Semantic Web Ontologie SCHEMA (ontologia) vocabolario che esperime le relazioni fra concetti, che diventano classi di dati METADATI riportano questi dati ai concetti di uno schema DATI distribuiti nel Web Esigenza di introdurre metadati (dati che descrivono dati) per mappare i dati rispetto a classi, o concetti, di questo schema di dominio 1 MOTIVAZIONI ALL’USO DELLE ONTOLOGIE Per raggiungere gli obiettivi del Sem web, Integrazione di informazioni L’integrazione di dati eterogenei presuppone che le applicazioni condividano lo stesso vocabolario (SCHEMA) Condivisione di conoscenza Riuso di conoscenza Diverse applicazioni accedono alla medesima conoscenza Diverse applicazioni riusano la medesima conoscenza COSA SONO LE ONTOLOGIE Nell’ambito della filosofia, rappresenta una branca della metafisica che studia la natura di ciò che esiste. Si occupa di dare risposte a domande del tipo: cos’è l’esistenza? Quali proprietà possono spiegarla? Come queste proprietà la spiegano? Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, indica la specificazione di una concettualizzazione ovvero una descrizione formale di un insieme di concetti e delle relazioni che intercorrono tra essi. 2 QUALCHE DEFINIZIONE “Un’ontologia fornisce i termini per descrivere esplicitamente la concettualizzazione che sta dietro la conoscenza rappresentata nella base di conoscenza” [Bernaras&other, 96] “L’ontologia e’ vista come un vocabolario di concetti, che rappresenta un determinato dominio di interesse, dotato di un insieme di relazioni tra i concetti stessi che consentono di capire come sono legati fra loro” [Josephson&other, 99] “Un’ontologia e’ una collezione di frasi che definiscono le relazioni tra concetti e specificano le regole logiche” [Tim Berners-Lee, 99] “L’ontologia e’ una esplicita e formale rappresentazione di una concettualizzazione condivisa” [Gruber, 96] “concettualizzazione”: modello astratto e semplificato che identifica i concetti rilevanti del mondo che noi desideriamo rappresentare “esplicita”: i tipi di concetti usati e le restrizioni devono essere definiti dichiaratamente “formale”: deve essere machine-processable “condivisa”: una ontologia cattura una conoscenza consensuale, non ristretta a qualche individuo 3 LA CONCETTUALIZZAZIONE “Concettualizzazione”: modello astratto e semplificato che identifica i concetti rilevanti del mondo che noi desideriamo rappresentare Essa e’ indipendente dal vocabolario usato (es.lingua) Differenti situazioni possono coinvolgere lo stesso concetto descritto attraverso vocabolari diversi. MELA APPLE IN SINTESI… In sintesi, un’ontologia descrive formalmente il dominio di un discorso e consiste in: una lista finita di termini che denotano concetti (ossia classi di oggetti) del dominio relazioni tra concetti: gerarchie di classi, proprietà, restrizioni di valori, relazioni logiche e di disgiunzione 4 ONTOLOGIE NEL WEB consentono la strutturazione delle informazioni (lato back end) consentono di esplicitare la semantica delle pagine web (lato front end) permette di superare alcuni aspetti critici del Web tradizionale ONTOLOGIE E SEMANTIC WEB L’introduzione delle ontologie nel Web consente: interoperabilità: condividere una comprensione comune della struttura dell’informazione in un gruppo riuso della conoscenza del dominio, per non duplicare sforzi nello sviluppo di sistemi software separazione della conoscenza dichiarativa sul dominio dalla conoscenza procedurale comunicazione tra agenti sw e tra sw e umani, fornendo una terminologia comune esplicitare le assunzioni sul dominio 5 Tassonomia vr Ontologia… • Taxonomy is an organized set of terms in a hierarchy, relationship like “is-a type” in a classification. The tree structure constrains the semantic interpretation. Basic form of reasoning : classification (inserting an instance in the correct level of the hierarchy), and inheritage (inferring the properties of a concept basing on properties of its parents) • Ontology provides both well-defined and relational structure and explicit and formal semantic for machine processing. An ontology (since can be expressed by Description Logic based languages) exploits basic reasoning mechanism in the form of axiomslike subsupmtion, equivalence, disjointness. • Database vr Scopo: archiviare dati . Rappresenta informazioni piatte (sotto forma di record) Relazioni: gli unici legami