1 Inteligentne Systemy InformacyjneKrzysztof Juszczyszyn

2 OWL i ontologie Por. World Wide Web Consortium (www.w3c.org)

3 Semantic Web – architektura

4 OWL Ontology Web Language = OWLOntologia: w sztucznej inteligencji (def.) – jawna, formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej domeny.  Dział SI poświęcony nie „jak?” ale „co?” ...a potocznie: (poszerzony) słownik, zawierający koncepty (klasy), relacje między nimi, ich instancje, aksjomaty logiczne oraz reguły wnioskowania.  Opisy zasobów, usług, podmiotów zdefiniowane w OWL i możliwe do przetwarzania przez autonomicznie działające oprogramowanie.

5 OWL ... jawna, formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej domeny.Web Ontology Language = OWL Ontologia: w sztucznej inteligencji (def.) – jawna, formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej domeny. ...a potocznie: (poszerzony) słownik, zawierający koncepty (klasy), relacje między nimi, ich instancje, aksjomaty logiczne oraz reguły wnioskowania.  Wszystko zdefiniowane w OWL i możliwe do przetwarzania przez autonomicznie działające oprogramowanie. ... jawna, formalna specyfikacja konceptualizacji wybranej domeny. Projekt nr SPORZL-2.3A /0047, współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego Unii Europejskiej

6 OWL Przy projektowaniu ontologii wykorzystywane są metody kategoryzacji i hierarchizacji. Pewnym pojęciom abstrakcyjnym i grupom obiektów posiadającym wspólne cechy przyporządkowywane są nazwy, tworzone są więc klasy obiektów (kategoryzacja). Tak utworzone klasy są następnie umieszczane w strukturze hierarchicznej. Przy tworzeniu ontologii można użyć różnych języków modelowania. Najczęściej wykorzystywany jest RDF/RDFS lub bardziej wyrafinowane języki wykorzystujące tą technologię np. OWL.

7 OWL Podstawową jednostką języka OWL jest klasa wraz z jej właściwościami. Może zawierać: instancje klas, instancje właściwości, właściwości danych, właściwości atrybutów. Na podstawie danych zapisanych w języku OWL tworzy się bazę wiedzy, z której można następnie dodatkowo wywnioskować fakty pochodne.

8 OWL W OWL opisujemy rzeczywistośd za pomocą kategorii Mary is femalelub opisu relacji między obiektami John and Mary as married Składniki tych wypowiedzi nazywamy encjami: objects (oznaczamy jako „individuals”) np.: John, Mary categories (oznaczamy jako „classes”) np.: female relations (oznaczamy jako „properties”) np.: married

9 OWL Główną cechą OWL jest to, że nazwy encji mogą być łączone w wyrażenia za pomocą tzw. konstruktorów. Przykładem mogą być klasy „female” i „professor” mogą zostać połączone w celu opisania klasy kobiet-profesorów. W OWL, konstruktory dla każdego typu jednostki znacznie się różnią. Język wyrażeń dla klas jest bardzo bogaty i wyrafinowany w przeciwieństwie do języka wyrażeń dla właściwości. Różnice te wynikają zarówno z przyczyn historycznych, jak również przyczyn technicznych.

10 OWL Zaczynamy od wprowadzenia klas, o których mówimy. Można to zrobić w następujący sposób: IRI = Internationalized Resource Identifier

11 OWL Tworzenie hierarchii klas:

12 OWL klasa Osoba jest równoznaczna klasie Human.  Stwierdzenie, że klasy Osoba i Człowiek są równoznaczne oznacza to samo, co stwierdzenie, że Osoba jest podklasą klasy Człowiek, a Człowiek jest podklasą klasy Osoba.

13 OWL Informacja, że dwie klasy są rozłączne

14 OWL Ontologia może również służyć do specyfikacji jak poszczególne osoby odnoszą się do innych osób ( relacje)

15 OWL Rozróżnianie obiektów:

16 OWL Przykład właściwości typów danych. Stwierdza on, że John ma 51 lat. 51

17 OWL Dziedzina i zakres mogą być również ustalane dla właściwości typów danych tak jak ma to miejsce dla właściwości obiektów. W tym przypadku jednak, zakres będzie typem danych zamiast klasą.

18 OWL Zastrzeżenia zakresu relacji: //someValues, hasValue

19 OWL Własności kardynalne: 1

20 OWL Unia klas:

21 OWL Przecięcie klas (+ anonimowa definicja klasy):

22 OWL Klasa jako tryb wyliczeniowy:

23 OWL Ontologia jako graf / zbiór częściowo uporządkowany:

24 OWL-S

25 OWL-S

26 OWL-S

27 OWL-S