INFORMATICA UMANISTICA B

RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA

ONTOLOGIESEMANTIC WEB

RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA ED ONTOLOGIE

La ricerca sul modo ‘ideale’ per rappresentare le informazioni nelle basi di dati e in intelligenza artificiale ha portato alla nascita di ricerca sulla KNOWLEDGE ENGINEERING o rappresentazione della conoscenza anche in senso non applicato

Particolarmente interessante per domini piu’ complessi che ‘studenti’ e gli ‘esami’

Quest’area si focalizza sulle ONTOLOGIE Ontologie base teorica del lavoro sul

Ontologie applicate in domini come la medicina Il SEMANTIC WEB

RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA IN INFORMATICA

In informatica sono stati sviluppati numerosi modelli della rappresentazione della conoscenza TESAURI Modelli concettuali sviluppati per le basi di dati RETI SEMANTICHE e TASSONOMIE ONTOLOGIE

TESAURI

Rappresentazioni di ASSOCIAZIONI tra parole

Tipicamente raggruppate in CATEGORIE

ESEMPIO DI TESAURO

RETI SEMANTICHE E TASSONOMIE

Rappresentazioni in cui Vengono identificate relazioni come nei modelli

concettuali Viene anche rappresentata informazione

TASSONOMICA Si esprimono anche RESTRIZIONI su relazioni

TASSONOMIE

RELAZIONI E TASSONOMIE NELLE RETI SEMANTICHE

DESCRIPTION LOGICS

Una famiglia di logiche che permettono di descrivere reti semantiche specificando oltre che informazioni su relazioni e tassonomie anche COMPLEMENTARITA: MALE e FEMALE sono

disgiunti CARDINALITA’: una bici ha 2 ruote, un’auto ne

ha 4 etc

ONTOLOGIE IN INFORMATICA

In INFORMATICA, un’ ONTOLOGIA e’ una DEFINIZIONE dei TERMINI usati in un certo dominio e delle relazioni tra di loro

In FILOSOFIA, ONTOLOGIA e’ lo studio di cio’ che esiste – una delle aree piu’ importanti della METAFISICA

Concepts and definitions

“Philosophers have long assumed that definitions are the appropriate way of characterizing word meaning and category membership” (MU, ch.2, p.11)

Aristotle’s Metaphysics,Book Z

“a definition is an account, and every account has parts, and part of the account stands to part of the thing in just the same way that the whole account stands to the whole thing”

= Most concepts encode necessary and sufficient conditions for their own application

Aristotle’s Metaphysics:Definitions

MAN = RATIONAL ANIMAL

DEFINIENDUMDEFINIENS

Definition by genus and differentia

The ‘method of division’: Begin with the broadest genus containing the

species to be defined (‘ANIMAL’) Divide the genus in two sub-parts by some

differentia (‘FOOTED’) Then divide the two sub-types again (CLOVEN-

FOOTED)

Other philosophers

The greatest part of the Ideas, that make our complex Idea of GOLD, are YELLOWNESS, great WEIGHT, FUSIBILITY, and SOLUBILITY IN AQUA REGIA (Locke)

In the case of many words … it is possible to specify their meaning by reference to other words. E.g., “ARTHROPODES” are ANIMALS with SEGMENTED BODIES and JOINTED LEGS. (Carnap)

Other philosophers

The English noun “chair” can be decomposed into a set of concepts which might be represented by the semantic markers:

OBJECT, PHYSICAL, NON-LIVING, ARTIFACT, FURNITURE, PORTABLE, SOMETHING WITH LEGS, SOMETHING WITH A BACK, SEAT FOR ONE

(Katz)

The classical theory in a nutshell

(Most) concept descriptions are structured mental representations that encode a set of NECESSARY and SUFFICIENT conditions for membership in the category

These descriptions are learned through a process of ABSTRACTION by eliminating those properties which are not shared by all members of a category (Locke)

Disegno di ontologie

Identificazione dei CONCETTI Identificazione dei loro ATTRIBUTI Identificazione delle relazioni di dipendenza

tra questi concetti e di restrizioni, usando description logics o linguaggi logici piu’ potenti

ONTOLOGIA IN INFORMATICA

• Un artefatto progettato con lo scopo di esprimere il significato inteso di un vocabolario (condiviso)

• Un vocabulario condiviso più una specificazione (caratterizzazione) del suo significato inteso

