “parlare
parlare”” di
un certo dominio
dominio..
• Una base di conoscenza include, oltre al livello
ontologico,, regole che possono essere utilizzate
ontologico
per provare teoremi e rispondere a domande
concernenti le istanze un certo dominio
dominio..
(Ontologia + Regole + Motore Inferenziale
Inferenziale))
3
Stratificazione del Web
Semantico
•
Il Web semantico e’ costruito attraverso
strati sovrapposti, che permettono di
raggiungere i vari obiettivi che si prefigge.
•
Ogni nuovo strato usa o estende gli strati
precedenti.
Architettura del Web
Semantico
http://www.w3.org/2000/Talks/1206-xml2k-tbl/slide10-0.html
4
Lo strato di base : URI
• URI: (Uniform Resource Identifier ) serve ad
identificare gli oggetti
oggetti,, o “risorse
“ risorse”,
”, per “metterle
“ metterle
su Web”.
È la base su cui si fonda il Semantic Web.
• URL: (Uniform Resource Locator ) caso
particolare di URI.
È l’indirizzo di un sito Web.
Lo strato di mark-up:
XML (eXtensible Mark-up
Language)
• Marcare dei testi di significato e di
struttura
• I meccanismi di mark-up utilizzati per il
Web semantico sono riconducibili e
preiscindono da XML
5
XML
• Linguaggio di markup
markup..
• Semplicità di HTML.
• Flessibilità di SGML (Standard Generalized
Markup Language
Language).
).
• Maggiore strutturazione dei documenti.
• Permette di separare la struttura dalla
rappresentazione (al contrario di HTML).
• Solido livello di interoperabilità sintattica ma non
semantica, in quanto l’accordo sul significato
che le applicazioni devono attribuire ai tag deve
avvenire offoff-line e prima della elaborazione .
Lo strato dei modelli base:
RDF (Resource Description
Framework)
• Modello di dati, specifiche semantiche.
• Aggiunge semantica ai documenti Web.
• Ispirato allo standard PICS (Platform for
Internet Content Selection).
• Al contrario di PICS, e’ caratterizzato una
maggiore generalità.
6
RDF
Lavora con tre tipi di elementi fondamentali:
• Risorse (o oggetti): entità riferite attraverso
URI
• Proprietà (o attributi): relazioni binarie tra
risorse e/o valori atomici di tipo primitivo
• Affermazioni (o proposizioni): specificano il
valore di una certa proprietà relativa a una
risorsa
RDF: un semplice esempio
affermazione
Autore(http://www.pincopallino.com) =PincoPallino
proprietà
risorsa/oggetto
valore
7
RDF: un secondo esempio
autoreDi(“http://www.pincopallino.com”,
autoreDi(“http://www.pincopallino.com”,
“http://www.books.org/ISBN0012515866”)
haPrezzo(“http://www.books.org/ISBN0012515866”,
haPrezzo
(“http://www.books.org/ISBN0012515866”, “10
euro”)
http://www.books.org/ISBN0012515866
autoreDi
haPrezzo
10 euro
http://www.pincopallino.com
Reificazione in RDF
La reificazione è l’uso di proposizioni per
asserire altre proposizioni.
La proposizione originale viene espressa come
una risorsa con 4 proprietà
proprietà (soggetto
soggetto,,
predicato,, oggetto
predicato
oggetto,, tipo
tipo)).
Mario
http://www.mario.it
Es. Luigi dice che
Mario è il creatore
della risorsa
http://www.mario.it
rdf:subject
rdf :object
rdf:type
rdf:predicate
a:attributedTo
rdf:Statement
Luigi
creatore
8
Lo strato degli schemi: RDFS
RDF non fornisce meccanismi per
dichiarare attributi (proprieta’
caratterizzanti) delle classi di risorse né
per definire relazioni tra proprietà e risorse
RDF Schema
Permette la definizione di un vocabolario per le proprietà
RDF e la specifica dei tipi di oggetti su cui possono
essere applicate
RDFS: classi base
Sono definite le seguenti classi (ovvero risorse di
tipo rdfs
rdfs:Class
:Class):
):
• rdfs
rdfs::Resource
Resource:: rappresenta tutto ciò che viene
descritto in RDF (corrispondente di Object in
Java)
• rdfs
rdfs::Property
Property:: rappresenta il sottoinsieme di
risorse che sono proprietà
• rdfs
rdfs:Class
:Class:: corrisponde al concetto di tipo
(corrispondente alla nozione di classe nei
linguaggi OO)
9
RDFS: vincoli
rdfs:ConstraintProperty è una sottoclasse di rdf
rdfs:
rdf::Property
Property..
