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Die nichtkommerzielle Vervielfältigung, Verbreitung und Bearbeitung dieser Folien ist zulässig (Lizenzbestimmungen CC-BY-NC ). Vorlesung Dr. Harald Sack Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik Universität Potsdam Wintersemester 2010/11 Semantic Web Technologien Blog zur Vorlesung: http://web-flakes.blogspot.com/

11 Regeln mit SWR und RIF -- Semantic Web Technolopgien WS 2010/11

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Text of 11 Regeln mit SWR und RIF -- Semantic Web Technolopgien WS 2010/11

  • 1. Semantic Web Technologien Vorlesung Dr. Harald SackHasso-Plattner-Institut fr Softwaresystemtechnik Universitt Potsdam Wintersemester 2010/11Blog zur Vorlesung: http://web-flakes.blogspot.com/Die nichtkommerzielle Vervielfltigung, Verbreitung und Bearbeitung dieser Folien ist zulssig(Lizenzbestimmungen CC-BY-NC).
  • 2. OWL 2 Wiederholung:2 OWL SHOIN(D) SHROIQ(D) Erweiterung Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 3. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.6 OWL 2 / 3.6.2 Von SHOIN(D) zu SHROIQ(D)3 berblick ber SHROIQ(D) Klassenausdrcke Tbox (Klassenaxiome) Klassennamen A,B Inklusion C D Konjunktion C D quivalenz C D Disjunktion C D Negation C Rbox (Rollenaxiome) Exist. Rollenrestriktion R.C Inklusion R1 R2 Univ Rollenrestriktion R.C Allgemeine Inklusion R(-)1 R (-) 2 ..... R (-) n R Self S.Self Transitivitt Grer-als n S.C Symmetrie Kleiner-als S Reflexivitt Nominale {a} Irreflexivitt Disjunktheit Rollen Rollennamen R,S,T Abox (Fakten) Einfache Rollen S,T Klassenzugehrigkeit C(a) Inverse Rollen R- Rollenbeziehung R(a,b) Universelle Rolle U Negierte Rollenbeziehung S(a,b) Gleichheit a=b Ungleichheit ab Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 4. 3. Wissensreprsentationen 3.6 OWL 2 / 3.6.5 OWL 2 Prole4 OWL 2 Prole Ansatz: Identiziere maximale OWL 2 Subsprachen (Fragmente), die noch in Polynomialzeit entscheidbar sind Praktische berlegungen Einfache Implementierungen und praktische Nutzbarkeit Denition von 3 OWL Prolen: OWL 2 EL OWL 2 QL OWL 2 RL Via http:// lifeinbonet own.blog spot.com /2010_08 _01_arch ive.html Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 5. 5 Knnen wir wirklich alles Wissen mit OWL modellieren....? Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 6. 3. Wissensreprsentation und Logik Die Sprachen des Semantic Web - Teil 26 Semantic Web Architektur Interface & Application Trust Proof Ontology-Level Unifying Logic Query: Ontology: OWL Rule: RIF Crypto SPARQL RDFS Data Interchange: RDF XML / XSD URI / IRI Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 7. 3. Wissensreprsentation und Logik Die Sprachen des Semantic Web - Teil 27 Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 8. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt8 1. Einfhrung 2. Semantic Web Basisarchitektur Die Sprachen des Semantic Web - Teil 1 3. Wissensreprsentation und Logik Die Sprachen des Semantic Web - Teil 2 4. Ontology Engineering 5. Linked Data und Semantic Web Anwendungen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 9. Semantic Web Technologien Vorlesungsinhalt9 3. Wissensreprsentation und Logik Die Sprachen des Semantic Web - Teil 2 3.1. Ontologien in der Philosophie und der Informatik 3.2. Wiederholung Aussagenlogik und Prdikatenlogik 3.3. RDFS-Semantik 3.4. Beschreibungslogiken 3.5. OWL und OWL-Semantik 3.6. OWL 2 3.7. Regeln mit RIF/SWRL Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 10. Nchste Vorlesung:10 & c s ti l e u R ema n e S b th W e Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 11. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF11 3.7 Regeln mit SWRL/RIF 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen 3.7.2 Konjunktive Anfragen fr OWL DL 3.7.3 Regelsprachen und das Semantic Web 3.7.4 Regeln fr OWL mit SWRL 3.7.5 Regeln austauschen mit RIF Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 12. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen12 Wissensreprsentation mit OWL OWL-Konzepte knnen auch als Abfrage an eine Wissensbasis aufgefasst werden Bsp.: Eine Waise ist eine Person, deren Eltern verstorben sind. Orphan Person hasParent.Alive Entspricht der Abfrage: Suche alle Personen, deren Eltern nicht mehr am Leben sind Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 13. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen13 Wissensreprsentation mit OWL Aber: OWL-Konzepte sind als Anfragesprache ungengend Bsp.: Sei eine Wissensbasis gegeben mit den Rollen istKindVon und lebtZusammenMit Folgende Fragen knnen nicht ber die Konstruktion einfacher OWL-Klassen beantwortet werden: Welche Paare von Personen haben ein gemeinsames Elternteil? Welche Personen wohnen bei einem ihrer Eltern? Welche Paare (direkter oder indirekter) Nachkommen gibt es? Die ersten beiden Fragen knnten mit SPARQL-Anfragen formuliert werden ...die letzte Anfrage nicht Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 14. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen14 Ausdrucksstarke Anfragen fr OWL SPARQL ist Anfragesprache fr RDF besitzt keine direkte Untersttzung fr OWL SPARQL ist Abfragesprache fr RDF-Graphen Komplexe (OWL) Ontologien beschreiben aber keine Graphen, sondern vielmehr eine Vielzahl mglicher Interpretationen Anders als bei RDF gibt es keine mglichst ausfhrliche (most specic) Interpretation als Grundlage fr einen Graphen OWL DL Interpretationen knnen potenziell unendlich viele Elemente enthalten Es ist noch nicht genau klar, wie eine SPARQL-Erweiterung fr OWL genau aussehen knnte.... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 15. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen15 Ausdrucksstarke Anfragen fr OWL Anfrageformalismus fr OWL DL: konjunktive Anfragen keine ofzielle Spezikation, keine normative Syntax, uns reichen hier Kurzschreibweisen anstelle von vollen URIs Ziel: ausdrucksstrkere Anfragen nach Individuen keine Betrachtung von Formatierung oder Nachbearbeitung der Ergebnisse praktische Bedeutung fr Anwendungen verschiedene Implementationen verfgbar Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 16. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF16 3.7 Regeln mit SWRL/RIF 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen 3.7.2 Konjunktive Anfragen fr OWL DL 3.7.3 Regelsprachen und das Semantic Web 3.7.4 Regeln fr OWL mit SWRL 3.7.5 Regeln austauschen mit RIF Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 17. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL17 Syntax und Intuition konjunktiver Anfragen Konjunktive Anfragen sind recht einfach! Beispiel: Welche Bcher sind bei Springer erschienen und wer hat sie geschrieben? Buch(x) VerlegtBei(x, Springer) Autor(x, y) Syntax angelehnt an Prdikatenlogik Hauptelemente: Bezeichner von Rollen/Klassen/Individuen, Variablen, Konjunktion Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 18. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL18 Syntax und Intuition konjunktiver Anfragen Hauptelemente (Atome): C(e) oder C(e) , C ist Klassenname, e ist Variable oder Name eines Individuums R(e,f), R Rollenname, e und f jeweils Variablen oder Namen von Individuen Beispiel: Buch(x) VerlegtBei(x, Springer) Autor(x, y) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 19. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL19 Semantik konjunktiver Anfragen Konjunktive Anfragen hneln logischen Formeln Anfragen ohne Variablen knnen aus einer Ontologie folgen Variablen dienen als Platzhalter fr Bezeichner von Individuen (bestimmte Variablen, distinguished variables) Funktion ist Lsung einer konjunktiven Anfrage q fr eine OWL DL Ontologie O, falls gilt: (1) Domne von ist die Menge der freien Variablen in q (2) Wertebereich von ist die Menge der Individuenbezeichner in O (3) O (q), d.h. konjunktive Anfrage q mit dieser Variablenbelegung folgt aus O keine partielle Funktion alle Variablen mssen belegt sein Literale (Datentypen) hier zur Vereinfachung nicht betrachtet Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 20. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL20 Unbenannte Elemente Variablen traten bisher als Platzhalter fr (benannte) Individuen auf OWL-Ontologien knnen aber auch die Existenz unbenannter Elemente implizieren Beispiel: Buch(a) (a ist ein Buch) Buch Autor. (jedes Buch hat einen Autor) Anfrage: Buch(x) Autor(x,y) keine Lsung mglich! Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 21. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL21 Unbestimmte Variablen Wie knnen in Anfragen auch unbenannte Elemente bercksichtigt werden? Ausgabe unbenannter Elemente als Teil der Lsung problematisch Aber Existenzaussage wre sinnvoll! Unbestimmte Variablen (non-distinguished variables) werden durch Existenzquantoren gebunden Buch(a) (a ist ein Buch) Buch Autor. (jedes Buch hat einen Autor) Anfrage: y.(Buch(x) Autor(x,y) Lsung {xa}, aber y ist nicht Teil der Lsung Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 22. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL22 Variablen in SPARQL und konjunktiven Anfragen Kennzeichen verschiedener Arten von Anfragevariablen: Unbenannte Werte: Sind Werte mglich, die keine Bezeichner (URI/Literal) haben? Ausgabe: Erscheint die Variable in Lsungen der Anfrage? Unterschiedliche Formen von Variablen: unbenannte Werte Ausgabe bestimmte Variable (distinguished Variable) - Ja unbestimmte Variable (non-distinguished variable) Ja - SPARQL Variable Ja Ja leerer Knoten in SPARQL Ja - nicht ausgewhlte SPARQL Variable Ja - SPARQL fr OWL: Leere Knoten der Ontologie: Individuen oder unbenannte Elemente? Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 23. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL23 Vergleich mit SPARQL SPARQL konjunktive Anfragen Muster in Graphen logische Konjunktionen kanonisches Modell viele mgliche Modelle Optionen, Alternativen, Filter - nur Abfrage von Instanzen Abfrage beliebiger Elemente (strikte Typung) Variablen fr beliebige Elemente bestimmte und unbestimmte Variablen Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 24. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL24 Vergleich mit SPARQL SPARQL fr OWL ist mglich: Darstellung einer logischen Konsequenz als Graph Typung wie bei OWL DL, ev. Erweiterung um in OWL bliche Anfragen (z.B. Klassenhierarchie) Inkompatibilitten bzgl. der Variablensemantik bleiben bestehen Aber: OWL unterscheidet nicht zwischen Blank Nodes und irgendwelchen unbenannten, hergeleiteten Elementen Daher msste eine SPARQL Erweiterung fr OWL DL auch alle herleitbaren Ergebniselemente auf eine Abfrage mit zurckliefern (...dies knnten aber unendlich viele sein) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 25. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL25 Komplexitt und Entscheidbarkeit Schlussfolgern mit OWL DL ist sehr komplex (NEXPTIME-vollstndig) Wie schwierig sind dann konjunktive Anfragen? Bisher noch nicht abschlieend geklrt! Konjunktive Anfragen fr SHIQ (und fr OWL Lite): 2EXPTIME-vollstndig! Konjunktive Anfragen fr SHOQ: entscheidbar in 2EXPTIME Konjunktive Anfragen fr SHROIQ (und fr OWL DL): Entscheidbarkeit (noch) nicht bekannt! ...konjunktive Anfragen fr OWL sind also uerst kompliziert... Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 26. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.2 konjunktive Anfragen fr OWL DL26 Implementationen KAON2: konjunktive Anfragen ohne unbestimmte Variablen, eingeschrnkte Negation zulssig Pellet: konjunktive Anfragen mit unbestimmten Variablen und Negationen, nicht vollstndig fr OWL DL HermiT: konjunktive Anfragen ohne unbestimmte Variablen werden untersttzt weitere Systeme mit speziellen Anfragesprachen (RacerPro) oder Beschrnkung auf einfachere DLs (QuOnto fr OWL QL) Einschrnkung des Problems fr bessere Implementierbarkeit Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 27. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF27 3.7 Regeln mit SWRL/RIF 3.7.1 Anfragesprache fr OWL Wissensbasen 3.7.2 Konjunktive Anfragen fr OWL DL 3.7.3 Regelsprachen und das Semantic Web 3.7.4 Regeln fr OWL mit SWRL 3.7.5 Regeln austauschen mit RIF Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 28. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.3 Regelsprachen und Semantic Web28 Was sind Regeln? Logische Regeln (Implikationen in Prdikatenlogik): F G ( F G) Logische Erweiterung der Wissensbasis (statisch) Open World, Deklarativ (beschreibend) Prozedurale Regeln (z.B. Production Rules): If X then Y else Z Ausfhrbare Maschinen-Anweisungen (dynamisch) Operational (Bedeutung = Effekt bei Ausfhrung) Vorlesung Semantic Web Technologien, Dr. Harald Sack, Hasso-Plattner-Institut, Universitt Potsdam
  • 29. 3. Wissensreprsentation und Logik 3.7 Regeln mit SWRL/RIF / 3.7.3 Regelsprachen und Semantic Web29 Was sind Regeln? Logikprogrammierung (z.B. Prolog, F-Logik): mann(X)