possibili sono di tipo relazionale (basati su chiavi relazionali) Sono possibili relazioni di diversa cardinalità: 1:1 o 1:n o m:n) Semantica: nei db non c'è alcuna semantica a meno che non sia aggiunta dall'esterno Ontologia Scopo: descrivere una struttura e dare delle preinformazioni sugli oggetti (che tipo di dati accettano, con quali altri oggetti si collegano). Le istanze sono rappresentate a parte Relazioni: le ontologie consentono di rappresentare legami (semantici) più ricchi e relazioni come IS_A oppure di altro tipo (part_of, belongs..) Semantica: le ontologie contengono la semantica all’interno della loro struttura 6 ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Classi Classi organizzate in tassonomie, relazioni di specializzazione e generalizzazione. La “classe” viene utilizzata per descrivere i concetti (le classi di individui) che si vuole rappresentare (es. PERSONA, GENITORE, MADRE…) FEMMINA PERSONA DONNA GENITORE subClassOf subClassOf MADRE PADRE ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Proprieta’ e attributi Rappresentano le relazioni esistenti tra le classi del dominio (es. “le MADRI sono GENITORI”, “i GENITORI hanno figli che sono PERSONE”…) FEMMINA PERSONA r ha_figli DONNA GENITORE (1,n) is_a MADRE PADRE 7 ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Proprieta’ e attributi • Il legame tra MADRE e GENITORE (is_a) indica che “le MADRI sono GENITORI” e definisce una gerarchia tra concetti, provvedendo una base per l’eredità di proprietà: un concetto specifico eredita le proprietà del concetto più generale che lo sussume • E’ possibile rappresentare anche proprietà più complesse della relazione is_a • la proprietà ha_figli, che connette le classi GENITORE e PERSONA, specificando degli attributi che ne vincolano l’applicazione: r denota una restrizione sulle classi che possono soddisfare la proprietà, mentre (1,n) rappresenta una restrizione di cardinalità L’esempio può essere letto come “un GENITORE è una PERSONA che ha almeno 1 figlio e tutti i figli che ha sono PERSONE” ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Individui (o Istanze) Sono i singoli oggetti contenuti in una classe, a vari livelli di generalità, a seconda dello scopo dell’ontologia FEMMINA DONNA MADRE Luisa, Anna, Maria,… PERSONA GENITORE PADRE Luca, Claudio,… 8 ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Assiomi Possono essere utilizzati per diversi scopi: definire il significato dei vari componenti dell’ontologia, definire relazioni complesse, verificare la correttezza dell’informazione specificata o dedurre nuova informazione Ex. disjoint (MADRE, PADRE) esprime il fatto che un elemento della classe PADRE non può mai essere anche un elemento della classe MADRE) GENITORE MADRE disjoint PADRE ELEMENTI DELLE ONTOLOGIE Il contenuto di un’ontologia è quindi rappresentato da: Un insieme di classi (concetti – astrazioni del mondo reale). Un insieme di relazioni (tra 2 classi); Un insieme di assiomi Un insieme di individui Una base di conoscenza (knowledge base) sulla quale poter eseguire elaborazioni è data allora da: Ontologia + Istanze delle classe dell’ontologia 9 4. TIPI DI ONTOLOGIE (facoltativo) TIPI DI ONTOLOGIE Domain independent Example:medicine,physics,etc. . Example:selling,teaching,etc.. 10 Domain Ontologies • Una domain ontology modella una parte del mondo, uno specifico dominio. Rappresenta il particolare significato dei termini in quello specifico ambito. Ad esempio, la parola albero ha molti diversi significati. Un ontologia riguardante il dominio della botanica modellera’ il significato di “pianta”, mentre una ontologia riguardante l’informatica modellera’ il significato di “struttura dati” , una ontologia autica “parte di una imbarcazione” Upper Ontologies • Una upper ontology (o foundation ontology o top level ontology) e’ un modello degli oggetti comuni che sono genericamente applicabili ad un ampio raggio di ontologie di dominio. • Contiene un glossario in cui gli oggetti possono essere descritti in differenti domini • Ci sono una serie di standard – – – – SUMO OpenCyc/ResearchCyc DOLCE GFO NB: WordNet, sebbene condiderata una upper ontology, non e’ un’ontologia: essa e’ la combinazione tra una tassonomia e un vocabolario controllato 11 Upper Ontologies: SUMO • Suggested Upper Merged Ontology IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineering), meta