Le sue istanze sono proprietà utilizzate all’interno di
vincoli.
RDF Schema permette di imporre:
• Vincoli di dominio (rdfs
rdfs::domain
domain))
• Istanze di rdfs
rdfs::ConstraintProperty
• Vincolano l’applicazione di una proprietà a una o più classi
• Vincoli di intervallo (rdfs
rdfs::range
range))
• Istanze di rdfs
rdfs::ConstraintProperty
• Vincolano il valore di una proprietà a un determinato intervallo
scelto su istanze di classi
RDFS: proprietà base
• RDFS definisce le proprietà (ovvero risorse di tipo
rdfs::Property
rdfs
Property):
):
• rdfs:
rdfs:type
type:: indica che una risorsa è istanza di una classe
(1 risorsa, molti tipi)
• rdfs:subClassOf: relazione “sottoinsieme - sovrainsieme
sovrainsieme””
tra classi (una classe può essere sottoclasse di molte
classi)
• rdfs
rdfs::subPropertyOf
subPropertyOf:: una proprietà è una specializzazione
di un’altra (1 proprietà, 00-n specializzazioni)
• rdfs:seeAlso
rdfs:seeAlso:: una risorsa contiene informazioni su
un’altra informazione
• rdfs:isDefinedBy
rdfs:isDefinedBy:: sottoproprietà di rfds
rfds::seeAlso
seeAlso,, indica
quale risorsa definisce un’altra risorsa (es. quale
schema?)
10
Carenze di RDFS
• Numero ridotto di proprietà e classi predefinite, quindi ha
un limitato potere espressivo.
• Il vocabolario di RDF/RDF Schema presenta lacune
espressive rilevanti, ed è pertanto opportuno estenderlo
con un ulteriore livello semantico.
• Ad esempio RDFSchema non è possibile qualificare
come transitiva la proprietà essere_Antenato_Di.
A è antenato di B
A è antenato di C
B è antenato di C
Livello ontologico
• Fornisce gli strumenti per la definizione e
l’uso di ontologie.
• Si fonda su RDF e RDF Schema per
definire le primitive di modellazione delle
ontologie.
11
Requisiti per i linguaggi
ontologici
• Compatibile con gli standard esistenti sul
web (XML, RDF, RDF Schema)
• Facile da comprendere e da utilizzare
(basandosi su idiomi familiari di KR)
• Specificato formalmente e di “adeguato”
potere espressivo
• Idoneo a fornire un supporto al
ragionamento automatizzato
OIL (Ontology Inference
Layer)
Unifica tre aspetti importanti:
• Semantica formale e supporto al
ragionamento efficiente (Description
Logic).
• Ricche primitive di modellazione (Frame).
• Proposte standard per notazioni sintattiche
(W3C, comunità Web ).
12
DAML (DARPA Agent Markup
Language)
• Linguaggio di markup promosso
dall’agenzia DARPA (Defence Advanced
Research Projects Agency) .
• fondato principalmente su RDF.
• Partendo da una serie di statements
DAML ,conclude altri statements DAML.
madreDi SubPropertyOf genitoreDi
Roberta madreDi Andrea
Roberta genitoreDi
Andrea
DAML+OIL
• Unione dei linguaggi OIL e DAML.
• Linguaggio semantico di markup che si
fonda sugli standard del comitato W3C,
come RDF e RDF Schema, e li estende
con primitive di modellazione più ricche,
molte delle quali mutuate dai linguaggi
basati su logica descrittiva.
13
Limitazioni di DAML+ OIL
• Numero fisso di proprietà algebriche
(transitività, simmetria, inversa).