“An ontology is a specification of a conceptualization”[Gruber 95]

cioè, un’ontologia rende conto dell’impegno di un linguaggio verso una certa

concettualizzazione

ONTOLOGIA APPLICATA IN INFORMATICA

Interoperabilità Semantica Integrazione di Database Imprese Virtuali Concurrent engineering e-commerce Web services

Information Retrieval Distinguere il vocabolario dell’utente da quello dei dati Rispondere alle Query su insiemi di documenti Natural Language Processing

ONTOLOGIE NELL’AMBITO DELLA BIOLOGIA

Protein Ontology: un’ontologia sviluppata per codificare la nostra conoscenza sulle proteine in modo sistematico http://pir.georgetown.edu/pro/

Altre ontologie elencate sul sito OPEN BIOMEDICAL ONTOLOGY http://www.obofoundry.org/ Gene ontology, C. elegans, etc

PROTEIN ONTOLOGY

ALTRI DOMINI IN CUI VENGONO USATE ONTOLOGIE

Geografia (per scambiare informazioni tra sistemi satellitari etc)

Software Specifica di processi (management)

PSL: http://www.mel.nist.gov/psl/

Ontologie ‘generali’ ed ontologie ‘di dominio’

Esistono ora molte ontologie per domini specifici

Esistono anche tentativi di ‘riunificare’ queste ontologie tramite cosiddette ‘ontologie di livello superiore’ SUMO DOLCE

DOLCE

Ontologia generale sviluppata dal Laboratorio di Ontologia Applicata del CNR (LOA)

La tassonomia di DOLCE

QQualit

y

PQPhysicalQuality

AQAbstractQuality

TQTemporalQuality

PDPerdurant

EVEvent

STVStative

ACHAchievement

ACCAccomplishment

STState

PROProcess

PTParticular

RRegion

PRPhysicalRegion

ARAbstractRegion

TRTemporalRegion

TTime

Interval

SSpaceRegion

ABAbstrac

t

SetFact…

… … …

TLTemporalLocation

SLSpatial

Location

… … …

ASOAgentive

Social Object

NASONon-agentive Social Object

SCSociety

MOBMental Object

SOBSocial Object

FFeature

POBPhysicalObject

NPOBNon-physical

Object

PEDPhysicalEndurant

NPEDNon-physical

Endurant

EDEndurant

SAGSocial Agent

APOAgentive Physical

Object

NAPONon-agentive

Physical Object

…

ASArbitrary

Sum

MAmount of

Matter

… … … …

Scelte Ontologiche di base in DOLCE (1) Oggetti (Enduranti o Continuanti) ed Eventi (Perduranti o

Occorrenti)

queste sono categorie distinte connesse attraverso la

relazione di partecipazione.

Le Qualità formano una categoria

esse ineriscono agli Oggetti (Qualità Fisiche) o agli Eventi

(Qualità Temporali) e corrispondono a “proprietà

individualizzate”, cioè sono inerenti solo a una specifica entità

, per esempio “il colore di questa particolare rosa”, “la velocità

di questo movimento”, ecc.

Scelte Ontologiche di base in DOLCE (2)

Ogni tipo di Qualità è associato a uno Spazio di Qualità che

rappresenta lo spazio dei valori che le qualità (di uno specifico

tipo) possono assumere. Gli spazi di qualità non sono né nello

spazio né nel tempo, ma sono ammessi diversi spazi di qualità

associati allo stesso tipo di Qualità. Spazio e Tempo sono specifici spazi di qualità;

Sono ammessi diversi tipo di spazio e tempo.

Diversi Oggetti/Eventi possono essere co-localizzati spazio-

temporalmente: in questo caso si considera la relazione di

costituzione.

Entità Astratte vs. Concrete

Concrete: collocate nello spazio-tempo(le regioni di spazio-tempo sono collocate in se stesse)

Astratte (questo termine può avere due significati):- Resultato di un processo di astrazione (qualcosa di comune a molte

esemplificazioni)

- Non collocato nello spazio-tempo (questo è il sognificato in DOLCE)

Somme mereologiche (di entità cocnrete) sono concrete, gli insiemi che corrispondono a esse sono astratti...

