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Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web Frank Loebe [email protected] Abt. Intelligente Systeme Institut für Informatik Universität Leipzig Vorlesung „Wissensrepräsentation“ Prof. G. Brewka

Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web

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Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web. Vorlesung „Wissensrepräsentation“ Prof. G. Brewka. Frank Loebe [email protected] Abt. Intelligente Systeme Institut für Informatik Universität Leipzig. Übersicht. Historische Motivation Begriffsbestimmung - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Ontologien - Eine Einführung Formale Ontologie & Semantic Web

Ontologien - Eine EinführungFormale Ontologie & Semantic Web

Frank [email protected]

Abt. Intelligente SystemeInstitut für InformatikUniversität Leipzig

Vorlesung „Wissensrepräsentation“Prof. G. Brewka

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Vorlesung „Wissensrepräsentation“Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 2

Übersicht

• Historische Motivation

• Begriffsbestimmung

• Anwendungen

• Einteilungen

• Top-level Ontologien

• Ontologie im / und

Semantic Web

• Forschungsbereiche

Box: neues Thema

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Ontologie: intuitiv

• ähnlich konzeptueller Modellierung bei Software-Entwicklung

• gegeben: eine Domäne oder Aufgabe

• Frage: Worüber (= über welche Entitäten / Dinge / ...)ist dabei zu sprechen?

• Bsp: Domäne Uni-Sommerkurs– Personen, Studenten, Lesende, Professoren, Tafeln, ...– Kurse, Vorlesungen, Übungen, Vorlesungsbesuche, ...– Termine, Hörsäle, ...– Themen, Probleme, Theoreme, ...

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Historische Motivation:Wiederverwendbarkeit von

Wissensbasen

• 1980er: diverse WBS, Austausch nur durch Rekodierung

• Probleme:– verschiedene Repräsentations-

sprachen & Dialekte

– fehlende Kommunikations-standards(für Austausch zw. WBS)

– unterschiedliche Terminologie / Konzeptualisierung / Ontologie

• im Ergebnis: Interesse an– Standardsprachen

– Ontologie

[Neches et al., 1991]

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Semantic Web

• ca. 2000-2001: Vision des Semantic Web– Hauptziel:

Anreicherung der Informationen im Internet,um diese besser automatisiert verarbeiten zu können

– Bsp.: Einkauf im Web über Agenten

• Ontologie(n) alsSchlüsseltechnologie

• derzeit: Web 2.0– Ergänzung oder

Gegenspieler desSemantic Web ?

[W3C, 2000]

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Begriffsbestimmung

• Drei Leseweisen für „Ontologie“

1.) philosophisch:– Fach Ontologie

2.) informatisch / in KI:– Ontologie als Begriffssystem

3.) Spezialfall von 2.): Ontologie im Semantic Web:– Ontologie als Technologie

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Begriffsbestimmung:Ontologie (I)

• Philosophie:Fach „Ontologie“ (Ontology)– etymologisch: aus dem Griechischen– „ontos“ – Sein– „logos“ – Lehre, Wort– Lehre vom Sein / Seienden– Systeme grundlegender Kategorien– oft reduktionistisch

• Definitionen:– „As a first approximation, ontology is the study of what there is.“

[Hofweber, 2004, SEP]

– „Theorie kategorialer Folgerungen“ [Seibt, 2004]– „... the systematic, formal, axiomatic development of the logic of all forms

and modes of being.” [Cocchiarella, 1991]

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Beispiel: Kategorien- system

Substance

material immaterial

Body Spirit

animate inanimate

Living Mineral

sensitive insensitive

Animal Plant

rational irrational

Human Beast [Sowa, 2000]

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Begriffsbestimmung: Ontologie (II)

• „eine Ontologie“ in der Informatik (ontology)– Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen

– Zweck: gemeinsames / geteiltes Verständnis

• Definitionen– „... an explicit specification of a conceptualization.“ [Gruber, 1993]

– „... an ontology defines a set of representational primitives with which to model a domain of knowledge or discourse.“ [Gruber, 2008]

– „An ontology is a logicaltheory accounting for theintended meaning of aformal vocabulary, i.e., itsontological commitment to aparticular conceptualizationof the world.“ [Guarino, 1998]

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Tutorialbeispiel:Pizza-Ontologie

(in Protege)

[http://www.co-ode.org/resources/tutorials/protege-owl-tutorial.php]

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Abgrenzungen

• Ontologien vs. Wissensbasen– ontologisch:

• Wenn X ein Objekt ist, kann X kein Prozess sein.

– dagegen nicht:• John ist 80 kg schwer.

• Um das Essen auszuwählen, wird zuerst die Karte studiert.