• Mancanza di modularizzazione: non è
possibile rinominare, ristrutturare e
ridefinire ontologie importate.
• Limitata espressività del second’ordine.
OWL (Web Ontology
Language)
• Sviluppato come revisione di DAML+OIL.
• Permette di arricchire (con un insieme di
potenti primitive) le ridotte capacità
espressive di RDF Schema, consentendo
una dettagliata descrizione della struttura
di un qualsiasi dominio.
• Si appoggia sulla sintassi e sulle primitive
ontologiche di base fornite da RDF/RDF
Schema
14
OWL
OWL utilizza URI per nominare le risorse e il
linking fornito da RDF per aggiungere le
seguenti capacità alle ontologie:
•
Abilità di essere distribuite tra più sistemi;
•
Scalabilità per le necessità del Web;
•
Compatibilità con gli standard Web per quanto
riguarda l' accessibilità e l'internazionalizzazione;
•
Apertura ad applicazioni complesse ed estensibilità
estensibilità;;
I sottolinguaggi di OWL
OWL è costituito da tre sottolinguaggi,
ciascuno dei quali caratterizzato da una
diversa capacità e destinato ad una
diversa platea di utenti e di sviluppatori:
•
•
•
OWL Lite
OWL DL
OWL Full
RDF
OWL Lite
OWL DL
OWL Full
15
OWL Lite
Rivolto a quegli utenti che necessitano
principalmente di una gerarchia di
classificazione e non sentono l’esigenza di
esprimere dei vincoli complessi.
Ad esempio consente di esprimere vincoli
di cardinalità, ma i valori permessi sono
solamente 0 oppure 1.
OWL DL
• Corrispondenza con le Logiche Descrittive (Description
Logic))
Logic
• Indirizzato agli utenti che desiderano disporre della
massima espressività possibile
possibile,, pur mantenendo la
completezza computazionale e la decidibilità .
Include tutti i costrutti linguistici del linguaggio OWL con
la limitazione che essi possono essere utilizzati
solamente sotto alcune restrizioni
restrizioni..
Ad esempio
esempio,, ad una classe viene consentito di essere
sottoclasse di più classi
classi,, ma non di essere un’
un’istanza
istanza di
un’altra classe
classe..
16
OWL Full
Concepito per quegli utenti che richiedono la
massima espressività e tutta la libertà sintattica
di RDF, senza alcuna garanzia computazionale
computazionale;;
ad esempio
esempio,, in OWL Full ad una classe è
consentito di essere trattata
contemporaneamente sia come una collezione
di individui
individui,, sia come un individuo a sé stante
stante..
OWL Full permette ad una ontologia di
aumentare il significato dei vocabolario (RDF o
OWL) predefinito
predefinito..
Questo maggior potere espressivo e’ ottenuto a
spese della decidibilita’
decidibilita’..
Lo strato Logico
• Fino al livello delle ontologie non vi è inferenza,
ma solo rappresentazione della conoscenza.
• Uso della logica per rispondere a interrogazioni
al fine di poter estrarre informazioni utili,
mediante regole di inferenza e altre tecniche
logiche e non.
• Lo strato della Logica rende quello che era un
linguaggio dichiarativo, con limitate capacità
espressive, un linguaggio logico “Turing
Turing-complete”” con inferenze e funzioni, consentendo
complete
ad applicazioni RDF diverse di connettersi.
17
Lo strato delle dimostrazioni
• Definire un linguaggio universale (“Proof
(“Proof Language
Language”” )per
rappresentare le dimostrazioni.
• Una dimostrazione (“Proof
(“Proof”)
”) è una sequenza di formule,
ciascuna delle quali è derivata, applicando:
•
•
•
•
regole di inferenza,
assiomi,
definizioni,
o formule ad essa precedenti nella sequenza
• Ad esempio i sistemi potrebbero quindi autenticare con
la firma digitale queste dimostrazioni ed esportarle ad
altri sistemi che le potrebbero incorporare nel Web
Semantico.
Lo strato della Fiducia: Web of trust
• Con un “Proof
“Proof Language
Language”” si intende passare dal “Web
del Ragionamento”
Ragionamento” al “Web
“Web della Fiducia”.