anni ‘90. http:// suo.ieee.org/; • “upper ontology” per i computer per interoperabilità dei dati, la ricerca di informazioni, ragionamento automatico e elaborazione del linguaggio naturale • fornisce una struttura e un insieme di concetti generali sulla base dei quali potranno essere costruite le ontologie di dominio Upper Ontologies: OpenCyc • ontologia pubblica sviluppata nell’ambito del progetto Cyc. (nato nel 1984 e ancora in corso www.opencyc.org/). • Cyc è proprietaria: include un'ontologia di base e diverse ontologie specializzate per dominio. Un sottoinsieme è stato rilasciato per uso libero col nome di OpenCyc. • codificata la conoscenza di senso comune; Cyc include oltre un milione di concetti, OpenCyc: 6.000 e 60.000 relazioni 12 Upper Ontologies: DOLCE • Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering by CNR (Trento e Roma). • non vuole essere un’ontologia universale (non tenta di essere adottabile in ogni dominio), punto di partenza per chiarire la relazioni esistenti tra diverse ontologie di dominio e per rendere esplicite le assunzioni presenti nelle ontologie preesistenti. • orientamento cognitivo, esprime le categorie ontologiche alla base del linguaggio naturale e del senso comune umano. WordNet • WordNet è una risorsa linguistica sviluppata più di dieci anni fa dal’Università di Princeton, che organizza, definisce, descrive i concetti rilevanti della lingua inglese. • La concettualizzazione del lessico è realizzata attraverso il synset, insieme di termini dal significato equivalente, strutturati in nodi e collegati da relazioni di senso: iper/ iponimia, mereonimia, etc..; Disambiguazione dei polisensi • WordNet, considerato uno dei più importanti lessici standard per la lingua inglese, è disponibile gratuitamente su Internet, sia consultabile on line che scaricabile; 13 Utilita’ di upper ontologies • Dal momento che le domain ontologies rappresentano concetti in modo molto specifico, sono spesso incompatibili. • I sistemi spesso necessitano di unire (merge) domain ontologies in una rappresentazione piu’ generale. • L’operazione di merging e’ un problema : – fra ontologie di domini diversi. – fra ontologie nello stesso dominio (possono essere diverse perche’ esprimono differenti visioni basati su differenze culturali) • Il merging e’ un processo manuale, time-consuming e dispendioso. L’uso di una foundation ontology per avere una definizione comune dei termini chiave semplifica il processo 5. ONTOLOGY REASONING (facoltativo) 14 Ontology reasoning • ereditarieta’ (sussunzione): inferire le proprieta’ di un concetto a partire della proprieta’ delle sue sovracclassi • equivalenza di classi. Se la classe A è equivalente alla classe B, e la classe B è equivalente alla classe C, allora si può inferire che A è anche equivalente a C Ontology reasoning • appartenenza ad una classe: se x è un’istanza di una classe C e C è una sottoclasse della classe D, allora si può inferire che x è istanza di D • consistenza. Supponiamo di aver dichiarato x come una istanza della classe A e che A è una sottoclasse di B, A è anche una sottoclasse di D, e B e D sono disgiunte . Qui abbiamo un’inconsistenza perché A dovrebbe essere vuota, invece ha l’istanza x. Questa è un’indicazione di un errore dell’ontologia • classificazione. Inserire un’istanza nel corretto livello della gerarchia. Se abbiamo dichiarato che una certa coppia attributo-valore è la condizione sufficiente per l’appartenza alla classe A, e un individuo x soddisfa questa condizione, allora possiamo concludere che x devere essere un’istanza della classe A 15 Ontology reasoning La semantica è il prerequisito per il supporto al reasoning. Derivazioni come quelle presentate in precedenza possono essere fatte meccanicamente invece che a mano. Un supporto automatico al ragionamento è utile perché permette di – Controllare la consistenza della ontologia e della conoscenza – Controllare le relazioni non previste tra le classi – Classificare in modo automatico istanze di una classe Una semantica formale e un supporto automatico al ragionamento sono di solito fornite mappando il linguaggio ontologico su un definito formalismo logico e usando automatismi previsti per quel linguaggio. Per esempio, OWL è mappato sulla Description Logic (DL) e usa tool di reasoning (Pellet)) 16
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