Enduranti vs. Perduranti Enduranti:

Tutte le loro parti proprie sono presenti ogni volta che essi sono presenti (interamente presenti, non attraverso le loro parti temporali)

Esistono nel tempo Possono genuinamente cambiare nel tempo Possono avere parti non essenziali La relazione di parte sugli endurtanti include un argomento temporale

Perduranti: Solo alcune delle loro parti proprie sono presenti ogni volta che essi sono

presenti (presenza parziale, parti temporali) Accadono nel tempo Non cambiano nel tempo Tutte le loro parti sono essenziali La relazione di parte sui perduranti non considera il tempo

SEMANTIC WEB

Il Semantic Web (Berners-Lee Hendler et al 2001) e’ un progetto per realizzare una versione del Web in cui i testi sono annotati SEMANTICAMENTE e quindi e’ possibile ritrovarli sulla base del CONTENUTO invece che di keywords

INGREDIENTI DEL SEMANTIC WEB

XML come linguaggio di markup, ed in particolare URI per identificare nomi namespaces

RDF per la rappresentazione di informazioni OWL (Web Ontology Language) per

rappresentare concetti, attributi, e relazioni Una o piu’ ontologie

LIVELLI DEL SEMANTIC WEB

URI ed URL

URL: indirizzo fisico URI: indirizzo ‘concettuale’

RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF)

Linguaggio per esprimere asserzioni del tipo

<RISORSA, PROPRIETA’, VALORE>

‘Il presidente Ciampi vive a Roma’

ESEMPIO DI RDF

<?xml version='1.0'?>

<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:wikipedia="http://it.wikipedia.org/wiki/" xmlns:wikidizionario="http://it.wiktionary.org/wiki/">

<rdf:Description rdf:about="http://www.quirinale.it/presidente/ciampi.htm"> <wikidizionario:vivere rdf:resource="http://www.comune.roma.it/index.asp"/> <wikipedia:codice_fiscale> CMPCLZ20T09E625V </wikipedia:codice_fiscale> </rdf:Description>

</rdf:RDF>

OWL: LINGUAGGIO PER DESCRIVERE ONTOLOGIE

Una serie di linguaggi che permettono di descrivere ontologie piu’ sofisticate OWL-LITE: tassonomie, restrizioni OWL-DL: livello delle description logics OWL-FULL: massima espressivita’ (logica)

OWL

<owl:Class rdf:ID="ProteinComplex"> <owl:disjointWith> <owl:Class rdf:ID="SiteGroup"/> </owl:disjointWith> <owl:disjointWith> <owl:Class rdf:about="#Chains"/> </owl:disjointWith> <owl:disjointWith> <owl:Class rdf:about="#Residues"/> </owl:disjointWith>

UN ESEMPIO DI PAGINA MARCATA PER SEMANTIC WEB

JIM HENDLER’S PAGE, SEMANTIC WEB INFO

<BODY> <INSTANCE KEY="http://www.cs.umd.edu/users/hendler/"> <USE-ONTOLOGY ID="cs-dept-ontology" VERSION="1.0" PREFIX="cs" URL= "http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/cs.html" /> <CATEGORY NAME="cs.Professor" FOR="http://www.cs.umd.edu/users/hendler/"/> <RELATION NAME="cs.member"> <ARG POS=1 VALUE="http://www.cs.umd.edu/projects/plus/"> <ARG POS=2 VALUE="http://www.cs.umd.edu/users/hendler/"> </RELATION> <RELATION NAME="cs.name"> <ARG POS=2 VALUE="Dr. James Hendler"> </RELATION> <RELATION NAME="cs.doctoralDegreeFrom"> <ARG POS=1 VALUE="http://www.cs.umd.edu/users/hendler/"> <ARG POS=2 VALUE="http://www.brown.edu"> </RELATION> <RELATION NAME="cs.emailAddress"> <ARG POS=2 VALUE="hendler@cs.umd.edu"> </RELATION> …..</INSTANCE> <b>As of January 1, 2007 Professor Hendler has moved from the University of Maryland to <a href="http://www.rpi.edu">Rensselaer Polytechnic Institute</a></b>.

VALUTAZIONE

L’uso di ontologie in informatica e’ ancora controverso

In alcune aree come la biomedicina chiaramente utili ed utilizzate

In altre aree meno chiaro Semantic Web compreso

RIASSUNTO CONCETTI FONDAMENTALI

Forme di organizzazione della conoscenza in informatica: tesauri, reti semantiche, ontologie

Ontologie: filosoficamente, applicazioni informatiche, di dominio / generali

Semantic Web: RDF, OWL

LETTURE

Tomasi, capitolo 8 Wikipedia Ontologie:

http://www.ontologyportal.org/ http://www.loa-cnr.it/

Semantic Web: http://www.sciam.com/article.cfm?

articleID=00048144-10D2-1C70-84A9809EC588EF21