Fiducia”.
• Le asserzioni RDF devono essere contrassegnate con
tecniche come la firma digitale o la crittografia
crittografia,, il cui
scopo e’ garantire l’autenticità delle varie asserzioni e di
scoprire la loro provenienza. Sarà poi l’utente ad istruire
il software del proprio computer su quali firme digitali
fidarsi oppure no.
• “Web of Trust”: considerare la Fiducia una proprietà
transitiva, cosicché se l’utente A dichiara di fidarsi
dell’utente B, il quale a sua volta dichiara di fidarsi
dell’utente C, si ottiene che A si fida anche di C.
18
Logica e Dimostrazione:
RuleML
L’obiettivo della iniziativa “Rule Markup” e’
lo sviluppo di RuleML come linguaggio
web standard per esprimere regole
inferenziali nel semantic web usando
markup XML and semantica formale
RuleML started life before the semantic web
initiative was officially launched. It is a very
significant group.
Tim Berners-Lee, Director, W3C
RuleML
• Rappresentazione della conoscenza delle regole
(KR) in sintassi XML;
• RuleML include
•
•
•
Regole di derivazione ( ‘clausole di Horn ’)
Regole di reazione (‘regole evento
evento--conditione
conditione--azione
ECA)
Regole di integrità (‘vincoli di integrità’
integrità’).
).
• Garantisce iteroperabilit
iteroperabilità
à con i maggiori sistemi
a regole commerciali e non (SQL, Prolog
Prolog,, OPS5,
CLIPS, Jess
Jess,, ECA..);
19
RuleML
• Sistema di sottolinguaggi : da RDF -like
triple alla logica di Horn, con equazioni
che utilizzano sia individui URI che
relazioni;
• I 12 sottolinguaggi, ciascuno con una
propria semantica e relativo DTD,
costituiscono la definizione modularizzata
di base di RuleML.
Un esempio di regola RuleML
< body>
<and>
<atom>
< opr
opr>
>
< rel
rel>buy
>buy </rel
</rel>
>
</ opr
opr>
>
<var>person
<var>
person </var>
<var>merchant
<var>
merchant </var>
< var
var>object
>object </var
</var>
>
</atom>
conclusione <atom>
< opr
opr>
>
< rel
rel>keep
>keep </rel
</rel>
>
</ opr
opr>
>
< var
var>person
>person </var
</var>
>
< var
var>object
>object </var
</var>
>
</atom>
</and>
</ body>
</imp
</
imp>
>
own(Person
own(
Person,,Object
Object)) ?
buy((Person
buy
Person,Merchant,
,Merchant,Objec
Objec
t), keep
keep((Person
Person,,Object
Object).
).
<imp>
< _head>
<atom>
< opr
opr>
>
< rel
rel>own
>own </rel
</rel>
>
</ opr
opr>
>
< var
var>person
>person </var
</var>
>
< var
var>object
>object </var
</var>
>
</atom>
</ head>
premessa
20
Ontologie e regole
Le ontologie hanno una tassonomia per definire le classi
di oggetti e le relazioni tra gli oggetti, e un insieme di
regole di inferenza, per fornire ulteriore potenza
espressiva ma limitate a ragionare solo su:
• Ontology design
design:: per controllare la consistenza delle classi e
relazioni implicite (classi);
• Ontology deployment
deployment:: per determinare se un insieme di fatti e’
consistente (istanze);
• Ontology integration
integration:: per asserire relazioni all’interno di una
ontologia prodotta tramite integrazione di due ontologie;
Ontologie + Regole
Le regole e le ontologie,
perche’:
• Una tassonomia di una ontologia (espressa per
es. in OWL) può richiedere un sistema a regole
per derivare o usare infomazione implicita, che
non può essere catturata dalla sola tassonomia .
• La tecnologia delle regole è più matura delle
logiche descrittive
• I non esperti hanno piu familiarità con le regole
• Le regole si integrano bene con i maggiori
paradigmi di software commerciali, es. OO e DB
21
Le regole e le ontologie,
perche’:
• La regole possono aiutare una ontologia a
ragionare sulle sue istanze,
• Le regole possono definire assiomi che
operano su tassonomie.