• Ontologische/Terminologische Fakten [Brachman, Levesque, 2004]

– Unterkategorien / Spezialisierung Student is-a Person– Disjunktheit Student und Vorlesung– Überdeckung (Exhaustiveness) Mann, Frau für Person– Typrestriktionen für Relationen nur Personen lehren– inverse Relationen– versch. Relationseigenschaften, z.B. Transitivität, Symmetrie

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Vorlesung „Wissensrepräsentation“Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 12

Übersicht

Historische Motivation

Begriffsbestimmung

• Anwendungen

• Einteilungen

• Top-level Ontologien

• Ontologie im / und

Semantic Web

• Forschungsbereiche

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Anwendungen (I)

• Medizin & Biologie: Terminologien & Ontologien– ICD: K09.0

• K00-K93 Krankheiten des Verdauungssytems

• K00-K14 Krankheiten der Mundhöhle, der Speicheldrüsen und der Kiefer

• K09.- Zysten der Mundregion, anderenorts nicht klassifiziert

• K09.0 Entwicklungsbedingte odontogene Zysten (u.a. Keratozyste)

– SNOMED, GALEN, FMA, UMLS ...– OBO: Open Biomedical Ontologies

• Gene Ontology, Mouse Anatomy, Celltype Ontology, ...

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Bsp.: UMLS (Auszug)

EntityPhysical Object

OrganismPlant

AlgaFungusVirus...

Substance...

Conceptual EntityIdea or Concept...FindingLanguage...

EventActivity

BehaviorSocial Behavior

...Machine Activity

Phenomenon / ProcessHuman caused P/PNatural P/P

Biologic Funct.Pathologic F.

...Injury or Poisoning

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Anwendungen (II)

• Anwendungszwecke– korrekte Wiederverwendung von Informationen & Softwarekompon.– Fehlererkennung / -vermeidung– Vereinfachung von Datenintegration und Interoperabilität– „semantische“ Verarbeitung, z.B. semantische Suche– Grundlage/Ergänzung für Methoden der Domänenmodellierung

• Anwendungsgebiete– Knowledge Engineering & Representation– *-Integration (Datenintegration, Unternehmensintegration, ...)– Wissensmanagement– Konzeptuelle Modellierung, Datenbankentwurf– Sprachverarbeitung

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Einteilung von Ontologien

• Ontologie:– Spezifikation / Theorie von Begriffen und deren Zusammenhängen

• historisch gewachsen im KI-Bereich– Aufgaben-Ontologie + Domänenontologie = Anwendungsontologie

• „Spezifikation“ nach Formalisierungsgrad

• „Begriffe“ nach Allgemeinheitsgrad

nach Domäne

(Bio-, Medizin-,Business-, ... Ontologien)

• außerdem: linguistische Ontologien z.B. Wordnet

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Ontologie-Arten: nach Formalisierung

• informal– Begriffsliste, (kontrolliertes) Vokabular, Katalog, Glossar– ggf. auch: Text

• Begriffshierarchie– Taxonomie, Nomenklaturen– z.B. ICD, UNSPSC, ...

• semiformal– Thesaurus, semantisches Netz, UML- oder ER-Diagramme– z.B. FMA, MeSH, WordNet, ...

• formal– formalisierte logische Theorie, z.B. in FOL, DL– z.B. SNOMED, GALEN

informal

formal

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Ontologie-Arten: nach Allgemeinheit

• Top-level-Ontologie– Kategorien für die meisten Anwendungsbereiche– Bsp.: Objekt – Prozess – Qualität

• Kern-Ontologie (Top-Domänen-Ontologien)– Kategorien für einen größeren Anwendungsbereich– Bsp.: Mensch – Krankheit – Größe

• Domänen-Ontologie– Kategorien für einen spezifischen Anwendungsbereich– Bsp.: Leukozyt – chronisch lymphatische Leukämie

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Top-level Ontologie(n)

• Ziel: Charakterisierung von Begriffen, auf die die meisten Domänen zurückgreifen allgemeinste Begriffe

• Themen:– Individuen und Kategorien – Raum, Zeit

– Objekte, Prozesse – Situationen, Fakten

– Eigenschaften, Relationen• Mereologie (Teil-Ganzes Beziehung)• Kausalität

– Rollen, Funktionen – Löcher – Granularität

– Repräsentation, Symbole, Information ...

• Systeme: BFO, (tlw. CYC), DOLCE, GFO, SUMO, ...

• Abgrenzung– allgemeinste Begriffe, keine Commonsense-Wissensbasis (z.B. CYC)

– linguistische Ontologien: WordNet

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General Formal Ontology (GFO)

• Darstellungen– informal:

• Report “General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes“ (v 1.0.1:

2007)

• weitere Publikationen

– formal: tlw. Axiomatisierungen• in FOL: ca. 300 Formeln (Axiome, Definitionen, Folgerungen)

• in OWL: 77 Klassen, 67 Relationen

http://www.onto-med.de/ontologies/gfo.owl

• Status– begonnen ca. 1999– ständige Erweiterung & Weiterentwicklung– erste Anwendungen neue Anforderungen

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General Formal Ontology (GFO) Grundeinteilungen

Kategorien und Klassen

Raum und Zeit

Qualitäten und Relationen

Objekte und SituationenEn

tität

en

Prozesse

Ind

ivid

uen

*

...