• Aggiungono espressivita’ a cio’ che si puo’
asserire solo con OWL
•
Regole sono ortogonali alle logiche
descrittive
Le regole nel Semantic web
http://www.w3.org/DesignIssues/diagrams/sw--stack
http://www.w3.org/DesignIssues/diagrams/sw
stack--2002.png
22
Le regole e le ontologie,
come:
• Regole al top delle ontologie
(Knowledge Representation fusion):
costruire regole al top delle ontologie, nel
senso che le regole possono riferirsi ad
ontologie OWL, usando uno o più domini
ontologi specificati nelle Description
Logics (DL) di OWL.
SweetProlog
(Semantic WEb Enabling Technlogies
for Prolog)
• Sistema per le regole del Web Semantico
in Prolog.
• Traduzione di un ontologia per (CLP)
RuleML espressa in OWL .
• Deduzione per mezzo di JIProlog Engine.
• Specifica una ontologia OWL per la
sintassi delle regole RuleML.
• Regole OWLRuleML al top delle ontologie
• Preserva la semantica
23
SweetProlog & OWLRuleML
• Le regole RuleML sono state specificate
attraverso un linguaggio, quale OWL.
• OWLRuleML rappresenta la codifica OWL dello
standard RuleML con Courteous Logic
Programs (per la gestione dei conflitti),
permettendo quindi di incrementare le
potenzialità di RDFS e OWL all’attuale RuleML
RuleML..
• La sintassi risultante, denominata OWLRuleML
OWLRuleML,,
è essenzialmente una specifica della sintassi del
rule language
language..
SweetProlog
Regole al top dell’ontologia
• Sintatticamente, i nomi dei predicati che appaiono nelle
regole possono essere URI che denotano classi e
proprietà in una ontologia OWL.
• Semanticamente la base di conoscenza ontologica di
OWL referenziata può essere vista come una teoria
background per l’insieme delle regole.
• Una classe OWL è trattata come un predicato unario
unario,, e
una proprietà come un predicato binario. Le asserzioni
sulle istanze in una classe e sulle proprietà sono trattate
come fatti.
• I nomi delle classi, delle proprietà e degli individui sono
URI al fine di permettere alle regole di riferirsi ad essi.
24
SweetProlog
Regole al top dell’ontologia
•
•
La semantica formale per l’integrazione è una
rappresentazionedi conoscenza ibrida che combina le logiche
descrittive e la programmazione logica: Description Logic
Programs (DLP).
Description Logic Programs aiuta ad integrare le regole con le
ontologie compilando le definizioni ontologiche in un programma
logico, il quale può essere esteso con ulteriori regole,
rappresentando un sottoinsieme di OWL espressivo (senza
disgiunzione nella testa, senza negazione e connettivi
esistenziali).
Description
Logic
Programs
Architettura SweetProlog
OWL
+
OWLRuleML
Parsing
with RDF PI
into triples
Transform
query into
Prolog
Query
represented
in Prolog
Inferencing
using Prolog
engine
Derived
conclusions
in Prolog
Knowledge
base in RDF
triples
Transform
OWLRuleML
into CLP
Transform
OWL into Logic
Program
Facts & rules
represented
as a CLP
Knowledge
base in
Prolog
Courteous
Logic Program
compiler
OWLRuleML
represented
in Prolog
SweetProlog
Transform
facts into
OWLRuleML
Derived
facts in
OWLRuleML
25
Conclusioni
• Iteraperabilità semantica e inferenziale tra
l’approccio delle regole nel Semantic Web
(RuleML Logic Programs
Programs)) e le ontologie (OWL
Description Logics
Logics).
).
• Nuova rappresentazione d conoscenza (DLP) e
mostrato come può catturare un significante
sottoinsieme di OWL, che include l’intero
sottoinsieme OWL di RDFS, ed alcuni assiomi
sui concetti e proprietà.
• Livellare le regole al top dei linguaggi ontologici
come proposto dalla visione del Sematic Web
Bibliografia
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Tim Berners
Berners--Lee
Lee,, James Hendler
Hendler,, Ora Lassila
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