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GFO Kategorien-Hierarchie (2006)

entity

category concrete entity

immanentuniversal

conceptualstructure

symbolicstructure

persistant property

individual

space-timeentity

occurrent

presential

quality

timeentity

spatialentity

spatialboundary

spaceregion

timeregion

timeboundary

topoid chronoid

materialstructure

configur-ation

relation

process change

materialboundary

materialobject

situation situoid

(relational)role

relator

formalrelator

materialrelator

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GFO Grundrelationen (2006)

has-quality

projection

extension space

instantiation

inherence

at

value-of

location

chron

framing

abstractpart-of

formalrelator

relativizedpart-of

spatialpart-of

constituentpart-of

participation

element-of

occupation

boundaryprojection

temporalpart-of

top

association

onticalconnectedness

boundary-of

left boundary

right boundary

coincidence

congruence

role-offills-role

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Übersicht

Historische Motivation

Begriffsbestimmung

Anwendungen

Einteilungen

Top-level Ontologien

• Ontologie im / und

Semantic Web

• Forschungsbereiche

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Vorlesung „Wissensrepräsentation“Universität Leipzig, Abt. Intelligente Systeme 25

Ontologie im / und Semantic Web

• Prinzipien für das Semantic Web– Identifizierbarkeit über URIs– Semantische Typisierung von URIs– Partielle Informationen Open World Assumption– keine globale Konsistenz erwartet / angestrebt

• Ontologie:– RDF:

Ontologien als Graphen– Web Ontology Language

OWL:Ontologien alsBeschreibungslogik-Theorien

[W3C, 2000]

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OWL Ontologien (technologisch)

• OWL– Standard seit 2004 (OWL 1.0)– OWL 1.1 bereits definiert

• mittlerweile recht ausgereifte Systeme zur Unterstützung– Ontologie-Editoren, z.B. Protege– Beweiser für OWL

• Anwendung als Technologie– Datenmodell wird als „Ontologie“ ausgedrückt– Beweiser übernimmt bestimmte Aufgaben, z.B.

• Klassifikation: Inferenz der Taxonomie• Konsistenzprüfung

– Kombination mit Abfrage-Sprachen (wie SPARQL)

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OWL (formal): Beschreibungslogik

• Beschreibungslogiken (DLs):– Repräsentationsformalismen

– für terminologisches Wissen

– gesucht: DLs mit „guten“ Berechenbarkeitseigenschaften, effizient implementierbar

• Modellierungsprimitive– Konzepte (unäre

Prädikate)

– Rollen (binäre Prädikate)

– Konstruktoren / Konstruktionen(ALCUE = S, HOINQRF)

– OWL 1.0 - SHOIN

– OWL 1.1 - SROIQ

Bsp.:

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Ontologie-Forschung

• Problemfeld: Ontologie-Erstellung– Ontological Engineering

• Methodologien zur Ontologie-Erstellung

• Ontologie-Editoren / Verwaltungstools

– Lernen / Verfeinerung von Ontologien

• Problemfeld: Ontologie-Integration– Vergleiche, Abbildungen, kombinierte Verwendung– Suche nach weitgehend automatischen Verfahren

• Problemfeld: Ontologie-Verwaltung– Modularisierung– Versionierung– Evaluation

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Zusammenfassung

• Definitionen– Ontologie vs. Ontologien, Semantic Web Ontologien

• Hintergrund & Zielstellung– semantische Interoperabilität

– Wiederverwendbarkeit unterstützen (z.B. von Software)

• Anwendungsbereiche– vielfältig, viele Systeme derzeit in Biologie & Medizin

• Einteilungen– nach Formalisierungsgrad (weniger relevant für SW)

– nach Allgemeinheit der Inhalte (Top-level ... Domänenontologien)

• Semantic Web Ontologien– werden erfasst in OWL, basieren auf Beschreibungslogik

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Referenzen

• Cocchiarella, Nino 1991„Formal Ontology“, In: Handbook of Metaphysics and Ontology, p.640-647, Philosophia.

• Guarino, Nicola 1998„Formal Ontology and Information Systems“, In: FOIS Proceedings, p.3-15, IOS Press.

• Gruber, Tom 1993„A Translation Approach to Portable Ontology Specifications”,Knowledge Acquisition 5(2):199-220.

• Gruber, Tom 2008„Ontology“, to appear in: Encyclopedia of Database Systems, Springer.

• Herre et al., 2007General Formal Ontology (GFO) – A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes, Version 1.0.1 (draft). University of Leipzig.

• Neches et al., 1991„Enabling Technology for Knowledge Sharing”, AI Magazine 12(3):36-56.

• Seibt, Johanna 2004pers. Kommunikation.

• Sowa, John F. 2000„Knowledge Representation“, Brooks/Cole.

• W3C 2000 (Berners-Lee, Tim)„Semantic Web – XML2000“, Slides.